Ф.И.О.
Трошин Леонид Петрович
Ученая степень
• доктор биологических наук
Ученое звание
профессор
Почетное звание
—
Организация, должность
• Кубанский государственный аграрный университет
кафедра виноградарства
зав. кафедрой
Научные интересы
генетика и селекция растений
Адрес веб-сайта
—
Электропочта
Текущий рейтинг (суммарный рейтинг статей)
0
TOP5 соавторов
Статей в журнале: 170 шт
Сформировать список работ, опубликованных в Научном журнале КубГАУ
-
06.00.00 Сельскохозяйственные науки
Краткое описаниеВ статье представлен материал прогнозирования урожая винограда будущего года и установление оптимальной нагрузки кустов при обрезке. Материал включает 14 сортов винограда, из них 11 – технических и 3 столовых. Для получения ежегодно стабильного высокого урожая винограда необходимо предварительно установить оптимальную длину обрезки плодовых побегов и оптимальную нагрузку на куст здоровыми глазками. Для этого необходимо по каждому сорту накануне обрезки кустов выполнить анализ оптимума продуктивности зимующих глазков по длине плодовых побегов, т.е. осуществить прогнозирование урожая винограда будущего года. Разработан план прогнозирования урожая виноградных насаждений методом микроскопирования зимующих глазков на однолетних вызревших плодовых побегах исследуемых сортов винограда с целью установления потенциальной закладки эмбриональных соцветий в центральных почках глазков. На основании анализа почек рассчитаны показатели плодоношения зимующих глазков и степень их повреждения в течение вегетации. Выявлено, что у большинства исследуемых сортов винограда наблюдается высокая закладка эмбриональных соцветий в центральных почках зимующих глазков под урожай будущего года. Более высокие показатели по коэффициенту плодоношения зимующих глазков оказались у сортов: Молдова (уч. 27) – 1,66; Бианка (уч. 6) – 1,83; Кунлеань (уч. 15) – 1,71; Мерло (уч. 14) – 1,64; Саперави (уч. 56) – 1,76. Наименьшие коэффициенты плодоношения - у сортов Мускат гамбургский (уч. 21) и Августин (уч. 11) и составили соответственно 1,20 и 1,24. По планируемой урожайности предложена модель оптимальной нагрузки кустов глазками при обрезке. По результатам анализов продуктивности глазков по длине плодовых побегов в 2016 году рекомендовано осуществлять обрезку однолетних плодовых побегов на 3-4 глазка при форме АЗОС-1 и кордонной форме – 5-6 глазков
-
Морозоустойчивость крымских аборигенных сортов винограда и их гибридов
06.00.00 Сельскохозяйственные науки
Краткое описаниеВ статье освещены вопросы устойчивости виноградного растения к низким температурам, что является актуальной проблемой для всех виноградарских регионов земного шара, находящихся в зоне рискованного земледелия. Убытки, причиняемые морозами, свидетельствуют о давней необходимости совершенствования сортимента в плане повышения его морозоустойчивости путем обогащения более устойчивыми генотипами, полученными как путем интродукции или натурализации, так и от скрещивания аборигенов с межвидовыми гибридами. Методикой оценки свойства морозоустойчивости исследуемого материала служила оригинальность его подготовки к исследованию и уникальная дробность экспериментальной оценки целевого свойства. Так, вначале проводилось закаливание вызревших черенков при положительной температуре плюс 8–плюс 4°C в течение 14 суток (I фаза закаливания) и при отрицательной температуре минус 5°C–минус 7°C в течение 9 суток и минус 10°C–1 сутки (II фаза закаливания). Затем черенки промораживали в интервале температур от минус 16°C до следующих этапов последовательного промораживания (минус 16°C – 2 суток; минус 18°C – 2 суток; минус 20°C – 2 суток; минус 22°C – 1 сутки; минус 24°C – 1 сутки; минус 26°C – 1 сутки; минус 28°C – 1 сутки и минус 30°C – 8 часов). После промораживания черенки каждого сортообразца размещали на 3 суток в холодильник с температурой плюс 2°C для их постепенного оттаивания. Черенки проращивали при комнатной температуре на воде. В результате исследований установлено: наименьшая морозоустойчивость среди изучаемых родительских крымских аборигенов у сортов Шабаш, Солдайя и Солнечнодолинский; у сортов Джеват кара, Кокур белый, Кокур черный, Мискет, Мисгюли кара, Сары пандас слабая степень - минус 20°С; сорта Айбатлы, Кефесия, Кок пандас и Эким кара обладают средней - до минус 22°С; наивысшую морозоустойчивость - до минус 24°С - показали сорта Херсонесский и Капсельский. Также выявлены синтетические морозоустойчивые F1-популяции и плюс- трансгрессивные селекционные формы
-
Краткое описание
