CC BY
0
ISSN pr. 2412-608Х, ISSN on. 2412-6098 Масличные культуры. Вып. 4 (200). 2024
Научная статья
УДК 631.527:633.34 (571.13)
DOI: 10.25230/2412-608Х-2024-4-200-32-38
Классификация методом кластеризации сортов сои коллекции ВИР по хозяйственно ценным показателям
Людмила Валентиновна Омельянюк Юлия Ивановна Ященко Акимбек Мырзаевич Асанов
ФГБНУ «Омский АНЦ»
644012, Россия, г. Омск, пр. Королева, д. 26
Тел.: 89609944356
Аннотация. Исследования проведены в 2021 -2023 гг. в ФГБНУ «Омский АНЦ» в южной лесостепи Омской области. Представлены результаты комплексной оценки 63 коллекционных образцов сои из Всероссийского института генетических ресурсов растений имени Н.И. Вавилова (ВИР) различного эколого-географическое происхождения: Россия (30 шт.), Украина (7 шт.), Польша (7 шт.), Республика Беларусь (6 шт.), Швеция (4 шт.), Канада (3 шт.). Полевые испытания, учеты и наблюдения проводили по методике ВИР (2018), статистическую обработку данных - по пособию Б. А. До-спехова (1985) с использованием пакета прикладных программ Microsoft Excel. Кластеризацию осуществляли методом невзвешенной попарной группировки с усреднением (UPGMA) с помощью стандартных функций GNU Octave по 14 хозяйственно ценным показателям: высота растения и прикрепления нижнего боба, количество: продуктивных веток и узлов, бобов и семян с растения; масса семян с растения и масса 1000 семян; доля в семенах белка и жира; полевая всхожесть, сохранность растений; урожайность семян с 1 м2; продолжительность вегетационного периода. Применение метода кластерного анализа позволило систематизировать сорта сои по степени выраженности хозяйственно ценных параметров. Выявлено шесть кластеров, различающихся по анализируемым показателям. Наиболее многочисленны первые три кластера, в которые вошли 15, 22 и 16 образцов соответственно. Сорта из третьего кластера являются источниками раннепелости (96 сут.), но они самые короткосте-бельные (59,3 см) с недостаточно высоким прикреплением нижних бобов (9,1 см) и низкоурожайные (204,2 г/м2). Образцы самых мало-
численных четвертого и пятого кластеров (соответственно 2 и 3 шт.) представляют наибольший интерес для селекции на повышение урожайности: Персона и Гармония (ВНИИ сои, Россия), Антрацит (Украина). При урожайности от 352 до 361 г/м2 (достоверно выше стандарта Сибириада) они имели оптимальные высоту стебля (более 82 см) и уровень прикрепления нижних бобов (11-12 см).
Ключевые слова: соя (Glycine max L. Merrill), сорт, коллекция, раннеспелость, южная лесостепь, Западная Сибирь
Для цитирования: Омельянюк Л.В., Ященко Ю.И., Асанов А.М. Классификация методом кластеризации сортов сои коллекции ВИР по хозяйственно ценным показателям // Масличные культуры. 2024. Вып. 4 (200). С. 32-38.
Classification of soybean varieties from the VIR collection by economically valuable traits using the clustering method
Omelianyuk L.V., chief researcher, doctor of agriculture, ass. prof.
