авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 7 |

«Министерство сельского хозяйства Российской Федерации ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ К.Д. ГЛИНКИ КАФЕДРА СЕЛЕКЦИИ И СЕМЕНОВОДСТВА ...»

-- [ Страница 4 ] --

17 -”- -----21 4 2 1 уст.

18 -”- -----41 1 2 2 уст.

Однако на растениях-регенерантах часто наблюдается эффект неполного проявления действия маркерного гена npt II, возникновение псевдоустойчивых растений к канамицину, которые были способны расти на селективной среде. Поэтому последующий ПЦР анализ на ДНК позволил выделить только 4 генотипа, содержащих ген rs (рис.1).

1 2 3 4 6 13 14 16 17 18 19 20 23 24 25 33 К+ К Рис.1. Амплификация ДНК из серии трансформантов свеклы 1 К+ - положительный контроль (плазмида со специфической для ПЦР вставкой-фрагментом 35S промотора) 2-25 Исследованные образцы сахарной свеклы 2,13,17,18 Трансгенная ДНК, выделенная из образцов сахарной свеклы Оценка генетически модифицированных расетений сахарной свеклы в условиях ex situ, методом искусственного заражения споровой суспензией (Fusarium+ Phomа betaе), под твердила их относительную устойчивость.

У генетически модифицированных растений наблюдалось отсутствие симптомов по ражения корнеедом (0 баллов). В то же время контрольные растения имели среднее пораже ние корневой системы, что соответствовало 2 баллам (табл. 3).

Таблица 3 - Оценка устойчивости генетически модифицированных растений сахарной свеклы генотипа к Fusarium+Phoma betae в условиях ex situ Вариант Кол-во растений высаженных Балл поражения на инфекционный фон 0 1 2 3 Контроль 15 - 7 8 - ГМ растения 34 34 - - - Степень устойчивости к кагатной гнили у генетически модифицированных растений варьировала в пределах 5-50 %, что соответствовало II группе устойчивости в отличии от контрольных растений, вошедших в III группу (табл. 4). Это свидетельствует о стабильности внедрения гена rs в трансгенные растения.

Таблица 4 - Определение степени устойчивости корнеплодов генетически модифицированных растений сахарной свеклы к кагатной гнили Варианты Процент пораженности Процент по- Группа устойчи раженности вости № пробы (среднее) 1 2 3 4 5 6 7 Контроль 60 50 80 80 75 75 50 75 68 III ГМ растения 30 40 40 30 50 5 25 25 30 II В процессе развития растения нормально прошли фазу цветения. При опылении ге нетически модифицированных растений (мс-форма) завязываемость семян составила 66,5 80,1%, что свидетельствует о достаточно высокой перекрестной совместимости. Анализ на анализаторе плоидности и подсчет количества хромосом под микроскопом показал наличие 18 хромосом (диплоид) у ГМ растений сахарной свеклы, также как и у контрольных.

Визуальная морфологическая оценка генетически модифицированных растений не показала их отличие от контрольных: листья черешковые с цельной пластинкой, тупой вер хушкой и клиновидным основанием сбегающим по черешку. Наибольшую ширину лист име ет в средине пластинки, проявляется гофрированность листа. Цвет листовых пластинок меня ется от зеленого до темно-зеленого. В процессе старения переходит в желто-бурые тона.

Таким образом, для успешного выделения генетически модифицированных растений с устойчивостью к фитопатогенам необходимо проводить оценку в 3 этапа: первичный отбор в условиях in vitro на селективной среде;

подтверждение наличия целевого гена в раститель ном геноме методом ПЦР;

вторичный отбор в условиях закрытого грунта на искусственно зараженной почве.

Полученные данные позволили разработать методику создания трансгенных растений с устойчивостью к фитопатогенам. Преимущество данного метода состоит в передаче гена rs из пыльцы в семяпочку через систему пыльцевых трубок (РTS), что позволяет сократить про должительность получения трансгенных форм растений, осуществлять работу независимо от времени года.

Литература 1. Дреппер Дж., Скотт Р. и др. Генная инженерия растений. - М., Мир, 1991.

2. Методические указания по получению трансформированных растений картофеля. М., 1995. - С.15.

3. Нуждина В.В. Создание искусственных инфекционных фонов для отбора рези стентных генов// Сахарная свекла, 2002. - № 4. - С. 18-19.

4. Парашина Е.В., Аветисов В.В. и др. Использование гена защитного пептида (дефен зина) из семян редьки для повышения устойчивости томатов к заболеваниям, вызываемым грибами// Биотехнология, 1999. - № 6. - С. 35-41.

5. Цветков И.Л. Дорохов Д.Б., Гончаров Ж.Л. и др. Идентификация российских сортов картофеля посредствам построения профилей белка и ДНК //Potato global Researck e.

Development. -V.1. - 2000. - C.242-248.

6. Broekaert W.F. et al//Plant Physiology. -1995. -V. 36. - N6. -P.751-763.

7. Terras R.G. et al //Plant Cell. - 1995. - V.7.-N5. - P.573-588.

ВНИИ сахарной свёклы и сахара им. А.Л. Мазлумова 396030, Воронежская область, Рамонский район, п. Рамонь МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В СЕЛЕКЦИОННЫХ ПРОГРАММАХ УДК 631.527: 633. РОЛЬ ПУТЕВЫХ СВЯЗЕЙ В ОЦЕНКЕ СЕЛЕКЦИОННОЙ ЗНАЧИМОСТИ КОМПОНЕНТОВ ПРОДУКТИВНОСТИ ПРОСА Колягин Ю.С.

Урожайность зерна проса складывается из результатов деятельности всех элементов продуктивности растений, находящихся в тесной взаимосвязи между собой и с факторами внешней среды. Поэтому для реализации селекционной стратегии по созданию высококаче ственных, урожайных сортов необходимо исследовать величины вклада отдельных элементов структуры продуктивности (числа веточек в метелке, числа семян в метелке, массы 1000 се мян, числа семян с одной веточки и массы семян с метелки), а также их взаимовлияние и связь с окружающей средой. Изучение этой системы связей между компонентами продуктив ности и результатами биологической деятельности играет особо важную роль в селекционной работе и может быть использована в селекционных приемах по улучшению семенной продук тивности растений.

В решении этой важной задачи необходимы математические методы исследований биологических систем влияния и взаимодействия. К ним относятся учения о путевых коэф фициентах (path coefficients) и корреляционных плеядах.

Метод путевого анализа разработал и применил английский ученый С. Райт (Wright S., 1918, 1932, 1954). Исходя из его работ, следует, что путевой анализ вскрывает причинно следственную связь между элементами продуктивности, показывает силу и степень влияния исследуемых признаков на урожай растений. Метод позволяет установить прямые и косвен ные эффекты взаимовлияния переменных, из которых складывается продуктивность. Иссле дователи Девей и Лу (Dewey D.R., Lu K.H., 1959;

Помогайбо В.М., 1981) показали возмож ность использования метода путевых коэффициентов для выявления вклада в общую семен ную продуктивность размера семени, числа колосков в колосе, длины растения. Определили непосредственное влияние каждого элемента структуры урожая и его взаимодействие с дру гими компонентами продуктивности.

В связи с изложенным, нами проведены исследования на 64 сортах и гибридах проса, полученных при диаллельных и простых скрещиваниях. Диаграммы путевых связей строи лись на основе прямых и косвенных коэффициентов между компонентами продуктивности проса. Они позволяют наглядно определить прямой вклад и косвенный эффект признака че рез другой признак в урожай растения.

Путевые и корреляционные связи определяли между следующими компонентами продуктивности: урожаем зерна с растения, массой зерна с главной метелки, массой 1000 зе рен, озерненностью метелки и одной веточки, числом веточек в главной метелке, длиной ме телки с первым междоузлием.

Для достижения основной селекционной цели по увеличению семенной продуктивно сти растений проса установлены основные компоненты продуктивности, на которые следует вести отбор. Выявлены первостепенность и роль элементов продуктивности в формировании урожайности проса. Для выявления этих закономерностей мы изучали методом путевых ко эффициентов прямой вклад каждого компонента продуктивности в урожай метелки и всего растения, а также косвенный эффект каждого признака со всеми другими компонентами.

В нашей работе прямыми стрелками обозначается непосредственный, пряной вклад признаков (p) в урожай главной метелки и корреляционная связь (r) между ними. Дуговид ными стрелками изображается косвенный вклад (K) и взаимосвязь признаков сорта проса Крупное 227 (рис. 1).

В относительно благоприятном по метеорологическим условиям в 1982 году урожай зерна с метелки главным образом формировался за счет прямого вклада массы зерна с растения (р16 = 0,171), озерненности метелки (р36 = 0,635) и числа зерен с одной веточки (р46 = 0,148).

Небольшой положительный вклад в урожай внесли: масса 1000 зерен (р26 = 0,061) и число веточек главной метелки (P56 = 0,07). Значительный косвенный вклад в формирование урожая сделали некоторые компоненты продуктивности. Особое влияние оказало количество зерен в метелке. Косвенный эффект этого признака через озерненность одной веточки (К = 0,131) и через массу зерна с растения (К = 0,125) оказал положительное влияние на урожай метелки. В свою очередь, косвенный эффект озерненности одной веточки сделал большой вклад в урожай через озерненность метелки (К = 0,562) и через массу зерна с одного растения (К = 0,109). Из других элементов продуктивности существенное косвенное влияние на уро жай отмечено массой 1000 зерен (К = 0,145), массой зерна е растения (К = 0,464) и числом веточек в метелке (К = 0,359). Эти признаки свое побочное влияние на урожай оказывали также через озерненность метелки.

Сильная и очень сильная положительная корреляционная связь выявлена между уро жайностью и числом веточек метелки (r = 0,557), массой зерна с растения и урожаем (r = 0,777), озерненностью метелки и урожаем (r = 0,964), а также между озерненностью одной веточки и урожаем метелки (r = 0,854).

Резидуальные (неучтенные) факторы (R = 0,158) несущественно влияют на урожай метелки, что говорит о низком вкладе в продуктивность всех остальных неучтенных элемен тов структуры вместе взятых.

Закономерности путевых и корреляционных связей между компонентами продуктивности у гомозиготных сортов проса не полностью совпадают с гибридами первого поколения.