В статье рассматривается применение автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ), его математической модели – системной теории информации и реализующего их программного инструментария – интеллектуальной системы «Эйдос» для решения одной из важных задач ампелографии: количественного определения сходства-различия различных клонов винограда по контурам листьев. Для решения этой задачи выполняются следующие этапы: 1) оцифровка сканированных изображений листьев и создание их математических моделей; 2) формирование математических моделей конкретных листьев с применением теории информации; 3) формирование моделей обобщенных образов листьев различных клонов на основе конкретных листьев (многопараметрическая типизация); 4) верификация модели путем идентификации конкретных листьев с обобщенными образами клонов, т.е. классами (системная идентификация); 5) количественное определение сходства-различия клонов, т.е. кластерно-конструктивный анализ обобщенных образов листьев различных клонов. Форма контура конкретного листа рассматривается как зашумленное информационное сообщение о клоне, к которому он относится, включающее как информацию об истинной форме листа данного клона (чистый сигнал), так и шум, искажающий эту истинную форму, обусловленный случайным воздействием окружающей среды. Программный инструментарий АСК-анализа – интеллектуальная система «Эйдос» обеспечивает подавление шума и выделение сигнала об истинной форме листа каждого клона на основе ряда зашумленных конкретных примеров листьев данного клона. Таким образом создается один образ формы листа каждого клона, независящий от их конкретных реализаций, т.е. «Эйдос» этих изображений (в смысле Платона) - прототип или архетип (в смысле Юнга) изображений
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеВ статье рассматривается применение автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ), его математической модели – системной теории информации и программного инструментария – интеллектуальной системы «Эйдос» для решения ряда задач ампелографии: 1) оцифровка сканированных изображений листьев и создание их математических моделей; 2) формирование математических моделей конкретных листьев с применением теории информации; 3) формирование моделей обобщенных образов листьев различных сортов; 4) сравнение образа конкретного листа с обобщенным образом листа разных сортов и определение количественной степени сходства -различия между ними, т.е. идентификация сорта по листу; 5) количественное определение сходства-различия сортов, т.е. кластерно-конструктивный анализ обобщенных образов листьев различных сортов. Предлагается новый подход к оцифровке изображений листьев, основанный на использовании полярной системы координат, центра тяжести изображения и его внешнего контура. Перед оцифровкой изображений могут применяться их преобразования, стандартизирующие положение изображений, их размеры и угол поворота. Поэтому результаты оцифровки и АСК-анализа изображений могут быть инвариантны (независимы) относительно их положения, размеров и поворота. Форма контура конкретного листа рассматривается как зашумленное информационное сообщение о сорте, включающее как информацию об истинной форме листа данного сорта (чистый сигнал), так и шум, искажающий эту истинную форму, обусловленный случайным воздействием окружающей среды. Программный инструментарий АСК-анализа – интеллектуальная система «Эйдос» обеспечивает подавление шума и выделение сигнала об истинной форме листа каждого сорта на основе ряда зашумленных конкретных примеров листьев данного сорта. Таким образом создается один образ формы листа каждого сорта, независящий от их конкретных реализаций, т.е. «Эйдос» этих изображений (в смысле Платона) - прототип или архетип (в смысле Юнга) изображений
-
Изучение генетического разнообразия генофода винограда Северного Кавказа
06.00.00 Сельскохозяйственные науки
Краткое описаниеСтатья представляет результаты исследований 92 аборигенных сортов и 15 дикорастущих генотипов по 24 микросателлитным маркерам. В результате создана база данных о локусных состояниях гермплазмы, сохраненной в Российской ампелографической коллекции при АЗОСВиВ (Анапская зональная опытная станция виноградарства и виноделия). В процессе исследований сортовых популяций подтверждена обоснованность размножения в производстве сорта Красностоп анапский с явными измененными микросателлитными последовательностями как клона известного аборигенного донского сорта Красностоп золотовский. Клон был отобран в 1953 году видным агротехнологом Зоткиным Иваном Ивановичем, который размножен самим автором и его последователями, а после соответствующего официального оформления передан на государственное испытание в 2007 году в систему ГСК РФ, районирован по Северо-Кавказскому региону (регион № 6) в 2014 году. Сорт-клон Красностоп анапский только на Кубани на сегодня занимает 35 га. Путем использования молекулярно- генетических методов ныне обоснованно осуществляется совершенствование клоновой селекции винограда. Последние данные, собранные нами в процессе работы, были проанализированы комплексным способом, что дало возможность сделать выводы об отличимости сортов винограда
