Evaluation of different lines of vegetable soybean Glycine max L. Merr. under conditions of the Moscow region

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Edamame is a special soybean ( Glycine max (L.) Merr .) harvested as a vegetable when the seeds are immature (R6 and R7 stage) and have expanded to fill 80 to 90 percent of the pod width. The study was conducted in the experimental field of Federal Scientific Vegetable Center in the Moscow Region in 2020-2022 and Agro-biotechnological department, Agrarian and Technological Institute, RUDN University. The object of research was 3 accessions of soybean ( Glycine max L.): accession A, accession F, Hidaka and Lira. Before sowing, soybean seeds were inoculated with Optimays 400 ( Bradyrhizobium japonicum ) and Biobesta ( Sinorhizobium fredii ). In the field experiment, 10 soybean samples were taken from each plot at the stage of biological ripeness to determine plant height (cm), number of pods per plant, number of stems per plant, stem width (mm), average number of seeds per plant, weight of 1000 seeds (g) and yield (t/ha). The experiment was designed in a complete random block with a factorial arrangement. Thus, we had 4 accessions and 3 treatments (C - control, V1 - Bradyrhizobium japonicum and V2 - Sinorhizobium fredii ) with 3 replacations. The study showed that accession A had the highest average yield per hectare (2.70 t/ha) and weight of 1000 seeds (159 g). Under conditions of the Moscow region, variant V2 ( Sinorhizobium fredii ) had the highest average yield (2.57 t/ha) and weight of 1000 seeds (100.25 g). Therefore, more than 90 % of the results obtained for these two indicators are associated with the use of V2 treatment. For the rest of the studied indicators, no significant differences were found, and they did not affect the efficiency indicators. The combination of accession A and treatment V2 led to the highest average yield (2.99 t/ha). The product based on Sinorhizobium fredii showed the best indicators for all the studied samples.

About the authors

Freddy E. Mullo Panoluisa

RUDN University

Author for correspondence.
Email: mulyo_panoluisa_f@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0002-5312-3800

PhD student, Agrobiotechnological Department, Agrarian and Technological Institute

8/2 Miklukho-Maklaya st., Moscow, 117198, Russian Federation

Natalia A. Semenova

RUDN University

Email: semenova-na@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0001-9638-6857

Candidate of Philological Sciences, Associate Professor, Department of Russian Language No. 3, Institute of Russian Language

8/2 Miklukho-Maklaya st., Moscow, 117198, Russian Federation

Elena V. Romanova

RUDN University

Email: Romanova-ev@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0002-8287-5462

Candidate of Agricultural Sciences, Associate Professor, Agrobiotechnological Department, Agrarian and Technological Institute

8/2 Miklukho-Maklaya st., Moscow, 117198, Russian Federation

References

  1. Tilba VA. The improvement of methods of cultivation and soybean processing based of innovative elements. Far East agrarian herald. 2012;(3):9–13. (In Russ.).
  2. Vashchenko AP. Nauchnye osnovy i prakticheskie rezul’taty selektsii soi v Primorskom krae [Scientific foundations and practical results of soybean breeding in the Primorsky Territory]. Khabarovsk; 1996. (In Russ.).
  3. Balakay GT, Dokuchaeva LM, Yurkova RE, Selitsky SA. Ways of improving elements of soy cultivation technologies. Scientific journal of Russian Scientific Research Institute of Land Improvement Problems. 2019;(4):100–120. (In Russ.). doi: 10.31774/2222-1816-2019-4-100-120
  4. Kochegura AV, Trunova MV. Potential of modern soya’ sorts for the south of the European part of Russia. Zemledelie. 2010;(3):42–44. (In Russ.).
  5. Balakai GT, Balakai NI. Scientifically grounded technologies make the production of soya profitable. Zemledelie. 2010;(3):16–18. (In Russ.).
  6. Djanta MKA, Agoyi EE, Agbahoungba S, Quenum FJ, Chadare FJ, Assogbadjo AE, et al. Vegetable soybean, edamame: Research, production, utilization and analysis of its adoption in Sub-S aharan Africa. Journal of Horticulture and Forestry. 2020;12(1): 5CE1F8062588. doi: 10.5897/JHF2019.0604
  7. Calviño PA, Sadras VO, Andrade FH. Quantitation of environmental and management effects on the yield of late-sown soybean. Field Crops Research. 2003;83(1):67–77. doi: 10.1016/S0378-4290 (03)00062–5
  8. Shafigullin DR. Study of changes in some biochemical parameters of vegetable soybean (Glycine max L.). Theoretical and applied problems of the agro-industrial complex. 2019;(3):30–33. (In Russ.). doi: 10.32935/2 221-7312-2019-41-3-30-33
  9. Agoyi EE, Afutu E. Ureide essay to assess N2-fixation abilities of soybean (Glycine max) genotypes under different Bradyrhizobium strains. Journal of Crop Science and Biotechnology. 2017;20(2):65–72. doi: 10.1007/ s12892-016-0132-0
  10. Malashonok AA, Pashina LL. Strategiya razvitiya soevogo podkompleksa Amurskoi oblasti [Development strategy for the soybean subcomplex of the Amur region]. Izhevsk; 2022. (In Russ.).
  11. Nizky SE. Resursno- tsennostnyi podkhod k otsenke razvitiya rastitel’nykh soobshchestv na zabroshennykh sel’skokhozyaistvennykh zemlyakh Amurskoi oblasti [Resource- value approach to assessing the development of plant communities on abandoned agricultural lands in the Amur region]. Blagoveshchensk; 2019. (In Russ.).
  12. Tilba VA, Begun SA. Combined use of molybdenum and nitragine for pre-sowing treatment of soybean seeds. Nauchno- tekhnicheskii byulleten’ SO VASKhNIL. 1987;(31):33–42. (In Russ.).
  13. Sinegovsky MO, Antonova NE. Ekonomika proizvodstva soi: uchet sortovykh i regional’nykh osobennostei [Economics of soybean production: varietal and regional characteristics. Blagoveshchensk; 2018. (In Russ.).
  14. Vasilchikov AG, Gurev GP. Investigation of efficiency of different forms of microbial preparations for soybean inoculation. Zemledelie. 2017;(3):3–5. (In Russ.).
  15. Gaiduchenko AN, Tilba VA. Short-term crop rotations of universal use in the conditions of the Amur region. In: Ways to increase resource potential of agricultural production: conference proceedings. Vladivostok; 2007. p. 299–317. (In Russ.)
  16. Shepel OL, Aseeva TA, Zvolimbovskaya MP. Dependence of economic and biological characteristics of soybean on the hydrothermal conditions of the Middle Amur region. Achievements of science and technology in agro-industrial complex. 2020;34(8):16–22. (In Russ.). doi: 10.24411/0235-2451-2020-10802
  17. Gayduchenko AN, Tolmachev MV. Comparative evaluation of specialized short crop rotations and permanent crops in soybean cultivation in the Amur region. Bulletin of Altai State Agricultural University. 2015;(5):5–10. (In Russ.).
  18. Tilba VA. The improvement of methods of cultivation and soybean processing based of innovative elements. Far East agrarian herald. 2012;(3):9–13. (In Russ.).
  19. Zhang Q, Li Y, Chin K, Qi Y. Vegetable soybean: Seed composition and production research. Italian Journal of Agronomy. 2017;12:872. doi: 10.4081/ija.2017.872

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».