Проявляя свои особенности, гибриды в одном случае приближаются к исходному сор ту Красное Тойденское 215, в другом –– Крупное 227. Все это складывается независимо от агроклиматических условий года. Так, высокий прямой вклад в урожай метелки гибридов F оказывает масса 1000 зерен в 1982 и 1983 гг. Исходные сорта Красное Тойденское 215 и Крупное 227 прямой вклад оказали в разные годы. В урожай гибридов непосредственное влияние оказала озерненность в благоприятном 1983 году. Такая же закономерность установ лена у сорта Крупное 227. В свою очередь, в урожай сорта Красное Тойденское 215 прямой вклад озерненности был незначительный и часто отрицательный. Неучтенные (резидуальные) факторы в сухой год оказали меньшее влияние на урожай гибридов, чем в благоприятный. У сортов эта особенность другая. Коэффициенты корреляции у сортов и гибридов F1 законо мерно повторяются между урожаем зерна метелки и тремя компонентами продуктивности (массой зерна с растения, озерненностью метелки и одной веточки).

Некоторой оригинальностью отличается диаграмма коэффициентов пути между элемен тами структуры урожайности гибридов F1 комбинации (Красное Тойденское 215 х Крупное 227), рис. 2. Прежде всего обращает внимание крупность зерна. Она играет существенную роль в по вышении урожайности гибридов. Прямой вклад в урожай метелки делает масса 1000 зерен (р26 = 0,141). Однако самый высокий прямой эффект озерненности метелки (р36 = 0,631) и озерненности одной веточки (р46 = 0,238). Косвенное воздействие на урожай метелки оказали следующие ком поненты продуктивности: число веточек в метелке через озерненность веточки ( К = 0,163) и че рез число зерен в метелке (К = 0,458);

масса зерна с растения также через озерненность веточки (К = 0,180) и число зерен метелки ( К = 0,483);

масса 1000 зерен (К = 0,220) через озерненность главной метелки. Следовательно, все компоненты продуктивности играют определенное значе ние в повышении урожая зерна проса. Особо высокий вклад в урожайность таких элементов структуры, которые имеют значительный коэффициент прямого эффекта.

Проявляются некоторые особенности путевых связей у гетерозиготной популяции F2.

Особенностью гетерозиготной популяции является высокий прямой вклад в урожай метелки, числа веточек в ней. Проявилась эта особенность в 1982 и 1983 годах. Прямой эф фект соответственно равен р = 0,1628 и р = 0,2338.

Отрицательный косвенный эффект на урожай в 1982 г. через длину растения оказали все компоненты продуктивности: масса зерна с растения (К = -0,0117), масса 1000 зерен (К = 0,0175), озерненность метелки (К = -0,0192), озерненность одной веточки (К = -0,0145), число веточек в метелке (К = -0,0114), длина метелки (К = -0,0286) и длина метелки вместе с пер вым междоузлием (К = -0,0198). Остальные причинно-следственные связи компонентов про дуктивности гетерозиготное популяции F2 аналогичные исходным сортам и гибридам первого поколение.

Таким образом, путевой анализ признаков продуктивности гибридов и исходных сортов проса показал, что при селекции высокоурожайных сортов особое внимание следует обращать на озерненность главной метелки с учетом озерненности одной веточки, так как эти признаки дела ют высокий прямой вклад, а озерненность метелки и косвенный вклад в ее урожайность. Все компоненты продуктивности косвенно влияют на урожай метелки главным образом через ее озерненность, реже через озерненность одной веточки. Для селекционной результативности не обходимо выделять генотипы проса, которые обладают способностью повышать урожайность за счет высокого прямого и косвенного вкладов главных компонентов продуктивности метелки (озерненности метелки, массы 1000 зерен, озерненности одной веточки).

Литература 1. Помогайбо В.М. Путевой анализ компонентов продуктивности синегибридной лю церны // Генетика, т. 17, 1981.–– № 8.–– с. 1473-1478.

2. Dewey D.R., Lu K.H. A correlation and path-coefficient analysis of crested wheatgrass seed production // Agron. J. V. 51, N 9, 1959/–– p. 515-519.

3. Wright S. On the nature of size factors.// Genetics, 1918, 3.–– p. 367-374.

4. Wright S. General, group and special size factors.// Genetics, 1932, 17.–– p. 603-619.

5. Wright S. The interpretation of multivariate system. Statistics and Mathematics in Biology.

Edited by O. Kempthorne. T.A. Bancroft, J.W. Gowen and J.L. Lush Chapter. 1954, 2.–– p. 11-33.

Воронежский ГАУ, 394087, ул. Мичурина, д. 1, к. 118, г. Воронеж УДК 58. ОПРЕДЕЛЕНИЕ РАСТЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ КОМПЬЮТЕРА Кузнецов А.Б.

В настоящее время существует несколько способов определения растений.

Научным считается определение с помощью специальных определителей, построенных дихотомически, т.е. по принципу расхождения по двум направлениям. Преимущества этого спо соба очевидны: рано или поздно мы придем сначала к семейству, потом к роду, а затем к виду растения. Но у него есть и недостатки: это достаточно медленный и трудоемкий метод, для него нужно иметь специальные определители, зачастую довольно объемные.

Определение растений с использованием морфологического описания растения, неко торых сведений из жизни растения – сроков цветения, плодоношения, особенностей химиче ского состава. Рядом с описанием обычно располагается рисунок или фотография типичного представителя данного вида. С помощью современных технических средств рисунки выгля дят очень натуральными. Ошибка определения сведена к минимуму. Это может произойти, к примеру, при определении близкородственных растений или различных разновидностей од ного вида (соцветия розового цвета у тысячелистника обыкновенного - Achillea millefolium L.: данный признак относится не к систематике, а к альтернативным генетическим признакам белые – розовые соцветия).

Вот пример такого описания: Горошек мышиный – Vicia cracca. Сем. Бобовые – Fabaceae. Виды рода Vicia – травянистые растения, с парноперистыми листьями, оканчи вающимися простым или ветвистым усиком. Мышиный горошек – многолетнее растение, – 120 см в высоту, со слабым лазящим прижатоволосистым или голым стеблем. Листья с 6 – 12, чаще 10 парами линейно-ланцетных листочков и конечным усиком. Цветки сине фиолетовые, 8 – 11 мм длины, в многоцветковых кистях на длинных цветоносах. Цветет в июне- августе. Обычен на лугах, полях, в кустарниковых зарослях и на огородах (рис. 1).

Достоинства такого способа определения растений очевидны: быстро, наглядно, про сто, как бы «по картинке». Минусы:

- такого растения в описании может не оказаться;

- некоторая неточность определения, например, растений очень похожих внешне и различающихся незначительными отличиями. Поэтому все равно в итоге, нужно обращаться к определителям. Но, комбинируя оба способа, можно сократить время, затрачиваемое на оп ределение растения.

Рис.1. Горошек мышиный – Vicia cracca.

На рубеже веков появился еще один альтернативный способ определения растений – машинный (компьютерный). Как же мы можем использовать компьютер в свете нашей темы?

Ответ очевиден - с помощью средств управления базами данных (СУБД или просто БД) морфологического строения растений.

БД – это файл, в котором, как правило, данные организованы в виде электронной таб лицы. СУБД может выполнять несколько функций:

- создавать и редактировать БД;

- извлекать из БД данные согласно заданному критерию (совокупность условий).

Мы предлагаем использовать Excel, поскольку он проще в использовании, но почти не уступает по возможностям специальным программам. В Excel БД – это электронная таблица типа список, что означает:

1) в верхней строке название полей (столбцов);

2) ниже располагаются однотипные данные, между ними нет подзаголовков.

При создании БД нужно придерживаться двух принципов:

- принцип региональности (описывать растения определенного региона, например, Северо-Западного региона РФ, или Средней полосы России и т.п.);

- принцип разбиения БД на 3 части:

- БД определения семейства;

- БД определения рода;

- БД определения вида.

Для примера воспользуемся книгой «Деревья и кустарники Средней полосы Европей ской части России» (Валягина-Малютина Е.Т.). Статистика: в определителе 248 видов расте ний, относящихся к 101 роду и 42 семействам.

Составим БД морфологического описания растений для определений семейств. Но сначала поработаем с бумагой и зашифруем имеющиеся семейства, роды, виды. Для этого лист бумаги располагаем горизонтально, делим пополам, и левую половину еще раз пополам.

Семейства обозначим римскими цифрами, роды – арабскими, а виды – прописной буквой ла тинского алфавита. Этот этап необходим, чтобы потом в таблицу не вписывать названия на русском и латинском языках, а их шифры с целью экономия места и времени. Фрагмент такой работы представлен в таблице 1.

Таблицу заполняем в алфавитном порядке на русском языке, рядом латинские названия растений. Удобнее сначала писать русские названия, а потом на латыни, поскольку русские на звания легче воспринимаются. А шифровку делать в латинской транскрипции, т.к. вводя их в БД, не нужно будет поминутно переключаться с русской раскладки клавиатуры на латинскую.

Таблица 1 - Систематика деревьев и кустарников Средней полосы России.

Семейство Род Вид 1 2 I. Актинидиевые - I.1. Актинидия- I.1.A) А. острая - A. arguta (Siebold et Zucc) Actinidiaceae Actinidia Lindl. Planch ex Miq.;

I.1.B) А. коломикта - A. kolomikta Maxim II. Анакардиевые - II.1. Скумпия - II.1.A) Скумпия, или Желтушник Anacardiaceae Cotinus Adans. C. coggigria Scop. (Rhus cotinus L.) III. Аралиевые - III.1. Аралия - III.1.A) А. манчжурская - A. elata (Miq.) Seem.

Araliaceae Aralia L. (A. mandshurica Rupr. Et Vaxim) IV. Барбарисовые - IV.1. Барбарис- V.1.A) Б. амурский - B. amurensis Rupr.

Berberidaceae Berberis L. IV.1.B) Б. обыкновенный - B. vulgaris L.

IV.2. Магония - IV.2.A) М. падуболистная - M. aquifolium (Pursh) Mahonia Nutt Nutt.

V. Березовые - V.1. Береза - Betula L. V.1.A) Б. карликовая - B. nana L.

Betullaceae V.1.B) Б. низкая - B. humitis Schrank.

V.1.C) Б. повислая - B. pendula Roth (B. verrucosa Ehrh.) V.1.D) Б. пушистая - B. pubescens Ehrh.

