Assessment of the Conjugation of Economic–Valuable Breeding Traits of Alfalfa Varieties with Protein Content

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Medicago sativa L., M. varia Mart., M. falcata L. varieties were studied in 2019–2023 in the Central Black Earth Region (Belgorod Region) on typical chernozem. The aim of the work was to identify the relationship between the crude protein content in alfalfa phytomass and other economically valuable traits in order to isolate the best variety samples in long-term experiments that are promising for use in breeding for forage value. The studied varieties and selection samples of different geographic origins were evaluated in grass stands of the first, second and fifth years of life. It was found that the protein content in the forage mass is a stable selection trait, 81,4 % determined by the genetic characteristics of the variety samples and 15,5 % by the lifespan of the grass stands. Correlations were established between the protein content and the associated economically valuable traits: a strong positive correlation with the dry matter yield per cut and for 2 cuts as a whole (r = 0,757…0,782; p = 0,05), no correlation was found with the seed yield (r = 0,042, p > 0.05). Quartile grouping of variety samples by protein content made it possible to identify a group with low (Q1) – 177.6…192.3 g/kg, average (Q2) – 192,6…203,6 g/kg, high (Q3) – 204,4…224,5 g/kg, strong (Q4) – 225,8…235,9 g/kgmanifestation of the trait. On average, over the years of research, the Q1 and Q2 quartiles were significantly inferior to the Q3 and Q4 quartiles in terms of dry matter yield, both by cuttings and in total for 2 cuttings, by 16,0…35,8 %; by 6,7…23,7 % in terms of plant height; and by 5,4…12,8 % in terms of foliage. For further selection for feed value and increasing protein content, werecommend using the varieties included in Q4 – Krasnoyaruzhskaya 2, Belgorodskaya 7, Alekseevskaya 1, SI-138, M-195, SI-139, PO-155 m (M. varia blue-hybrid variety type) and Salsa, Kreno, Planet, Plato, Lyuzell, Galaxy (M. sativa), as well as varieties from the Q3 group – Gloria, PO-169 mk.

About the authors

L. D. Sajfutdinova

Williams Federal Scientific Center of Fodder Production and Agroecology

Email: cherniavskih@mail.ru
PhD in Agricultural Sciences 141055, Moskovskaya obl., Lobnya, Nauchnyigorodok, 1

V. M. Kosolapov

Williams Federal Scientific Center of Fodder Production and Agroecology

Email: cherniavskih@mail.ru
Doctor of Agricultural Sciences, Academician of RAS 141055, Moskovskaya obl., Lobnya, Nauchnyigorodok, 1

V. I. Cherniavskih

Williams Federal Scientific Center of Fodder Production and Agroecology

Email: cherniavskih@mail.ru
Doctor of Agricultural Sciences 141055, Moskovskaya obl., Lobnya, Nauchnyigorodok, 1

E. V. Dumacheva

Williams Federal Scientific Center of Fodder Production and Agroecology

Email: cherniavskih@mail.ru
Doctor of Biological Sciences 141055, Moskovskaya obl., Lobnya, Nauchnyigorodok, 1

