RU1796100C - Method of evaluating farm crop world collection samples by production collection per unit of area - Google Patents

Method of evaluating farm crop world collection samples by production collection per unit of area

Info

Publication number
RU1796100C
RU1796100C SU904828307A SU4828307A RU1796100C RU 1796100 C RU1796100 C RU 1796100C SU 904828307 A SU904828307 A SU 904828307A SU 4828307 A SU4828307 A SU 4828307A RU 1796100 C RU1796100 C RU 1796100C
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
collection
samples
per unit
world
unit area
Prior art date
Application number
SU904828307A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Николай Михайлович Чекалин
Альма Антанасовна Будвитите
Виктор Владимирович Лебедев
Михаил Васильевич Семеренко
Original Assignee
Полтавский Сельскохозяйственный Институт
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Полтавский Сельскохозяйственный Институт filed Critical Полтавский Сельскохозяйственный Институт
Priority to SU904828307A priority Critical patent/RU1796100C/en
Application granted granted Critical
Publication of RU1796100C publication Critical patent/RU1796100C/en

Links

Landscapes

  • Breeding Of Plants And Reproduction By Means Of Culturing (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Pretreatment Of Seeds And Plants (AREA)

Abstract

Использование: сельское хоз йство, селекци  на повышение сбора продукции с единицы площади. Сущность изобретени : высевают образцы мировой коллекции сельскохоз йственных культур по типу коллекционного питомника и провод т измерение р да морфологических признаков. По каждому из этих признаков определ ют экологический (VCe,%) и аддитивный (VCg,%) коэффициента вариации. Затем провод т поиск маркерных признаков, имеющих низкий экологический и высокий аддитивный коэффициенты с тесной коррел цией со сбором продукции с единицы площади. В этом случае образцы с максимальной выраженностью маркерного признака обеспечивают высокий сбор продукции с единицы площади . 12 табл.Usage: agriculture, breeding to increase the collection of products per unit area. SUMMARY OF THE INVENTION: Samples of a world collection of agricultural crops are sown as a collection nursery, and a number of morphological characters are measured. For each of these characteristics, the ecological (VCe,%) and additive (VCg,%) coefficient of variation are determined. Then, a search is made for marker features having low environmental and high additive coefficients with close correlation with the collection of products per unit area. In this case, the samples with the maximum severity of the marker feature provide a high collection of products per unit area. 12 tab.

Description

Изобретение относитс  к сельскому хоз йству и может быть использовано в селекции сельскохоз йственных культур на повышение сбора продукции с единицы площади, например урожайности зерна.The invention relates to agriculture and can be used in breeding crops to increase yield per unit area, for example, grain yield.

Известен способ оценки семенной продуктивности растений сельскохоз йственных культур в коллекционном питомнике в бесповторном посеве, Дл  этого массу сем н с дел нки дел т на число убранных растений, продуктивность растений изучаемого образца сравнивают с продуктивностью ближайшего, а также среднего стандарта. Превышение считаетс  достоверным только в том случае, когда образец превосходит на 10 - 15% ближайший и средний стандарт.There is a method for assessing the seed productivity of agricultural plants in a collection nursery in repetitive sowing. To do this, the mass of seeds is divided by the number of harvested plants, the productivity of the plants of the test sample is compared with the productivity of the nearest as well as the average standard. Excess is considered reliable only when the sample is 10-15% higher than the nearest and average standard.

Недостатком способа  вл етс  невозможность получени  при его использовании достоверных различий между изучаемыми образцами мировой коллекции культурныхThe disadvantage of this method is the impossibility of obtaining, when using it, significant differences between the studied samples of the world cultural collection

растений по урожайности зерна или сбору другой продукции, например, белка.plants by grain yield or the collection of other products, such as protein.

При проверке этого способа путем обработки двухлетних данных по изучению мировой коллекции сои не было получено достоверных различий между образцами по урожайности зерна - Рф8и. Ртеор. (см.табл. 1).When checking this method by processing two-year data on the study of the world soybean collection, there were no significant differences between the samples by grain yield - Pf8i. Rteor. (see table 1).

Цель изобретени  - повышение эффективности селекции сельскохоз йственных культур за счет выделени  на ранних этапах селекции, т.е. в коллекционном питомнике (КП), доноров и источников с генетически обусловленными высокими сборами продукции с единицы площади.The purpose of the invention is to increase the efficiency of selection of agricultural crops by isolating in the early stages of selection, i.e. in a collection nursery (KP), donors and sources with genetically determined high yields per unit area.