V.2. Ольха – Alnus L. V.2.A) О. серая – A. incana (L.) Moench.

V.2.B) О. черная, или клейкая – A glutinosa (L.) Gaertn.

И т.д. И т.д. И т.д.

Опытным путем найдено, что для БД определения семейств достаточно 9 признаков.

Семейства – крупные систематические единицы, поэтому признаки для описания тоже нужно брать крупные. К примеру, не нужно писать в такой таблице «парноперистосложный лист»

или «тройчатолопасный лист». Их лучше обозначить «сложный» и «простой» лист. Больше чем 10 признаков брать не стоит, трудно будет находить соответствия в БД, и придется до бавлять дополнительные строки, что затруднит определение растений в итоге. У нас изна чально было 42 строки (по числу семейств), но поскольку даже внутри одного семейства на ходятся разные признаки то стоит учесть их всех. В противном случае определение будет не верным. Например, в графе «Плод» для сем. Betullaceae – Березовые нужно учесть, что в этом семействе у растений выделяют 2 вида плодов – орешек (род Alnus L. - ольха) и крылатый орешек (род Betulla L. – береза). Соответственно БД становится больше. В конечном итоге, после 9 описанных признаков, у нас получилось 113 строк!

Какие же названия должны иметь столбцы? В нашем случае вышло так, как показано в таблице 2.

Когда БД морфологии растений будет создана, необходимо воспользоваться функцией Автофильтр. Автофильтр представляет собой конструкцию для отбора тех строк списка, ко торые удовлетворяют заданному условию, и временного скрытия остальных. Основой крите рия фильтра является разворачивающийся набор, который содержит условия отбора строк.

Для этого ввести команду: ДанныеФильтрАвтофильтр. В результате рядом с полями имен рядом появляются кнопки со стрелками (рис.2).

Рис. 2. Кнопка со стрелкой.

Щелкнуть кнопку со стрелкой в поле названия. В появившемся списке щелкнуть нуж ный вариант.

Например, определяемое растение относится к семейству Oleaceae – Маслиновые, род Syringa L.– Сирень. Воспользовавшись Автофильтром, у нас получится список «Жизненные формы»: Дерево, Кустарник, Полукустарник, Кустарничек, Полукустарничек, Лиана. Щелк нуть «Кустарник» и Excel отфильтровывает из БД только кустарники. Растения всех прочих жизненных форм не отображаются. Таким образом, из 113 строк остается только 34.

Переходим к следующей ступени. Лист. У сирени простой лист. Не сбрасывая результа тов продуктов извлечений первой фильтрации, опять щелкаем на кнопке со стрелкой в поле графы «Лист» и выбираем растение с простыми листьями («Простой»). Теперь Excel выдаст результаты: кустарники с простыми листьями. Из 34 последних строк остается уже 24. Доста точно еще два раза повторить описанную процедуру, отфильтровав «Листорасположение» (у сирени «Супротивное»), и «Число частей околоцветника» (у сирени «4-мерный»), и мы прихо дим к одной строчке. Переводим взгляд в графу 11, и мы находим шифр рода XXXI.2. (Сирень - Syringa L.), а в графе 12 – виды XXXI.2.A, XXXI.2.B, XXXI.2.C, XXXI.2.D (что означает, С.

венгерская - S. Josikaea jasq.fil., С. китайская – S. chinensis Willd., С. обыкновенная – S. vul garis L. и С. персидская – S. persica L. соответственно).

Таблица 2 - Структура БД определения семейств Графа 1. Номер строки по порядку.

Графа 2. Латинское название семейства Графа 3. Русское название семейства Графа 4. Страница семейства (рекомендуем, когда работаешь с первоисточником;

чтобы ка ждый раз не искать, где оно находится;

после полного составления эту графу можно удалить) Графа 5. Жизненные формы (Дерево, Кустарник, Кустарничек, Полукустарник, Лиана) Графа 6. Лист (Простой, Сложный) Графа 7. Листорасположение (Очередное, Супротивное, Мутовчатое) Графа 8. Цветок Подграфа 8.1. Форма цветка (Актиноморфный, Зигоморфный, Ассиметричный);

Подграфа 8.2. Околоцветник (Двойной, Простой чашечковидный, Простой венчиковидный, Без околоцветника);

Подграфа 8.3. Число частей околоцветника (3-, 4 -, 5- мерный, т.е. число листочков около цветника, чашечки, венчика равное соответственно 3, 4, 5 или кратное 3, 4, 5);

Подграфа 8.4. По полу (Двуполый, Однополый, растения однодомные, Однополый, растения двудомные) Графа 9. Одиночные цветки или соцветия (Одиночные цветки, Сережка, Щиток, Кисть, Ме телка, Шишка, Шишкоягоды (оба названия для голосеменных), Монохазий, Дихазий и т.п.) Графа 10. Плод (Крылатка, Орешек, Желудь, Боб, Ягода, Костянка, Цинарродий, Многолис товка и т.п.) Графа 11. Род (шифр по таблице 1) Графа 12. Вид (шифр по таблице 1) Дадим еще несколько рекомендаций для составления БД. В таблицу длинные слово сочетания вводить в одну строку, не деля их на несколько строк. Например, в графе 8, под графе 8.4. «Однополый, растения однодомное» желательно писать в одну строчку. В против ном случае, когда будет работать Автофильтр, в списке получится «Однополый, растение од нодомное», что затрудняет работу с БД. В любой момент столбец можно расширить до чи таемого размера автоматически, щелкнув дважды в строке столбцов на их границе (рис. 3).

При этом курсор из стрелки превратится в крестик (рис. 4).

A B C D E F G H I Рис. Вид строки столбцов в приложении Excel Рис. 4.

Вид курсора после перемещения его в строку столбцов Чтобы вернуть прежнюю ширину, нажмите Отмена.

Необходимо продумать, в каком порядке лучше располагать графы. Так, в нашем слу чае, графа «Плод» может встать перед Графой «Цветок». В некоторых случаях это может со кратить число актов фильтрации, следовательно, определение упрощается и ускоряется.

По таким же правилам составляется БД морфологического описания растений для оп ределения рода и для определения вида.

Всего в Excel можно вставить свыше 60000 строк, при этом в одну ячейку может по меститься до 32000 символов, так что для флоры Ленинградской области и даже всей Сред ней полосы Европейской части Российской Федерации хватит с избытком.

Возможные трудности:

- БД надо для начала создать, причем работоспособную;

это долговременное и трудо емкое занятие;

Создание БД – это дело не одного специалиста, но, как и при составлении традицион ных определителей, группы коллег – ботаников, объединенных общей идеей создания нового типа определителя.

Запись БД на диски и их распространение через учколлектор пока только в проекте, возможно через Интернет.

Существует опасность неприятия специалистами таких определителей, и идея ока жется не востребованной.

В заключении следует отметить, что методы определения растений с использованием баз данных широко разрабатываются сейчас в разных странах. Для примера можно указать на программы DELTA, см. http://delta-intkey.com/www/programs.htm (Австралийский сайт). Вы можете также посмотреть сайт http://waynesword.palomar.edu/fruitid1.htm, где дан он-лайн опре делитель плодов бобовых. Нечто похожее есть на http://florabase.calm.wa.gov.au/search/advanced?PHPSESSID=972d7d4cd49fbf78c21ca35f2fa6f976.

На это у нас несколько замечаний.

Методы определения растений с помощью БД востребованы в нынешних условиях, с появлением и широким внедрением ЭВМ в жизни людей.

Австралия - Австралией, а Россия - Россией. У нас должно быть все свое. Это вопрос стратегии информационной независимости.

Мы предлагаем способ не для Internet'а, а для того, чтобы его мог использовать учи тель предметов естественного цикла, студент, который еще только начинает овладевать спе циальной терминологией, школьник в кружке типа "Наш дом - ЗЕМЛЯ" и т.п. В самом деле, зачем специалисту хорошей квалификации нужен определитель для Achillea millefolium или Taraxacum officinale? Хотя относительно того, что предложенный нами способ удобнее при вычных нам дихотомических таблиц, никто спорить не будет.

Подведем основные итоги:

Идея создания новых типов определителей, что называется «витает в воздухе», и пора бы заполнить существующую нишу.

Нами предложен удобный, современный способ определения растений, и данной публикаци ей хотелось бы привлечь внимание специалистов к разработке определителей такого типа.

Литература 1. Валягина-Малютина Е.Т. Деревья и кустарники Средней полосы Европейской части России. С.-Пб.: Спец. лит, 1998.

2. Кузнецов А.Б. Новый способ определения растений. //Современное состояние и перспективы развития научных исследований по педагогике, психологии и микробиологии. – Сб. научн. тр. С.-Пб. – Луга: Издание Петровской академии наук и искусств, 2006.

3. Растения и животные. Руководство для натуралиста. Пер. с нем. / К.Нидон, И. Пи терман, П. Шеффель, Б. Шайба. – М.: Мир, 1991.

4. Флора Ленинградской области //под ред. Б.К. Шишкина. В 4-х т. – Л.: ЛГУ, 1955 – Крестьянский государственный университет имени Кирилла и Мефодия 188230 г. Луга, Ленинградской области, пр. Кирова, тел. (81372) 224-39, e-mail: kgu@luga.ru УДК 631.527: 633. ПЛАСТИЧНОСТЬ И СТАБИЛЬНОСТЬ УРОЖАЙНОСТИ COPTOB ЛЮПИНА ЖЁЛТОГО Кундик Т.М.

Цель интенсификации растениеводства - устойчивое повышение урожайности и качества продукции, получаемой с единицы площади. В связи с этим большое внимание уделяется созда нию сортов с высокой потенциальной продуктивностью. Зафиксированы рекордные урожаи лю пина желтого 30-40 ц/га. Однако, в производстве урожайность в 2-3 раза ниже, поскольку реали зация потенциальной продуктивности зависит от условий возделывания и способности самих растений противостоять экологическим стрессам (Жученко А.А., Урсул А.Д., 1983).

Величина урожая - всегда результат компромисса между продуктивностью и устойчи востью к неблагоприятным условиям среды (Ацци Дж., 1959). В благоприятных условиях пре имущество может быть отдано сортам с высокой потенциальной продуктивностью, тогда как в неблагоприятных и экстремальных последняя должна сочетаться с достаточно высокой эколо гической устойчивостью (Жученко А.А., Урсул А.Д., 1983).

