COMPREHENSIVE ASSESSMENT OF WINTER WHEAT-WHEATGRASS HYBRIDS BY CROP STRUCTURE ELEMENTS AND BREEDING INDICES

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

In order to select the best forms in breeding practice, the analysis of lines according to breeding indices is widespread, which makes it possible to identify samples according to the complex of studied characteristics against the background of certain soil and climatic conditions. The article presents data on the assessment of winter wheat-wheatgrass hybrids from the collection of the Distant hybridization department of the MBG RAS by crop structure elements and breeding indices for 2022–2024. On average, over the years, the height of plants ranged from 75.1 to 102.5 cm, the length of the ear – from 8.3 to 10.8 cm, the number of grains per ear – from 26.7 to 48.5 pcs, their weight – from 1.47 to 3.24 g per ear, the weight of 1000 grains – from 44.1 to 58.6 g, biological yield – from 513.5 to 1232.5 g/m2. Nine samples were identified according to the Finnish-Scandinavian index, three according to the Mexican index, and ten according to the Canadian index. The value of the linear density index of the ear above 4 pcs/cm had twenty-one lines, four lines were distinguished in relation to the size to the number of grains in the ear. Three lines had the highest productivity index. According to the totality of all the signs, the best lines were identified: WWH 43, WWH 49, WWH 50, WWH 51, WWH 57 and WWH 90. These samples are recommended for further study and management of the breeding process.

About the authors

V. E Samokhina

Main Botanical Garden named after N. Tsitsin of Russian Academy of Sciences

Email: lera.kvitko@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8337-5032
Junior Researcher Moscow, Russia

A. D Alentcheva

Main Botanical Garden named after N. Tsitsin of Russian Academy of Sciences

Email: lera.kvitko@mail.ru

Junior Researcher

Moscow, Russia

A. A Soloviev

Main Botanical Garden named after N. Tsitsin of Russian Academy of Sciences; All-Russian Plant Quarantine Center

Email: lera.kvitko@mail.ru

Grand PhD in Biological Sciences, Leading Researcher, Professor of the RAS

Moscow, Russia; Bykovo, Russia

O. A Shchuklina

Main Botanical Garden named after N. Tsitsin of Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: lera.kvitko@mail.ru

