earthЗемледелие и селекция в БеларусиArable Farming and Plant Breeding in Belarus0130-156XНаучно-практический центр Национальной академии наук Беларуси по земледелиюearth-68Research ArticleСЕЛЕКЦИЯ И СЕМЕНОВОДСТВОSELECTION AND SEED PRODUCTIONСохранение типичности популяции льна масличного сорта Фокус применением многомерного анализаPRESERVATION OF THE TYPICAL NATURE OF OILSEED FLAX POPULATION OF THE FOCUS VARIETY APPLYING MULTIVARIATE ANALYSISИвановаЕ. В.IvanovaE. V.

кандидат с.-х. наук

АндроникЕ. Л.AndronikE. L.

кандидат с.-х. наук

МаслинскаяМ. Е.MaslinskayaM. E.

кандидат с.-х. наук

РУП «Институт льна»Belarus202108032022057476485Copyright © Иванова Е.В., Андроник Е.Л., Маслинская М.Е., 20222022Иванова Е.В., Андроник Е.Л., Маслинская М.Е.Ivanova E.V., Andronik E.L., Maslinskaya M.E.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://earth.belal.by/jour/article/view/68

В статье приведены результаты отбора элитных растений льна масличного (на примере сорта Фокус) общепринятым методом (±50% Mo по признакам высота и количество коробочек с растения), а также методами кластерного и дискриминантного анализов по комплексу морфологических признаков с использованием критерия отбора ±2σ. В результате дискриминантного анализа определены признаки, играющие наибольшую роль в межгрупповых различиях популяции сорта (длина соцветия, масса соцветия, масса и количество семян с растения), которые позволяют отбирать растения, наилучшим образом отражающие его типичность и однородность. Эффективность использования дискриминантного анализа заключалась в увеличении количества отбираемых типичных растений сорта в сравнении с общепринятым методом отбора на 20,9-31,0 %.

The article presents the results of the selection of elite oilseed flax plants (on the example of the Focus variety) using the standard method (±50% Mo with regard to the height and number of pods per plant) as well as using the methods of cluster and discriminant analysis in terms of a set of morphological traits using the selection criterion ±2σ. As a result of discriminant analysis, the traits that play the greatest role in intergroup differences of variety population (inflorescence length, inflorescence weight, weight and number of seeds per plant) are identified. They enable to select plants reflecting variety’s typical nature and uniformity in the best way. The effectiveness of discriminant analysis involves increasing the number of selected typical plants of the variety by 20.9%-31.0% in comparison with the standard selection method.

ReferencesПривалов, Ф.И. Достижения и проблемы селекции высокопродуктивных сельскохозяйственных культур в Республике Беларусь / Ф.И. Привалов, Э.П. Урбан // Весці Нацыянальнай акадэміі навук Беларусі. Серия аграрных наук. – 2016. – №3. – С. 41-49.Привалов, Ф.И. Достижения и проблемы селекции высокопродуктивных сельскохозяйственных культур в Республике Беларусь / Ф.И. Привалов, Э.П. Урбан // Весці Нацыянальнай акадэміі навук Беларусі. Серия аграрных наук. – 2016. – №3. – С. 41-49.Эколого-генетические причины «вырождения» сортов [Электронный ресурс] / Информационный некоммерческий портал «Agro-archive.ru», 2015. – Режим доступа : http://agro-archive.ru/adaptivnoe-rastenievodstvo/2406-ekologo-geneticheskie-prichinyvyrozhdeniya-sortov.html. ‒ Дата доступа : 02.03.2021.Эколого-генетические причины «вырождения» сортов [Электронный ресурс] / Информационный некоммерческий портал «Agro-archive.ru», 2015. – Режим доступа : http://agro-archive.ru/adaptivnoe-rastenievodstvo/2406-ekologo-geneticheskie-prichinyvyrozhdeniya-sortov.html. ‒ Дата доступа : 02.03.2021.Шмальгаузен, И.И. Пути и закономерности эволюционного процесса [Электронный ресурс] / И.И. Шмальгаузен // Из-во Академии наук союза ССР, 1940. – 227 С. – Режим доступа : https://refdb.ru/download/2695708.html. ‒ Дата доступа : 02.03.2021.Шмальгаузен, И.И. Пути и закономерности эволюционного процесса [Электронный ресурс] / И.И. Шмальгаузен // Из-во Академии наук союза ССР, 1940. – 227 С. – Режим доступа : https://refdb.ru/download/2695708.html. ‒ Дата доступа : 02.03.2021.Результаты действия стабилизирующего отбора [Электронный ресурс] / Информационный ресурс «Cyberpedia.su». – Режим доступа : https://cyberpedia.su/16x15af4.html. ‒ Дата доступа : 02.03.2021.Результаты действия стабилизирующего отбора [Электронный ресурс] / Информационный ресурс «Cyberpedia.su». – Режим доступа : https://cyberpedia.su/16x15af4.html. ‒ Дата доступа : 02.03.2021.Кокорева, Я.В. Поэтапный процесс кластерного анализа данных на основе алгоритма кластеризации k-means / Я.В. Кокорева, А.А. Макаров // Молодой ученый. – 2015. – № 13 (93). – С. 126-128.Кокорева, Я.В. Поэтапный процесс кластерного анализа данных на основе алгоритма кластеризации k-means / Я.В. Кокорева, А.А. Макаров // Молодой ученый. – 2015. – № 13 (93). – С. 126-128.Сокэл, Р.Р. Кластерный анализ и классификация: предпосылки и основные направления. В кн: Классификация и кластер / Под ред. Дж. Вэн Райзина М: Мир, 1980. – С. 7-19.Сокэл, Р.Р. Кластерный анализ и классификация: предпосылки и основные направления. В кн: Классификация и кластер / Под ред. Дж. Вэн Райзина М: Мир, 1980. – С. 7-19.Буреева, Н.Н. Многомерный статистический анализ с использованием ППП “STATISTICA” / Н.Н. Буреева // Учебно-методический материал. – Нижний Новгород, 2007. – 112 с.Буреева, Н.Н. Многомерный статистический анализ с использованием ППП “STATISTICA” / Н.Н. Буреева // Учебно-методический материал. – Нижний Новгород, 2007. – 112 с.Клекка, У.Р. Дискриминантный анализ / У.Р. Клекка // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. – М.: Финансы и статистика, 1989. – С. 78-137.Клекка, У.Р. Дискриминантный анализ / У.Р. Клекка // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. – М.: Финансы и статистика, 1989. – С. 78-137.Haghighat, M. Discriminant Correlation Analysis: Real-Time Feature Level Fusion for Multimodal Biometric Recognition / M. Abdel-Mottaleb, W. Alhalabi, M. Haghighat, // IEEE Transactions on Information Forensics and Security. – 2016. – V. 11, rel. 9. – P. 1984-1996.Haghighat, M. Discriminant Correlation Analysis: Real-Time Feature Level Fusion for Multimodal Biometric Recognition / M. Abdel-Mottaleb, W. Alhalabi, M. Haghighat, // IEEE Transactions on Information Forensics and Security. – 2016. – V. 11, rel. 9. – P. 1984-1996.

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