Плодоводство и виноградарство Юга России, 2012, №16

СОДЕРЖАНИЕ 16 (4) (2012 год)

Агротехнологические приемы и способы повышения эффективности 

интенсификационных процессов в садоводстве и виноградарстве

1. Генетические ресурсы, сортоизучение, селекция

1.
Ройчев В. Селекционная ценность количественных признаков в F1 от 
комбинации скрещивания семенного и бессемянного сортов винограда

2.
Заремук Р.Ш., Богатырѐва С.В. Основные принципы оптимального 
подбора сортов сливы для интенсивных садов

3.
Алехина Е.М., Доля Ю.А. Особенности формирования элементов 
продуктивности у сортов черешни селекции СКЗНИИСиВ

3. Размножение и производство посадочного материала

4.
Алферов В.А., Ермоленко В.Г., Заерко Т.А., Тимошенко С.Е. 
Интенсивная технология размножения клоновых подвоев яблони

5.
Арестова Н.О. Регенерационная активность подвоев винограда при 
клональном микроразмножении

6.
Бунцевич Л.Л., Палецкая Е.Н., Костюк М.А., Медведева Н.И., 
Исследование эффективности антибиотиков и стерилизаторов нового 
поколения для подавления бактериальной и грибной контаминации среды 
и эксплантов

5.Общая агротехника (системы, технологии)

7.
Аполохов Ф.Ф. Выращивание черешни на штамбах вишни маголебской

8.
Желудков И.А., Косторнова О.В. Рост и плодоношение черешни 
и вишни на подвое ВСЛ-2 в Ставропольском крае

9.
Машева Л. Возможности повышения урожаев, качества и 
антиоксидантной активности винограда и вина путем использования 
фитогормонов

10.
Казиев М.-Р.А., Фейзуллаев Б.А., Агаханов А.Х. Использование
регуляторов роста на семенных сортах винограда селекции ДСОСВиО 
с целью получения бессемянных ягод

11.
Петров В.С., Кузнецов Г.Я., Панкин М.И. Перспектива использования 
новых рабочих органов сеялки для прямого посева семян трав 
в междурядья винограда

10. Управление качеством

12.
Бабенкова М.А., Христюк В.Т., Соболев Э.М. Особенности химического 
состава специальных красных виноматериалов, приготовленных из 
перспективных сортов винограда

13.
Агеева Н.М., Маркосов В.А., Ткаченко Д.Г. Исследование динамики 
активности ферментов при хересовании виноматериалов

11. Фитосанитарное состояние растений

14.
Попова В.П., Холод Н.А., Хилько Л.А., Ярошенко О.В. Питательный 
режим и устойчивость к корневым гнилям насаждений земляники 
интенсивного типа 

15. Экономика плодоводства и виноградарства

15.
Егоров Е.А., Юрченко Е.Г., Шадрина Ж.А., Кочьян Г.А. 
Эффективность экологизации производства в виноградарстве

УДК 634.8 : 631.52 
 
СЕЛЕКЦИОННАЯ ЦЕННОСТЬ 
КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ПРИЗНАКОВ  
В F1 ОТ КОМБИНАЦИИ СКРЕЩИВАНИЯ 
СЕМЕННОГО И БЕССЕМЯННОГО 
СОРТОВ ВИНОГРАДА 
 
Ройчев Венелин  
д-р с.-х. наук, профессор 
 
Аграрный Университет,  
Пловдив, Болгария  
 
Использована методика индивидуальной 
оценки фенотипической и генотипической  
селекционной ценности количественных  
признаков в F1 от комбинации скрещивания 
семенного и бессемянного сортов  
винограда. Установлено, что применение 
этой методики  позволяет проделать  
объективный отбор по показателям  
и признакам элитных сеянцев  
в соответствии с задачами селекционной  
программы. Балльные оценки  
соответствуют образованным классам,  
а за оптимальное значение можно  
принимать самое высокое или иное  
фенотипическое значение признака,  
позволяющее интерпретацию полученных 
экспериментальных данных в разных  
аспектах с точки зрения селекции. В целях 
создания комплексной агробиологической 
характеристики растений применялись  
корректирующие оценки и их  
соотношение в процентах к контролю. 
 
