QTL анализ и управление продуктивностью растений в системе точного земледелия

Современные технологии возделывания сельскохозяйственных культур достигли пределов «насыщения» как в экологическом (загрязнение природной среды, подавление механизмов ее саморегулирования), энергетическом (экспоненциальный рост затрат невосполнимой энергии на каждую дополнительную единицу продукции), так и в продукционном. В этой связи все большее значение в обеспечении устойчивого роста урожайности возделываемых форм растений приобретают факторы внешней среды (воздушная засуха, морозы, активные температуры и т.д.), оптимизировать которые невозможно. В последние десятилетия все больше внимания уделяется техногенным и биологическим системам земледелия, основанным экологизации и биологизации интенсификационных процессов адаптивного растениеводства. Такими подходами является система точного земледелия (ТЗ) и QTL анализ. Использование этих подходов позволяет не только обеспечить устойчивый рост урожайности за счет совокупного использования преимуществ точного земледелия и молекулярно-генетической оценки, включая создание новых форм и сортов отзывчивых на агроприемы ТЗ, но и нивелировать отрицательное влияние абиотических и биотических факторов среды, лимитирующих величину и качество урожая, а также продуктивность растений. Показано, что стратегия адаптивной интенсификации растениеводства за счет использования системы ТЗ и подходов QTL анализа не является альтернативной по отношению к существующим системам земледелия, однако она ориентирует современное сельское хозяйство на рост наукоемкости сельскохозяйственного производства в целом. Анализ рассматриваемых причин существующих на сегодня неблагоприятных тенденций в современном растениеводстве и земледелии, со всей очевидностью показывает их масштабность и долговременный характер, а следовательно, и неизбежность поиска новых приоритетов интенсификации растениеводства и земледелия, обеспечивающих качественно новый этап их развития в интересах человека.

адаптивное растениеводство, точное земледелие, QTL анализ, продуктивность, рост урожайности

1. Жученко А.А. Экологическая генетика культурных растений. Кишинев: «Штиинца». 1980. 588 c.

2. Жученко А.А. Адаптивное растениеводство (эколого-генетические основы). Кишинев: «Штиинца». 1990. 432 с.

3. Жученко А.А. Адаптивная система селекции растений (экологогенетические основы). В двух томах. М.: Изд-во РУДН. 2001. 780 с.

4. Жученко А.А. Адаптивное растениеводство (эколого-генетические основы). Теория и практика. В трех томах. М.: Изд-во Агрорус. 2009. 1104 с.

5. Якушев В.П. Полуэктов Р.А. Точное земледелие. Концептуальные положения. Материалы научной сессии Россельхозакадемии «Научно-технический прогресс в АПК России – стратегия машиннотехнологического обеспечения производства с/х продукции на период до 2010 г.» (13-14 октября 2003 г.). М.: Россельхозакадемия. 2004. С.115-123

6. Якушев В.В. Точное земледелие: теория и практика. СПб.: ФГБНУ АФИ. 2016. 364 с.

7. Кирюшин В.И. Теория адаптивно-ландшафтного земледелия и проектирования агроландшафтов. М.: КолосС. 2011. 443 с.

8. Якушев В.П. На пути к точному земледелию. СПб.: Издательство ПИЯФ РАН. 2002. 458 с.

9. Михайленко И.М. Управление системами точного земледелия. СПб.: Изд-во СПбГУ. 2005. 234 с.

10. Полуэктов Р.А., Смоляр Э.И., Терлеев В.В., Топаж А.Г. Модели продукционного процесса сельскохозяйственных культур. СПб.: Издво СПбГУ. 2006. 396 с.

11. Якушев В.П., Якушев В.В. Информационное обеспечение точного земледелия. СПб.: Издательство ПИЯФ РАН. 2007. 384 с.

12. Якушев В.П., Якушев В.В. Математические модели и методы реализации информационно-технологических приемов в точном земледелии. Доклады РАСХН. 2008;(4):56-59.

13. Якушев В.В. Интеллектуальные системы управления для ресурсосберегающих технологий точного земледелия. Экологические системы и приборы. 2010;(7):26-33.

14. Канаш Е.В., Осипов Ю.А. Диагностика физиологического состояния и устойчивости растений к действию стрессовых факторов среды (на примере УФ-В радиации). СПб. РАСХН/ГНУ АФИ Россельхозакадемии. 2008. 35 c.

15. Якушев В.П., Канаш Е.В., Осипов Ю.А., Якушев В.В., Лекомцев П.В., Воропаев В.В. Оптические критерии при контактной и дистанционной диагностике состояния посевов. Сельскохозяйственная биология. 2010;(3):94-101.

