Н. В. Степанова, Ж. Н. Мухатова, А. Г. Субботин, Н. А. Шьюрова
Саратовский государственный университет генетики, биотехнологии и инженерии имени Н. И. Вавилова, Саратов, Россия
E-mail:
Том 26 № 5
Дата поступления статьи: 06.06.2025, дата рецензирования: 28.07.2025, дата принятия: 11.03.2026
Опубликовано: 31.05.2026 г.
Аннотация. Цель – провести селекционный анализ модельной популяции сои путем применения методов многомерной статистики. Методы. При изучении исходного материала в современных селекционных программах учитывают комплекс хозяйственно значимых показателей, но при воздействии условий внешней среды остро встает проблема изменчивости исходного материала, что затрудняет его оценку, а следовательно, и поиск генетически ценных форм. В связи с этим обработку результатов исследований стали осуществлять с использованием методов многомерной статистики, что способствует более эффективному выявлению ценных генотипов. В работу было включено 6 сортов различной селекции и 20 линий селекции Вавиловского университета. Результаты исследований обработаны с применением методов дисперсионного, кластерного и факторного анализов. Результаты. Кластерный анализ позволил объединить изучаемые сортообразцы в 6 кластерных групп. Наиболее урожайным показал себя сортообразец 6-го кластера 4-27 № 160 (2,99 т/га) с наибольшим количеством бобов на растении (19,9 шт.), количеством семян и массой семян с растения (29,8 шт. и 4,5 г), содержанием жира в семенах (21,2 %). Построенная матрица коэффициентов корреляции показала, что урожайность семян имеет положительную корреляцию с количеством бобов на растении (0,78), количеством семян с растения (0,78), массой семян с растения (0,92) и содержанием БЭВ (0,42). На основании установленных коэффициентов детерминации отмечен наибольший вклад в общую урожайность семян сортообразцов сои таких элементов структуры, как масса семян с растения (33,02 %), количество бобов на растении (23,73 %) и количество семян с одного растения (23,73 %). Использование метода главных компонент позволило выделить 8 гипотетических факторов, на которые приходилось 95,45 % накапливаемой дисперсии. Научная новизна. С использованием многомерных методов статистической обработки данных впервые были проведены селекционная оценка и отбор ценного исходного материала из распространенных и новых сортов сои различной селекции и линий, созданных в Вавиловском университете, для дальнейшей селекционной работы с ними.
Ключевые слова: соя, сортообразец, многомерная статистика, кластерный анализ, факторный анализ, детерминация
Благодарности. Работа выполнена по государственному заданию Министерства науки и высшего образования Российской Федерации № 1025042500017-3-4.1.6.
Для цитирования: Степанова Н. В., Мухатова Ж. Н., Субботин А. Г., Шьюрова Н. А. Анализ модельной популяции сои с применением методов многомерной статистики // Аграрный вестник Урала. 2026. Т. 26, № 05. С. 816‒826. https://doi.org/10.32417/1997-4868-2026-26-05-816-826