Биганова Светлана Герсановна, доцент кафедры информационной безопасности и прикладной информатики
ул. Первомайская, д. 191, г. Майкоп, 385000
Svetlana G. Biganova, an associate professor of the Department of Information Security and Applied Informatics
191 Pervomayskaya str., Maikop, 385000
Сухоруких Юрий Иванович, ведущий научный сотрудник, доктор сельскохозяйственных наук, профессор
ул. Первомайская, д. 191, г. Майкоп, 385000
Yury I. Sukhorukikh, a leading researcher, Doctor of Agricultural Sciences, a professor
191 Pervomayskaya str., Maikop, 385000
Глинушкин Алексей Павлович, директор, доктор сельскохозяйственных наук, профессор РАН, академик РАН
ул. Институт, владение 5, р.п. Большие Вяземы, Одинцовский район, Московская область, 143050
Alexey P. Glinushkin, a director, Doctor of Agricultural Sciences, a professor of the Russian Academy of Sciences, an academician of the Russian Academy of Sciences
Institute str., possession 5, r.p. Bolshiye Vyazemy, the Odintsovsky district, the Moscow region, 143050
Пчихачев Эдуард Кимович, директор, кандидат сельскохозяйственных наук
ул. Школьная 2А, пос. Цветочный, Майкопский район, Республика Адыгея, 385778
Eduard K. Pchikhachev, a director, Candidate of Agricultural Sciences
2 A Shkolnaya str., Tsvetochny settl., the Maikop district, the Republic of Adygea, 385778
Орех грецкий (Juglans regia L.) по совокупности полезных свойств является особо значимым растением для человека, и в Российской Федерации его можно отнести к самым ценным интродуцентам для лесного хозяйства и садоводства. Он выращивается во многих странах мира, и ареал его возделывания постоянно расширяется. Разведение вида для пищевых целей требует селекционной оценки качества его плодов. Для этого в разное время разрабатывались соответствующие методики и осуществлялась оценка имеющегося генофонда культуры. К настоящему времени выведены и приведены в известность новые сорта и формы, которые также необходимо оценить для рационального использования в научных и практических целях. В описаниях сортов и форм ореха грецкого нередко содержится недостаточно сведений обо всех селектируемых признаках, что требует разработки новых моделей для оценки сортофонда по неполным данным. Цель работы – разработать недостающие модели селекционной оценки по неполным данным и оценить мировой сортофонд ореха грецкого по качеству плодов, выделить сорта и формы высшей категории качества. Для оценки применялась известная методика и новые модели. При разработке моделей оценки по неполным данным использовалась база из 50 сортов, оцененным по всем показателям. Методом исключения отдельных показателей на ее основе рассчитывали соответствующие модели множественной регрессии, учитывающие различное сочетание признаков. В работе использовались лицензионные программы Stadia 8.0, Microsoft Excel. Предложенные модели обеспечивают оценку со средней ошибкой ± 0,48 – 3,72 балла при R2 = 0,63 – 0,99. Оценен перспективный генофонд ореха из 23 стран, выделено 69 представителей с плодами селекционной категории высшего качества и составлен их перечень. Из 512 родоначальников селекционную категорию плодов высшего качества имели – 19,73%, качественные – 62,88%, рядовые – 16,80%, низкокачественные – 0,59% сортов и форм.
Walnut (Juglans regia L.) is a particularly significant plant for humans in terms of its useful properties and in the Russian Federation it can be attributed to the most valuable introducers for forestry and horticulture. It is grown in many countries of the world and the area of its cultivation is constantly expanding. Breeding species for food purposes requires a selection assessment of the quality of its fruits. For this, at different times, appropriate methods were developed and the existing gene pool of the culture was assessed. By now, new varieties and forms have been bred and brought, which also need to be evaluated for rational use for scientific and practical purposes. The descriptions of varieties and forms of walnut often contain insufficient information about all selected traits, which requires the development of new models to assess the variety fund using incomplete data. The purpose of the research is to develop the missing models of selection evaluation using incomplete data and evaluate the world walnut variety fund in terms of fruit quality, to identify varieties and forms of the highest quality category. The well-known methodology and new models have been used for the evaluation. When developing evaluation models for incomplete data, a database of 50 varieties evaluated for all indicators has been used. Using the method of excluding individual indicators, the corresponding multiple regression models have been calculated on its basis, taking into account a different combination of features. The licensed programs Stadia 8.0, Microsoft Excel have been used in the research. The proposed models provide an estimate with an average error of ± 0.48 – 3.72 points at R2 = 0.63 – 0.99. A promising walnut gene pool from 23 countries has been assessed, 69 representatives with fruits of the breeding category of the highest quality identified, and a list of them compiled. Of the 512 ancestors, 19.73% had the selection category of fruits of the highest quality, 62.88% of high-quality fruits, 16.80% of ordinary fruits, and 0.59% of varieties and forms of low-quality fruits.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.