-
Краткое описание
Общеизвестно, что генетика изучает механизмы изменчивости/наследственности и очень широко пользуется понятием «наследственная информация». При этом генетика под информацией подразумевает содержание генетического кода - структуры молекул ДНК и РНК, входящих в состав клетки живого организма. Генетика изучает механизмы записи, копирования, считывания генетической информации, возможности ее модификации, а также ее влияние на признаки и свойства организма. В разговорном и научном языке прочно закрепились фразы, типа «Гены содержат информацию о признаках/свойствах организма». Парадоксально, но мы не видим попыток определения количества информации, содержащейся в конкретных генах о конкретных фенотипических признаках или свойствах организма. Казалось бы, применение теории информации в генетике является совершенно естественным и напрашивается само собой. Тем более странно, что практически нет работ, посвященных применению теории информации для решения задач генетики. Данная статья призвана в какой-то степени восполнить этот пробел на примере вычисления количества информации в генах о признаках или свойствах различных сортов винограда. В ней рассматривается применение автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ), его математической модели – системной теории информации и реализующего их программного инструментария – интеллектуальной системы «Эйдос» для решения одной из важных задач генетики: определения количества информации, содержащейся в генах о различных фенотипических признаках/свойствах винограда. Для решения этой задачи выполняются следующие этапы: 1) когнитивно-целевая структуризация предметной области; 2) формализация предметной области, т.е. разработка классификационных и описательных шкал и градаций и обучающей выборки; 3) синтез и верификация информационной модели, отражающей количество информации в генах о фенотипических признаках/свойствах (многопараметрическая типизация); 4) вывод информации о генетической системе детерминации фенотипических признаков/свойств (SWOT-анализ феносвойства); 5) вывод информации о силе и направлении влияния конкретного гена на фенотипические признаки/свойства (SWOT-диаграммы генов); 6) решение задачи системной идентификации фенотипических признаков/свойств по наличию тех или иных генов; 7) количественное определение сходства-различия различных фенотипических признаков/свойств по их системе детерминации генами. Конкретное фенотипическое свойство (или признак) рассматривается как зашумленный генетический текст, включающий как генетическую информацию об истинном феносвойстве (чистый сигнал), так и шум, искажающий эту информацию, обусловленный случайным воздействием окружающей среды. Программный инструментарий АСК-анализа – интеллектуальная система «Эйдос» обеспечивает подавление шума и выделение истинного сигнала
-
Введение в культуру in vitro новых перспективных столовых сортов винограда
06.00.00 Сельскохозяйственные науки
Краткое описаниеВ статье представлена информация об особенностях микроклонирования в культуре in vitro 10-ти перспективных для Евразии столовых розово- и белоягодных сортов-генетов винограда селекции И.А. Кострикина, В.Н. Крайнова, В.В. Загорулько. Исследования проводили на этапе ввода в культуру in vitro меристем размером 0,1-0,2 мм. У большинства сортов и форм отмечали хорошие регенерационные способности в условиях стерильной культуры. Это связанно с тем, что почти все исследуемые сорта Анюта, Богатяновский, Княгиня Ольга, Преображение, Юбилей Новочеркасска, Фавор, получены от скрещивания пары Талисман × Кишмиш лучистый. И лишь только сорта Ливия и Низина, которые показали более низкие регенерационные свойства на этапах пролиферации и укоренения побегов получены от скрещивания пары Фламинго × Аркадия и (Талисман x Томайский) соответственно. При этом сорт Талисман, являющийся одним из родителей большинства исследуемых сортов, показал стабильные результаты на всех этапах культивирования
-
Увология и биохимия винограда сорта Мерло и его клонов в разных зонах произрастания
06.00.00 Сельскохозяйственные науки