Пластичность изучаемых сортов и форм оценивали по коэффициенту регрессии, ста бильность - по среднеквадратичному отклонению от линии регрессии. (Eberhart S.A. Russel W.G. 1966). Параметры пластичности (коэффициент регрессии) и стабильности (среднее квадратичное отклонение от линии регрессии), предложенные в этой методике, дают возмож ность предвидеть поведение сорта в производственных условиях.

Сорта, коэффициент регрессии у которых значительно ниже единицы, относятся к нейтральному типу (с низкой экологической пластичностью). Они слабо отзываются на изме нение факторов среды, в условиях интенсивного земледелия и не могут достигать высоких результатов, но при плохих условиях у них меньше снижаются показатели в сравнении с сор тами интенсивного типа.

Сорта, коэффициент регрессии у которых значительно выше единицы, относятся к интенсивному типу, они хорошо отзываются на улучшение условий выращивания. В небла гоприятные по погодным условиям годы, а так же на низком агрофоне у них резко снижается продуктивность.

При коэффициенте регрессии, равном или близком к единице (высокая экологическая пластичность), изменение показателей у сорта соответствует изменению условий - на хоро шем агрофоне они высокие, на низком незначительно снижаются.

Нулевое или близкое к нулю значение коэффициента регрессии показывает, что сорт не реагирует на низкие среды.

Чем меньше квадратическое отклонение фактических показателей от теоретически ожидаемых (коэффициент стабильности), тем стабильнее сорт.

Для расчета коэффициента регрессии использовали формулу:

bi = xij I j I j, j xij где - урожайность i- го сорта в j-x условиях;

Ij - индекс условий среды для j -го пункта (года) испытания.

Индексы среды рассчитывали по формуле:

I j = xij V ) xij Vn ) j i j, x ij где j - сумма урожаев всех сортов в j- й год испытания;

V - число испытываемых сортов;

n - число лет испытания;

i j - сумма урожаев всех сортов по всем городам.

Теоретические показатели рассчитывали по формуле:

xij = xi + bi I j, xi - средняя урожайность i- го сорта за годы испытаний;

где bi - коэффициент регрессии;

Ij - индекс условий среды.

Отклонение теоретических урожаев от фактических для расчета вариансы стабильно d ij = xij xij сти определяли по формуле:, d ij а вариансу (коэффициент стабильности) - как сумму квадратов отклонений ( ), де ленную на число степеней свободы:

S 2 d i = d ij n j Показатели урожайности за годы исследований представлены в таблице 1, теоретиче ские, рассчитанные на основании коэффициента регрессии - в таблице 2.

Таблица 1 - Урожайность и параметры пластичности и стабильности сортов люпина жёлтого Урожайность ц/га bi Si Сорт 2000 г. 2001 г. 2002 г. хi, Брянский 17 19,7 30,6 25,3 25,2 1,9 89, Брянский 27 19,6 18,7 25 21,1 0,3 21, Брянский 81 23,2 20 26,9 23,4 0,2 22, Ипутьский 18,7 28 22,8 23,2 1,6 66, Дружный 165 22 27,8 25,4 25 1 25, Родник 22,1 26,3 24 24,1 0,7 13, Жемчуг 14,8 24,1 20,2 19,7 1,7 66, x 140,1 175,5 169,6 485, ij xi 20 25,1 24,2 23, i -3,1 2 1, НСР0,5 0,701 0,761 0, Для расчета параметров пластичности (коэффициент регрессии) и стабильности (среднее квадратичное отклонение от линии регрессии) урожайности сортов люпина желтого - был использован метод, предложенный К.У.Финлим и Г.Н.Уилкинсоном, дополненный Е.А.Эберхартом и У.А.Гасселом в 1966 году. (Склярова Н.П., Жарова В.А., 1983).

Исследования проводились в Брянской ГСХА. Данные по урожайности взяты за 3 года.

Почва опытного участка темно-серая лесная, содержание гумуса 3,1%. Предшественник - яровые зерновые. Годы исследований по водно-температурному режиму существенно дифференцированы.

Экспериментальные данные показывают, что проявление урожайности у изучаемых сортов колебалось от 14,8 до 23,2 ц/га в 2000 году от 18,7 до 30,6 ц/га в 2001 году и от 20,2 до 26,9 в 2002г. Наиболее урожайными были сорта Брянский 17, Брянский 81, Ипутьский, Дружный 165 и Родник. Однако они существенно различались по проявлению этого сложного интегрального признака. Например, у сорта Брянский 17 урожайность варьировала от 19,7 до 30,6 ц/га, а у сорта Родник размах варьирования был меньше (от 22,1 до 26,3 ц/га). Таким об разом, сорта различаются не только по уровню проявления признака, но и по реакции на ме теорологические условия года.

bi = Из изученных сортов наибольшую реакцию на условия года проявили Брянский 17 ( bi = 1,7) и Ипутьский ( bi = 1,6), которые можно отнести к сортам интенсивного типа.

1,9), Жемчуг ( b Из этих трех сортов наиболее нестабильным по урожайности был сорт Брянский 17 ( i = 89,6).

b Близкими коэффициентами регрессии ( i = 0,3 и 0,2) характеризовались сорта Брян ский 27 и Брянский 81. Практически одинаковой урожайностью характеризовались сорта Брянский 81 и Ипутьский (23,4 и 23,2 ц/га), но более высокой пластичностью обладает сорт b Ипутьский ( i = 1,6). Он относится к сортам, которые хорошо отзывается на улучшение ус ловий выращивания.

На основании коэффициента регрессии пластичными можно назвать сорта Дружный b 165 и Родник ( i = 1 и 0,7). Из них наиболее высокую урожайность по годам имел сорт Дружный 165, у него был более низкий показатель стабильности по сравнению с сортом Род 2 ник ( S = 25,3). Наибольший показатель стабильности отмечен у сорта Родник ( S = 13,5).

Поведение этого сорта более предсказуемо, чем у других сортов.

Имея показатели коэффициента регрессии и средней урожайности можно прогнозировать ранги сортов в лучших или худших условиях. Например, сорт Брянский 17 при высоком потен циале урожайности в благоприятных условиях 2001 - 2002 гг. занимал по урожайности первое место, а в 2000 году только 4 место. В более неблагоприятный год вперёд вышли сорта Брянский 81, Родник и Дружный 165. Аналогично в эти годы вел себя сорт Ипутьский.

Сорт Родник во все годы изучения не отличался резкими колебаниями урожайности.

(22,1-26,3 ц/га), то есть слабо реагировал на условия года, будучи пластичным сортом с высо ким показателем стабильности ( S = 13,5).

Урожайность, ц/га Брянский Брянский 15 Брянский Ипутьский Дружный Родник Жемчуг 2000 2001 Годы Рисунок 1. Теоретические линии регрессии урожайности на изменение условий выращивания в 2000-2002г.г.

Таблица 2 - Теоретическая урожайность сортов желтого люпина, рассчитанная на основании коэффициента регрессии Теоретическая Отклонение от фактиче- Сумма Среднее квад урожайность, ц/га ского показателя, ц/га квадратов ратическое Сорта отклоне- отклонение 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г.

ний, Si2 сигма, Брянский 17 19,3 21,4 23,1 0,4 9,2 2,2 89,6 5, Брянский 27 20,2 20,5 20,8 -0,6 -1,8 4,2 21,2 3, Брянский 81 22,8 23 23,2 0,4 -3 3,7 22,9 3, Ипутьский 18,2 20 21,4 0,5 8 1,4 66,2 4, Дружный 165 21,9 23 23,9 0,1 4,8 1,5 25,3 2, Родник 21,9 22,7 23,3 0,2 3,6 0,7 13,5 2, Жемчуг 14,4 16,3 17,8 0,4 1,8 2,4 66,7 4, Таким образом, на основании проведенного анализа к сортам интенсивного типа можно отнести Брянский 17, Жемчуг, Ипутьский;

к пластичным: Дружный 165 и Родник (bi =1 и 0,7);

к сортам слабо реагирующим на изменение среды Брянский 81 и Брянский 27 (bi = 0,2 и 0,3).

Высокостабильным по урожайности можно считать сорт Родник, средне-стабильными - Брянский 27, Брянский 81 и Дружный 165, низкую стабильность проявили сорта Брянский 17, Жемчуг и Ипутьский. Наиболее ценными среди испытанных сортов по комплексу пара метров были сорта Дружный 165 и Родник.

Литература 1. Жученко А.А., Урсул А.Д. - Стратегия адаптивной интенсификации с.-х. производ ства. Кишинев, 1983.

2. Склярова Н.П., Жарова В.А. – Селекция и семеноводство 1998, №2. стр.18 – 22.

3. Eberhart S.A. – Crop Sei. 1966. Vol. 6. P. 36-40.

Брянская ГСХА УДК 633.367:631.527:631. ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ СЕЛЕКЦИЯ ЛЮПИНА: ПЕРВЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ Лихачёв Б.С., Саввичева И.К., Новик Н.В.

Высокий биологический и экономический потенциал люпина общеизвестен. Начавшее ся возрождение этой культуры в России вызвано острой необходимостью решения проблемы дефицита кормового белка, повышения протеиновой и энергетической питательности кормов.

Основная роль в развитии люпиносеяния в России принадлежит сорту. В селекционном отно шении люпин - сравнительно молодая культура, первые его сорта начали создавать в 30-х годах двадцатого столетия. Районированные сорта в 1960-1980 гг. далеко не в полной мере отвечали потребностям сельскохозяйственного производства и имели много недостатков – позднеспе лость, поражаемость грибными и вирусными заболеваниями, малая продуктивность и недоста точно высокое качество продукции. Это вызывает необходимость проведения сортосмены лю пина. Результативность селекционной работы зависит от правильного выбора направлений се лекции, чёткого определения параметров селектируемых признаков, критериев отбора, методов создания и оценки исходного материала.

Курс на создание только универсальных сортов не обеспечивает полной реализации потенциала люпина. Тезис о целесообразности создания дифференцированных сортов раз личного хозяйственного использования был выдвинут И.К. Саввичевой в 1983 г. Последую щий анализ результатов генетико-селекционных исследований, их апробация позволили предложить организацию селекции люпина по пути выведения универсальных, зернофураж ных, зеленоукосных и сидеральных сортов. Такая специализация обусловлена интересами потребителей люпина, что и составляет одно из направлений в селекции люпина.

