The effectiveness of improving plant selection in obtaining potato minitubers

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The results of improving selection of the early ripeness potato plants varieties - the Red Scarlett, the Latona, the Impala in the original seed production of the culture are presented. During two years of research, visual evaluation of the best progenies by the number and weight of tubers correspondes to the results of their selection using cluster and step-by-step discriminant analyses by 35.3%. 50.0. and 62.5%. In the studied varieties, improving selection based on visual diagnostics contributes to obtaining more fruitful progenies with the average tubers weight of 73.5-147.1 g and a large fraction tubers with 67.7-103.7 g per plant. Additionally, the above mentioned methods of multivariate statistical analysis made it possible to identify the progenies of the Red Scarlett and the Impala varieties with increased weights of medium (105.9 - 155.4 g) and large (93.9 - 136.2 g) fractions, and the Latona varieties - of all the three fractions (96, 0 - 165.0 g). These progenies have a potential for more efficient management of the original potato seed production.

About the authors

L. P Evstratova

Karelian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences

Email: levstratova@yandex.ru

L. A Kuznetsova

Karelian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences

E. V Nikolaeva

Karelian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences

References

  1. Биотехнологические методы получения и оценки оздоровленного картофеля. М.: Агропромиздат, 1988. 34 с.
  2. ГОСТ 33996-2016 «Картофель семенной. Технические условия и методы определения качества». М.: Стандартинформ, 2020. 45 с.
  3. Доспехов Б.А. Методика полевого опыта. М.: Колос, 1979. 416 с.
  4. Евстратова Л.П., Кузнецова Л.А., Николаева Е.В. и др. Сочетание методов апикальной меристемы и клонового отбора в оригинальном семеноводстве Solanum tuberosum L. // Ученые записки Петрозаводского государственного университета . 2018. № 8 (177). С. 23-26.
  5. Ким Дж.-О., Мьюллер П.У., Клекка У.Р. и др. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансовая статистика, 1989. 215 с.
  6. Князева Т.В. Регуляторы роста растений в Краснодарском крае: монография. Краснодар: ЭДВИ, 2013. 128 с.
  7. Лебедев В.Г., Азарова А.Б. Шестибратов К.А. и др. Проявление сомаклональной изменчивости у микроразмноженных и трансгенных растений // Известия ТСХА. Вып. 1. 2012. С. 153-163.
  8. Полухин Н.И., Мызгина Г.Х. Преимущества использования улучшающего отбора при производстве оригинальных семян картофеля // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2015. № 1. С. 25-31.
  9. Сельскохозяйственная биотехнология: Учебник / В.С. Шевелуха, Калашникова, Е.З. Кочиева и др.; Под ред. B.C. Шевелухи. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Высш. шк., 2008. 710 с.
  10. Факторный анализ (подход с использованием ЭВМ): Методическое пособие. Сост. В. Н. Харин. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 1992. 190 с.
  11. Ehsanpour A.A., Madani S., Hoseini M.В. Detection of somaclonal variation in potato callus induced by UV-C radiation using RAPD-PCR // Gen. Appl. Plant Physiol. 2007. Vol. 33. P. 3-11.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 Russian Academy of Sciences

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».