employee
Russian Federation
employee
Russian Federation
UDK 63 Сельское хозяйство. Лесное хозяйство. Охота. Рыбное хозяйство
GRNTI 68.01 Общие вопросы сельского хозяйства
GRNTI 68.35 Растениеводство
In order to highlight the sources of economically valuable traits in 2017-2018 years, 131 varieties of pea collection (Pisum sativum L.) were clustered using a hierarchical agglomerative algoritm based on the minimum of Euclidean distanced. Under conditions with sufficient moisture (2017, GTC=1.35) and moisture deficit (2018, GTC=0.76) in two morphological groups different in leaf type, the varieties were combined into clasters according to similar yield values (g/m2), the protein content in seeds (%) and the duration of the growing season (day) from full germinition to economic maturation. In 2017, in groups with a leafless and a common type leaf, eight clusters were distinguished in each of them, in arid conditions (2018), their number was, respectively, nine and seven. For use in breeding to increase the gross yield of protein, clusters with high yields and protein content are proposed, mainly in the leafless group, which have a higher resistance to lodging. In this morphological group, under conditions with suficient moisture varieties of the sixth cluster Yamalsky, Yamal-2, Aksaysky 55, Stepnyak, Krasnoufimskiy 11, Berkut, Terno with a yield of 380-492 g/m2 and a protein content of 23.23...27.81%, in arid conditions (2018) the varieties of the fifth cluster Faraon, Fokor, L-1599, Pamjat Khangildina, Samarius with indicators, respectively, 268...312 g/m2) and 22.61...22.93% were distinguished. In 2017 among the leaf varieties of the fourth cluster Kudesnik, Argon, L-2516 with the combination of high values of productivity (400...428 g/m2) and protein content in seeds (23.67...25.32%), UG-95888-2, in 2018 varieties of the fifth cluster Intensive 92, Janus, Chishminsky 229 with indicators of 268...320 g/m2 and 22.51...25.42% were distinguished. Varieties Veles and Kazanets with consistently high yields (304-328 g/m2, CV = 0.6 ... 1.3%) are of breeding value as sources of drought resistance
pea (Pisum sativum L.), genetic resources, varieties, productivity, protein content, growing season
Введение. В решении проблемы производства растительного белка в мировом растениеводстве особого внимания для наращивания объемов заслуживает горох. Он занимает лидирующее положение среди зернобобовых культур, возделываемых в Европе [1]. Российская Федерация производит до 10…20 % мирового объема зернового гороха, уступая лишь Канаде [2].
В обеспечение устойчивого производства продукции культуры большой вклад вносят сорта, способные стабильно реализовать генетический потенциал урожайности и качества в меняющихся условиях среды [3, 4, 5].
Наряду с задачей повышения продуктивности, приоритетное направление селекционных программ по гороху – создание сортов с высоким содержанием белка в семенах [6]. В Евросоюзе величина этого показателя напрямую влияет на ценовую политику, стоимость сорта увеличивается при превышении значения стандарта на 0,1 % [7]. Многие исследователи, подчеркивая сортоспецифичность признака, указывают на высокую зависимость его от условий среды. Имеются результаты исследований, подтверждающие различную тенденцию накопления белка в семенах у сортов гороха в зависимости от типа листа [8]. У сортов листочкового морфотипа оно возрастало при увеличении количества осадков, усатые генотипы, напротив, проявили отрицательную реакцию на повышенную влагообеспеченность. Между тем, рост температуры воздуха оказал положительное влияние на накопление белка в семенах гороха обоих морфотипов. В условиях Западной Сибири отмечено весьма благоприятное влияние на содержание белка умеренно влажной и сухой погоды в период налива и уборки урожая [9].