References

  1. Седых В. А. Проблемы и перспективы обеспечения продовольственной безопасности на основе развития отечественного рынка переработки сена из люцерны // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. Т. 4. № 6 (147). С. 65–69. doi: 10.36871/ek.up.p.r.2024.06.04.008.
  2. Косолапов В. М., Чернявских В. И. Кормопроизводство: состояние, проблемы и роль ФНЦ «ВИК им. В. Р. Вильямса» в их решении // Достижения науки и техники АПК. 2022. Т. 36. № 4. С. 5–14. doi: 10.53859/02352451_2022_36_4_5.
  3. Косолапова В. Г., Косолапов В. М., Степанова Г. В. Aminokislotnyy sostav lyucerny raznykh sortov // Кормопроизводство. 2023. № 8. С. 18–21. doi: 10.25685/krm.2023.8.2023.004.
  4. «King of the forage» – Alfalfa supplementation improves growth, reproductive performance, health condition and meat quality of pigs / J. Ma, W. Huangfu, X. Yang, et al. // Frontiers in Veterinary Science. 2022. Vol. 9. Article 1025942. URL: https://www.frontiersin.org/journals/veterinaryscience/articles/10.3389/fvets.2022.1025942/full (дата обращения: 05.07.2025). doi: 10.3389/fvets.2022.1025942.
  5. Acceptance of a protein concentrate from alfalfa (Medicago sativa) by yellow perch (Percaflavescens) fed a formulated diet / J. Coburn, M. S. Wells, N. B. Phelps, et al. // Fishes. 2021. Vol. 6 (2). Article 9. URL: https://www.mdpi.com/2410-3888/6/2/9 (дата обращения: 05.08.2025). doi: 10.3390/fishes6020009.
  6. Гончаров Н. П., Косолапов В. М. Селекция растений – основа продовольственной безопасности России // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2021. Т. 25. № 4. С. 361–366. doi: 10.18699/VJ21.039.
  7. Angiotensin I converting enzyme (ACE) inhibitory peptides derived from alfalfa (Medicago sativa L.) leaf protein and its membrane fractions / X. Cao, J. Yang, H. Ma, et al. // Journal of Food Processing and Preservation. 2021. Vol. 45 (10). Article e15834. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/jfpp.15834 (дата обращения: 05.08.2025). doi: 10.1111/jfpp.15834.
  8. Smovzhenko A., Heuschele D. J., Ismail B. P. Stabilization and extraction of alfalfa (Medicago sativa) protein following multiple postharvest processing techniques coupled with protease inactivation // Food Research International. 2025. Vol. 201. Article 115588. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0963996924016594 (дата обращения: 05.08.2025). doi: 10.1016/j.foodres.2024.115588.
  9. Optimisation of steam blanching on enzymatic activity, color and protein degradation of alfalfa (Medicago sativa) to improve some quality characteristics of its edible protein / M. Hadidi, A. Ibarz, J. Conde, et al. // Food Chemistry. 2019. Vol. 276. Р. 591–598. doi: 10.1016/j.foodchem.2018.10.049.
  10. Косолапов В. М., Думачева Е. В., Сайфутдинова Л. Д. Селекция люцерны изменчивой на создание интенсивных сортов с высокой кормовой продуктивностью: результаты и перспективы // Российская сельскохозяйственная наука. 2023. № 6. С. 9–14. doi: 10.31857/S2500262723060029.
  11. Hansen M., Hobley T. J., Jensen P. R. Treatment with supercritical CO2 reduces off-flavour of white alfalfa protein concentrate // Foods. 2023. Vol. 12 (4). Article 845. URL: https://www.mdpi.com/2304-8158/12/4/845 (дата обращения: 05.08.2025). doi: 10.3390/foods12040845.
  12. The influence of polycyclic aromatic hydrocarbons in protein profile of Medicago sativa L. / W. S. Alves, N. S. Santos, F. F. Baroca, et al. // International Journal of Phytoremediation. 2021. Vol. 23 (4). Р. 426–435. doi: https://doi.org/10.1080/15226514.2020.1825324.
  13. Improved forage quality and biomass yield of alfalfa (Medicago sativa L.) by Arabidopsis QQS orphan gene / K. Wang, J. Yan, R. Tanvir et al. // Current Plant Biology. 2023. Vol. 35. Article 100295. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214662823000245 (дата обращения: 05.08.2025). doi: 10.1016/j.cpb.2023.100295.
  14. Хозяйственная оценка малоазийских образцов Medicagosativa L. / Н. Ю. Малышева, Н. Л. Исаева, Е. А. Губанова и др. // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2019. Т. 179. № 4. С. 82–90. doi: 10.3901/2227-8834-2018-4-82-90.
  15. Yield and quality properties of alfalfa (Medicago sativa L.) and their influencing factors in China / Y. Feng, Y. Shi, M. Zhao, et al. // European Journal of Agronomy. 2022. Vol. 141. Article 126637. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S116103012200185X?via%3Dihub (дата обращения: 05.08.2025). doi: 10.1016/j.eja.2022.126637.
  16. Annicchiarico P., Pecetti L. Comparison among nine alfalfa breeding schemes based on actual biomass yield gains // Crop Science. 2021. Vol. 61. Р. 2355–2370. doi: 10.1002/csc2.20464.
  17. Методические указания по изучению коллекции многолетних кормовых трав / сост.: П. А. Лубенец, А. И. Иванов, Ю. И. Кириллов и др. Л.: ВИР, 1979. 42 с.
  18. Баврина А. П. Современные правила использования методов описательной статистики в медикобиологических исследованиях // Медицинский альманах. 2020. № 2 (63). С. 95–104.
  19. Экологическое изучение сортообразцов люцерны различного географического происхождения в условиях юга Среднерусской возвышенности / М. А. Тормозин, В. И. Чернявских, Л. Д. Сайфутдинова и др. // Российская сельскохозяйственная наука. 2023. № 1. C. 20–24. doi: 10.31857/S2500262723010040.
  20. Проявление селекционных признаков и свойств кормовой продуктивности у групп сортообразцов люцерны с различной устойчивостью к вируснофитоплазменным инфекциям / В. М. Косолапов, Л. Д. Сайфутдинова, В. И. Чернявских и др. // Российская сельскохозяйственная наука. 2024. № 4. С. 20–23. doi: 10.31857/S2500262724040047.
  21. Доспехов Б. А. Методика полевого опыта: (С основами статистической обработки результатов исследований). М.: Книга по Требованию, 2012. 352 с.
  22. Баврина А. П., Борисов И. Б. Современные правила применения корреляционного анализа // Медицинский альманах. 2021. № 3 (68). С. 70–71.
  23. Varieties and ensiling: Impact on chemical composition, fermentation quality and bacterial community of alfalfa / J. Lin, G. Li, L. Sun, et al. // Front. Microbiol. 2023. Vol. 13. Article 1091491. URL: https://www.frontiersin.org/journals/microbiology/articles/10.3389/fmicb.2022.1091491/full (дата обращения: 05.08.2025). doi: 10.3389/fmicb.2022.1091491.
  24. Любимова А. В., Еремин Д. И. Формирование биохимических показателей зерна овса в зависимости от генотипа и погодных условий // Российская сельскохозяйственная наука. 2024. № 2. C. 24–29. doi: 10.31857/S2500262724020059.
  25. Игнатьев С. А., Регидин А. А. Оценка продуктивности и качества корма популяций люцерны в конкурсном сортоиспытании // Зерновое хозяйство России. 2020. № 1 (67). С. 17–22. doi: 10.31367/2079-8725-2020-67-1-17-22.
  26. Wang T., Zhang W. H. Priorities for the development of alfalfa pasture in northern China // Fund. Res. 2023. Vol. 3 (2). P. 225–228. doi: 10.1016/j.fmre.2022.04.017.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).