zhrosЗерновое хозяйство РоссииGrain Economy of Russia2079-87252079-8733Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Аграрный научный центр "Донской»10.31367/2079-8725-2021-75-3-22-26zhros-1254Research ArticleСЕЛЕКЦИЯ И СЕМЕНОВОДСТВО СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ РАСТЕНИЙPLANT BREEDING AND SEED PRODUCTION OF AGRICULTURAL CROPSМетод «главных компонент» в селекции зернового сорго для засушливых условий Нижнего ПоволжьяThe method of ‘main component’ in the grain sorghum breeding for arid conditions of the lower Volga regionhttps://orcid.org/0000-0001-7312-4547СтарчакВ. И.StarchakV. I.

научный сотрудник отдела селекции сорговых культур

410050, г. Саратов, 1-й Институтский пр-д, 4

researcher of the department of sorghum breeding

410050, Saratov, 1-st Institutsky, 4

viktoria_starchak@rambler.ruhttps://orcid.org/0000-0002-1808-8974КибальникО. П.KibalnikО. P.

кандидат биологических наук, главный научный сотрудник отдела сорговых культур

410050, г. Саратов, 1-й Институтский пр-д, 4

Candidate of Biological Sciences, main researcher of the departmentof sorghum breeding

410050, Saratov, 1-st Institutsky, 4

kibalnik79@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0002-3845-6578ЛаринаТ. В.LarinaТ. V.

старший научный сотрудник отдела биохимии и биотехнологии

410050, г. Саратов, 1-й Институтский пр-д, 4

senior researcher of the department of biochemistry and biotechnology

410050, Saratov, 1-st Institutsky, 4

larinatv@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-6782-5256СеминД. С.SeminD. S.

кандидат сельскохозяйственных наук, главный научный сотрудник отдела селекции сорговых культур

410050, г. Саратов, 1-й Институтский пр-д, 4

Candidate of Agricultural Sciences, main researcher of the department of sorghum breeding

410050, Saratov, 1-st Institutsky, 4

sds-balashov@yandex.ruФГБНУ Российский научно-исследовательский и проектно-технологический институт сорго и кукурузы «Россорго»РоссияRussian Research and Project-technological Institute of sorghum and maize “Rossorgo”Russian Federation202106072021032226Copyright © Старчак В.И., Кибальник О.П., Ларина Т.В., Семин Д.С., 20212021Старчак В.И., Кибальник О.П., Ларина Т.В., Семин Д.С.Starchak V.I., Kibalnik О.P., Larina Т.V., Semin D.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.zhros.online/jour/article/view/1254

В селекции сельскохозяйственных культур, в том числе и сорго, применение методов многомерной статистики позволяет определить корреляционные взаимосвязи между морфометрическими признаками, элементами урожайности и биохимическими показателями зерна в модельной популяции, а также выявить нагрузку гипотетических факторов. Целью данных исследований являлось определение корреляционных взаимосвязей между морфометрическими признаками, элементами продуктивности и биохимическими показателями зерна, характеризующими нагрузку гипотетических факторов в модельной популяции сорго. Для практической селекции проанализировали 13 хозяйственно-ценных признаков у 27 сортообразцов зернового сорго, созданных в ФГБНУ РосНИИСК «Россорго». Установлена различная степень варьирования признаков зернового сорго: сильная– площадь флагового листа, площадь наибольшего листа, выдвинутость ножки метелки, продуктивная кустистость, масса и число зерен с 1 метелки (27,3–35,2%); слабая – содержание протеина и крахмала в зерне (2,8–8,6%). В группу со средней степенью варьирования отнесены высота растений через 30 суток и при созревании, длина метелки, масса 1000 зерен, урожайность зерна (10,1–15,6%). При анализе матрицы коэффициентов корреляции рассчитаны гипотетические факторы с вкладом более 5% в накапливаемую дисперсию. Построена корреляционная плеяда, позволяющая продемонстрировать средние (r = 0,51–0,68) и сильные (r = 0,76–0,94) корреляционные связи. Рассмотрены шесть гипотетических факторов, отражающих общий вклад в накапливаемую дисперсию: Z-1– 40,86%, Z-2 – 13,76%, Z-3 – 11,85%, Z-4 – 8,74%, Z-5 – 6,69%, Z-6 – 5,99%. Первый гипотетический фактор определяют признаки: площадь наибольшего и флагового листа (0,78–0,80), число и масса зерна с 1 метелки (0,84–0,91), урожайность зерна (0,77) и продуктивная кустистость (-0,78). Полученные результаты используются в селекционных программах по созданию сортов и гибридов зернового сорго, адаптированных к засушливым условиям Нижнего Поволжья.