Возможность накопления в генотипе гороха комплекса положительных качеств сопряжена наличием взаимосвязей различной направленности, меняющихся в зависимости от складывающихся метеорологических условий [10]. Неоднозначные мнения высказываются о возможности сочетании в генотипе высоких показателей продуктивности растений и содержания белка в семенах. Рассматривая селекцию как процесс перераспределения энергии, аккумулированной растением, при развитии направления на повышение семенной продуктивности, остальные процессы, в том числе синтез белка, энергетически лимитируются, что обусловливает отрицательную корреляцию между урожайностью и содержанием белка [11]. В таком случае увеличение биомассы растений чаще всего обусловливает пролонгирование вегетационного периода. Положительное влияние его продолжительности на урожайность сортов находится на высоком уровне (r=0,72…0,87) [12]. Зависимость содержания белка от продолжительности вегетации отмечена в группе листочковых сортов полевого гороха, где высокие величины этого показателя (до 28,0…30,0 %) наблюдали у позднеспелых генотипов, у раннеспелых образцов они варьировали в пределах 22,9…23,9 % [8].
Качество исходного материала гороха, создание которого основано на использовании мирового разнообразия культуры обеспечивает успешное выполнение селекционных задач [13]. Изучение, систематизация генетических ресурсов гороха по морфо-биологическим, хозяйственно ценным признакам в различных географических широтах позволяет использовать генофонд в селекции в разных климатических условиях [14, 15]. Для комплексной оценки генетических ресурсов многие исследователи применяют кластерный анализ, основанный на определении близости сравниваемых групп по изучаемым признакам [16, 17, 18]. В этой связи оценка коллекции гороха посевного с его использованием по величине урожайности, содержания белка в семенах сортов с широким спектром продолжительности вегетационного периода представляет ценность для селекции культуры в условиях Среднего Поволжья.
Цель исследований - оценить генофонд Pisum sativum L. из коллекции Татарского научно-исследовательского института сельского хозяйства по комплексу ценных признаков с использованием кластерного анализа, выделить источники высокой продуктивности и содержания белка для использования в селекции.
Условия, материалы и методы. В Татарском научно-исследовательском институте сельского хозяйства, расположенном в Предкамской зоне Среднего Поволжья, в 2017–2018 гг. в коллекционном питомнике изучали генетические ресурсы гороха посевного различного эколого-географического происхождения, представленные 131 образцом отечественной селекции, а также из стран Европы, Соединенных Штатов Америки, Канады, Австралии (риc. 1). Наиболее многочисленную группу составили сортообразцы, созданные в селекционных учреждениях Российской Федерации (79), в том числе 15 сортов и линий селекции Татарского НИИСХ.
Образцы коллекции изучали в двух морфологических группах, различающихся по типу листа. Большинство составили генотипы с усатыми листьями af (83), в группе с обычной формой листа насчитывалось 48 образцов. В качестве стандарта был выбран сорт Ватан.
Питомник высевали в трехкратной повторности с нормой высева 130 семян на 1 м2, учетная площадь делянки 3 м2.
Годы проведения исследований характеризовались крайне контрастными метеорологическими условиями, определившими уровень реализации изученных признаков. Величина гидротермического коэффициента по Г.Т. Селянинову, рассчитанного для среднеспелого стандарта Ватан (1,35), свидетельствует, что в 2017 г. в период вегетации гороха характеризовался высокой влагообеспеченностью (рис. 2). Период линейного роста растений от появления всходов до начала цветения сопровождался обильными осадками (ГТК=1,39), в фазе формирования репродуктивной зоны растений от начала бутонизации до завершения цветения наблюдали сильное переувлажнение (ГТК=2,40). При этом среднесуточная температура воздуха в эти периоды была ниже среднемноголетней на 2,8…4,0 0С. В сложившихся условиях значительно снизились темпы развития растений, увеличилась продолжительность фаз и в целом вегетационного периода. Низкая величина ГТК (0,76) в 2018 г. указывает на засушливые условия на протяжении всего вегетационного периода гороха. Наиболее напряженными они были в фазе цветения: при отсутствии осадков среднесуточная температура воздуха на 5,7 0С превышала норму.
