COMPARATIVE ASSESSMENT OF SPRING BREAD WHEAT VARIETIES FOR A COMPLEX OF TRAITS IN THE CENTRAL REGION OF THE NON-CHERNOZEM ZONE OF RUSSIA
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".