На основе анализа результатов многолетних исследований по каждому направлению хозяйственного использования разработаны модели сортов с конкретными параметрами се лектируемых признаков. Их суть сводится к следующему.

Сорта универсального типа предназначены для разных способов хозяйственного ис пользования: получения зерна, зелёной массы (как для непосредственного скармливания жи вотным, так и для силосования, производства травяной муки, гранул, брикетов) и на сиде ральные цели. Естественно, что такие сорта должны отвечать всем критериям кормовых сор тов и, прежде всего, по концентрации антипитательных вещств. Урожайность зерна таких сортов должна составлять 20-25 ц/га, зелёной массы – 650-750 ц/га при продолжительности вегетационного периода 115-120 дней.

Требования к сортам зернового типа специфичны. Уже по названию ясно, что они должны возделываться для получения зерна, следовательно, урожайность семян должна быть выше универсальных сортов и находится на уровне 25-35 ц/га. Важными селектируемыми признаками в этом направлении являются засухоустойчивость и скороспелость (90-100 дней).

Им необходимо придать высокую завязываемость бобов и семян, блокированное ветвление на уровне побегов I-II порядков, раннее усыхание листьев и стеблей. Таким критериям в боль шей степени отвечают формы изменённого морфотипа, у которых либо полностью заблоки ровано боковое ветвление, либо таким свойством обладают побеги второго порядка.

Сорта зелёноукосного использования должны обладать быстрым темпом роста, высо кой облиственностью, урожайностью зелёной массы на уровне 750-850 ц/га, содержанием сухого вещества не менее 15% и обеспечивать сбор белка 13-15 ц/га. В первую очередь таки ми свойствами характеризуются мелкосемянные формы.

В нынешних условиях роста цен на энергоносители, вызывающего удорожание всех других материалов, особую роль в сохранении почвенного плодородия играет сидерация.

Экономическая эффективность люпина как удобрения очень высока, а его экологическая чис тота не имеет себе равных среди других удобрений. Это ещё более усиливает агротехниче ское значение люпина и обуславливает целесообразность расширения масштабов его исполь зования в качестве сидеральной культуры. Поэтому создание специализированных сидераль ных сортов люпина – веление времени. Сидеральные сорта жёлтого люпина должны быть мелкосемянными, быстрорастущими, скороспелыми с продолжительностью периода от посе ва до технологического использования 60-90 дней. Такие сорта должны формировать 800 1000 ц/га биомассы, обладать высокой интенсивностью симбиотической азотфиксации, обес печивать накопление азота на уровне 400 кг/га. Сорта узколистного люпина также должны быть быстрорастущими, скороспелыми, с продолжительностью вегетационного периода 75 90 дней, формирующими 500-600 ц/га биомассы. При создании сидеральных сортов обоих видов не следует стремиться закреплять в них безалкалоидность, будет даже лучше, если они будут горькими. Алкалоидные формы, как правило, быстрорастущие, высокоурожайные, у них часто отмечается тенденция к повышенной болезнеустойчивости, при их возделывании опасность потравы гораздо меньше.

Как для расширения ареала возделывания, так и увеличения разнообразия использования люпина необходимо создание скороспелых и ультраскороспелых сортов. Именно такие сорта мо гут обеспечить развитие люпиносеяния северных областей России без дорогостоящего завоза се мян, а в традиционных зонах возделывания люпина они могут эффективно использоваться в про межуточных посевах. Сокращение продолжительности вегетационного периода наиболее успеш но достигается путём широкого вовлечения в гибридизацию форм с ограниченным ветвлением.

Например, П.А. Агеевой создана константная эпигональная форма, созревающая за 75-80 дней и не уступающая по семенной продуктивности лучшим районированным индетерминантным сор там. Даже в экстремально засушливых условиях этот сортообразец обеспечил в контрольном пи томнике урожайность семян 23 ц/га, в то время как районированный сорт такого же морфотипа Дикаф 14 – только 15,3, а лучший районированный сорт с неограниченным боковым ветвлением Брянский 123 – 23,3 ц/га. При этом продолжительность вегетационного периода составила дней против 109 у сорта Брянский 123. Следовательно, создание ультрасколоспелых сортов, не уступающих по семенной продуктивности среднеспелым возможно.

Дальнейшей биологизации земледелия России, повышению его эффективности, и в целом повышению устойчивости региональных агроэкосистем будет способствовать создание и уско ренное внедрение не столько широкопластичных сортов, сколько адаптированных к конкретным зонам, максимально использующих их агро- и биоклиматические ресурсы. Положение о необхо димости развития зональной селекции было выдвинуто и обосновано гением отечественной и мировой науки Н.И. Вавиловым ещё в 30-х годах. Теоретические основы экологической генетики и селекции, адаптированного земледелия плодотворно разрабатываются акад. А.А. Жученко. Од нако экологический подход в селекции кормовых культур не получил ещё должного развития.

Экологическая селекция люпина – самое современное её направление.

Организованное по инициативе Б.С. Лихачёва экологическое конкурсное испытание се лекционного материала люпина в разных почвенно-климатических зонах выявило неоднознач ность сортовых реакций на эколого-географические условия. Одни и те же генотипы в разных регионах обеспечивают разную урожайность. Дифференциация константных форм по продол жительности вегетационного периода, межфазных периодов, габитусу растений, их выживае мости и т.д. ещё более разительна. В связи с этим целесообразна организация зональной оценки селекционного материала, начиная с ранних этапов селекционного процесса. Также будет эф фективным отбор по комплексу полезных признаков константных форм и сортообразцов, вы деление наиболее перспективных из них для ускоренного размножения и внедрения в сельско хозяйственное производство конкретных регионов России. Результаты экологического испыта ния подтверждают обоснованность и настоятельную необходимость широкого развития адап тивного подхода в селекции не только люпина, но и других культур.

Частным вариантом этого направления является поиск И.К. Саввичевой исходного материала для селекции люпина на ограниченное поглощение радионуклидов. Люпин, как и все высокобелковые растения, накапливает большое количество радиактивных изотопов. По этой причине в радиационно загрязнённых зонах возделывание зернобобовых культур запре щено. Животноводство этих районов осталось без местных источников растительного белка, а исключение люпина из севооборота лишило растениеводство одного из лучших предшест венников для всех культур. Поэтому реабилитация люпина в этих условиях имеет и экономи ческое и социальное значение. Исследованиями И.К. Саввичевой установлена возможность возделывания люпина без ограничений на зелёную массу на почвах с загрязнением до Ки/км2, выделен ряд сортообразцов со стабильно низким накоплением 134Сs и 137Cs в семенах.

Особый интерес представляет группа сортообразцов, сочетающих стабильно низкое накопле ние радиоизотопов в зерне и зелёной массе. Их следует рассматривать как исходный матери ал для создания новых сортов с генетически блокированной аккумуляцией радионуклидов.

К экологической следует отнести и селекцию на устойчивость к фитопатогенным мик роорганизмам, отношения с которыми у люпина остаются напряжёнными. Например с тем же родом Fuzarium. Если имеются все основания считать, что фузариозное увядание жёлтого лю пина, вызываемое F. оxysporum преодолено селекционным путём, то по отношению к другим видам этого утверждать нельзя. Последние годы значительную вредоносность проявил на лю пине F. redolens. Однако исследованиями И.К. Саввичевой показано, что интенсивное исполь зование инфекционного фона, жёсткая браковка и тщательный систематический отбор позво ляют значительно повысить устойчивость жёлтого люпина и к этому патогену. Это демонстри руется хотя бы тем фактом, что средние урожаи и устойчивость к фузариозу группы сортов и сортообразцов, систематически отбираемых на инфекционном фоне Новозыбковского опорно го пункта ВНИИ люпина составили 16,6 ц/га и 86,3% соответственно, в то время как для груп пы сортообразцов, впервые переданных на испытания в условиях этого фона, соответствующие показатели составили только 7,3 ц/га и 43,5%.

До недавнего времени одним из лимитирующих факторов возделывания узколистного люпина была сильная его поражаемость фузариозом. Интенсивное использование специали зированного инфекционного фузариозного фона позволило выделить ряд генотипов с относи тельно низким уровнем поражаемости, что свидетельствует о возможности создания если не устойчивых, то хотя бы толерантных сортов. Такая возможность уже реализуется.

Большую угрозу, особенно для жёлтого и белого люпина, представляет антракноз, вы зывающий нередко полную гибель посевов.

Сложной проблемой остаётся устойчивость люпина к вирусным болезням. В этом плане особый интерес представляет разработка и использование как экспресс-методов оценки устой чивости селекционного материала к этому заболеванию на стадии проростков в лабораторных условиях, так и эффективных методов создания инфекционных и провокационных фонов. Ин тенсивное использование последних в отношении других болезней позволило значительно по высить результативность селекционной работы с люпином.

Известно, что по размерам биологической фиксации молекулярного азота воздуха люпин не имеет себе равных среди однолетних бобовых культур. Исследованиями Н.В. Новик установ лено, что предпосевная инокуляция семян люпина ризоторфином оказывается максимально эф фективной в случае, когда в его состав включён наиболее комплементарный, сортоспецифичный штамм Rhizobium lupini. На этом основании она рекомендует при селекции на повышение сим биотической активности подбор исходного материала проводить на фоне инокуляции различны ми вирулентными штаммами Rhizobium lupini. Это позволит на начальных этапах селекции отби рать наиболее комплементарные из них. Ею была выявлена тесная связь урожайности семян и сухого вещества вегетативной массы люпина с площадью листовой поверхности растений, мас сой активных клубеньков и активным симбиотическим потенциалом. Коэффициенты корреля ции, как правило, приближались к 1. Поэтому при оценке исходного и селекционного материала следует использовать фотосинтетические показатели как маркёры прижизненной диагностики масштабов симбиотической азотфиксации, что особенно важно при испытании гибридов первых поколений, когда разрушительные методы такой оценки практически невозможны. Целесообраз но активизировать селекцию клубеньковых бактерий параллельно с созданием сортов люпина разных направлений хозяйственного использования. Также рекомендуется при организации эко логического и государственного сортоиспытания люпина в конкретных почвенно-климатических условиях выявлять наиболее комплементарный для новых сортов штамм Rhizobium lupini.


