vestngauВестник университета биотехнологийVestnik University of biotechnologiy3033-8433Publishing Centre “Zolotoy Kolos” of Novosibirsk State Agrarian University10.31677/2072-6724-2024-73-4-54-61vestngau-2427Research ArticleАГРОНОМИЯAGRONOMYПрогнозирование и подбор исходного материала в селекции сахарного сорго на основе кластеризацииForecasting and choice of the starting material in the selection of sugar sorghum based on clusteringКибальникО. П.KibalnikO. P.

Кандидат биологических наук, главный научный сотрудник

Саратов

Candidate of Biological Sciences, Chief Researcher

Saratov

kibalnik79@yandex.ruКибальникС. В.KibalnikS. V.

Младший научный сотрудник

Саратов

Junior Research assistant

Saratov

Российский научно-исследовательский и проектно-технологический институт сорго и кукурузы «Россорго»РоссияRussian Research and Design-Technological Institute of Sorghum and CornRussian Federation202424012025045461Copyright © Кибальник О.П., Кибальник С.В., 20252025Кибальник О.П., Кибальник С.В.Kibalnik O.P., Kibalnik S.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestngau.elpub.ru/jour/article/view/2427

В селекции сельскохозяйственных культур кластеризация образцов по минимуму евклидового расстояния обуславливает объединение совокупности множества признаков (морфологических, биохимических, фенологических, хозяйственных и др.) в кластеры по мере их объективного сходства. В последнее время селекционеры широко используют этот метод для оценки исходного материала и формирования коллекций для целенаправленного ведения селекции. Целью исследований являлось проведение кластеризации рабочей коллекции образцов сахарного сорго по комплексу признаков с последующим подбором наиболее ценных генотипов для целенаправленной дальнейшей селекции гибридов с высоким выходом сахаров с единицы площади. В представленной работе в качестве объектов исследований выступали 47 генотипов сахарного сорго, которые выращивали на опытном поле ФГБНУ РосНИИСК «Россорго» в период с 2021 по 2023 гг. Условия вегетации культуры можно охарактеризовать как засушливые: гидротермический коэффициент изменялся от 0,62 до 0,75. Рассматриваемая коллекция включала генотипы с вариабельностью изучаемых признаков от 6,9 до 47,4 %. На 42-м шаге итерации образцы сгруппировались в шесть кластеров, достоверно различающихся по всем признакам, за исключением высоты растений. Первый кластер состоит из восьми образцов, второй – двадцати восьми, третий – четырех, четвертый – четырех, пятый – одного, шестой – двух. Наиболее перспективными оказались 34 образца из 2, 3 и 6-го кластеров, отличающихся высокорослостью (188,9–198,8 см), продуктивностью (семян – 2,50–2,57 т/га, надземной биомассы – 20,09-31,53 т/га), высоким содержанием сахаров в соке стебля (16,4–17,0 %) и мощным листовым аппаратом (площадь наибольшего листа – 207,9–312,8 см2, флагового – 65,2–156,8 см2). Вовлечение подобранных образцов в программу скрещиваний будет способствовать созданию гибридов первого поколения сорго с высоким выходом сахаров с гектара посевов.

In crop breeding, clustering of samples at a minimum of the Euclidean distance causes the combination of a set of features (morphological, biochemical, phenological, economic, and others) into clusters according to their objective similarity. Recently, breeders have widely used this method to evaluate the source material and form collections for purposeful breeding. The aim of the research was to cluster the working collection of sugar sorghum samples according to a set of characteristics, followed by the selection of the most valuable genotypes for targeted further breeding of hybrids with a high yield of sugars per unit area. In the presented work, 47 genotypes of sugar sorghum were used as research objects, which were grown in the experimental field of the Federal State Budgetary Research Institution Russian Research and Design-Technological Institute of Sorghum and Corn in the period from 2021 to 2023. The growing conditions of the crop can be characterized as arid: the hydrothermal coefficient varied from 0.62 to 0.75. The collection in question included genotypes with variability of the studied traits from 6.9 to 47.4 %. At the 42nd iteration step, the samples were grouped into 6 clusters, significantly differing in all characteristics, except for plant height. The first cluster consists of 8 varietes, the second – 28, the third – 4, the fourth – 4, the fifth – 1, the sixth – 2. The most promising were 34 samples from 2, 3 and 6 clusters, characterized by tallness (188.9-198.8 cm), productivity (seeds – 2.50-2.57 t/ha, aboveground biomass – 20.09-31.53 t/ha), high sugar content in the juice of the stem (16.4-17.0 %) and a powerful leaf apparatus (the area of the largest leaf is 207.9-312.8 cm2, flag – 65.2-156.8 cm2). The involvement of selected samples in the breeding program will contribute to the creation of hybrids of the first generation of sorghum with a high yield of sugars per hectare of crops.

