Agronomic pеrformancе of vеgеtablе soybеan grown in thе Moscow rеgion

封面

如何引用文章

全文:

详细

During the 2020-2022 period, a comprehensive evaluation of agronomic characteristics of vegetable soybean (Glycine max L.) was conducted. The work was carried out as part of a joint research project between the Federal Scientific Center for Vegetable Breeding (FSCV) and the Agro-Biotechnology Department of the Patrice Lumumba Agrarian and Technological Institute at the Peoples' Friendship University of Russia (ATI RUDN University). Four vegetable soybean samples were evaluated: Sample A, Sample F, Hidaka, and Lira (control). The objective of this research was to identify genotypes with high pod yield, fresh grain yield, and desirable agronomic traits, as well as stability, in the Moscow Region. During the study, at the stage of technical maturity, the following biometric parameters were analyzed: stem thickness (mm), insertion height of the first pod (cm), number of branches per plant (pcs.), number of productive nodes and plant height (cm), duration of the growing season (number of days to technical and biological maturity), and crop structure: number of pods per plant (pcs.), number of seeds per pod (pcs.), fresh weight of pods per plant (g), fresh weight of 1000 seeds (g), and estimated yield of immature seeds (t/ha). The experimental data were analyzed using analysis of variance (ANOVA) in a randomized complete block design implemented in InfoStat software. Mean comparisons were performed using Fisher’s Least Significant Difference (LSD) test at a 5% significance level (α = 0.05). The results showed statistically significant differences for all the agronomic characteristics analyzed. The Sample A sample exhibited the highest fresh weight of 1,000 seeds (442.81 g) and the highest estimated yield of immature seeds (10.43 t/ha); in second place was Sample F, with a fresh weight of 422.23 g per 1,000 seeds and a yield of 9.75 t/ha. The days to technical and biological maturity ranged from 76 to 103 days for the A and F samples, making these varieties attractive for production and use in breeding programs in the study area.

作者简介

P. Mullo

Patrice Lumumba Peoples' Friendship University of Russia

Е. Romanova

Patrice Lumumba Peoples' Friendship University of Russia

参考

  1. Тильба В.А. Совершенствование приемов возделывания и переработки сои на основе инновационных элементов // Дальневосточный аграрный вестник. 2012. №3(23). С. 9–13.
  2. Технология выращивания овощной сои в Узбекистане // Р.Ф. Мавлянова, В.И. Зуев, В.В. Ким, Д.Р. Пирназаров. Ташкент: Sylmo Servis, 2013. 24 с.
  3. Mullo Panoluisa F.E., Semenova, N.A., & Romanova, E.V. Evaluation of different lines of vegetable soybean Glycine max L. Merr. under conditions of the Moscow regions // RUDN Journal of Agronomy and Animal Industries. 2023. №18 (4). Pp. 531–540. https://doi.org/10.22363/2312-797X-2023-18-3-531-540
  4. Vegetable soybean, edamame: research, production, utilization and analysis of its adoption in Sub-Saharan Africa / M.K.A. Djanta, E.E. Agoyi, S. Agbahoungba, F.J. Quenum, F.J. Chadare, A.E. Assogbadjo, B. Sinsin // Journal of Horticulture and Forestry. 2020. Vol. 12. №1. Рp. 1–12. https://doi.org/10.5897/JHF2019.0604.
  5. Global Status of Vegetable Soybean. Plants. R.M. Nair, V.N. Boddepalli, M.-R. Yan, V. Kumar, B. Gill, R.S. Pan, C. Wang, G.L. Hartman, R. Silva e Souza, & P. Somta. 2023. №12(3). P. 609. https://doi.org/10.3390/plants12030609
  6. Konovsky J., Lumpkin T. A., & McClary D. Edamame: The Vegetable Soybean. Understanding the Japanese Food and Agrimarket [Электронный ресурс]. URL: soybean.uwex.edu/library/soybean/forage/Food_Quality/Edamame-EDAMAME_THE_VEGETABLE_SOYBEAN.htm. Дата обращения: 29.04.2025.
  7. Takahashi Y, Ohyama T. Production and consumption of green vegetable soybeans «Edamame». In: JE Maxwell, editor Soybeans: Cultivation, Uses and Nutrition. Nova Science Publishers, 2011. Inc. Pp. 425–442.
  8. Мульо Панолуиса Ф.Э. Инокуляция микробиологическими препаратами по морфологическим признакам и урожайности сои овощной / Ф. Э. Мульо Панолуиса, Е. В. Романова, К. А. Саласар Флорес // Овощи России. 2024. №4. С. 99–104. doi: 10.18619/2072-9146-2024-4-99-104. – ЭДН WZQIXR.
  9. Новар М.Э., Введенский В.В. Влияние подкормки «Альбит», «Аскобин» и «Литовит» на продуктивность сои. Кормопроизводство. 2022. №4. Pp. 25–28. https://doi.org/10.25685/krm.2022.59.17.001
  10. Шафигуллин Д.Р. Агробиологические и физиолого-биохимические аспекты интродукции сои овощной (Glycine max L.) в условиях Центрального района Нечерноземной зоны: дисс. канд. с.-х. наук (06.01.09 «Овощеводство»). Москва, 2020. 195 с. – EDN EFHWKI.
  11. Performance of four vegetable soybean genotypes over two agricultural years. R. Castoldi, H.C.O. Charlo, P.F. Vargas, L.T. Braz, J.L. Mendonça& M.C. Carrão-Panizzi. Horticultura Brasileira, 2009. №27 (2). Pp. 256–259. https://doi.org/10.1590/S0102-05362009000200024
  12. Vergara V.L. (1997). Evaluación de cinco variedades de soya verde (Edamame) Santiago [Электронный ресурс] URL: https://hdl.handle.net/20.500.14001/28303. Дата обращения: 02.04.2025.
  13. Agronomic characteristics, isoflavone content and Kunitz trypsin inhibitor of vegetable soybean genotypes. R. Castoldi, H.C.O. Charlo, P.F. Vargas, L.T. Braz, M.C. Carrão-Panizzi. 2011. Horticultura Brasileira, №29(3). Pp. 222–227. https://doi.org/10.1590/S0102-05362011000200015

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».