Цель достигаетс  тем, что при посеве образцов мировой коллекции сельскохоз йственных культур по типу коллекционного питомника с помощью компьютера производитс  поиск маркетных признаков или индексов высокого сбора продукции с единицыThe goal is achieved in that when sowing samples of the world collection of agricultural crops by the type of collection nursery, the computer searches for market signs or indices of high yield per unit

XIXi

ЮYU

CSCS

О ОOh Oh

площади, имеющих низкий средовой (VCe- %) и высокий аддитивный (VCg, %) коэффициенты вариации; тесную коррел цию со сбором:продукции сединицы площади; достоверные оценки по величине маркерного признака или индекса у изучаемых образцов в процессе дисперсного анализаareas with low environmental (VCe-%) and high additive (VCg,%) coefficient of variation; close correlation with the collection: products of the area unit; reliable estimates of the magnitude of the marker trait or index in the studied samples in the process of analysis of variance

(Рфакт. Ртеор.).(Rfact. Rteor.).

Минимальные значени  экологического варьировани  (VCe) выделенного признака или индекса дают возможность использовать его в широком диапазоне погодных и почвенно-климатических условий различных селекцентров.The minimum values of the ecological variation (VCe) of the selected trait or index make it possible to use it in a wide range of weather and soil-climatic conditions of various breeding centers.

Максимальные значени  аддитивного варьировани  (VCa) показывают, что больша  дол  в фенотипичеекой изменчивости признака или индекса определ етс  генотипом и значительно меньше подвержено мо- дификационной изменчивости.The maximum values of additive variation (VCa) indicate that a large proportion of the phenotypic variation of a trait or index is determined by the genotype and is significantly less susceptible to modification variation.

П р и м е р 1. Полевые эксперименты с соей были проведены в 1987 - 1988 г. в г. Уссурийске в Приморском НИИ сельского .хоз йства, а полученные данные обработаны на компьютере Электроника 100/25 в АИС (г.Ленинград).EXAMPLE 1. Field experiments with soybeans were carried out in 1987 - 1988 in Ussuriysk at the Primorsky Research Institute of Agriculture, and the obtained data were processed on an Electronics 100/25 computer in AIS (Leningrad).

Образцы сои (110 шт.) из мировой коллекции выращивались по типу коллекционного питомника, т.е. не дел нке по 80 растений с площадью 45 х 5 см в бесповторных посевах, На анализ брали, по 20 растений с каждой дел нки. У отдельно убранных растений измер ли количественные признаки (всего 20) и вычисл ли все простые индексы (отношение одного признака к другому ).Soybean samples (110 pcs.) From the world collection were grown as a collection nursery, i.e. 80 plants with an area of 45 x 5 cm in repeated crops were not divided. 20 plants from each crop were taken for analysis. In separately harvested plants, quantitative traits were measured (20 in total) and all simple indices were calculated (the ratio of one trait to another).

Экологический коэффициент вариации (VCQ, %) признаков и индексов определ ли по варьированию их величин среди растений внутри образцов, аддитивный (VCg, %) - по варьированию средних между образцами коллекции сои.The ecological coefficient of variation (VCQ,%) of traits and indices was determined by the variation of their values among plants within the samples, and the additive (VCg,%) was determined by varying the average between samples of the soybean collection.

Коэффициенты генетической коррел ции (rg) между признаками и индексами с одной стороны и урожайностью зерна сои с другой вычисл ли, вз в в качестве материала 18 образцов с контрастными показател ми по продуктивности дел нок и с минимальной вариацией по годам.The genetic correlation coefficients (rg) between traits and indices on the one hand and soybean yield on the other hand were calculated using 18 samples with contrasting indices for the productivity of divisions and with a minimal variation over the years.

Об экологической стабильности судили по величине VCe и VCg чем ниже внутрисор- това  и чем выше межсортова  изменчивости , тем стабильнее признак или индекс.Ecological stability was judged by the values of VCe and VCg, the lower the inter-variety and the higher the inter-variety variability, the more stable the sign or index.