Yashchenko Yu.I., junior researcher
Asanov A.M., leading researcher, PhD in agriucolture
Omsk Agricultural Research Center 26, Koroleva Ave., Omsk, 644012, Russia Tel.: 89609944356 omelyanyuk@anc5 5. ru
Abstract. The studies were carry out in 2021-2023 at the Omsk Agrarian Scientific Center in the southern forest-steppe of the Omsk Region. This article presents the results of a comprehensive assessment of 63 collection samples of soybeans from the All-Russian Institute of Plant Genetic Resources named after N.I. Vavilov (VIR) of various ecological and geographical origins: from Russia (30 pcs.), Ukraine (7 pcs.), Poland (7 pcs.), the Republic of Belarus (6 pcs.), Sweden (4 pcs.), Canada (3 pcs.). We used the VIR methodology (2018) for field tests, accounts and observations. The statistical data processing was carried out according to the B.A. Dospekhov's manual by (1985) using the Microsoft Excel application package. The clustering data was performed by the unweighted pair group method with arithmetic mean (UPGMA) using standard GNU Octave functions for 14 economically valuable features: plant height and attachment of lower beans, the number of productive branches, nodes, beans and seeds per plant; seed weight per plant and weight of 1000 seeds; proportion of protein and fat in seeds; field germination, plant survival; seed yield per 1 m2; duration of the growing season. We identified six clusters differing by degree of severity of the economically valuable parameters. The most numerous were the first three clusters, which included 15, 22, and 16 samples, respectively. Varieties from the third cluster are sources of early maturity (96 days), but they are the shortest-stemmed (59.3 cm) with insufficiently high at-tac hment of the lower beans (9.1 cm) and low-yielding (204.2 g/m2). Samples from the smallest fourth and
fifth clusters, two and three pieces, respectively, are of the greatest interest for breeding to increase yield: Persona and Garmoniya (All-Russian Research Institute of Soybeans, Russia), Anthracite (Ukraine). With yields ranging from 352 to 361 g/m2 (significantly higher than the standard variety Sibiriada), they had optimal stem height (more than 82 cm) and attachment height of the lower beans (11-12 cm).
Key words: soybean (Glycine max L. Merrill), variety, collection, early maturity, seed yield, southern forest-steppe, Western Siberia
Введение. До настоящего времени основным фактором, сдерживающим продвижения сои в более северные регионы, являлась продолжительность её вегетационного периода, поэтому важное значение для расширения зоны возделывания данной культуры имеет отбор раннеспелых, продуктивных и экологически приспособленных к конкретным почвенно-климати-ческим условиям сортов [1; 2]. Это усиливает актуальность изучения коллекции ВИР, которая многие десятилетия обеспечивает селекционеров исходным материалом, происходящим из различных стран мирового производства культуры [3]. От исходного материала во многом зависит эффективность селекционной работы с соей: чем он богаче и генетически разнообразнее, тем быстрее можно получить ожидаемый результат [4]. В генофонде культурной сои выявлено больше 300 генетических источников раннеспелости, слабой фотопериодической чувствительности и низкой требовательности к температурным условиям. Из них можно выбрать родительские формы для селекции сортов сои по различным направлениям использования для северных регионов ее возделывания [5].
Ввиду большого сортового разнообразия и широкого спектра изучаемых признаков, необходимости систематизации исходного материала на основе результатов его анализа, актуальное значение имеет использование многомерных статистических методов, в частности кластерного анализа. Методы кластеризации применяются в различных научно-технических областях с целью решения задач сегментации для объединения объектов в группы со схожими характеристиками, а также сжатия большого объема информации и
построения научно обоснованных классификаций [6; 7; 8]. Мировой опыт показывает, что кластерные структуры в настоящее время являются одним из наиболее действенных механизмов, позволяющих решить существующие в агропромышленном комплексе проблемы. Например, выявлено наличие высокого кластерного потенциала у соевого подкомплекса Амурской области, что доказывает целесообразность формирования соевого кластера, который позволит повысить конкурентоспособность агропромышленного комплекса и, как следствие, экономики региона в целом [9].
Цель исследования - систематизация сортов сои мировой селекции по основным хозяйственно ценным показателям на основе кластерного анализа для рационального их использования в селекции.
Материалы и методы. Исследования проводили в 2021-2023 гг. в ФГБНУ «Омский АНЦ» в южной лесостепи Омской области. Почвенный покров опытного поля - чернозём выщелоченный средне-мощный тяжелосуглинистый, содержание гумуса около 6 % (по Тюрину), рНсол 6,5. По данным лаборатории агрохимии Омского АНЦ, содержание в слое 0-40 см: нитратного азота среднее, подвижного фосфора повышенное, обменного калия (по Чирикову) высокое.
В качестве объектов исследования использованы 63 коллекционных образца сои (семена местной репродукции), которые были присланы до 2019 г. из Всероссийского института генетических ресурсов растений имени Н.И. Вавилова (ВИР) и стабильно вызревали в сибирских условиях. Они имеют различное эколого-гео-графическое происхождение: Россия (30 шт.), Украина (7 шт.), Польша (7 шт.), Республика Беларусь (6 шт.), Швеция (4) шт., Канада (3 шт.).