Кластерный анализ проводили с использованием пакета программ AGROS 209 по трем хозяйственно ценным признакам: урожайность (г/м2), содержание белка в семенах (%) и продолжительность вегетационного периода от полных всходов до хозяйственной спелости (дней). Кластеризацию осуществляли с помощью иерархического агломеративного алгоритма по минимуму евклидовых расстояний, которое вычисляется по исходным данным. В условиях достаточного увлажнения (2017 г.) изученная коллекция объединяла по восемь кластеров каждого морфотипа. При дефиците влаги (2018 г.) в морфологических группах с усатым типом листа выделено девять кластеров, с обычным – семь.
Урожайность (г/м2) пересчитывали на стандартную влажность (14 %). Содержание сырого протеина определяли в лабораторных условиях (по ГОСТ 13496.4-9) с учетом влажности семян и пересчетом на абсолютно-сухое вещество.
Результаты и их обсуждение. Поиск источников высоких показателей продуктивности и содержания белка в семенах особенно актуален среди генотипов с усатым типом листа, поскольку этот признак представляет высокую ценность при создании устойчивых к полеганию сортов. В этой морфологической группе в условиях 2017 г. урожайность по генотипам составляла от 180 до 492 г/м2 (CV=21,2 %). По продолжительности вегетационного периода и содержанию белка в семенах изменчивость по генотипам находилась на слабом уровне с коэффициентами вариации 3,7 и 7,4 % соответственно. Урожайность стандартного сорта Ватан составила 320 г/м2, содержание белка в семенах – 21,71 %. Первый кластер объединил 11 среднеспелых образцов отечественной и зарубежной селекции с низкой, по сравнению со стандартом, урожайностью на 72…24 г/м2 и содержанием белка от 20,59 до 22,64 %. Второй состоял из среднеспелых образцов, у большинства из которых продолжительность вегетации соответствовала стандарту и лишь у четырех она была на 1…3 дня больше. В этой группе выделился сорт Фаленский усатый, сочетающий высокую продуктивность (348 г/м2) и содержание белка (23,67 %). Малочисленный третий кластер, объединивший среднеспелые низкопродуктивные образцы, не представляет ценности для селекции на повышение урожайности. В четвертый кластер вошли 16 среднеспелых образцов, у которых содержание белка в семенах на 1,77…4,26 % превысило стандартный сорт. Генотипы этой группы могут быть использованы в селекции на его повышение в условиях высокой влагообеспеченности. Для селекции на увеличение урожайности представляют интерес 25 среднеспелых и среднепоздних образцов пятого кластера с продуктивностью 356…476 г/м2. Содержание белка в семенах у большинства из них не превышало стандарт. Выделились сорта Магнат и Самариус с величиной этого показателя 23,34 и 23,04 % и урожайностью 380 и 392 г/м2 соответственно. В шестую группу отнесены 7 среднепоздних и позднеспелых образцов (Ямальский, Ямал-2, Аксайский усатый 55, Степняк, Красноуфимский 11, Беркут, Терно) с продуктивностью в пределах 380…492 г/м2 и содержанием белка в семенах 23,23…27,81 %. Эти генотипы способны формировать максимальное количество белка на единице площади благодаря высокой урожайности и более продолжительному вегетационному периоду (78…81 сут.). Сорта седьмого кластера Флагман 12, Флагман 9 и Шустрик характеризовались раннеспелостью (-5…-6 суток к стандарту), низкой урожайностью (72,5…86,2 % к стандарту) и более высоким содержанием белка в семенах (22,93…24,82 %). Восьмой кластер составили три позднеспелых сорта сибирской селекции Кумир, Руслан, Сибур с невысокой урожайностью и максимальным в опыте содержанием белка в семенах на уровне 25,15…28,56 %.