Обоснованные выше направления далеко не в полной степени характеризуют возмож ности селекционного обеспечения развития люпиносеяния России. Особенно многовариантно экологическое направление. Если по другим подходам уже имеется программное и методоло гическое сопровождение, а по многим из них уже создан и апробирован исходный материал, то другие ещё только ждут разработки путей реализации. К этим другим в первую очередь относятся предложения популяционной, фитоценотической, эдафической селекции люпина.

Многолетними исследованиями И.К. Саввичевой установлено, что разные морфотипы люпина имеют неодинаковую хозяйственную ценность. Но проявляется она нестабильно, на пример, один и тот же морфотип в разные по условиям годы неадекватно реализует свой по тенциал. Вероятно, именно на этом основании Н.С. Купцовым сделано предложение мульти линейной селекции, которая предусматривает создание сортов, состоящих из разных морфо типов, но имеющих одинаковые основные апробационные признаки (окраска венчика цветка, семенной кожуры и т.д.) и равную продолжительность вегетационного периода. Предполага ется, что такие сорта будут обладать большей адаптивностью и стабильной по годам продук тивностью. Предстоит кропотливая работа по разработке принципов конструирования струк туры популяций, выявлению характера взаимоотношений составляющих элементов и их тща тельной оценке в различных условиях.

Средообразующая функция люпина очень высока. Технологическими экспериментами установлена высокая эффективность люпино-злаковых зерно- и травосмесей, заключающаяся в повышении продуктивности пашни, увеличении урожайности, снижении напряжённости фитосанитарного состояния совместных посевов, сокращении энергетических и материаль ных затрат, а также в возможности производства непосредственно в поле сбалансированных по белку кормов. Высокая результативность этих исследований нацеливает на создание спе циализированных для гетерогенных посевов сортов люпина, что и составляет задачу фитоце нотической его селекции. Для её обоснования и разработки программы необходимо познание аллелопатических взаимоотношений, особенностей морфогенеза и продукционного процесса компонентов при различном их сочетании.

Известно, что люпин – активный фитомелиорант и поэтому он может широко исполь зоваться как средство биологической рекультивации природно- и техногенно загрязнённых почв. В связи с этим справедливо предлагать создание также специализированных его сортов (эдафическая селекция). Продуктивной реализации этой задачи могут способствовать различ ные варианты так называемой проростковой селекции. По ответным реакциям прорастающих семян и проростков на состав субстрата и концентрацию нежелательных его компонентов можно оценить генофонд люпина и выделить перспективный материал для полевых испыта ний. По их результатам можно сформировать сорт с требуемыми свойствами. Естественно могут быть использованы и другие методические подходы, которые и требуется разработать.

Перспективность этих направлений селекции, несмотря на их нетрадиционность, очевидна.

В рамках упомянутого экологического сортоиспытания был проведён многолетний опыт на одинаковом наборе сортообразцов разной генетической природы и морфотипов с це лью разработки эколого-генетических моделей сортов разного хозяйственного использования для конкретных зон. Структура продуктивности анализировалась по 20 показателям, 12 из ко торых линейно независимы. Полученные данные были вначале обработаны такими традицион ными методами анализа многомерных данных, как кластерный, компонентный и факторный, позволяющих выделять группы однотипных переменных или объектов. С помощью пошаговой регрессии определялись переменные, наилучшим образом описывающие изменения урожайно сти у разных сортов и сортообразцов в конкретной почвенно-климатической зоне (Брянская, Владимирская, Псковская, Смоленская, Тамбовская области).

В последнее время значительный интерес вызывают многовариантные модели про дукционного процесса люпина. Н.В. Мисниковой предпринята попытка разработать свой ва риант модели. Ею использованы как литературные данные, так и результаты упомянутого опыта. По таким параметрам как увеличение листовой поверхности, поглощение солнечного излучения, накопление биомассы, почвенно-климатические характеристики регионов иссле дования, сроки посева и др. может быть смоделирована некая кривая, что позволит с одной стороны описать весь феномен, а с другой – проанализировать фенотипическую и генотипи ческую изменчивость соотношения.

Исследованиями установлено, что для построения факторной модели формирования урожайности люпина, наиболее оптимальным является метод Монте-Карло. Количество вы деляемых факторов устанавливалось по перелому линейной зависимости. Как наиболее зна чимые отмечены Ф1, описывающей общее развитие растений с доминирующей ролью глав ного побега, и Ф2, описывающей развитие боковых побегов. Результаты факторного анализа показали, что значимым является не доля в суммарной дисперсии, а нагрузка фактора на хо зяйственно-биологические признаки. Установлена зависимость продуктивности гибридов люпина и расстояния между родительскими формами. Коэффициенты корреляции Эвклидова расстояния между родительскими формами и продуктивностью F2 составили – 0,926 и – 0,782 соответственно. Важным свойством выделенных факторов является то, что они, а отли чие от реальных характеристик растений, взаимонезависимы, т.е. возможно изменение одного фактора при сохранении остальных. Следовательно приближение к созданию продуктивного сорта по величине фактора, а не по конкретному признаку будет реальным. Для реализации этого необходимо выбрать конкретный фактор для отбора.

Исследования генотипов в различных средах испытания требует оценки взаимодейст вия генотип – среда. Несмотря на разные методические подходы к такой оценке они не лише ны серьёзных недостатков. В связи с этим были апробированы относительно новые методы оценки взаимодействия генотип – среда с использованием путевого анализа и АММI – анали за. Последний представляет собой комбинацию дисперсионного и факторного анализа – ад дитивные составляющие выделяются с помощью дисперсионного анализа, а остаток разлага ется на мультипликативные компоненты методом факторного анализа, что позволяет сущест венно снизить ошибку расчётов. Графическое представление результатов АММI – анализа позволяет наглядно оценить вклад различных сред и генотипов в суммарный эффект, прогно зировать поведение сортов в различных средах.

Таким образом, разработка объективных и действенных методов моделирования по зволит организовать плановую селекцию адресных сортов для конкретных почвенно климатических условий, для определённого хозяйственного использования, с конкретными параметрами селектируемых признаков.

Брянская ГСХА УДК 633.491: 575.165/166+57.042+631.524.84/ МЕТОДИКА ЗОНАЛЬНОГО УСКОРЕННОГО ЭКОЛОГИЧЕСКОГО СОРТОИСПЫТАНИЯ КАРТОФЕЛЯ Лыкова Н.А.

Экологическое сортоиспытание (ЭСИ) проводится селекционерами с целью выявле ния потенциальных возможностей селекционных образцов перед сдачей их в Государствен ное сортоиспытание. ЭСИ, проведённое минимум в 4-5 пунктах, даёт информацию о пред почтительных районах дальнейшего испытания на сортоучастках. ЭСИ проводится парал лельно с конкурсным сортоиспытанием в течение 1-2х лет и позволяет уменьшить объём ра боты, наряду с сокращением сроков испытания, более детально оценить новые образцы, не допуская к передаче в Госсортоиспытание сортов, не отвечающих современным требованиям.

Только 9-15% новых сортов и гибридов передаётся в Госсортоиспытание. Целесообразно проводить ускоренное экологическое сортоиспытание в одном пункте (УЭСИ). УЭСИ позво ляет за короткий срок выявить отзывчивость селекционных образцов на регулируемые фак торы и устойчивость к нерегулируемым условиям, оценить их адаптивность и пластичность.

Опыт в условиях регулируемой агроэкосистемы (УЭСИРАЭС) – вегетационный с естест венным освещением. Объект изучения – новые сорта или гибриды картофеля. Репродукция не ниже элиты. Клубни мелкие по 20г-40г, с одинаковым количеством и размером глазков для каж дого образца, с характерной для образца формой клубня, равным наибольшим поперечным диа метром, здоровые. Проводится проращивание посадочных клубней в светлом тёплом помещении 30-35 дней. Опыт закладывается в сосудах объёмом 5 л. Корнеобитаемой средой растений служит почвенная смесь. Посадку проводят при среднесуточной температуре воздуха от 6С и выше. Пе ред посадкой в сосудах в течение недели поддерживается заданная влажность, в день посадки почвенная смесь в сосудах увлажняется обязательно. Два фактора среды задаются перед посадкой клубней (табл.1). Кладут по 2 клубня в один сосуд на глубину 7-9см и засыпают оставшейся поч венной смесью. Повторность 2-4х кратная (по 4-8 растений, или 2-4 сосуда). Для испытания об разца требуется 18-36 сосудов и 36-72 клубня. Данные о динамике температур получают по запи сям недельного термографа М-16А [3]. Для предотвращения попадания в сосуды атмосферных осадков над ними устанавливается плёночное укрытие. Влажность почвы в сосудах поддержива ется на заданном уровне от полной влагоёмкости почвы (ПВП) посредством ежедневного полива.

В течение вегетации проводятся фенологические наблюдения, измеряют фотосинтетическую способность листьев. Проводят продуктивный и биохимический анализы растений (Табл.2).


Таблица1 - Пределы факторов среды для УЭСИ картофеля Условия Факторы среды «Недостаток» «Норма» «Избыток»

NPK, кг д.в./га 0-60 180-240 480- Навоз, т/га 0 10-30 30- Полевые NPK a, т/га 0-1 1-2,5 2,5- ГТК 0,4-1 1-3 3- IE, т/га 0-14 15-39 40- Е, ТДж/га 7-9,4 9,5-16 16,1- T, °C 5-12 13-20 21- Влажность, % ПВП 35-45 45-75 80- РАЭС NPK, г д.в./кг 0-0,2 0,2-0,6 0,6-1, N, г д.в./кг b 0-0,05 0,06-0,14 0,15-0, b Cu + Ni, г д.в./кг 0 0,02-0,04 0,05-0, Примечание: a –устойчивость к нитратам, b – соавт. Е.Н.Волкова.

Полевой мелкоделяночный опыт (УЭСИм) проводят при малом объёме семенного ма териала. В УЭСИм картофеля делянка составляет 10-60 растений. В качестве повторности рассматриваются 4-15 растений. Схема посадки 7035 см. Изучаются внешние воздействия (табл.1). Проводят агрохимический анализ почвы. Разные ГТК (гидротермический коэффици ент Селянинова) обеспечиваются: а) 2-3мя сроками посадки клубней с разницей в 10-15 дней;

б) 2-3мя сроками уборки клубней через 60-65, 75-80, 90-100 дней после посадки;

б) в 2х-3х летнем испытании. В случаях а), б) при незначительной разнице по уровням ГТК необходимо заменить этот показатель на индекс среды (EI): средняя урожайность всех сортов в точке сре ды с координатами (x,y). В двухфакторном опыте 33 вычисляют 9 показателей EI.