Посев проводился вручную в начале Ш-й декады мая на полях селекционного севооборота лаборатории селекции зернобобовых культур, предшественник - озимые зерновые. Делянка однорядковая, длиной 2 м. Количество семян в делянке - 40 шт., площадь питания растений - 5 х 60 см, учетная площадь делянки - 1,2 м2. Повтор-
ность двукратная. Через каждые 12 номеров высевался сорт Сибирячка (общепринятый стандарт в регионе в 2021 г., а также сорт Сибириада (общепринятый стандарт в регионе с 2022 г.). В течение вегетации агрокультуры проводили несколько ручных прополок и рыхлений междурядий. Фенологические наблюдения - не реже двух раз в неделю. Уборка растений вручную по мере их созревания. У позднеспелых образцов убраны только растения, имеющие выполненные бобы.
Полевые испытания, учеты и наблюдения проводили по методике ВИР [10], статистическую обработку данных - в соответствии с методикой полевого опыта До-спехова Б.А. [11] с использованием пакета прикладных программ Microsoft Excel. Кластеризацию - методом невзвешенной
попарной группировки с усреднением (UPGMA) с помощью стандартных функций GNU Octave.
Для кластерного анализа использованы данные всех 63 сортов по 14 хозяйственно ценным показателям: высота растения, высота прикрепления нижнего боба; количество продуктивных веток и узлов, бобов и семян с растения; масса семян с растения и масса 1000 семян; доля в семенах белка и жира; полевая всхожесть и сохранность растений; урожайность семян с 1 м2; продолжительность вегетационного периода.
По данным Гидрометеорологического центра, в черте г. Омска период май - сентябрь в годы исследований характеризовался очень контрастными погодными условиями (рис. 1).
Рисунок 1 - Среднемесячная температура и сумма осадков (май - сентябрь 2021-2023 гг.)
В 2021 г. средняя температура воздуха достигала 16,7 °С (+1,2 °С к норме), сумма осадков - 168,0 мм (71,2 % от нормы), ГТК 0,58. Засуха особенно сильно проявилась в конце мая и июля. В 2022 г. средняя температура воздуха была на уровне 16,1 °С (+0,5 °С к норме), сумма осадков - 255,6 мм (107,8 % от нормы), ГТК 0,95. Не смотря на низкое значение ГТК (0,78), в 2023 г. сложились более благоприятные погодные условия для сои: средняя температура воздуха - 16,8 °С (+1,2 °С к норме), сумма осадков - 193 мм (81 % от нормы).
Результаты и обсуждение. Дифференциация сортообразцов позволила выявить шесть кластеров (рис. 2), различающихся по анализируемым показателям.
В изучаемой выборке сортообразцов наиболее многочисленные первые три кластера, лидер - второй (22 шт., или 63 %) (табл. 1). Из второго кластера можно рекомендовать в качестве исходного материала по комплексу хозяйственно ценных показателей образцы Деш и Зуша (табл. 2). В первый кластер (15 шт. , или 24 %) во-
шло шесть ценных сортов: Мезенка, Ос-монь, Припять, Сибириада (стандарт), Пруденс, ОАС Vision.
Шестнадцать сортов (25 %), относящихся к третьему кластеру, являются источниками раннеспелости (95,5 сут.), но они самые короткостебельные (59,3 см) с недостаточно высоким прикреплением нижних бобов (9,1 см) и низкоурожайные (204,2 г/м2), поэтому могут быть рекомендованы для селекции лишь два: Л 52/14, Алтай.
Образцы самых малочисленных четвертого и пятого кластеров представляют наибольший интерес для селекции на повышение урожайности: Гармония, Надежда, Персона и Антрацит (среднее значение их урожайности 369 г/м2). Они имеют самый высокий стебель (более 82 см), прикрепление нижних бобов на высоте 11-12 см.
В шестой кластер вошли самые непродуктивные сорта (194,3 г/м2) с низким прикреплением нижнего боба (7,9 см).
Рисунок 2 - Дендрограмма сходства - различия сортообразцов сои по комплексу хозяйственно ценных показателей (2021-2023 гг.)
Характеристика хозяйственно ценных показателей сортов сои в среднем по кластерам
Таблица 1 Среднее за 2021-2023 гг.