PhD in Agricultural Sciences, Leading Researcher

Moscow, Russia

References

  1. Bazyuk D.A., Belozerova A.A., Bome N.A. Ispol'zovanie selekcionnyh indeksov dlya ocenki kollekcionnyh obrazcov yarovogo yachmenya Hordeum vulgare L. // Agrarnaya nauka. 2024. № 10. S. 96–103. EDN: QVNYXQ. https://doi.org/10.32634/0869­8155­2024­387­10­96­103
  2. Belozerova A.A., Bazyuk D.A., Bome N.A. Kompleksnaya ocenka mutantov yarovogo yachmenya po elementam urozhajnosti // Trudy po prikladnoj botanike, genetike i selekcii. 2024. T. 185, № 1. S. 27–38. EDN: DOVBPN. https://doi.org/10.30901/2227­8834­2024­1­27­38
  3. Byulleten' «Posevnye ploshchadi Rossijskoj Federacii v 2025 godu (vesennego ucheta)» / Federal'naya sluzhba gosudarstvennoj statistiki (ROSSTAT). Glavnyj mezhregional'nyj centr. 2025. 29 s.
  4. Vasilevskij V.D. Osobennosti formirovaniya urozhaya zerna sortami myagkoj yarovoj pshenicy s raznoj vysotoj steblya v zavisimosti ot deficita davleniya para vozduha // Voprosy stepevedeniya. 2023. № 4. S. 162–170. https://doi.org/10.24412/2712­8628­2023­4­162­170
  5. Doktrina prodovol'stvennoj bezopasnosti Rossijskoj Federacii № 20 (Utv. Ukazom Prezidenta Rossijskoj Federacii ot 21 yanvarya 2020 g.) [Elektronnyj resurs]. URL: http://docs.cntd.ru/document/564161398
  6. Zenkina K.V., Aseeva T.A. Ocenka linij i sortov yarovoj pshenicy myagkoj po selekcionnym indeksam // Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2025. № 1. S. 5–11. https://doi.org/10.12737/2073­0462­2025­1­5­11
  7. Zenkina K.V., Aseeva T.A. Perspektivnye selekcionnye linii tritikale dlya Dal'nevostochnogo regiona // Dal'nevostochnyj agrarnyj vestnik. 2020. № 1 (53). S. 13–19. https://doi.org/10.22450/1999­6837­2020­1­13­19
  8. Ivanisova A.S., Marchenko D.M. Ispol'zovanie selekcionnyh indeksov pri ocenke produktivnosti ozimoj tverdoj pshenicy // Agrarnaya nauka. 2024. № 8. S. 150–154. https://doi.org/10.32634/0869­8155­2024­385­8­150­154
  9. Patent № 2710056 C1 Rossijskaya Federaciya, MPK A01H 1/04. Sposob otbora vysokoproduktivnyh selekcionnyh obrazcov ozimyh zernovyh kul'tur: № 2019121471: zayavl. 05.07.2019: opubl. 24.12.2019 / I.R. Manukyan, S.A. Bekuzarova, M.A. Basieva, E.S. Miroshnikova; zayavitel' Federal'noe gosudarstvennoe byudzhetnoe uchrezhdenie nauki Federal'nyj nauchnyj centr "Vladikavkazskij nauchnyj centr Rossijskoj akademii nauk". EDN: CQYDLN.
  10. Plisko L.G., Pakul' V.N. Ocenka selekcionnyh linij yarovoj myagkoj pshenicy po selekcionnym indeksam // Mezhdunarodnyj nauchno­issledovatel'skij zhurnal. 2017. № 12. S. 127–130. https://doi.org/10.23670/IRJ.2017.66.094
  11. Safonova I.V., Anis'kov N.I. Znachimost' kompleksnoj ocenki selekcionnyh indeksov i parametrov stressoustojchivosti sortov ozimoj rzhi // Agrarnyj Vestnik Urala. 2022. № 6 (221). S. 16–26. https://doi.org/10.32417/1997­4868­2022­221­06­16­26
  12. Stepanova N.A., Sidorenko V.S., Starikova Zh.V., Kostromicheva V.A. Opredelenie produktivnosti yarovoj myagkoj pshenicy na osnove selekcionnyh indeksov // Zernobobovye i krupyanye kul'tury. 2021. № 3 (39). S. 91–96. https://doi.org/10.24412/2309­348X­2021­3­91­96
  13. Shchuklina O.A., Voronchihina I.N., Zavgorodnij S.V. Osobennosti formirovaniya struktury urozhaya yarovyh pshenichno­pyrejnyh gibridov v kontrastnyh meteorologicheskih usloviyah // Trudy Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2022. № 98. S. 132–136. EDN: HVLRCJ. https://doi.org/10.21515/1999­1703­98­132­136
  14. Shchuklina O.A., Zavgorodnij S.V., Solov'ev A.A. i dr. Ocenka vliyaniya obrazcov kollekcii ×Trititrigia kak iskhodnogo materiala na kachestvo zerna v selekcionnom processe zernovyh kul'tur // Izvestiya Timiryazevskoj sel'skohozyajstvennoj akademii. 2023. № 6. S. 66–75. EDN: HOSYQH. https://doi.org/10.26897/0021­342X­2023­6­65­75
  15. Cui L., Ren Y., Murray T.D. et al. Development of Perennial Wheat Through Hybridization Between Wheat and Wheatgrasses: A Review // Engineering. Volume 4. Issue 4. 2018. P. 507–513. https://doi.org/10.1016/j.eng.2018.07.003
  16. Priyadarshan P.M. Distant Hybridization // PLANT BREEDING: Classical to Modern. Springer, Singapore. 2019. P. 371–378. https://doi.org/10.1007/978­981­13­7095­3_17
  17. Turner M.K., DeHaan L.R., Jin Y., Anderson J. A. Wheatgrass–Wheat Partial Amphiploids as a Novel Source of Stem Rust and Fusarium Head Blight Resistance // Crop Science. 2013. Vol. 53. Issue 5. P. 1994–2005. https://doi.org/10.2135/cropsci2012.10.0584

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

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».