Scientific journal
Advances in current natural sciences
ISSN 1681-7494
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,775

CLUSTER ANALYSIS IN LENTIL BREEDING

Marakaeva T.V. 1
1 Omsk State Agrarian University named after P.A. Stolypin
Studies of economic valuable characteristics aimed at finding sources were held at training-trial field of the Omsk State Agrarian University in 2016-2018. 62 lentil samples of Vavilov Institute collection, the All-Russia Research Institute of Legumes and Groat Crops (VNIIZBK) collection and foreign breeding (Germany, Turkey, Canada, Bulgaria, Moldova, Ukraine, Belorussia, Kazakhstan) served as a research objects. Variety Aida was used as standard. Using of cluster analysis of seven general economic valuable characteristics allowed to divide the studied collection samples into 7 clusters which have various breeding values. The most prospective in practice and breeding are samples of the sixth cluster. They have maximum parameters of quantitative character: plant height (53,2 cm), height of affixion of the inferior legumes (22,0 cm), number of legumes on a plant (102,2 pcs), number of seeds in a legume (1,5 pcs), seed weight (6,4 gr.), 1000 seeds weight (62, 1 gr.) and term of ripening is in seven days shorter as compared to standard. As a result the sources of individual economic-valuable characteristics of lentils were singled out for breeding under conditions of West Siberia southern forest-steppe for cutback of vegetation period – Orlovskaya red grained, K-2947, K-2982, Svetlaya; for increasing rust resistance – Orlovskaya red grained, Vekhovskaya, Donskaya red grained, Penzenskaya 14; for increasing of number of legumes on a plant – Orlovskaya red grained, Stepnaya 244, K-2947, Biryuzovaya; for mass of seeds from one plant – Orlovskaya red grained, Biryuzovaya, К-2662, К-2460, К-2692; for mass of 1000 seeds increasing – Biryuzovaya, К-3034, К-2692; for suitability for mechanical harvesting – Svetlaya, К-2460, К-2692; for symbiotic activity – Pardina.
lentils
grain legume crops
sample
feature
elements of crop yield
cluster analysis

Чечевица является одним из достойных представителей зерновых бобовых культур и выделяется по питательному составу. В настоящее время она выращивается главным образом на зерно, которое более чем на треть состоит из белка. Россия, являющаяся в начале ХХ века мировым лидером по производству зерна этой культуры, в 2010 г. занимала лишь 17 место, прежде всего из-за сокращения посевных площадей. Сейчас посевы чечевицы в стране занимают всего 6-11 тыс. га [1].

Основная причина сложившегося положения – отсутствие интереса к возделыванию культуры у российских производителей сельхозпродукции из-за несовершенства большинства существующих сортов. К сожалению, отсутствие адаптированных высокопродуктивных сортов местной селекции не дает возможности в полной мере раскрыть биотехнологический потенциал данной культуры. Урожайность зерна за последние пять лет в Омской области не превысила 1,5 т/га. Хотя потенциал сортов, зарегистрированных в реестре селекционных достижений, согласно их описанию, достигает 2,1 т/га [2]. Увеличить данные показатели возможно с помощью изучения сортов разного эколого-географического происхождения и выделению источников с комплексом хозяйственно ценных признаков для дальнейшей селекции культуры. Генофонд чечевицы разнообразен, что позволяет определить главные векторы ее селекции, направленные на создание сортов нового поколения, максимально соответствующих запросам современного сельскохозяйственного производства [3].

Разнообразие сортов и большое количество изучаемых признаков замедляет подбор родительских форм по необходимому комплексу показателей. Применение современных статистических методов обработки данных позволяет быстрее интегрировать сорта с аналогичными признаками. Принципом обработки результатов послужило «эвклидовое расстояние», представляющее геометрическое расстояние между координатами важных компонентов (показателей) определенного образца. В результате образцы классифицируются в группы по критерию наибольшего подобия. Кластеризация неоднократно применялась в селекции зернобобовых культур – фасоль овощная, фасоль зерновая, горох, нут и др. [4].

Цель исследования: изучение коллекционных образцов чечевицы по совокупности признаков с целью выделения их источников в условиях южной лесостепи Западной Сибири.