Показатель Номер кластера Средневзвешенное
1 2 3 4 5 6
Количество сортообразцов, шт. 15 22 16 2 3 5 I 63
Высота растения, см 78,6 75,0 59,3 88,9 82,6 70,0 75,7
Количество веток, шт. 2,4 2,0 1,9 2,3 2,9 2,9 2,4
Высота прикрепления нижнего боба, см 11,9 11,2 9,1 12,1 11,1 7,9 10,6
Количество узлов на растении, шт. 20,2 18,9 16,7 22,0 26,4 23,1 21,2
Количество бобов на растении, шт. 42,7 43,7 36,3 49,8 58,3 54,5 47,6
Количество семян на растении, шт. 96,0 90,3 72,9 108,7 153,6 83,5 100,9
Масса семян с растения, г 13,9 11,9 10,0 16,6 18,9 10,3 13,6
Масса 1000 семян, г 146,2 136,9 142,5 151,7 120,2 140,1 139,6
Содержание белка, % 37,3 37,1 37,6 36,2 37,2 38,7 37,4
Содержание жира, % 17,9 17,6 16,8 17,2 18,2 16,3 17,3
Полевая всхожесть, % 75,4 70,7 66,0 75,2 68,5 72,0 71,3
Сохранность, % 96,5 97,2 96,7 96,1 98,1 82,6 94,5
Урожайность с 1 м2, г 320,7 261,2 204,2 379,2 357,9 194,3 286,2
Вегетационный период, сут. 102,2 99,8 95,5 105,1 100,2 102,2 100,8
По итогам трехлетнего изучения установлено, что потенциальную селекционную ценность представляет ряд сортов из России, по два из Украины и Канады, один из Республики Беларусь, все они отличаются высокой семенной продуктивностью и оптимальной для сибирских условий продолжительностью вегетационного периода (табл. 2). Новый стандарт Сибири-ада достоверно превысили по урожайности четыре сорта, но они позднее его на 614 суток, а сорт Надежда имел очень низкий процент белка в семенах - 34 % (-6 % к стандарту).
Заключение. Применение метода кластерного анализа позволило систематизировать сорта сои по степени выраженности хозяйственно ценных параметров, сформировать шесть основных кластеров, наиболее схожих по комплексу изучаемых признаков, и провести их сравнительную оценку.
Полученные результаты свидетельствуют о перспективности использования в селекционных программах сортов из коллекции генетических ресурсов растений ВИР в качестве источников хозяйственно ценных признаков для повышения урожайности и качества семян сои в Сибирском регионе. В контрастных условиях зоны рискованного земледелия достоверно выше нового стандарта Сибириада была урожайность у сортов, имеющих оптимальную высоту стебля и уровень прикрепления нижних бобов: Персона [12] и Гармония [13] (ВНИИ сои, Россия), Антрацит (Украина). Выделены сорта по комплексу показателей: Россия - Осмонь [14] (ВНИИЗБК, лучше стандарта Сибирячка по четырем из семи признаков, представленных в таблице 2; Гармония (пять признаков); Канада - ОАС Vision и Пруденс (четыре признака).
Таблица 2
Характеристика лучших сортообразцов сои
Среднее за 2021-2023 гг.
Вегетационный период***, сут. Высота, см Урожайность, г/м2 Масса 1000 зерен,г
Название сорта / номер кластера Страна стебля прикрепления нижнего боба Белок, % Жир, %
Сибирячка, стандарт / 2 93 66 9 258 145 38 18
Сибириада, стандарт / 1 93 69 11* 327* 143 40* 19
Л 52/14 / 3 84* 52 5 216 161** 40* 17
Алтай / 3 93 63 10 234 128 39 17
Зуша / 2 Россия 94 67 11* 255 166* 38 17
Мезенка / 1 102 81** 11* 336* 120 36 19
Осмонь/1 99 79** 14* 342* 124 36 20*
Персона / 5 99 95** 11* 356** 126 36 17
Гармония/4 107 95** 11* 361** 167** 39* 17
Надежда / 4 104 83** 13** 398** 137 34 17
ОАС Vision / 1 Канада 103 81** 11* 334* 176** 39 17
Пруденс / 1 103 83** 11* 308* 165** 37 18
Антрацит / 5 Украина 102 77* 15** 352** 122 38 17
Дет / 2 107 70 11* 266 113 37 19
Припять / 1 Беларусь 105 72 7 346* 139 39 18
НСР05 - 9,6 1,3 25,3 14,1 1,9 1,5
* - достоверно лучше стандарта Сибирячка, ** - достоверно лучше стандарта Сибириада; *** - продолжительность вегетационного периода
Список литературы
1. Заостровных В.И., Кадуров А.А. Селекционная ценность исходного материала сои в условиях лесостепи Западной Сибири // Зернобобовые культуры - развивающееся направление в России: сб. мат-лов 1-го Междунар. форума. - Омск: Полиграфический центр КАН, 2016. - С. 44-49.