Ключевые слова: СОРТА ВИНОГРАДА, 
КОМБИНАЦИИ СКРЕЩИВАНИЯ,  
КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ПРИЗНАКИ,  
СЕЛЕКЦИОННАЯ ЦЕННОСТЬ,  
F1 ПОКОЛЕНИЕ 
 

UDС 634.8 : 631.52 
 
SELECTION VALUE OF  
QUANTITATIVE TRAITS IN F1  
PROGENY OF A HYBRID  
COMBINATION BETWEEN SEEDED 
AND SEEDLESS VINE CULTIVAR 
 
Roychev Venelin  
Dr. Sci. Agr., Рrofessor 
 
Agricultural University, 
Plovdiv, Bulgaria 
 
A method for individual evaluation of the 
phenotypic and genotypic selection  
significance of quantitative traits in F1  
progeny of a hybrid combination between  
a seeded and a seedless vine cultivar has been 
applied. It has been found that this method 
makes it possible to carry out the objective 
selection of elite seedlings based on indices 
and traits, according to the purposes of the 
selection programme. The rating grades  
correspond to the formed classes, and the 
highest or another phenotypic value of the 
trait can be adopted as optimal, which allows 
the interpretation of the obtained  
experimental data in the different selection 
aspects. Corrected grades and their  
percentage ratio towards the standard are 
used for complex agrobiological  
characterization of plants. 
 
 
 
 
Key words: VINE VARIETIES, HYBRID 
COMBINATION, QUANTITATIVE 
TRAITS, SELECTION VALUE,  
F1 PROGENY 
 

 
Введение. Наличие специфических биологических особенностей у 

сортов винограда ограничивает возможности применения известных в на
учной литературе методов исследования генотипа и генотипически
средовой изменчивости хозяйственно ценных количественных признаков, 

связанных с отбором. Для повышения эффективности этого процесса важ
ным условием является проведение объективного анализа их  агробиоло
гического потенциала. Влияние на отбор оказывает и эффект взаимодейст
вия генотип-среда, данные исследования которого по годам показывают 

генетическую стабильность этого признака.  

Существуют разные методы характеристики этого эффекта, но прак
тически ценными являются в основном те, которые связаны с определени
ем фенотипических значений исследуемых признаков [1, 2, 3].  

Целью настоящего исследования является разработка примерной ме
тодики характеристики основных элементов, дающих оценку индивиду
альной фенотипической, генотипической и генотип-средовой изменчиво
сти хозяйственно ценных количественных признаков в F1 от комбинаций 

скрещивания семенных и бессемянных сортов винограда. 

Объекты и методы исследований. В экспериментальной работе ис
пользованы данные гибридологического анализа, проводимого в течение 

четырехлетнего периода на 20 сеянцах из F1 от комбинации скрещивания 

семенного и бессемянного сортов винограда – Армира х Русалка 1.  

В испытание были включены следующие количественные признаки:  

I. – период распускания почек – техническая спелость (в сутках);  

II. – масса грозди (g);                        III. – масса ягоды (g);  

IV. – сахаристость (%);                     V. – кислотность (g/dm3) и 

      биометрические показатели: Kd, Kgd, Kc/g, b.  

Фенотипические значения этих признаков выражены среднеарифме
тическим по средам (годам) и за период испытания всех сеянцев винограда 

данной популяции.  

Была использована математическая модель: 

P=m+ej+di+gdi, 

где m – среднее значение признака у подопытных сеянцев по годам, 

обусловливающее генетический потенциал популяции;  

ej – индекс среды – аддитивные эффекты генов, которые               

      являются одинаковыми для всех генотипов по средам;  

di – аддитивные эффекты генов отдельных растений;  

gdi – эффект взаимодействия генотип-среда [4-7].  

