Redakn upravená. Závrená zpráva projektu 1G58076

Redak n upravená Záv re ná zpráva projektu 1G58076 Charakteristiky škrobu a bílkovin zrna pšenice pro nepotraviná ské využití; donory cenných znak , vhodné odr dy a p stitelské technologie

Téma: Rozvoj technologií pro nepotraviná ské užití zem d lských surovin s

využitím produk ního potenciálu zem d lských plodin a vyhledávání nových druh a odr d rostlin a vypracování technologií jejich p stování, které budou poskytovat kvalitní a cenov p ijatelné suroviny s požadovanými parametry pro nepotraviná ské využití

Doba ešení: 1.12.2005 - 31.12.2009 Odpov dný ešitel: Dr. Ing. Pavel Hor i ka P íjemce-koordinátor: Výzkumné centrum SELTON, s.r.o. ( 27184145 )

Stupice 24 , 25084 Sib ina

1

Osnova zprávy a její sou ásti 1. Organizace ú astnící se projektu

3

2. ešitelský tým

6

3. Náklady za projekt celkem

9

4. Zhodnocení pr b hu ešení

12

5. P ílohy

14

6. Dosažené výsledky

14

7. Popis uplatn ní

100

2

1. Organizace ú astnící se projektu I organizace Obchodní jméno - název Obchodní jméno oficiální název v angli tin Zkratka názvu Zp sob ú tování Role organizace Vazba na organizaci Druh organizace

27184145 Výzkumné centrum SELTON, s.r.o.

SELTON FC - Úplné náklady p íjemce - koordinátor

Právnická osoba zapsaná v obchodním rejst íku (§ 2 odst. 2 písm. a) a § 27 Adresa sídla, spojení na organizaci - ulice, p./ .or. Stupice 24/ - PS , obec 25084 Sib ina - stát eská republika - telefon 281 012 450 - http:// www.selton.cz Bankovní spojení -DI - banka kód, název 0100 - Komer ní banka Praha 7 - íslo ú tu, sp. symbol 51-2592800237, Statutární zástupce - titul p ed, jméno, Dr. Ing. Pavel Hor i ka p íjmení, titul za - funkce jednatel - telefon 281 012 450 - mobil 723 092 152 - fax 281 012 466 - email [email protected] 2. Statutární zástupce - titul p ed, jméno, Ing. Jan Gr za. p íjmení, titul za - funkce jednatel - telefon 281 091 440 - mobil 721 402 645 - fax 281 971 732 - email [email protected]

3

I organizace 00027006 Obchodní jméno - název Výzkumný ústav rostlinné výroby v.v.i Obchodní jméno oficiální název v angli tin Zkratka názvu VÚRV Zp sob ú tování FC - Úplné náklady Role organizace p íjemce Vazba na organizaci Druh organizace Státní p ísp vková organizace (zákon . 219/2000 Sb.) Adresa sídla, spojení na organizaci - ulice, p./ .or. Drnovská 507/ - PS , obec 16106 Praha 6 - Ruzyn - stát eská republika - telefon 233022111 - http:// www.vurv.cz Bankovní spojení -DI CZ00027006 - banka kód, název 0100 - Komer ní banka Praha 6 - íslo ú tu, sp. symbol 25635-061, Statutární zástupce - titul p ed, jméno, Doc. RNDr. Ing. František Kocourek CSc. p íjmení, titul za - funkce editel - telefon 233022422 - mobil - fax 233311591 - email [email protected]

4

I organizace Obchodní jméno - název Obchodní jméno oficiální název v angli tin Zkratka názvu Zp sob ú tování Role organizace Vazba na organizaci Druh organizace

60460709 eská zem d lská univerzita v Praze

ZU AC - Dodate né náklady p íjemce

Ve ejná nebo státní vysoká škola (zákon . 111/1998 Sb., o vysokých školách a o zm n a dopln ní dalších zákon (o vysokých školách) Adresa sídla, spojení na organizaci - ulice, p./ .or. Kamýcká 129/ - PS , obec 16521 Praha 6 - Suchdol - stát eská republika - telefon 224381111 - http:// www.czu.cz Bankovní spojení -DI CZ60460709 - banka kód, název 0100 - Komer ní banka Praha 6 - íslo ú tu, sp. symbol 19-5504550287, Statutární zástupce - titul p ed, jméno, Prof. Ing. Jan Hron DrSc., dr. h. c. p íjmení, titul za - funkce rektor - telefon 224 384 082 - mobil - fax 234381815 - email [email protected]

5

ešitelský tým Celé jméno, R Role osoby p i ešení projektu Spojení P íslušnost k organizaci Pracovního pom r, funkce Celé jméno, R Role osoby p i ešení projektu Spojení P íslušnost k organizaci Pracovního pom r, funkce

Bradová Jana Ing. další ešitel 233022209 - - [email protected] Výzkumný ústav rostlinné výroby v.v.i Výzkumný ústav rostlinné výroby, v.v.i. Odbor OGŠKP kmenový pracovník organizace - v decký pracovník Bucková Jitka další pracovník Výzkumné centrum SELTON, s.r.o. kmenový pracovník organizace - laborantka

Capouchová Ivana Doc. Ing. CSc. Celé jméno, R Role osoby p i ešení další ešitel projektu Spojení 22438 2549 - 224382535 [email protected] P íslušnost k organizaci eská zem d lská univerzita v Praze Fakulta agrobiologie, potravinových a p írodních zdroj , d íve AF Pracovního pom r, kmenový pracovník organizace - docentka funkce Celé jméno, R Role osoby p i ešení projektu Spojení P íslušnost k organizaci Pracovního pom r, funkce

Dotla il Ladislav Ing. CSc. další ešitel 233022374 [email protected] Výzkumný ústav rostlinné výroby v.v.i Výzkumný ústav rostlinné výroby, odbor OGŠ kmenový pracovník organizace - editel odboru genetiky a šlecht ní VÚRV

Dvo á ek Václav Ing. Ph.D. Celé jméno, R Role osoby p i ešení ešitel projektu Spojení 233022418 [email protected] P íslušnost k organizaci Výzkumný ústav rostlinné výroby v.v.i Výzkumný ústav rostlinné výroby, odbor OGŠ Pracovního pom r, kmenový pracovník organizace - v decký pracovník funkce

6

Celé jméno, R Role osoby p i ešení projektu Spojení P íslušnost k organizaci Pracovního pom r, funkce

Erhartová Daniela Bc. další pracovník 224382532 - 224382535 [email protected] eská zem d lská univerzita v Praze kmenový pracovník organizace - techni ka

Fam ra Old ich Ing. CSc. Celé jméno, R Role osoby p i ešení ešitel projektu Spojení 224383508 - 224382535 [email protected] P íslušnost k organizaci eská zem d lská univerzita v Praze Fakulta agrobiologie, potravinových a p írodních zdroj , d íve AF Pracovního pom r, kmenový pracovník organizace - odborný asistent funkce Celé jméno, R Role osoby p i ešení projektu Spojení P íslušnost k organizaci Pracovního pom r, funkce Celé jméno, R Role osoby p i ešení projektu Spojení P íslušnost k organizaci Pracovního pom r, funkce Celé jméno, R Role osoby p i ešení projektu Spojení P íslušnost k organizaci Pracovního pom r, funkce

Hor i ka Pavel Dr. Ing. odpov dný ešitel 281 012 450 281 012 466 [email protected] Výzkumné centrum SELTON, s.r.o. Výzkumné centrum SELTON, s.r.o. kmenový pracovník organizace - vedoucí stanice, vedoucí st ediska šlecht ní pšenice Ovesná Jaroslava RNDr. CSc. další ešitel 233022424 233022286 [email protected] Výzkumný ústav rostlinné výroby v.v.i Výzkumný ústav rostlinné výroby, odbor OGŠ kmenový pracovník organizace - V decký pracovník Papoušková Ludmila Ing. další ešitel 233022218 [email protected] Výzkumný ústav rostlinné výroby v.v.i Výzkumný ústav rostlinné výroby, odbor OGŠ kmenový pracovník organizace - v decký pracovník

7


Pavlátová Lucie Mgr. další ešitel 233022279 [email protected] Výzkumný ústav rostlinné výroby v.v.i Výzkumný ústav rostlinné výroby, odbor OGŠ kmenový pracovník organizace - v decký pracovník

Riljáková Božena Celé jméno, R další pracovník Role osoby p i ešení projektu Spojení 224382890 - - [email protected] P íslušnost k organizaci eská zem d lská univerzita v Praze Fakulta agrobiologie, potravinových a p írodních zdroj , d íve AF Pracovního pom r, kmenový pracovník organizace - laborantka funkce Celé jméno, R Role osoby p i ešení projektu Spojení P íslušnost k organizaci Pracovního pom r, funkce Celé jméno, R Role osoby p i ešení projektu Spojení P íslušnost k organizaci Pracovního pom r, funkce Celé jméno, R Role osoby p i ešení projektu Spojení P íslušnost k organizaci Pracovního pom r, funkce

Sedlá ek Tibor Ing. další ešitel 281012458 281012466 [email protected] Výzkumné centrum SELTON, s.r.o. Výzkumné centrum SELTON, s.r.o. kmenový pracovník organizace - vedoucí laborato e Skala Radovan Ing. další ešitel 281012455 604111902 [email protected] Výzkumné centrum SELTON, s.r.o. Výzkumné centrum SELTON s.r.o. kmenový pracovník organizace - šlechtitel Stehno Zden k Ing. CSc. další ešitel 233022364 731448343 233022286 [email protected] Výzkumný ústav rostlinné výroby v.v.i Odd lení genové banky kmenový pracovník organizace - pov ený vedením odd lení genové banky

8


Uhlí ová Olga další pracovník 233022395 Výzkumný ústav rostlinné výroby v.v.i Výzkumný ústav rostlinné výroby, odbor OGŠ kmenový pracovník organizace - technický pracovník

3. Náklady za projekt celkem 3.1. NÁKLADOVÉ TABULKY ZA JEDNOTLIVÉ ORGANIZACE SKUTE NÉ CELKEM ZA CELOU DOBU EŠENÍ Rok Typ Organizace Zp sob ú tování Role organizace

ZA CELOU DOBU EŠENÍ skute né Výzkumné centrum SELTON, s.r.o.

NÁKLADY

tis. K

18. UZNANÉ NÁKLADY

2899 Sou et: 2899

19. - P ÍMÉ NÁKLADY

2307 Sou et: 2307

19.10. - Osobní 19.20. - Po ízení HMM 19.30. - Po ízení NHMM 19.40. - Provoz a údržba HMM

ZDROJE

tis. K

MZE18 - CELKEM Z MZE

2837 Sou et: 2837

904 Sou et: 904

MZE19.10. Osobní z MZE

874 Sou et: 874

181 Sou et: 181

NZF18 - CELKEM Z NZF

62 Sou et: 58

0 Sou et: 0

OVZ18 - CELKEM Z OVZ

0 Sou et: 0

268 Sou et: 268

19.50. - Služby

81 Sou et: 81

19.60. - Materiál

816 Sou et: 816

19.70. - Cestovné

57 Sou et: 57

19.80. - Specifické náklady

0 Sou et: 0

20. - DOPL KOVÉ NÁKLADY

592 Sou et: 592

9

Rok Typ Organizace Zp sob ú tování Role organizace

ZA CELOU DOBU EŠENÍ skute né Výzkumný ústav rostlinné výrobyVýzkumný ústav rostlinné výroby v.v.i FC - Úplné náklady p íjemce

NÁKLADY

tis. K


2177 Sou et: 2177


1590 Sou et: 1590

19.10. - Osobní

ZDROJE

tis. K


2177 Sou et: 2177

754 Sou et: 754


755 Sou et: 755

19.20. - Po ízení HMM

85 Sou et: 85


0 Sou et: 0

19.30. - Po ízení NHMM

0 Sou et: 0


0 Sou et: 0

19.40. - Provoz a údržba HMM

144 Sou et: 144

19.50. - Služby

57 Sou et: 57

19.60. - Materiál

530 Sou et: 530

19.70. - Cestovné

20 Sou et: 20


0 Sou et: 0


587 Sou et: 587

10

Rok Typ Organizace Zp sob ú tování Role organizace

ZA CELOU DOBU EŠENÍ skute né eská zem d lská univerzita v Praze AC - Dodate né náklady p íjemce

NÁKLADY

tis. K


1080 Sou et: 1080


923 Sou et: 923

19.10. - Osobní

ZDROJE

tis. K


1080 Sou et: 1080

180 Sou et: 180


180 Sou et: 180

19.20. - Po ízení HMM

60 Sou et: 60


0 Sou et: 0

19.30. - Po ízení NHMM

0 Sou et: 0


0 Sou et: 0

19.40. - Provoz a údržba HMM

0 Sou et: 0

19.50. - Služby

266 Sou et: 266

19.60. - Materiál

373 Sou et: 373

19.70. - Cestovné

37 Sou et: 37


7 Sou et: 7


157 Sou et: 157

11

3.2. NÁKLADOVÁ TABULKA ZA PROJEKT SKUTE NÉ CELKEM ZA CELOU DOBU EŠENÍ Rok Typ PROJEKT

ZA CELOU DOBU EŠENÍ skute né 1G58076

NÁKLADY

tis. K


6156 Sou et: 6156


4820 Sou et: 4820

19.10. - Osobní 19.20. - Po ízení HMM 19.30. - Po ízení NHMM 19.40. - Provoz a údržba HMM

ZDROJE

tis. K


6094 Sou et: 6094

1838 Sou et: 1838


1809 Sou et: 1809

326 Sou et: 326


62 Sou et: 58

0 Sou et: 0


0 Sou et: 0

412 Sou et: 412

19.50. - Služby

404 Sou et: 404

19.60. - Materiál

1719 Sou et: 1719

19.70. - Cestovné

114 Sou et: 114


7 Sou et: 7


1336 Sou et: 1336

4. Zhodnocení pr b hu ešení

V roce 2006 probíhaly standardiza ní a metodické práce u vybraných metod a následovaly podrobné chemicko-technologické rozbory u shromážd ných materiál z ORO pokus ÚKZÚZ ze skliz ového ro níku 2005. V dalších postupech se jednalo o výb r, výsev a sklize genofondu jarních a ozimých pšenic z kolekcí GB, zajišt ní a shromážd ní materiál z ORO pokus ÚKZÚZ (2006), výb r a shromážd ní genofondu ozimých a jarních pšenic z kolekcí GB dle p edchozích jakostních kritérií, zajišt ní materiál (DH-linií) z probíhajících pokus zam ených na krmnou kvalitu pšenice a materiál pšenic s rozdílnou úrovní ošet ení a technologie. V podzimním poskliz ovém období byly dokon ovány dle plánované metodiky základní chemickotechnologické rozbory materiál z ORO pokus ÚKZÚZ (2005) a prob hlo shromážd ní výše uvedených materiál ze skliz ového ro níku 2006.

12

V roce 2007 probíhaly podrobné chemicko-technologické rozbory u shromážd ných materiál z ORO pokus ÚKZÚZ ze skliz ového ro níku 2006. V dalších postupech se jednalo o výsev a sklize genofondu jarních a ozimých pšenic z kolekcí GB, zajišt ní a shromážd ní materiál z ORO pokus ÚKZÚZ (2007), výsev a sklize materiál (DH-linií) z probíhajících pokus zam ených na krmnou kvalitu pšenice a materiál pšenic s rozdílnou úrovní ošet ení a rozdílnou technologií p ípravy p dy. V podzimním poskliz ovém období byly dokon ovány dle plánované metodiky základní chemicko-technologické rozbory (materiál z ORO pokus ÚKZÚZ (2006) a prob hlo shromážd ní výše uvedených materiál ze skliz ového ro níku 2007. Byly provedeny rozbory materiál ze souboru zam eného na krmnou kvalitu a souboru zam eného na p stitelské technologie. V roce 2008 probíhaly podrobné chemicko-technologické rozbory u shromážd ných materiál z ORO pokus ÚKZÚZ ze skliz ového ro níku 2007. V dalších postupech se jednalo o výsev a sklize genofondu jarních a ozimých pšenic z kolekcí GB, zajišt ní a shromážd ní materiál z ORO pokus ÚKZÚZ (sklize 2008), výsev a sklize materiál (DH-linií) z probíhajících pokus zam ených na krmnou kvalitu pšenice a materiál pšenic s rozdílnou úrovní ošet ení a rozdílnou technologií p ípravy p dy. V podzimním poskliz ovém období byly dokon ovány dle plánované metodiky základní chemicko-technologické rozbory (materiál z ORO pokus ÚKZÚZ(sklize 2007) a prob hlo shromážd ní výše uvedených materiál ze skliz ového ro níku 2008. Byly provedeny rozbory materiál ze souboru zam eného na krmnou kvalitu a souboru zam eného na p stitelské technologie. V roce 2009 probíhaly podrobné chemicko-technologické rozbory ve vztahu k výt žnosti bioetanolu a biodegradabilních plast u shromážd ných materiál z ORO pokus ÚKZÚZ ze skliz ového ro níku 2008. V dalších postupech se jednalo o podrobné chemicko-technologické rozbory z probíhajících pokus s rozdílnou úrovní ošet ení a rozdílnou technologií p ípravy p dy. Byl vypracován a aplikován metodický postup izolace škrobu a mikroskopické digitalizace škrobových zrn pro ú ely hodnocení jednotlivých velikostních frakcí škrobových zrn. Dále probíhal vývoj NIR kalibra ních model pro hodnocení separovaných kapalných bílkovinných frakcí a práce na optimalizaci a využití molekulárn -biochemických marker pro charakterizaci alel waxy genu a gen puroindolin . Projektový a ešitelský tým z stal až na drobné zm ny v navrhovaném složení. (Projektový tým: 2007 V souladu s § 17 ods. 2 zákona . 341/2005 Sb. o ve ejných výzkumných institucích ve zn ní pozd jších p edpis byl do funkce editele VÚRV, v.v.i. jmenován s ú inností od 25. ervna 2007 doc. RNDr. Ing. František Kocourek, CSc.; ešitelský tým: 2005 – paní J. Bucková p evzala aktivity v projektu po paní. V. Cihelkové, která již v Seltonu nepracuje; 2007 - Tereza Lou ková ukon ena práce na projektu, ukon ila pracovní pom r na ZU; 2008 - Marie Kejmarová - ukon ena práce na projektu, ukon ila pracovní pom r ve VÚRV,v.v.i.). Metodický postup ešení byl proveden dle plánu s nezbytnými díl ími úpravami metodik jednotlivých stanovení. Z d vodu nízké opakovatelnosti byla optimalizována metodika stanovení výt žnosti etanolu (kvasný pokus), vypracována nová metodika stanovení výt žnosti biodegradabilních plast (polymer kyseliny mlé né) a další (viz. ást dosažené výsledky – V001). Bylo dosaženo p epokládaných výsledk dle plánu projektu. Zejména byly ov eny a optimalizovány metody pro studium znak a vlastností škrobu a bílkovin

13

pšeni ného zrna, pro posouzení genetické a environmentální prom nlivosti sledovaných charakteristik; dále byla ov ena d di nost sledovaných charakteristik škrobu a bílkovin a jejich interakce s prost edím; dále byly získány nové teoretické poznatky o struktu e a vlastnostech škrobu a bílkovin pšenice a jejich vzájemných vztazích; dále byl charakterizován komplex požadovaných znak pšenice pro specifickou koncovou kvalitu nepotraviná ské produkce (škrob, bioetanol, biodegradovatelné materiály, krmiva); dále byly vybrány a charakterizovány donory významných znak ur ujících specifickou kvalitu zrna pro r zné zp soby nepotraviná ského využití a ov ena možnost využití biochemických markér (zásobní bílkoviny, isozymy) a DNA markér pro výb r genetických zdroj a odr d; dále byl hodnocen vliv p stitelských a klimatických podmínek na produkci a kvalitu pšenice pro r zné sm ry nepotraviná ského využití; dále byly doporu eny vybrané odr dy, podmínky a technologie p stování pro produkci pšenice se specifickou kvalitou pro r zné nepotraviná ské využití (škrob, bioetanol, biodegradovatelné materiály, krmiva). Finan ní prost edky byly erpány v souladu s plánem. P i erpání finan ních prost edk došlo k menším p esun m mezi nákladovými položkami v rámci pravidel NAZV. 2006 - U ešitele ZU v Praze byly povoleny zm ny nákladové tabulky a jejich zd vodn ní na základ dopisu MZe R .j. 39632/2005-13020. 2007 - U ešitele ZU v Praze došlo p i erpání finan ních prost edk k menším p esun m mezi nákladovými položkami (do 10 %). Nebyly vy erpány ástky v položkách služby 3700 K , cestovné 1200 K , specifické náklady 1200 K . P ekro ena byla položka materiál o 7100 K . Celkové erpání nebylo p ekro eno.

P ílohy P ílohami redak n upravené záv re né zprávy jsou získaná data z pokus ORO ÚKZÚZ 2005-2008, data z pokus technologie 2006-2008, data z pokus genofondu 2006-2008, data z pokus krmná kvalita 2006-2008, data z pokusu gluteniny, data z pokusu vypíratelnost lepku.

Dosažené výsledky V001 Ov ení a optimalizace metod pro studium znak a vlastností škrobu a bílkovin pšeni ného zrna pro posouzení genetické a environmentální prom nlivosti sledovaných charakteristik. Pro hodnocení sledovaných charakteristik škrobu a bílkovin – obsahu škrobu, obsahu bílkovin, výt žnosti etanolu a výt žnosti kyseliny mlé né byly ov ovány a optimalizovány následující metodické postupy: V001/1 Nep ímé stanovení obsahu škrobu a obsahu bílkovin S referen ními metodami byly porovnávány dva r zné typy p ístroj pracujících na základ spektroskopie v blízkém infra erveném spektru (NIRS), a to Infratec1241 a NIRS6500. Byly porovnávány hodnoty obsahu škrobu a bílkovin získané referen ní metodou dle Kjeldahla pro obsah bílkovin a metodou dle Ewerse pro obsah škrobu s hodnotami obsahu bílkovin (Tab. V001/1/1) a obsahu škrobu (Tab. V001/1/2) získanými pomocí kalibra ních model jednotlivých NIRS p ístroj . 14

Tab. V001/1/1: Korela ní koeficienty pro obsah bílkovin mezi jednotlivými stanoveními Bílkoviny % Bílkoviny % Bílkoviny % (Kjeldahl) (Infratec1241) (NIRS6500) Bílkoviny % (Kjeldahl) 0,9425 0,7957 Bílkoviny % (Infratec1241) 0,9425 0,8289 Bílkoviny (NIRS6500) 0,7957 0,8289 Tab. V001/1/2: Korela ní koeficienty pro obsah škrobu mezi jednotlivými stanoveními Škrob % Škrob % Škrob % (Ewers) (Infratec1241) (NIRS6500) Škrob % (Ewers) 0,6318 0,5380 Škrob % (Infratec1241) 0,6318 0,5744 Škrob % (NIRS6500) 0,5380 0,5744

Díl í záv ry: Pro následné použití byl z d vodu lepší shody výsledk s referen ními metodami vybrán p ístroj Infratec1241. V001/2 Využití FT-NIR spektroskopie pro predikci vybraných parametr Na konci roku 2006 byl získán na pracovišt Genové banky ve VÚRV p ístroj NIR spektroskop Nicolet Antaris II vybavený interferometrem se systémem Fourierovy transformace (FT). V pr b hu ešení projektu byly na základ referen ních metod vypracovány i na tomto p ístroji následující optimalizované NIR kalibra ní modely predikce obsahu NL, škrobu, výt žnosti bioetanolu a hodnoty PSI. S výjimkou parametru PSI byly na základ t íletých kalibrací referen ních materiál dosaženy pro zbývající znaky vysoké korela ní hodnoty nad 0,9 (Tab. V001/2/1). Vyšší chyby k ížové validace resp. predikce p i využití nezávislých vzork p edevším u PSI ale i škrobu ve srovnání nap . s predikcí NL nazna ují nižší robustnost predikce u t chto parametr , což je i v tabulce vyjád eno hodnotou indexu kvality kalibrace (P-index). Rovn ž byly na p ístroji Nicolet Antaris II vypracovány unikátní modelové kalibra ní rovnice pro frakcionaci bílkovin na úrovni celých zrn i separovaných kapalin (Tab. V001/2/2). Vycházelo se v tomto p ípad ze souboru 4 registrovaných materiál pšenice jejichž frakce byly referen n hodnoceny v letech 2006-2008 na dvou lokalitách a pro 4 zp soby ošet ení. Vzhledem k signifikantním vazbám bílkovinných frakcí k celkovým obsah m dusíkatých látek byly predikce i na této úrovni pom rn úsp šné. V p ípad znalosti materiál , resp. signifikantních vazeb jejich bílkovinných frakcí k celkovým bílkovinám, lze tyto predik ní modely rutinn využívat, a to p edevším predikce gliadinové složky zrna vykazující obecn nejvyšší symetrii k nár stu celkových bílkovin a potvrdila vysokou korela ní hodnotu kalibra ní rovnice (R2 = 0,97) s nízkou chybu predikce (SEP = 0,32 %). Nevýhodou tohoto jinak vysoce expeditivního systému predikce bílkovinných frakcí je však p edpoklad stabilní vazby jednotlivých bílkovinných frakci k variabilit celkových bílkovin u r zných odr d. Ten lze o ekávat pouze u geneticky užšího souboru registrovaných materiál pšenic. Vysokou úrove predikce lze rovn ž o ekávat p edevším u materiál s obdobnou úrovní technologické kvality. P i o ekávané znalosti genetického pozadí výchozích materiál ve šlechtitelském procesu se tato metoda zdá být velmi efektivní. V p ípadech hledání nových genetických zdroj i ov ování potomstev z velmi specifických k ížení, m že být situace komplikovan jší s významn vyšší úrovní chyby predikce. Z toho d vodu bylo p istoupeno k p ímé separaci albuminoglobulinové a gliadinové frakce s možností jejich detekce pomocí FT-NIR p ímo

15

v kapalin . Poslední gluteninová frakce se pak dopo te z rozdílu mezi celkovým obsahem bílkovin a sumou albumino-globulinové a gliadinové frakce. Dosažené výsledky predikce albumino-globulinové i gliadinové frakce jak v rámci modelového souboru 4 registrovaných odr d tak širšího spektra 24 materiál krajových odr d prokazují vysokou úrove predikce i nízkou hodnotu predik ní chyby. O n co nižší úrove predikce albumino-globulinové frakce dle referen ní metody RP-HPLC byla dána p edevším p ítomností rozpustných dusíkatých látek nebílkovinné povahy (nap . volné AK, nukleové kys. apod.), do extrakce první separované frakce a NIR spektrum pravd podobn signifikantn ovliv ují (Tab. V001/2/3). Díl í záv ry: Získané kalibrace jsou slibným nedestruktivním nástrojem k dopl kovému hodnocení šlechtitelských materiál a genetických zdroj , a to p edevším v p ípad nízkého množství osiva nedovolující standardní technologické postupy. Predikce obsahu škrobu v zrnu pšenice se na podklad tohoto p ístroje již staly standardním parametrem hodnotící kolekce pšeni ných genových zdroj v GB a jsou každoro n zanášeny do spole né databáze EVIGEZ (Evidence Genetických Zdroj ) a na vyžádání jsou k dispozici šlechtitelské praxi. Možnosti predikce obsahu (pom r ) bílkovinných frakcí pomocí NIR významn rozši ují možnosti posouzení technologické kvality zrna v raných fázích šlecht ní i studia genetických zdroj .

