Перспективные двурядные пленчатые сорта для повышения урожайности и качества зерна ячменя в условиях южной лесостепи Западной Сибири

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Агроклиматические особенности регионов возделывания ячменя обусловливают необходимость создания и выращивания сортов, характеризующихся адаптивностью к местным биои абиофакторам. Такие сорта способны формировать стабильный высококачественный урожай независимо от условий, складывающихся в течение периода вегетации. Создание потенциально высокоурожайных сортов является первоочередной задачей селекции ячменя в Западно-Сибирском регионе. Двурядные ячмени характеризуются выравненностью зерна, пониженной пленчатостью и повышенной экстрактивностью, по сравнению с шестирядными. Цель исследования - характеристика новых перспективных сортов ячменя (пленчатой двурядной группы) селекции Омского аграрного научного центра (ФГБНУ «Омский АНЦ»). Исследования проведены с 2012 по 2019 гг. Использованы 8 сортов пленчатых двурядных сортов ячменя селекции ФГБНУ «Омский АНЦ», среди них новые перспективные сорта: Омский 100 (включен в Госреестр в 2019 г.) и Омский 101 (передан на ГСИ в 2018 г.), стандарт - Омский 95 (2007 г.). Определены биохимические показатели зерна: содержание белка, сырого жира, крахмала, пленчатость зерна. Селекция ячменя с 2000 по 2019 гг. имела направленность на создание засухоустойчивых сортов, которые бы формировали повышенные продуктивность и качество зерна в сухих и засушливых периодах вегетации на фоне их снижения в условиях оптимального увлажнения. Сорта Омский 100 и Омский 101 характеризовались формированием повышенных показателей качества зерна и продуктивности в контрастных по климатическим характеристикам периодах вегетации. Сорт Омский 100 имел повышенный сбор белка (+ 57,9 кг/га к st.), крахмала (+0,3 т/га к st.) и сырого жира (+ 11,7 кг/га к st.), Омский 101 - повышенный сбор белка (+84,9 кг/га к st.).

Об авторах

Петр Николаевич Николаев

Омский аграрный научный центр

Автор, ответственный за переписку.
Email: nikolaev@55anc.ru
ORCID iD: 0000-0002-5192-2967

кандидат сельскохозяйственных наук, заведующий лабораторией селекции зернофуражных культур

Российская Федерация, 644012, г. Омск, пр. Королева, д. 26

Оксана Александровна Юсова

Омский аграрный научный центр

Email: yusova@55anc.ru
ORCID iD: 0000-0003-3679-8985

кандидат сельскохозяйственных наук, заведующая лабораторией биохимии и физиологии растений

Российская Федерация, 644012, г. Омск, пр. Королева, д. 26

Список литературы

  1. Kuzina EV, Davletshin TK, Silishchev NN. Effectiveness of the Elena Biopreparation used the summer Barley. Agricultural Вiology, 2010;4:100—104.
  2. Khokhar MI, Da Silva JT. Evaluation of drought tolerance and yield capacity of barley (Hordeum vulgare) genotypes under irrigated and water-stressed conditions. Pakistan Journal of Agricultural Sciences, 2012; 49 (3): 307—313.
  3. Rapacz M, Stepień A, Skorupa K. Internal Standards for quantitative RT-PCR studies of gene expression under drought treatment in barley (Hordeum vulgare L.): the Effects of developmental stage and leaf age. Acta Physiologiae Plantarum, 2012; 34(5):1723—1733. doi: 10.1007/s11738-012-0967-1
  4. Yadav RR, Misra KG, Yadava AK, Kotlia BS, Misra S. Tree-ring footprints of drought variability in last ~300 years over Kumaun Himalaya, India and its relationship with crop productivity. Quaternary Science Reviews. 2015; 117:113—123. doi: 10.1016/j.quascirev.2015.04.003
  5. Rodina NA. Selektsiya yachmenya na Severo-Vostoke Nechernozem’ya. [Barley selection in the NorthEast of the Non-Black Earth Region]. Kirov: NIISKh Severo-Vostoka publ.; 2006. (In Russ.).
  6. Aniskov NI, Kalashnik NA, Kozlova GY, Popolzukhin PV. Golozernyi yachmen’ v Zapadnoi Sibiri [Hullless barley in Western Siberia]. Omsk; Sfera publ.; 2007. (In Russ.).
  7. Surin NA, Lyakhova NE, Gerasimov SA. Integrated assessment of adaptive ability of barley samples from VIR collection under conditions of Krasnoyarsk forest-steppe. Achievements of science and technology in agro-industrial complex. 2016; 30(6):32—35. (In Russ.).
  8. Eberhart SA, Russell WA. Stability parameters for comparing varieties. Crop Science. 1966; 6(1):36—40. doi: 10.2135/cropsci1966.0011183X000600010011x
  9. Berkutova NS. Metody otsenki i formirovaniya kachestva zerna [Methods of grain quality evaluation and formation]. Moscow: Rosagropromizdat publ.; 1991. (In Russ.).
  10. Pleshkov BV. Praktikum po biokhimii rastenii [Workshop on plant biochemistry]. Moscow: Kolos publ.; 1985. (In Russ.).
  11. Dospekhov BA. Metodika polevogo opyta [Field experience methodology]. Moscow: Agropromizdat publ.; 1985. (In Russ.).
  12. Hill CB, Li C. Genetic architecture of flowering phenology in cereals and opportunities for crop improvement. Frontiers in Plant Science. 2016; 7:1906—1910. doi: 10.3389/fpls.2016.01906
  13. Ponomareva YN, Zakharova OA. The effect of mineral fertilizers and growth regulator on yield and quality of malt barley in drought conditions. Herald of Ryazan state agrotechnological university named after P.A. Kostychev. 2015; (3):36—42. (In Russ.).
  14. Nikolaev PN, Yusova OA, Safonova IV, Aniskov NI. Changes in oat grain yield and quality with increased adaptability of cultivars. Proceedings on applied botany, genetics and breeding, 2020; 181(2):42—49. (In Russ.). doi: 10.30901/2227-8834-2020-2-42-49
  15. Yusova OA, Nikolaev PN, Bendina YB, Safonova IV, Aniskov NI. Stress resistance in barley cultivars of various agroecological origin under extreme continental climate conditions. Proceedings on applied botany, genetics and breeding. 2020; 181(4):44—55. (In Russ.). doi: 10.30901/2227-8834-2020-4-44-55

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 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».