Изменчивость структуры корреляций морфологических и хозяйственных признаков у сои с разным типом роста и характером ветвления

Высокая урожайность семян, зеленой массы, зеленых бобов – основная цель селекции  сои во многих странах. Оценка  связей  между признаками продуктивности и их влияние  на урожайность полезны  при  разработке  эффективных программ по возделыванию культуры. У сои тип роста стебля и характер  ветвления взаимосвязаны с продуктивностью растения  и в большинстве случаев определяют ее. Проведено изучение изменчивости уровня  (силы) и структуры корреляций 92 морфологических, фенологических,  биохимических, хозяйственных  признаков у образцов сои с разным  типом роста и различным  характером ветвления в контрастных погодных условиях. 270 образцов сои разного  эколого-географического происхождения из коллекции ВИР выращивали три года в Краснодарском крае. Изменчивость корреляционных матриц по силе и структуре связей анализировали c помощью корреляционного и факторного анализа (метода главных компонент) и по методу, разработанному Н.С. Ростовой. Сравнение  уровня  и структуры корреляций показало, что при ухудшении внешних условий увеличиваются сила связей между признаками и различие в структуре корреляционных матриц. Адаптация сои к меняющимся  условиям  происходит  за счет перестроек систем связей,  причем  степень  и направление этих изменений определяются условиями  произрастания и спецификой реакции образцов. В благоприятных  условиях структуры корреляций у сортов сои с разными типом роста  и характером ветвления более  сходны, чем в критических  для развития.  Самый высокий  уровень связей  (R2) между признаками наблюдался  в неблагоприятный для роста  год у полукультурных образцов (с индетерминантным типом роста и большим числом ветвей первого  и второго  порядка). Продуктивность зеленой массы образцов с детерминантным типом роста и числом ветвей более 2 наиболее сильно связана со средней массой ветви; у образцов с индетерминантным типом роста и с 1–2 ветвями  (или без них) она зависит от длины вегетационного периода, средней массы одного листа и числа листьев на растении. У полукультурных образцов с индетерминантным типом роста и множеством  ветвей  первого  и второго  порядка она коррелирует, кроме перечисленных признаков, с числом узлов, длиной междоузлия  и диаметром главного стебля, массой листьев, морфометрическими параметрами семян и их качеством.

1. Aditya J.P., Bhartiya P., Bhartiya A. Genetic variability, heritability and character association for yield and component characters in soybean (G. max (L.) Merrill). J. Central Eur. Agric. 2011;12:27-34. DOI 10.5513/JCEA01/12.1.877.

2. Bernard R.L. Two genes affecting stem termination in soybeans. Crop Sci. (1972);12:235-239. DOI 10.2135/cropsci1972.0011183X001200020028x.

3. Board J.E., Kang M.S., Bodrero M.L. Yield components as indirect selection criteria for late-planted soybean cultivars. Agron. J. 2003;95: 420-429.

4. Burlyaeva M.O., Malyshev L.L. Application of factor and discriminant analysis for evaluation of the source material of soybean for green mature yield and differentiation of varieties by direction of utilization. Trudy po Prikladnoy Botanike, Genetike i Selektsii = Proceedings on Applied Botany, Genetics and Breeding. 2013;173:55-67. (in Russian)

5. Burlyaeva M.O., Rostova N.S. Variability and determinancy of morphological, biochemical and agronomic characteristics in forage soybeans of various uses under the conditions of Krasnodar region. Trudy po Prikladnoy Botanike, Genetike i Selektsii = Proceedings on Applied Botany, Genetics and Breeding. 2014;175(2):42-52. (in Russian)

6. Ermakov A.I., Arasimovich V.V., Jarosh N.P., Peruanskii Yu.V., Lukovnikova G.A., Ikonnikova M.I. Methods of Biochemical Studies of Plants. Leningrad, 1987. (in Russian)

7. Ferrari M., Carvalho I.R., Pelegrin A.J., Nardino M., Szareski V.J., Nardino M., Szareski V.J., Olivoto T., Rosa T.C., Follmann D.N., Pegoraro C., Maia L.C., Souza V.Q. Path analysis and phenotypic correlation among yield components of soybean using environmental stratification methods. Aust. J. Crop Sci. 2018;12:193-202. DOI 10.21475/ajcs.18.12.02.pne488.

