Аннотация:
Основная проблема: Не смотря на то что, Казахстан ежегодно наращивает посевные
площади сои ее возделывание затруднено в северных и восточных регионах из за
ограниченного количества сортов адаптированных к климатическим условиям. Традиционные
методы подбора родительских форм для создания новых ультраранних и ранних сортов сои
требуют значительных временных и ресурсных затрат, поэтому современные селекционные
технологии направлены на повышение точности и эффективности гибридизации. В условиях
интенсификации сельского хозяйства и необходимости адаптации сортов сои к конкретным
агроэкологическим условиям, кластерный анализ зарекомендовал себя как эффективный
инструмент оценки и отбора сортового материала. Его применение позволило не только
структурировать изученные образцы сои по хозяйственно ценным признакам, но и выделить
наиболее перспективные формы для последующего использования в селекционной работе. В
статьи приведены результаты исследования 102 коллекционных образцов сои различного
эколого-географического происхождения по основным хозяйственно ценным признакам с
целью определения критериев отбора источников и доноров в селекции на высокую
продуктивность, скороспелость, высокие биохимические показатель при помощи кластерного
анализа методом Варда с использованием программы Statistica v.13.
Цель: Провести кластерный анализ 102 коллекционных образцов сои для
систематизации по хозяйственно ценным признакам и определения генетически перспективных
родительских форм, с целью повышения эффективности селекционного процесса и ускорения
создания новых сортов, адаптированных к условиям северных и восточных областей
Казахстана.
Методы: Исследование проводилось с применением метода иерархической
кластеризации по методу Варда. Статистическая обработка проводилась в Statistica v.13.
Результаты и их значимость: В результате изучения 102 коллекционных образцов сои
с помощью кластерного анализа было выделено пять кластеров, различающихся по комплексу
хозяйственно ценных признаков. Из первого кластера выделилось четыре образца как
источники и доноры высокой урожайности и высокого содержания белка в семенах. Из второго
кластера шесть образцов как источники и доноры скороспелости, пять образцов как источники
высокого содержания белка в семенах. Из третьего кластера четыре скороспелых образца, три
образца по урожайности, пять – по содержанию белка, три – по содержанию жира. Из
четвертого кластера выделилось по уровню урожайности три образца, два – по массе
1000 семян, два – по содержанию белка и четыре – по высоте прикрепления нижних бобов. В
пятом кластере семь образцов сои по урожайности и три – по высоте прикрепления нижних
бобов. Кластерный анализ подтвердил свою эффективность как инструмент цифровизации
селекционного процесса, что способствует ускоренному созданию адаптированных сортов сои
и расширению ареала её возделывания в Казахстане.
Год выпуска журнала:
2025
Номер журнала:
2(98)
Ключевые слова: соя, селекция, хозяйственно ценные признаки, образец, кластерный анализ, цифровизация, Ward’s метод, дендрограмма, цифровые технологии