Assessment of stability and plasticity of hulless spring oat varieties by yield and 1000 seed weight in the Northern Russia

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Spring oats in extreme conditions of the Russian North is one of the main annual fodder crops. Therefore, assessment of the source material for adaptability and stability is the basis for creation of new competitive varieties. The purpose of the research was to identify the most plastic varieties of hulless spring oat with the greatest stability in grain yield and 1000 seed weight in the conditions of the Northern region. The experiments were carried out in the southern zone of the Arkhangelsk region in 2020–2022. Seven hulless spring oat varieties developed by Nemchinovka Federal Research Center were studied in the experimental field. Nemchinovsky 61 variety was used as a standard. To evaluate samples by productivity and 1000 seed weight, the parameters of ecological plasticity and stability were calculated: yield in contrasting years (Y1 + Y2)/2; index of ecological plasticity (IEP); stress resistance (Y2 — Y1); linear regression coefficient (bi); coefficient of variation (V); stability index (L’); measure of stability (S2d); swing yield (d); indicator of variety stability level (IVSL). According to the data obtained, the varieties were evaluated, and appropriate conclusions were made about the plasticity and stability of hulless oats in terms of grain yield and 1000 seed weight. The average yield of hulless oat varieties over the research years was 2.20 t/ha, 1000 seed weight was 31.57 g. In favorable 2022, grain yield was the highest (3.45…3.90 t/ha), the index of environmental conditions was positive (Ij = 5.49), in unfavorable 2020–2021, grain yield was 1.18…2.11 t/ha and Ij was negative –2.13, –3.36. Regarding 1000 seed weight (31.8…35.0 g), the most favorable was 2020, the index of environmental conditions was positive (Ij = 1.95). In unfavorable 2021–2022, 1000 seed weight was 27.7…36.3 g and Ij was negative –1.71, –0.24. The following cultivars were pliable and stable in grain yield: 52h2467 (bi =1.04, IEP = 1.91, L’ = 116.99, IVSL = 14.644), H 2895 (L’ = 102.25, IVSL = 11.188), H 2979 (L’ = 103.12, IVSL = 12.044); and in 1000 seed weight: H 2895 (IVSL = 1524.711; IEP = 1.145; V = 1.051; (L’ = 139.999). The variety H 2895 combined high characteristics both in 1000 seed weight and in yield.

About the authors

Irina V. Zobnina

N. Laverov Federal Center for Integrated Arctic Research of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: 4856409@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8585-0036
SPIN-code: 2731-8644

Researcher, Laboratory of Plant Breeding

20 Nikolsky ave., Arkhangelsk, 163032, Russian Federation

Valentina A. Korelina

N. Laverov Federal Center for Integrated Arctic Research of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: 19651960@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6052-7574
SPIN-code: 6921-4070

Candidate of Agricultural Sciences, Head of Laboratory of Plant Growing

20 Nikolsky ave., Arkhangelsk, 163032, Russian Federation

Olga B. Batakova

N. Laverov Federal Center for Integrated Arctic Research of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: obb05@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-9883-6054
SPIN-code: 7608-3841

Candidate of Agricultural Sciences, Senior Researcher, Laboratory of Plant Growing

20 Nikolsky ave., Arkhangelsk, 163032, Russian Federation

References

  1. Batalova GA, Loskutov IG, Shevchenko SN, Zhuikova OA, Krotova NV, Tulyakova MV. To question about breeding naked oat Virovets. Russian Agricultural Sciences. 2019;(4):8–11. (In Russ.). doi: 10.31857/S2500‑2627201948‑11
  2. Šubarić D, Babić J, Lalić A, Ačkar Đ, Kopjar M. Isolation and characterisation of starch from different barley and oat varieties. Czech Journal of Food Sciences. 2011;29(4):354–360. doi: 10.17221/297/2010‑CJFS
  3. Polonsky VI, Surin NA, Gerasimov SA, Lipshin AG, Sumina AV, Zute S. The study of oat varieties (Avena sativa L.) of various geographical origin for grain quality and productivity. Vavilov Journal of Genetics and Breeding. 2019;23(6):53–60. (In Russ.). doi: 10.18699/VJ19.541
  4. Batalova GA, Shevchenko SN, Tulyakova MV, Rusakova II, Zheleznikova VA, Lisitsyn EM. Selection of naked oats having high-quality grain. Russian Agricultural Sciences. 2016;(5):6–9. (In Russ.).
  5. Andreev NR, Batalova GA, Nosovskaya LP, Adikaeva LV, Goldstein VG, Shevchenko SN. Evaluation of technological properties of some varieties of naked oats as raw material for the manufacture of starch. Legumes and groat crops. 2016;(1):83–89. (In Russ.).
  6. Holland JB, Bjørnstad AB, Frey KJ, Gullord M, Wesenberg DM. Recurrent selection for broad adaptation affects stability of oat. Euphytica. 2002;126:265–274. doi: 10.1023/A:1016394208780
  7. Batalova GA. Oves v Volgo-­Vyatskom regione [Oats in the Volga-­Vyatka region]. Kirov: Orma publ.; 2013. (In Russ.).
  8. Sainakova AB, Litvinchuk OV. Assessment of ecological plasticity and stability of collection samples of oats by weight of 1000 grains. Bulletin of Kemerovo State University. 2015;(4–3):72–74. (In Russ.).
  9. Eberhart SA, Russell WA. Stability parameters for comparing varieties. Crop Science. 1966;6(1):36–40. doi: 10.2135/cropsci1966.0011183X000600010011x
  10. Rossielle AA, Hamblin J. Theoretical aspects of selection for yield in stress and non-stress environvents. Crop science. 1981;21(6):943–946. doi: 10.2135/cropsci1981.0011183X002100060033x
  11. Gryaznov AA. Barley breeding in Northern Kazakhstan. Selektsiya i semenovodstvo. 2000;(4):2–8. (In Russ.).
  12. Hangildin VV, Asfondiyarova RR. The manifestation of homeostasis in hybrids of seeded peas. Scientific Review. Biological Sciences. 1977;(1):116–121. (In Russ.).
  13. Nettevich ED, Morgunov AI, Maksimenko MI. Improving the efficiency of spring wheat selection for stability, yield and grain quality. Vestnik of the Russian agricultural science. 1985;(1):66–73. (In Russ.).
  14. Nikolaev PN, Aniskov NI, Yusova OA, Safonova IV. Adaptability of spring oat yield in the environments of the NEAR-IRTYSh area in Omsk province. Proceedings on applied botany, genetics and breeding. 2018;179(4):28–38. (In Russ.). doi: 10.30901/2227‑8834‑2019‑28‑38

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».