Способ отбора кустов земляники для ускоренной селекции

Изобретение относится к селекции растений. Формируют обучающую выборку кустов земляники, описывают отобранные кусты по морфометрическим признакам центрального листочка типичного листа, затем проводят кластерный анализ по выборке методом Уорда. По кластерам вычисляют средние значения упомянутых признаков и индексов и выделяют кластер с наибольшей средней урожайностью. После этого описывают морфометрические признаки центрального листочка кустов выделенного кластера, которые и используют для дальнейшей селекции земляники. 1 табл.

Изобретение относится к сельскому хозяйству, а именно к области садоводства, и может быть использовано в научно-исследовательских учреждениях, ведущих селекционную работу, а также на собственных участках садоводами-любителями.

Известные способы селекции земляники предполагали отбор кустов, заключающийся в том, что использовали в основном селекционно ценные признаки, например урожайность [Мюллер X. Культура земляники. М., 1970. 112 с.]; сроки созревания [Brauns М., Murawski N. Ergebniseiner Leistungsprubung mit verkloten Einselpblauren der Erdbeersorte Branderburg // Gartenbau. 1962. Jg. 8. №10. S.416-417; Ulrich М., Sorge P. "Framura" - eine neue Erdbeersorte // Gartenbau. 1981. Jg. 28. №11. S. 341-342 и др.].

Наиболее близким к заявляемому способу является способ, предполагающий выделение кустов в период созревания ягод визуально с учетом следующих признаков: урожайность, величина и качество ягод, габитус и сила развития куста, устойчивость к болезням и вредителям [Киртбая Е.К. Кленовая селекция земляники // Селекция плодовых культур. Новочеркасск, 1984. С.56-65].

Все эти способы предполагают прямой отбор кустов, причем не учитываются молодые кусты, т.е. не проводится селекционная работа на ранних стадиях.

Технической задачей предлагаемого изобретения является разработка косвенного селекционного способа, позволяющего проводить отбор земляники для ускоренной селекции ее кустов, обладающих повышенной урожайностью.

Для решения технической задачи предлагается сформировать обучающую выборку кустов земляники (не менее 30), присвоив каждому кусту индивидуальный номер. Отобранные кусты описывают по морфометрическим характеристикам центрального листочка типичного листа, а именно: длине (DSD), наибольшей ширине (SSD), длине собственного черешочка (CSD), расстоянию по центральной жилке от основания листочка до места, где листочек имеет наибольшую ширину (RSD), количество зубчиков (ZSD).

Проводят кластерный анализ кустов обучающей выборки на основе оценки морфометрических характеристик между ними в евклидовой плоскости главных компонент. Кластеризация проводится на основе морфометрических признаков листа и выполняется методом Уорда [Олдендерфер М.С., Блэшфилд Р.К. Кластерный анализ // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. - М., 1989. - 215 с.].

Вычисляют по кластерам средние значения морфометрических характеристик центрального листочка типичного листа, а именно: длина (DSD); наибольшая ширина (SSD); длина собственного черешочка (CSD); расстояние по центральной жилке от основания листочка до места, где листочек имеет наибольшую ширину (RSD); количество зубчиков (ZSD), и находят индексы, являющиеся отношением этих средних значений величин, как то: расстояния по центральной жилке от основания листочка до места, где листочек имеет наибольшую ширину, к его длине (I1); числа зубчиков к длине листочка (I2), длины собственного черешочка к длине листочка (I3).

Дождавшись плодоношения, в обучающей выборке определяют среднюю урожайность в каждом кластере (UR). Полученные кластеры сравнивают по средней урожайности кустов и определяют кластер с наибольшей средней урожайностью.

Все кусты обучающей выборки ранжируют по урожайности и полученный ряд делят по медиане, т.е. значению признака, разделяющему выборку на две части [Лакин Г.Ф. Биометрия. М., 1990. 351 с.]. Отбирают кусты из части ряда с наибольшей урожайностью.

Затем вновь производят ранжирование кустов всей обучающей выборки по признаку DSD и определяют его медиану. Сравнивают средние значения этого признака во всех 4 кластерах для определения того, какую часть ранжированного ряда выбрать, то ли в сторону увеличения, то ли уменьшения значений от медианы. Выбрав наиболее подходящую часть ряда по признаку DSD, определяют номера кустов, совпавших с отобранными по урожайности.

Вновь ранжируют кусты всей обучающей выборки по индексу I1 и находят его медиану. Вновь сравнивают средние значения этого индекса во всех 4 кластерах для определения того, какую часть ранжированного ряда выбрать, то ли в сторону увеличения, то ли уменьшения значений от медианы. Выбрав наиболее подходящую часть ряда по индексу I1, определяют номера кустов, совпавших с отобранными по DSD.

Аналогично проводят ранжирование кустов всей обучающей выборки и определяют медиану с последующим отбором подходящей части ряда по индексам I2 и I3, каждый раз отбирая кусты, номера которых совпали с предыдущим отбором.

В завершающей стадии отбора сравнивают номера оставшихся кустов с номерами кустов кластера с наибольшей средней урожайностью, те кусты, номера которых совпали, пригодны для селекции.

На основании морфометрических признаков центрального листочка типичного листа и его индексов последней оставшейся выборки кустов составляют словесное описание для каждого сорта земляники, которое используют при массовом отборе ее кустов в полевых условиях для дальнейшей селекции.

Все известные способы отбора кустов не учитывали морфологические признаки листа и не позволяли отбирать кусты земляники для селекции на ранних стадиях.

