The effectiveness of improving plant selection in obtaining potato minitubers

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The results of improving selection of the early ripeness potato plants varieties - the Red Scarlett, the Latona, the Impala in the original seed production of the culture are presented. During two years of research, visual evaluation of the best progenies by the number and weight of tubers correspondes to the results of their selection using cluster and step-by-step discriminant analyses by 35.3%. 50.0. and 62.5%. In the studied varieties, improving selection based on visual diagnostics contributes to obtaining more fruitful progenies with the average tubers weight of 73.5-147.1 g and a large fraction tubers with 67.7-103.7 g per plant. Additionally, the above mentioned methods of multivariate statistical analysis made it possible to identify the progenies of the Red Scarlett and the Impala varieties with increased weights of medium (105.9 - 155.4 g) and large (93.9 - 136.2 g) fractions, and the Latona varieties - of all the three fractions (96, 0 - 165.0 g). These progenies have a potential for more efficient management of the original potato seed production.

About the authors

L. P Evstratova

Karelian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences

Email: levstratova@yandex.ru

L. A Kuznetsova

Karelian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences

E. V Nikolaeva

Karelian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences

References

  1. Биотехнологические методы получения и оценки оздоровленного картофеля. М.: Агропромиздат, 1988. 34 с.
  2. ГОСТ 33996-2016 «Картофель семенной. Технические условия и методы определения качества». М.: Стандартинформ, 2020. 45 с.
  3. Доспехов Б.А. Методика полевого опыта. М.: Колос, 1979. 416 с.
  4. Евстратова Л.П., Кузнецова Л.А., Николаева Е.В. и др. Сочетание методов апикальной меристемы и клонового отбора в оригинальном семеноводстве Solanum tuberosum L. // Ученые записки Петрозаводского государственного университета . 2018. № 8 (177). С. 23-26.
  5. Ким Дж.-О., Мьюллер П.У., Клекка У.Р. и др. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансовая статистика, 1989. 215 с.
  6. Князева Т.В. Регуляторы роста растений в Краснодарском крае: монография. Краснодар: ЭДВИ, 2013. 128 с.
  7. Лебедев В.Г., Азарова А.Б. Шестибратов К.А. и др. Проявление сомаклональной изменчивости у микроразмноженных и трансгенных растений // Известия ТСХА. Вып. 1. 2012. С. 153-163.
  8. Полухин Н.И., Мызгина Г.Х. Преимущества использования улучшающего отбора при производстве оригинальных семян картофеля // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2015. № 1. С. 25-31.
  9. Сельскохозяйственная биотехнология: Учебник / В.С. Шевелуха, Калашникова, Е.З. Кочиева и др.; Под ред. B.C. Шевелухи. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Высш. шк., 2008. 710 с.
  10. Факторный анализ (подход с использованием ЭВМ): Методическое пособие. Сост. В. Н. Харин. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 1992. 190 с.
  11. Ehsanpour A.A., Madani S., Hoseini M.В. Detection of somaclonal variation in potato callus induced by UV-C radiation using RAPD-PCR // Gen. Appl. Plant Physiol. 2007. Vol. 33. P. 3-11.

Copyright (c) 2023 Russian Academy of Sciences

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies