ovoshchiОвощи РоссииVegetable crops of Russia2072-91462618-7132Федеральный научный центр овощеводства10.18619/2072-9146-2021-3-44-48ovoshchi-1762Research ArticleСЕЛЕКЦИЯ И СЕМЕНОВОДСТВО СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ РАСТЕНИЙBREEDING AND SEED PRODUCTION OF AGRICULTURAL CROPSЦифровая морфометрия семян луковых культурDigital morphometry of onion seedshttps://orcid.org/0000-0001-9323-7741МусаевФ. Б.MusaevF. B.

Фархад Багадыр оглы Мусаев – доктор сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник Лабораторно-аналитического и испытательного отдела

143072, Московская область, Одинцовский район, п. ВНИИССОК, ул. Селекционная, д. 14

Farkhad B. Musaev – Doc. Sci. (Agriculture), Senior Researcher

14, Selectsionnaya str., VNIISSOK, Odintsovo district, Moscow region, 143072

musayev@bk.ruhttps://orcid.org/0000-0001-7326-2157ИвановаМ. И.IvanovaM. I.

Мария Ивановна Иванова – доктор сельскохозяйственных наук, профессор РАН, зав. лабораторией селекции и семеноводства зеленных культур

140153, Московская область, Раменский район, д. Верея, стр. 500

Maria I. Ivanova – Doc. Sci. (Agriculture), Chief Researcher of the Department of Selection and eed Production, prof. RAS

500, Vereya village, Ramenskoe district, Moscow region, 140153

ivanova_170@mail.ruПрияткинН. С.PriyatkinN. S.

Николай Сергеевич Прияткин – кандидат технических наук, старший научный сотрудник, зав сектором биофизики растений

195220, Санкт-Петербург, Гражданский просп., д. 14

Nikolay S. Priyatkin – Cand. Sci. (Engineering), Senior Researcher, Head of the Plant Biophysics Sector

14, Grazhdanskiy pr., St.-Petersburg, 195220

prini@mail.ruКузнецС. В.KuznetsS. V.

Сергей Васильевич Кузнец – директор

190121, Санкт-Петербург, ул. Александра Блока, 5

Sergey V. Kuznets – Director

5, Alexander Blok st., St. Petersburg, 190121

dir@argussoft.orgФедеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный научный центр овощеводства" (ФГБНУ ФНЦО)РоссияFederal State Budgetary Scientific Institution Federal Scientific Vegetable Center (FSBSI FSVC)Russian FederationВсероссийский научно-исследовательский институт овощеводства – филиал Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный научный центр овощеводства» (ВНИИО – филиал ФГБНУ ФНЦО)РоссияAll-Russian Scientific Research Institute of Vegetable Growing – branch of FSBSI “Federal Scientific Vegetable Center”Russian FederationФГБНУ «Агрофизический научно-исследовательский институт» (ФГБНУ АФНИИ)РоссияAgrophysical Research InstituteRussian FederationООО «АргусСофт»РоссияArgusSoft LLCRussian Federation202126062021034448Copyright © Мусаев Ф.Б., Иванова М.И., Прияткин Н.С., Кузнец С.В., 20212021Мусаев Ф.Б., Иванова М.И., Прияткин Н.С., Кузнец С.В.Musaev F.B., Ivanova M.I., Priyatkin N.S., Kuznets S.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vegetables.su/jour/article/view/1762Актуальность

Актуальность. Одним из главных вопросов в растениеводстве остается качество высеваемых семян. Овощные растения в период генеративного развития требовательны к условиям свето-, теплообеспеченности, однако условия большинства регионов нашей страны не могут отвечать этим требованиям. Послеуборочная доработка и предпосевная обработка семян также проводятся не на должном уровне. Отсутствуют надежные информативные инструментальные методы анализа качества семян. Сотрудниками ФГБНУ ФНЦО, Агрофизического НИИ и ООО «Аргус-Био» ведется разработка метода цифровой морфометрии семян овощных культур.

Методика

Методика. Материалом для исследований явились семена различных образцов разновидностей рода Allium: Allium cristophii Trautv., Allium schoenoprasum L., Allium fistulosum L. Цифровые изображения семян были получены с использованием планшетного сканера HP Sсanjet 200, формат сохраняемых файлов BMP, TIFF, JPG, разрешение 600 DPI. Морфометрический анализ цифровых сканированных изображений семян был выполнен на базе Агрофизического НИИ с использованием серийного программного обеспечения «Argus-BIO», производства ООО «Аргус Софт», г. Санкт-Петербург.

Результаты

Результаты. Анализ цветовых характеристик семян (величины цветовых составляющих по модели RGB) Allium cristophii Trautv. выявил статистически значимое снижение показателей по всем цветовым каналам в ряду от нижнего яруса – верхнему, что является показателем разного уровня вызреваемости. Семена различных образцов Allium schoenoprasum L. по размеру (площадь проекции) значительно варьировали в пределах вида от 2,39 до 3,06 мм2 , по форме они также оказались не выровненными: эллиптические с фактором удлиненности от 1,99 до 2,21 относительных единиц. Анализ морфометрических параметров семян сортов Allium fistulosum L. позволил выделить влияние природных и генетических факторов на эти параметры: фактор года оказывал существенное влияние (от 43,5% до 45,4%), фактора сорта – от 39,5% до 43,2%, на основные морфометрические параметры семян. Итак, представлен новый подход к анализу качества семян, включающий в себя оперативную цифровую морфометрию, моделирование данных и их интеграцию со стандартными тестами ISTA.

Relevance

Relevance. One of the problematic issues in crop production remains the quality of sown seeds. Vegetable plants during the period of generative development are demanding to the conditions of light and heat supply, but the conditions of most regions of our country cannot meet these requirements. Post-harvest refinement and pre-treatment of seeds is also not carried out at the proper level. There are no reliable informative tools for analyzing seed quality. Employees of the FSBSI FSVC, Agrophysical Research Institute and Argus-Bio LLC are developing a method of digital morphometry of vegetable seeds.

Methods

Methods. The material for the studies was the seeds of various samples of varieties of the genus Allium: Allium cristophii Trautv., Allium schoenoprasum L., Allium fistulosum L. Digital images of seeds were obtained using the HP Scanjet 200 tablet scanner, BMP, TIFF, JPG save file format, 600 DPI resolution. Morphometric analysis of digital scanned images of seeds was carried out on the basis of the Agrophysical Research Institute using the serial software Argus-BIO, manufactured by Argus Soft LLC, St. Petersburg.

Results

Results. Analysis of the color characteristics of seeds (values of color components according to the RGB model) Allium cristophii Trautv. revealed a statistically significant decrease in all color channels in the row from the lower tier – the upper, which is an indicator of different levels of maturity. Seeds of various samples of Allium schoenoprasum L. in size (projection area) varied significantly within the species from 2.39 to 3.06 mm2 , in shape they also turned out to be unaligned: elliptical with an elongation factor of 1.99 to 2.21 relative units. Analysis of morphometric parameters of seeds of varieties Allium fistulosum L. made it possible to distinguish the influence of natural and genetic factors on these parameters: the factor of the year had a significant effect (from 43.5% to 45.4%), the factor of the variety – from 39.5% to 43.2%, on the main morphometric parameters of seeds. So, a new approach to seed quality analysis is presented, which includes rapid digital morphometry, data modeling and their integration with standard ISTA tests.

качество семянцифровая морфометрияморфометрические параметры семянразмер семянокруглостьудлиненностьцветовые признаки семянseed qualitydigital morphometryseed morphometric parametersseed sizeroundnesselongationseed color featuresАвторы выражают благодарность доктору сельскохозяйственных наук, заведующему лабораторией семеноведения ВНИИО – филиала ФНЦО Бухарову Александру Федоровичу за методическую помощь и Щукиной Полине Алексеевне, инженеру сектора биофизики растений Агрофизического НИИ за участие в экспериментальной части работы.The authors express their grati- tude to the Alexander F. Bukharov, Doc. Sci., Head of the Laboratory of seed science of the All-Russian Scientific Research Institute of Vegetable Growing – branch of FSBSI “Federal Scientific Vegetable Center”, for methodological assistance and Polina A. Shchukina, engineer of the plant biophysics sector of the Agrophysical Research Institute for participation in the experimental part of the work.ReferencesПивоваров В.Ф., Мусаев Ф.Б. Эколого-географическая направленность семеноводства овощных культур. Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2017;(67):185-189. http://proceedings.kubsau.ru/issue/2017/67/185-189Pivovarov V.F., Musaev F.B. Ecological and geographical focus of vegetable seed production. Proceedings of the Kuban State Agrarian University. 2017;(67):185-189. (In Russ.) http://proceedings.kubsau.ru/issue/2017/67/185-189Макрушина Е.М., Залевская И.Н. Биохимические основы прорастания и формирования семян. Науковi працi Пiвденного фiлiалу НУБiП Украiни «КАТУ». 2008;(107):174–180.Makrushina E.M., Zalevskaya I.N. Biochemical bases of germination and seed formation. Naukovi pratsi Pivdennogo branch of NUBiP of Ukraine "KATU". 2008;(107):174-180. (In Russ.)Макрушин Н.М., Макрушина Е.М., Шабанов Р.Ю. Семеноводство. Симферополь: Ариал, 2012. 564 с.Makrushin N.M., Makrushina E.M., Shabanov R.Yu. Seed growing. Simferopol: Arial, 2012. 564 p. (In Russ.)Строна И.Г. Семеноведение полевых культур. М.: Колос, 1966. 463 с.Strona I.G. Seed study of field crops. Moscow: Kolos, 1966. 463 p. (In Russ.)Granitto P.M., Verdes P.F., and Ceccatto H.A. Large-scale investigation of weed seed identification by machine vision. Comput. Electron. Agric. 2005;(47):15–24. https://doi.org/10.1016/j.compag.2004.10.003Granitto P.M., Verdes P.F., and Ceccatto H.A. Large-scale investigation of weed seed identification by machine vision. Comput. Electron. Agric. 2005;(47):15–24. https://doi.org/10.1016/j.compag.2004.10.003Pourreza A., Pourrezab H., Abbaspour-Farda M.H., Sadrniaa H. Identification of nine Iranian wheat seed varieties by textural analysis with image processing. Comput. Electron. Agric. 2012;(83):102–108. https://doi.org/10.1016/j.compag.2012.02.005Pourreza A., Pourrezab H., Abbaspour-Farda M.H., Sadrniaa H. Identification of nine Iranian wheat seed varieties by textural analysis with image processing. Comput. Electron. Agric. 2012;(83):102–108. https://doi.org/10.1016/j.compag.2012.02.005Tanabata T., Shibaya T., Hori K., Ebana K., Yano M. Smart Grain: high-throughput phenotyping software for measuring seed shape through image analysis. Plant Physiol. 2012;(4):1871–1880. https://doi.org/10.1104/pp.112.205120Tanabata T., Shibaya T., Hori K., Ebana K., Yano M. Smart Grain: high-throughput phenotyping software for measuring seed shape through image analysis. Plant Physiol. 2012;(4):1871–1880. https://doi.org/10.1104/pp.112.205120Herridge R.P., Day R.C., Baldwin S., Macknight R.C. Rapid analysis of seed size in Arabidopsis for mutant and QTL discovery. Plant Methods. 2011;(7):3. https://doi.org/10.1186/1746-4811-7-3Herridge R.P., Day R.C., Baldwin S., Macknight R.C. Rapid analysis of seed size in Arabidopsis for mutant and QTL discovery. Plant Methods. 2011;(7):3. https://doi.org/10.1186/1746-4811-7-3Whan A.P., Smith A.B., Cavanagh C.R., Ral J.P.F., Shaw L.M., Howitt, C.A.. Grain Scan: a low cost, fast method for grain size and colour measurements. Plant Methods. 2014;(10):1. https://doi.org/10.1186/1746-4811-10-2310.4225/08/536302C43FC28Whan A.P., Smith A.B., Cavanagh C.R., Ral J.P.F., Shaw L.M., Howitt, C.A.. Grain Scan: a low cost, fast method for grain size and colour measurements. Plant Methods. 2014;(10):1. https://doi.org/10.1186/1746-4811-10-2310.4225/08/536302C43FC28Bai X.D., Cao Z.G., Wang Y., Yu Z.H., Zhang X.F., Li C.N. Crop segmentation from images by morphology modeling in the CIE L∗a∗b color space. Comput. Electron. Agric. 2013;(99):21–34. https://doi.org/10.1016/j.compag.2013.08.022Bai X.D., Cao Z.G., Wang Y., Yu Z.H., Zhang X.F., Li C.N. Crop segmentation from images by morphology modeling in the CIE L∗a∗b color space. Comput. Electron. Agric. 2013;(99):21–34. https://doi.org/10.1016/j.compag.2013.08.022Мусаев Ф.Б. Научно-практические аспекты совершенствования контроля качества семян овощных культур. 2018. 479 с.Musaev F.B. Scientific and practical aspects of improving the quality control of vegetable seeds. 2018. 479 p. (In Russ.)Мусаев Ф.Б., Харченко В.А., Антошкина М.С. Инструментальнобиофизический метод оценки качества семян зеленных овощных культур. Овощи России. 2019;(3):40-44. https://doi.org/10.18619/2072-9146-2019-3-40-44Musaev F.B., Kharchenko V.A., Antoshkina M.S. Instrumental and biophysical method of evaluation test of seeds of green vegetable cultures. Vegetable crops of Russia. 2019;(3):40-44. (In Russ.) https://doi.org/10.18619/2072-9146-2019-3-40-44Musaev F.B., Priyatkin N.S., Ivanova M.I., Shchukina P.A., Jafarov I.H., Nowar M. Geometrical parameters and colour index of chive (Allium schoenoprasum) seed. Research on Crops. 2020;21(4):775-782. https://doi.org/10.31830/2348-7542.2020.119Musaev F.B., Priyatkin N.S., Ivanova M.I., Shchukina P.A., Jafarov I.H., Nowar M. Geometrical parameters and colour index of chive (Allium schoenoprasum) seed. Research on Crops. 2020;21(4):775-782. https://doi.org/10.31830/2348-7542.2020.119Kapadia V.N., Sasidharan N. and Patil К. Seed Image Analysis and Its Application in Seed Science Research. Advances in Biotechnology and Microbiology. November 2017;7(2):1-3. https://doi.org/10.19080/AIBM.2017.07.555709.Kapadia V.N., Sasidharan N. and Patil К. Seed Image Analysis and Its Application in Seed Science Research. Advances in Biotechnology and Microbiology. November 2017;7(2):1-3. https://doi.org/10.19080/AIBM.2017.07.555709.Cicero S., van der Schoor R., Jalink H. Use of chlorophyll fluorescence sorting to improve soybean seed quality. Revista Brasileira de Semente. 2009;31(4):145-151.Cicero S., van der Schoor R., Jalink H. Use of chlorophyll fluorescence sorting to improve soybean seed quality. Revista Brasileira de Semente. 2009;31(4):145-151.Dong Y., Cheng Z., Meng H., Liu H., Wu C., Khan A.R. The effect of cultivar, sowing date and transplant location in field on bolting of Welsh onion (Allium fistulosum L.). BMC Plant Biology. 2013;(13):154. http://www.biomedcentral.com/1471-2229/13/154Dong Y., Cheng Z., Meng H., Liu H., Wu C., Khan A.R. The effect of cultivar, sowing date and transplant location in field on bolting of Welsh onion (Allium fistulosum L.). BMC Plant Biology. 2013;(13):154. http://www.biomedcentral.com/1471-2229/13/154Wang D., Gao J., Liu G. General situation of Allium crops in China. Acta Hort. 2005;(688):327–332.Wang D., Gao J., Liu G. General situation of Allium crops in China. Acta Hort. 2005;(688):327–332.Abideen M.Z., Gopikumar K., Jamaludheen V. Effect of seed character and its nutrient content on vigour of seedlings in Pongamia pinnata and Tamarindas indica. My Forest, 1993;(29):225-230.Abideen M.Z., Gopikumar K., Jamaludheen V. Effect of seed character and its nutrient content on vigour of seedlings in Pongamia pinnata and Tamarindas indica. My Forest, 1993;(29):225-230.Liu S., He H., Feng G. Effects of nitrogen and sulphur interaction on growth and pungency of different pseudostem types of Chinese spring onion (Allium fistulosum L.). Sci. Hort. 2009;(121):12–18.Liu S., He H., Feng G. Effects of nitrogen and sulphur interaction on growth and pungency of different pseudostem types of Chinese spring onion (Allium fistulosum L.). Sci. Hort. 2009;(121):12–18.Storck J.L., Böttjer R., Vahle D., Brockhagen B., Grothe T., Dietz K.- J., Rattenholl,A., Gudermann F., Ehrmann A. Seed Germination and Seedling Growth on Knitted Fabrics as New Substrates for Hydroponic Systems. Horticulturae. 2019;(5):73. https://doi.org/10.3390/horticulturae5040073Storck J.L., Böttjer R., Vahle D., Brockhagen B., Grothe T., Dietz K.- J., Rattenholl,A., Gudermann F., Ehrmann A. Seed Germination and Seedling Growth on Knitted Fabrics as New Substrates for Hydroponic Systems. Horticulturae. 2019;(5):73. https://doi.org/10.3390/horticulturae5040073

The authors declare that there are no conflicts of interest present.