Плодоводство
и виноградарство Юга России
Казахмедов Рамидин Эфендиевич
Дагестанская селекционная опытная станция виноградарства и овощеводства – филиал Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Северо-Кавказский федеральный научный центр садоводства, виноградарства, виноделия»
Статьи в журнале (всего: 22)
Использование ДНК-маркеров наряду с классическими методами идентификации, основанными на морфологической оценке, позволяет более точно определить сортовую принадлежность растений винограда, а также уточнить происхождение генотипов. Цель данной работы – выполнить генотипирование сортов винограда селекции Дагестанской селекционной опытной станции виноградарства и овощеводства (ДСОСВиО) при помощи микросателлитных маркеров (SSR), используемых для сортовой идентификации и уточнить происхождение сортов, пользуясь данными ДНК-анализа. Объектами исследования являлись шесть столовых сортов винограда – Везне, Дольчатый, Жемчужина Юга, Заря Дербента, Леки и Мускат дербенский. ДНК изучаемых сортов экстрагировали методом ЦТАБ из гербаризированного растительного материала. Генотипирование проводили при помощи стандартного набора SSR-маркеров: VVS2, VVMD5, VVMD7, VVMD27, VrZAG62, VrZAG79 методом ПЦР с последующим анализом результатов на генетическом анализаторе ABI Prism 3130, полученные данные обрабатывали при помощи программы GeneMapper v 4.1 и выравнивали относительно референсного сорта Пино нуар. Родословные сортов анализировали, основываясь на принципе кодоминантного наследования аллелей от родителей потомкам. ДНК-профили родительским форм (Жемчуг саба, Мускат александрийский, Мускат гамбургский, Кировабадский столовый) изучаемых сортов брали из международной базы данных сортов винограда VIVC (Vitis International Variety Catalogue), а также использовали разработанный нами ранее ДНК-паспорт сорта Агадаи. В результате исследования разработаны ДНК-паспорта 6 сортов селекции ДСОСВиО. По данным ДНК-анализа подтверждено происхождение сортов винограда Везне, Дольчатый, Жемчужина Юга, Заря Дербента, Леки и Мускат дербентский от заявленных родительских форм.
В статье приводятся результаты агробиологических и физиолого-биохимических исследований по обеспечению устойчивости насаждений винограда в нестабильных погодных условиях и техногенной интенсификации производства. Исследованиями в агроэкологических условиях Краснодарского края на южных черноземах выявлена наиболее продуктивная норма нагрузки кустов винограда побегами для технических сортов Курчанский, Дмитрий, Владимир, Гранатовый, Антарис и Алькор, на выщелоченных черноземах для столового бессемянного сорта Кишмиш Столетие. По результатам электрофоретического разделения пероксидаз в полиакриламидном геле и увеличенному содержанию аскорбиновой кислоты установлена повышенная морозостойкость у сортов Кристалл, Восторг, Красностоп АЗОС. Сорта Восторг и Зариф проявили себя более адаптивными к стрессам летнего периода по оводненности листьев, содержанию связанной воды, соотношению хлорофиллов и каротиноидов, количества пролина и водорастворимых сахаров, проницаемости мембран. Установлена роль физиологически активных веществ в повышении адаптивного потенциала растений винограда. Обработка виноградной лозы сорта Мерло метилжасмонатом и эпибрассинолидом в период глубокого покоя, а также пролином, салициловой кислотой и эпибрассинолидом в период вынужденного покоя оказывали положительное влияние на состояние виноградной лозы: происходило снижение выхода электролитов. Устойчивое выращивание винограда достигается при системном применении эффлюента «Биоконцентрат-Z» некорневым методом. На фоне некорневых обработок сортов Мерло и Каберне Совиньон установлен более высокий уровень обеспеченности растений водой, рост содержания калия, зеленых пигментов, органических кислот и урожайности винограда. В интенсивных корнесобственных насаждениях аборигенных и перспективных интродуцированных сортов винограда на фоне заражения филлоксерой в южной части Дагестана положительное влияние оказывают физиологически активные соединения и препарат Туринбаш. Созданный метод прогнозирования урожайности на основе ВИ NDVI виноградного растения и фактических данных мультиспектральных изображений в фенофазах цветения и роста позволяет повысить точность расчетной урожайности до фактической с отклонением от 0 до 0,8 кг с куста, точность прогноза возрастает к концу фазы роста и к началу фазы созревания в 2 раза.