16

Tab. V001/2/1: Parametry kalibrací získaných z t íletých hodnocení na p ístroji Nicolet Antaris II s Fourierovou transformací Soubor Znak Rozsah znaku soubor ks NIR - regiony R2 SEC SECV SEP

ORO 2005-20062007

1 2

% NL % škrobu Výt žnost bioetanolu (l/100 kg) PSI 1 PSI-komposity

2

P index

faktory

vy azeno

7,80 - 16,20 59 - 69

539 675

5385 - 9365 5630 - 8765

0.99 0.95

0.26 0.50

0.37 0.83

0.34 0.85

85.30 69.50

14 14

11 37

41 - 45,4 9,30 - 37,70 9,30 - 37,70

539 674 177

5385 - 9365 5604 - 8802 5604 - 8802

0.98 0.70 0.96

0.13 3.63 1.96

0.24 3.85 3.53

0.28 3.31 2.18

77.10 57.60 72.10

15 9 10

7 13 14

možnost zpr m r ování spekter u vzork s identickou tvrdostí (tzv. tvorba kompozit) - vede k dosažení o n co lepších predik ních parametr index kvality predikce (0-100 %) vycházející z rozdíl mezi parametry kalibra ní rovnice (korelace, chyba) a chybou k ížové validace a chybou predikce

Tab. V001/2/2: Modelové kalibra ní rovnice pro predikci bílkovinných frakcí na úrovni zrna a separovaného roztoku p íslušné bílkovinné frakce (moderní odr dy) R2 SEC SECV RMSEP P index faktory vy azeno Soubor znak Rozsah znaku soubor NIR - regiony

Technologie 2006-20072008

Alb+Glo v zrnu (%) Gliadiny v zrnu (%) Gluteniny v zrnu (%) Alb+Glo v zrnu (%) (roztok) Gliadiny v zrnu (%) (roztok)

2,984 - 4,321 2,717 - 6,522 3,516 - 7,683

192 192 192

2,984 - 4,321

192

2,717 - 6,522

192

4494 - 7608 5972 - 8604 4500 - 7203 5.592 - 6695, 7466 8604 4447 - 4790, 6796 7069

0.88 0.97 0.84

0.12 0.17 0.41

0.16 0.32 0.44

0.17 0.32 0.47

54.00 69.40 58.90

10 8 6

2 7 6

0.98

0.04

0.11

0.11

70.10

10

10

0.98

0.13

0.16

0.20

81.10

8

8

Tab. V001/2/3: Modelové kalibra ní rovnice pro predikci bílkovinných frakcí na úrovni separovaného roztoku p íslušné bílkovinné frakce (krajové odr dy) 2 R SEC SECV Soubor znak Rozsah znaku soubor NIR - regiony Alb+Glo (Kjeldahl) (%) 2,731-5,089 72 4369 -4702; 5607 - 6751 0.99 0.01 0.29 Alb+Glo (RP-HPLC) Kraj. odr dy 0.97 0.12 0.37 1,450 – 4,120 72 5850 - 6615 (%) pšenice 4501 - 4751; Gliadiny (Kjeldahl) (%) 2,414 – 9,219 72 0.99 0.17 0.70 5974 - 6805

V001/3 Hodnocení distribuce velikosti škrobových zrn pomocí optické mikroskopie Na modelovém souboru dvou vybraných vzork pšenice seté (L 110 a L 159) z experimentálního souboru . 4 - DH linií byly v letošním roce provedeny metodické pokusy se zam ením na hodnocení distribuce velikosti a tvarových vlastností škrobových zrn. Cíl innosti byl sm rován p edevším k optimalizaci mikroskopické metody a následné obrazové analýzy a vyhodnocení efektivnosti a opakovatelnosti získaných m ení. Použité dv pšeni né DH linie se odlišovaly v p ítomnosti žitné translokace. Separace škrobu dle modifikované metodiky (V001/8) byla provedena ve t ech opakováních u každé DH linie. Separovaný škrob z každého opakování byl lyofilizován a následn rozd len do 3 zkumavek a op tovn resuspendován v koncentraci 1mg škrobu na 1ml demineralizované vody s p ídavkem zhruba 1 kapky jodové tinktury na zbarvení škrobových zrn. Z každé zkumavky byly p ipraveny t i mikroskopické preparáty které byly snímány pod optickým mikroskopem s propojeným digitálním fotoaparátem pro digitalizaci a ukládání snímk . Na jeden mikroskopický preparát tak p ipadalo zhruba 15-20 nep ekrývajících se mikroskopických snímk a celkov pro jednu hodnocenou linii bylo provedeno cca 540 snímk . Pro posouzení úrovn opakovatelnosti metody byly v rámci jedné linie vytvo eny t i odlišné úrovn testování (1. mikroskopický preparát, 2. zkumavka, 3. izolát škrobu) s odlišným po tem snímk , resp. testovaných škrobových zrn (Tab. V001/3/1). Kompletní soubor snímk , resp. po et analyzovaných škrobových zrn (více než 12000 na linii) sloužil ke zhodnocení vzájemných rozdíl u obou materiál . Pro velikostní a tvarovou analýzu dat byl použit ‚freewareový’ obrazový software ImageJ 1.42n a byl vypracován podp rný program (makro) pro automatické vyhodnocování databázov set íd ných snímk a detekci odpovídajících ástic škrobových zrn. Z graf na obr. V001/3/1-3 jednozna n vyplývá pokles variability distribuce ve velikostních kategoriích škrobových ástic s rostoucím po tem škrobových zrn. V p ípad úrovn izolace byla variabilita pro nej etn jší velikostní kategorie (520 m) v rozsahu 5-15 %. To jist není nezanedbatelná variabilita, p esto možno íci, že potenciáln vyšší variabilita cca nad 20 % mezi odlišnými materiály bude již na této úrovni spolehliv zaznamenána a z hlediska náro nosti p edstavuje p ípravu a vyhodnocení cca deseti mikroskopických preparát . Srovnání obou materiál nicmén probíhalo p i vyhodnocení trojnásobn v tšího po tu škrobových zrn a detailního velikostního d lení škrobových zrn s pr m ry po 1 m. Grafy na obr. V001/3/4-5 u obou materiál dokládají typickou bimodální skladbu škrobových zrn se dv ma po etními maximy p i pr m rech 2-3 m resp. 1214 m. Statistická analýza nepotvrdila významné rozdíly mezi distribucí velikosti škrobových zrn u sledovaných linií, pouze v p ípad tvarové charakteristiky odhalila pr kazn vyšší pr m rný index cirkularity u linie L110, což je patrné i p i srovnání obou distribu ních graf linií dle indexu cirkularity (obr. V001/3/6-7). Díl í záv ry: Získané výsledky prokázaly p i dodržení definovaných podmínek možnost relativn spolehlivého a z hlediska velmi nízkých náklad i efektivního screeningové hodnocení distribuce škrobových zrn vhodné pro analýzy menších soubor vzork pšenic (20-30), p ípadn dalších obilnin. V p ípad rozsáhlejších hodnocení a permanent jšího m ení jsou na trhu k dispozici nákladné, nicmén efektivn jší a p esn jší za ízení charakterizující velikost ástic principem laserové difrakce. Na druhé stran z hlediska hodnocení tvaru ástic jsou výstupy z t chto

za ízení velmi omezená a v tšinou pro tento ú el kombinují s obdobnou námi použitou mikroskopickou metodou. Tab. V001/3/1 Pr m rné po ty škrobových zrn u jednotlivých úrovní testování Úrove

Pr m rný po et detekovaných škrobových zrn (L 110)

Pr m rný po et detekovaných škrobových zrn (L 159)

1. (Izolace)

4105

4151

2. (Zkumavka)

1368

1384

3. (Preparát)

456

461

Obr. V001/3/1 Pr m r škrobových zrn na úrovni preparátu

500 400 300 193 200 92 91 71 100 6 0 0 0 0 5 10 15 20 25 30 35

0

3_c_I

Po et pozorování

54 63 100 61 5

0

0

0

5 10 15 20 25 30 35

1_a_II

281 173 161170

208 195 100 76 0

2

0

5 10 15 20 25 30 35

1_a_III

17 1

0 0

78 59 113 53 5 0

0

0

5 10 15 20 25 30 35

55 47 0

0

285 154 153 13 0

0

5 10 15 20 25 30 35

95 47 29 68 6

0

0

143114 0

1_c_III

46 74 0

183

88

10 3

0

0

0

80 65 122 54 0

5

279 254 151 132 0

5 10 15 20 25 30 35

0

0

0

3

0

0

3_a_III

143

61

11 0

3

0

0

0

3_b_I

1

0

0

0

141 78 104 49 0

3

0

0

5 10 15 20 25 30 35

70 29 0

133

66

8

0

0

5 10 15 20 25 30 35

2_c _III

0

0

5 10 15 20 25 30 35

3_b_II

6

2_a_III

5 10 15 20 25 30 35

121 52 4 41 72

0

69

5 10 15 20 25 30 35

2_c_II

5 10 15 20 25 30 35

134

1_b_III

5 10 15 20 25 30 35

59 71

0

5 10 15 20 25 30 35

88 45 24 68 6 0

0

2_a_II

2_c_I

5 10 15 20 25 30 35

3_a_II

18 0

67 65 115 70 0

2_b_III

5 10 15 20 25 30 35

139

73 72

1_b_II

2_a_I

5 10 15 20 25 30 35

2_b_II

0

58 7

5 10 15 20 25 30 35

1_c_II

58

127

0

5 10 15 20 25 30 35

1_b_I 335

3_a_I 500 400 300 200 130 68 100 83 49 8 1 0 0 0 5 10 15 20 25 30 35

0

5 10 15 20 25 30 35

2_b_I 500 400 300 200 97 137 62 64 100 6 0 0 0 0 5 10 15 20 25 30 35

164 10 0

1_c_I 500 400 300 200 100 11 46 83 64 4 0 0 0 0 5 10 15 20 25 30 35

3: (Preparát)

372 214166

1_a_I 500 400 268 300 200 173128 122 100 14 0 0 0 0 5 10 15 20 25 30 35

Úrove

35 80 0

173

77

9

0

0

5 10 15 20 25 30 35

3_b_III

475 98 0

191 103

9

1

0

5 10 15 20 25 30 35

3_c_II

41 64 0

188

70

5

1

0

5 10 15 20 25 30 35

3_c_III

Pr m r škrobových zrn (um)

19

Obr. V001/3/2 Pr m r škrobových zrn na úrovni zkumavky

Obr. V001/3/3 Pr m r škrobových zrn na úrovni izolátu

Úrove 2: (Zkumavka)

Úrove 1: (Izolát)

800 665 700 610 600 508 442 500 360 342 400 320 318 306 296 300 234 233 200 100 25 26 21 0 0 1 0 0 0 0 0 5 10 15 20 25 30 35 0 5 10 15 20 25 30 35 0 5 10 15 20 25 30 35 1_b

1_c

2_a

2_b

2_c

Po et pozorování

Po et pozorování

1_a

755 800 700 551 600 500 475 391 350 400 339 305 274 300 196 165 197 200 115 100 32 27 14 3 0 0 0 1 0 0 0 5 10 15 20 25 30 35 0 5 10 15 20 25 30 35 0 5 10 15 20 25 30 35

800 700 599 600 509 500 382 354 400 241 300 206 195 220 211 174 165 200 100 100 19 22 17 3 0 0 0 0 0 0 0 5 10 15 20 25 30 35 0 5 10 15 20 25 30 35 0 5 10 15 20 25 30 35 3_a

3_b

2000 1783 1800 1600 1400 1200 1108 1000 896 847 800 600 400 200 72 1 0 0 0 5 10 15 20 25 30 35

2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0

5

10

15

4

20

0

25

30

II

1245 626

580 58

0

5

10

15

20

3 25

0 30

35

III


Obr. V001/3/5 Distribuce škrobových zrn dle pr m ru (L159) Distribuce škrobových zrn dle pr m ru

Distribuce škrobových zrn dle pr m ru 1200

1200

1116 1082 1057

L 110 986995972

1000 892

800 727

580

1000

899

520 446

435

804 762

800

741

584

572

L 159

939

880

Po et pozorování

848851

Po et pozorování

73 0

905

3_c

Obr. V001/3/4 Distribuce škrobových zrn dle pr m ru (L110)

400 311

304 2 73

200

755

593

600 525

728

570

482 442

403

400 303319

2 70

200

186

175 110

98 54

0

841

789

786

I


600

1697

1

2

3

4

5

6

7

8

9

28 14

50 9

4

1

1

2

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 2 8

pr m r (um)

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

30 24

7

1

4

1

1

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28

pr m r (um)

35

Obr. V001/3/6 Distribuce škrobových zrn dle indexu cirkularity (L110)

Obr. V001/3/7 Distribuce škrobových zrn dle indexu cirkularity (L159) Distribuce škrobových zrn dle indexu cirkularity

Distribuce škrobových zrn dle indexu cirkularity 3500

3500

3361

L 110

L 159 3000

3000

2787

2751

2500 2324

Po et pozorování

po et pozorování

2500

2000

1500

1306

1000

2000

1829

417

512

1137 1000 757

588

6

487

500 220

0

1816

1500

822

500 0

2945

7

0.45 0.50 0.55 0.60 0.65 0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95 1.00 index cirkularity

0

0

0

582

102 7 3 0 0.45 0.50 0.55 0.60 0.65 0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95 1.00 cirkular ita

21

V001/4 Metodika kvasné zkoušky byla z d vodu zvýšení opakovatelnosti optimalizována do následující podoby: Navážit 80 g šrotu (namletý na Perten 3100) o známé vlhkosti Homogenizovat v 300ml vodovodní vody P idat 0,2 ml 1M H2SO4 P idat 0,2 ml termostabilní alfa-amylázy z Bacillus amyloliquefaciens (Sigma kat. . A7595) Zah ívat za stálého míchání na vodní lázni z laboratorní teploty na 80 °C, poté temperovat 1,5hod (rmutovací láze 1-CUBE) Zchladit ve vodní lázni na 50°C P idat 10 ml 1M H2SO4 Upravit pH na 4,2 pomocí 1M H2SO4, p íp. 1M NaOH (pH metr) P idat 0,2ml amyloglukosidázy z Aspergillus niger (Sigma kat. . A7095) Temperovat 2,5 hod Zchladit na 18 °C P idat 10 ml rozpušt ných lihovarských kvasinek (Ekozym SIHA-active yeast 6, rozpušt ní 30g v 300ml vodovodní vody) P enést do kvasných nádob, doplnit obsah na 500 g, promíchat Filtrovat alikvot 250 g U filtrátu zm it hustotu (Anton-paar DMA4500). Kvasné nádoby uzav ít kvasnou zátkou, temperovat na 33 °C po dobu 72 hod. Druhou ást rmutu filtrovat, u filtrátu zm it hustotu (Anton-paar DMA4500). Obsah etanolu lze z rozdílu hustot vypo ítat na základ regresní rovnice. P i opakování stanovení lze rutinn dosáhnout chyby 0,2 litru etanolu na 100 kg sušiny šrotu. Veškerá stanovení je t eba provád t ve dvou opakováních a pro další vyhodnocení výsledk použít pr m r t chto stanovení. V001/5 Byla vytvo ena nová metodika kvasné zkoušky pro stanovení výt žnosti kyseliny mlé né jako prekurzoru biodegradabilního plastu (polymer kyseliny mlé né, PLA). Navážit 20 g šrotu (namletý na Perten 3100) o známé vlhkosti Homogenizovat v 300ml vodovodní vody P idat 0,2 ml 1M H2SO4 P idat 0,2 ml termostabilní alfa-amylázy z Bacillus amyloliquefaciens (Sigma kat. . A7595) Zah ívat za stálého míchání na vodní lázni na 80 °C, poté temperovat 1,5hod (rmutovací láze 1-CUBE) Zchladit ve vodní lázni na 50 °C P idat 10 ml 1M H2SO4 Upravit pH na 4,2 pomocí 1M H2SO4, p íp. 1M NaOH (pH metr) P idat 0,2 ml amyloglukosidázy z Aspergillus niger (Sigma kat. . A7095) Temperovat 2,5 hod Zchladit na 18 °C P idat 200 mg Lactobacillus acidophilus P enést do kvasných nádob, upravit pH na 7, doplnit obsah na 500 g, promíchat Kvasné nádoby uzav ít kvasnou zátkou, temperovat na 37 °C p i pr b žné úprav pH pomocí 5M NaOH po dobu 168 hod.

Koncentrace kyseliny mlé né je m ena jako molární ekvivalent spot ebovaného 5M NaOH. V001/6 Predik ní modely Z d vodu vysoké náro nosti kvasných zkoušek bylo p istoupeno k modelování regresních rovnic pro predikci výt žnosti etanolu z kvalitativních parametr zjišt ných pomocí NIRS. Predikce výt žnosti bioetanolu Korela ní analýza (Tab. V001/6/1) prokázala t sný vztah obsahu bílkovin i obsahu škrobu k výt žnosti bioetanolu. -1

Tab. V001/6/1: Korela ní analýza pro výt žnost bioetanolu (l.t ) a obsah škrobu (%) a bílkovin (%) Výt žnost bílkoviny škrob NIR bioetanolu (l.100kg 1 ) NIR (%) (%) Výt žnost bioetanolu -0,93 0,80 (l.100kg-1) NL NIR (%) -0,93 -0,83 škrob NIR (%) 0,80 -0,83

Pro konstrukci regresní rovnice byl jako predik ní parametr zvolen obsah bílkovin stanovený metodou NIRS, a to z d vodu v tší t snosti s výt žností bioetanolu a jeho v tší shody s referen ním stanovením metodou dle Kjeldahla. Simple Regression - SELT_bioetanol vs. SELT_ProtDM Dependent variable: SELT_bioetanol Independent variable: SELT_ProtDM Linear model: Y = a + b*X Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 250,342 Residual 43,7428 Total (Corr.) 294,085

Df 1 526 527

Mean Square F-Ratio 250,342 3010,32 0,0831613

P-Value 0,0000

Correlation Coefficient = -0,922636 R-squared = 85,1258 percent Standard Error of Est. = 0,288377 Mean absolute error = 0,195789

23

Obr. V001/6/1: Regresní model pro predikci výt žnosti bioetanolu na základ obsahu bílkovin (ProtDM).

Získaná regresní rovnice vykazuje velice dobrý koeficient determinace (r2 = 85 %) a p ijatelnou chybu stanovení (Standard Error of Est. = 0,29). Predikce výt žnosti kyseliny mlé né Korela ní analýza (Tab. V001/6/2) prokázala t sný vztah obsahu bílkovin i obsahu škrobu k výt žnosti kyseliny mlé né. -1

Tab. V001/6/2: Korela ní analýza obsahu bílkovin, škrobu a výt žnosti kyseliny mlé né (l.t ) NL % NL % Škrob %

-0,8879

Výt žnost kyseliny mlé né kg.100kg-1

-0,9136

Škrob % -0,8879

Výt žnost kyseliny mlé né kg.100kg-1 -0,9136 0,8028

0,8028

Pro konstrukci regresní rovnice byl jako predik ní parametr zvolen obsah bílkovin stanovený metodou NIRS, a to z d vodu v tší t snosti s výt žností kyseliny mlé né a jeho v tší shody s referen ním stanovením metodou dle Kjeldahla. Simple Regression – Kys._mlé ná výt žnost kg.100kg-1 vs. NL %

Dependent variable: Kys_ mlé ná výt žnost kg_100kg Independent variable: SELTON NL NIR % Linear model: Y = a + b*X

24

Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 3,277E4 Residual 6492, Total (Corr.) 3,926E4

Df 1 244 245

Mean Square F-Ratio 3,277E4 1231,65 26,61

P-Value 0,0000

Correlation Coefficient = -0,9136 R-squared = 83,46 percent Standard Error of Est. = 5,158 Mean absolute error = 4,015

Obr. V001/6/2: Regresní model pro predikci výt žnosti kyseliny mlé né na základ obsahu bílkovin (NL). Získaná regresní rovnice (obr. V001/6/2) vykazuje velice dobrý koeficient determinace (r2 = 83,5 %) a p ijatelnou chybu stanovení (Standard Error of Est. = 5,158). Díl í záv r: vyvinuté regresní rovnice mají potenciál širokého využití ve zpracovatelském pr myslu. V001/7 Modifikovaná separace bílkovinných frakcí dle Osborna a jejich detekce. (úprava 2009 ) Princip: Z pšeni ného šrotu se p sobením extra ního inidla vyextrahují rozpustné bílkovinné frakce (albuminy - globuliny, gliadiny), které se následn mineralizují a stanoví mineraliza ní metodou dle Kjeldahla, nebo pomocí RP-HPLC. Obsah celkových glutenin se dopo te z rozdílu mezi hrubými bílkovinami a sou tem obsah albumino-globulinové a gliadinové frakce Pom cky: mlýnek pro GI, síto 0,8 mm 25

15 ml centrifuga ní zkumavky a ví ka, centrifuga, míchadlo vortex, automatická dávkovací pipeta (5 a 1 ml), sklen ná ty inka a 500 ml odm rná ba ka Chemikálie: 0,5 M roztok NaCl (pro Albuminy a Globuliny) 60% roztok etanolu (pro Gliadiny) roztok etanolu uchováváme p i laboratorní teplot Doporu ená p íprava vzork : Vzorky rozemeleme na šrot a necháme 3-5 dn odstát. Pokud použijeme erstv namletý vzorek, m že docházek k zakalování vyextrahovaných roztok frakcí a je problematické takové vzorky skenovat na NIRSu. Pracovní postup: Extrakce albumino – globulinové frakce 1. cyklus navážíme 0.5g do 15 ml centrifuga ních zkumavek p idáme do každé zkumavky 5 ml roztoku NaCl, dob e promícháme na vortexu extrahujeme p i 4 C, 15 min – po 5 min promícháme na vortexu centrifugace: 6500 otá ek, 4 C, 15 minut supernatant slijeme do p ipravené prázdné a ozna ené zkumavky (objem 15 ml) 2.cyklus k peletu p idáme op t 5 ml roztoku NaCl, promícháme ty inkou a na vortexu extrahujeme p i 4 C, 5 min, promícháme na vortexu centrifugace: 6500 otá ek, 4 C, 5 minut supernatant slijeme do ozna ené zkumavky, celkem již získáno 10 ml frakce 3.cyklus k peletu p idáme op t 5 ml roztoku NaCl, promícháme ty inkou a na vortexu extrahujeme p i 4 C, 5 min, promícháme na vortexu centrifugace: 6500 otá ek, 4 C, 5 minut supernatant slijeme do ozna ené zkumavky, celkem již získáno 15 ml frakce pelet použijeme k extrakci dalších frakcí Doporu ení: Roztoky albumino-globulinové frakce je vhodné p ed další manipulací (odb ry pro HPLC, Kjeldahla i skenování na NIRSu) odst edit a d kladn promíchat. Vyhneme se tak výrazným rozdíl m mezi opakovanými stanoveními.

26

centrifugace: 8000 otá ek, 20 C, 5 minut p elít do isté a ozna ené zkumavky promíchat v uzav ené zkumavce vertikálním manipulací

pohybem

p ed

každou

Extrakce gliadinové (prolaminové) frakce 1. cyklus k peletu p idáme do každé zkumavky 5 ml roztoku 60% Etanolu dob e promícháme ty inkou a na vortexu extrahujeme p i 20 C, 4 hodiny – vždy po 1hod. promícháme na vortexu centrifugace: 6500 otá ek, 20 C, 15 minut supernatant slijeme do p ipravené prázdné a ozna ené zkumavky (objem 15 ml) 2.cyklus k peletu p idáme op t 5 ml roztoku 60% Etanolu promícháme ty inkou a na vortexu extrahujeme p i 20 C, 5 min, promícháme na vortexu centrifugace: 6500 otá ek, 20 C, 5 minut supernatant slijeme do ozna ené zkumavky, celkem již získáno 10 ml frakce 3.cyklus k peletu p idáme op t 5 ml roztoku 60% Etanolu promícháme ty inkou a na vortexu extrahujeme p i 20 C, 5 min, promícháme na vortexu centrifugace: 6500 otá ek, 4 C, 5 minut supernatant slijeme do ozna ené zkumavky, celkem již získáno 15 ml frakce pelet použijeme k extrakci další frakce Doporu ení: Roztoky gliadinové frakce je vhodné p ed další manipulací (odb ry pro HPLC, Kjeldahla í skenování na NIRSu) odst edit a d kladn promíchat. Vyhneme se tak výrazným rozdíl m mezi opakovanými stanoveními. centrifugace: 8000 otá ek, 20 C, 5 minut p elít do isté a ozna ené zkumavky promíchat v uzav ené zkumavce vertikálním manipulací

pohybem

p ed

každou

Stanovení obou separovaných frakcí mineraliza ní metodou dle Kjeldahla probíhá zcela standardn dle SN normy 560512-12. Objem separované frakce cca 14,5ml je p eveden do mineraliza ní tuby a v p ítomnosti kys. sírové a katalyzátoru mineralizován 1h 35 min p i teplot 420°C. Zmineralizovaný vzorek je pak na destila ní jednotce standardn prom en a p epo ítán na 1g navážky.

27

Stanovení bílkovinných frakcí metodou kapalinové chromatografie s UV detekcí. P ístrojové vybavení a materiál: Kapalinový chromatograf s vyh ívaným prostorem pro kolonu Waters 2965 UV detektor Waters 2487 Ultrazvuková láze Kolona 300 SB C8 Zorbax Poroshell ™ 75x2,1 mm 5 µm + p edkolona 300 SB C8 Zorbax Poroshell ™ 10x2,1 mm 5 µm Nylonové mikrofiltry (0,2 µm) Acetonitril pro HPLC Gradient Grade išt ná (deionizovaná) voda Kyselina trifluoroctová (TFA) puriss. p.a. Gliadin from wheat (Sigma Aldrich) Bovine serum albumin (BSA) B žné laboratorní vybavení a spot ební materiál Postup: Extrahované vzorky jsou analyzovány neprodlen po extrakci (do 24 hodin) bez dalšího p e išt ní, v p ípad zákalu jsou homogenizovány po dobu 15 minut v ultrazvukové lázni a p e išt ny p es nylonový mikrofiltr 0,2 µm. Složky mobilní fáze: A – 0,1 % TFA v acetonitrilu (v/v) B – 0,1 % TFA v deionizované vod (v/v) Vzorky jsou analyzovány pomocí gradientové eluce (složení viz tab. V001/7/1 a V001/7/2) za konstantního pr toku. Kvantifikace je realizována s využitím externího standardu (Gliadin from wheat pro gliadinovou frakci, Bovine serum albumin pro albuminovou frakci) metodou kalibra ní k ivky. Pro kvantifikaci je používán sou et ploch píku v jedné analýze s korekcí na plochu blank run. Kolona je p ed analýzou temperována na teplotu 60ºC a zárove kondiciována 10 min metanolem a 10 min po áte ní mobilní fází (23 % složky A) Tab. V001/7/1: Složení a pr tok mobilní fáze pro analýzu gliadin as Pr tok %A %B 0 1,5 23 77 1 1,5 23 77 2,5 1,5 30 70 9,5 1,5 47 53 11 1,5 47 53 13 1,5 23 77 14 1,5 23 77

Post run: 1 minuta Vlnová délka detekce: = 210 nm Rozsah kalibrace 0,5 – 10 mg/ml ~ 7,5 – 150 mg/g vzorku

28

Tab. V001/7/2: Složení a pr tok mobilní fáze pro analýzu albumino-globulinové frakce Time Pr tok %A %B 0,01 1,5 23 77 1 1,5 23 77 5 1,5 35 65 7 1,5 60 40 8 1,5 23 77 9 1,5 23 77

Post run: 1 minuta Vlnová délka detekce: = 210 nm Rozsah kalibrace 1 – 10 mg/ml ~ 10 – 150 mg/g vzorku V001/8 Enzymatické stanovení obsahu celkového škrobu (Megazyme kit) Princip metody Postup analýzy celkových škrob (AA/AMG) umož uje m ení celkových škrob ve v tšin cereálních výrobk (p írodních nebo zpracovaných). V testu probíhá hydrolýza škrob ve dvou fázích, ve fázi I se škrob áste n hydrolyzuje a úpln rozpustí a ve fázi II se škrobové dextriny kvantitativn hydrolyzují na glukózu amyloglukosidázou. U v tšiny vzork (nap . pšeni ná mouka) lze úplného rozpušt ní škrob dosáhnout va ením vzorku za p ítomnosti termostabilní -amylázy. Nicmén vzorky obsahující vysoké hladiny rezistentních škrob (nap . vysoce amylózní kuku i né škroby) požadují pro úplné rozpušt ní a dextrinizaci p edb žné ošet ení dimetyl sulfoxidem (DMSO) p i 100 C. Vzorky obsahující vysoké hladiny glukózy a maltodextrin se promývají p ed analýzou vodným etanolem. Analýza jednoho vzorku m že být provedena b hem 70 minut. Dvacet vzork lze analyzovat b hem 2 hodin. P esnost (udávaná firmou) B žn se dosahuje standardní chyby mén než 2 %. Soupravy Soupravy obsahují dostatek reagencií pro provedení 100 stanovení a obsahují: 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Termostabilní -amyláza (10 ml, 3000 U/ml). P i 4 C stabilní po dobu 3 let. Amyloglukosidáza (10 ml, 200 U/ml). Uchovejte p i 4 C. Stabilní po dobu 3 let. Reagencie pro stanovení glukózy (GOPOD, vysoce istý). Uchovejte p i 4 C. Dlouhodobé uchování p i - 20 C. Pufr pro glukózovou reagencii (koncentrát). Uchovejte p i 4 C. Standardní roztok glukózy. Uchovejte p i pokojové teplot . Oby ejný kuku i ný škrob. Uchovejte p i pokojové teplot .