Эффекты на ej, di и gdi являются зафиксированными, поэтому Σej=0, 

Σdi=0 и Σgdi=0. Показатель di выявляет характеристику различий в геноти
пических значениях отдельных индивидов по отношению к m, принятому 

за контроль (St) и служащему основой при сравнении их селекционной 

ценности. Этот коэффициент выражается и относительной величиной di по 

отношению к контролю St=m индексом 
(
)
[
]
100
)
100
).
/
−
=
m
x
Kd
i
i
, где показы
вается в процентах, превышает показатель di контроль или нет.  

По значениям di для каждого признака отдельные сеянцы в комбина
ции скрещивания располагаются по ранжиру в нарастающем или убываю
щем порядке в зависимости от их селекционной ценности. 

Эффект генов, взаимодействующих со средой, отмеченный показате
лем gdi, подвергался анализу в двух направлениях – оценка генов, взаимо
действующих со средой, по каждому сеянцу и его влияние на фенотипиче
ские значения признаков [8-11]. Он представляется отношением в процен
тах вариансы σ2gd или VCgd% к суммарному значению всех растений, вы
раженному коэффициентом Kgd=(VCgd%/ΣVCgd%).100. Чем ниже его  

значения, тем выше селекционная ценность и наоборот, что дает возмож
ность их ранжировки.  

Произведена оценка влияния показателя gd на фенотипические 

значения признака по средам и на его стабилизующий и дестабилизующий 

эффект. За контроль (St) применяли VCej%, у которого вариабельность 

формируется только показателем еj, а различия между VCxi% и VCej% пре
доставляют очень хорошую характеристику, выраженную коэффициентом 

Кс/g =(VCxi%/VCxj%)-1, учитывающим, на сколько единиц по отношению к 

контролю отдельные сеянцы обладают более сильной или слабой вариа
бельностью, позволяющей их построение по ранжиру. Когда Кс/g<1, гены, 

взаимодействующие со средой, оказывают стабилизующий эффект, что яв
ляется благоприятным для селекции, а при Кс/g>1 – наоборот.  

В области селекции для оценки эффекта взаимодействия генотип
среда применяется коэффициент регрессии bxi/ej по методу Eberhard, Russel 

[12]. При bxi/ej=1 генотипы стабильные, а когда bxi/ej>±1 – неустойчивые. 

Малые значения ±bxi/ej коррелируют с более слабой теоретической вариа
бельностью и обусловливают более высокую селекционную ценность и на
оборот, что также дает возможность ранжирования отдельных растений.  

Математические способы обработки вышеуказанных показателей 

можно продемонстрировать путем примерного модельного опыта, вклю
чающего выборки из пяти сеянцев винограда поколения F1 от скрещивания 

сортов А х В по количественному признаку (х) в течение четырехлетнего 

периода (табл. 1).  

 

m
x
d
i
i
−
=
 (d1=22,0-25,8=-3,8)    

m
x
е
j
j
−
=
 (І год. еІ=26,6-25,8=0,8) 

gdi=xij-ej-di-m  
(P1,gd=17,0-0,8-(-3,8)-25,8=-5,8) 

Kdi=[(22,0:25,8).100)-100]=-14,73 

739
,
10
1
4
:)
4
88
2282
(
)1
(:)
(

2
2
1
=
−
−
=
−
Σ
−
Σ
=
n
n
x
x
k
i
σ
 

%
81
,
48
100
).
22
:
739
,
10
(
100
).
/
(
%
=
=
=
ix
x
VCx
σ
 

76
,2
1
)
99
,
12
:
81
,
48
(
1
%)
/
%
(
/
=
−
=
−
=
j
i
x
VC
VCx
g
Kc
 

)1
(:
2
−
Σ
=
n
gd
gd
σ
 

Kgd=(VCgd/ΣVCgd).100=(40,01:124,35).100=32,18 

VCgd%=
%
01
,
40
100
).
0,
22
:
803
,8
(
100
).
/
(
=
=
ix
gd
σ
 

;
/
.
/
2
j
j
i
j
i
e
e
x
e
bx
Σ
=
 
92
,
39
1
1
=
Σ e
x
 
68
,
33
3
)
8,4
(
0,1
8,0
2
2
2
2
2
=
+
−
+
+
=
Σ
je
 
 