Из табл.2 четко видно, что пр мой отбор на урожайность зерна с единицы площади по массе и числу сем н на растение невозможен из-за высокой экологической изменчивости признаков (55 и 60% соответственно), т.е. величина признаков в значительной мереFrom Table 2 it is clearly seen that direct selection for grain yield per unit area by weight and number of seeds per plant is not possible due to the high environmental variability of traits (55 and 60%, respectively), i.e. the size of the signs to a large extent

определ ютс  услови ми окружающей среды .,determined by environmental conditions.,

Требованию максимальна  величина генетического и минимальна  - экологического коэффициента вариации в наибольшей степени удовлетвор ли индексы (табл,2): масса сем н/масса растений, масса сем н/число фертильных узлов и масса сем н/число бобов.The maximal genetic and minimal values of the environmental coefficient of variation were met to the maximum extent by the indices (Table 2): seed weight / plant weight, seed weight / number of fertile nodes and seed weight / number of beans.

Изучение генетических коррел ционных зависимостей между урожайностью с дел нки и индексами, имеющими удовлетворительное соотношение средовых и гено- типических вариантов, показало различнуюA study of the genetic correlation dependencies between yield and indices having a satisfactory ratio of environmental and genotypic variants showed different

сопр женность с урожайностью с единицы площади. Наиболее тесна  св зь наблюдаетс  у индексов, имеющих в своей структуре такие признаки, как масса и число сем н с растени .yield per unit area. The closest relationship is observed in indices having in their structure such characteristics as the mass and number of seeds from the plant.

Однако на изученных индексов только уборочный индекс и индекс масса сем н /число фертильных узлов имеют оптимальное соотношение всех трех параметров, т.е. VCg превышает VCe, a rg 0,7.However, on the studied indices, only the harvesting index and the seed mass / number of fertile nodes index have the optimal ratio of all three parameters, i.e. VCg exceeds VCe, and rg 0.7.

при изучении уборочного индекса методом дисперсионного анализа на всей колк лекции оси оказалось, что Рфакт. 3,50 FTeop. 3,92 (табл.3). Это говорит о том, что вс  изменчивость данного индекса лежит вwhen studying the harvesting index by the method of analysis of variance on the entire collection of the axis axis, it turned out that Rfact. 3.50 FTeop. 3.92 (Table 3). This suggests that all the variability of this index lies in

пределах случайной ошибки, т.е. в пределах ошибки опыта и индекса невозможно использовать в качестве маркера.limits of random error, i.e. within the limits of error of experience and index it is impossible to use as a marker.

Из табл.4 видно, что изменчивость другого выделенного индекса значительно превышает изменчивость случайной ошибки и его можно использовать в качестве маркера урожайности с единицы площади.From table 4 it is seen that the variability of the other selected index significantly exceeds the variability of the random error and it can be used as a marker of productivity per unit area.

В табл.5 приведены индексы - масса сем н/число фертильных узлов (МСУ), в наибольшей степени удовлетвор ющий вышеназванным требовани м по сравнению с остальными 231 индексами и 22 признаками . Дл  сравнени  привод тс  параметры признака - продуктивность растени  (пр мой отбор). Затем найденный индекс был применен дл  отбора в коллекционном питомнике (табл.6).Table 5 shows the indices — seed weight / number of fertile nodes (LSF), which best meets the above requirements compared to the remaining 231 indices and 22 characters. For comparison, the characteristics of the trait are given - plant productivity (direct selection). Then, the found index was used for selection in a collection nursery (Table 6).

Из приведенных данных видно, что найденный по предлагаемому способу маркерный индекс дл  отбора эффективно работает в селекционной программе одного из ведущих селекционных центров страны по сбе.From the above data it can be seen that the marker index for selection found by the proposed method effectively works in the breeding program of one of the leading breeding centers in the country for self-assessment.

Пример 2. Полевые эксперименты е горохом были проведены в 1980 - 1982 гг. в г. Краснограде ив г.Омске, а полученные данные обработаны на ЭВМ Наири - С во ВНИИЗБК (г. Орел).Example 2. Field experiments with peas were carried out in 1980 - 1982. in the city of Krasnograd and in the city of Omsk, and the data obtained were processed on a Nairi-C computer at the VNIIZBK (Orel).

74 образца гороха из мировой коллекции выращивали по типу коллекционного питомника, т.е. на дел нке по 80 растений с площадью питани  5 х 60 см в бесповторных посевах, Анализ растени  и последующие вычислени  проводили аналогично опытам с соей.74 pea samples from the world collection were grown as a collection nursery, i.e. in a plot of 80 plants with a feed area of 5 x 60 cm in repeatless crops. Plant analysis and subsequent calculations were carried out similarly to soy experiments.