29

Standardní postup zkoušky : 1. Rozemele se obilný výrobek, aby prošel 0,5 mm sítem. 2. Vzorek mouky ( 100 mg, p esná navážka) se dá do sklen né zkumavky. 3. P idá se 0,2 ml vodného etanolu (80 %) pro lepší rozptýlení a t epe na vortex mixéru. 4. Okamžit se p idají 3 ml termostabilní -amylázy v MOPS pufru (50 mM, pH 7,0) a intenzivn t epe zkumavka na vortexu. Inkubace ve vroucí vodní lázni po dobu 6 minut s intenzivním t epáním po 2 a 4 minutách. 5. Zkumavka se umístí do vodní lázn p i 50 C, p idá se pufr acetátu sodného (4 ml, 200 mM, pH 4,5) a amyloglukosidáza (0,1 ml, 20 U). Po t epání se zkumavka inkubuje p i 50 C po dobu 30 minut. 6. Celý obsah testovací zkumavky se p enese do 100 ml odm rné ba ky a doplní destilovanou vodou. Alikvótní podíl tohoto roztoku se odst edí p i 3000 rpm po dobu 10 minut. 7. Alikvótní podíly (0,1 ml) z ed ného roztoku se v duplikátech p enesou do sklen né testovací zkumavky. 8. P idá se 3,0 ml GOPOD reagencie do každé zkumavky (v etn glukózové kontroly a reagen ního slepého vzorku), a inkubuje p i 50 C po dobu 20 minut. 9. Glukózové kontroly obsahují 0,1 ml standardního roztoku glukózy (1mg/ml) a 3,0 ml GOPOD reagencie. Reagen ní slepé roztoky obsahují 0,1 ml vody a 3,0 ml GOPOD reagencie. 10. Ode te se absorbance každého vzorku a glukózové kontroly proti reagen nímu slepému vzorku p i 510 nm. Kalkulace: Škrob = x 90

1 100 162 E x F x 1000 x ------- x ---------- x ----------= 1000

W

F E x ------

180

W

Kde: E F

=

absorbance (reakce) ode tená proti slepému reagen nímu vzorku

100 ( g glukózy) = -------------------------------------------- (konverze absorbance na g) absorbance 100 g glukózy

1000 =

úprava objemu (0,1 ml odebráno ze 100 ml)

1 ------- = 1000

konverze z mikrogram na miligramy

100 ------ =

faktor vyjad ující „škrob“ jako procento hmotnosti mouky

30

W W

=

162 ------ = 180

váha v miligramech (jako v základu) analyzované mouky úprava volné glukózy na bezvodou glukózu (jak se vyskytuje ve škrobu)

Škrob % (suchá hmotnost báze) = LITERARURA: McCleary, B-V.

100 Škrob % (jak je) x ---------------------------------100 – obsah vlhkosti (%)

Monaghan, D-A- (2002). J.AOAC International.

V001/9 Enzymatické stanovení obsahu amylosy v pšeni ném zrnu (Megazyme kit) Princip Vzorky škrob se kompletn rozptýlí zah átím v dimethylsulfoxidu (DMSO). Lipidy se odstraní precipitací škrobu v etanolu a obnoví se vysrážený škrob. Po rozpušt ní precipitovaného vzorku v roztoku acetátu/soli se amylopektin specificky vysráží p idáním Con A a odstraní se centrifugací. Amylosa je v aliquotu supernatantu enzymaticky hydrolyzována na glukosu, která je analyzována použitím glukoso-oxidáza/peroxidáza reagencie. Celkový škrob se v separátním alikvotním podílu roztoku acetátu/soli podobn hydrolyzuje na glukosu a m í se kolorimetricky pomocí glukosoxidáza/peroxidázovou reakcí. Koncentrace amylosy ve vzorku škrobu se odhaduje jako pom r GOPOD absorbance supernatantu Con A vysráženého vzorku ke GOPOD absorbanci celkovému škrobu p i 510 nm Postup je vhodný pro všechny isté vzorky škrobu a cereální mouky. P esnost (udávaná firmou) Opakované analýzy ady vzork poskytly reprodukovatelnost (v rámci laborato e) relativní standardní odchylky < 5 % pro istý škrob a ~ 10 % pro cereální mouky. Soupravy 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

Kity obsahují dostatek reagencií pro 50-100 stanovení a obsahují: Vše pro provád ní analýzy Lyofilizovaný Con A (200 mg) Amyloglukosidasa/fungal -amylasa suspenze Reagencie pro stanovení glukosy (Glukose Determination Reagent) Pufr pro glukosovou reagencii (Glucose Reagent Buffer) Standardní roztok glukosy Referen ní vzorek škrobu (se specifikovaným obsahem amylosy).

31

Preventivní opat ení: 1. Vzorky škrobu musejí být p edošet eny etanolem jak je popsáno, aby se odstranily lipidy. Jestliže vzorky nejsou ošet eny etanolem, obsah amylosy v n kterých vzorcích m že být podhodnocen o více než 50 %. Postup zkoušky: A. P edb žné ošet ení škrob 1. P esn navážený škrob nebo vzorek mouky (20-25 mg s p esností na 0,1 mg) se vloží do 10ml zkumavky se šroubovacím uzáv rem. 2. P idá se 1 ml DMSO do zkumavky se vzorkem a jemn míchá p i nízké rychlosti vortexu. Pak se zah ívá na vroucí vodní lázni, dokud se vzorek zcela nerozpustí (cca 1 min). 3. Zkumavka se umístí do vroucí vodní lázn na 15 minut, s ob asným promícháním p i vysoké rychlosti. 4. Po 5 min p i laboratorní teplot se p idá 2 ml 95% etanolu za stálého míchání. Dále se p idá 4 ml etanolu, dob e promíchá a ponechá stát 15 minut (nebo p es noc, je-li to požadováno). 5. Po centrifugaci (2,000 g, 5min.) se odstraní supernatant a zkumavka se vysuší po dobu 10 minut. Vzniklá tableta se používá pro následné stanovení amylosy a škrobu. 6. P idá se 1ml DMSO a zkumavka se umístí na vroucí vodní láze na 15 minut s ob asným zamícháním. 7. Za sou asného míchání se p idá 2 ml Con A solventu a kvantitativn p enese obsah zkumavky (p i opakovaném vymývání Con A solventem) do 25 ml odm rné ba ky. (Roztok 1) Analýza tohoto roztoku by m la být provedena b hem 60 minut. B. Con A precipitace amylopektinu a stanovení amylosy 1. P enese se 1,0 ml roztoku 1 do nové zkumavky. P idá se 0,50 ml roztoku Con A (4mg/ml) a jemn míchá. 2. Zkumavku se nechá stát 1 hodinu p i pokojové teplot . Centrifugace p i 14,000 g 10 minut p i 20°C. 3. 1 ml supernatantu se p enese do centrifuga ní zkumavky. P idá se 3 ml 100 mM pufru s acetátem sodným, pH 4,5 a zah ívá se ve vroucí vodní lázni 5 minut, aby se zdenaturoval Con A. 4. Zkumavka se umístí do vodní lázn p i 40°C na 5 min a dále se p idá 0,1 ml amyloglucosidase/ -amylase enzyme mixture a inkubuje se p i 40°C po dobu 30 min. Centrifugace p i 2,000 g 5 minut. 5. K 1,0 ml aliquotu supernatantu se p idá 4 ml GOPOD Reagencie. Inkubujte p i 40°C 20 min. Slepý reagen ní vzorek (Reagent Blank) a glukosové kontroly (Glucose Controls) se inkubují sou asn se vzorky. 6. Absorbance p i 510 nm pro každý vzorek a glukosovou kontrolu jsou ode teny oproti slepému vzorku.

32

C. Stanovení celkového škrobu 1. Smíchá se 0,5 ml roztoku 1 se 4 ml 100 mM acetátového pufru, pH 4,5. 2. P idá se 0,1 ml amyloglukosidase/ -amylase roztoku a sm s inkubuje p i 40°C 10 min. 3. Aliquotní podíly 1,0 ml ( v duplikátech) tohoto roztoku se p enesou do zkumavky a p idá 4 ml GOPOD Reagencie. Inkubace p i 40°C po dobu 20 min. Kalkulace obsahu amylosy (%) Absorbance Con A supernatantu

6,15

100 Amylosa % = ------------------------------------------------------- x ------- x ------- = Absorbance alikvotních podíl celkových škrob 9,2 1 =

Absorbance Con A supernatantu -------------------------------------------------------- x 66,8 Absorbance alikvotních podíl celkových škrob

kde 6,15 a 9,2 jsou edicí faktory pro Con A a celkové extrakty škrob . V001/10 Izolace škrobu pro detekci škrobových zrn Byla použita modifikovaná metoda extrakce škrobových zrn (Verwimp, 2004). Postup zkoušky: Použité centrifuga ní parametry byly ve všech p ípadech 3000g po dobu 10min p i 20°C. 8. 1g vzorku mouky se rozpustí v 5 ml dest. vody a 5ml 0,5% NaOH. Roztok je po dobu 60 min míchán a poté centrifugován. 9. Po odstran ní vrchní vrstva je sediment promýván za stálého prot epávání 5ml dest.vody po dobu 30min a vzáp tí op t centrifugován. 10. Vzorek se dále promývá 2,28ml dest.vody za stálého prot epávání po dobu 15 min a centrifuguje. 11. Nakonec je promýván 1,14ml dest.vody po dobu 10min za stálého prot epávání a centrifugován. 12. Vzniklé dv vrstvy sedimentu byly lyofilizovány a odd lena spodní škrobová frakce. LITERATURA: Isolation and characterisation of rye starch,T. Verwimp*, G.E. Vandeputte, K. Marrant, J.A. Delcour (Journal of Cereal Science 39 (2004) 85–90)

33

V001/10 Postup separace a elektroforetické detekce waxy alel z individuálního zrna Princip: Založen na vysoké afinit t chto protein (waxy alel) s mol. hmotností 58-60 kDa na struktury zrna. Postupným odmytím protein (p edevším albuminoglobulinové a gliadinové složky) vhodnými extrak ními rozpoušt dly, jež tuto oblast p ekrývají je možné tyto alely elektroforeticky detekovat. Extrakce zrna: 1. Odstranit klí ek zrna a zbylou ást rozdrtit, 2. P idat 1ml demin. vody a nechat p es noc ve 4°C ; 3. Centrifugace 15000g 5 min (4°C), supernatant odstranit a p idat 1ml, promíchat 4. Centrifugace 15000g 5 min (4°C) supernatant vylít a 2x promýt pelet extrak ním pufrem 1ml (55mM Tris-HCl, pH 6.8; 2.3% (w/v) SDS, 5% (v/v) mercaptoetanol, and 10% (v/v) glycerol). 5. Promýt 2x vodou a 2x acetonem po každém kroku centrifugace 15000g po 3 min ve (4°C) 6. Extrakce proteinu z peletu použitím 180ul extrak ního pufru (62.5mM TrisHCl, pH 6.8; 4% (w/v) SDS, 5% (v/v) -mercaptoetanol, and 10% (v/v) glycerol+ 0,005% BPB) na 5 min. va it, pak zchladit na ledu a 10 min centrifugovat 15000g na 5 min. p i 4°C. 7. 35ul extrahovaného vzorku nanést na standardn p ipravenou diskontinuální SDS-PAGE elektroforézu (10% SDS gel) dle Laemmliho protokolu. 8. Barvení Commasie Briliant Blue R ve dvounásobné koncentraci 0.2 % .

V002 Ov ení d di nosti sledovaných charakteristik škrobu a bílkovin a jejich interakcí s prost edím.

Ov ování d di nosti sledovaných charakteristik škrobu a bílkovin a jejich interakcí s prost edím v etn dalších parametr probíhalo v souladu s metodikou projektu na 3 nezávislých experimentálních souborech materiál : Experimentální soubor . 1) pokusy ORO ÚKZÚZ, Experimentální soubor . 2) Technologické pokusy u vybraných registrovaných plodin Experimentální soubor . 3) kolekce genofond vybraných ozimých a jarních pšenic

V002/1 Experimentální soubor . 1 Ov ení d di nosti sledovaných charakteristik škrobu a bílkovin – obsah škrobu, obsah bílkovin, výt žnost etanolu, výnos etanolu a výnos škrobu prob hlo z dat získaných z pokus ORO ÚKZÚZ. Pro statistické vyhodnocení byly z d vodu vyváženosti použity pouze kompletní data – odr dy Florett, Buteo, Meritto, Biscay, Cubus, Hedvika, Darwin, Etela, Sakura, Rapsodia, Samanta, Eurofit, Simila, Ludwig s daty z rok 2006, 2007, 2008 a lokalit Lib jovice, Chrastava, áslav, V rovany, Chrlice, Jarom ice. Sledované charakteristiky byly statisticky hodnoceny analýzou rozptylu.

Obsah bílkovin: 34

Pro obsah bílkovin byl zjišt n statisticky pr kazný vliv genotypu, roku a lokality (Tab. V002/1/1). Tab. V002/1/1: Analýza rozptylu pro obsah bílkovin (%) Source Sum of Squares Df Mean Square MAIN EFFECTS A:Odruda 29,21 13 2,247 B:Roksklizne 65,56 2 32,78 C:Lokalita 459,1 5 91,81 RESIDUAL 211,1 230 0,9177 TOTAL (CORRECTED) 763,8 250

F-Ratio

P-Value

2,45 35,72 100,05

0,0040 0,0000 0,0000

Nejsiln jší vliv na obsah bílkovin m la lokalita p stování (hodnota F 100,05), následovaná rokem sklizn (hodnota F 35,72) a genotypem (hodnota F 2,45). Vliv genotypu na obsah bílkovin, tedy d di nost tohoto znaku, byl sice statisticky pr kazný, ale velmi slabý na úrovni 3,8 %. Obsah škrobu: Pro obsah škrobu byl zjišt n statisticky pr kazný vliv genotypu, roku a lokality (Tab. V002/1/2). Tab. V002/1/2: Analýza rozptylu pro obsah škrobu (%) Source Sum of Squares Df Mean Square MAIN EFFECTS A:Odruda 89,01 13 6,847 B:Roksklizne 37,21 2 18,6 C:Lokalita 276,8 5 55,36 RESIDUAL 273,9 230 1,191 TOTAL (CORRECTED) 677,4 250

F-Ratio

P-Value

5,75 15,62 46,49

0,0000 0,0000 0,0000

Nejsiln jší vliv na obsah škrobu m la lokalita p stování (hodnota F 55,36), následovaná rokem sklizn (hodnota F 18,6) a genotypem (hodnota F 6,847). Vliv genotypu na obsah škrobu, tedy d di nost tohoto znaku, byl sice statisticky pr kazný, ale slabý na úrovni 13,1 %. Výt žnost bioetanolu: Pro výt žnost bioetanolu byl zjišt n statisticky pr kazný vliv genotypu, roku a lokality (Tab. V002/1/3). Tab. V002/1/3: Analýza rozptylu pro výt žnost bioetanolu (l.t-1) Source Sum of Squares Df Mean Square MAIN EFFECTS A:Odruda 500,7 13 38,52 B:Roksklizne 1406, 2 703,0 C:Lokalita 6897, 5 1379, RESIDUAL 3681, 230 16,0 TOTAL (CORRECTED) 1,246E4 250

F-Ratio

P-Value

2,41 43,93 86,19

0,0047 0,0000 0,0000

Nejsiln jší vliv na výt žnost bioetanolu m la lokalita p stování (hodnota F 86,19), následovaná rokem sklizn (hodnota F 43,93) a genotypem (hodnota F 2,41). Vliv genotypu na výt žnost etanolu, tedy d di nost tohoto znaku, byl sice statisticky pr kazný, ale velmi slabý na úrovni 4 %. Výnos etanolu 35

Pro výnos etanolu byl zjišt n statisticky pr kazný vliv genotypu, roku a lokality (Tab. V002/1/4). Tab. V002/1/4: Analýza rozptylu pro výnos bioetanolu (l.ha-1) Source Sum of Squares Df Mean Square MAIN EFFECTS A:Odruda 4,039E6 13 3,107E5 B:Roksklizne 7,041E6 2 3,52E6 C:Lokalita 2,212E7 5 4,425E6 RESIDUAL 2,174E7 210 1,035E5 TOTAL (CORRECTED) 5,456E7 230

F-Ratio

P-Value

3,00 34,00 42,73

0,0005 0,0000 0,0000

Nejsiln jší vliv na výnos etanolu m la lokalita p stování (hodnota F 42,73), následovaná rokem sklizn (hodnota F 34) a genotypem (hodnota F 3). Vliv genotypu na výnos etanolu, tedy d di nost tohoto znaku, byl sice statisticky pr kazný, ale slabý na úrovni 7,4 %. Výnos škrobu Pro výnos škrobu byl zjišt n statisticky pr kazný vliv genotypu, roku a lokality. Tab. V002/1/5: Analýza rozptylu pro výnos škrobu (t.ha-1) Source Sum of Squares Df Mean Square MAIN EFFECTS A:Odruda 9,271E6 13 7,132E5 B:Roksklizne 1,673E7 2 8,366E6 C:Lokalita 5,164E7 5 1,033E7 RESIDUAL 5,179E7 210 2,466E5 TOTAL (CORRECTED) 1,284E8 230

F-Ratio

P-Value

2,89 33,92 41,88

0,0007 0,0000 0,0000

Nejsiln jší vliv na výnos škrobu m la lokalita p stování (hodnota F 41,88), následovaná rokem sklizn (hodnota F 33,92) a genotypem (hodnota F 2,89). Vliv genotypu na výnos škrobu, tedy d di nost tohoto znaku, byl sice statisticky pr kazný, ale slabý na úrovni 7,2 %. Díl í záv r: Získané výsledky potvrdily p edchozí p edpoklady o nízké d di nosti sledovaných charakterisitik škrobu a bílkovin – obsahu škrobu, obsahu bílkovin, výt žnosti etanolu, výnosu etanolu a výnosu škrobu. Byla potvrzena metodická správnost a efektivita studia souboru sledovaných znak , takže nebylo nutné p istupovat k díl í úprav metodiky projektu. Publikace získaných poznatk ve v deckém tisku je p edm tem PUV V002/2A - Experimentální soubor . 2 Hodnocení probíhalo u 7 v sou asnosti registrovaných odr d ozimé pšenice s potenciáln vysokou produkcí zrna reprezentující r znou úrove peka ské jakosti: Barroko (A), Biscay (C), Cubus (A), Florett (C), Ilias (E-A), Meritto (B) a Rheia (B). Zvolené odr dy byly v letech 2006-2008 p stovány ve 4 opakováních na dvou lokalitách v Praze Ruzyni a v Chráš anech u Rakovníka. Agrotechnické zásahy zahrnovaly kombinace konven ního (O) resp. minimálního (M) zpracování p dy s nižší „I“ resp. vyšší „II“ intenzitou ošet ení porostu Z p iložené tabulky V002/2A/1 hodnotící statistickou pr kaznost a úrove vlivu sledovaných genetických a negenetických faktor v etn rozsahu a variabilit obsah škrobu, výt žnosti a výnosu bioetanolu, byl z ejmý dominantní vliv ro níku a rovn ž v p ípad obsahu škrobu výt žnosti a produkce bioetanolu vliv lokality. Zpracování 36

p dy v kombinaci s dávkou hnojení ovliv ovalo variabilitu sledovaných parametr sice rovn ž vysoce signifikantn ale významn mén . Z p iložených graf V002/2A/1-3 je rovn ž patrné výsledk , že v rámci orební technologie byla pro v tšinu parametr významná pouze dávka dusíkatého hnojení a vlastní zp sob orby ovliv oval sledované parametry jen v omezené mí e. P i porovnání celkové hodnoty varia ního koeficientu (vk) u obsahu škrobu (2,29 %), výt žnosti bioetanolu (3,04 %) a výnosu zrna (26.09 %) je zcela z ejmé, že základním intenzifika ním faktorem vysokého zisku (produkce) škrobu a bioetanolu z plochy je výnosová schopnost odr dy. To potvrzují i signifikantní, ale z hlediska podílu efektu nízké hodnoty vlivu genotypu na výt žnost resp. produkci bioetanolu. Výrazn sušší experimentální lokalita v Chráš anech, jakož i vyšší intenzita hnojení zvyšovala obsah bílkovin a snižovala podíl škrobu. Vlivem vyšší intenzity dávky dusíkatého hnojení tak docházelo k snížení výt žnost bioetanolu z jednotky zrna. Zárove se ovšem významn zvyšovala výnos zrna a celková produkce bioetanolu tak byla p edevším v kombinaci s minimaliza ním zpracováním p dy (var. MII) v pr m ru z obou lokalit pr kazn vyšší cca o 5-6 % (cca 200 l.ha-1). To bylo dáno p edevším výrazným zvýšením výnosu zrna resp. produkce bioetanolu na lokalit v Chráš anech (obr. V002/2A/3), kde se jevila minimalizace po této produk ní stránce jako výhodn jší v d sledku lepšího hospoda ení s vláhou v p d a tím lepší využití dodané minerální výživy. Významn vyšší výt žnost i produkce škrobu resp. bioetanolu se signifikantn nižším obsahem bílkovin byla zaznamenán na lokalit v Ruzyni, což lze vysv tlit p edevším lepšími vláhovými pom ry tohoto stanovišt . Díl í záv ry: Pov trnostní pr b h ro níku spole n s lokalitou byly klí ovými faktory pro obsah bílkovin, škrobu a výt žnost a produkci bioetanolu u sledovaného souboru moderních registrovaných odr d. Významným intenzifika ním faktorem pro produkci škrobu a bioetanolu lze rovn ž považovat p edevším výnosovou schopnost odr dy. Tab. V002/2A/1 Dosažený rozsah a variabilita sledovaných parametr zrna registrovaných odr d (20062008) Výt žnost bioetanolu Výnos bioetanolu Parametr NL (%) Škrob (%) l/100kg šrotu hl/ha 42.17 35.13 Pr m r 13.03 66.02 41.16 28.32 Minimum 12.11 64.78 43.44 44.89 Maximum 14.07 66.84 1.28 9.89 Sm. Odch. 1.62 1.51 3.04 28.16 Variabilita (%) 12.44 2.29 4.44** 2.85** Efekt genotypu (%) 10.39** 13.58** Efekt ro níku (%) 18.25** Efekt lokality (%) 32.67** Efekt technologie (%) 10.55** ** statisticky signifikantní pro p 0,01

34.83** 5.65** 10.02**

55.37** 20.02** 3.88**

51.50** 34.13** 1.24**

37

Obr. V002/2A/1 Vliv odr dy, technologie p stování (zpracování p dy + intenzita p stování) a lokality na pr m rný obsah škrobu v zrnu (pr m r za ro níky 2006-2008) Vertikální sloupce ozna ují 0.95 interv aly spolehliv osti 69.0

Ruzy n Chráš any

68.5

68.5

68.1

68.0 67.6 67.5

Obsah škrobu (%)

67.5 67.0

67.3 67.0

67.0

66.966.9

66.6

66.6

66.6

66.6 66.5

66.5

66.2

67.0

66.9 66.6

66.4

66.0

65.8

65.7

65.7

65.565.5

65.4

65.5

66.5 66.3

66.3

66.2

65.0

66.2 66.2 65.9 65.8 65.6

65.8

65.4

65.3 65.3

65.1

66.9

66.9

65.8

65.3 65.2

65.1

64.9

65.9 65.6

65.2

64.9

64.7

64.5

64.5

64.5

64.1 63.9

Biscay Cubus Florett Rheia Barroko Ilias Meritto




64.0 63.5

65.6

Technologie: OI

Technologie: OII

Technologie: MI

Technologie: MII

Obr. V002/2A/2 Vliv odr dy, technologie p stování (zpracování p dy + intenzita p stování) a lokality na pr m rnou výt žnost bioetanolu (pr m r za ro níky 2006-2008) Vertikální sloupce ozna ují 0.95 interv aly spolehliv osti 44.0

Ruzy n Chráš any

43.6

43.5

43.4

43.4 43.1

43.1

43.3

43.1 42.9

42.7

42.5

42.4

42.7 42.5

42.5 42.3

42.0

42.7

42.6

42.3

42.6

42.6

42.5

42.4 42.342.3

42.3

42.2

42.1

42.1

42.1

42.0

43.0

43.0

43.0

-1

Výt žnost ethanolu (l.100kg zrna)

43.1

42.1

42.0

42.1

41.9

41.9

41.8

41.841.8

41.7

41.7

41.8 41.5

41.5 41.3 41.2

41.4 41.2

41.5

41.4

41.2 41.1

41.0

41.0

41.0 40.7




40.5


40.6

Technologie: OI

Technologie: OII

Technologie: MI

Technologie: MII

38

Obr. V002/2A/3 Vliv odr dy, technologie p stování (zpracování p dy + intenzita p stování) a lokality na produkci bioetanolu (pr m r za ro níky 2006-2008) Vertikální sloupce ozna ují 0.95 interv aly spolehliv osti Ruzy n Chráš any

46 44

44.1 43.8 43.2

41.8

43.843.7 42.4

41.8

43.0

42.8

41.140.9

40.9

39.8

40

39.0

38

38.5

38.6

37.8

37.6

41.3 40.5 40.0

37.637.8

38.4 37.3

36 34.5 34.1 33.6

34 31.9

32

24

27.5

25.6

27.3

29.1

27.1

27.6 27.2

27.7 27.2

28.8 28.1

25.8


26

27.8 27.5


28

29.529.4

29.4


30

31.331.6 30.9 30.3

31.3 30.5 30.0


-1

Produkce ethanolu (hl.ha )

42

44.2

43.5

Technologie: OI

Technologie: OII

Technologie: MI

Technologie: MII

V002/2B – vybrané materiály z experimentální soubor . 2 V pr b hu ešení projektu sledována genetická a environmentální variabilita bílkovinných frakcí zrna pšenice (albumino-globulinové, gliadinové a sumární (dopo tené) gluteninové frakce). Na podklad založeného experimentálního souboru . 2 byly vybrány ty i modelové odr dy pšenice seté s odlišn deklarovanou úrovní peka ské jakosti: Biscay (C), Rheia (B), Cubus (A) a Ilias (E-A). Odr dy byly v t íletém období v letech 2006-2008 p stovány na dvou lokalitách (Praha - Ruzyn a Chráš any u Rakovníka) p i dvou technologiích zpracování p dy a dvou intenzitách ošet ení. Hlavními cíly bylo vedle posouzení úrovn genetické (odr dové), resp. environmentální variability pro jednotlivé bílkovinné frakce rovn ž posouzení vztah t chto frakcí k základním technologickým ukazatel m zrna (NL, mokrý lepek, GI, Zeleny sed. viz Výstup III) pro možnosti screeningové predik ní aplikace p i hodnocení genetických zdroj a šlechtitelských aplikacích, jež v ad p ípad nedisponuje dostate ným množství zrna pro standardní technologické analýzy. Detailní popis metody separace a detekce bílkovinných frakcí je uveden ve výstupu V001 v podob vypracovaného interního metodického postupu laborato e GB. Dosažené t íleté pr m rné výsledky obsahu bílkovinných frakcí v sušin a jejich podíl v hrubém proteinu frakcí jsou podrobn zachyceny v grafech V002/2B/1-6. Tabulka V002/2B/1 pak charakterizuje celkovou variabilitu zjišt ných obsah bílkovinných frakcí, pr kaznost a vliv sledovaných faktor na jejich prom nlivost. Z tabulky vyplývá význam dvojího vyjád ení obsahu t chto frakcí vztažených na sušinu zrna resp. na obsah hrubých bílkovin. Pom rové vyjad ování lepkových bílkovinných frakcí (gliadin a glutenin ) v bílkovin se jeví šlechtitelsky jako výhodn jší, protože v t chto p ípadech stoupá efekt genotypu p edevším na úkor ro níkové variability. Je to dáno symetrickým nár stem i poklesem obou frakcí ve 39

vztahu ke zm n obsahu celkových bílkovin a jejich pom r bílkovin tak z stává p i pom rn široké variabilit prost edí stabiln jší. P esto z graf V002/2B/4 a 6 jakož i z tabulky V002/2B/1 je patrný signifikantní vliv lokality a technologie v p ípad gliadinové frakce. U pom rov vyjád ené gluteninové frakce byl však význam t chto faktor velmi nízký a statisticky nesignifikantní. Podíl gluteninové frakce v bílkovin lze u tohoto modelového souboru jednozna n vyzdvihnout jako možný specifický odr dový znak s vazbou k technologické jakosti pšenice, což nazna ují signifikantní rozdíly v této frakci mezi odr dou Cubus (A) a Biscay (C). V p ípad pom rov vyjad ované albumino-globulinové frakce rovn ž o n co vzrostl efekt genotypu, v d sledku vysoké variability dusíkatých látek a rigidn jšímu obsahu albumino-globulinové složky v sušin zrna však narostl významn i vliv ro níku a lokality. P esto pom rové vyjád ení u této frakce má rovn ž své opodstatn ní vzhledem k vyšší nutri ní hodnot a obsahu esenciálních aminokyselin i negativní vazb k technologickým (peka ským) parametr m. Díl í záv ry: Bílkovinné frakce podobn jako obsah škrobu i bílkovin jsou signifikantn ovliv ovány genotypem i jednotlivými složkami externího prost edí. Jejich pom rové vyjád ení jako podíl v hrubé bílkovin však potvrzuje významn vyšší genetickou vazbu využitelnou p edevším pro predikci technologické ale i krmné kvality šlechtitelských materiál i genetických zdroj .

