ASSESSMENT OF PLATE LENTIL SAMPLES BY ECONOMIC AND BIOLOGICAL INDICATORS
DOI 10.12737/2073046220244955 УДК 631.527.1
Keywords:
plate lentils (Lens culinaris), collection sample, vegetation period, productivity, cooking ability, biochemical analysiAbstract
The studies were conducted in 2021-2023 in Omsk region to evaluate samples of plate lentils of domestic and foreign selection and to identify sources of economically valuable indicators. The material for the study was 32 samples of large-seeded lentils, the standard being the mid-early Aida variety. The soil of the site is meadow chernozem, medium-deep, low-humus, medium loamy with an environment close to neutral reaction (pH 6.5). In 2022 slightly arid climatic conditions were noted (HTC = 1.02), in 2021 and 2023 very arid (HTC = 0.68 and HTC = 0.75, respectively). The preceding crop is spring wheat. Under conditions of significant influence (66.2…74.6%) of weather conditions, the best samples in terms of a set of economic and biological characteristics were identified: k-2692 (Russia, Penza region), Rozovosemyannaya (Russia, Penza region), Sovereing (Canada), Shyraily (Kazakhstan), Anfiya (Russia, Penza region), Glamis (Canada), Penzenskaya 14 (Russia, Penza region), k-2980 (Russia, Leningrad region). The distinguished samples were distinguished by the shortest, in comparison with the standard, duration of the vegetation period by 5…9 days. They also produced, compared to the standard, a significantly higher (p≤0.05) number of beans per plant (by 9...16 pcs.), seed weight per plant (by 203.8...228.8%), and 1000-seed weight (by 11.31…13.14 g). In addition, they demonstrated a significant superiority over the standard in protein content 1.60...1.82%, fat 0.35...0.37%, ash 0.59...0.66%, fiber 0.25...0.3%, and NEV 0.89...0.98%. The bean length was at the standard level (17 mm), the average seed diameter was 7 mm, the peel color was predominantly green, and the seeds cooked well (40…60 minutes). It is advisable to use these samples in the region as sources of valuable traits in breeding high-yielding lentil varieties.
References
1. Зотиков В. И., Полухин А. А., Грядунова Н. В. Развитие инновационных технологий в растениеводстве на основе селекционных достижений // Зернобобовые и крупяные культуры. 2023. № 2(46). С. 9. doi: 10.24412/2309348X2023 9.
2. Статистическое исследование и прогнозирование рыночной динамики объемов производства продукции сельского хозяйства в России / А. Л. Куленцан, Н. А. Марчук, М. Ю. Ширяев и др. // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2023. № 2(74). С. 94100. doi: 10.6060/snt.20237402.00010.
3. Dewan Md. F. A, Shams Sh. N. Us., Haque M. A.eview of the Health Benefits of Processed Lentils (Lens culinaris L.) // Legume Science. 2024. Vol. 6, No. 2. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/leg3.232 дата обращения: 10.09.2024). doi: 10.1002/leg3.232.
4. Быкова В. А. Производство зерновых и зернобобовых культур в Сибирском федеральном округе в контексте обеспечения продовольственной безопасности // Продовольственная политика и безопасность. 2023. Т. 10. № 3. С. 471482. doi: 10.18334/ppib.10.3.118249.
5. Маракаева Т. В. Фенотипическая изменчивость селекционных линий чечевицы (Lens culinaris L.) по элементам семенной продуктивности в экологических условиях Омской области // Аграрный вестник Урала. 2024. Т. 24. № 1. С. 8697. doi: 10.32417/19974868202424018697.
6. Технологический потенциал зернобобовых культур / Д. П. Волков, О. С. Башинская, С. А. Зайцев и др. // АгроЭкоИнфо. 2023. № 3(57). URL: https://agroecoinfo.ru/STATYI/2023/3/st_305.pdf (дата обращения: 10.09.2024). doi: 10.51419/202133305.
7. Das P., Jha G.K., Lama A. Crop Yield Prediction Using Hybrid Machine Learning Approach: A Case Study of Lentil (Lens culinaris Medik.) // Agriculture. 2023. Vol. 13. No. 3. Article 596. URL: https://www.mdpi.com/20770472/13/3/596 (дата обращения: 10.09.2024). doi: 10.3390/agriculture13030596.
8. Развитие производства зернобобовых и крупяных культур в России на основе использования селекционных достижений / В. И. Зотиков, А. А. Полухин, Н. В. Грядунова и др. // Зернобобовые и крупяные культуры. 2020. № 4 (36). С. 17. doi: 10.24411/2309348 202011198.
9. Роль генофонда чечевицы (Lens culinaris Medik.) из коллекции зернобобовых культур в решении задач селекции в Азербайджане / К. Б. Шихалиева, М. А. Аббасов, Х. Н. Рустамов и др. // Зернобобовые и крупяные культуры. 2018. № 2 (26). С. 3643. doi: 10.24411/2309348 201810013.
10. Аксенова Ю. В., Шмидт А. Г. Оценка природноресурсного потенциала земледельческой территории Омской области // Российская сельскохозяйственная наука. 2024. № 3. С. 14. doi: 10.31857/S2500262724030021.
11. Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур. 2019. Вып. 1. 329 с. URL: https:// https://gossortrf.ru/publication/metodikipoksi.php (дата обращения: 23.10.2024).
12. Методические указания по изучению коллекции зерновых бобовых культур / ост. Н. И. Корсаков, О. П. Адамова, В. И. Буданова и др.; ВАСХНИЛ, Всесоюз. науч.исслед. инт растениеводства им. Н. И. Вавилова. Л.: ВИР, 1975. 59 с.
13. Доспехов Б. А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований). Изд. 6е, стереотип., перепеч. с 5го изд. М.: Альянс, 2014. 352 с.
