Наукові доповіді Національного університету біоресурсів і природокористування України

Формування елементів структури врожаю та насіннєвої продуктивності сої залежно від сорту

Сергій Пилипенко, Ганна Ковалишина
Завантажити статтю
Анотація

У контексті глобальних кліматичних змін та продовольчої кризи, соя (Glycine max) потребує оптимізації генетичного потенціалу для забезпечення стабільної та високої продуктивності через ідентифікацію генотипів з високою адаптивністю в конкретних ґрунтово-кліматичних умовах, зокрема Лісостепу України. Мета дослідження полягала у вивченні впливу сортових особливостей на формування ключових морфологічних і продуктивних ознак сої та оцінці її компенсаційної здатності протягом двох років досліджень. Дослідження проводили протягом 2024-2025 років із застосуванням польового, біометричного та кореляційного аналізів для оцінки висоти рослин, кількості бобів на рослині, кількості гілок та маси 1000 насінин. Встановлено високу сортову залежність усіх досліджуваних ознак, що підкреслює визначальне значення генотипу. Виявлено сильну від’ємну кореляцію між висотою рослини та кількістю бобів на рослину (r = -0,897), що свідчить про негативний вплив надмірного вегетативного росту на генеративну продуктивність через порушення балансу джерел і стоків. Підтверджено, що інтенсивність гілкування мала лише слабкий вплив на формування врожаю. Виявлено механізм компенсаційної здатності в роки досліджень (фенотипової пластичності): зниження кількості бобів у несприятливих умовах призводило до компенсаторного збільшення маси 1000 насінин. Серед досліджених зразків сорти ‘ЕС Ментор’, ‘Антрацит’ і ‘Муза’ мали найбільш збалансоване поєднання високої насіннєвої продуктивності, якості насіння та задовільної висоти прикріплення нижніх бобів. Результати дослідження надають важливу інформацію для оптимізації сортового складу в регіоні, а також слугують основою для селекційної роботи, спрямованої на адаптацію сої та підвищення ефективності зав'язування плодів у зоні Лісостепу

Ключові слова

генотип, морфологічні ознаки, компенсаційна здатність, вегетативний ріст, кореляційний аналіз