Таблица 2 - Перечень количественных признаков картофеля.

Единицы Единицы Группа Признаки Группа Признаки измерения измерения Высота растений см Морщинистая мозаика % Урожайность общая т/га Полосчатая мозаика % Урожайность товарная т/га Скручивание листьев % Продуктивностьa Товарность % Обыкновенная мозаика % Заболевания ботвы Количество клубней шт./раст Закручивание листьев % Количество тов. клубней шт./раст Ризоктониоз балл Масса клубней общая г/раст Макроспороз балл Масса тов. клубней г/раст Альтернориоз балл Масса одного клубня г Антрокноз балл Масса товарного клубня г Чёрная ножка балл Количество стеблей шт/раст. Фитофтороз – 1й день балл Вкус балл Фитофтороз – 10й дней балл потемнение мякоти варё- балл Фитофтороз – 20й дней балл ного картофеля потемнение мякоти сырого балл Мокробактериальная % Дегустация клубней картофеля гниль Заболевания клубнейb Мучнистость балл Кольц гниль % Водянистость балл Парша обыкновенная % Развариваемость балл Парша серебристая % Запах балл Ризоктониоз % плотность мякоти балл Фомоз % Сохран-сть мучнистости балл Фузариоз % всего очков балл Фитофтороз % цвет сырой мякоти балл Чёрн ножка % цвет варёной мякоти балл Сухое вещество % ские призна Биохимиче Посадка – всходы дн Крахмал % Периодa,b киa,b Всходы - цветение дн Белок % Цветение - созревание дн Сахар % Всходы - созревание дн Витамин С мг% Примечание: a – для УЭСИРАЭС, b – для УЭСИм Данные о динамике температур получают по записям недельного термографа М-16А, о динамике осадков - дождемером полевым М-99 [3], или берут с ближайшей метеостанции.

Краткий перечень наблюдений указан в табл.2(b).

Полевой опыт с картофелем (УЭСИп) закладывается в соответствии c Методикой СЗНМЦ [2]: делянка в опыте включает 4 рядка по 15 клубней в каждом рядке, всего на делян ке высаживается 60 клубней. Повторность - 4х-кратная. Всего требуется по каждому сорту для одного варианта опыта 240 клубней. Схема посадки 70х35 см. Длина делянки - 4.9 м, ширина - 2.8 м, площадь - 14.72 кв.м. Расположение делянок рендомизированное. или систе матическое со смещением делянок по ярусам. Яруса разделены дорожкой шириной 1м. Во круг опыта защитка из 2-4 рядков картофеля. Опыт УЭСИп закладывается а) в 2-3 срока по садки;

б) в течение 2х лет. Если опыт проведён сразу в нескольких пунктах, целесообразно ввести градиент почвенно-климатического энергопотенциала по оси OX:

E=Eовп+Eмэп+ENPK+EФАР (ГДж/га), где Eовп-энергопотенциал почвы, Емэп- энергия подвижных элементов почвы, ЕNPK- энергия минеральных удобрений, ЕФАР - энергия ФАР за вегетацион ный период, рассчитываются по методике [1]. Для обеспечения посадки образца потребуется 1440-2160 клубней каждого сорта. Исследуют признаки по полному перечню, приведённому в табл.2. Преимуществом этой схемы УЭСИ будет возможность наиболее полно охарактери зовать генетическую норму реакции сорта (гибрида) по комплексу количественных признаков как на почвенные, так и на метеорологические факторы [4].

Характеристика посадочного ма Условия опыта Повторность Признаки териала Сорт Всхожесть, Репродукция Регион Фактор1 Фактор2 q Z1 Z2 … Zn % А элита Лен. 97 NPK ГТК 4 36 34 Рисунок 1. Пример ввода данных УЭСИ в таблицу После проведения любого из 3-х перечисленных опытов создаётся база данных. Разрабо таны унифицированные таблицы для сбора данных УЭСИ картофеля. Экспериментальные дан ные всех опытов выводятся в таблицу, как показано на рис.1. После первичной обработки данные собирают в сводные таблицы [6]. Экспериментальные данные приводят к среднему значению с ошибкой среднего. После предварительной статистической обработки данных по всем повторно стям, средние значения признаков, должны быть переведены в текстовый формат (Рис.2).

6 Число наблюдаемых характеристик 9 Белогорский 9 Петербургский NPKm, т/га д.в. 0 0 14 3 94 55 0 0 20 7 122 NPKc, т/га 0 24 9 5 82 34 0 24 11 7 92 Урожайность товарная, т/га 0 48 12 14 76 50 0 48 13 8 117 Количество клубней в гнезде товар- 3 0 16 13 124 56 3 0 27 14 184 ных, шт. 3 24 22 9 183 56 3 24 22 5 152 Масса клубней с одного куста товар- 3 48 18 5 149 36 3 48 20 15 127 ных, г 5 0 14 14 120 46 5 0 20 7 138 Масса товарного клубня, г 5 24 14 3 106 45 5 24 17 12 108 7 Число вариантов опыта 5 48 6 10 44 20 5 48 11 12 85 ……… … …… Рисунок 2. Пример данных, готовых к программной обработке Программа «DiFactor» (соавт. А.Г.Топаж) обработки результатов двухфакторного многовариантного эксперимента предназначена для анализа экспериментальных данных и построения «колоколообразных» норм реакций количественных признаков в пространстве двух исследуемых влияющих факторов. В качестве входных данных, поступающих в про грамму перед ее расчетом, выступают:

1) собственно экспериментальные данные (Они представляют собой произвольного размера набор таблиц одинаковой структуры. Каждая таблица соответствует своему варианту (идентификатору) опыта;

в качестве этого идентификатора выбирается сорт. Таблица содер жит произвольное число строк и столбцов. Каждая строка таблицы соответствует единичному измерению. Первые два столбца таблицы отводятся для хранения значений двух определяю щих факторов, остальные столбцы соответствуют измерениям произвольного числа характе ристик, наблюдаемых в опыте для уровней факторов, определенных в двух первых позициях (столбцах) той же строки. Экспериментальные данные, соответствующие описанной структу ре, читаются по запросу пользователя из произвольного внешнего текстового файла и визуа лизируются в программе в удобном табличном представлении на нескольких закладках);

2) начальные значения для параметрической аппроксимации выбранного типа функции отклика (Для аппроксимации функции отклика любой исследуемой характеристики на два фак тора воздействия в программе используются функции двух переменных (нормальная функция, бета-функция), содержащие каждая свое число неизвестных постоянных параметров. При выборе конкретного типа функции отклика перед началом процедуры ее численной аппроксимации не обходимо задать для каждого параметра функции несколько величин – начальное, а также мини мально- и максимально-возможные значения. Эти характеристики также могут читаться из внешнего файла, при этом программа предусматривает их ручное редактирование).

Основной функционал программы заключается в аппроксимации параметров функций отклика выбранного типа для выбранной измеряемой характеристики по хранящимся в таб лице экспериментальным данным. Причем эта процедура производится одновременно для всех сравниваемых вариантов опыта (сортов). Затем полученные аппроксимации сравнивают ся между собой, находится функция отклика с наименьшим значением максимума (или вели чины, вычисляемой как доля максимального значения) и для полученной координаты среза строятся сечения функций отклика на выбранном уровне аппликаты. Программа позволяет визуализировать полученные результаты в двумерном и трехмерном графическом представ лении. Программа допускает проведение последовательной серии расчетов с сериализацией результатов во временное хранилище и последующим оформлением их в виде комплексного отчета. Результаты и отчеты по желанию пользователя могут быть сохранены в произвольном внешнем файле. В программе осуществляется простейший статистический и математический анализ полученных результатов (вычисляются точности аппроксимации, площади сечения, уровни доверия, автоматически определяются ранги вариантов) (Рис.4). Программа содержит встроенный редактор получаемых графиков и систему настроек, позволяющих управлять процессами вычислений и визуализации результатов из дружеского интерфейса пользователя.

Характеристика - Урожайность, т/га Вариант Белогорский Чародей Петербургск Елизавета Невский X1S 349.363 349.469 349.353 349.258 348. x1D 100.000 99.507 100.000 81.447 85. X2S 1.232 1.202 1.251 1.084 1. x2D 0.314 0.278 0.303 0.379 0. RO -0.412 -0.525 -0.464 -0.975 -0. max 48.613 44.164 50.321 43.176 41. MAX 48.613 44.164 50.321 43.176 41. NPK,мг/ 349.363 349.469 349.353 349.258 348. ГТК 1.232 1.202 1.251 1.084 1. Ранг по графику 3 4 2 1 MAX MIN Рисунок 4. Табличный отчёт по УЭСИм пяти сортов картофеля Урожайность. Уровень сечения 41 т/га Петербургский 1,4 Елизавета Белогорский 1,3 Чародей ГТК 1, 1, Невский 260 280 300 320 340 360 NPK, мг/кг Рисунок 5. Графический отчёт по УЭСИм пяти сортов картофеля в Ленинградской области.

Краткий отчёт предоставляется в виде таблицы и графика характеристики урожайно сти сортов в УЭСИ при сочетания агрометеорологических условий. На рис.5 показаны изоли нии товарной урожайности на уровне 99% рассчитанной максимальной урожайности сорта стандарта (Невский). Выгодно от остальных сортов по товарной урожайности отличались сорта Елизавета (особенно при недостаточном минеральной питании растений и в засушли вых условиях) и Петербургский (особенно при оптимальных дозах удобрений). Самую узкую норму реакции по урожайности показали сорта Невский и Чародей, ранги 5 и 4 соответст венно (Рис. 4). Ранг 1 имеет сорт с наибольшей широтой нормы реакции (Елизавета), сорта с меньшей широтой нормы реакции имеют ранги 2 (Петербургский) и 3 (Белогорский).