Пр ма  оценка продуктивности гороха методом дисперсионного анализа показала недостоверную разницу между изучаемыми образцами как в г, Краснограде (табл.7) (Рфакт. 0,215 значительно меньше Ртеор. . 1,000), так и е г.Омске (табл.8).A direct assessment of pea productivity by the method of analysis of variance showed an unreliable difference between the studied samples in both Krasnograd (Table 7) (Rfact. 0.215 is significantly less than Rteor. 1,000) and Omsk (Table 8).

Изменчивость выделенного индекса масса сем н/число продуктивных узлов значительно превышает изменчивость случайной ошибки и его можно использовать в качестве маркера урожайности с единицы площади (табл.9, 10),The variability of the selected index, the mass of seeds / number of productive nodes, significantly exceeds the variability of the random error and can be used as a marker of productivity per unit area (Tables 9, 10),

П р и м е р 3. Полевые исследовани  проводили в 1983 - 1987 гг. в Литовском НИИ земледели  (г.Дотнува).PRI me R 3. Field studies were carried out in 1983 - 1987. in the Lithuanian Research Institute of Agriculture (Dotnuva).

В качестве материала дл  исследований были использованы 231 образец кормовых бобов из мировой коллекции ВИР.As a material for research, 231 forage bean samples from the Worldwide VIR Collection were used.

В поле образцы высевали без повторений на дел нках размером 1,5 х 2 м при густоте сто ни  40 растений на 1 м2. Стандартный сорт Аушра высевали через дес ть номеров. Ежегодно с каждой дел нки убирали 10 растений, у которых измер ли 18 количественных признаков и вычисл ли все простые индексы.Samples were sown in the field without repetition in divisions 1.5 × 2 m in size with a density of one hundred and 40 plants per 1 m2. Ausra standard variety was seeded through ten numbers. Each year, 10 plants were removed from each plot, for which 18 quantitative traits were measured and all simple indices were calculated.

Полученные экспериментально данные обрабатывали дисперсионным анализом иThe experimentally obtained data were processed by analysis of variance and

стандартным методом (х, о2 , VC).standard method (x, o2, vc).

Все вычислени  были проведены е вычислительном центре ЛитНИИЗ на компьютере СМ - 4.All calculations were carried out at the LITNIIZ computer center on the SM - 4 computer.

Экологические и генотипические коэффициенты вариации, а также генотипический коэффициент коррел ции вычисл ли аналогично примеру с соей.Ecological and genotypic coefficients of variation, as well as the genotypic correlation coefficient, were calculated similarly to the soybean example.

;Из представленных данных видно (табл.11), что пр мой отбор на урожайность по признакам: масса и число сем н и число бобов, не эффективен в силу большого вли ни  условий окружающей среды. Экологические и генотипические коэффициенты вариации практически равны,; From the presented data it is seen (Table 11) that direct selection for yield by characteristics: weight and number of seeds and number of beans, is not effective due to the large influence of environmental conditions. Ecological and genotypic coefficients of variation are almost equal,

Таким образом, по параметрам, соответствующим первому ограничению, выдел лись .следующие признаки и индексы: высота растени  толщина стебл , масса се- м н/число сем н, масса сем н/число бобов , масса сем н/число продуктивных узлов, толщина стебл /высота растени ,Thus, according to the parameters corresponding to the first restriction, the following features and indices were distinguished: plant height, stem thickness, seed weight / seed number, seed weight / number of beans, seed weight / number of productive nodes, stem thickness / plant height

Второе ограничение - сравнительноThe second limitation is relatively

тесна  Положительна  коррел ци  с урожайностью с единицы площади  вл етс  необходимым условием дл  эффективной оценки образцов по урожайности. Из перечисленных выше признаков и индексов этому требованию в наибольшей степени удовлетвор ют: высота растени , толщина стебл , масса сем н/число сем н, масса сем н/число бобов, толщина стебл /длина стебл .close Positive correlation with yield per unit area is a prerequisite for the effective evaluation of samples by yield. Of the above characteristics and indices, this requirement is most met by: plant height, stem thickness, seed weight / number of seeds, seed weight / number of beans, stem thickness / stem length.