In the breeding process of agricultural crops, including sorghum, the use of multivariate statistics methods makes it possible to determine the correlation between morphometric traits, yield elements and biochemical parameters of grain in the model population, as well as to identify the load of hypothetical factors. The purpose of the current study was to identify the correlations between morphometric traits, yield elements and biochemical parameters of grain, which characterize the load of hypothetical factors in the model grain sorghum population. For practical breeding process, there have been analyzed 13 economically valuable traits in 27 grain sorghum varieties, developed by the FSBSI Russian Research and Project-technological Institute of sorghum and maize “Rossorgo”. There has been established a different variation degree of the traits of grain sorghum; a strong variation degree was established for such traits as ‘flag leaf area’, ‘the largest leaf area’, ‘panicle stem’, ‘productive tilling capacity’, ‘weight and number of grains per panicle’ (27.3–35.2%); a weak variation degree was established for such traits as ‘protein percentage’ and ‘starch content’ in grain (2.8–8.6%). The group with an average degree of variation includes the traits ‘plant height’ after 30 days of growing and at ripening period, ‘panicle length’, ‘1000-grain weight’, and ‘grain yield’ (10.1–15.6%). When analyzing the matrix of correlation coefficients, there were calculated the hypothetical factors with a contribution of more than 5% to the accumulated variance. There has been built a correlation pleiad, which made it possible to demonstrate mean (r = 0.51–0.68) and strong (r = 0.76–0.94) correlations. There have been considered six hypothetical factors reflecting the total contribution to the accumulated variance, Z-1 – 40.86%, Z-2 – 13.76%, Z-3 – 11.85%, Z-4 – 8.74%, Z- 5 – 6.69%, Z-6 – 5.99%. The first hypothetical factor is determined by such traits as ‘the largest leaf area’ and ‘flag leaf area’ (0.78–0.80), ‘weight and number of grains per panicle’ (0.84–0.91), ‘grain productivity’ (0.77) and ‘productive tillering capacity’ (- 0.78). The results obtained are used in breeding programs to develop grain sorghum varieties and hybrids adapted to the arid conditions of the Lower Volga region.