14. Маракаева Т. В. Наследуемость продолжительности вегетационного периода гибридами F2 чечевицы в условиях Омской области // Вестник КрасГАУ. 2023. № 10 (199). С. 101105. doi: 10.36718/18194036-202310101105.
15. Зотиков В. И., Вилюнов С. Д. Современная селекция зернобобовых и крупяных культур в России // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2021. Т. 25. № 4. С. 381387. doi: 10.18699/VJ21.041.
16. Видовое разнообразие коллекции генетических ресурсов зернобобовых ВИР и его использование в отечественной селекции (обзор) / М. А. Вишнякова, Т. Г. Александрова, Т. В. Буравцева и др. // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2019. Т. 180. № 2. С. 109123. doi: 10.30901/222788342019 109123.
1. Zotikov VI, Polukhin AA, Gryadunova NV. [Development of innovative technologies in crop production based on breeding achievements]. Zernobobovye i krupyanye kultury. 2023; 2(46). 59 p. doi: 10.24412/2309348X2023 9.
2. Kulentsan AL, Marchuk NA, Shiryaev MYu. [Statistical study and forecasting of market dynamics of agricultural production volumes in Russia]. Sovremennye naukoemkie tekhnologii. Regionalnoe prilozhenie. 2023; 2(74). 94100 p. doi: 10.6060/snt.20237402.00010.
3. Dewan Md.F.A, Shams Sh.N.Us, Haque M. A review of the health benefits of processed lentils (Lens culinaris L.). [Internet]. Legume Science. 2024; Vol.6. 2. [cited 2024, September 10]. Available from: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/leg3.232. doi: 10.1002/leg3.232.
4. Bykova VA. [Production of grain and leguminous crops in the Siberian Federal District in the context of food security]. Prodovolstvennaya politika i bezopasnost. 2023; Vol.10. 3. 471482 p. doi: 10.18334/ppib.10.3.118249.
5. Marakaeva TV. [Phenotypic variability of lentil (Lens culinaris L.) breeding lines for seed productivity elements in the ecological conditions of Omsk region]. Agrarnuy vestnik Urala. 2024; Vol.24. 1. 8697 p. doi: 10.32417/19974868-202424018697.
6. Volkov DP, Bashinskaya OS, Zaytsev SA. [Technological potential of leguminous crops]. AgroEkoInfo. 2023; 3 (57). [cited 2024, September 10]. Available from: https://agroecoinfo.ru/STATYI/2023/3/st_305.pdf. doi: 10.51419/202133305.
7. Das P, Jha GK, Lama A. Crop yield prediction using hybrid machine learning approach: a case study of lentil (Lens culinaris Medik.). [Internet]. Agriculture. 2023; Vol.13. 3. Article 596. [cited 2024, September 10]. Available from: https://www.mdpi.com/20770472/13/3/596. doi: 10.3390/agriculture13030596.
8. Zotikov VI, Polukhin AA, Gryadunova NV. [Development of leguminous and cereal crops production in Russia based on the use of selection achievements]. Zernobobovye i krupyanye kultury. 2020; 4 (36). 517 p. doi: 10.24411/2309 348X202011198.
9. Shikhalieva KB, Abbasov MA, Rustamov KhN. [The role of the lentil gene pool (Lens culinaris Medik.) of grain legumes collection in solving breeding problems in Azerbaijan]. Zernobobovye i krupyanye kultury. 2018; 2 (26). 3643 p. doi: 10.24411/2309348 201810013.
10. Aksenova YuV, Shmidt AG. [Assessment of the natural resource potential of the agricultural territory of Omsk region]. Rossiyskaya selskokhozyaystvennaya nauka. 2024; 3. 814 p. doi: 10.31857/S2500262724030021.
11. [Methodology of state variety testing of agricultural crops]. 2019; Issue 1. 329 p. [cited 2024, October 23]. Available from: https:// https://gossortrf.ru/publication/metodikipoksi.php.
12. Korsakov NI, Adamova OP, Budanova VI. [Methodological guidelines for studying the grain legumes collection]. VASKhNIL, Vsesoyuz. nauch.issled. int rastenievodstva im.N.I.Vavilova. Leningrad: VIR. 1975; 59 p.
13. Dospekhov BA. Metodika polevogo opyta (s osnovami statisticheskoy obrabotki rezultatov issledovaniy). Izd. 6e, stereotip., perepech. s 5go izd. [Methodology of field experiment (with the basics of statistical processing of research results). 6th edition, stereotype, reprinted from the 5th edition]. Moscow: Alyans. 2014; 352 p.
14. Marakaeva TV. [Heritability of the vegetation period duration by F2 lentil hybrids in Omsk region]. Vestnik KrasGAU. 2023; 10 (199). 101105 p. doi: 10.36718/18194036202310101105.
15. Zotikov VI, Vilyunov SD. [Modern breeding of leguminous and cereal crops in Russia]. Vavilovskiy zhurnal genetiki i selektsii. 2021; Vol.25. 4. 381387 p. doi: 10.18699/VJ21.041.
16. Vishnyakova MA, Aleksandrova TG, Buravtseva TV. [Species diversity of the VIR legume genetic resources collection and its use in domestic breeding (review)]. Trudy po prikladnoy botanike, genetike i selektsii. 2019; Vol.180. 2. 109123 p. doi: 10.30901/222788342019 109123.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
Categories
License
Copyright (c) 2026 Vestnik of Kazan state agrarian university
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Метаданные научных статей, включая название, аннотацию, сведения об авторах, список литературы, идентификаторы и иные элементы библиографического описания для дальнейшего неограниченного использования, передаются в редакцию с правом их неограниченного использования на условиях открытой лицензии Creative Commons Attribution (CC BY).