ЦИТУВАТИ
Pylypenko, S., & Kovalyshyna, H. (2026). Development of soybean yield and seed productivity elements depending on the variety. Scientific Reports of the National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine, 22(1),9-21. https://doi.org/10.31548/dopovidi/1.2026.09
Використані джерела
  1. Assfaw, A.T., Bunmi, O., Paterne, A., Chigeza, G., Mushoriwa, H., Fowobaje, K., & Abebe, A.T. (2025). Genetic diversity and population structure analysis of soybean [Glycine max (L.) Merrill] genotypes based on agro-morphological traits and SNP markers. PLoS One, 20(10), article number e0332895. doi: 10.1371/journal.pone.0332895.
  2. Berhanu, H., Tesso, B., & Lule, D. (2021). Correlation and path coefficient analysis for seed yield and yield related traits in soybean (Glycine max (L.)) genotypes. Plant, 9(4), 106-110. doi: 10.11648/j.plant.20210904.15.
  3. Chandler, J. (2025). North Carolina soybean production guide. Retrieved from https://content.ces.ncsu.edu/show_ep3_pdf/1762418330/23815/.
  4. Chinnarat, J., Monkham, T., Sanitchon, J., & Chankaew, S. (2025). Breeding black soybeans for high yield and first pod height is a promising approach to improving thai commercial soybean varieties. Agronomy, 15(3), article number 600. doi: 10.3390/agronomy15030600.
  5. Convention on Biological Diversity. (1992, June). Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/995_030#Text.
  6. Convention on the Trade in Endangered Species of Wild Fauna and Flora. (1973, June). Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/995_129#Text.
  7. Evangelista, J.S.P.C., Alves, R.S., Peixoto, M.A., de Resende, M.D.V., Teodoro, P.E., da Silva, F.L., & Bhering, L.L. (2021). Soybean productivity, stability, and adaptability through mixed model methodology. Ciência Rural, 51(2), article number e20200406. doi: 10.1590/0103-8478cr20200406.
  8. Gai, Y., et al. (2025). Integrative approaches to soybean resilience, productivity, and utility: A review of genomics, computational modeling, and economic viability. Plants, 14(5), article number 671. doi: 10.3390/plants14050671.
  9. Havryliuk, I., & Kovalyshyna, H. (2024). Characteristics of soft winter wheat varieties by crop structure and grain quality indicators. Ukrainian Black Sea Region Agrarian Science, 28(4), 68-84. doi: 10.56407/bs.agrarian/4.2024.68.
  10. Junior, A.A.B., de Oliveira, M.C.N., Zucareli, C., Ferreira, A.S., Werner, F., & de Aguiar e Silva, M.A. (2018). Analysis of phenotypic plasticity in indeterminate soybean cultivars under different row spacing. Australian Journal of Crop Science, 12(4), 648-654.
  11. Karyawati, A.S., Larasati, A., Ghina, S., Sumarsono, S., & Ula, V.M. (2025). Quantitative analysis of morphometric traits affecting yield performance in diverse soybean lines (Glycine max L. Merr). Cogent Food & Agriculture, 11(1), article number 2514580. doi: 10.1080/23311932.2025.2514580.
  12. Kiriziy, D.A., & Stasik, O.O. (2022). Effects of drought and high temperature on physiological and biochemical processes, and productivity of plants nanochelates. Plant Physiology and Genetics, 54(2), 95-122. doi: 10.15407/frg2022.02.095.
  13. Li, N., Yuan, X., Han, B., Guo, W., & Chen, H. (2025). CRISPR/Cas-mediated optimization of soybean shoot architecture for enhanced yield. International Journal of Molecular Sciences, 26(16), article number 7925. doi: 10.3390/ijms26167925.
  14. Li, W., Wang, L., Xue, H., Zhang, M., Song, H., Qin, M., & Dong, Q. (2024). Molecular and genetic basis of plant architecture in soybean. Frontiers in Plant Science, 15, article number 1477616. doi: 10.3389/fpls.2024.1477616.
  15. Mazur, O., Kupchuk, I., Biliavska, L., Biliavsky, Y., Voloshyna, O., Mazur, O., & Razanov, S. (2023). Ecological plasticity and stability of soybean varieties under climate change in Ukraine. Acta Fytotechnica et Zootechnica, 26(4), 398-411. doi: 10.15414/afz.2023.26.04.398-411.
  16. Mazurenko, B., et al. (2025). Biostimulants-induced improvements in pea-barley intercropping systems: A study of biomass and yield optimization under Ukrainian climatic conditions. Journal of Agriculture and Food Research, 22, article number 102074. doi: 10.1016/j.jafr.2025.102074.
  17. Ran, X., Zhou, J., Mao, T., Wu, S., Wu, Q., Chen, G., & Zhai, Y. (2023). The effect of plant and row configuration on the growth and yield of multiple cropping of soybeans in southern Xinjiang, China. Sustainability, 15(19), article number 14608. doi: 10.3390/su151914608.
  18. Rani, R., Raza, G., Ashfaq, H., Rizwan, M., Razzaq, M.K., Waheed, M.Q., Hussein, S., Ditta, B.A., & Arif, M. (2023b). Genome-wide association study of soybean (Glycine max [L.] Merr.) germplasm for dissecting the quantitative trait nucleotides and candidate genes underlying yield-related traits. Frontiers in Plant Science, 14, article number 1229495. doi: 10.3389/fpls.2023.1229495.
  19. Rani, R., Raza, G., Ashfaq, H., Rizwan, M., Shimelis, H., Tung, M.H., & Arif, M. (2023a). Analysis of genotype× environment interactions for agronomic traits of soybean (Glycine max [L.] Merr.) using association mapping. Frontiers in Genetics, 13, article number 1090994. doi: 10.3389/fgene.2022.1090994.
  20. Rybalchenko, A.M., & Chub, Ye.V. (2021). Influence of varietal characteristics on the formation of soybean seed productivity. In Development of education, science and business: Proceedings of the 2021 international scientific and practical online conference (p. 131). Dnipro: IE V.V. Marenichenko.
  21. Srivastava, S., Singh, P., Tyagi, A., Srivastava, A. (2025). Multivariate analysis of yield-contributing traits in soybean (Glycine max (L.) Merrill.): Insights from correlation and principal component approaches. The Bioscan, 20(2), 954-957. doi: 10.63001/tbs.2025.v20.i02.S2.pp954-957.
  22. Yang, Q., Lin, G., Lv, H., Wang, C., Yang, Y., & Liao, H. (2021). Environmental and genetic regulation of plant height in soybean. BMC Plant Biology, 21(1), article number 63. doi: 10.1186/s12870-021-02836-7.