Материалы и методы исследования

Практическая часть работы производилась на полях учебно-опытного хозяйства Омского ГАУ, находящегося в южной лесостепи Западной Сибири в 2016–2018 гг. Исследовалось 62 образца коллекции чечевицы из ВИР, ВНИИЗБК и иностранной селекции (Германии, Турции, Канады, Болгарии, Молдовы, Украины, Белоруссии, Казахстана). Стандартом является сорт Аида. В опыте использовали ручной посев, повторность – четырехкратная, площадь делянки – 1 м2, размещение делянок – систематическое, глубина заделки семян – 5 см. В 2017 г. в период вегетации увлажнения явно было недостаточно (ГТК = 0,72). В 2016 г. (ГТК = 1,01) и 2018 г. (ГТК = 1,10) выпало обильное количество осадков на фоне положительных температур, что привело к высокой влагообеспеченности растений. Почва опытного участка луговочерноземная среднемощная малогумусовая среднесуглинистая с содержанием гумуса в пахотном слое 3,9 %.

Изучение коллекционного материала вели согдасно методике по изучению коллекции зерновых бобовых культур (ВИР, 1975) [5], методике государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур (Москва, 1989) [6]. Кластерный анализ отбора образцов по комплексу хозяйственно ценных признаков осуществляли по методу Warde с использованием компьютерной программы Statistica 6. В качестве меры сходства использовали Евклидово расстояние. Иерархически кластерный анализ проведен в модуле Hierarchical Claster Analysis статистического пакета SPSS for Windows 13 [7].

Результаты исследования и их обсуждение

Серьезным показателем, определяющим приспособленность сорта к условиям климатической зоны, является продолжительность и структура его вегетационного периода [8]. Контроль над вегетационным периодом растений чечевицы, подтвердил его зависимость от обеспеченности растений теплом. При достаточной температуре на фоне умеренной влажности вегетационный период в 2017 г. сократился на 6 суток по сравнению с прохладным и дождливым 2018 г. и насчитывал в среднем 76,7 суток. Величина показателя в 2016 г. равнялась 79,7 суток. Наименьшее значение отмечено у образцов чечевицы Орловская краснозерная, К-2947, К-2982, Светлая.

В селекции всех сельскохозяйственных культур большое внимание уделяется устойчивости растений к болезням. В Западной Сибири значительный урон урожаю чечевицы наносят возбудители фузариоза, корневые гнили и ржавчина. Ржавчина растений чечевицы Uromyces fabae D.В. f. Lentis сейчас распространилась как никогда раньше. Его эциальная стадия формируется весной, на нижней стороне листьев и развивается до окончания вегетации, истощая листья, стебли и бобы. Особенно интенсивно заболевание проявляется в начале плодоношения растения, а именно во время формирования урожая. У пораженного растения нарушается процесс фотосинтеза, что приводит к потерям урожайности до 25–27 %. Высокая относительная влажность воздуха (90–100 %), частые атмосферные осадки, температура воздуха 20–25 °C влекут за собой интенсивное развитие болезни [8]. В коллекции чечевицы определенные образцы поражались до 30 %. Наибольшей устойчивостью к ржавчине характеризовались Орловская краснозерная, Веховская, Донская краснозерная, Пензенская 14 (до 5 %).

Отдельные элементы продуктивности играют неодинаковую роль в формировании урожая, и чаще всего их величина зависит от экологических условий. Предпочтительно выводить сорта, обладающие высокими показателями элементов структуры урожая, на развитие которых агрометеорологические условия определенной климатической зоны оказывают положительное воздействие.

Выраженность элементов структуры урожая лучших образцов чечевицы представлена в табл. 1.

Таблица 1

Элементы структуры урожая коллекционных образцов чечевицы

Образец

Количество бобов с растения, шт.