16. Заварзина А.Г., Розанова М.С., Суханова Н.И. Содержание гумуса и отражательная способность верхних горизонтов почв юга европейской части России. Почвоведение. 1995.;(10):1248-1255.

17. Орлов Д.С., Суханова Н.И., Розанова М.С. Спектральная отражательная способность почв и их компонентов. М.: Изд-во МГУ. 2001. 176 с.

18. Jordan C.F. Derivation of leaf area index from quality of light on the forest floor. Ecology. 1969;(50):663-666.

19. Tucker C.J. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment. 1979;(8):127150.

20. Rouse J.W., Haas R.H., Schell J.A., Deering D.W. Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS. 3rd ERTS Symposium (NASA SP-351). NASA. Washington, DS. 1973;(1):309-317

21. Жученко А.А. Генетика томатов. Кишинев: «Штиинца». 1973. 663 c.

22. , Сандухадзе Б.И., Журавлева Е.В., Кочетыгов Г.В. Озимая пшеница Нечерноземья в решении продовольственной безопасности Российской Федерации. М.: ООО «НИПКЦ Восход-А». 2011. 156 с.

23. Chesnokov Yu.V., Kanash E.V., Mirskaya G.V., Kocherina N.V., Rusakov D.V., Lohwasser U., Börner A. QTL mapping of diffuse reflectance indices of leaves in hexaploid bread wheat (Triticum aestivum L.). Russian Journal of Plant Physiology. 2019;(66):77–86.

24. Habash D.Z., Bernard S., Schondelmaier J., Weyen J., Quarrie S.A. The genetics of nitrogen use in hexaploidy wheat: N utilisation, development and yield. Theor. Appl. Genet. 2007;(114):403–419.

25. Parent B., Shahinnia F., Maphosa L., Berger B., Rabie H., Chalmers K., Kovalchuk A., Langridge P., Fleury D. Combining field performance with controlled environment plant imaging to identify the genetic control of growth and transpiration underlying yield response to water-deficit stress in wheat. J. Exp. Bot. 2015;(66):5481–5492.

26. Börner A., Schumann E., Furste A., Goster H., Leithold B., Roder M.S., Weber W.E. Mapping of quantitative trait loci determining agronomic important characters in hexaploid wheat (Triticum aestivum L.). Theor. Appl. Genet. 2002;(105):921–936.

27. Eriksen L., Borum F., Jahoor A. Inheritance and localization of resistance to Mycosphaerella graminicola causing septoria tritici blotch and plant height in the wheat (Triticum aestivum L.) genome with DNA markers. Theor. Appl. Genet. 2003;(107):515–527.

28. Ермаков Е.И., Макарова Г.А., Нерушева Г.В. Программированное получение в регулируемой агроэкосистеме трансгрессивных по сроку колошения линий пшеницы. Методические рекомендации. СПб.: РАСХН, ГНУ АФНИИ. 2002. 32 с.

29. Панова Г.Г., Драгавцев В.А., Канаш Е.В., Архипов М.В., Черноусов И.Н. Научно-технические основы оптимизации продукционного процесса в регулируемой агроэкосистеме. Агрофизика. 2011;(1):29–37.

30. Chesnokov Yu.V., Mirskaya G.V., Kanash E.V., Kocherina N.V., Rusakov D.V., Lohwasser U., Börner A. QTL identification and mapping in soft spring wheat (Triticum aestivum L.) under controlled agroecological and biological testing area conditions with and without nitrogen fertilizer. Russian Journal of Plant Physiology. 2018;(65):123–135.

31. Чесноков Ю.В., Сюков В.В., Журавлева Е.В., Хомяков Ю.В., Гончарова Э.А., Кочерина Н.В., Гулаева Н.В., Ловассер У., Бернер А. Картирование QTL агрономически значимых признаков у яровой мягкой пшеницы (Triticum aestivum L.) в различных эколого-географических регионах России. Сборник материалов Всероссийс. научной конф. с междунар. участием и школы для молодых ученых, посвященной 125-летию Института физиологии растений им. К.А. Тимирязева АН Фундаментальные и прикладные проблемы современной экспериментальной биологии растений» (23-27 ноября 2015 г.). г.Москва: ИФР РАН. 2015. С.708-712.

32. Егорова К.В., Синявина Н.Г., Кочетов А.А., Чесноков Ю.В. Оценка селекционно значимых морфологических признаков в популяции удвоенных гаплоидов Вrassica rapa L. в контролируемых условиях регулируемой агроэкосистемы. Овощи России. 2020;(4):28-31. https://doi.org/10.18619/2072-9146-2020-4-28-31