соргоселекционные признакиурожайностьвариабельностькластеревклидово расстояниеsorghumbreeding characteristicsyieldvariabilityclusterEuclidean distanceReferencesПеревязка Д.С., Перевязка Н.И., Супрунов А.И. Кластерный анализ нового исходного материала для создания раннеспелых и среднеранних гибридов кукурузы // Рисоводство. – 2021. – № 4 (53). – С. 30–35. – DOI: 10.33775/1664-2464-2021-53-4-30-35.Perevyazka D.S., Perevyazka N.I., Suprunov A.I., Risovodstvo, 2021, No. 4 (53), pp. 30–35, DOI: 10.33775/1664-2464-2021-53-4-30-35. (In Russ.)Гречишкина О.С., Хутамбирдина Р.Д., Мордвинцев М.П. Изучение генофонда рабочей коллекции яровой мягкой пшеницы по урожайности и структурным элементам урожая с использованием кластерного анализа // Известия Оренбургского аграрного университета. – 2021. – № 6 (92). – С. 24–30.Grechishkina O.S., Khutamberdina R.D., Mordvintsev M.P., Izvestiya Orenburgskogo agrarnogo universiteta, 2021, No. 6 (92), pp. 24–30. (In Russ.)Плешаков А.А., Цаценко Л.В., Савиченко Д.Л. Кластеризация коллекционных сортообразцов озимой пшеницы по элементам продуктивности колоса // Научный журнал КубГАУ. – 2021. – № 168 (04). – С. 195–207. – DOI: 10.21515/1990-4665-168-014.Pleshakov A.A., Tsatsenko L.V., Savchenko D.L., Nauchnyi zhurnal KubGAU, 2021, No. 168 (04), pp. 195–207. – DOI: 10.21515/1990-4665-168-014. (In Russ.)Применение многомерных методов для разделения сортов риса по реакции на изменение условий среды / Е.М. Харитонов, Ю.К. Гончарова, Н.А. Очкас [и др.] // Сельскохозяйственная биология. – 2017. – Т. 52, № 1. – С. 152–160.Kharitonov E.M., Goncharova Y.K., Ochkas N.A. [et al.], Sel’skohozhyaistvennaya biologiya, 2017, Vol. 52, No. 1, pp. 152–160. (In Russ.)Применение кластерного анализа для определения селекционной ценности нута (Cecer arietinum L.) / С.П. Кузьмина, Н.Г. Казыдуб, С.В. Булынцев [и др.] // Вестник Омского государственного аграрного университета. – 2022. – № 2 (46). – C. 13–21. – DOI: 10.48136/2222-0364_2022_2_13.Kuzmina S.P., Kazydub N.G., Bulyntsev S.V. [и др.], Vestnik Omskogo GAU, 2022, No. 2 (46), pp. 13–21, DOI: 10.48136/2222-0364_2022_2_13. (In Russ.)Sinha S., Kumaravadivel N. Understanding Genetic Diversity of Sorghum Using Quantitative Traits // Scientifica (Cairo). – 2016. – Vol. 2016. – е. 3075023. – DOI: 10.1155/2016/3075023.Sinha S., Kumaravadivel N., Understanding Genetic Diversity of Sorghum Using Quantitative Traits, Scientifica (Cairo), 2016, Vol. 2016, е. 3075023, DOI: 10.1155/2016/3075023.Кибальник О.П., Ларина Т.В., Каменева О.Б. Селекционная ценность засухоустойчивых стерильных линий сорго // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. – 2023. – Т. 24, № 2. – С. 187–193. – DOI: 10.30766/2072-9081.2023.24.2.187-193.Kibalnik O.P., Larina T.V., Kameneva O.B., Agrarnaya nauka Evro-Severo-Vostoka, 2023, T. 24, No. 2, pp. 187–193, DOI: 10.30766/2072-9081.2023.24.2.187-193. (In Russ.)Куколева С.С. Использование кластерного анализа в селекции суданской травы // Международный научноисследовательский журнал. – 2021. – № 12–1 (114). – С. 129–133. – DOI: 10.23670/IRJ.2021.114.12.020.Kukoleva S.S., Mezhdunarodnyi nauchno-issledovatel’skii zhurnal, 2021, No. 12–1 (114), pp. 129–133, DOI: 10.23670/IRJ.2021.114.12.020. (In Russ.)Umakanth A.V., Nikhil B.S.K., Tonapi V.A. Genetic diversity studies in sorghum [Sorghum bicolor (L.) Moench], a candidate crop for biofuel production // Forage Research. – 2019. – Vol. 45(1). – P. 28–32.Umakanth A.V., Nikhil B.S.K., Tonapi V.A., Genetic diversity studies in sorghum [Sorghum bicolor (L.) Moench], a candidate crop for biofuel production, Forage Research, 2019, Vol. 45 (1), pр. 28–32.Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур. Вып. 2. – М.: Агропромиздат, 1989. – 194 с.Metodika gosudarstvennogo sortoispytaniya sel’skohozyaistvennyh kul’tur (Methodology of state variety testing of agricultural crops), Issue 2, Moscow: Agropromizdat, 1989, 194 p.Чирков Ю.И. Определение площади листьев расчетным методом. – М., 1961. – С. 5–6.Chirkov Yu.I., Opredelenie ploschadi list’ev raschetnym metodom (Determination of the leaf area by the calculation method), Moscow, 1961. pp. 5–6.

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