Масса семян с растения, г

Масса 1000 семян, г

2016

2017

2018

среднее

2016

2017

2018

среднее

2016

2017

2018

среднее

Аида, стандарт

58,0

63,0

79,0

66,7

4,1

4,3

5,0

4,5

70,2

70,8

72,2

71,1

Орловская краснозерная

164,0

172,0

176,0

170,7

6,5

7,7

11,6

8,6

40,1

42,2

45,0

42,4

Степная 244

132,0

136,0

148,0

138,7

6,0

6,2

7,2

6,5

24,4

24,0

25,4

24,6

Пардина

115,0

117,0

137,0

123,0

6,2

6,0

6,7

6,3

35,9

36,6

41,0

37,8

К-2947

132,0

129,0

134,0

131,7

6,3

6,2

6,7

6,4

33,8

33,0

33,2

33,3

К-2662

132,0

126,0

130,0

129,3

7,5

7,3

7,5

7,4

33,8

33,2

32,8

33,3

К-3034

96,0

103,0

100,0

99,7

5,7

6,3

6,1

6,0

62,0

62,9

63,4

62,8

Бирюзовая

138,0

148,0

118,0

134,7

7,0

7,2

6,7

7,0

81,6

80,3

82,2

81,4

К-2692

100,0

100,0

95,0

98,3

7,3

7,5

7,2

7,3

75,6

74,3

76,0

75,3

К-2982

88,0

85,0

86,0

86,3

4,5

4,3

4,3

4,4

45,3

45,0

45,6

45,3

К-2460

112,0

110,0

108,0

110,0

8,2

8,0

7,5

7,9

60,9

61,8

58,4

60,4

Светлая

106,0

108,0

106,0

106,7

6,3

6,6

6,4

6,4

47,4

46,0

47,2

46,9

НСР05

11,4

11,6

11,8

11,6

0,6

0,6

0,7

0,7

5,1

5,1

5,2

5,1

В среднем за три года исследований выделены образцы с высоким значением определенных компонентов продуктивности: по количеству бобов с одного растения – Орловская краснозерная, Степная 244, К-2947, Бирюзовая (131,7–170,7 шт.), по массе семян с одного растения – Орловская краснозерная, Бирюзовая, К-2662, К-2460, К-2692 (7,0–8,6 г), по массе 1000 семян – Бирюзовая, К-3034, К-2692 (62,8–81,4 г). В производстве чечевицы немаловажную функцию выполняет технологичность возделывания, обусловленная степенью ветвистости и характером ветвления стебля, высотой растений и прикреплением нижнего боба. Немаловажным значением в селекции чечевицы на повышение пригодности к механизированной уборке обладает выведение сортов с длинным стеблем (31–60 см), средней степенью ветвистости и характером ветвления преимущественно в нижнем ярусе [9]. Выделенные коллекционные образцы соответствовали требованиям и имели высоту прикрепления нижнего боба от 15 до 25 см. Убедительное превосходство чечевицы в том, что это ценный диетический и высокобелковый продукт питания. Поэтому важное значение в селекции культуры имеет высокое содержание белка в зерне (26–30 %) [10]. По данному показателю выделились образцы Орловская краснозерная, Аида, К-3034, К-2982, имеющие высокое содержание белка (26,8–29,3 %). Чечевица относится к отличным предшественникам для многих последующих культур, поскольку после ее возделывания в почве отмечается значительное содержание азота вследствие наличия на корневой системе растения азотфиксирующих бактерий. У образца Пардина зафиксирована наибольшая масса азотфиксирующих клубеньков на одном растении (2,26 г). У образцов коллекции чечевицы значение количества азотфиксирующих клубеньков на корнях одного растения изменялось от 19 до 52 шт. Первостепенной задачей в селекционном процессе чечевицы считается отбор перспективных элитных форм с преобладающими значениями хозяйственно ценных признаков по сравнению с районированными сортами. Многомерная статистика позволяет селекционеру дать объективную оценку исходного материала по набору показателей.

marak1.tif

Дендрограмма кластеризации образцов коллекции чечевицы по основным хозяйственно ценным признакам

Широкое распространение в настоящее время при разделении исходного множества объектов на группы получил кластерный анализ. Использование кластерного анализа по семи наиболее важным хозяйственно ценным показателям предоставило возможность разбить образцы изученной коллекции на 7 групп с разнородной селекционной значимостью (дендрограмма кластеризации). В отдельный кластер объединены образцы с аналогичным набором признаков внутри кластера и достоверным отличием с другими.

