COMPARATIVE ASSESSMENT OF SPRING BREAD WHEAT VARIETIES FOR A COMPLEX OF TRAITS IN THE CENTRAL REGION OF THE NON-CHERNOZEM ZONE OF RUSSIA
Notice bibliographique
Résumé
Актуальной задачей современной селекции является создание высокоурожайных сортов, способных формировать зерно высокого качества. Это является весьма трудной задачей, поскольку в течение долгого времени селекция в нашей стране в основном была направлена на повышение урожайности, а качественным показателям уделяли недостаточно внимания. Поиск новых источников качества зерна необходим для плодотворной селекционной работы. Однако он затруднен вследствие высокой зависимости показателей качества от условий среды. Селекционеру приходится изучать большое количество образцов классическими методами оценки качества зерна – определением натуры зерна, содержания белка, клейковины в зерне, проведением пробной выпечки. Повысить эффективность выявления источников качественных признаков можно, используя молекулярные маркеры. Комплексная оценка хлебопекарных качеств также может быть дополнена результатами, полученными методом молекулярного маркирования. Оценка коллекции сортов яровой пшеницы на основе белковых маркеров позволяет более быстро и качественно проводить отбор родительских форм для скрещивания. В условиях ЦРНЗ проведена оценка сортов российской и канадской селекции по компонентному составу высокомолекулярных глютенинов и хлебопекарным качествам. Установлено, что у сортов российской селекции преобладают следующие варианты высокомолекулярных глютенинов: по локусу Glu- A1 – Glu-Ax2*; по локусу Glu-B1 – Bx7+By9; по локусу Glu-D1 – Dx5+Dy10. Такая композиция высокомолекулярных глютенинов определяет повышенные хлебопекарные качества зерна, проявляющиеся только в засушливые годы. Возможно, это является следствием наличия субъединицы Ву9. У канадских сортов преобладают следующие варианты высокомолекулярных глютенинов: по локусу Glu- A1 – Glu-Ax2*; по локусу Glu-B1 – Bx7+By8; по локусу Glu-D1 – Dx5+Dy10. Сорта характеризуются стабильным проявлением качества зерна по годам. Возможно, стабильное качество определяется субъединицей Ву8. Считаем, что наличие субъединицы Ву8 у изучаемых образцов можно использовать в качестве маркерного признака для выделения сортов, способных стабильно формировать высококачественное зерно. An urgent task of modern breeding is the creation of high-yielding varieties capable of forming high-quality grain. This is a very difficult task, because for a long time breeding in our country has mainly been aimed at increasing yields, and not enough attention has been paid to quality indicators. The search for new sources of grain quality is necessary for fruitful breeding work. However, it is difficult due to the high dependence of quality indicators on environmental conditions. The breeder has to study a large number of samples using classical methods of grain quality assessment – determining the nature of the grain, protein content, gluten in the grain, conducting trial baking. It is possible to increase the efficiency of identifying the sources of qualitative signs by using molecular markers. A comprehensive assessment of baking qualities can also be supplemented with the results obtained by molecular labeling. Evaluation of a collection of spring wheat varieties based on protein markers makes it possible to select parent forms for crossing more quickly and efficiently. In the conditions of the CRNZ, the evaluation of varieties of Russian and Canadian breeding was carried out according to the component composition of high-molecular-weight glutenins and baking qualities. It was found that the following variants of high-molecular–weight glutenins predominate in Russian varieties: by the Glu-A1 – Glu–Ax2* locus; by the Glu-B1 – Bx7+By9 locus; by the Glu-D1 – Dx5+Dy10 locus. Such a composition of high-molecular-weight glutenins determines the increased baking qualities of grain, manifested only in dry years. Perhaps this is a consequence of the presence of the Ву9 subunit. The following variants of high-molecular–weight glutenins prevail in Canadian varieties: by the Glu-A1 – Glu-Ax2* locus; by the Glu-B1 – Bx7+By8 locus; by the Glu-D1 – Dx5+Dy10 locus. Varieties are characterized by a stable manifestation of grain quality over the years. It is possible that stable quality is determined by the Ву8 subunit. We believe that the presence of the Ву8 subunit in the studied samples can be used as a marker for the selection of varieties capable of consistently forming high-quality grain.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».