8. Hakim L., Suyamto S. Gene action and heritability estimates of quantitative characters among lines derived from varietal crosses of soybean. Indones. J. Agric. Sci. 2017;18:25-32. DOI 10.21082/ijas.v18n1.2017.p25-32.

9. Huang Z.W., Zhao T.J., Gai J.Y. dynamic analysis of biomass accumulation and partition in different yield level soybeans. Acta Agron. Sin. 2009;35(8):1483-1490. https://doi.org/10.1016/S1875-2780(08)60096-6.

10. Leschenko A.K., Sichkar V.I., Mikhaylov V.G., Maryushkin V.F. Soybean. Kiev: Nauk. Dumka Publ., 1987.

11. Liu B., Fujita T., Yan Z.H., Sakamoto S., Xu D., Abe J. qtl mapping of domestication-related traits in soybean (Glycine max). Ann. Bot. 2007;100(5):1027-1038. DOI 10.1093/aob/mcm149.

12. Machado B.Q.V., Nogueira A.P.O., Hamawaki O.T., Rezende G.F., Jorge G.L., Silveira I.C., Medeiros L.A., Hamawaki R.L., Hamawaki C.D.L. Phenotypic and genotypic correlations between soybean agronomic traits and path analysis. Genet. Mol. Res. 2017;16(2). DOI 10.4238/gmr16029696.

13. Nagarajan D., Kalaimagal T., Murugan E. Correlation and path coefficient analysis for yield and yield attributes in soybean, Glycine max L. (Merr). Int. J. Farm Sci. 2015;5:28-34.

14. Rodrigues B., Serafim F., Nogueira A.P.O., Hamawaki O.T., Sousa L.B., Hamawaki R.L. Correlations between traits in soybean (Glycine max L.) naturally infected with Asian rust (Phakopsora pachyrhizi). Genet. Mol. Res. 2015;14(4):17718-17729. https://doi.org/10.4238/2015.December.21.45.

15. Rostova N.S. Correlations: Structure and Variability. St. Petersburg: St. Petersburg State University Publ., 2002. (in Russian)

16. Rozhanskaya O.A., Lomova T.G., Shilova T.V., Gorshkova E.M. New somaclonal lines of soybean to be bred in Siberia. Sibirskiy Vestnik Selskohozyajstvennoy Nauki = Siberian Herald of Agricultural Science. 2016;(2):35-42. (in Russian)

17. Shchelko L., Sedova T., Korneychuk V., Pastucha L., Sinskiy T., Hofirek P., Bares I., Segnalova Ja. (Compilers). The International Comecon List of Descriptors for the Genus Glycine Willd. Leningrad, 1990. (in Russian)

18. Silva A.F., Sediyama T., Silva F.C.S., Bezerra A.R.G., Ferreira L.V. Correlation and path analsysis of soyben componentes. Int. J. Plant Anim. Environ. Sci. 2015;5(1):177-179.

19. Terentiev P.V. Method of correlation pleiades. Vesinik Leningradskogo Gosudarstvennogo Universiteta = Bulletin of the Leningrad State University. Ser. Biol. 1959;2(9):35-42. (in Russian)

20. Thompson J.A., Bernard R.L., Nelson R.L. A third allele at the soybean dt1 locus. Crop Sci. 1997;37:757-762. https://doi.org/10.2135/cropsci1997.0011183X003700030011x.

21. Tian Z., Wang X., Lee R., Li Y., Specht J.E., Nelson R.L., McCleanc P.E., Qiub L., Ma J. Artificial selection for determinate growth habit in soybean. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2010;107(19):8563-8568. DOI 10.1073/pnas.1000088107.

22. Vu T.T.H., Le T.T.C., Vu D.H., Nguyen T.T., Ngoc T. Correlations and path coefficients for yield related traits in soybean progenies. Asian J. Crop Sci. 2019;11:32-39. DOI 10.3923/ajcs.2019.32.39.

23. Woodworth C.M. Genetics and breeding in the improvement of the soybean. Illinois Agr. Exp. Stn. Bull. 1932;384:297-404.

24. Wright S. The relative importance of heredity and environment in determining the piebald pattern of guinea-pigs. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1920;6(6):320-332.