Согласно результатам кластерного анализа в условиях с достаточной влагообеспеченностью и умеренным тепловым режимом в селекции на повышение продуктивности и содержания белка в качестве источников необходимо рассматривать генотипы усатого морфотипа шестого кластера, сочетающие высокую урожайность и содержание белка в семенах. В качестве источников высокого содержания белка выделены сорта восьмого кластера Сибур, Руслан и Кумир. При включении в селекционный процесс этих генотипов необходимо учитывать их низкий потенциал продуктивности вследствие полегания высокорослых стеблей в условиях хорошей влагообеспеченности и продолжительного периода вегетации.
В группе с обычным типом листа в 2017 г. также выделились восемь кластеров с различным сочетанием показателей урожайности, продолжительности вегетационного периода и содержания белка в семенах. Изменчивость этих признаков по сортам составила 40,9, 4,7 и 6,6 % соответственно (табл. 2). Значительная вариабельность урожайности в этой группе (от 116 до 532 г/м2) связана с полеганием растений, сильно проявившимся в условиях высокой влагообеспеченности. По наличию образцов с более высокой величиной этого показателя, по сравнению с усатыми генотипами, можно заключить, что листочковые формы, несмотря на склонность к полеганию, не теряют ценности в селекции на повышение продуктивности растений. Генотипы первого кластера выделились высокой продуктивностью с наибольшим проявлением признака (532 г/м2) у сорта Кабан с деформацией формирования лигнина. По параметрам продолжительности вегетации растений и содержанию белка сорта этой группы были близки к стандарту. Во второй кластер объединены сорта различных групп спелости с низкой реализацией потенциала продуктивности. Третий кластер состоял из генотипов, превосходящих стандартный сорт по содержанию белка в семенах со значениями 23,55…26,06 %. Сорта Аргон, Кудесник, Л-2516, УГ-95888-2, составившие четвертый кластер, сочетали высокую урожайность и содержания белка. При равном периоде вегетации перечисленные генотипы превосходили стандарт по урожайности на 80…108 г/м2, по содержанию белка - на 1,84…3,61 %. Сорта пятой, шестой и седьмой групп характеризовались низкой реализацией продуктивности. Их урожайность была в 1,4…2,7 раза меньше, чем у сорта Ватан. Основным отличительным признаком для этих кластеров стала длительность вегетации растений. Пятый кластер объединил раннеспелые сорта с высоким содержанием белка. Среднеспелые сорта с содержанием белка в семенах 22,60…25,17 % составили шестой кластер. В седьмой вошли самые позднеспелые генотипы, у которых период вегетации растений длился на 10 суток больше, чем у стандарта. Сорта восьмого кластера Sorodag, Северянин с различным уровнем урожайности, характеризовались максимальным в этот год содержанием белка в семенах среди листочковых сортов – соответственно 27,02 и 27,77 %.
Необходимо отметить, что в изученных морфологических группах в условиях с умеренным тепловым режимом и достаточно высокой влагообеспеченностью (2017 г.) увеличение продолжительности вегетационного периода растений не всегда приводило к увеличению урожайности и содержанию белка в семенах.
В условиях дефицита влаги и высокой температуры воздуха (2018 г.) потенциал урожайности по сортам был реализован на уровне 108…328 г/м2, продолжительность вегетации сократилась до 62…76 суток, содержание белка в семенах варьировало в пределах 19,85…26,08 %. Урожайность стандартного сорта Ватан составила 226 г/м2, содержание белка достигало 22,36 %. Соответственно произошла перегруппировка набора генотипов в кластерах (табл. 3).
