USE OF SOYBEAN GENETIC RESOURCES TO CREATE HIGHLY ADAPTIVE VARIETIES
Notice bibliographique
Résumé
The scientific work highlights the importance of legumes in the agricultural sector of the world and Ukraine. The role of soybeans as an important protein crop in solving the world's food problem is shown. The narrow genetic base of existing soybean varieties requires the involvement of new source material in hybridization, especially one that has high adaptive properties. The study of a large volume of collection material over many years, numbering more than 6,000 samples, has identified donors and sources of such economically valuable traits as precocity, increased productivity, drought resistance, high attachment of lower beans, increased protein and fat content in seeds. It was found that ultra-early accessions of soybeans originate mainly from Sweden, Canada, Poland, Germany, and the Far East of Russia. Late-maturing genotypes are concentrated in the United States, Argentina, Brazil, Japan, India, Korea, Morocco, Australia, and Colombia. Such varieties as Arcadia Odeska, Khersonska 2, Prikos 5, Swift, Hodgeson, Evans are distinguished by high adaptive potential in the conditions of the South of Ukraine. Increased soybean yield is not due to one economically valuable feature, but the optimal combination of a number of indicators. High combination ability is characterized by soybean varieties from the USA Amsoy 71, Beeson, Corsoy, Evans, Swift, Harrison, as well as domestic origin -VNIIMK 9186, Kirovogradskaya 4, Belosneshka, Peremoga, Arcadia Odeska, Iskra. At the present stage to hybridization is necessary to involve new varieties Amethyst, Krasa Podillya, Alma, and Anthracite. The data of general and specific combination ability which need to be considered in breeding work are resulted. Highly adaptive varieties of soybeans have an increased growth rate in the initial stages of development, deeply penetrating into the soil root system, able to use moisture from deeper horizons. At the beginning of the growing season, the leaf surface of such genotypes grows rapidly before flowering, and then remains at the same level. They are characterized by small, upright leaves, especially in the upper and middle parts of the bush, which promotes better penetration of light into the lower sections of the canopy. In the process of research in the period 1979-2020, 36 soybean varieties were created, which are entered in the state register and recommended for cultivation in all areas of Ukraine.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».