40

Tab. V002/2B/1 Celková variabilita zjišt ných obsah bílkovinných frakcí, pr kaznost a vliv sledovaných faktor na jejich prom nlivost Efekt Efekt Efekt Efekt Sm. Variabilita Pr m r Min. Max. genotypu ro níku lokality technologie Parametr Odch. (%) (%) (%) (%) (%) 3,40 3,28 3,53 0,25 7,38 12,39** 8,36** 3,63** 10,44** Alb+Glo v suš (%) Gli v suš (%) Glu v suš (%)

4,39

3,94

4,84

0,71

16,18

7,03**

40,11**

14,24**

7,33**

5,75

5,10

6,29

0,80

13,82

25,11**

15,64**

23,33**

2,50**

Alb+Glo v NL (%)

25,27

23,88

26,80

2,19

8,66

17,06**

23,76**

21,52**

2,02*

Gli v NL (%) Glu v NL (%)

32,33

30,22

33,77

3,12

9,66

17,33**

3,33**

17,88**

2,55*

42,41 39,43 45,27 3,59 8,48 * statisticky signifikantní pro p 0,05; ** statisticky signifikantní pro p 0,01

33,22**

4,98**

0,50

1,16

Obr. V002/2B/1

Obr. V002/2B/2 Odr da*Technol.*Lokalita; Pr m ry MN Vertikální sloupce ozna ují 0.95 intervaly spolehlivosti

Odr da*Technol.*Lokalita; Pr m ry MN Vertikální sloupce ozna ují 0.95 intervaly spolehlivosti

31

4.0

Lokalita Chráš any Lokalita Ruzyn

3.9

3.71

3.69

28

3.54 3.49

3.46

3.43 3.40

3.40 3.36

3.43

3.41

3.38

3.38

3.29

3.39

3.36

3.41 3.38

3.34

3.29

3.29 3.29

3.26 3.22

3.26

3.24

3.23

3.23

26.71

26.80 26.36

26.22

26

25.40

25.16

25.40

25

25.54 24.73

25.79 25.28

25.44 25.03

24.71

24.47 23.97

24

26.01

25.78

25.59

24.67

24.70

24.13 23.77

23.63 22.70

23.40 22.44

22.41

Odr da: Biscay

Odr da: Rheia

Odr da: Cubus

Odr da: Ilias

Odr da: Biscay

Odr da: Rheia

Odr da: Cubus

Odr da: Ilias

MT2

MT1

CT2

Technol.: CT1

MT2

MT1

CT2

Technol.: CT1

MT2

MT1

CT2

MT2

MT1

CT2

Technol.: CT1

MT2

MT1

CT2

Tec hnol.: CT1

MT2

MT1

CT2

Tec hnol.: CT1

MT2

MT1

CT2

Tec hnol.: CT1

MT2

MT1

CT2

21

Technol.: CT1

22

3.1 3.0

27.64 27.30

27

23

3.18

3.2

Tec hnol.: CT1

ALB+GLO (%)

3.6 3.5

27.85

3.66 3.61

ALB+GLO v NL (%)

3.7

3.3

29.46

29

3.8

3.4


30

3.84

Obr. V002/2B/3



6.0

38

Lokalita Chr áš any Lokalita Ruzyn

36

5.45

5.14

GLI (%)

4.92

4.83

4.80 4.55

4.51

4.71

4.28 4.06

4.27

4.02

4.0

4.00 3.89

3.86

3.78

3.76

3.5

3.42

32.35

33.27 32.29

32 31

33.91

33.52

32.76

32.66

31.33 31.24 30.82

32.07

31.24

31.10

30.82

30.54

30.53

30.18

30.25

30 29

3.67

3.65

33.65 33.10

4.50

4.22

4.14

34.60

34.49

34.23

33.93

33 4.61

4.52

35.47 34.49

34.45

34

4.85

4.84 4.71

4.5

5.13

5.09

5.04

5.0

35.75

35.70

35

GLI v NL (%)

5.5


37

28.21

28.06

28

27.46

27

3.36

Odr da: Biscay

Odr da: Rheia

Odr da: Cubus

Odr da: Biscay

Odr da: Ilias

Obr. V002/2B/5

Odr da: Rheia

MT2

MT1

CT2


7.0

48 6.74

46.18

46

Odr da: Biscay

Odr da: Cubus

Odr da: Ilias

40.76

41.13

40.69

40.11

38.43 37.87

Odr da: Biscay

Odr da: Rheia

Odr da: Cubus

MT2

38.03

MT1

Technol.: CT1

MT2

MT1

CT2

Technol.: CT1

MT2

MT1

CT2

Technol.: CT1

MT2

MT1

Technol.: CT1

CT2

Odr da: Rheia

36

41.04

42.89 42.06

39.14

38

MT2

MT1

CT2

Technol.: CT1

41.04 40.15

CT2

40

42.49

41.62

41.33

Technol.: CT1

42

40.35

4.39

43.69 42.32

4.77

4.5

45.06

43.02

MT2

5.33

5.31

43.78 42.97 43.11

5.16 4.93

45.26

MT1

5.48

44

CT2

5.48

5.94 5.93

Technol.: CT1

5.45

5.84 5.65

MT2

5.28

5.49

5.59

CT2

5.37

5.65

MT1

5.86 5.70

5.58

43.92

CT2

5.88

6.06

45.13

45.08

44.70

6.11

Technol.: CT1

6.19

MT2

6.29 6.12

6.0

46.90

46.78

6.47

MT1

6.47

GLU v NL (%)

6.44

6.5

GLU (%)

Tec hnol.: CT1

50

Lok alita Chr áš any Lok alita Ruzyn

7.10

4.0

Odr da: Ilias


7.5

5.0

MT2

Odr da: Cubus


5.5

MT1

CT2

Tec hnol.: CT1

MT2

MT1

CT2

Tec hnol.: CT1

MT2

MT1

CT2

25

Tec hnol.: CT1

MT2

MT1

CT2

Technol.: CT1

MT2

MT1

CT2

Technol.: CT1

MT2

MT1

CT2

Technol.: CT1

MT2

MT1

CT2

Technol.: CT1

26

3.0

Odr da: Ilias

42

V002/3 Experimentální soubor . 3 V pr b hu ro ník 2006 – 2008 resp. 2009 (v p ípad jarních materiál ) byly paraleln vyhodnocovány v rámci genetických zdroj Genové banky na lokalit VÚRV Ruzyn dva soubory pšeni ných materiál : 1) 47 linií klasových výb r ozimých evropských krajových odr d charakterizovaných skladbou HMW-Glu alel a t í standardních ozimých odr d (Samanta, Ilona a Šárka). 2) 40 jarních pšeni ných materiál bylo tvo eno geneticky heterogenní sestavou krajových i moderních materiál ze sv tové kolekce GB. Struktura p vodu vybraných materiál nazna ují obrázky V002/3/1 a 2. s výrazn pest ejším len ním p vodu u jarních materiál . Rozsahy parametr zrna a jejich variabilita u obou skupin kolekcí genofond vykazovaly obdobné hodnoty. Rozsah bílkovin se pohyboval v rozmezí 14-19 % u ozimé kolekce resp. 13-17 % u kolekce jarních pšenic s p evahou materiál s vysokým obsahem hrubých bílkovin nad 15 %, což je typický znak p edevším u kolekcí krajových odr d. To se odrazilo na obsahu škrobu, ve kterých pouze n kolik materiál atakovalo z pohledu škrobárenského využití ekonomicky p ijatelnou 65% hranici obsahu škrobu v sušin zrna. Vysokou variabilitu znaku potvrzovaly p edevším technologické parametry zrna (Zeleny sed. a GI) v rozsahu 30-40 %. Rovn ž variabilita obsahu bílkovin se pohybovala u obou soubor v rozmezí 6-9 %. Naopak variabilita obsahu škrobu byla v rozmezí 1,3-1,8 %, což ze šlechtitelského hlediska využitelnosti t chto materiál pro tento znak není p íznivé. Výrazn vyšší variabilita byla zaznamenána u podílu obsahu amylosy, jež však významn podléhala externím vliv m prost edí i slabší reprodukovatelnosti vlastní enzymatické detekce. V rámci hodnocení t chto materiál byly rovn ž sledovány vybrané morfologické a fenologické ukazatele a posuzován jejich rozsah a variabilita. Vysoká variabilita byla zjišt na u bonita ních hodnocení odolnosti k poléhání a padlí travnímu. Z kvantitativn m ených veli in byla významn jší variabilita u obou soubor zaznamenána u výšky porostu, délky klasu a HTZ. Zjednodušená kalkulace vlivu genotypu a prost edí na základ analýzy variance (ANOVA-hlavních efekt ) na sledované parametry zrna potvrdila s výjimkou zmín ného parametru amylosy statistickou pr kaznost genotypu i jeho p evažující efekt na sledované parametry ve srovnání s efektem ro níku (Tab. V002/3/1-4). Výraznou p evahu genotypu nad efektem ro níku potvrzovaly p edevším výsledy ozimých krajových linií a jakostní parametry. Nicmén i v p ípad obsahu škrobu byl u obou soubor efekt genotypu na variabilitu tohoto znaku ve srovnání s vlivem ro níku dvakrát vyšší. Vysoká heterogenita sledovaných soubor genofond pšenic je dob e markantní ve srovnání s kontrolními ozimými materiály (Tab.5), jejichž vzájemn pom rn vysoká homogenita sledovaných parametr vedla k opa nému efektu s výrazn vyšším podílem složky prost edí (ro níku) na variabilitu znaku. Vysoké hodnoty efektu genotypu i u znak s prokazateln nízkou variabilitou (viz zmín ný škrob) ve srovnání s výsledky registrovaných odr d je nutné brát s ur itou rezervou. Vycházejí z možností testovaní t chto materiál , kdy genotypová složka je zde reprezentována pom rn širokým po tem souboru materiál zatímco efekt prost edí je složen pouze z t í- resp. ty letých ro níkových pr m r . Díl í záv ry: Získané výsledky geneticky vázané prom nlivosti p edevším u sledovaných technologických parametr , n kterých morfologických a fenologických charakteristik a bílkovin potvrdily význam kolekcí genetických materiál jako významných zdroj genetické variability pro šlecht ní pšenice.

Zjišt ní obecn nižšího obsah škrobu s velmi nízkou by geneticky fixovanou variabilitou u testovaných genetických zdroj není pro šlecht ní tohoto znaku p íznivé. Podobn negativní situace lze zmínit i v p ípad sice variabilní, ale vlivem prost edí i analytické chyby genotypov nespecifickém obsahu amylosy.

44

Obr. V002/3/1

Obr. V002/3/2

P v od v y braných materiál ozimého genof ondu

CZE, 3

P v od v y brané kolekce genof ondu jarních pšenic

UKR, 4

IT A, 1

RUS, 1 EGY, 1 IND, 1 DEU, 1

BEL, 2

FRA, 5

YUG,CAN, 1 1 FRA, 3 FIN, 1 CHN, 2 PER, 1

CZE, 2

POL, 6

ITA, 1

DDR, 3

CHE, 1 AUT, 1

GER, 9

SWE, 3

HUN, 8 PAK, 1 CSK, 7

ISR, 1 POL, 1

AUT , 8

GBR, 2

MEX, 2

RUS, 2

AUS, 4

Tab. V002/3/1 Dosažený rozsah a variabilita morfologických a fenologických vlastnosti vybraných ozimých krajových linií (2006-2008) Variabilita Efekt genotypu Efekt ro níku Parametr Pr m r Minimum Maximum Sm. Odch. (%) (%) (%) Výška porostu (cm) 126,42 104,33 140,34 15,21 12,03 20,65 69,90 Délka klasu (cm) 9,36 7,30 11,67 1,59 16,97 55,63 27,10 Poléhání (1-9b) 5,00 1,67 7,00 4,33 86,53 22,15 65,62 Padlí (1-9b) 2,93 1,67 4,33 1,05 35,96 31,31 19,44 Metání (dny) 149,95 138,89 159,32 8,92 5,95 7,93 89,79 Kvetení (dny) 153,55 141,94 164,09 9,35 6,09 4,43 94,86 Plná zralost (dny) 194,48 2,03 14,00 9,78 5,03 4,76 93,47 HTZ (g)

40,58

30,46

46,44

4,33

10,66

59,35

13,46

Tab. V002/3/2 Dosažený rozsah a variabilita sledovaných parametr zrna vybraných ozimých krajových linií (2006-2008) Variabilita Efekt genotypu Efekt ro níku Maximum Sm. Odch. Parametr Pr m r Minimum (%) % % NL (%) 16,47 14,79 18,74 0,97 5,89 56,64 7,64 Škrob (%) 63,39 61,67 65,22 1,13 1,78 40,29 19,28 Amylosa (%) 26,84 24,25 29,35 2,80 10,44 10,83 73,40 ML (%) 37,04 27,27 43,08 5,24 14,15 41,42 31,85 GI 52,73 26,79 93,65 22,33 42,35 80,75 0,41 Zeleny sed. (ml) 47,83 20,67 68,33 12,40 25,92 87,13 1,34 Tab. V002/3/3 Morfologické a fenologické vlastnosti vybrané kolekce genofondu jarních odr d pšenice seté Variabilita Efekt genotypu Efekt ro níku Parametr Pr m r Minimum Maximum Sm. Odch. (%) (%) (%) Výška porostu (cm) 93,63 63,33 116,67 11,15 11,91 45,21 49,30 Délka klasu (cm) 11,15 6,80 11,70 1,78 15,93 57,38 2,17 Poléhání (1-9b) 6,35 3,33 8,67 2,51 39,48 60,41 10,89 Padlí (1-9b) 5,15 1,33 8,00 1,64 31,88 66,37 9,31 Metání (dny) 53,73 46,00 62,00 3,58 6,66 85,02 10,72 Kvetení (dny) 57,55 52,00 65,33 2,84 4,93 80,07 12,32 Plná zralost (dny) 86,45 80,00 93,00 1,87 2,16 48,88 28,91 HTZ (g)

36,57

31,35

49,31

4,57

12,51

77,94

5,99

46

Tab. V002/3/4 Dosažený rozsah a variabilita sledovaných parametr zrna vybrané kolekce genofondu jarních odr d pšenice seté (2006-2009) Sm. Variabilita Efekt Efekt Parametr Pr m r Minimum Maximum Odch. (%) genotypu ro níku NL (%) 15,38 13,24 17,25 1,38 9,03 62,43 20,06 Škrob (%) 63,09 60,62 64,60 0,79 1,27 49,20 27,06 Amylosa (%) 25,27 20,50 27,42 2,73 10,80 17,65 60,90 ML (%) 38,81 26,48 52,47 8,27 21,31 64,13 10,09 GI 58,73 29,52 98,29 22,33 38,69 78,17 2,76 Zeleny sed. (ml) 48,71 22,00 70,67 13,27 27,24 63,00 9,72 Tab. V002/3/5 Dosažený rozsah a variabilita sledovaných parametr zrna standardních ozimých odr d (2006-2008) Efekt Efekt Sm. Variabilita Parametr Pr m r Minimum Maximum genotypu ro níku Odch. (%) (%) (%) NL (%) 14,13 13,84 14,69 0,99 7,02 18,02 69,95 Škrob (%) 64,96 63,93 65,78 1,39 2,15 34,51 59,41 Amylosa (%) 28,78 28,50 29,01 1,57 5,44 2,00 84,76 ML (%) 26,48 21,32 30,08 5,37 20,27 54,78 39,17 GI 92,14 88,92 95,12 7,68 8,33 12,27 77,99 Zeleny sed. (ml) 54,56 49,67 58,33 10,27 18,83 14,00 72,20

V003 Získání nových teoretických poznatk o struktu e a vlastnostech škrobu a bílkovin pšenice a jejich vzájemných vztazích. Studium bylo zam eno na množení a vyhodnocení v eské republice unikátních materiál waxy pšenic a vyhodnocení korela ních vztah skladby bílkovin a škrobu k dalším sledovaným charakteristikám v jednotlivých experimentálních souborech. V003/1 materiály s nízkým obsahem amylosy – Waxy pšenice. V pr b hu ešení projektu byly postupn v letech 2005-2007 získány z genové banky v USA cca 20 – 30 semen ty r zných waxy materiál (Kanto 107, WQL6K107-BHWX2-2a, WQL6K107-BHWX14-7 a Waxy pen) (Tab. V003/1/1) s deklarovanou nízkou hodnotou amylosy v d sledku mutace enzymu GBSS1 v trojici kódujících waxy gen Wx-A1; Wx-B1 a Wx-D1. Typické waxy pšeni né materiály jsou pak charakterizovány p ítomností nulové alely (b) minimáln ve dvou ze t ech waxy gen . Základní popis získaných materiál je v tabulce . 1. Materiály byly do letošního roku postupn namnožovány až na standardní velikost parcely 4,5m2 pro hodnocení genofond v p ípad matriálu Kanto 107 a parcelek 2,5m2 pro ostatní t i výše uvedené waxy materiály. Vzhledem k tomu, že waxy linie Kanto 107 byla výchozí materiál pro ostatní 3 novošlecht ní dala se o ekávat v p ípad elektroforetické analýzy HMW a LMW bílkovinných alel vysoká míra podobnosti. Ta se také v analýze potvrdila na úrovni polymorfismu LMW alelických kombinací, kde byla nalezena pouze jedna odlišnost u materiálu Waxy Pen s výskytem alely 1D (b). Materiály Kanto 107 a BHWX2-2a byly v alelické sestav zcela identické se specifickou alelickou kombinací 1D 2,2+12, jež nebyla detekována v žádné ze zkoušených registrovaných odr d ani testovaných materiál genofondu (Tab. V003/1/2).

Hodnoty základních chemicko-technologických parametr byly získávány již v za átcích p emnožování z ádkových výsev (2007) resp. nádobových pokus (Waxy Pen – 2008) (Tab. V003/1/3). Odpovídající charakteristiky jednotlivých linií však bylo možno o ekávat až v následujících ro nících (2008-2009), kdy byly materiály vysévány do standardn jších maloparcelkových pokus . Vyjdeme-li z nejkompletn jšího hodnocení ro níku 2009, vykazovaly materiály vyšší obsah hrubých bílkovin a to p edevším ob k ížení BHWX2-2a a BHWX14-7. S výjimkou odr dy Waxy Pen vykazovaly materiály i nižší obsah škrobu. U všech materiál byl jednozna n potvrzen velmi nízký obsah amylosy v nej ast jším rozmezí 3-4 %. V p ípad geneticky deklarovaných waxy materiál s nulovou alelou ve všech waxy genech by však o ekávaná úrove amylosy m la být dokonce pod 1 %. Naše výsledky tak mohou souviset jak s možností nižší p esnosti i schopnosti námi použité enzymatické metody m it tuto úrove amylosy tak s možností, že t i z výše uvedených materiál nenesou nulovou alelu ve všech waxy genech. Z technologického (peka ského) hlediska lze všechny waxy materiály srovnat pouze z pohledu hodnoty Zeleny sedimentace. Navzdory peka sky výhodné alelické kombinaci 1B (7+9) a 1D (5+10) u linie Waxy Pen nebyla zjišt ná hodnota tohoto parametru u této linie vysoká (30 ml). Identickou úrove tohoto parametru zaznamenala i linie BHWX14-7. Oba materiály pak v hodnot tohoto parametru významn p ed ily ob zbývající waxy pšenice. Z morfologicko-fenologických vlastností jsou k dispozici hodnocení pouze pro linii Kanto 107 (Tab. V003/1/4). V pr m ru ji lze charakterizovat jako materiál nižšího vzr stu s mírn pozd jším dozráváním s vysokou náchylnosti k padlí a citlivosti na rez travní a pšeni nou. Získané množství Linie Kanto 107 umožnilo v letošním roce u tohoto materiálu provést komplexní reologickou analýzu na p ístroji Mixolab francouzské firmy Chopin. Toto za ízení umož uje m it odpor t sta p i konstantní teplot s následným kontrolovaným nár stem a poklesem teploty na 90 resp. 50°C a kombinuje tak v podstat dohromady farinografickou a amylografickou analýzu. Výsledky potvrzovaly vysokou absorpci (hydrataci) mouky (72 %) velmi typickou pro waxy materiály a ve srovnání se standardní peka sky vysoce jakostní odr dou Akteur rychlým náb hem k ivky na max. konzistenci a následným ostrým poklese konzistence nazna ující velmi nízkou stabilitu t sta. Zcela unikátní je ovšem amylografická ást k ivky, kdy p i zah ívání hn ta e (resp. t sta) nedochází v pr b hu mazovat ní škrobu k významnému nár stu viskozity (odporu t sta) ve srovnání se standardními pšenicemi s b žným obsahem amylosy (Obr. V003/1/1). Využití t chto materiál je p edevším v asijské kuchyni pro produkci specifických asijských nudlí. P ístroj Mixolab resp. na jeho podklad získané parametry by mohly být jedním z objektivních nástroj definujících standardy kvality pšenice pro tuto ekonomicky jist zajímavou produkci. Možnost detekce resp. odlišení t chto specifických waxy materiál od pšenic se standardním obsahem amylosy bylo modelov testováno pomocí NIR analýzy p ístrojem Antaris II s Fourierovou transformací s následnou diskrimina ní statistickou analýzou získaných spekter zrn u standardních a waxy materiál . Vedle výše uvedených waxy materiál byly vzájemn srovnávány geneticky heterogenní skupiny v tomto projektu hodnocených ozimých a jarních genofond pšenice s deklarovaným standardním obsahem amylosy. Z výsledného grafu (Obr. V003/1/2) je z etelná jednozna ná diference scanovaných waxy matriál od zbytku ozimých a jarních genofond . Na základ tohoto pozitivního výsledku tak lze do budoucna uvažovat o této metod jako o velmi efektivním nástroji ve šlechtitelském procesu pro selekci p ípadných k íženc s velmi nízkým obsahem amylosy.

48

Díl í záv ry: V Genové bance jsou v d sledku ešení tohoto projektu k dispozici 4 potvrzené waxy materiály pšenice, jež jsou k dispozici pro další v decká pracovišt a mohou být vhodným nástrojem ke studii biosyntetických drah škrobu (amylosy a amylopektinu). Slibn se jevila možnost screeningové selekce t chto materiál pomocí NIR spektroskopie i další molekulárn biochemické techniky s možností ov ení t chto vlastností enzymatickým hodnocením obsahu amylosy i reologickým testem. Ze šlechtitelského hlediska nabízí obrovský asijský trh (nezanedbateln možná i tuzemský asijský trh) možnost zam ení našeho šlecht ní i tímto sm rem. Tab. V003/1/1 Základní charakteristika získaných waxy pšeni ných materiál P ítomnost waxy alel na Materiál Charakteristika chromosomech 7A, 4A, 7D Wx-A1 Wx-B1 Wx-D1 Japonské novošlecht ní (linie) jarní pšenice Kanto 107 b b a ozna ovaná jako (hard red spring wheat) Americké novošlecht ní (linie) jarní pšenice ozna ovaná jako (soft spring wheat) s nulovou WQL6K107-BHWX2- alelou na všech genech a deklarací pod 1 % b b b 2a obsahu amylosy v zrnu. Vzniklo k ížením z materiál Kanto 107 a ínské odr dy s Bai Huo s nulovou alelou Wx-D1b. Americké novošlecht ní (linie) jarní pšenice ozna ovaná jako (hard spring wheat) s nulovou WQL6K107alelou na všech genech a deklarací pod 1 % b b b BHWX14-7 obsahu amylosy v zrnu. Vzniklo k ížením z materiál Kanto 107 a ínské odr dy s Bai Huo s nulovou alelou Wx-D1 b. Americké novošlecht ní jarní pšenice ozna ované (soft white spring wheat) vzniklé p tinásobným zp tným k ížením (Penawawa *6 / …Wx2–2a). Waxy Pen b b b Materiál Penawa byla charakterizovaná nulovou alelou v pozici Wx-B1 b. Materiál Waxy pen deklaruje pod 1 % obsahu amylosy v zrnu. Tab. V003/1/2 Vyhodnocení alelických sestav HMW- a LMW glutenin u waxy materiál HMW LMW Materiál 1A 1B 1D 3A 3B Kanto 107 0 7+9 2.2+12 a g WQL6K107-BHWX2-2a 0 7+9 2.2+12 a g WQL6K107-BHWX14-7 0 7+8 2+12 a g Waxy Pen 0 7+9 5+10 a g

3D a a a b

49

Tab. V003/1/3 Hodnocení vybraných ukazatel zrna waxy pšeni ných materiál WQL6K107WQL6K107Parametr ro ník Kanto 107 BHWX2-2a BHWX14-7 Waxy Pen 2007 19,66 22,09 24,71 NL (%) 2008 16,65 17,14 17,41 11,62 Škrob (%)

Amylosa (%) ML (%) GI Zeleny sed. (ml) HTZ (g)

2009 2007 2008 2009 2007 2008 2009 2008 2009 2008 2009 2008 2009 2008 2009

14,79 59,69 62,76 62,41 4,99 2,79 3,71 29,70 8,10 61,31 98,61 41 22 33,3 35,2

17,00 58,25 61,6 60,78 2,24 3,25 6,87 11,50 10,95 77,09 51,27 29,00 18 27,6 29,6

16,86 56,35 62,08 61,43 3,29 3,73 5,12 30,05 9,31 30 28,5 28,7

14,56 68,05 65,50 2,79 3,83 30 32.1 33,75

Tab. V003/1/4 Základní morfologicko-fenologická charakteristika japonské linie Kanto 107 (2009) vegeta ní doba vzejití Úrove po et výnos výnosu ke poléhávýška Linie klas vosková (t/ha) Granny ní (body) (cm) metání kvetení (m2) zralost (%) Kanto 107 odr da Kanto 107

5,20

85,1 6 70 odolnost ke rzi (1-9) rez pšeni ná rez travní rez plevová 3

3

9

46

53

83

364

padlí 1

50

Obr. V003/1/1 Srovnání reologické charakteristiky (Mixolab) japonské linie Kanto 107 s registrovanou odr dou (2009)

Teplota hn ta e

Akteu

Teplota t sta

Kanto

Obr. V003/1/2 Diskrimina ní analýza detekující NIR spektrální rozdíly mezi waxy materiály a ozimými a jarními genofondy pšenic se standardním obsahem amylosy (2009) Hodnocené waxy materiály (2 nezávislé scany pro každý waxy materiál)

Genofond ozim a ja in se standardním obsahem amylosy

V003/2 Posouzení korela ních vztah škrobu, bílkovin a jejich skladby k ostatním sledovaným parametr m Vzájemné korela ní vztahy obsahu a struktury škrobu, bílkovin a jejich vztahy k rozsáhlé škále dalších sledovaných parametr byly hodnoceny na základ analýz 4 experimentálních soubor : 51

Experimentální soubor Experimentální soubor Experimentální soubor GB Experimentální soubor

. 1 - ORO pokusy ÚKZÚZ . 2 – Technologické pokusy s vybranými registr. materiály . 3 – Genofond vybraných ozimých a jarních pšenic v kolekci . 4 – DH- linie pšenic s a bez 1B/1R translokace s vazbou ke krmným test m

V003/2/A Experimentální soubor . 1 - ORO pokusy ÚKZÚZ U hodnoceného pokusného souboru ORO ÚKZÚZ byly hodnoceny vzájemné korela ní vztahy mezi sledovanými parametry. Zjišt né korela ní koeficienty shrnuje tabulka V003/2/A/1. Byl zjišt n statisticky pr kazný silný negativní vztah mezi obsahem bílkovin a škrobu, dále mezi obsahem bílkovin a výt žností etanolu, mezi obsahem bílkovin a výt žností kyseliny mlé né a obsahem bílkovin a výnosem kyseliny mlé né. Byl zjišt n statisticky pr kazný silný pozitivní vztah mezi obsahem bílkovin a obsahem lepku, dále mezi obsahem bílkovin a vlhkostí, mezi obsahem bílkovin a hodnotou Zelenyho testu. Byl zjišt n statisticky pr kazný slabší vztah mezi obsahem bílkovin a tvrdostí zrna. Výjime n silná vazba mezi obsahem bílkovin a obsahem lepku a hodnotou Zelenyho testu je zp sobena použitou NIR technikou kde jsou tyto parametry de facto matematickým p epo tem z obsahu bílkovin. Tyto parametry z tohoto d vodu dále nejsou brány v úvahu. Pozitivní vztah mezi vlhkostí a obsahem bílkovin je sice statisticky pr kazný, ale bez reálné chemické nebo biologické vazby. Z praktického hlediska je velmi významný t sný vztah mezi obsahem bílkovin stanoveným NIR technikou a výt žností etanolu a výt žností kyseliny mlé né. Toto zjišt ní umož uje výkupním organizacím používat obsah bílkovin stanovený NIR technikou jako efektivní výkupní kritérium. D vod lze hledat ve vyšší p esnosti stanovení jak p ímou chemickou metodou tak p edevším u spektroskopické predikce. V p ípad analýzy obsahu škrobu jsou výsledky zatíženy významn jší chybou, jež se následn odráží jak v nižší korelaci k obsahu bílkovin tak rovn ž i k výt žnosti bioetanolu a kyseliny mlé né. Studium hlavních ekonomicky významných parametr pro produkci etanolu a kyseliny mlé né, a to výnosu etanolu z jednotky plochy a výnosu kyseliny mlé né z jednotky plochy ukázalo v p ípad výnosu etanolu statisticky pr kazný silný pozitivní vztah s agronomickým výnosem a v p ípad výnosu kyseliny mlé né statisticky pr kazný silný pozitivní vztah s obsahem škrobu, výt žností etanolu, výt žností kyseliny mlé né, agronomickým výnosem, výnosem etanolu a statisticky pr kazný negativní vztah s obsahem bílkovin. Toto zjišt ní indikuje pro p stitele v p ípad produkce etanolu pot ebu soust edit se p edevším na extrémn výnosné odr dy, v p ípad produkce kyseliny mlé né pot ebu volby vhodné odr dy s dobrou konverzní schopností na kyselinu mlé nou. Vzhledem k jednoletým experiment m s produkcí kyseliny mlé né však tato zjišt ní jsou zatížena v tší chybou.