185
,1
68
,
33
:
92
,
39
/
=
=
j
i e
bx
 

Таблица 1 – Примерный модельный опыт – результаты фенотипических и генотип-средовых показателей 
 

Сеянцы Показатели
І г. 
ІІ г. 
ІІІ г. 
ІV г. 
ix  
di 
Kdi 
σ  
VC%

Kc/g 

Kgd 

j
i
x
bx /
 

х1 
17 
18 
15 
38 
22,0 
-3,8 
-14,73 
10,739 48,81
2,76 
1,185 
1 

gd1 
-5,80 
-5,00 
-2,20 13,00 
- 
- 
- 
8,803 
40,01
32,18 
 

x2 
27 
32 
25 
18 
25,5 
-0,3 
-1,16 
5,812 
22,75
0,75 
-0,368 
2 

gd2 
0,70 
5,50 
4,30 -10,50
- 
- 
- 
7,291 
28,57
22,99 
 

x3 
14 
12 
15 
18 
14,75
-11,05 
-42,83 
2,500 
16,95
0,30 
0,154 
3 

gd3 
-1,55 
-3,75 
5,05 
0,25 
- 
- 
- 
3,740 
25,38
20,41 
 

x4 
35 
30 
20 
38 
30,75
4,95 
19,19 
7,890 
25,66
0,98 
2,256 
4 

gd4 
3,45 
-1,75 
-5,95 
4,25 
- 
- 
- 
4,78 
15,53
12,49 
 

x5 
40 
42 
30 
32 
36,00
10,20 
39,53 
5,888 
16,36
0,26 
0,772 
5 

gd5 
3,20 
5,00 
-1,20 
-7,0 
- 
- 
- 
5,34 
14,84
11,93 
 

jx
Σ
 
133 
134 
105 
144 
- 
- 
- 
- 
- 
- 
- 

jx  
26,6 
26,8 
21,0 
28,8 
25,8 
- 
- 
3,351 
12,99
- 
- 

 

ej 
0,8 
1,0 
-4,8 
3,0 
- 
- 
- 
3,351 
- 
- 
- 

 

 
 
 
 
 
 
 
ΣVCgd% = 124,33 

Для выявления степени селекционной ценности генетическим пока
зателям и признакам проставлялись балльные оценки (БО) с помощью ко
эффициентов Kd, Kgd, Kc/g и их группировки в 10 классов. Для сравнения 

использовалось одинаковое число классов и балльных оценок – от 1 до 10, 

по всем признакам и показателям. Промежуток между классами вычисляли 

по формуле λ=(xmax - xmin)/K (число классов), причем низкая граница на 1 

класс определялась по формуле χH = xmin – λ /2 [13].  

Оценка максимального эффекта по отдельным показателям опреде
лялась в зависимости от хозяйственной ценности признака, в соответствии 

с программой селекции. Все значения промежутков между классами, нахо
дящиеся выше или ниже присвоенной БО=10 , характеризуются более низ
кими балльными оценками в  соответствии с созданной модельной схемой 

(табл. 2).  