соргоурожайностьизменчивость признакакорреляцияфакторный анализsorghumproductivitytrait variabilitycorrelationfactor analysisReferencesАлабушев А.В., Анипенко Л.Н., Гурский Н.Г., Коломпец Н.Я., Костылев П.И., Мангуш П.А., Алабушева О.И. Сорго (селекция, семеноводство, технология, экономика). Ростов-на-Дону: Книга, 2003. 368 с.Alabushev A.V., Anipenko L.N., Gurskij N.G., Kolompec N.YA., Kostylev P.I., Mangush P.A., Alabusheva O.I. Sorgo (selekciya, semenovodstvo, tekhnologiya, ekonomika) [Sorghum (breeding, seed production, technology, economics)]. Rostov-na-Donu: Kniga, 2003. 368 s.Гаршин А.Ю., Жужукин В.И., Семин Д.С. Факторный анализ в модельной популяции сахарного сорго // Кукуруза и сорго. 2013. № 3. С. 3–6.Garshin A.YU., ZHuzhukin V.I., Semin D.S. Faktornyj analiz v model'noj populyacii saharnogo sorgo [Factor analysis in a model population of sweet sorghum] // Kukuruza i sorgo. 2013. № 3. S. 3–6.Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур. Москва, 1989. 194 с.Metodika gosudarstvennogo sortoispytaniya sel'skohozyajstvennyh kul'tur [Methodology of the State Variety Testing of agricultural crops]. Moskva, 1989. 194 s.Кибальник О.П. Комбинационная способность ЦМС-линий зернового сорго на основе А1, А2, А3, А4, 9Е и М-35-1А типов цитоплазматической мужской стерильности // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2017. 21(6).С.651–656. DOI 10.18699/VJ17.282.Kibal'nik O.P. Kombinacionnaya sposobnost' CMS-linij zernovogo sorgo na osnove A1, A2, A3, A4, 9E i M-35-1A tipov citoplazmaticheskoj muzhskoj steril'nosti [Combining ability of CMS-lines of grain sorghum based on A1, A2, A3, A4, 9E and M-35-1A types of cytoplasmic male sterility] // Vavilovskij zhurnal genetiki i selekcii. 2017. 21(6). S. 651–656. DOI 10.18699/VJ17.282.Куколева С.С., Семин Д.С., Кибальник О.П., Старчак В.И. Скрининг сортообразцов суданской травы в условиях Саратовской области // Зерновое хозяйство России. 2016. № 4(46). С. 8–11.Kukoleva S.S., Semin D.S., Kibal'nik O.P., Starchak V.I. Skrining sortoobrazcov sudanskoj travy v usloviyah Saratovskoj oblasti [Screening of Sudan grass varieties in the conditions of the Saratov region] // Zernovoe hozyajstvo Rossii. 2016. № 4(46). S. 8–11.Матвеева Г.В., Новикова Л.Ю., Корнеев В.Б. Статистический анализ элементов продуктивности гибридов кукурузы // Кукуруза и сорго. 2010.№ 4. С. 25–29.Matveeva G.V., Novikova L.YU., Korneev V.B. Statisticheskij analiz elementov produktivnosti gibridov kukuruzy [Statistical analysis of elements of maize hybrids productivity] // Kukuruza i sorgo. 2010. № 4. S. 25–29.Старчак В.И., Жужукин В.И., Жук Е.А., Бычкова В.В. Изучение исходного материала сортообразцов зернового сорго // Аграрный научный журнал. 2020. № 6. С. 38–42. DOI 10.28983/asj.y2020i6pp38-42.Starchak V.I., ZHuzhukin V.I., ZHuk E.A., Bychkova V.V. Izuchenie iskhodnogo materiala sortoobrazcov zernovogo sorgo [The study of the initial material of grain sorghum varieties] // Agrarnyj nauchnyj zhurnal. 2020. № 6. S. 38–42. DOI 10.28983/asj.y2020i6pp38-42.Старчак В.И., Жук Е.А. Оценка селекционно-ценных признаков зернового сорго методом главных компонент факторного анализа // 125 лет прикладной ботаники в России: Мат. Межд. науч.-практ. Конф. Санкт-Петербург: Всероссийский институт генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова, 2019. С. 261. DOI 10.30901/978-5-907145-39-9.Starchak V.I., ZHuk E.A. Ocenka selekcionno-cennyh priznakov zernovogo sorgo metodom glavnyh komponent faktornogo analiza [Evaluation of breeding valuable traits of grain sorghum by the method of principal components of factor analysis] // 125 let prikladnoj botaniki v Rossii: Mat. Mezhd. Nauch.-prakt. Konf. Sankt-Peterburg: Vserossijskij institut geneticheskih resursov rastenij im. N.I. Vavilova, 2019. S. 261. DOI 10.30901/978-5-907145-39-9.He S., Tang C., Li Wang M., Li S., Diallo B., Xu Y., zhou F., Sun L., Shi W., Xie G.H. Combining ability of cytoplasmic male sterility on yield and agronomic traits of sorghum for grain and biomass dualpurpose use // Industrial Crops&Products. 2020. V. 157. 112894. DOI: 10.1016/j.indcrop.2020.112894. 10. Chadalavada K., Kumari B.D.R., Kumar T.S. Sorghum mitigates climate variabiliHe S., Tang C., Li Wang M., Li S., Diallo B., Xu Y., zhou F., Sun L., Shi W., Xie G.H. Combining ability of cytoplasmic male sterility on yield and agronomic traits of sorghum for grain and biomass dualpurpose use // Industrial Crops&Products. 2020. V. 157. 112894. DOI: 10.1016/j.indcrop.2020.112894.Chadalavada K., Kumari B.D.R., Kumar T.S. Sorghum mitigates climate variability and change on crop yield and quality// Planta. 2021. V. 253. 113 DOI: 10.1007/s00425-021-03631-2.Chadalavada K., Kumari B.D.R., Kumar T.S. Sorghum mitigates climate variability and change on crop yield and quality// Planta. 2021. V. 253. 113 DOI: 10.1007/s00425-021-03631-2.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.