Из них длина стебл  с малой веро тностью может быть использована как маркер дл  оценки, т.к. его увеличение будет приводить к удлинению вегетационного периода , в силу коррел ционных св зей междуOf these, the stem length is unlikely to be used as a marker for assessment, since its increase will lead to a prolongation of the growing season, due to the correlation between

высотой растени  и продолжительностью вегетации (г 0,56).the height of the plant and the duration of the growing season (g 0.56).

Таким образом в качестве маркеров урожайности сем н у кормовых бобов в коллекционном и селекционном питомникахThus, as markers of seed yield in fodder beans in collection and breeding nurseries

-могут надежно служить у признаков только толщина стебл , а из индексов: масса сем н/число бобов, масса сем н/число сем н и толщина стебл /длина стебл .- only the thickness of the stem can serve reliably in the characters, and from the indices: the mass of seeds n / number of beans, the mass of seeds n / number of seeds and the thickness of the stem / length of the stem.

Дисперсионный анализ 80 образцов изAnalysis of variance of 80 samples from

изучаемой коллекции за три года по выделившимс  признакам и индексам, а также продуктивности (контроль) показал, что наиболее достоверные генетические различи  по образцам получены по индексу массаof the studied collection over three years according to the distinguished features and indices, as well as productivity (control) showed that the most reliable genetic differences in the samples were obtained by the mass index

сем н/число бобов, у которого Рфакт. превышал Ртеор. в 12,5 раза (табл. 12). Пр ма  оценка по продуктивности растени  за три года изучени  не дает достоверных различий между образцами (Рфакт. FTeop.), что подтверждзет данные табл.11, в св зи с чем продуктивность не может использоватьс  дл  массовой оценки коллекции кормовых бобов, за исключением крайних вариантов , между которыми различи  превышаютsem n / the number of beans in which Rfact. exceeded rteor. 12.5 times (tab. 12). A direct assessment of plant productivity for three years of study does not give significant differences between the samples (Rfact. FTeop.), Which is confirmed by the data in Table 11, and therefore productivity cannot be used for mass assessment of the collection of fodder beans, except for extreme options between which the differences exceed

х ± За.x ± per.

Формула, и-з обретени Formula, finding

Способ оценки образцов мировой коллекции сельскохоз йственных культур ло сбору продукции с единицы площади, включающий посев образцов сельскохоз йствен- определ ют экологический коэффициентThe method of evaluating samples of the world collection of agricultural crops for the collection of products per unit area, including the sowing of agricultural samples, determine the environmental coefficient

.. ных культур с площадью питани , близкой к 55 производственной, отличающийс  тем, что, с целью повышени  эффективности способа, у образцов измер ют р д морфологических признаков, по каждому признаку.. of crops with a feeding area close to 55 production, characterized in that, in order to increase the efficiency of the method, a number of morphological characters are measured in the samples, for each character

вариации (VCe, %) и аддитивный коэффициент вариации (VCg, %), наход т маркерные признаки, которые имеют низкий экологический и высокий аддитивный коэффициентvariations (VCe,%) and additive coefficient of variation (VCg,%), find marker features that have a low environmental and high additive coefficient

Дисперсионный анализ продуктивности коллекционных образцов сои (Прим НИИСХ, 1987 - 1988 г.)Dispersion analysis of the productivity of collection soybean samples (Note NIIISH, 1987 - 1988)

Величина средового (VC«, %) аддитивного (VCg, %) коэффициента коррел ции с урожайностью (fa) У некоторых признаков И индексов сои (Прим. НИИСХ 1987-1988 г.) ; /The value of the environmental (VC «,%) additive (VCg,%) correlation coefficient with yield (fa) for some signs and indices of soybean (Note NIISH 1987-1988); /

Дисперсионный анализ индекса-масса сем н/масса растени  сои (Прим. НИИСХ, 1987 - 1988 г.)Analysis of variance of the index-mass of seed n / mass of soy plants (Note. NIISH, 1987 - 1988)

с тесной коррел цией со сбором продукции с единицы площади, и образцы оценивают по максимальной выраженности маркерного признака,Т а б л и ц а 1with close correlation with the collection of products per unit area, and samples are evaluated according to the maximum severity of the marker trait, Table 1

Табли ц а 2Table 2

ТаблицаЗTable3

Дисперсионный анализ индекса масса сем н/число фертильных узлов сои (Прим. НИИСХ, 1987- 1988г.)Analysis of variance of the index mass of seed n / number of soybean fertile nodes (Note. NIISH, 1987-1998)