В засушливых условиях образцы усатого морфотипа были сгруппированы в 9 кластеров. Стандартный сорт Ватан вошел в число генотипов первого кластера. Снижение содержания белка в семенах в этом кластере чаще всего сопровождалось увеличением продуктивности и продолжительности вегетационного периода на 1…5 суток. Сорт Модус характеризовался с наибольшей в группе урожайностью и наименьшим содержанием белка. Сорта второго кластера отличались более высоким содержанием белка в семенах (22,12…23,96 %). В третий кластер вошли среднеспелые низкоурожайные (136…220 г/м2) генотипы с содержанием белка ниже стандарта на 2,09…0,59 %. Четвертый кластер, в отличие от предыдущего, характеризовался высоким содержанием белка в семенах (23,17...24,65 %) и низкой урожайностью (132...204 г/м2). Увеличение содержания белка в этом кластере сопровождалось повышением урожайности. Корреляционным анализом выявлена положительная взаимосвязь этих признаков средней силы (r=0,47), влияния на их величину продолжительности вегетационного периода не обнаружено. Сорта пятой группы выделялись высокой урожайностью (268…312 г/м2) с наибольшей величиной этого показателя у сорта Самариус. Содержание белка в семенах сортов этой группы варьировало незначительно (22,61...22,93 %). Шестую группу составили высокобелковые генотипы (23,06…25,47 %) с широким пределом значений урожайности (200...328 г/м2). Урожайность генотипов в этом кластере положительно коррелировала с продолжительностью вегетации (r=0,28). Отсутствие зависимости между урожайностью и содержанием белка позволяет использовать генотипы этого кластера в селекции на повышение белковости. Лучшей урожайностью в группе (328 г/м2) отличался сорт Велес, характеризующийся деформацией формирования лигнина в створках бобов, что обеспечивает их устойчивость к раскрыванию. Превосходство этого генотипа по урожайности над со стандартным сортом Ватан в условиях засухи на 102 г/м2 (141 %) позволяет выделить его как наиболее засухоустойчивый сорт. Последующие кластеры включали низкоурожайные высокобелковые генотипы различных групп спелости. В том числе седьмой кластер представлен раннеспелыми сортами отечественной селекции Шустрик (ВНИИЗБК) и Флагман-9 (Самарский НИИСХ). Среднеспелые высокобелковые сорта Buloma, Katmandon восьмого (25,27…26,08 %) и позднеспелые Руслан, Сибур (23,52…24,81 %) девятого кластера представляют интерес в качестве источников высокой белковости.
В морфологической группе с обычным типом листа с колебаниями урожайности по сортам в пределах 136…320 г/м2, содержания белка в семенах - 19,73…26,44 % и продолжительностью вегетационного периода 62…73 суток в 2018 г. выделено семь кластеров (табл. 4). Селекционную ценность представляют среднеспелые образцы коллекции пятого кластера Интенсивный 92, Janus, Чишминский 229, превысившие стандарт по продуктивности на 42…94 г/м2 (118…142 %), по содержанию белка – на 0,15…3,06 %.
Кроме того, для улучшения качества могут представлять интерес образцы различных групп спелости шестого и седьмого кластеров, содержание белка в семенах которых достигало 23,94…26,40 и 24,00…27,08 % соответственно.
Результаты кластерного анализа, проведенного по результатам, полученным в контрастных условиях, показал, что изученный набор коллекции весьма разнообразно распределился по годам. Выделенные кластеры по продуктивности и содержанию белка можно эффективно использовать только в определенных условиях. Сезон 2017 г. характеризовался высокой влагообеспеченностью и умеренным тепловым режимом в фазе линейного роста и формирования элементов продуктивности, это создавало фон для эпифитотийного развития наиболее опасных возбудителей болезней культуры. В 2018 г. определяющими факторами стали дефицит влаги и высокая температура воздуха. В этих условиях наиболее высокую ценность представляли сорта и линии, устойчивые к стрессовым факторам.
Оценка генотипов по изменчивости хозяйственно важных признаков по годам позволила охарактеризовать стабильность их проявления. Слабой изменчивостью продуктивности по годам характеризовался сорт Велес (CV =0,6 %), у которого уровень проявления признака сохранялся на стабильно высоком уровне (332 и 328 г/м2). Также устойчиво высокую урожайность формировал сорт Казанец: в 2017 г. – 314 г/м2, в 2018 г. – 312 г/м2 (CV =1,3 %). Растения этих генотипов формировали высокую прибавку к стандарту в условиях дефицита влаги, что позволяет рекомендовать их в качестве источников засухоустойчивости.