52

Tab. V003/2/A/1: Korela ní koeficienty mezi sledovanými parametry pokusného souboru ORO - ÚKZÚZ

NL NIR (%) Vlhkost NIR (%) Škrob susina NIR (%) Lepek NIR (%) Zeleny NIR (ml) Tvrdost (%) -1 Výt žnost etanolu (l.t ) -1 Výt žnost kys. mlé né (kg.t ) -1 Výnos (t.ha ) -1 Výnos etanolu (l.ha ) -1 Výnos kys. mlé né (l.ha )

NL Vlhkost Škrob Lepek Zeleny Tvrdost Výt žnost Výt žnost Výnos Výnos Výnos -1 NIR (%) etanolu NIR NIR (%) susina NIR kys. kys. (t.ha ) etanolu -1 -1 (ml) NIR (%) (%) (%) mlé né (l.t ) (l.ha ) mlé né -1 -1 (kg.t ) (l.ha ) 0,71 -0,89 0,99 0,98 -0,30 -0,94 -0,91 0,00 -0,11 -0,79 0,71 -0,65 0,70 0,67 -0,27 -0,66 -0,61 0,09 0,01 -0,47 -0,89 -0,65 -0,87 -0,87 0,31 0,85 0,81 0,08 0,18 0,73 0,99 0,70 -0,87 0,99 -0,32 -0,93 -0,91 -0,01 -0,13 -0,80 0,98 0,67 -0,87 0,99 -0,31 -0,93 -0,91 -0,06 -0,18 -0,82 -0,30 -0,27 0,31 -0,32 -0,31 0,29 0,31 0,03 0,07 0,28 -0,94 -0,66 0,85 -0,93 -0,93 0,29 0,85 -0,05 0,07 0,71 -0,91 -0,61 0,81 -0,91 -0,91 0,31 0,85 0,02 0,12 0,89 0,00 0,09 0,08 -0,01 -0,06 0,03 -0,05 0,02 0,99 0,46 -0,11 0,01 0,18 -0,13 -0,18 0,07 0,07 0,12 0,99 0,55 -0,79 -0,47 0,73 -0,80 -0,82 0,28 0,71 0,89 0,46 0,55 Statisticky pr kazné p i p<=0,05

V003/2/B Experimentální soubor . 2– Technologické pokusy s vybranými registr. materiály Vzájemné vazby charakteristik zrna u vybraného experimentálního souboru zam eného p edevším pro hodnocení technologických opat ení na vlastnosti škrob a bílkovin (viz V002) shrnují tabulky V003/2/B/1 a V003/2/B/2. Byl zde statisticky pr kazný st edn silný negativní vztah mezi obsahem škrobu a bílkovinami. Vyšší obsah škrobu rovn ž významn negativn ovliv oval hodnotu mokrého lepku a Zeleny sedimentace tedy peka sky významné parametry. Naopak pozitivn lze hodnotit u tohoto souboru vztah škrobu a výt žnost resp. produkci bioetanolu, která vykazovala kladnou signifikantní st edn silnou korelaci. Výrazn vyšší ovšem negativní korelaci vykazovaly k výt žnosti a produkce bioetanolu obsah hrubých bílkovin (-0,73 resp. -0,80) a potvrzuje se tak výsledky resp. doporu ení získané z analýzy experimentálního souboru . 1 ORO pokusy využít dusíkaté látky jako efektivn jší a p edevším p esn jší kritérium pro oce ování pšenice ur ené na produkci bioetanolu pro výkup. D vod lze hledat ve vyšší p esnosti stanovení jak p ímou chemickou metodou tak p edevším u spektroskopické predikce. V p ípad analýzy obsahu škrobu jsou výsledky zatíženy významn jší chybou, jež se následn odráží jak v nižší korelaci k obsahu bílkovin tak rovn ž i k výt žnosti bioetanolu. Korela ní analýza potvrdila relativní pokles albumino-globulinové frakce p i rostoucím obsahu bílkovin, navzdory jejich celkovému nár stu v sušin zrna. Rovn ž byl z této analýzy z ejmý propor ní nár st gliadinové frakce p i nár stu celkových bílkovin vedoucí ke stabilnímu podílu této frakce v bílkovin , jakož i rostoucí obsah a podíl gluteninové frakce p i zvyšování obsahu bílkovin zrna. Zcela z ejmý byl rovn ž negativní vztah albumino-globulinové frakce a pozitivní korelace gluteninové frakce k parametr m Zeleny sedimentace a GI. Vzhledem k vyšší souvislosti sledovaných technologických parametr ( ML, GI a Zeleny sed.) k hrubým bílkovinám pom rové vyjád ení bílkovinných frakcí k obsahu celkových bílkovin bude charakterizovat technologickou jakost zrna p esn ji. Vhodným screeningovým parametrem je již separace a stanovení obsahu první albumino-globulinové frakce, jejíž výrazn jší podíl v bílkovin (cca nad 26 %) m že šlechtitelsky signalizovat na jedné stran horší technologickou jakost na stran druhé vyšší nutri ní (krmnou) jakost pšeni ného materiálu.

53

Tab. V003/2/B/1 Korela ní vztahy mezi hodnocenými parametry zrna a výt žností bioetanolu Obsah škrobu NL ML Zeleny sed. Parametr GI (%) (%) (%) (ml) Obsah škrobu (%) -0,57** -0,37** 0,08 -0,34** Výnos zrna (t.ha-1) 0,37** -0,70** -0,62** 0,25** -0,38** -1 Výt žnost bioetanolu (hl.100kg ) 0,57** -0,80** -0,58** 0,16* -0,42** Produkce bioetanolu (hl.ha-1) 0,40** -0,73** -0,62** 0,25** -0,39** * statisticky signifikantní pro p 0,05; ** statisticky signifikantní pro p 0,01 Tab. V003/2/B/2 Korela ní vztahy bílkovinných frakcí a technologických parametr hodnocených pšenic Parametr NL ML GI Zeleny sed. %-ký podíl Alb+Glo v NL -0,56** -0,05 -0,52** -0,60** Alb+Glo % v suš 0,51** 0,58** -0,55** -0,22* %-ký podíl Gli v NL 0,03 0,41** -0,25* -0,27** Gli % v suš 0,59** 0,65** -0,20* -0,02 %-ký podíl Sumy Glu v NL 0,23* -0,30** 0,42** 0,49** Suma Glu % v suš 0,70** 0,08 0,30** 0,55** *statisticky pr kazné pro p 0,05; **statisticky pr kazné pro p 0,01

V003/2/C Experimentální soubor . 3 – Genofond vybraných ozimých a jarních pšenic U hodnocených kolekcí genofond ozimých a jarních materiál byly hodnoceny vzájemné korela ní vztahy mezi sledovanými parametry zrna i jejich vtahy k vybraným morfologicko-fenologickým ukazatel m (Tab. V003/2/C/1 – Tab. V003/2/C/4). Významn jší korelace parametr zrna s morfologicko-fenologickými parametry byly zaznamenány u kolekce jarního genofondu pšenic, což bylo dáno p edevším výrazn v tší heterogenitou zastoupení starších i moderních materiál ve srovnání s ozimými krajovými odr dami. Nap . výška porostu jež v kolekci ozimých materiál nevykazovala výrazn jší vztahy ke sledovaným charakteristikám zrna, potvrdila u souboru ja in pozitivní statisticky pr kaznou korelaci s obsahem dusíku a obsahem mokrého lepku. Naopak obsah škrobu i vyšší hodnoty technologické kvality byly s výškou porostu v negativní korelaci. Vysv tlení rovn ž hledejme ve skladb moderních a krajových odr d s výrazn vyšším stéblem v hodnocené kolekci ja in. Zajímavý je u obou soubor obdobný trend vztahu spíše ran jších materiál k vyšším hodnotám GI a Zeleny sedimentace. Vzájemné korela ní vztahy parametr zrna korespondovaly v hlavních vztazích mezi škroby bílkovinami s výsledky zjišt nými u registrovaných odr d. Signifikantn jší rozdíly mezi ob ma soubory pšenic byly ve vztazích bílkovin a škrobu k technologickým parametr m, danými rovn ž rozdíly ve skladb obou soubor . Zatímco u souboru jarních pšenic nár st bílkovin ovliv oval technologické parametry (GI, Zeleny sed.) negativn . U homogenn jšího komplexu ozimých krajových linií byl efekt nár stu bílkovin nap . s hodnotou Zeleny sedimentace korelován statisticky významn kladn .

54

Tab. V003/2/C/1 Vzájemné korela ní vztahy parametr zrna genofondové kolekce jarních pšenic a vybraných polních charakteristik (2006-2008) výška délka plná Parametr HTZ poléhání padlí metání kvetení porostu klasu zralost NL 0,58** 0,09 -0,29* -0,44** -0,05 0,38* 0,30* 0,35* Škrob -0,55** -0,07 0,23* 0,46** -0,07 -0,39* -0,33* -0,40** Amylosa -0,04 0,08 -0,01 0,00 -0,02 -0,04 -0,05 -0,03 ML 0,58** 0,05 -0,32* -0,27* 0,02 0,50** 0,47 0,46** GI -0,42** -0,05 0,30* 0,29* 0,05 -0,38* -0,32* -0,28* Zeleny sed -0,31* -0,09 0,15 0,14 -0,03 -0,36* -0,37* -0,26* *statisticky pr kazné pro p 0,05; **statisticky pr kazné pro p 0,01 Tab. V003/2/C/2 Vzájemné korela ní vztahy parametr zrna kolekce krajových linií ozimých pšenic a vybraných polních charakteristik (2006-2008) výška délka plná Parametr HTZ poléhání padlí metání kvetení porostu klasu zralost NL 0,10 0,19* -0,11 0,09 -0,06 -0,08 -0,16 -0,19* Škrob -0,03 -0,14 0,02 -0,14 0,00 -0,02 0,00 0,06 Amylosa -0,10 -0,21* -0,09 0,15 -0,01 0,05 0,10 0,14 ML -0,04 0,18* -0,09 0,04 -0,02 0,05 0,08 -0,01 GI -0,10 0,04 -0,07 -0,03 -0,29* -0,35* -0,37* -0,36* Zeleny sed 0,05 0,23* -0,13 -0,06 -0,22* -0,43* -0,50* -0,40* *statisticky pr kazné pro p 0,05; **statisticky pr kazné pro p 0,01 Tab. V003/2/C/3 Vzájemné korela ní vztahy parametr zrna genofondové kolekce jarních pšenic (20062008) Parametr NL Škrob Amylosa ML GI Zeleny sed. NL 1,00 Škrob -0,82** 1,00 Amylosa 0,03 0,06 1,00 ML 0,71** -0,61** 0,07 1,00 GI -0,44** 0,46** 0,06 -0,51** 1,00 Zeleny sed -0,10 0,23* 0,14 -0,25* 0,56** 1,00 *statisticky pr kazné pro p 0,05; **statisticky pr kazné pro p 0,01 Tab. V003/2/C/4 Vzájemné korela ní vztahy parametr zrna kolekce krajových linií ozimých pšenic (20062008) NL Škrob Amylosa ML GI Zeleny sed Parametr NL 1,00 Škrob -0,69** 1,00 Amylosa -0,05 0,13 1,00 ML 0,54** -0,43** -0,07 1,00 GI 0,12 -0,04 -0,03 -0,38* Zeleny sed 0,42** -0,26* -0,21* -0,03 *statisticky pr kazné pro p 0,05; **statisticky pr kazné pro p 0,01

1,00 0,65**

1,00

V003/2/D Experimentální soubor . 4 Tato aktivita byla založena na deklarované spolupráci s projektem NAZV 1G57065: „Specifikace vlastností a znak zrna pšenice seté a jejich vazeb ke krmné jakosti se zam ením na efektivitu výživy monogastr “ (dr beže a prasat). Cílem této subetapy projektu bylo rozší it hodnocení u souboru 18 DH pšeni ných linií s deklarovaným genetickým pozadím a odlišností v p ítomnosti resp. absenci žitné translokace 1B/1R o význam škrobu a jeho skladby ve vztahu k ostatním složkám zrna a jeho vztah k základním krmným parametr m testovaným na dr beži a prasatech. V d sledku detailního zhodnocení krmné problematiky monogastr již v minulé výro ní zpráv 2008 a ve výstupu z mezinárodní konference „Efektivní 55

využití obilovin ve výživ hospodá ských zví at“, jež je p ílohou této zprávy, jsme se v této ásti soust edili p edevším na zhodnocení celkové variability skladby škrobu a bílkovin a jejich potenciální vazbu ke krmným parametr m u dr beže a prasat. Testované DH-linie s odlišností v p ítomnosti 1B/1R translokace, nicmén s jednotným genetickým pozadím vzniklým z k ížení linie UH410 (nositel 1B/1R translokace) a odr dy Šárka, logicky nevykazovaly srovnatelnou variabilitou v obsahu a skladb bílkovin a škrobu jako kolekce pšeni ných genofond a spíše kopírovaly úrove variability registrovaných odr d (Tab. V003/2/D/1). Z genotypov signifikantních parametr lze zd raznit vyšší variabilitu podílu albumino-globulinové a gluteninové bílkovinné frakce. Vyšší variabilita amylosy byla nebyla genotypov pr kazná a varírovala p edevším z hlediska ro níku. Problematika dlouhodobé nízké úsp šnosti v hledání vhodných krmných materiál resp. predik ních parametr vysoké krmné jakosti tkví hned v n kolika faktorech. Prvním z nich je vysoká variabilita znak zrna vlivem podmínek prost edí, jakož i významná variabilita testovaných hospodá ských zví at a jejich specifické požadavky na krmiva pro jednotlivé druhové i v kové kategorie. To jednak významn stírá diference mezi dosaženými krmnými parametry pro testované pšenice i jiné komponenty sm si a jednak výrazn prodražuje výzkum a ov ování. Tuto skute nost dob e dokládají i naše výsledky s úrovní variability krmných parametr u dr beže v rozsahu 2,3 -2,7 % (Tab. V003/2/D/2) Žitná translokace, jež je obecn v pšeni ných odr dách hojn rozší ena a u v R registrovaných odr d je deklarována cca u 10 p evážn k peka ským ú el m nevhodných odr d, potvrzovala sv j negativní efekt na technologické parametry GI a Zeleny sedimentaci i u toto souboru DH linií. Její p ítomnost pr kazn zvyšovala obsah bílkovin a jednozna né trendy v d sledku jejího výskytu v materiálu jsou patrné i ve vyšším podílu albumino-globulinové i gluteninové frakce a vyšší úrovni viskozity (Tab. V003/2/D/3). P ímé korela ní vztahy skladby škrob a bílkovin ke krmným parametr m zjišt ným u dr beže a prasat nazna ují tabulky 4 a 5. relativn nízké korelace jsou zap í in ny výše uvedenou ro níkovou variabilitou parametr pšeni ného zrna i vlastní variabilitou pokusných zví at v rámci opakování. Ta se nap . u 200 ku ecích brojler hodnocených v opakování pro jednu DH linii pohybovala pr m rn na úrovni 16 %. Rovn ž další komponenty krmné dávky snižují p ímý efekt pšenice na krmné parametry. V p ípad korelací u krmného testu na dr beži byla zaznamenána signifikantní kladná korelace mezi podílem albumino-globulinové frakce a p ír stkem brojler (Tab. V003/2/D/4). Pozitivní trend této frakce byl zaznamenán i u bílkovinného produk ního indexu PER a lepší konverzi krmiva. Obsah škrobu jevil velmi nízký nicmén pozitivní trend na všechny sledované parametry. U krmných test na prasatech se velmi pozitivn projevil celkový obsah škrobu, jehož vyšší obsah signifikantn koreloval s vyšším p ír stkem pozitivní trend byl z ejmý i pro parametr PER. Ten byl rovn ž pozitivn ovliv ován rostoucím podílem albuminglobulinové frakce. Celkový p ír stek však tato frakce ovlivnila zcela minimáln . Naopak slabší negativní korelace v p ípad hodnoty PER byly zaznamenány pro rostoucí podíl gluteninové frakce Pro p ír stek se pak negativní trend projevoval p i rostoucím podílu gliadin v bílkovin pšeni ného zrna (Tab. V003/2/D/5).

56

Tab. V003/2/D/1: Pr m rná variabilita chemicko-technologických parametr zrna DH linií (2005-2007) Parametr Škrob (%) Amylosa (%) Hrubé bílkoviny - NL (%) Alb. + glob. v NL (%) Gliadiny v NL (%) Gluteniny v NL (%) BE (kJ.g-1) Tuk (%) Popeloviny (%) Vláknina (%) BNLV (%) PSI (%) Zeleny Sedi ml M. lepek (%) GI Rel. Viskozita HTZ (g) EAAI (%) THR g/100 g Nx6,25 MET g/100 g Nx6,25 LYS g/100 g Nx6,25 TRP g/100 g Nx6,25 VAL g/100 g Nx6,25 ILE g/100 g Nx6,25 LEU g/100 g Nx6,25 PHE g/100 g Nx6,25 HIS g/100 g Nx6,25 ARG g/100 g Nx6,25

Rozsah znaku 63,2 – 65,9 25,2 – 28,6 12,2 – 15,3 22,3 – 30,8 28,5 – 33,6 39,8 – 50,6 18,9 – 19,3 1,5 – 1,9 1,3 – 1,9 2,6 – 3,6 77,4 – 81,5 19,0 – 35,6 35,0 – 63,7 22,5 – 31,5 44,8 – 93,9 1,67 – 2,26 37,9 – 49,4 46,5 – 61,0 1,9 – 2,4 1,1 – 1,5 1,9 – 2,5 0,8 – 1,1 2,9 – 3,8 2,6 – 3,2 5,0 – 6,4 3,4 – 4,9 1,9 – 2,3 3,4 – 4,8

Variabilita - Vk (%) 1,13 8,22 5,51 10,1 4,04 5,79 0,51 7,24 9,59 8,93 1,26 14,56 14,64 12,01 28,57 6,60 5,74 5,98 5,47 8,07 6,73 9,21 6,62 5,00 5,53 8,44 5,27 9,59

Tab. V003/2/D/2: Pr m rná variabilita krmných parametr u DH linií (2005-2007) Parametr Rozsah znaku Variabilita - Vk (%) Konverze krmiva (g/g) P ír stek ku at (kg) PER

1,76 – 1,96 1,45 – 1,60 2,57 – 2,77

2,65 2,36 2,32

57

Tab. V003/2/D/3: Efekt žitné translokace 1B/1R na skladbu škrobu, bílkovin a dalších parametr (2005-2007) Translokace 1B/1R Parametr Ano Ne Škrob (%)

a

64,70

a

26,86a 13,54a

a

24,65

64,19

a

Amylosa (%) Hrubé bílkoviny - NL (%)

26,88 14,51b

Alb. + glob. v NL (%)

26,25

Gliadiny v NL (%) Gluteniny v NL (%)

30,89 42,86a

a

30,80 44,60a

BE ( kJ.g-1)

19,15a

19,04a

Tuk (g.kg-1)

16,28a

16,41a

Popeloviny (g.kg-1)

16,15a

16,13a

-1

a

zrna

a a

a

Hrubá vláknina (g.kg )

28,94

28,19

BNLV (g.kg-1)

789,10a

799,57b

HTZ (g) 42,67a 42,56a a PSI (%) 27,90 26,20a Zeleny Sedimentace (ml) 42,88a 50,60b a Mokrý Lepek (%) 30,48 28,45a a GI 43,38 73,60b Rel. Viscosity 2,10a 1,99b Hodnoty s rozdílnými písmennými indexy jsou statisticky signifikantní pro p 0,05 Tab. V003/2/D/4 Korela ní vztahy obsahu škrobu, amylosy a bílkovinných frakcí na krmné parametry u dr beže (2005-2007) Konverze krmiva PER P ír stek Parametr Škrob -0,16 0,13 0,12 Amylosa 0,04 -0,06 0,06 Alb. + Glob. v NL -0,24 0,21 0,26* Gliadiny v NL 0,20 -0,20 -0,21 Gluteniny v NL 0,11 -0,09 -0,12 *statisticky pr kazné pro p 0,05 Tab. V003/2/D/5 Korela ní vztahy obsahu škrobu, amylosy a bílkovinných frakcí na krmné parametry u prasat (2006-2008) Parametr PER P ír stek Škrob 0,33 0,55* Amylosa 0,01 0,03 Alb, + Glob, v NL 0,22 0,09 Gliadiny v NL 0,05 -0,22 Gluteniny v NL -0,20 0,05 *statisticky pr kazné pro p 0,05

Díl í záv ry: navzdory silnému vlivu ro níku na sledované parametry škrobu a bílkovin i variabilit pokusných zví at byl zjišt n signifikantní pozitivní efekt obsahu škrobu na úrove krmných parametr pro prasata. Nízké, nicmén rovn ž pozitivní trendy obsahu škrobu na krmné parametry byly zaznamenány i u krmných test na dr beži. Krmivá sky negativn lze naopak hodnotit vyšší podíly zásobních (lepkových) bílkovin gliadin a glutenin zrna, jež se nacházejí p edevším u pšenic s vyšší technologickou jakostí. Pozitivn lze v této souvislosti vnímat obsah (podíl) albumino-globulinové frakce jako jednoho z vhodných screeningových ukazatel krmné jakosti zrna.

58

V003/2/E Výb r z experimentální soubor . 2 – Velikostní charakteristika škrobových zrn z hlediska odr dy a ro níku a technologie U ty vybraných materiálu z experimentálního souboru .2 (Merrito, Rheia, Baroko, Florett) na stanovišti v Ruzyni byla v t íletém období a dvou úrovních intenzity (I a II) hodnocena velikostní distribuce škrobových zrn s cílem posoudit efekt odr dy, úrove výživy a ro níku. Studie byla p edevším zam ena na zm ny v distribuci velikostní frakce škrobu typu „A“ nad 10um, jež je významná pro výt žnost škrobu ve škrobárenském pr myslu. Hodnocení probíhalo ve spolupráci s pracovišt m VŠCHT, Ústav skla a keramiky metodou laserové difrakce, umož ující detailní charakteristiku ástic v rozsahu 0,1-302 µm. Z grafu charakterizujícím pr m rné podíly škrobových zrn s v tším pr m rem než 10µm v závislosti na odr d ro níku a intenzit ošet ení (obr. V003/2/E/1) jednozna n vyplývá výrazný efekt odr dy na distribuci škrobových zrn. Pouze v ro níku 2006 v kombinaci s vyšší intenzitou se tento trend nepotvrzoval. Nejvyšší celkový pr m rný podíl této velikostní frakce škrobových zrn byl zjišt n u odr dy Florett s peka skou jakostí typu (C) (78,15 %), naopak ob odr dy s peka skou jakostí (B) Merrito a Rheia vykazovaly nejnižší hodnoty (75,28 % resp. 75,05 %). Z celkové statistické analýzy (ANOVA) se potvrdila pouze statistická pr kaznost odr dy, efekt ro níku a intenzity ošet ení se nepotvrdil. Korela ní analýza potvrdila pr kaznou st edn silnou pozitivní korelaci mezi velikostním podílem škrobových zrn nad 10 µm a hodnotou GI. Pozitivní nízké korelace byly rovn ž zjišt ny mezi touto škrobovou velikostní frakcí a hodnotou Zeleny sedimentace, výt žností bioetanolu a obsahem škrobu. Nízký negativní vztah byl zaznamenán s obsahem hrubých bílkovin (tab. V003/2/E/1). Díl í záv ry: Prokázala se velmi silná odr dová (genetická) vazba ve velikostní frakcionaci škrobových zrn, která je fixována navzdory prom nlivým pov trnostním podmínkám i intenzit hnojení a ošet ení porostu a jedná se tak šlechtitelsky o velmi zajímavý parametr i vzhledem k jeho dalším vazbám ke kvalit zrna. Zajímavý byl v tomto sm ru signifikantní pozitivní vztah mezi podílem v tší velikostní frakce škrobu technologickými parametry pravd podobn v souvislosti s intenzivn jší hydratací mouky, kterou umož ují v tší škrobová zrna. Vedle vyšší výt žnosti škrobu u materiál s v tším podílem škrobových zrn lze rovn ž o ekávat i vyšší výt žnost bioetanolu.