Кластер номер один объединил 9 образцов чечевицы, которые характеризуются значением показателей продуктивности, находящимся на уровне среднего (табл. 2): длинным стеблем (42,1 см), количество семян в бобе (1,0 шт.), невысокой массой семян с растения (5,4 г), масса 1000 семян (72,4 г), количество бобов с растения (75,6 шт.), высоким прикреплением нижнего боба (18,2 см) и созреванием на пять суток позднее, чем исследуемые образцы. Образцы второго кластера идентичны по некоторым хозяйственно полезным показателям: количество семян в бобе (1,4 шт.), высокое прикрепление нижнего боба (22,3 см), масса 1000 семян (66,6 г) и скороспелее стандарта на 2 суток по среднему значению.

Таблица 2

Результаты кластерного анализа образцов чечевицы по основным хозяйственно ценным признакам

Показатель

Кластер

Среднее

1

2

3

4

5

6

7

Высота растений, см

42,1

56,3

43,5

44,7

47,0

53,2

45,2

47,4

Высота прикрепления нижнего боба, см

18,2

22,3

19,5

18,0

18,2

22,0

17,2

19,1

Количество бобов с растения, шт.

75,6

63,7

47,5

71,2

145,0

102,2

105,5

87,2

Количество семян в бобе, шт.

1,0

1,4

1,0

1,5

2,0

1,5

1,6

1,4

Масса семян с растения, г

5,4

4,6

3,7

3,7

7,5

6,4

4,8

5,2

Масса 1000 семян, г

72,4

66,6

64,6

39,4

35,5

62,1

34,9

53,6

Продолжительность вегетационного периода, сут

81,3

76,0

80,1

78,0

79,8

77,6

79,2

78,9

Коллекционные образцы, у которых отмечена наименьшая выраженность всех хозяйственно ценных признаков, отнесены к третьей группе. Такие образцы необходимо отнести к бесперспективным родительским формам при выведении сортов чечевицы.

Четвертый кластер объединил образцы с продуктивностью и ее элементами ниже среднего по опыту. В пятый кластер отнесены мелкосемянные высокопродуктивные образцы, со средней высотой растения (47 см), высоким прикреплением нижнего боба (18,2 см), наибольшим количеством бобов с растения (145 шт.) и семян в бобе (2 шт.), максимальной массой семян с растения (7,5 г) и массой 1000 семян – 35,5 г.

В шестой кластер вошли крупносемянные образцы, у которых зафиксировано максимальное проявление количественных признаков: высота растений (53,2 см), высота прикрепления нижнего боба (22,0 см), количество бобов с одного растения (102,2 шт.), количество семян в бобе (1,5 шт.), масса семян с растения (6,4 г), масса 1000 семян (62,1 г).

Стоит отметить, что образцы данного кластера созревали на неделю раньше стандарта. Таким образом, образцы – представители шестого кластера наиболее перспективные в селекционной и практической работе по совокупности хозяйственно полезных признаков.

Образцы седьмого кластера, отчасти уступают представителям шестой группы по проявлению хозяйственно ценных признаков, но также являются перспективными в селекции чечевицы по отдельным показателям.

Таким образом, применение кластерного анализа предоставляет возможность группировки изученных образцов чечевицы по совокупности хозяйственно полезных показателей. Результативность и прикладная ценность кластерного анализа в селекционной практике доказывается достоверностью результатов произведенной оценки с традиционным методом.

Выводы

1. Из коллекции чечевицы выделены образцы, рекомендуемые в селекции культуры для условий южной лесостепи Западной Сибири как источники определенных хозяйственно ценных признаков: сокращенный вегетационный период – Орловская краснозерная, К-2947, К-2982, Светлая; на увеличение устойчивости к ржавчине – Орловская краснозерная, Веховская, Донская краснозерная, Пензенская 14; на увеличение количества бобов с одного растения – Орловская краснозерная, Степная 244, К-2947, Бирюзовая массы семян с одного растения – Орловская краснозерная, Бирюзовая, К-2662, К-2460, К-2692; на увеличение массы 1000 семян – Бирюзовая, К-3034, К-2692; по технологичности – Светлая, К-2460, К-2692; по клубенькообразующей способности – Пардина.

2. При выведении сортов чечевицы в качестве исходного материала следует отдавать предпочтение растениям, относящимся к пятому и шестому кластеру.