2. Тлеулина З.Т., Омельянюк Л.В., Кипшак-баева Г.А. Комплексная оценка сортов сои мировой селекции в условиях Северного Казахстана // Масличные культуры. - 2023. - Вып. 1 (193). - С. 26-32. DOI: 10.25230/2412-608X-2023-1-193-26-32.
3. Сеферова И.В., Перчук И.Н., Бойко А.П. Результаты изучения коллекционных образцов сои на Адлерской опытной станции ВИР в 2016-2018 гг. // Зернобобовые и крупяные культуры. - 2020. - № 3 (35). - С. 51-57. DOI: 10.24411/2309-348X-2020-11185.
4. Зинченко А.В., Лынник Д.А., Сидорик И.В., Дидоренко С.В. Изучение скороспелости
коллекционного материала сои в условиях Северного Казахстана // Зернобобовые и крупяные культуры. - 2022. - № 2 (42). - С. 33-40. DOI: 10.24412/2309-348X-2022-2-33-40.
5. Сеферова И.В. Соя в условиях северо-запада Российской Федерации // Масличные культуры. Науч.-тех. бюл. ВНИИМК. - 2016. -Вып. 3 (167). - С. 101-105.
6. Кодирова Г.А., Кубанкова Г.В., Литви-ненко О.В. Классификация сортов сои амурской селекции по биохимическим показателям методом кластеризации // Вестник КрасГАУ. -2022. - № 11. - С. 54-61. DOI: 10.36718/18194036-2022-11-54-61.
7. Мусинов К.К., Сурначев А.С. Изучение коллекционных образцов пшеницы мягкой озимой с использованием кластерного анализа и метода главных компонент // Достижения науки и техники АПК. - 2024. - Т. 38. - № 3. -С. 4-9. DOI: 10.53859/02352451-2024-38-3-4.
8. Klyuchko O.M. Cluster analysis in biotechnology // Biotechnologia Acta. - 2017. - V. 10. -No. 5. - P. 5-18.
9. Пашина Л.Л., Малашонок А.А. Оценка кластерного потенциала соевого подкомплекса Амурской области // Вестник Воронежского ГАУ. - 2017. - № 1 (52). - С. 199-206. DOI: 10.17238/issn2071-2243.2017.1.199.
10. Коллекция мировых генетических ресурсов зерновых бобовых ВИР: пополнение, сохранение и изучение / Под науч. ред. М.А. Вишняковой. 2-е изд. - СПб.: ВИР, 2018. - 143 с.
11. Доспехов Б.А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований). - М.: Агропромиздат, 1985. - 351 с.
12. Соя Гармония от ВНИИ сои: [Электронный ресурс]. - Главный сайт для агрономов России. - Режим доступа: https://glavag-ronom.ru/base/seeds/maslichnie-soya-garmoniya-vnii-soi-6907646?ysclid=m1t3c7mgqi199495997 (дата обращения 01.10.2024).
13. Соя Персона от ВНИИ сои: [Электронный ресурс]. - Главный сайт для агрономов России. - Режим доступа: https://glavag-ronom.ru/base/seeds/maslichnie-soya-persona-vnii-soi-9053050?ysclid=m1t3iill2r700346293 (дата обращения 01.10.2024).
14. Соя Осмонь: [Электронный ресурс]. -Официальный сайт Федерального научного центра зернобобовых и крупяных культур. -Режим доступа: https://vniizbk.ru/progress/vari-eties/13-soya/437-2019-12-30-07-30-10.html (дата обращения 01.10.2024).
References
1. Zaostrovnykh V.I., Kadurov A.A. Se-lektsionnaya tsennost' iskhodnogo materiala soi v usloviyakh lesostepi Zapadnoy Sibiri // Zernobobovye kul'tury - razvivayushcheesya napravlenie v Rossii: sb. mat-lov 1-go Mezhdunar. foruma. - Omsk: Poligraficheskiy tsentr KAN, 2016. - S. 44-49.