59

Obr. V003/2/E/1: Hodnocení velikostního podílu škrobových zrn v závislosti na odr d , ro níku a intenzit ošet ení odr da*technologie*rok; (ANOVA)

80 79

79.5

79.4 79.0 78.4

78.3 77.9

78 77.8 77

76.4

76.5

77.6

76.8 76.6 76.2 75.8

76 75

74.8

74.9

75.1

75.7

75.0 74.6

74.6 74.3

74 73

rok: 2006

rok: 2007

RHEIA

MERRITO

FLORETT

odr da: BARROKO

72.1

RHEIA

FLORETT

odr da: BARROKO

RHEIA

MERRITO

FLORETT

71

MERRITO

72.1

72

odr da: BARROKO

Podíl škrobových zrn s pr m rem nad 10µm (%)

81

Intenzita I Intenzita II

rok: 2008

60

Tab. V003/2/E/1: Korela ní vztahy mezi podílem škrobových zrn a chemicko-technologickými ukazateli zrna (2006-2008) Parametry Podíl škrob. zrn nad 10 µm

Obsah NL

Obsah škrobu

ML

GI

Zeleny sedimentace

Výt žnost bioetanolu

-0,21

0,17

-0,25

0,53*

0,30

0,21

V004 Charakterizace komplexu požadovaných znak pšenice pro specifickou koncovou kvalitu nepotraviná ské produkce (škrob, bioetanol, degradovatelné materiály, krmiva) V004/1 Posouzení komplexu znak pro produkci škrobu Vypíratelnost škrobu byla stanovena u souboru ORO ÚKZÚZ ze skliz ového roku 2005 a 2006. Vypíratelnost škrobu byla stanovena následujícím postupem: na p ístroji Glutomatic standardním zp sobem vyprat lepek, usušit na p ístroji Glutork. Suchý lepek rozemlít (vibra ní mlýn Retsch MM301, 20 kmit za sekundu). Stanovit obsah škrobu v suchém lepku standardní metodikou dle McCleary (kit Megazyme). Hodnota vypíratelnosti je definována jako pom r mezi celkovým a vypraným škrobem. Proti p vodnímu plánu nebylo možné porovnat obsah škrobu v lepku stanovený enzymaticky s obsahem škrobu stanoveným dle Ewerse z d vodu nedostatku vzorku. Získané výsledky jsou p ipojeny v souboru vypiratelnost-OROvybrane. Hodnoty korela ních koeficient vypíratelnosti s dalšími sledovanými parametry jsou shrnuty v tabulce V004/1/1. Tab. V004/1/1: Korela ní koeficienty mezi vypíratelností a dalšími sledovanými znaky vypiratelnost Mokry lepek GI NL % % % vypiratelnost % Korela ní -0,8241 0,5289 -0,1056 koeficient Po et vzork (907) (907) (907) Hodnota p 0,0000 0,0000 0,0014 Mokry lepek % Korela ní -0,8241 -0,5206 0,6059 koeficient Po et vzork (907) (907) (907) Hodnota p 0,0000 0,0000 0,0000 GI Korela ní 0,5289 -0,5206 -0,1122 koeficient Po et vzork (907) (907) (907) Hodnota p 0,0000 0,0000 0,0007 NL % Korela ní -0,1056 0,6059 -0,1122 koeficient Po et vzork (907) (907) (907) Hodnota p 0,0014 0,0000 0,0007 Skrob % Korela ní 0,3450 -0,6153 0,1811 -0,8084 koeficient Po et vzork (907) (907) (907) (907) Hodnota p 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

Skrob % 0,3450 (907) 0,0000 -0,6153 (907) 0,0000 0,1811 (907) 0,0000 -0,8084 (907) 0,0000

Díl í záv r: Ze získaných výsledk vyplývá minimální rozsah hodnot vypíratelnosti. P esto byla nalezena silná negativní statisticky pr kazná korelace mezi vypíratelností škrobu a obsahem mokrého lepku a silná pozitivní korelace mezi vypíratelností škrobu a gluten indexem. Pro pot eby produkce škrobu se tedy lze soust edit na materiály s nízkým obsahem silného lepku (tedy vysokou vypíratelností) a vysokým obsahem škrobu (tedy vysokou celkovou výt žností škrobu). V004/2 Posouzení komplexu znak pro produkci bioetanolu Jak vykázaly výsledky V003/2/A, produkci bioetanolu je t eba d lit na dv ásti podle hlediska producenta a zpracovatele. Z hlediska zpracovatele je klí ovým hlediskem výt žnost etanolu z tuny suroviny. Pro tento ukazatel je klí ový vysoký obsah fermentovatelných sacharid , které lze dále d lit na p ímo fermentovatelné sacharidy a fermentovatelné sacharidy získané enzymatickou degradací škrobu. Hlavním zdrojem fermentovatelných sacharid je práv škrob. Obsah škrobu stanovený Ewersovou polarimetrickou metodou však vykazuje nižší použitelnost pro predikci výt žnosti etanolu než obsah bílkovin. Z ejmým d vodem je vysoká chybovost Ewersovy metody a odlišná technologie degradace škrobu (Ewersova metoda na rozdíl od pr myslových technologií kde se používá enzymatická degradace používá degradaci kyselinou chlorovodíkovou). Vzhledem k tomuto zjišt ní se jeví pot eba vývoje nové analytické metody pro stanovení obsahu škrobu. Tato metoda by m la používat technologii obdobnou pr myslovým proces m v lihovarech. Další možností je využití predikce výt žnosti etanolu z obsahu bílkovin stanoveného NIRS technikou (obr. V004/2/1), kde budou jako vhodn jší surovina akceptovány materiály s nižším obsahem bílkovin. Z hlediska producenta je klí ovým hlediskem ekonomický výnos z jednotky plochy. Vzhledem k p edpokladu stanovení výkupních cen podle výt žnosti etanolu bude pro p stitele d ležitá volba odr dy s vysokým výnosovým potenciálem vhodné do konkrétních agroekologických podmínek. Odr da však musí spl ovat základní kvalitativní požadavky na produkci bioetanolu. Díl í záv r: Pro produkci bioetanolu je d ležitý relativn úzký komplex znak – pro výt žnost etanolu vysoký obsah enzymaticky dostupného škrobu stanovený jako nízký obsah bílkovin, pro výnos etanolu z jednotky plochy agronomický výnos.

62

Obr. V004/2/1: Predikce výt žnosti etanolu z obsahu bílkovin stanoveného NIRS technikou

V004/3 Posouzení komplexu znak pro produkci biodegradovatelných materiál Biodegradovatelné materiály se v sou asné dob d lí na dv hlavní v tve – plastifikované škroby a polymery kyseliny mlé né (PLA). Vzhledem k zna nému pokroku využití brambor a hrachu pro produkci plastifikovaných škrob a lepším technologickým parametr m PLA se práce v projektu soust edily práv na PLA. Jak vykázaly výsledky V003/2/A, produkci PLA je t eba d lit na dv ásti podle hlediska producenta a zpracovatele. Z hlediska zpracovatele je klí ovým hlediskem výt žnost kyseliny mlé né jako prekurzoru PLA z tuny suroviny. Pro tento ukazatel je klí ový vysoký obsah fermentovatelných sacharid , které lze dále d lit na p ímo fermentovatelné sacharidy a fermentovatelné sacharidy získané enzymatickou degradací škrobu. Hlavním zdrojem fermentovatelných sacharid je práv škrob. Obsah škrobu stanovený Ewersovou polarimetrickou metodou však vykazuje nižší použitelnost pro predikci výt žnosti kyseliny mlé né než obsah bílkovin. Z ejmým d vodem je vysoká chybovost Ewersovy metody a odlišná technologie degradace škrobu (Ewersova metoda na rozdíl od pr myslových technologií kde se používá enzymatická degradace používá degradaci kyselinou chlorovodíkovou). Vzhledem k tomuto zjišt ní se pro produkci PLA stejn jako pro produkci bioetanolu jeví pot eba vývoje nové analytické metody pro stanovení obsahu škrobu. Další možností je využití predikce výt žnosti kyseliny mlé né z obsahu bílkovin stanoveného NIRS technikou (obr. V004/3/1), kde budou jako vhodn jší surovina akceptovány materiály s nižším obsahem bílkovin. Z hlediska producenta je klí ovým hlediskem ekonomický výnos z jednotky plochy. Vzhledem k p edpokladu stanovení výkupních cen podle výt žnosti kyseliny mlé né bude pro p stitele d ležitá volba odr dy s vysokým výnosovým potenciálem vhodné do konkrétních agroekologických podmínek. Odr da však musí spl ovat základní kvalitativní požadavky na produkci kyseliny mlé né.

63

Díl í záv r: Pro produkci PLA je d ležitý relativn úzký komplex znak – pro výt žnost kyseliny mlé né vysoký obsah enzymaticky dostupného škrobu stanovený jako nízký obsah bílkovin, pro výnos kyseliny mlé né z jednotky plochy výt žnost kyseliny mlé né a agronomický výnos. Obr. V004/3/1: Predikce výt žnosti kyseliny mlé né z obsahu bílkovin stanoveného NIRS technikou

V004/4 Posouzení komplexu znak pro krmnou jakost Ur ení konkrétních požadavk kvality zrna pšenice pro výkrm monogastr (dr beže a prasat) je velmi komplikované z mnoha d vod . Projekt jednozna n prokázal, že potenciální krmné parametry zrna jsou významn ovlivn ny externími faktory prost edí. Podobná ne-li významn jší úrove variability krmných parametr je rovn ž docilována u testovaného materiálu v d sledku vlastní variability pokusných zví at. Situaci rovn ž komplikují i odlišné požadavky výživy u jednotlivých v kových kategorií zví at. Vzhledem ke zp sobu krmení monogastr kompletními krmnými sm smi, je komplikovan jší spolehliv prokázat samostatný efekt pšeni ného zrna. Je z ejmé, že krmná kvalita zrna bude ovliv ována celým komplexem ukazatel s r znou úrovní i sm rem p sobení (pozitivn , negativn ). Výhodný znak tak p edevším u geneticky heterogenních materiál m že být p ekryt sou asným p sobením jiného znaku s negativní vazbou na krmnou jakost. I z tohoto d vodu tak bylo výhodné zam ení na sice mén heterogenní materiály DH linií, jež však vykazovaly vlivem identických výchozích rodi jednotné genetické pozadí. Pšeni né zrno plní v krmné dávce p edevším funkci energetickou vlivem vysokého obsahu škrobu a nízkého obsahu bílkovin. P esto i nutri ní složka pšeni ného zrna ovlivn ná p edevším bílkovinnou skladbou a podílem nestravitelné vlákniny nehrála dle našich výsledk zanedbatelnou roli. Z výsledk vztah krmných test a sledovaných parametr pšeni ného zrna vyplynuly sice nízké nicmén statisticky pr kazné korelace definující šlechtitelské trendy pro krmivá sky efektivn jší materiály sm rem k zvýšení obsahu škrobu, zárove však udržení optimálního obsahu bílkovin s vyšším podílem albumin-globulinové složky zrna a vyšším podílu aminokyseliny lysinu na úkor obsahu lepkových bílkovin (gliadin a glutenin ). Na základ zjišt ných vztah mezi parametry Zeleny sedimenta ního 64

testu, GI a krmnými ukazateli získaných v rámci výstup výše zmi ovaného projektu NAZV 1G57065 lze opatrn spekulovat, že lepší využitelnost (stravitelnost) pšenice je v p ípad rozplývav jšího lepku s horší technologickou jakostí, kdy je pravd podobn pšeni ný lepek p ístupn jší trávicím enzym m zví at. V tomto kontextu by pak mohla být efektivn využita genetická selekce materiál pomocí bílkovinných marker HMW, LMW glutenin i gliadin u nichž jsou známy alelické subjednotky pojící se s nízkou technologickou kvalitou (nap . HMW-GS B1: 6+8; D1: 2+12 apod.). Geneticky asto negativn deklarovaná 1B/1R žitná translokace p edevším v p ípad výkrmu dr beže vlivem nár stu viskozity krmiva se v našich analýzách neprokázala a v p ípad p ír stku dr beže i hodnoty PER dosahovala mírn lepších výsledk ve srovnání s materiály bez translokace. D vodem byl z ejm pozitivní efekt žitné translokace na zvýšení obsahu a p edevším nutri ní kvality bílkovin ve prosp ch albumino-globulinové složky s mírným poklesem obsahu glutenin . Zjišt ná vyšší viskozita u translokovaných materiál nehrála v krmných testech dr beže negativní roli. Tyto výsledky rovn ž nazna ují možný vysoký potenciál odr d tritikale, charakterizovaných vysokým obsahem škrobu, lepší nutri ní skladbou bílkovin než pšenice a mírn vyšší úrovní viskozity, jež však zdaleka nedosahuje úrovn je mene i ovsa a nem la by tak p sobit negativn . Pro konkrétní definice parametr šlechtitelských kritérií pšenice s vysokou krmnou kvalitou lze p edevším vycházet z úrovn kontrolní pšenice Šárka, jež je dlouhodob považována za odr du s vysokou krmnou jakostí a i v našich krmných testech pat ila mezi cca 4-5 nejlepších materiál (tab. V004/4/1). Šlechtitelsky klí ové parametry zrna na vysokou krmnou hodnotu pšeni ného zrna by pak m ly její hodnoty p ekonávat. Ur itým vodítkem by rovn ž mohly být v tabulce 1 zmín né konkrétní výše pr m rných parametr u t í nejlépe hodnocených dihaploidních materiál , které v modelových krmných testech na potkanech a dr beži, významn p ekonávaly odr du Šárka. P estože v n kterých ukazatelích s vazbou na krmnou jakost byly pr m rné hodnoty DH linií o n co horší (vyšší obsah gliadin , vlákniny, rel. viskozity, neparn nižší obsah lysinu), klí ovými parametry byly z ejm významn vyšší obsah albumino-globulinové složky, vyšší obsah škrobu a nižší obsah dusíkatých látek s významn nižším podílem glutenin a obsahem mokrého s horší technologickou kvalitou.

65

Tab. V004/4/1 Pr m rné hodnoty klí ových parametr odr dy Šárka

Parametry Šárka DH linie pr m r

krmné jakosti u t í nejlépe hodnocených linií a

NL (%)

Škrob (%)

Hrubá vláknina (%)

Zeleny Sed. (ml)

ML (%)

GI

Rel. Viskozita

LYS (g.16 -1 g N)

Alb. + Glob. Gliadin v Glutenin v NL NL (%) v NL (%) (%)

14,8

63,3

2,7

51,7

30,7

61,6

1,99

2,38

25,5

28,5

46,1

13,9

64,9

2,9

42,8

28,3

49,8

2,11

2,33

27,3

30,6

42,1

V005 Výb r a charakterizace donor významných znak ur ujících specifickou kvalitu zrna pro r zné zp soby nepotraviná ského využití. Ov ení možností využití biochemických markér (zás. bílkoviny, isozymy) a DNA markér pro výb r genetických zdroj a odr d. V005/1 Efekt HMW a LMW-Glu alel krajových ozimých linií na sledované parametry zrna U v p edprojektovém období získaných namnožených liniových materiál z klasových výb r ozimých krajových odr d GB (ozimá ást exp. soubor . 3) byly op tovn revidovány sestavy bílkovinných alel HMW- glutenin a rovn ž charakterizovány alelické sestavy LMW glutenin . Vedle b žn jších (typi t jších) alelických sestav byly detekovány u n kterých krajových materiál specifické alely (HMW-Glu - 1A: 1'; 1B: 6.1+22; LMW- Glu 3B: g´ (Tab. V005/1/1), jejichž další studium a hodnocení vztah p edevším k technologickým vlastnostem lepku m že p inést zajímavé výsledky. Na základ získaných alelických kombinací byla vytvo ena podobnostní matice p ítomnosti resp. nep ítomnosti alely v daném lokusu chromosomu pro každý hodnocený materiál a vypo ten dendrogram genetických vzdáleností jednotlivých krajových linií, do které byly zahrnuty i všechny t i kontrolní ozimé pšeni né odr dy Samanta (310), Ilona (311) a Šárka (312) (obr. V005/1/1). Na základ HMW resp. LMW – Glu alelických sestav nebyly odlišeny respektive vykazovaly identickou alelickou sestavu ty i dvojice hodnocených materiál (1. kontrolní materiály Samanta a Šárka, 2. Dankowska Graniatka a Ble du Jura - 73D, 3. Harrachsweizen a Jubile - 40A, 4. Yeoman - 43B a Yeoman 43 - D). V t chto p ípadech by bylo vhodné provedení dalších genetických hodnocení nap . charakterizace gliadinových alel, i n který z p ístup molekulární analýzy, jež by jednozna n odlišily oba kontrolní materiály a v ostatních dvojicích definovaly rozdíly i možné duplicity v tomto souboru. Výsledný dendrogram byl rozd len na celkem dev t odlišn jších shluk krajových linií a dosažené pr m ry sledovaných znak pro každý definovaný shluk byly statisticky porovnávány. V p ípad kvantitativních znak obsahu škrobu, hrubých bílkovin, amylosy i mokrého lepku nebyly potvrzeny statisticky pr kazné rozdíly. Naopak podle o ekávání se jednotlivé definované shluky materiál odlišovaly v hodnocených technologických parametrech zrna, což dokládá šlechtitelský význam t chto alelických sestav p edevším pro tuto kategorii znak (tab. V005/1/2). Tuto skute nost pak dokládají p ímá statistická vyhodnocení vliv jednotlivých HMW- a LMW-Glu alel na sledované znaky (Tab. V005/1/3 a V005/1/4). V p ípad HMW-Glu alelických sestav byly p edevším jednozna n potvrzeny typické alelické kombinace 1B (7+9), 1D (5+10) i 1A (2*) s vazbou k vyšší technologické jakosti. V p ípad

kvantitativních znak lze upozornit pouze na kombinaci 1D (5+10) vykazující v tomto souboru nejvyšší obsah NL. Významný vliv na oba sledované technologické parametry m ly rovn ž významn variabiln jší alely LMW-glutenin . Statisticky pr kazn nejp ízniv jší efekt na oba parametry vykazovaly alely 3A (d), 3B (g) v etn specifické alely (g‘) a 3D (a). Vyšší variabilita LMW-Glu alel prokázala jejich signifikantní efekt i na obsah bílkovin resp. mokrého lepku. (nap . 3B (f) resp. 3A (ef)). Díl í záv r: Byly detekovány materiály s unikátními sestavami alel HMW-Glu i LMW Glu. Byl potvrzen signifikantní význam známých HMW-Glu alel s vazbou k vyšší technologické jakosti i u tohoto souboru krajových linií. Byly identifikovány LMW-Glu alely s signifikantním vztahem k vyšší technologické kvalit . Výskyt LMW alel 3B (f) a 3A (ef) potvrdil u testovaného souboru signifikantn vyšší obsah bílkovin resp. lepku. Tab. V005/1/1 Polní íslo

Celková sestava HMW/LMW – Glu alel

Linie

P vod

365

Mestnaja Turkovskaja

UKR

1';7+9;5+10 / a;b;b

427

Ksiaze Andrzej

POL

1;6.1+22;2+12 / d;d;c

457

Ble du Jura - 73C

FRA

1;7+9;5+10 / ef;g´;b

Obr. V005/1/1 Dendrogram gen. vzdálenosti mezi ozimými krajovými liniemi dle HMW a LMW-Glu alelických sestav

67

Tab. V005/1/2 Dosažené pr m ry sledovaných parametr detekovaných geneticky odlišných shluk krajových linií na podklad HMW a LMW- GLU alel (2006-2008)

NL (%) 16,91a 16,80a 16,18a 16,70a 16,70a 16,62a 16,46a 16,33a 15,98a

Shluk/parametr 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Škrob (%) 63,01a 62,77a 63,51a 63,31a 63,08a 63,35a 63,40a 63,59a 63,95a

Amylosa (%) 26,51a 26,34a 26,42a 26,65a 27,09a 27,00a 26,87a 28,06a 26,80a

ML (%) 36,36a 39,10a 34,93a 36,64a 39,92a 37,48a 39,47a 36,46a 35,60a

Zeleny sed. (ml) 65,00e 49,50abd 52,75ab 56,13be 43,07cd 52,67ab 44,56acd 28,50f 38,29c

GI 84,83d 42,51ab 59,58bc 66,53cd 39,02a 61,69bc 44,01abc 34,78a 40,69a

Tab. V005/1/3 Efekt jednotlivých HMW-Glu alel na sledované parametry zrna (2006-2008)

HMW-alelické NL Škrob Amylosa ML Zeleny GI kombinace (%) (%) (%) (%) sed. (ml) 0 16,29a 63,55a 26,74a 36,91a 45,09b 43,88a a a a a a 1 1 16,57 63,22 26,90 37,03 58,95 51,03b a a a a ab A 1' 16,55 63,12 26,32 39,17 31,45 35,00a 2* 16,74a 63,54a 27,10a 37,21a 62,11a 53,17b a a a a ab 20 16,33 63,33 27,86 38,68 40,33 40,11ab 22 16,10a 63,39a 25,23a 36,11a 40,86ab 49,33abc a a a a c 1 7+9 16,52 63,39 26,78 36,28 61,29 52,59c a a a a a B 6+8 16,20 63,78 27,06 36,45 42,11 41,04a 6.1+22 16,70a 62,66a 25,90a 38,63a 51,40abc 49,33abc a a a a 7+8 16,63 63,27 26,98 37,62 56,25bc 48,71bc 5+10 16,66b 63,27a 26,85a 37,04a 59,18b 52,93a 1 a a a a a 2+12 16,22 63,55 26,87 37,13 41,70 39,12b D 4+12 15,90ab 63,63a 26,33a 36,28a 56,31ab 50,50a Hodnoty s rozdílnými písmennými indexy jsou statisticky signifikantní pro p 0,05 Tab. V005/1/4 Efekt jednotlivých LMW alel na sledované parametry zrna (2006-2008)

LMW-alelické kombinace 3A

3B

NL (%) a d ef b d b g f c i g´

Škrob (%)

Amylosa (%)

ML (%)

Zeleny sed. (ml)

GI

16,27 16,99b 16,48ab 15,99ab

a

63,48 63,02a 63,38a 64,00a

a

26,74 26,57a 27,04a 26,82a

a

35,66 37,19ab 38,52b 34,83ab

a

55,84 59,37a 46,04b 61,81ab

a

48,07 54,88b 44,44a 49,67ab

a

16,52ab ab 16,39 16,58ab b 17,80 15,92a 16,13ab 16,92ab

63,25a a 63,53 63,27a a 62,99 63,86a 64,16a 62,49a

27,17a a 26,82 26,64a a 26,78 26,81a 27,10a 26,32a

38,02a a 37,91 36,40a a 40,60 34,76a 38,75a 36,93a

40,53b a 57,67 59,67a ab 36,15 52,82ab 35,80ab 69,89ab

41,36a bc 51,41 52,33c abc 44,67 43,33ab 37,33abc 57,33abc

16,34a 63,44a 26,64a 36,69a 53,96a 49,31b c a a a a a 16,75 63,10 27,03 37,79 46,39 41,37a b 3D a a a a a ab 16,47 63,19 27,29 38,43 49,33 44,00 d a a a a a 16,52 63,56 27,02 36,82 56,40 51,10b a Hodnoty s rozdílnými písmennými indexy jsou statisticky signifikantní pro p 0,05

68

V005/2 Molekulární detekce waxy alel u deklarovaných jarních waxy materiál pšenic V roce 2009 byly pomocí sekvencí uve ejn ných v NCBI (National Center for Biotechnology Information) navrženy primery specifické pro Wx-B1a alelu. Použití t chto primer nevede k amplifikaci Wx- B1b alely, ve které chybí celá ást waxy genu na chromosomovém ramenu 4AL (obr. V005/2/1). Dále byly navrženy primery pro odlišení wild-type a nulové Wx- A1 alely. V obou p ípadech tyto primery amplifikují produkt o délce 1331 bp, ob alely jsou pak rozlišeny na základ restrik ní analýzy s využitím jednoho SNP(Single Nucleotide Polymorphism) v sekvenci amplifikovaného úseku. K restrikci dochází pomocí enzymu HINDIII, který v p ípad wild type alely odšt pí z PCR produktu úsek o délce 176 bp, takže je rozdíl mezi wild-type a nulovou Wx-A1 alelou dob e patrný na 2 % agarosovém gelu (obr. V005/2/1). Funk nost vyvinutých molekulárních marker byla testována na 7 odr dách pšenice (Kanto107, WQL6K107-BHWX2-2a, WQL6K107-BHWX14-7, Local z Pákistánu, Venera, Samanta a WaxyPen) a dále na 94 eských odr dách (Agra, Alana, Alka, Asta, Astela, Bezosinna cervena perla, Boka, Brea, Bruneta, Bucianska cervenoklasa, Butin, Cervena perla, Detenicka cervena N 11, Diana I, Diana II, Dobrovicka 10, Dobrovicka cervena 19, Dobrovicka cervena B, Dobrovnicka, Draga, Dregerova B 1/22, Dregerova Ida, Dregerova puvodni 126, Hanacka belka, Hanacka osinata, Hela, Hodoninska holice, Hodoninska osinatka, Horicka zimka, Hospodar bezosinna, Ina, Iris, Istra, Iva, Juna, Kelcanska holice, Kelcanska Secalo-bastard, Kosutska, Lena, Liblicka cervenka, Livia, Mandelikova Ratborska Mara, Mara, Mirela, Mona, Non plus ultra II, Odra, Pavlovicka 198, Pavlovicka cervena vouska, Prerovska Alba, Presivka Cerveny Oujezd, Pruhonicka jubilejni presivka, Pyselka, Radosinska Karola, Radosinska Norma, Ratborska Maja, Rexia, Rokycanska sametka, Roxana, Ruska cervenozrnna, Ruska genealogicka belka, Sabina, Samara, Saskia, Selecty cervena vouska, Selecty Chrudimka, Selecty Z V b, Selekta, Sida, Simona, Siria, Slapska vouska, Slavia, Slovenska 2, Slovenska 200, Slovenska 777, Slovenska B, Sofia, Stupicka Bastard, Torysa, Trebisovska 76, Vala, Valticka osinatka B, Viglasska, Visnovska hustoklasa, Zborovicka hustoklasa F I, Zdar, Zidlochov. Podhorka b loklasá, Zidlochovicka holice, Zidlochovicka Imperial, Zidlochovicka jub. osinatka (I), Zidlochovicka osinatka, Zora) Žádná z 94 eských odr d nevykazovala nulovou waxy alelu (Wx-A1b a Wx- B1b). U waxy materiál bylo potvrzeno deklarované složení Wx-A1 a Wx-B1 alel (viz. Tabulka V005/2/1) Tab. V005/2/1: Složení Wx- A1 a Wx-B1 alel u pšeni ných materiál . odr da

Wx-A1

Wx-B1

KW 107x

Wx-A1b

Wx-B1b

WQL6K107-BHWX2-2a

Wx-A1b

Wx-B1b

WQL6K107-BHWX14-7

Wx-A1b

Wx-B1b

Local

Wx-A1a

Wx-B1a

Venera

Wx-A1a

Wx-B1b

Samanta

Wx-A1a

Wx-B1a

Waxy pen

Wx-A1b

Wx-B1b

69

Obr. V005/2/1 : Detekce Wx-B1a alely metodou PCR. M- DNA marker (100 bp Plus DNA Ladder), dráha 1 Kanto107, dráha 2 - WQL6K107-BHWX2-2a, dráha 3 - WQL6K107-BHWX14-7, dráha 4 - Local z Pákistánu, dráha 5 - Venera, dráha 6 - Samanta , dráha 7- neg. kontrola, dráha 8 –WaxyPen

Obr. V005/2/2: Detekce Wx-A1a a Wx-A1b po restrik ním št pení PCR produktu restriktázou HINDIII. MDNA marker (100 bp Plus DNA Ladder), dráha 1 - Kanto107, dráha 2 - WQL6K107-BHWX2-2a, dráha 3 WQL6K107-BHWX14-7, dráha 4 - Local z Pákistánu, dráha 5 - Venera, dráha 6 - Samanta , dráha 7– WaxyPen

Dále byly použity primery na Wx-D1b alelu z lánku (Vrinten et al. 1999), ale nepoda ilo se amplifikovat produkt o deklarované délce. VRINTEN P., NAKAMURA T., YAMAMORI M. (1999). Molecular characterization of waxy mutations in wheat. Mol. Gen. Genet., 261: 463 – 471.