Краткое описаниеВ статье приведены результаты изучения урожайности, механического и биохимического состава гроздей винограда сорта Мерло и его двух клонов в условиях таманской и анапской подзон Анапо-Таманской зоны Краснодарского края. Сорта-клоны отличаются от материнского сорта большим числом ягод в грозди, массой ягоды, средней массой грозди, урожайностью. При указанных различиях материнский сорт и его клоны характеризуются очень близкими процентами ягод и гребней в грозди и показателями строения, сложения и структуры грозди. По проценту выхода сока клоны в разных районах произрастания практически не отличаются от исходного сорта. По содержанию в соке ягод глюкозы, фруктозы, органических кислот (винной, яблочной, лимонной, янтарной), катионов калия, натрия, магния и кальция достоверной разницы между исходным сортом и его клонами нет. Содержание сухих веществ, сахаров, титруемых кислот, сахарокислотный коэффициент зависели от урожайности, но в целом у них было благоприятным для производства виноматериалов и соков. Сорта-клоны Мерло фанагорийский и Мерлок экологически пластичны (подтверждено коэффициентами стабильности Островерхова-Трошина) и относятся к первой группе сортов, сохраняющих свои ценные признаки в разных районах произрастания
-
Оптимизация длины обрезки и нагрузки кустов глазками различных сортов винограда на Тамани
06.00.00 Сельскохозяйственные науки
Краткое описаниеМногочисленными исследованиями установлена разнокачественность глазков по длине плодового побега, которая выражена различной степенью закладки эмбриональных соцветий в центральных почках глазков. Выявлено, что у многих сортов винограда более плодоносные глазки сформированы в среднем (4-6 узлы) и верхнем (7-10 узлы) ярусах плодового побега, по сравнению с нижним (1-3 узлы) ярусом. В связи с разнокачественностью глазков по длине плодовых лоз следует применять и различные способы их обрезки. При этом необходимо учитывать биологические особенности сорта, способы ведения и формирования кустов, погодные условия местности в период вегетации и относительного покоя. Для получения ежегодно стабильного высокого урожая винограда необходимо предварительно установить оптимальную длину обрезки плодовых побегов и оптимальную нагрузку на куст здоровыми глазками. Для этого необходимо по каждому сорту накануне обрезки кустов выполнить анализ зимующих глазков по длине плодовых побегов и выявить эмбриональную плодоносность центральных почек, т.е. осуществить прогнозирование урожайности винограда будущего года. В статье представлены данные по формированию эмбриональной плодоносности центральных почек зимующих глазков на Тамани у группы сортов винограда – Аркадия, Виорика, Гибернал, Каберне-Совиньон, Мерло, Молдова, Пино белый, Рислинг, Саперави, Траминер розовый, Цимлянский черный, Шардоне. Выявлены более высокие показатели эмбриональной плодоносности центральных почек глазков у исследуемых сортов винограда - Шардоне, Рислинг, Виорика, Гибернал, Мерло, Молдова, у которых коэффициенты плодоношения составили от 1,40 у сорта Рислинг до 1,69 у сорта Мерло; коэффициент плодоносности от 1,58 у сорта Шардоне до 1,77 у сорта Мерло. Выявлен высокий процент плодоносных глазков - от 80,8 у сорта Каберне-Совиньон до 95,6 у сортов Мерло и Шардоне. Установлен более высокий процент глазков с 2-мя эмбриональными соцветиями у сортов Мерло и Виорика, у которых данный показатель составил соответственно: 75,6 и 70,6%. Прогнозирование урожая винограда будущего года до обрезки кустов предложенным методом обеспечит получение полноценного урожая винограда
-
Введение новых сортов винограда в культуру in vitro
Краткое описаниеКлональное микроразмножение – это основной способ получения качественного безвирусного посадочного материала. Высокая сортовая спе- цифичность реакции эксплантов сортов виногра- да на состав питательной среды требует индиви- дуального подбора компонентов среды для наиболее успешного размножения in vitro. В ста- тье представлены результаты исследований по культивированию апексов винограда in vitro на модифицированной среде с пониженным содер- жанием макроэлементов. В результате проведён- ных исследований установили, что для сортов винограда Академик Трубилин, Артемис, Гурман Крайнова, Мария Каллас, Низина, Пти Вердо и Траминер черный наиболее эффективная интро- дукция в культуру in vitro (приживаемость апек- сов 80-100%) происходит на модифицированной питательной среде Мурасиге и Скуга (1962), от- личающейся содержанием макросолей (мг/л): NH4NO3 – 1237; KNO3 – 1425; MgSO4 · 7Н2О – 277,5; КН2PO4 · H2O – 277,5, витамина В1 – 10,0 мг/л, никотиновой кислоты – 4 мг/л. Остальные сорта Кишмиш лучистый, Преображение, Рошфор К и Юбилей Новочеркасска на аналогич- ной среде развивались замедленно и по другому