Стабильностью по годам по содержанию белка в семенах выделился позднеспелый (вегетационный период 72…86 суток) высокобелковый сорт Руслан: в 2017 г. – 25,58 %, в 2018 г. – 24,81 % (CV =1,5 %). Он предлагается для использования в селекции на повышение белка, но требует улучшения по урожайности. В раннеспелой группе интерес представляют сорта Шустрик (CV =0,6 %) и Флагман 9 (CV =2,2 %) с варьированием содержания белка по годам в пределах 22,93…23,23 и 24,82…23,74 % соответственно.
Выводы. По результатам изучения по комплексу хозяйственно-ценных признаков в условиях различной влагообеспеченности были выделены источники ценных признаков гороха посевного (Pisum sativum L.) для дальнейшей селекции. Для повышения валового сбора белка при достаточном увлажнении в селекционный процесс следует вовлекать образцы с высокими параметрами продуктивности и содержания белка усатого морфотипа, которые обладают большей устойчивостью к полеганию. К их числу относятся образцы шестого кластера Ямальский, Ямал-2, Аксайский ус. 55, Степняк, Красноуфимский 11, Беркут, Терно с урожайностью 380…492 г/м2 и содержанием белка 23,23...27,81 %. Не теряют актуальности образцы листочкового типа, среди которых сорта четвертого кластера Кудесник, Аргон, Л-2516, УГ-95888-2 выделились по сочетанию высокой продуктивности 400...428 г/м2 и содержания белка в семенах 23,67...25,32 %.
В засушливых условиях перспективу для использования в селекции имеют среднеспелые сорта пятого кластера обоих морфологических групп. В группе с усатым типом листа высокими значениями урожайности характеризовались сорта Фараон, Фокор, Л-1599, Память Хангильдина, Самариус (268…312 г/м2) с содержанием белка в пределах 22,61...22,93 %. Листочковые сорта пятого кластера Интенсивный 92, Janus, Чишминский 229 с содержанием белка в семенах от 22,51 до 25,42 % при недостаточной влагообеспеченности реализовали урожайность 268...320 г/м2.
Для включения в селекционные программы ценность представляют источники со стабильно высоким содержанием белка по годам, устойчивые к полеганию. Среди сортов морфологической группы с усатым типом листа это раннеспелые сорта Шустрик, Флагман-9 и позднеспелый Руслан, среди листочковых раннеспелые Татарстан-2, Родимыч, Яхонт.
В качестве источников засухоустойчивостью предложены сорта с усатым типом листа Велес и Казанец со стабильной урожайностью по годам (304…328 г/м2, CV=0,6…1,3 %).
Благодарности. Работа выполнена в рамках государственного задания: Мобилизация генетических ресурсов растений и животных, создание новаций, обеспечивающих производство биологически ценных продуктов питания с максимальной безопасностью для здоровья человека и окружающей среды. Номер регистрации: АААА-А18-118031390148-1.
1. Dahl WJ, Foster J M, Tyler RT. Review of the health benefits of peas (Pisum sativum L.). British Journal of Nutrition. 2012; Vol. 108. 3-10 p. doi:https://doi.org/10.1017/S0007114512000852.
2. Zotikov VI. [Domestic breeding of leguminous and cereal crops]. Zernobobovye i krupyanye kul'tury. 2020; 3 (35). 12-19 p. doi:https://doi.org/10.24411/2309-348X-2020-11179.
3. Olle M. The yield, height and content of protein of field peas (Pisum sativum L.) in Estonian agro-climatic conditions. Agronomy Research. 2017; Vol. 15. 4. 1725-1732 p. doi.org/10.15159/AR.17.026.