0,06 Крахмалистость. Уровень сечения - 16,1% 0, Снегирь 0, Cu+Ni, г д.в./кг 0,03 Невский 0, 0,01 Холмогорский 0,05 0,1 0,15 0, N, г д.в./кг Рисунок 6. Проекции распределения крахмалистости клубней (%) по двум градиентам среды:

N и Cu+Ni, в УЭСИРАЭС трёх сортов картофеля В полный отчёт добавляются те же сведения по всем исследованным признакам (на примере УЭСИРАЭС - Рис.6). Определяется средний ранг сорта по группе признаков, пред ставленных как широта нормы реакции сорта (гибрида) на агрометеорологические условия среды [5]. Так, по комплексу продуктивных и биохимических признаков в группе из трёх сор тов картофеля в условиях Ленинградской области выделились ранние сорта Холмогорский и Снегирь, которые имели стабильную продуктивность под давлением факторов среды: N и тя жёлые металлы (Табл.3). Сорт Снегирь районирован (с 2001г.) в 8 регионах, сорт Холмогор ский районирован с 2005г. на севере России.

Таблица 3 - Усреднённые показатели ранговой оценки продуктивных и биохимических признаков (an) сортов в УЭСИРАЭС Среднее по двум Признаки Продуктивные Биохимические группам an–amin an–amin an–amin Сорта an an an Невский - st 2,6 1,0 2,3 1,1 2,6 1, Холмогорский 0,1 - 1,7 1,2 1, Снегирь - 2,5 1,3 0, 1,6 1, НСР 0,05 0,4 1,1 0, Примечание: 1.7 – жирным шрифтом обозначены наименьшие ранги (лучше стандарта) Определение адаптивности сортов в УЭСИ проводят с использованием фактора EI. По уравнению регрессии Y=a·EI+b определяют коэффициент а. Если a1, сорт считают устойчи вым, обладающим свойствами адаптивности к неблагоприятной среде. Если a1, то сорт имеет сниженные свойства адаптивности. К категории экологически пластичных генотипов можно отнести сорта Елизавета и Петербургский (a=1,36). Адаптивные - сорта Невский (a=0,96) и Ча родей (a=0,92) характеризовались стабильным урожаем в низкопродуктивной среде. Однако, Чародей имел, кроме того, наименьший из всех сортов Y при любом индексе среды.

Метод УЭСИ, предполагающий проведение однолетних опытов в одном пункте по схеме сортNPKГТК (n33), апробирован нами в Ленинградской области в естественных и вегетаци онных условиях. Установлена идентичность реакции сортов на изменение напряжённости факторов в вегетационных (УЭСИРАЭС) и полевых опытах (УЭСИм). Однако, в полевом эксперименте обычно не удаётся достичь «недостатка» изучаемого фактора, например, минерального питания растений (табл.1). Особенно неблагоприятен естественный «избыток» фактора (например, влажность почвы) в полевых условиях, и в такие годы необходимо проводить УЭСИРАЭС, поскольку значения иссле дуемых факторов в сосудах легко регулируются. Однако, к сожалению, выращивание растений в сосудах не даёт нам полного представления о фитопатогенной устойчивости новых сортов. Кроме того, растения, выращенные в сосудах, имеют меньшую продуктивность, чем те же в поле. Тем не менее, все предложенные схемы УЭСИ позволяют выявить наиболее адаптивные и пластичные сорта, то есть тенденцию сорта занимать больший ареал в сравнении с другими в ЭСИ и Госсорто испытании. Учитывая эти ограничения, можно применять любую модификацию метода УЭСИ, выбрав наиболее рациональную для решения конкретных задач.

Литература 1. Володин В.М., Ерёмина Р.Ф., Федорченко А.Е. Ермакова А.А. Методика ресурсно экологической оценки эффективности земледелия на биоэнергетической основе.- Курск, 1999.- 47с.

2. Евдокимова З.З.,Синицына С.М., Данилова Т.А., Головина Л.Н., Котова З.П., Крас ноперов А.Г., Нелюбина Н.А., Лыкова Н.А. Оценка сортов картофеля Ленинградского НИИСХ в экологическом испытании на Северо-Западе РФ//Мат-лы науч.-пр. конф. Перспек тивы развития оригинального, элитного и репродукционного семеноводства картофеля в ус ловиях Европейского Севера РФ, 26-28 июля 2006.-Арх.:АНИИСХ, 2006.-С.33- 3. Лосев А.П. Практикум по агрометеорологическому обеспечению растениеводства. С-П. :"Гидрометеоиздат", 1994.-244 с.

4. Лыкова Н.А. Влияние объёма выборки на результаты сортоиспытания картофеля.

//Вестник Поморского университета.-2006, 3.-С.35- 5. Лыкова Н.А. Ранговая оценка широты нормы реакции (ШНР) количественных при знаков селекционных образцов растений в зависимости от двух факторов среды //Биология наука XXI века:10я Пущинская школа-конференция молодых учёных, посвящённая 50-летию ПНЦ РАН (17-21 апр 2006г). Сборник тезисов.-Пущино: Изд-во ПНЦ РАН, 2006.-С. 6. Lykova N.A., Danilova N.A., Sinitsyna S.M., Yevdokimova Z.Z., Golovina L.N., Kotova Z.P., Kozub I.I., and Mileyeva Y.B. Complex diagnostics of phytopathogens in ecological trial of potato strains //Biotechnology in Agriculture and the Food Industry /Ed. by G.E.Zaikov.-New York:

Nova Science Publishers, 2004.- P.51- ГНУ АНИИ РАСХН, Гражданский пр., 14, г. Санкт-Петербург, РФ, т.:+7-812-5340656, nlykova@agrophys.ru УДК 633.491: 631.816.16+575. ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ УДОБРЕНИЙ НА ХОЗЯЙСТВЕННО-ЦЕННЫЕ ПРИЗНАКИ КАРТОФЕЛЯ Лыкова Н.А., Хомяков Ю.В.

Введение. Главный смысл применения техногенных факторов (удобрений, мелиоран тов, пестицидов) состоит в использовании малых потоков антропогенной энергии для управ ления процессом утилизации зелёными растениями неисчерпаемых ресурсов Солнца и атмо сферы с целью увеличения продукционных и средообразующих свойств агрофитоценозов.

Существует проблема снижения экологической нагрузки в агроэкосистеме путём оптимиза ции питания растений. В том числе и адаптивные технологии должны заменить излишнее ис пользование химических агентов (удобрений, пестицидов, гербицидов) в сельскохозяйствен ном производстве, тем самым защитить природную среду от экологической перегрузки и за грязнения, повысить устойчивость агроландшафта.

Известно, что плодами «зелёной революции» 70хх гг. стали не только высокие уро жаи, но и появилась тенденция к дестабилизации производства в связи с потерей адаптивно сти новыми сортами (Calderini, Slafer, 1999). Актуален разносторонний поиск: поиск адаптив ных технологий производства, позволяющих стабилизировать выход продукции без ущерба для экосистемы, поиск адаптивных сортов, реагирующих на меньшее контролируемое техно генное воздействие (агротехнологии) большими урожаями, и поиск сортов, устойчивых к не контролируемым техногенным воздействиям (загрязнителям почвы и воздуха).

Использование удобрений, кроме повышения продуктивности растений, приводит также к увеличению содержания токсических веществ, таких как нитраты, в разных частях растений. У животных и человека высокие дозы нитратов могут вызвать отравление. Это послужило причи ной того, что во многих странах мира, в том числе и в нашей, в 1988 г. были разработаны пре дельно допустимые концентрации (ПДКпр) нитратов в сельскохозяйственной продукции (Прони на, 2001). ПДК нитратов в овощной продукции разных стран колеблются в значительных преде лах, причем у нас установлены самые низкие ПДК по сравнению с зарубежными странами.

Выявление среди современных высокопластичных (отзывчивых на высокие дозы удобрений) сортов картофеля, сортов с низкой способностью к аккумуляции токсических ве ществ и более высоким потенциалом усвоения нитратов, обеспечивает улучшение качества растительной продукции.

Исходя из подобных предпосылок развития адаптивной селекции, целью исследования бы ло использовать методику зонального ускоренного экологического испытания для выявления среди группы сортов картофеля таких, которые имеют потенциал адаптивности, пластичности и наиболее ценные биохимические качества в контрастных условиях минерального питания растений.

Материал и методы. Были исследованы семь сортов картофеля селекции ЛенНИИСХ: Рож дественский, Белогорский, Чародей (выведен совместно с ИОГен им. Н.И.Вавилова), Петербург ский, Елизавета, Холмогорский (выведен совместно с Холмогорской ОСЖиР), стандарт Невский.

Картофель был высажен в д.Гремячка Курской области 9 мая 2004г. Почва опытного уча стка – типичный чернозём тяжелосуглинистый. Опыт был заложен в соответствии с методикой ведения ускоренного испытания картофеля (Lykova et al., 2004). Картофель (суперэлита) был вы сажен по 16 семенных клубней на 1 м2 для получения семенной фракции к концу вегетации по схеме полного факторного эксперимента 32 (органическое удобрение минеральное удобрение).

Перед посадкой клубней в почву вносили органическое удобрение из расчёта: контроль, 24 т/га, 48 т/га, - а также сложное азотно-фосфорно-калийное удобрение с содержанием азота 10%, фос фора 26%, калия 26%. В период бутонизации растений было внесено дополнительно универсаль ное азотное удобрение с содержанием азота 46,4%, так что в целом содержание NPK после внесе ния минеральных удобрений стало (NPKмин): контроль – 0 т/га д.в., 3 т/га д.в. (или 0,98 г/кг), 5 т/га д.в.(или 1,96 г/кг). В пересчёте на содержание азота, фосфора и калия органического удобрения NPKорг было в вариантах опытов контроль - 0,0, 0,137 и 0,274 г/кг (Рис.1).

Метеорологические условия в течение вегетации характеризовались суммой активных температур за 90 дней опыта 1656 °С, суммой осадков 237 мм. В период всходов была отме чена холодная и влажная погода, в период завязывания клубней – сухая и холодная, жаркая погода установилась перед уборкой клубней.

Оценивался урожай клубней со здоровых, мощно развитых растений. Биохимический анализ клубней был проведён в середине зимы и включал определение сухого вещества (%), азота общего (% в а.с.в.), крахмала (% в сыр. в-ве) (Методика государственного…, 1970) и нитратов (мг/кг в сыр.в-ве) (Пронина, 2003).



Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 7 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.