Характеристика индекса масса сем н /число фертильныхIndex characteristic mass of seed n / number of fertile

узлов у сои, в наибольшей степени удовлетвор ющего ограничени nodes in soybeans that most satisfy the constraint

дл  маркера высокой урожайности (Прим. НИИСХ, 1987- 1988 г.)for a marker of high productivity (Note NIIISH, 1987-1988)

Величина маркерного индекса и урожайность выделившихс  образцов сои (Прим. НИГИСХ, 1987-1988 г.)The value of the marker index and the yield of the released soybean samples (Note NIGISKh, 1987-1988)

Т а б л и ц а 4Table 4

ТаблицабTableb

ТаблицабTableb

Дисперсионный анализ коллекционных образцов гороха (Краеноград, 1980 - 1982 г,). Variance analysis of collection pea samples (Kraenograd, 1980 - 1982,).

Дисперсионный анализ продуктивности коллекционных образцов гороха (Омск, 1980-1982 г.)Dispersion analysis of the productivity of collection pea samples (Omsk, 1980-1982)

Дисперсионный анализ масса сем н/число продуктивных узлов гороха (г. Краеноград. 1980 - 19.82 г.)Analysis of variance mass of seed n / number of productive nodes of peas (Kraenograd. 1980 - 19.82)

Дисперсионный анализ индекса масса сем н/число продуктивных узлов (Омск, 1980 - 1982 г.)Analysis of variance of the index mass of seed n / number of productive nodes (Omsk, 1980 - 1982)

ТаблицаTable

ТаблицабTableb

ТаблицабTableb

Таблица 10Table 10

Коэффициенты генетической Л/Cg, %), экологической (VCe, %) вариации иCoefficients of genetic L / Cg,%), environmental (VCe,%) variation and

генетической коррел ции (rg) с урожайностью с единицы площади у признаковgenetic correlation (rg) with yield per unit area of characters

и Индексов образцов кормовых бобов (ЛитНИИЗ, 1983 - 1987 г.).and indices of samples of fodder beans (LitNIIZ, 1983 - 1987).

Перечень признаков и индексов у кормовых бобов, в наибольшей степениThe list of signs and indices in fodder beans, to the greatest extent

выполн ющих ограничени  дл  маркеров урожайности сем нperforming restrictions on seed yield markers

(ЛитНИИЗ, 1983-1986 г.)(LitNIIZ, 1983-1986)

У коэффициентов коррел ции зап та  и нуль сокращены.For the correlation coefficients, the comma and zero are reduced.

Таблица 11Table 11

Таблица 12Table 12

SU904828307A 1990-04-11 1990-04-11 Method of evaluating farm crop world collection samples by production collection per unit of area RU1796100C (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SU904828307A RU1796100C (en) 1990-04-11 1990-04-11 Method of evaluating farm crop world collection samples by production collection per unit of area

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SU904828307A RU1796100C (en) 1990-04-11 1990-04-11 Method of evaluating farm crop world collection samples by production collection per unit of area

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU1796100C true RU1796100C (en) 1993-02-23

Family

ID=21515877

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
SU904828307A RU1796100C (en) 1990-04-11 1990-04-11 Method of evaluating farm crop world collection samples by production collection per unit of area

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU1796100C (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2483529C1 (en) * 2011-12-16 2013-06-10 Государственное научное учреждение Всероссийский научно-исследовательский институт масличных культур имени В.С. Пустовойта Российской академии сельскохозяйственных наук Method to select highly productive forms of soya beans
CN113310989A (en) * 2021-04-26 2021-08-27 洛阳农林科学院 Evaluation method for severity of soybean disease
CN115336529A (en) * 2022-08-18 2022-11-15 中国林业科学研究院热带林业实验中心 Method for breeding castanopsis hystrix