4. Sapega VA, Mitrikovskii AYa. [Assessment of the productive and adaptive potential of pea varieties in the southern forest-steppe of the Northern Urals]. Vestnik Kazanskogo GAU. 2020; 2 (58). 49-52 p. doi:https://doi.org/10.12737/2073-0462-2020-49-52.
5. Kuznetsov I, Davletov F, Anokhina N. Influence of weather condition on the field peas (Pisum sativumL.ssp. sativum) vegetation period and yield. Agronomy Research. 2020; Vol. 18. 2. 472-482 p. doi:https://doi.org/10.15159/AR.20.154.
6. Uvarov VN, Kostikova NO, Zadorin AM. [Results of selection for yield and quality of pea seeds]. Zemledelie. 2015; 5. 40-41 p.
7. Vishnyakova MA. [Collection of VIR as a basis for expanding the horizons of breeding grain legumes]. Zernobobovye i krupyanye kul'tury. 2016; 2 (18). 10-14 p.
8. Ponomareva SV. [Assessment of varieties of field peas (Pisum arvense L.) for protein content in grain: the relationship of economically useful traits with weather and climatic conditions]. Zernovoe khozyaistvo Rossii. 2020; 2 (68). 13-17 p. doi:https://doi.org/10.31367/2079-8725-2020-68-2-13-17.
9. Pakhotina IV, Omel'yanyuk AV, Ignat'eva EYu. [Features of the formation of protein content in pea grain in the conditions of Western Siberia]. Vestnik KrasGAU. 2020; 10 (163). 60-67 p.
10. Klimek-Kopyra A, Zając T, Skowera B. The effect of water shortage on pea (Pisum sativum L.) productivity in relation to the pod position on the stem. Acta Agrobotanica. 2017; 70 (3). 1719p. doihttps://doi.org/10.5586/aa.1719.
11. Kondykov IV. [Main achievements and priorities of pea breeding]. Zernobobovye i krupyanye kul'tury. 2012; 1. 37-46 p.
12. Pislegina SS, Chetvertnykh SS. [Influence of weather conditions on the duration of the growing season and the productivity of peas]. Agrarnaya nauka Evro-Severo-Vostoka. 2020; 21 (5). 521-530 p. doi:https://doi.org/10.30766/2072-9081.2020.21.5.521-530.
13. Vishnyakova MA, Burlyaeva MO, Semenova EV. [Initial material for breeding for the quality of grain and green mass in the collection of genetic resources of legumes VIR]. Zernobobovye i krupyanye kul'tury. 2014; 2 (10). 6-16 p.
14. Davletov FA, Gainullina KP, Ashiev AR. [Study of the genetic diversity of the collection material of sowing peas (Pisum sativum L.) in the conditions of the Republic of Bashkortostan]. Zernovoe khozyaistvo Rossii. 2014; 4. 44-45 p.
15. Neustroev AN, Bardeev IF. [Assessment of the collection of whiskered varieties of peas for manufacturability in Yakutia]. Dal'nevostochnyi agrarnyi vestnik. 2020; 4 (56). 41-47 p. doihttps://doi.org/10.24411/1999-6837-2020-14047.
16. Martynov SP. [Cluster analysis of Saratov varieties of spring wheat by the coefficient of affinity]. Tsitologіya і genetika. 1989; Issue 23. 4. 37-43 p.
17. Kuz'mina SP, Kazydub NG, Bondarenko EV. [Application of cluster analysis in the selection of vegetable peas]. Vestnik NGAU. 2018; 1 (46). 35-42 p.
18. Arif U, Ahmed MJ, Rabani MA. Assessment of genetic diversity in pea (Pisum sativum L.) landraces based on physic-chemical and nutritive quality using cluster and principal component analysis. Pakistan Journal of Botany. 2020; Vol. 52. 2. 575-580 p. doi:https://doi.org/10.30848/PJB2020-2(2).