70

V005/3 Detekce waxy materiál na základ bílkovinných alel Hodnocení bylo zam eno na identifikaci bílkovinných waxy (nulových) alel u deklarovaných waxy linií pšenice (Kanto 107, WQL6K107-BHWX2-2a, WQL6K107BHWX14-7 a Waxy Pen) a materiál se standardním obsahem amylosy (v rozsahu 23-27 %) z kolekce reg. Odr d a krajových ozimých odr d pšenice pomocí ipové a klasické vertikální elektroforézy. V pr b hu ešení projektu byly použity dva p ístupy extrakce bílkovinných alel, a to ze separovaného škrobu s následnou standardní extrakcí proteinu pro SDS PAGE elektroforézu, resp. individuální extrakcí pšeni ných zrn zbavených klí ku dle metody (Simone et al. 2005) s mírnou modifikací. P íklad využití obou zp sob extrakce u identických materiál je zachycen na elektroforeogramu ipové elektroforézy u waxy materiálu Kanto 107 s identifikovanými drobnými posuny (obr. V005/3/1). P ednost však byla dána možnosti šlechtitelsky výhodn jšího individuálního p ístupu extrakce waxy alel na úrovni jednotlivých zrn. P i srovnání vybraných identických materiál ob ma zp soby detekce ( ipová elektroforéza, vertikální desková elektroforéza) je z ejmý zna ný rozdíl ve výsledném elektroforeogramu, a to jak v po tu, tak ve vzájemné pozici a intenzit detekovaných bílkovinných pruh (viz obr. V005/3/2 a V005/3/3). Obdobná oblast výskytu waxy alel na klasické deskové elektroforéze (58-60 kDa) se na ipové elektroforéze nepoda ila detekovat. A pravd podobn nelze tyto alely na této úrovni spolehliv separovat, navzdory ur itým homologickým oblastem detekovaným na ipovém elektroforeogramu (nap . 18-20kDa) pro materiály se standardním obsahem amylosy ve srovnání s waxy pšenicemi. Úsp šn jší detekce t chto alel tak byla dosažena na standardní vertikální SDSPAGE elektroforéze. P esto se pohybujeme již na detek ní (v p ípad použité barvy Brilliant Blue R) i separa ní hranici tohoto systému. Výhodn jší v tomto sm ru jsou v tší elektroforézy s možností delší separa ní ásti gelu viz obr. V005/3/4. Z obrázku V005/3/4 je z ejmá obdobná mobilita (velikost) t chto alel a v p ípad alely Wx-D1 a Wx-B1 nelze ob alely jednozna n rozd lit a jejich p ítomnost i absence je dána p edevším intenzitou tohoto pruhu. Z výsledk je tak u v tšiny waxy materiál z ejmá nep ítomnost alely Wx-A1 a v d sledky velmi slabé intenzity pozic alel i pravd podobná nep ítomnost i alely WxB1. Navzdory získaným materiál m s deklarací všech nulových alel (WQL6K107-BHWX2-2a, WQL6K107-BHWX14-7 a Waxy Pen) byla jedna s alel (pravd podobn Wx D1) u všech vzork potvrzena a v p ípad linie WaxyPen byl detekován velmi slabý náznak alely Wx-A1 (obr. V005/3/4). Tyto výsledky rovn ž korespondují s hodnotami obsahu amylosy zjišt nými u t chto materiál , v nichž žádná z deklarovaných úplných waxy pšenic nepotvrdila pouhé stopy obsahu amylosy (pod 1 %). V rámci hodnocených ozimých a jarních genofond pšenic pouze ozimá linie 327: HMW-Glu linie Strubes (AUT) vykázala nep ítomnost alely Wx A1. V ostatních materiálech byly dle o ekávání na základ zjišt ných obsah amylosy detekovány ob pozice bílkovinných pruh s výrazn vyšší intenzitou v p ípad pozice pruhu pro alely Wx D1 a WxB1, než u waxy pšenic. Díl í záv r Byla optimalizována metoda umož ující separaci a následnou elektroforetickou detekci bílkovinných waxy alel s možností jejich plošného screeningu u genetických zdroj pšenic. V p ípad materiál s deklarací všech nulových waxy alel (Wx-A1, Wx-B1 a Wx-D1) nebyla elektroforeticky tato skute nost potvrzena a u materiál byla pravd podobn detekována alela Wx-D1.

71

Obr. V005/3/1 Srovnání elektroforeogram dvou zp sob separace u identického vzorku Kanto 107 ( ipová elektroforéza)

škrob zrno

Obr. V005/3/2 a V005/3/3 Srovnání identických materiál na ipové a standardní vertikální SDS-PAGE elektroforéze (velikost gelu 16x18cm)

Oblast waxy alel 58-

M 310 316 323 327 328 Lud Flo

M - Hm. Marker 310 - Samanta (CZE) 316 - Rieti 11 (ITA)

310 316 323 327 328 Lud Flo Mer

323 - Admonter (AUT) 327 - Strubes (GER) 328 - Ackermanns (GER)

Lud - Ludwig Flo - Florett Mer- Merrito Cub - Cubus

Obr. V005/3/4 P íklad detekce waxy bílkovinných alel u waxy linií pšenic a odr d se standardním obsahem amylosy SDS-PAGE (gel velikost 20x20cm)

Wx A1

Wx D1/ WxB1

Gavilan (PER) Dundee (AUS) WaxyPen (USA)

Venera (YUG)

Kanto 107 (JAP) WQL2-2a (USA) WQL14-7 (USA)

72

V006 Poznání vliv p stitelských a klimatických podmínek na produkci a kvalitu pšenice pro r zné sm ry nepotraviná ského využití. V006/1 Vypíratelnost škrobu Vypíratelnost škrobu byla stanovena u souboru ze skliz ového roku 2005 a 2006 pozm n nou metodikou z d vodu vysoké chybové variability p vodního stanovení. Souhrnné výsledky ze skliz ových ro ník 2005 a 2006 jsou p iloženy v souboru „vypiratelnost.Els“. Z faktor prost edí byl na vypíratelnost škrobu zjišt n statisticky pr kazný vliv ro níku sklizn , lokality p stování i odr dy (Tab. V006/1/1). Tab. V006/1/1: Analýza rozptylu pro vypíratelnost škrobu (%) Source Sum of Squares Df Mean Square MAIN EFFECTS A:Rok 3,79271 1 3,79271 B:Lokalita 17,3437 5 3,46874 C:Odruda 10,0614 38 0,264775 RESIDUAL 31,4278 862 0,0364592 TOTAL (CORRECTED) 63,0215 906

F-Ratio

P-Value

104,03 95,14 7,26

0,0000 0,0000 0,0000

Nejvýznamn jším faktorem byl rok sklizn – v roce 2005 byla pr m rná vypíratelnost škrobu o 0,1 % vyšší (Tab. V006/1/2). Tab. V006/1/2: Vícenásobné porovnání vypíratelnosti škrobu (%) mezi roky sklizn Rok Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups 2006 440 99,1141 0,00917461 X 2005 467 99,244 0,00883624 X

Dalším statisticky významným faktorem byla lokalita p stování, pr m rné hodnoty vypíratelnosti škrobu jednotlivých lokalit jsou shrnuty v tabulce V006/1/3. Tab. V006/1/3: Vícenásobné porovnání vypíratelnosti škrobu (%) mezi lokalitami p stování Lokalita Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups Chrlice 142 98,9543 0,016104 X Verovany 142 99,0923 0,016104 X Caslav 156 99,1552 0,0152877 X Jaromerice 155 99,1729 0,0153391 X Chrastava 156 99,3341 0,0152877 X Libejovice 156 99,3655 0,0152877 X

Díl í záv r: Pr m rný rozdíl ve vypíratelnosti škrobu mezi ro níky 2005 a 2006 byl 0,13 % a pr m rný rozdíl mezi lokalitou Chrlice s nejnižší vypíratelností škrobu a lokalitou Lib jovice s nejvyšší vypíratelností škrobu byl 0,41 %. P es statisticky pr kazné rozdíly ve vypíratelnosti škrobu v jednotlivých skliz ových letech a na jednotlivých lokalitách jsou rozdíly ve vypíratelnosti škrobu z praktického hlediska nevýznamné. V006/2 Bioetanol Pro komplexní studium p stitelsko-klimatických podmínek p stování pšenice pro produkci bioetanolu bylo využito vyvinuté regresní rovnice pro predikci výt žnosti etanolu. Souhrnné výsledky ze skliz ových ro ník 2005, 2006, 2007 a 2008 jsou sou ástí p íloh zprávy. Z p stitelsko-klimatických faktor byl na výt žnost bioetanolu zjišt n 73

statisticky pr kazný vliv intenzity p stování, ro níku sklizn , lokality p stování i odr dy (Tab. V006/2/1). Tab. V006/2/1: Analýza rozptylu pro predikci výt žnosti etanolu (l.t-1) Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio MAIN EFFECTS A:Intenzita 79,18 1 79,18 459,83 B:Odruda 115,3 66 1,746 10,14 C:Rok sklizne 146,3 3 48,77 283,20 D:Lokalita 216,1 14 15,43 89,63 RESIDUAL 546,9 3176 0,1722 TOTAL (CORRECTED) 1131, 3260

P-Value 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

Nejvýznamn jším faktorem byla intenzita p stování – zvýšená intenzita p stování v pr m ru snížila výt žnost bioetanolu o 30 litr na tunu zrna (Tab. V006/2/2). Tab. V006/2/2: Vícenásobné porovnání pro predikci výt žnosti bioetanolu (l.t-1) podle intenzity p stování. Intenzita Po et LS Mean LS Sigma Homogenní skupiny vzork zvýšená 1625 432,1 0,0126 X základní 1636 435,2 0,01245 X

Druhým nejvýznamn jším faktorem byl rok p stování. Nejvyšší pr m rná výt žnost bioetanolu byla v roce 2005 (436,2 litr na tunu zrna), poté rok 2008 (434 litr na tunu zrna), rok 2007 (433,8 litr na tunu zrna) a rok 2006 (430,5 litr na tunu zrna) (Tab. V006/2/3). Tab. V006/2/3: Vícenásobné porovnání pro predikci výt žnosti bioetanolu (l.t-1) podle roku sklizn . Rok sklizne Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups 2006 824 430,5 0,01874 X 2007 488 433,8 0,02213 X 2008 926 434 0,01695 X 2005 1023 436,2 0,0169 X

Dalším statisticky pr kazným faktorem je lokalita p stování. Pr m rné výt žnosti bioetanolu jsou shrnuty v tabulce V006/2/4. Tab. V006/2/4: Vícenásobné porovnání pro predikci Lokalita Count LS Mean LS Sigma Uhersky Ostroh 190 430,1 0,03155 Zatec 190 430,1 0,03155 Jaromerice 238 430,4 0,028 Oblekovice 190 430,7 0,03155 Chrlice 312 431,5 0,02407 Lednice 190 432,6 0,03155 Verovany 312 432,7 0,02407 Caslav 315 433,4 0,02393 Stankov 192 434 0,03129 Lipa 190 434,7 0,03161 Vysoka 158 435,2 0,0344 Chrastava 238 435,7 0,028 Hradec nad Svitavou 180 436,9 0,03245 Puste Jakartice 128 437,9 0,03829 Libejovice 238 438,4 0,028

výt žnosti bioetanolu (l.t-1) podle lokality p stování. Homogeneous Groups X X XX XX XX XX X XX XXX XXX XX XX XX XX X

Vliv p stitelsko-klimatických podmínek byl dále studován z hlediska jednotlivých klimatických faktor . Korela ní analýza prokázala st edn silnou pr kaznou vazbu mezi nadmo skou výškou a výt žností bioetanolu a mezi dlouhodobou pr m rnou teplotou a výt žností bioetanolu a dále silnou vazbu mezi dlouhodobým úhrnem srážek a výt žností bioetanolu (Tab. V006/2/5).

74

-1

Tab. V006/2/5: Korela ní analýza klimatických faktor a výt žnosti bioetanolu (l.t )

Nadmo ská výška (m) Nadmo ská výška (m) Dlouhodobá pr m rná teplota (°C) Dlouhodobý pr m rný úhrn srážek (mm) Výt žnost etanolu (litr na tunu)

Dlouhodobá pr m rná teplota (°C) -0,943

-0,943 0,5117 0,5036

Dlouhodobý pr m rný úhrn srážek (mm) 0,5117 -0,6543

-0,6543 -0,5991

Výt žnost etanolu (litr na tunu) 0,5036 -0,5991 0,6916

0,6916

P estože byly zjišt ny statisticky pr kazné rozdíly, z praktického hlediska jsou relativn nevýznamné. Z ekonomického hlediska a hlediska bilance CO2 je významn jší výnos bioetanolu na jednotku plochy. Pro komplexní studium p stitelsko-klimatických podmínek p stování pšenice pro produkci bioetanolu bylo využito vyvinuté regresní rovnice pro predikci výt žnosti etanolu a agronomického výnosu z pokus ÚKZÚZ. Souhrnné výsledky ze skliz ových ro ník 2005, 2006, 2007 a 2008 jsou sou ástí p íloh zprávy. Z p stitelsko-klimatických faktor byl na výnos bioetanolu zjišt n statisticky pr kazný vliv intenzity p stování, ro níku sklizn , lokality p stování i odr dy (Tab. V006/2/6). Tab. V006/2/6: Analýza rozptylu pro predikci výnosu etanolu (l.ha-1) Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio MAIN EFFECTS A:System 1,769E8 1 1,769E8 1414,01 B:Odruda 2,244E8 63 3,562E6 28,47 C:Rok sklizne 6,653E7 3 2,218E7 177,24 D:Lokalita 1,504E8 14 1,074E7 85,86 RESIDUAL 3,122E8 2495 1,251E5 TOTAL (CORRECTED) 9,252E8 2576

P-Value 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

Nejvýznamn jším faktorem byla intenzita p stování – zvýšená intenzita v pr m ru zvýšila výnos bioetanolu o 525 litr na hektar (Tab. V006/2/7). Tab. V006/2/7: Vícenásobné porovnání výnosu bioetanolu (l.ha-1) mezi intenzitami p stování Intenzita Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups základní 1301 3486, 11,88 X zvýšená 1276 4011, 12,01 X

Druhým nejvýznamn jším faktorem je rok sklizn . Nejvyšší pr m rný výnos bioetanolu byl v roce 2008 (3967 litr na hektar), následovaný rokem 2005 (3854 litr na hektar), rokem 2007 (3695 litr na hektar) a rokem 2006 (3477 litr na hektar) (Tab. V006/2/8). -1

Tab. V006/2/8: Vícenásobné porovnání výnosu bioetanolu (l.ha ) mezi roky sklizn Rok sklizne Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups 2006 658 3477, 18,38 X 2007 463 3695, 20,1 X 2005 694 3854, 18,42 X 2008 762 3967, 16,48 X

Dalším statisticky významným faktorem je lokalita p stování. Pr m rné výt žnosti bioetanolu jsou shrnuty v tabulce V006/2/9.

75

-1

Tab. V006/2/9: Vícenásobné porovnání výnosu bioetanolu (l.ha ) mezi lokalitami p stování Lokalita Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups Lipa 168 3255, 28,78 X Libejovice 175 3469, 27,89 X Jaromerice 205 3510, 25,79 X Chrastava 205 3516, 25,79 X Zatec 106 3585, 36,05 XX Oblekovice 162 3669, 29,15 XX Uhersky Ostroh 162 3737, 29,15 XXX Vysoka 137 3754, 31,6 XXX Stankov 118 3811, 34,32 XXXX Puste Jakartice 100 3835, 36,93 XXX Chrlice 273 3875, 22,03 XX Caslav 287 3919, 21,48 X Hradec nad Svitavou 168 3939, 28,78 X Lednice 100 4128, 36,93 X Verovany 211 4222, 25,13 X

Vliv p stitelsko-klimatických podmínek byl dále studován z hlediska jednotlivých klimatických faktor . Korela ní analýza prokázala st edn silnou pr kaznou vazbu mezi nadmo skou výškou a výnosem bioetanolu a mezi dlouhodobou pr m rnou teplotou a výt žností bioetanolu a dále slabší vazbu mezi dlouhodobým úhrnem srážek a výt žností bioetanolu (Tab. V006/2/10). Tab. V006/2/10: Korela ní analýza klimatických faktor a výnosu bioetanolu (l.ha-1)

Nadmo ská výška (m) Nadmo ská výška (m) Dlouhodobá (°C)

pr m rná teplota

Dlouhodobý pr m rný úhrn srážek (mm) Výnos etanolu (litr na tunu)

Dlouhodobá pr m rná teplota (°C) -0,943

-0,943 0,5117 -0,5855

Dlouhodobý pr m rný úhrn srážek Výnos etanolu (litr na tunu) (mm) 0,5117 -0,5855 -0,6543

-0,6543 0,4719

0,4719 -0,3117

-0,3117

Díl í záv r: P stitelsko-klimatické podmínky pro produkci bioetanolu vykázaly podobný vliv jednotlivých faktor pro výt žnost bioetanolu i pro výnos bioetanolu. Pro vysokou výt žnost bioetanolu se jako vhodn jší jeví vyšší nadmo ské výšky (charakterizované též nižší pr m rnou ro ní teplotou) s vyšším ro ním úhrnem srážek a dále nižší intenzitou p stování (nižší dávky hnojení N, mén ošet ení fungicidy). Pro vysoký výnos bioetanolu z jednotky plochy se však jako vhodn jší jeví nižší nadmo ské výšky (charakterizované vyšší ro ní pr m rnou teplotou) s nižším ro ním úhrnem srážek a dále vyšší intenzitou p stování zaru ující vysoký výnos zrna s nižším obsahem bílkovin (vyšší produk ní hnojení, vypustit kvalitativní hnojení, fungicidní ochrana). V006/3 Biodegradabilní plasty Pro komplexní studium p stitelsko-klimatických podmínek p stování pšenice pro produkci biodegradabilních plast bylo využito vyvinuté regresní rovnice pro predikci výt žnosti kyseliny mlé né. Souhrnné výsledky ze skliz ového ro níku 2005, 2006, 2007 a 2008 jsou sou ástí p íloh zprávy. Z p stitelsko-klimatických faktor byl na výt žnost kyseliny mlé né zjišt n statisticky pr kazný vliv intenzity p stování, ro níku sklizn , lokality p stování i odr dy (Tab. V006/3/1).

76

-1

Tab. V006/3/1: Analýza rozptylu výt žnost kyseliny mlé né (l.t ) Source Sum of Squares Df Mean Square MAIN EFFECTS A:Odruda 2,492E4 66 377,6 B:Rok sklizne 3,163E4 3 1,054E4 C:Intenzita 1,712E4 1 1,712E4 D:Lokalita 4,672E4 14 3337, RESIDUAL 1,182E5 3176 37,23 TOTAL (CORRECTED) 2,445E5 3260

F-Ratio

P-Value

10,14 283,20 459,83 89,63

0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

Nejvýznamn jším faktorem byla intenzita p stování – zvýšená intenzita v pr m ru snížila výt žnost kyseliny mlé né o 45,9 litr na tunu zrna (Tab. V006/3/2). Tab. V006/3/2: Vícenásobné p stování System Count LS Mean zvýšená 1625 358,6 základní 1636 404,5

porovnání pr m r

výt žnosti kyseliny mlé né (l.t-1) pro r zné intenzity

LS Sigma Homogeneous Groups 0,1853 X 0,1831 X

Druhým nejvýznamn jším faktorem je rok sklizn . Nejvyšší pr m rná výt žnost kyseliny mlé né byla v roce 2005 (420,1 litr na tunu), následovaný rokem 2008 (386,8 litr na tunu), rokem 2007 (383,9 litr na tunu) a rokem 2006 (335,3 litr na tunu) (Tab. V006/3/3). Tab. V006/3/3: Vícenásobné porovnání pr m rných hodnot výt žnosti kyseliny mlé né (l.t-1) pro jednotlivé skliz ové roky Rok sklizne Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups 2006 824 335,3 0,2756 X 2007 488 383,9 0,3253 X 2008 926 386,8 0,2493 X 2005 1023 420,1 0,2485 X

Dalším statisticky významným faktorem je lokalita p stování. Pr m rné výt žnosti kyseliny mlé né jsou shrnuty v tabulce V006/3/4. -1

Tab. V006/3/4: Vícenásobné porovnání pr m rných hodnot výt žnosti kyseliny mlé né (l.t ) pro jednotlivé lokality p stování Lokalita Count LS LS Sigma Homogeneous Groups Mean Uhersky Ostroh 190 329,2 0,4639 X Zatec 190 329,7 0,4639 X Jaromerice 238 334,5 0,4118 XX Oblekovice 190 339,3 0,4639 XX Chrlice 312 350,6 0,354 XX Lednice 190 367,1 0,4639 XX Verovany 312 368,2 0,354 X Caslav 315 378,4 0,3519 XX Stankov 192 386,7 0,4601 XXX Lipa 190 396,8 0,4648 XXX Vysoka 158 405,3 0,5058 XX Chrastava 238 412,5 0,4118 XX Hradec nad Svitavou 180 429,1 0,4771 XX Puste Jakartice 128 444,2 0,563 XX Libejovice 238 451,4 0,4118 X

Vliv p stitelsko-klimatických podmínek byl dále studován z hlediska jednotlivých klimatických faktor . Korela ní analýza prokázala st edn silnou pr kaznou vazbu mezi nadmo skou výškou a výt žností kyseliny mlé né a mezi dlouhodobou

77

pr m rnou teplotou a výt žností kyseliny mlé né a dále mezi dlouhodobým úhrnem srážek a výt žností kyseliny mlé né (Tab. V006/3/5). -1

Tab. V006/3/5: Korela ní analýza klimatických faktor a výt žnosti kyseliny mlé né (l.t )

Nadmo ská výška (m) Nadmo ská výška (m) Dlouhodobá pr m rná teplota (°C) Dlouhodobý pr m rný úhrn srážek (mm) Výt žnost kyseliny mlé né (litr na tunu zrna) * statisticky pr kazné (p 0,05)

Dlouhodobá pr m rná teplota (°C) -0,94*

-0,94 0,51

-0,65

0,50

-0,60

Dlouhodobý pr m rný úhrn srážek (mm) 0,51* -0,65

Výt žnost kyseliny mlé né (litr na tunu zrna) 0,50* -0,60 0,69

0,69

P estože byly zjišt ny statisticky pr kazné rozdíly, z praktického hlediska jsou relativn nevýznamné. Z ekonomického hlediska je významn jší výnos kyseliny mlé né na jednotku plochy. Pro komplexní studium p stitelsko-klimatických podmínek p stování pšenice pro produkci biodegradabilních plast bylo využito vyvinuté regresní rovnice pro predikci výt žnosti kyseliny mlé né a agronomického výnosu z pokus ÚKZÚZ. Souhrnné výsledky ze skliz ových ro ník 2005, 2006, 2007 a 2008 jsou sou ástí p íloh zprávy. Z p stitelsko-klimatických faktor byl na výnos kyseliny mlé né zjišt n statisticky pr kazný vliv ro níku sklizn , lokality p stování, odr dy a intenzity p stování (Tab. V006/3/6). Tab. V006/3/6: Analýza rozptylu pro výnos kyseliny mlé né (l.ha-1) Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio MAIN EFFECTS A:Odruda 4,812E8 63 7,638E6 20,03 B:Rok sklizne 3,507E8 3 1,169E8 306,50 C:Intenzita 5,463E6 1 5,463E6 14,32 D:Lokalita 3,66E8 14 2,615E7 68,55 RESIDUAL 9,517E8 2495 3,814E5 TOTAL (CORRECTED) 2,225E9 2576

P-Value 0,0000 0,0000 0,0002 0,0000

Nejvýznamn jším faktorem byl rok sklizn – nejvyšší výnos kyseliny mlé né byl v roce 2005 (3815 litr na hektar), dále rokem 2008 (3735 litr na hektar), dále rokem 2007 (3339 litr na hektar) a rokem 2006 (2807 litr kyseliny mlé né na hektar) (Tab. V006/3/7). Tab. V006/3/7: Vícenásobné porovnání výnosu kyseliny mlé né (l.ha-1) v jednotlivých skliz ových rocích

Rok sklizne Count LS Mean LS Sigma 2006 658 2807, 32,09 2007 463 3339, 35,1 2008 762 3735, 28,77 2005 694 3815, 32,16

Homogeneous Groups X X X X

Druhým nejvýznamn jším faktorem byla lokalita p stování. Pr m rné výnosy kyseliny mlé né (l.ha-1) z jednotlivých lokalit shrnuje tabulka V006/3/8.

78

-1

Tab. V006/3/8: Vícenásobné porovnání výnosu kyseliny mlé né (l.ha ) na jednotlivých lokalitách Lokalita Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups Jaromerice 205 2701, 45,02 X Oblekovice 162 2845, 50,9 XX Uhersky Ostroh 162 2971, 50,9 XX Lipa 168 3034, 50,25 XXX Chrlice 273 3189, 38,46 X Zatec 106 3227, 62,95 XXX Chrastava 205 3434, 45,02 XX Caslav 287 3452, 37,5 XX Vysoka 137 3584, 55,17 XX Libejovice 175 3681, 48,7 XX Lednice 100 3763, 64,48 XXX Stankov 118 3782, 59,92 XXX Verovany 211 3836, 43,88 XX Puste Jakartice 100 3893, 64,48 XX Hradec nad Svitavou 168 3966, 50,25 X

Dalším statisticky významným faktorem byla intenzita p stování. Zvýšená intenzita v pr m ru zvýšila výnos kyseliny mlé né o 92 litr na hektar (Tab. V006/3/9). Tab. V006/3/9: Vícenásobné porovnání výnosu kyseliny mlé né (l.ha-1) p i r zných intenzitách p stování Intenzita Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups základní 1301 3378, 20,75 X zvýšená 1276 3470, 20,97 X

Vliv p stitelsko-klimatických podmínek byl dále studován z hlediska jednotlivých klimatických faktor . Korela ní analýza neprokázala žádnou pr kaznou vazbu mezi výnosem kyseliny mlé né a jednotlivými klimatickými faktory (Tab. V006/3/10). Tab. V006/3/10: Korela ní analýza klimatických faktor a výnosu kyseliny mlé né (l.ha-1) Nadmo ská výška (m) Nadmo ská výška (m) Dlouhodobá pr m rná teplota (°C) Dlouhodobý pr m rný úhrn srážek (mm) Výnos kyseliny mlé né (litr na hektar)

Dlouhodobá pr m rná teplota (°C) -0,94*

-0,94* 0,51*

-0,65*

-0,0133

-0,1037

Dlouhodobý pr m rný úhrn srážek (mm) 0,51*

Výnos kyseliny mlé né (litr na hektar) -0,0133

-0,65*

-0,1037 0,26

0,2576

Díl í záv r: P stitelsko-klimatické podmínky pro produkci bioetanolu vykázaly rozdílný vliv jednotlivých faktor pro výt žnost kyseliny mlé né a pro výnos kyseliny mlé né. Výt žnost kyseliny mlé né je determinována zejména intenzitou p stování, což je v souvislosti s lepší výt žností kyseliny mlé né u materiál s nižším obsahem bílkovin, který je práv intenzitou p stování (výživa N) ovlivn n. Pro vysokou výt žnost kyseliny mlé né se jako vhodn jší jeví vyšší nadmo ské výšky (charakterizované též nižší pr m rnou ro ní teplotou) s vyšším ro ním úhrnem srážek. Pro vysoký výnos kyseliny mlé né z jednotky plochy se však jako nejvýznamn jší faktory ukázaly rok sklizn a lokalita. P ímé klimatické faktory (nadmo ská výška, dlouhodobá pr m rná teplota, ro ní úhrn srážek se ukázaly jako statisticky nepr kazné. Z d vodu možnosti využití pouze jednoletých výsledk výt žnosti kyseliny mlé né pro konstrukci regresní rovnice má však predikce výt žnosti a tím i