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Методические указани по изучению коллекции зерновых бобовых культур. Под ред, Н.И.Корсакова, Л.: ВИР, 1975. (S4) СПОСОБ ОЦЕНКИ ОБРАЗЦОВ МИРОВОЙ КОЛЛЕКЦИИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР ПО СБОРУ ПРОДУКЦИИ С ЕДИНИЦЫ ПЛОЩАДИ *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2483529C1 (en) * 2011-12-16 2013-06-10 Государственное научное учреждение Всероссийский научно-исследовательский институт масличных культур имени В.С. Пустовойта Российской академии сельскохозяйственных наук Method to select highly productive forms of soya beans
CN113310989A (en) * 2021-04-26 2021-08-27 洛阳农林科学院 Evaluation method for severity of soybean disease
CN113310989B (en) * 2021-04-26 2024-05-14 洛阳农林科学院 Assessment method for severity of soybean disease green
CN115336529A (en) * 2022-08-18 2022-11-15 中国林业科学研究院热带林业实验中心 Method for breeding castanopsis hystrix
CN115336529B (en) * 2022-08-18 2023-06-02 中国林业科学研究院热带林业实验中心 Red cone breeding method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Hailegiorgis et al. Genetic divergence analysis on some bread wheat genotypes grown in Ethiopia
Bartley et al. Heritable and Nonheritable Relationships and Variability of Agronomic Characters in Successive Generations of Soybean Crosses 1
Karim et al. Effect of high temperature on seedling growth and photosynthesis of tropical maize genotypes
Mohammed et al. Genetic diversity of local and introduced sweet potato [Ipomoea batatas (L.) Lam.] collections for agro-morphology and physicochemical attributes in Ethiopia
Adebisi et al. Seed and seedling vigour in tropical maize inbred lines
Damania et al. Diversity and geographic distribution of adaptive traits in Triticum turgidum L.(durum group) wheat landraces from Turkey
Gonné et al. Characterization of some traditional cowpea varieties grown by farmers in the Soudano-Sahelian zone of Cameroon
Akinola et al. Agronomic studies on Pigeon pea (Cajanus cajan (L) Millsp.) II.* Responses to sowing density
RU1796100C (en) Method of evaluating farm crop world collection samples by production collection per unit of area
Graham et al. Distribution of eggs and parasites of Lygus spp.(Hemiptera: Miridae), Nabis spp.(Hemiptera: Nabidae), and Spissistilus festinus (Say)(Homoptera: Membracidae) on plant stems
Sayekti et al. Diversity and genetic parameter of chili pepper (Capsicum annuum) based on yield component in three location
Bala et al. Wheat genotypes as affected by terminal heat stress in northern Bangladesh
Mukri et al. Genetic diversity analysis based on nutritional, oil quality and yield component traits in mini core collection of groundnut (Arachis hypogaea L.)
Avcı et al. Development of synthetic cultivar of alfalfa (Medicago sativa L.) on the basis of polycross progeny performance in the Southern Anatolia
Ramulamma et al. Evaluation of different rice germplasm accessions for resistance to Brown Plant hopper (Nilaparvata lugens Stal.)
Allahverdiyev Yield and yield traits of durum wheat (Triticum durum Desf.) and bread wheat (Triticum aestivum L.) genotypes under drought stress
Tsytsiura Formation and determination of the individual area of oilseed radish leaves in agrophytocenosises of different technological construction
Bekmurodovich et al. " RESISTANT TO THE COMPLEX STRESS FACTORS (SALT, DROUGHT, DISEASE) OF THE” OROLBO’YI” REGION, THE YIELD OF SPRING WHEAT, THE QUALITY INDICATORS OF THE GRAIN WILL BE STABLE HIGHER. ACTIVITY IMPLEMENTED WITHIN THE FRAMEWORK OF DEVELOPMENT OF TECHNOLOGY
Damghani et al. Effect of different fertilizer regimes on life table parameters of Tetranychus urticae (Acari: Tetranychidae) on resistant bean cultivar
Meredith Jr Lint Yield Genotype✕ Environment Interaction in Upland Cotton as Influenced by Leaf Canopy Isolines 1
Abebrese et al. Genetic Diversity and Evaluation of Assembled Rice (Oryza sativa L.) Germplasm for Breeding Purposes in Northern Ghana
Dolbeer et al. Aviary and field evaluations of sweet corn resistance to damage by blackbirds
Ashtari et al. Resistance of Chitti bean genotypes of promising to two-spotted spider mite Tetranychus urticae Koch in greenhouse conditions
Gashaw Genetic Variability and Associations of Traits in Bread Wheat (Triticum Aestivum L.) Genotypes in North Gondar, Ethiopia
Barnes et al. Interrelationship of Three Laboratory Screening Procedures for Breeding Alfalfa Resistant to the Alfalfa Weevil 1