 
Таблица 2 – Шкала определения основных балльных оценок  
по показателям в зависимости от их селекционной ценности 
 
Класс 
Промежуток между 
классами 
Maксимальная балльная оценка по классам 

I 
II 
III 
IV 
V 
VI 
VII
VIII 
IX 
X 
XI 
XII

1 
-3,7 - (-2,90) 
1 
2 
3 
4 
5 
6 
7 
8 
9 
10 

2 
-2,89 - (-2,09) 
2 
3 
4 
5 
6 
7 
8 
9 
10 
9 

3 
-2,08 - (-1,28) 
3 
4 
5 
6 
7 
8 
9 
10 
9 
8 

4 
1,27 - (-0,47) 
4 
5 
6 
7 
8 
9 
10 
9 
8 
7 

5 
-0,46 - 0,34 
5 
6 
7 
8 
9 
10 
9 
8 
7 
6 

6 
0,36 - 1,15 
6 
7 
8 
9 
10 
9 
8 
7 
6 
5 

7 
1,16 - 1,96 
7 
8 
9 
10 
9 
8 
7 
6 
5 
4 

8 
1,97 - 2,77 
8 
9 
10 
9 
8 
7 
6 
5 
4 
3 

9 
2,78 - 3,58 
9 
10 
9 
8 
7 
6 
5 
4 
3 
2 

10 
3,59 - 4,39 
10 
9 
8 
7 
6 
5 
4 
3 
2 
1 

 
 
Если по первому признаку среднее значение у сеянца № 4 = 145,2 су
ток, а среднее по признаку 
jx =147,4 суток, то коэффициент Kd%=[(145,2 : 

147,4). 100]–100 = -1,49. Это значение попадает в класс 3 и получает БО=10 

в столбце X, в котором размещаются оценки всех растений по этому при

знаку, исходя из значений Kd%, соответствующих промежутку между 

классами: сеянец № 1 с Kd% = -2,39 попадает в класс 2 с БО = 9, а сеянец 

№ 11 с Kd% = 1,97 – в класс 8 с БО = 5.  

Полная оценка селекционной ценности по показателям и отдельным 

признакам предполагает и их ранжировку по коэффициенту массы, значе
ния которого варьируют в пределах от 1 до 0,1. Основная балльная оценка, 

полученная с учетом Kd, Kgd, Kc/g и b, умножается поочередно на коэф
фициенты испытуемых показателей и признаков.  

Корректирующие БО по сеянцам сгруппировали сначала по показа
телям и признакам. Комплексная оценка для отдельного сеянца образовы
валась из средних значений всех признаков, после чего совершалась их 

индивидуальная ранжировка по баллу. Средние балльные оценки и их 

варьирование для каждого сеянца представлялись дифференцированно по 

признакам и показателям. В целях выявления потенциальных возможно
стей отдельных сеянцев по отношению к контролю проводился анализ раз
личий между теоретически возможными средними оценками по признакам 

и показателям и реально полученными балльными оценками. За макси
мальную балльную оценку (10) приняты значения от 0 до ±0,2, а для (1) 

±1,8 до 2,0.  

В качестве коэффициентов селекционной значимости использова
лись значения Kd=1, Kgd=0,4, Kc/g=0,3 и b=0,2, а по признакам: І=0,6, ІІ=1, 

ІІІ=1, ІV=0,8 и V=0,7. Корректирующие балльные оценки получались ум
ножением основной балльной оценки на коэффициенты селекционной зна
чимости признака и показателя – для І признака Kd=1.0,6=0,6; 

Kgd=0,4.0,6=0,24; Kс/g=0,3.0,6=0,18 и 0,2.0,6=0,12: 

Признак 
Kd 
Kgd 
Kc/g 
b 

І 
0,6 
0,24 
0,18 
0,12 

ІІ 
1,0 
0,40 
0,3 
0,2 

ІІІ 
1,0 
0,40 
0,3 
0,2 

ІV 
0,8 
0,32 
0,24 
0,16 

V 
0,7 
0,28 
0,21 
0,14 

При получении максимальных значений по всем показателям экспе
риментальные корректирующие балльные оценки сравниваются с теорети
чески ожидаемыми и служат контролем (St). Представленные таким обра
зом корректирующие балльные оценки были подвержены анализу по при
знакам, показателям, в среднем по отдельным сеянцам, и выявили потен
циальные агробиологические возможности опытных растений.  

