Кластерный и факторный анализ сортов и линий чечевицы тарелочной в условиях лесостепного Нижнего Поволжья

Авторы

  • Александр Геннадьевич Субботин Саратовский государственный университет генетики, биотехнологии и инженерии имени Н. И. Вавилова
  • Наталья Викторовна Степанова Саратовский государственный университет генетики, биотехнологии и инженерии имени Н. И. Вавилова
  • Жанслу Навиуллаевна Мухатова Саратовский государственный университет генетики, биотехнологии и инженерии имени Н. И. Вавилова

DOI:

https://doi.org/10.28983/asj.y2025i12pp62-70

Ключевые слова:

чечевица, селекция, факторный анализ, кластерный анализ, корреляция

Аннотация

Представлены результаты оценки и группировки сортов и линий чечевицы тарелочной. Классификация производилась с учетом совокупности агрономически значимых характеристик, в специфических засушливых условиях Нижневолжского региона, проведенных с использованием методов многомерной статистики. В исследование было включено 25 образцов чечевицы различного происхождения. Селекционный анализ позволил выделить среди изучаемых образцов высокорослые формы – линия Л 99 – 67,4 см и формы с достоверно более высоким уровнем прикрепления нижнего боба – сорт Даная и Л 90. Статистический анализ полученных результатов позволил выявить степень варьирования признаков, сгруппировать изучаемые генотипы чечевицы тарелочной в 5 кластеров. В ходе исследования генотипов, генотип Л 99 продемонстрировал высокие значения по ряду признаков, таких как высота растений, количество растений к уборке, количество бобов и семян с одного растения, масса семян с растения и биологическая урожайность.  Он был отнесен к 4-му кластеру. Метод факторного анализа позволил установить степень взаимосвязи между изучаемыми признаками. Было установлено наличие сильной положительной корреляционной связи между следующими хозяйственно-ценными признаками: количеством бобов на растении и количеством семян с одного растения (коэффициент корреляции r = 0,76); количеством бобов на растении и массой семян с одного растения (r = 0,70); количеством бобов на растении и биологической урожайностью (r = 0,81); количеством семян с одного растения и массой семян с одного растения (r = 0,89); количеством семян с одного растения и биологической урожайностью (r = 0,84); массой семян с одного растения и биологической урожайностью (r = 0,90). Определена мера вклада с нагрузкой первого гипотетического фактора (36,82 %) второго фактора (16,72 %), третьего фактора (12,58 %), четвертого фактора (11, 30  %), пятого фактора (8,37  %).

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Библиографические ссылки

Башинская О. С., Левкина А. Ю., Бабушкин Д. Д. Физиологические особенности адаптации чечевицы в лабораторных условиях для использования в селекции на повышение засухоустойчивости // Cognitio Rerum. 2022. № 6. С. 34–39. EDN EGCYDF.

Гусева С. А., Носко О. С., Каменева О. Б. Оценка селекционной ценности генотипов тарелочной чечевицы с применением кластерного анализа в условиях Саратовской области // Нива Поволжья. 2024. № 3(71). DOI 10.36461/NP.2024.71.3.015. EDN DVNPDK.

Доспехов Б. А. Методика полевого опыта: с основами статистической обработки результатов исследований. 5-е изд., перераб. и доп. М. : Альянс, 2023. 349 с.

Комплексная оценка засухоустойчивости сортообразцов чечевицы в условиях Нижнего Поволжья / Г. А. Маслова [и др.] // Нива Поволжья. 2024. № 2(70). DOI 10.36461/NP.2024.70.2.012. EDN RHEFDG.

Магомедова Н. Ф., Мусаева З. М., Магомедова А. А. Повышение продуктивности чечевицы в условиях Приморско-Каспийской подпровинции Дагестана // Известия Дагестанского ГАУ. 2024. № 2(22). С. 65–70. DOI 10.52671/26867591_2024_2_65. EDN OQVRXG.

Мамедова М. Э. Характеристика элементов структуры урожайности генотипов чечевицы статистическими методами (Lens culinaris Medik.) // Вестник биотехнологии и физико–химической биологии им. Ю. А. Овчинникова. 2021. Т. 17, № 3. С. 17–23. EDN DEMFHI.

Маракаева Т. В. Применение кластерного анализа в селекции чечевицы // Научная жизнь. 2019. № 1. С. 6–14. EDN OLYOHF.

Маракаева Т. В. Изучение вегетационного периода селекционных образцов чечевицы // Вестник КрасГАУ. 2019. № 6(147). С. 22–27. EDN GLFEDQ.

Маслова Г. А., Гусева С. А., Бабушкин Д. Д. Выявление сортообразцов чечевицы с низкой проницаемостью клеточных мембран для селекции на повышение засухоустойчивости // Селекция и сорторазведение садовых культур. 2023. Т. 10. № 1. С. 65–70. EDN VNRXGL.

Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур. М.: Колос. 1985. 267 с.

Применение многомерного анализа для оценки селекционной ценности исходного материала твердой яровой пшеницы / Н. А. Дуктова [и др.] // АгроЭкоИнфо. 2023. № 1(55). DOI 10.51419/202131125. EDN WCWOTI.

Рекомендации по методике проведения наблюдений и исследований в полевом опыте / НИИСХ Юго-Востока. Саратов, 1973. 223 с.

Сорокина И. Ю., Кумачева В. Д. Изучение коллекционных образцов чечевицы для создания новых сортов в условиях Юга России // Международный научно–исследовательский журнал. 2022. № 1–1(115). С. 140–143. DOI 10.23670/IRJ.2022.115.1.028. – EDN BVDELV

Тен Е. А., Ошергина И. П. Селекция чечевицы Научно-производственного центра зернового хозяйства им. А. И. Бараева // The Scientific Heritage. 2024. № 134(134). С. 3–7. DOI 10.5281/zenodo.10939532. EDN PGGCHB.

Drought stress in Lens culinaris: effects, tolerance mechanism, and its smart reprogramming by using modern biotechnological approaches / S. Saini, P. Sharma, J. Sharma [et al.] // Physiology and Molecular Biology of Plants. 2024; 30 (2): 227–247. DOI 10.1007/s12298–024–01417–w. – EDN FXVKOI.

Emulsifying properties of lentil protein preparations obtained by dry fractionation / M. Funke, M. Loeffler, C. Winkelmeyer [et al.] // European Food Research and Technology. 2022; 248 (2): 381–391. DOI 10.1007/s00217–021–03883–y. EDN MXBHLS.

Phenotyping of lentil (Lens culinaris L.) breeding lines in terms of productivity in the Omsk oblast / T. Marakaeva, S. Zaitsev, A. Leovkina [et al.] // E3S Web of Conferences : XI International Scientific and Practical Conference Innovative Technologies in Environmental Science and Education (ITSE–2023), Divnomorskoe village, Russia, 04–10 сентября 2023 года. EDP Sciences: EDP Sciences, 2023; 01014. DOI 10.1051/e3sconf/202343101014. EDN FONTFH.

Загрузки

Опубликован

2025-11-28

Выпуск

Раздел

Агрономия

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

1 2 > >>