2. Tleulina Z.T., Omel'yanyuk L.V., Kip-shakbaeva G.A. Kompleksnaya otsenka sortov soi mirovoy selektsii v usloviyakh Severnogo Kazakhstana // Maslichnye kul'tury. - 2023. - Vyp. 1 (193). - S. 26-32.
3. Seferova I.V., Perchuk I.N., Boyko A.P. Rezul'taty izucheniya kollektsionnykh obraztsov soi na Adlerskoy opytnoy stantsii VIR v 2016-2018 gg. // Zernobobovye i krupyanye kul'tury. - 2020. - № 3 (35). - S. 51-57. DOI: 10.24411/2309-348X-2020-11185.
4. Zinchenko A.V., Lynnik D.A., Sidorik I.V., Didorenko S.V. Izuchenie skorospelosti kollektsionnogo materiala soi v usloviyakh Severnogo Kazakhstana // Zernobobovye i krupyanye kul'tury. -2022. - № 2 (42). - S. 33-40.
5. Seferova I.V. Soya v usloviyakh severo-zapada Rossiyskoy Federatsii // Maslichnye kul'tury. Nauch.-tekh. byul. VNIIMK. - 2016. - Vyp. 3 (167). - S. 101-105.
6. Kodirova G.A., Kubankova G.V., Litvinenko O.V. Klassifikatsiya sortov soi amurskoy selektsii po biokhimicheskim pokazatelyam metodom klasteri-zatsii // Vestnik KrasGAU. - 2022. - № 11. - S. 5461. DOI: 10.36718/1819-4036-2022-11-54-61.
7. Musinov K.K., Surnachev A.S. Izuchenie kollektsionnykh obraztsov pshenitsy myagkoy ozimoy s ispol'zovaniem klasternogo analiza i metoda glavnykh komponent // Dostizheniya nauki i tekhniki APK. - 2024. - T. 38. - № 3. - S. 4-9. DOI: 10.53859/02352451-2024-38-3-4.
8. Klyuchko O.M. Cluster analysis in biotechnology // Biotechnologia Acta. - 2017. - V. 10. - No. 5. - P. 5-18.
9. Pashina L.L., Malashonok A.A. Otsenka klaster-nogo potentsiala soevogo podkompleksa Amurskoy oblasti // Vestnik Voronezhskogo GAU. - 2017. - № 1 (52). - S. 199-206. DOI: 10.17238/issn2071-2243.2017.1.199.
10. Kollektsiya mirovykh geneticheskikh resursov zernovykh bobovykh VIR: popolnenie, sokhranenie i izuchenie / Pod nauch. red. M.A. Vishnyakovoy. 2-e izd. - SPb.: VIR, 2018. - 143 s.
11. Dospekhov B.A. Metodika polevogo opyta (s osnovami statisticheskoy obrabotki rezul'tatov issledo-vaniy). - M.: Agropromizdat, 1985. - 351 s.
12. Soya Garmoniya ot VNII soi: [Elektronnyy resurs]. - Glavnyy sayt dlya agronomov Rossii. -Rezhim dostupa: https://glavagronom.ru/base/seeds /maslichnie-soya-garmoniya-vniisoi-6907646?ysclid=m 1t3c7mgqi199495997 (data obrashcheniya 01.10.2024).
13. Soya Persona ot VNII soi: [Elektronnyy resurs]. -Glavnyy sayt dlya agronomov Rossii. - Rezhim dostupa: https://glavag-ronom.ru/base/seeds/maslich-nie-soya-persona-vnii-soi-9053050?ysclid=m1t3iill2r 700346293 (data obrashcheniya 01.10.2024).
14. Soya Osmon': [Elektronnyy resurs]. - Ofitsi-al'nyy sayt Federal'nogo nauchnogo tsentra zernobob-ovykh i krupyanykh kul'tur. - Rezhim dostupa: https://vniizbk.ru/progress/varieties/13-soya/437-2019 -12-30-07-30-10.html (data obrashcheniya 01.10.2024).
Сведения об авторах
Л.В. Омельянюк, гл. науч. сотр., д-р с.-х. наук, доцент
Ю.И. Ященко, мл. науч. сотр.
А.М. Асанов, вед. науч. сотр., канд. с.-х. наук
Получено/Received 07.10.2024
Получено после рецензии/Manuscript peer-reviewed 11.10.2024
Получено после доработки/Manuscript revised 17.10.2024 Принято/Accepted
31.10.2024 Manuscript on-line 25.12.2024