На основании средних значений исследуемых признаков по сеянцам 

и показателей Kd, Kgd, Kc/g, b определялись основные балльные оценки, 

за исключением корректирующих, с учетом коэффициентов селекционной 

значимости. Вычислялись и корректирующие балльные оценки по всем 

признакам и показателям.  

Селекционная ценность охарактеризована дифференцированно и в 

среднем по показателям для отдельных признаков и для комплексной 

балльной оценки каждого сеянца, по которой они выстраиваются по ран
жиру. Вычислялись и средние квадратные отклонения VСБ% и процентное 

соотношение комплексных оценок по сеянцам к контролю (St).  

Признак 
Kd 
Kgd 
Kc/g 
b 
Всего 
В среднем 

І 
6 
2,4 
1,8 
1,2 
11,4 
2,85 

ІІ 
10 
4,0 
3,0 
2,0 
19,0 
4,75 

ІІІ 
10 
4,0 
3,0 
2,0 
19,0 
4,75 

ІV 
8 
3,2 
2,4 
1,6 
15,2 
3,80 

V 
7 
2,8 
2,1 
1,4 
13,3 
3,325 

Всего 
41 
16,4 
12,3 
8,2 
77,7 
19,475 

В среднем 
8,2 
3,28 
2,46 
1,6 
15,58 
3,895 

 
Для оценки эффекта отдельных показателей на селекционную цен
ность балльные оценки каждого сеянца представляются средним значени
ем четырех показателей. Их вариабельность выражается средним квадрат
ным отклонением и VСБ%. Рассчитывались и отношения в процентах 

балльных оценок показателей к контролю.  

Обсуждение результатов. Относительно высокими селекционными 

значениями комплексной балльной оценки (от 2,31 до 3,0) отличились се
янцы № 13, 18, 12, 16, 19 и 14, что подтверждается и их процентным соот
ношением к контролю (St) – от 59,3 % до 77,0 % (табл. 3).  

У сеянцев № 13 и 12 выявлена высокая селекционная ценность по 

признакам масса грозди и масса ягоды. У сеянца № 13 процентное отно
шение балльных оценок к оценкам контроля (St) равняется 89,5 % и 85,9 % 

по массе грозди и массе ягоды и 64,2 % и 84,2 % по сахаристости и ки
слотности (табл. 4).  

Период распускания почек – техническая спелость у обоих сеянцев 

короткий (1,44 и 1,28) и обусловливает раннеспелость винограда. У этих 

двух сеянцев обнаружены высокие агробиологические потенциальные 

возможности. Вариабельность балльных оценок по признакам – 39,1 % и 

60,3 %, что свидетельствует о более высокой стабильности сеянца № 13.  

Период распускания почек – техническая спелость у сеянца № 18 бо
лее длительный и отличается высокой стабильностью признаков 

VСБ=24,2%. Сеянцы № 9, 17 и 1 характеризуются относительно высокими 

селекционными значениями по признакам масса грозди и масса ягоды и 

отличным соотношением сахаристости и кислотности. Варьирование 

балльных оценок по признаку период распускания почек – техническая 

спелость также необходимо учитывать при осуществлении отбора в соот
ветствии с заданием селекции. 

Группировка балльных оценок для каждого из сеянцев винограда под 

№ 13, 18, 12, 16, 19 и 14 только по показателям Kd, Kgd, Kc/g и b дает ха
рактеристику эффекту аддитивного параметра и его взаимодействию со 

средой (табл. 5, 6). В итоге, их балльные оценки находятся в пределах от 

3,92 до 6,02, что подтверждает их высокую ценность для селекции. Коэф
фициенты Kgd, отражающие эффекты аддитивного параметра, взаимодей
ствующего со средой, находятся в пределах от 1,98 до 2,99.