Пример

Сформирована обучающая выборка из 86 кустов земляники сорта Трубадур. Проведен кластерный анализ методом Уорда кустов обучающей выборки на основе оценки морфометрических характеристик между ними в евклидовой плоскости главных компонент. В результате обнаружено четыре группы кустов, сходных по структуре изменчивости морфологии листа.

Средние значения морфометрических признаков и средняя урожайность (UR) в выделенных кластерах приведены в табл.1.

В приведенной таблице кластер с наиболее урожайными кустами фигурирует под номером 3. Критерий отбора кустов обучающей выборки осуществляют ранжированием кустов по урожайности, DSD и индексам I1, I2, I3 с последующим делением по медиане и сравнением номеров кустов с номерами кустов предыдущего отбора.

В обучающей выборке по урожайности медиана равна 100 г. Отбирают кусты с наибольшей урожайностью: 1, 2, 9, 10, 11, 12, 13, 16, 18, 21, 22, 24, 27, 28, 29, 33, 34, 39, 40, 41, 43, 44, 45, 46, 49, 50, 55, 67, 70, 73, 74, 75, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 84, 85, 86. В итоге отобран 41 куст.

В обучающей выборке по признаку DSD медиана равна 50 мм. Так как кусты кластера 3 относятся к наиболее крупнолистным, отбирают кусты со значением признака DSD50 мм и сравнивают их номера с номерами наиболее урожайных кустов. Отобранные кусты имели номера: 1, 2, 12, 13, 18, 22, 39, 40, 44, 45, 46, 55, 70, 73, 74, 75, 78, 81, 82, 84, 85. В результате отобран 21 куст.

В обучающей выборке по индексу I1 медиана равна 0,526. Так как кусты кластера 3 имеют наибольшее значение этого индекса, отбирают кусты со значением индекса I10,526 и сравнивают номера кустов с предыдущим отбором. После сравнения отобранные кусты имели номера: 1, 2, 40, 44, 45, 73, 74, 78, 81, 82, 84, 85. После сравнения в результате отобрано 12 кустов.

В обучающей выборке по индексу I2 медиана равна 0,314. Так как кусты кластера 3 имеют наименьшее значение этого индекса, отбирают кусты со значением индекса I20,314 и сравнивают номера кустов с предыдущим отбором. Отобранные кусты имели номера: 44, 45, 73, 78, 81, 82, 84, 85. В результате отобрано 8 кустов.

В обучающей выборке по индексу I3 медиана равна 0,152. Так как кусты кластера 3 имеют наибольшее значение этого индекса, отбирают кусты со значением индекса I30,152 и сравнивают номера кустов с предыдущим отбором. Отобранные кусты имели номера: 44, 45, 73, 78, 81, 82, 84, 85. Номера отобранных 8 кустов совпали с номерами кустов, отобранных по индексу I2.

При сравнении номеров отобранных 8 кустов с номерами кустов кластера 3 обнаружили их полное совпадение, следовательно, эти кусты пригодны для селекции.

Было составлено словесное описание отобранных 8 кустов, отличающихся высокой урожайностью, они идентифицированы визуально по следующим характеристикам: листья крупные, центральный листочек типичного листа овальный, с крупными зубцами и длинным собственным черешочком. Эти легко узнаваемые признаки были использованы при массовом отборе кустов земляники сорта Трубадур в полевых условиях для их дальнейшей селекции.

В приведенном примере отбор по индексам I2 и I3 продемонстрировал идентичность отобранных кустов, что является вовсе необязательным. Проведенные эксперименты на землянике сортов Белруби, Санрайз, Львовская ранняя, Гера, 50 лет Октября показали, что важно совпадение номеров кустов отобранных по индексу I3 с номерами кустов из кластера с наибольшей средней урожайностью, что повышает точность отбора кустов для ускоренной селекции на ранних стадиях.

Формула изобретения

Способ отбора кустов земляники для ускоренной селекции, включающий формирование обучающей выборки кустов, описание отобранных кустов по морфометрическим признакам центрального листочка типичного листа, а именно по его длине, наибольшей ширине, длине собственного черешочка, расстоянию по центральной жилке от основания листочка до места, где листочек имеет наибольшую ширину, и количеству зубчиков, проведение кластерного анализа кустов выборки на основе морфометрических признаков центрального листочка типичного листа методом Уорда, вычисление по кластерам средних значений морфометрических признаков и индексов, которые находят как отношение найденных средних значений, а именно расстояния по центральной жилке от основания листочка до места, где листочек имеет наибольшую ширину, к его длине, числа зубчиков к длине листочка, длины собственного черешочка к длине листочка, выращивание описанных кустов земляники до получения урожая, определение средней урожайности каждого упомянутого кластера кустов и выделение кластера с наибольшей средней урожайностью, ранжирование всех кустов обучающей выборки по урожайности, длине центрального листочка и вычисленным индексам и деление каждого ранжированного ряда по медиане для нахождения из него выборки, последующее сравнение средних значений урожайности, длины листочка и упомянутых индексов во всех кластерах для выбора части ранжированного ряда в сторону увеличения либо уменьшения значений от медианного и сравнение каждой полученной выборки по номерам кустов с предыдущей выборкой для определения кустов с совпавшими номерами и составления их словесного описания, которое затем используют при отборе кустов земляники в полевых условиях для дальнейшей селекции.

MM4A Досрочное прекращение действия патента из-за неуплаты в установленный срок пошлины за поддержание патента в силе

Дата прекращения действия патента: 21.04.2009

Дата публикации: 10.12.2011