79

výnosu kyseliny mlé né nižší v rohodnost než v p ípad produkce bioetanolu. Vzhledem k této skute nosti je t eba tyto výsledky brát pouze jako orienta ní. V006/4 Technologie p stování pšenice z ohledem na produkci škrobu a bioetanolu Efekt technologie zpracování p dy v kombinaci s intenzitou dávky hnojení a ošet ení na produkci škrobu a bioetanolu byl podrobn zmín n a shrnut v ásti V002/2A. Rovn ž byla p ipravena a odeslána do asopisu (Listy Cukrovarnické a epa ské) v decká publikace „Efektivní postupy p stování pšenice pro produkci pšeni ného škrobu a bioetanolu“ jež dosažené výsledky rovn ž podrobn popisuje. Vlastní efektivní p stování bude souviset jak je tomu i v mnoha jiných p ípadech p edevším s výslednou rentabilitou produkce. Ta vychází nejen z vlastní nákladovosti na osivo p ípravu p dy, agrotechniky aj., ale v p ípad produkce zrna pšenice na bioetanol, i na ur ení výkupní ceny ovlivn né úrovní obsahu škrobu v zrnu. P i srovnání obou úrovní intenzity byl pr m rný nár st výnosu u technologie s vyšší intenzitou o 0,52 t.ha-1 p i sou asném pr m rném poklesu obsahu škrobu v zrnu o 0,93 %. P i volb vyšší intenzity pak zjišt ný pr m rný 6% výnosový nár st musí ekonomicky vykompenzovat výkupní srážku za nižší obsah škrobu a vyšší náklady na ošet ení ve srovnání s nižší úrovní intenzity a p íp. další náklady spojené s dopravou. P i znalosti rozdílu v nákladech mezi nižší a vyšší intenzitou (1700,K .ha-1) by tak rentabilita vyšší intenzity za ínala cca na výkupní cen 3300,- K .t-1 p i neuplatn ní žádné srážky za nižší obsah škrobu. Výnosové rozdíly, resp. rozdíly v produkci škrobu a bioetanolu nebyly v d sledku použité orební technologie statisticky pr kazné. ist z ekonomického pohledu se tak jeví bezorební technologie jako efektivn jší technologický postup. Výhody lze však spat ovat i v lepším zvládání termín agrotechnických operací a úspo e pracovních sil. V006/5 Vliv p stitelských a klimatických podmínek na produkci a kvalitu pšenice s vysokou krmnou jakostí Vysoké náklady krmných test i jejich omezen jší kapacita nedovolovala provedení p ímých test na materiálech s r znou úrovní ošet ení i p stovaných v r zných agro-klimatických podmínkách. Na druhé stran definováním klí ových parametr krmné jakosti (bílkovinná skladba, obsah škrobu, p ípadn technologické parametry zrna) a jejich vazeb na p stitelské podmínky a oblast p stování dovolují provést v celku kvalifikovaný odhad efektu t chto externích faktor na finální krmnou jakost. Z pohledu kvantitativních parametr obsahu škrobu a bílkovin s tlakem na vyšší obsah škrobu a lepší nutri ní složení proteinu se zdá být velmi významná rajonizace materiál do oblastí s vyšší nadmo skou výškou zaru ující vyšší úhrn srážek nad 550mm a nižší pr m rné teploty v rozmezích 7-8°C. Takovýmto podmínkám odpovídají p edevším oblasti obilná ského resp. bramborá ského výrobního typu. Pr kazn klesající podíl albumino-globulinové frakce a nár st podílu nutri n mén hodnotné gluteninové frakce p i celkov zvýšených dávkách dusíku (150 kg N.ha-1) jednozna n potvrzuje pro p stování krmné pšenice výrazn nižší aplikaci dusíkatého hnojení (cca 100 kg N.ha-1) a s jeho rozložením pouze do regenera ní a produk ní dávky pro kvalitní odnožení a optimalizaci hustoty prorostu umož ující maximalizaci výnosu. Otázka úrovn ochrany porostu p edevším p ed napadením klasovými chorobami, výskytem fuzarióz a rizikem zvýšení obsahu mykotoxin není v poslední dob tak

80

jednozna ná. Nap . jsou k dispozici komparativní výsledky mezi konven ní a ekologickou produkcí, kde výskyt mykotoxin byl v p ípad ekologického systému významn nižší než v konven n ošet ovaném systému. Na této úrovni poznání lze tak pouze souhlasit, že vzhledem ke spot eb obilovin v diet zví ete by m la být úrove i kontrola zdravotní nezávadnosti zkrmovaného zrna srovnatelná s požadavky pro lidskou výživu. Dosažení této kvality pak bude muset vycházet z kombinací vhodných rezistentních genotyp , p ímé ochrany osiva a vhodným výb rem a efektivní aplikací pesticid p edevším v p ípad klasových chorob. V007 Doporu ení vybraných odr d, podmínek a technologií p stování pro produkci pšenice se specifickou kvalitou pro r zné nepotraviná ské využití (škrob, bioetanol, degradovatelné materiály, krmiva). V007/1 Vypíratelnost škrobu Vypíratelnost byla stanovena u souboru ze skliz ového roku 2005 a 2006 pozm n nou metodikou z d vodu vysoké chybové variability p vodního stanovení. Souhrnné výsledky ze skliz ových ro ník 2005 a 2006 jsou sou ástí p íloh zprávy. Získaná data byla statisticky zpracována analýzou rozptylu. Ze sledovaných faktor má na vypíratelnost statisticky pr kazný vliv ro ník sklizn , lokalita p stování i odr da (tab. V007/1/1). Tab. V007/1/1: Analýza rozptylu pro vypíratelnost škrobu (%) Source Sum of Squares Df Mean Square MAIN EFFECTS A:Rok 3,79271 1 3,79271 B:Lokalita 17,3437 5 3,46874 C:Odruda 10,0614 38 0,264775 RESIDUAL 31,4278 862 0,0364592 TOTAL (CORRECTED) 63,0215 906

F-Ratio

P-Value

104,03 95,14 7,26

0,0000 0,0000 0,0000

Pro identifikaci lokalit vhodných pro p stování pšenice pro produkci škrobu byla provedena analýza vícenásobného porovnání pr m r vypíratelnosti škrobu jednotlivých lokalit (Tab. V007/1/2). Byl zjišt n statisticky významný rozdíl mezi jednotlivými lokalitami, z praktického hlediska jsou však nalezené rozdíly ve vypíratelnosti nevýznamné – rozdíl mezi lokalitou Chrlice s nejhorší vypíratelností (98,95 %) a lokalitou Lib jovice s nejlepší vypíratelností (99,36 %) byl pouze 0,41 %, což indikuje neú elnost rajonizace p stování pšenice pro produkci škrobu z hlediska vypíratelnosti škrobu. Tab. V007/1/2 Vícenásobné porovnání vypíratelnosti škrobu (%) pro jednotlivé lokality Lokalita Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups Chrlice 142 98,9543 0,016104 X Verovany 142 99,0923 0,016104 X Caslav 156 99,1552 0,0152877 X Jaromerice 155 99,1729 0,0153391 X Chrastava 156 99,3341 0,0152877 X Libejovice 156 99,3655 0,0152877 X

Pro identifikaci odr d vhodných pro p stování pšenice pro produkci škrobu byla provedena analýza vícenásobného porovnání pr m r jednotlivých odr d (Tab. V007/1/3). Byl zjišt n statisticky významný rozdíl mezi jednotlivými odr dami, z praktického hlediska jsou však nalezené rozdíly ve vypíratelnosti nevýznamné – rozdíl mezi odr dou Mladka s nejhorší vypíratelností (99 %) a odr dou Leguan

81

s nejlepší vypíratelností (99,47 %) byl pouze 0,47 %, což indikuje neú elnost využití specifických odr d pšenice pro produkci škrobu z hlediska jeho výt žnosti. Tab. V007/1/3 Vícenásobné porovnání vypíratelnosti škrobu (%) pro jednotlivé odr dy Odruda Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups Mladka 24 99,0002 0,038976 X Biscay 24 99,0003 0,038976 X Meritto 24 99,0369 0,038976 XX Hedvika 24 99,0498 0,038976 XXX Sirael 20 99,0506 0,0427575 XXXX Hermann 24 99,0763 0,038976 XXXXX Bruncka 20 99,0789 0,0427575 XXXXXX Etela 24 99,0858 0,038976 XXXXXX Rapsodia 24 99,0886 0,038976 XXXXXXX Ludwig 24 99,1028 0,038976 XXXXXXXX Rheia 24 99,1051 0,038976 XXXXXXXXX Darwin 24 99,1057 0,038976 XXXXXXXXX Drifter 24 99,1097 0,038976 XXXXXXXX Ebi 24 99,1189 0,038976 XXXXXXXXX Apache 24 99,1262 0,038976 XXXXXXXXX Vlasta 24 99,1347 0,038976 XXXXXXXXXX Illias 24 99,138 0,038976 XXXXXXXXXX Samanta 24 99,1539 0,038976 XXXXXXXXXX Alana 24 99,1588 0,038976 XXXXXXXXX Dromos 24 99,1698 0,038976 XXXXXXXX Svitava 24 99,1749 0,038976 XXXXXXXXX Complet 24 99,1848 0,038976 XXXXXXXXX Simila 24 99,1946 0,038976 XXXXXXXX Vinjett 20 99,1961 0,0427575 XXXXXXXXXX Sulamit 24 99,2002 0,038976 XXXXXXXX Eurofit 24 99,213 0,038976 XXXXXXX Granny 20 99,2141 0,0427575 XXXXXXXX Buteo 24 99,2239 0,038976 XXXXXX Clarus 24 99,2367 0,038976 XXXXXX Sakura 24 99,2492 0,038976 XXXXXX Barokko 24 99,281 0,038976 XXXXXX Cubus 24 99,2862 0,038976 XXXXX SG-U 7068 23 99,2905 0,0398201 XXXXX Aranka 20 99,2976 0,0427575 XXXXX Floret 24 99,3036 0,038976 XXXX Heroldo 24 99,3446 0,038976 XXX Caphorn 24 99,3448 0,038976 XX Zuzana 20 99,3816 0,0427575 XX Leguan 20 99,4756 0,0427575 X

Díl í záv r: Ze získaných výsledk vyplývá minimální rozsah hodnot vypíratelnosti, a to jak mezi jednotlivými lokalitami, tak mezi jednotlivými odr dami. Pro pot eby produkce škrobu je tedy možné se soust edit pouze na výnosné odr dy spl ující základní kvalitativní požadavky (vysoký obsah škrobu). Tyto požadavky lze naplnit standardní p stební technologií bez kvalitativního p ihnojení. Dále vzhledem k sou asným technologiím produkce škrobu, kde je zárove produkován vitální lepek, se lze soust edit na odr dy spl ující požadavky na jeho kvalitu. V007/2 Bioetanol Pokusy zam ené na studium výt žnosti a výnosu bioetanolu probíhaly na vzorcích ze skliz ových let 2005, 2006, 2007 a 2008. Celkem bylo metodou kvasné zkoušky definující výt žnost bioetanolu analyzováno 3261 vzork . Souhrnné výsledky jsou sou ástí p íloh zprávy. Získaná data byla statisticky zpracována analýzou rozptylu.

82

Ze sledovaných faktor má na výt žnost bioetanolu statisticky pr kazný vliv intenzita p stování, ro ník sklizn , lokalita p stování i odr da (tab. V007/2/1). -1

Tab. V007/2/1: Analýza rozptylu pro predikci výt žnosti etanolu (l.t ) Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio MAIN EFFECTS A:Intenzita 79,18 1 79,18 459,83 B:Odruda 115,3 66 1,746 10,14 C:Rok sklizne 146,3 3 48,77 283,20 D:Lokalita 216,1 14 15,43 89,63 RESIDUAL 546,9 3176 0,1722 TOTAL (CORRECTED) 1131, 3260

P-Value 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

Pro identifikaci vhodné p stitelské technologie byla provedena analýza vícenásobného porovnání pr m r jednotlivých technologií (Tab. V007/2/2). Byl zjišt n statisticky významný rozdíl, z praktického hlediska jsou však nalezené rozdíly ve vypíratelnosti nevýznamné – rozdíl mezi základní intenzitou a zvýšenou intenzitou byl pouze 3,1 litru na tunu zrna, což indikuje neú elnost využití specifické p stitelské technologie pro produkci bioetanolu z hlediska jeho výt žnosti. -1

Tab. V007/2/2: Vícenásobné porovnání výt žnosti bioetanolu (l.t ) podle intenzity p stování System Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups zvýšená 1625 432,1 0,0126 X základní 1636 435,2 0,01245 X

Pro identifikaci lokalit vhodných pro p stování pšenice pro produkci bioetanolu byla provedena analýza vícenásobného porovnání pr m r výt žnosti bioetanolu jednotlivých lokalit (Tab. V007/2/3). Byl zjišt n statisticky významný rozdíl mezi jednotlivými lokalitami, z praktického hlediska jsou však nalezené rozdíly ve vypíratelnosti nevýznamné – rozdíl mezi lokalitou Uherský Ostroh s nejhorší výt žností bioetanolu (430,1 litr na tunu) a lokalitou Lib jovice s nejlepší výt žností bioetanolu (438,4 litr na tunu) byl pouze 8,3 litru na tunu což indikuje neú elnost rajonizace p stování pšenice pro produkci bioetanolu z hlediska jeho výt žnosti. Tab. V007/2/3: Vícenásobné porovnání výt žnosti bioetanolu (l.t-1) podle lokality p stování Lokalita Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups Uhersky Ostroh 190 430,1 0,03155 X Zatec 190 430,1 0,03155 X Jaromerice 238 430,4 0,028 XX Oblekovice 190 430,7 0,03155 XX Chrlice 312 431,5 0,02407 XX Lednice 190 432,6 0,03155 XX Verovany 312 432,7 0,02407 X Caslav 315 433,4 0,02393 XX Stankov 192 434 0,03129 XXX Lipa 190 434,7 0,03161 XXX Vysoka 158 435,2 0,0344 XX Chrastava 238 435,7 0,028 XX Hradec nad Svitavou 180 436,9 0,03245 XX Puste Jakartice 128 437,9 0,03829 XX Libejovice 238 438,4 0,028 X

Pro identifikaci odr d vhodných pro p stování pšenice pro produkci bioetanolu byla provedena analýza vícenásobného porovnání pr m r jednotlivých odr d (Tab. V007/2/4). Byl zjišt n statisticky významný rozdíl mezi jednotlivými odr dami, z praktického hlediska jsou však nalezené rozdíly ve vypíratelnosti nevýznamné –

83

rozdíl mezi odr dou SW Kronjet s nejnižší výt žností bioetanolu (426,9 litr na tunu) a odr dou Dromos s nejlepší výt žností bioetanolu (437 litr na tunu) byl pouze 10,1 litr na tunu (2,3 %) což indikuje neú elnost využití specifických odr d pšenice pro produkci bioetanolu z hlediska jeho výt žnosti. Tab. V007/2/4: Vícenásobné porovnání výt Odruda Count LS Mean LS Sigma SW Kronjet 18 426,9 0,0988 Triso 6 429,3 0,1707 Brawura 18 429,3 0,0988 Vanek 18 429,4 0,0988 Vinjett 38 429,6 0,06802 Aranka 38 429,7 0,06802 Swedjet 6 430 0,1707 SW Kadrilj 18 430,3 0,0988 Akteur 39 430,4 0,06724 Amaretto 18 430,6 0,0988 Leguan 20 431,4 0,09385 Sirael 25 431,6 0,08374 Trappe 18 431,8 0,0988 Alana 67 432 0,05111 Bruncka 20 432 0,09385 Sulamit 67 432,1 0,05111 Ebi 54 432,3 0,05732 Ludwig 93 432,3 0,04316 Drifter 54 432,5 0,05732 Sultan 26 432,7 0,08285 Rheia 67 432,8 0,05111 Granny 38 433 0,06802 Barokko 54 433 0,05732 Illias 65 433 0,05186 Bohemia 91 433,1 0,04361 Kerubino 39 433,1 0,06724 Caphorn 54 433,3 0,05732 Septima 12 433,3 0,1212 Banquet 13 433,4 0,1164 Simila 91 433,6 0,04361 Samanta 93 433,7 0,04316 Zuzana 20 433,9 0,09385 Eurofit 91 434,1 0,04361 Clarus 67 434,1 0,05111 Complet 54 434,1 0,05732 Svitava 54 434,1 0,05732 Bakfis 26 434,2 0,08285 Manager 26 434,2 0,08285 Darwin 93 434,2 0,04316 Anduril 13 434,3 0,1164 Sakura 91 434,3 0,04361 Vlasta 67 434,4 0,05111 Barryton 39 434,5 0,06724 Raduza 13 434,6 0,1164 Globus 39 434,8 0,06724 Batis 13 434,9 0,1164 Helmut 26 435 0,08285 Apache 54 435 0,05732 Kodex 26 435,2 0,08285 Hedvika 93 435,2 0,04316 Etela 91 435,5 0,04361 Alibaba 13 435,5 0,1164 Baletka 26 435,6 0,08285 Cubus 93 435,8 0,04316

-1

žnosti bioetanolu (l.t ) podle odr dy. Homogeneous Groups X XXXXXXXXXXXXXXX XXXX XXXX X XX XX X XXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXX XXXX XXXXXX X XXXXXXXXX XXXXXXXXX XXXXXXXXXXXX X XXXXX X XXXXXXXXXXXX X XXXXX X XXXXXX X XXXXX X XXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXX X XXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXX X XXXXXXXXX X X XXXXX X XXXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXX X XXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXX X XXXXXXXX X X XXXXXXXX X XXXXXXXXXXXXXXXX X XXXXXXXXX X XXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXX X XXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXXX XX XXXXXXXX X XXXXXXXX X XXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXX XXXXX XX

84

Rapsodia Mulan Hermann Orlando Buteo Biscay Mladka Megas Heroldo Florett Meritto Pitbull Dromos

93 39 78 26 91 93 54 26 54 91 93 26 91

435,9 436 436,2 436,2 436,3 436,3 436,3 436,4 436,4 436,5 436,7 436,8 437

0,04316 0,06724 0,04737 0,08285 0,04361 0,04316 0,05732 0,08285 0,05732 0,04361 0,04316 0,08285 0,04361

XXXX XX X XXXXXXXX XXX XX XX XXXXXXXX XX XX XX XX XXX XX XX XXXXXXXX XXX XX X XX XX XXXXXXXX X

P estože byly zjišt ny statisticky pr kazné rozdíly, z praktického hlediska jsou relativn nevýznamné. Z ekonomického hlediska je významn jší výnos bioetanolu na jednotku plochy. Pro doporu ení p stitelských technologií, vhodných lokalit a odr d pro produkci bioetanolu bylo využito vyvinuté regresní rovnice pro predikci výt žnosti bioetanolu a agronomického výnosu z pokus ÚKZÚZ. Pokusy zam ené na studium výt žnosti a výnosu bioetanolu probíhaly na vzorcích ze skliz ových let 2005, 2006, 2007 a 2008. Celkem bylo analyzováno 2577 vzork – na rozdíl od výt žnosti bioetanolu nebylo možné využít celý pokusný soubor z d vodu vy azení n kterých lokalit z výnosových pokus ÚKZÚZ. Souhrnné výsledky jsou sou ástí p íloh zprávy. Získaná data byla statisticky zpracována analýzou rozptylu. Ze sledovaných faktor má na výnos bioetanolu statisticky pr kazný vliv intenzita p stování, ro ník sklizn , lokalita p stování i odr da (tab. V007/2/5). Tab. V007/2/5: Analýza rozptylu pro predikci výnosu etanolu (l.ha-1) Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio MAIN EFFECTS A:System 1,769E8 1 1,769E8 1414,01 B:Odruda 2,244E8 63 3,562E6 28,47 C:Rok sklizne 6,653E7 3 2,218E7 177,24 D:Lokalita 1,504E8 14 1,074E7 85,86 RESIDUAL 3,122E8 2495 1,251E5 TOTAL (CORRECTED) 9,252E8 2576

P-Value 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

Pro identifikaci vhodné p stitelské technologie byla provedena analýza vícenásobného porovnání pr m r jednotlivých technologií (Tab. V007/2/6). -1

Tab. V007/2/6: Vícenásobné porovnání výnosu bioetanolu (l.ha ) podle intenzity p stování. System Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups základní 1301 3486, 11,88 X zvýšená 1276 4011, 12,01 X

Byl zjišt n statisticky významný rozdíl, z praktického hlediska jsou nalezené rozdíly ve výnosu bioetanolu významné – rozdíl mezi základní intenzitou a zvýšenou intenzitou byl 525 litr na hektar (13 %), což indikuje ú elnost využití specifické p stitelské technologie pro produkci bioetanolu z hlediska jeho výnosu. Doporu ená p stitelská technologie vychází z 2. systému pokus ÚKZÚZ (Tab. V007/2/7).

Tab. V007/2/7: P stitelské systémy ÚKZÚZ:

85

mo idlo hnojení N fungicidy morforegulátory

1.systém (základní intenzita)

2.systém (zvýšená intenzita)

Dividend 030 FS + Promet 400 CS


dle normativ nepoužity

+ 40 kg N.ha min. 2 ošet ení

nepoužity

Dle pot eby

-1

Pro identifikaci lokalit vhodných pro p stování pšenice pro produkci bioetanolu byla provedena analýza vícenásobného porovnání pr m r výnosu bioetanolu jednotlivých lokalit (Tab. V007/2/8). Byl zjišt n statisticky významný rozdíl mezi jednotlivými lokalitami, z praktického hlediska jsou nalezené rozdíly ve výnosu významné – rozdíl mezi lokalitou Lípa s nejnižším výnosem bioetanolu (3255 litr na hektar) a lokalitou V rovany s nejvyšším výnosem bioetanolu (4222 litr na hektar) byl 967 litr na hektar (22,9 %) což indikuje ú elnost rajonizace p stování pšenice pro produkci bioetanolu z hlediska jeho výnosu. Doporu ené lokality p stování pšenice pro produkci bioetanolu by m ly mít podobné p dn -klimatické podmínky jako pokusné lokality ÚKZÚZ s vysokými výnosy bioetanolu (nad 3800 litr na hektar). Tab. V007/2/8 Vícenásobné porovnání výnosu bioetanolu (l.ha-1) podle lokality p stování. Lokalita Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups Lipa 168 3255, 28,78 X Libejovice 175 3469, 27,89 X Jaromerice 205 3510, 25,79 X Chrastava 205 3516, 25,79 X Zatec 106 3585, 36,05 XX Oblekovice 162 3669, 29,15 XX Uhersky Ostroh 162 3737, 29,15 XXX Vysoka 137 3754, 31,6 XXX Stankov 118 3811, 34,32 XXXX Puste Jakartice 100 3835, 36,93 XXX Chrlice 273 3875, 22,03 XX Caslav 287 3919, 21,48 X Hradec nad Svitavou 168 3939, 28,78 X Lednice 100 4128, 36,93 X Verovany 211 4222, 25,13 X

Pro identifikaci odr d vhodných pro p stování pšenice pro produkci bioetanolu byla provedena analýza vícenásobného porovnání pr m r výnosu bioetanolu jednotlivých odr d (Tab. V007/2/9). Byl zjišt n statisticky významný rozdíl mezi jednotlivými odr dami, z praktického hlediska jsou nalezené rozdíly ve výnosu bioetanolu velmi významné – rozdíl mezi odr dou Swedjet s nejnižším výnosem bioetanolu (2578 litr na hektar) a odr dou Kodex s nejvyšším výnosem bioetanolu (4252 litr na hektar) byl 1674 litr na tunu (39,4 %) což indikuje ú elnost využití specifických odr d pšenice pro produkci bioetanolu z hlediska jeho výnosu. Z výsledk vícenásobného porovnání (Tab. V007/2/9) je však patrná zna ná variabilita výnosu bioetanolu jednotlivých odr d, takže není možné jasné odd lení odr d vhodných pro produkci bioetanolu. Ze získaných výsledk se jako perspektivní jeví odr dy Kodex, Mulan, Manager, Sakura, Barryton, Etela, Orlando, Baletka, Buteo, Florett, Biscay. Odr dy pšenice pro produkci bioetanolu by zejména m ly mít vysoké výnosy v konkrétní lokalit p stování, od ehož se odvíjí výb r konkrétní odr dy pro uvažovanou lokalitu.

86

-1

Tab. V007/2/9 Vícenásobné porovnání výnosu bioetanolu (l.ha ) podle odr dy Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups Odruda Swedjet 6 2578, 145,7 X Triso 6 2635, 145,7 XXX Amaretto 16 2773, 89,65 XX Brawura 16 2809, 89,65 XXX Septima 10 2906, 113,5 XXXX Vanek 16 2911, 89,65 XXXX Vinjett 34 3002, 61,48 XXXX Sirael 18 3030, 84,11 XXXX Aranka 34 3041, 61,48 XXXX Trappe 16 3136, 89,65 XXXX Granny 34 3170, 61,48 XXXX Zuzana 18 3272, 84,64 XXXX Leguan 18 3294, 84,64 XXXX Bruncka 18 3329, 84,64 XXXX Sulamit 63 3605, 45,07 XXXX Ebi 50 3617, 51,05 XXXXX Drifter 50 3689, 51,05 XXXXX Mladka 50 3706, 51,05 XXXXX Caphorn 50 3751, 51,05 XXXXX Barokko 50 3756, 51,05 XXXXXX Banquet 13 3757, 99,39 XXXXXXXXXXXXXXX Akteur 35 3778, 60,7 XXXXXXXX Alana 63 3785, 45,07 XXXXXX Clarus 63 3785, 45,07 XXXXXX Samanta 85 3820, 38,5 XXXXXXX Apache 50 3828, 51,05 XXXXXXXXX Anduril 13 3852, 99,39 XXXXXXXXXXXXX Rheia 63 3856, 45,07 XXXXXXXXX X Svitava 50 3878, 51,05 XXXXXXXXXXXX Vlasta 63 3880, 45,07 XXXXXXXXXX Raduza 13 3881, 99,39 XXXXXXXXXXXX Ludwig 85 3902, 38,5 XXXXXXXXXX Bohemia 35 3905, 60,7 XXXXXXXXXXXX Simila 57 3908, 47,16 XXXXXXXXXX Bakfis 22 3926, 76,99 XXXXXXXXXXXX Alibaba 13 3935, 99,39 XXXXXXXXXXXX Batis 13 3938, 99,39 XXXXXXXXXXXX Sultan 22 3947, 76,99 XXXXXXXXXXXX Hedvika 85 3968, 38,5 XXXXXXXX Heroldo 50 3991, 51,05 XXXXXXXXX Meritto 85 3999, 38,5 XXXXXXXX Eurofit 57 4011, 47,16 XXXXXXXX Globus 35 4023, 60,7 XXXXXXXXX Complet 50 4023, 51,05 XXXXXXXX Rapsodia 85 4030, 38,5 XXXXXX Hermann 22 4055, 76,99 XXXXXXXXXX Helmut 22 4061, 76,99 XXXXXXXXXX Megas 22 4062, 76,99 XXXXXXXXXX Darwin 85 4074, 38,5 XXXXX Kerubino 35 4076, 60,7 XXXXXXXX Cubus 85 4089, 38,5 XXXX Dromos 57 4098, 47,16 XXXX Pitbull 22 4100, 76,99 XXXXXXXX Biscay 85 4103, 38,5 XX Florett 57 4106, 47,16 XXXX Buteo 57 4112, 47,16 XXXX Baletka 22 4131, 76,99 XXXXXXXX Orlando 22 4137, 76,99 XXXXXXX Etela 57 4150, 47,16 XX Barryton 35 4151, 60,7 XXXX Sakura 35 4159, 60,7 XXX

87

Manager Mulan Kodex

22 35 22

4159, 4195, 4252,

76,99 60,7 76,99

XXXXXX X X

Díl í záv r: Pro produkci bioetanolu byl jako nejvýznamn jší faktor zjišt n agronomický výnos determinující vysoký výnos bioetanolu na jednotku plochy. Doporu ení odr d, lokalit a p stitelských technologií vychází z této skute nosti. Lze doporu it vyšší intenzitu p stování. Doporu ená p stitelská technologie vychází z 2. systému pokus ÚKZÚZ (Tab. V007/2/7). Doporu ené lokality p stování pšenice pro produkci bioetanolu by m ly mít podobné p dn -klimatické podmínky jako pokusné lokality ÚKZÚZ s vysokými výnosy bioetanolu (nad 3800 litr na hektar) (Tab. V007/2/8). Ze získaných výsledk se jako perspektivní jeví odr dy Kodex, Mulan, Manager, Sakura, Barryton, Etela, Orlando, Baletka, Buteo, Florett, Biscay. Odr dy pšenice pro produkci bioetanolu by zejména m ly mít vysoké výnosy v konkrétní lokalit p stování, od ehož se odvíjí výb r konkrétní odr dy pro uvažovanou lokalitu. V007/3 Biodegradabilní plasty Pokusy zam ené na studium výt žnosti a výnosu kyseliny mlé né jako suroviny pro výrobu biodegradabilních plast probíhaly na vzorcích ze skliz ových let 2005, 2006, 2007 a 2008. Celkem bylo predik ní metodou definující výt žnost kyseliny mlé né analyzováno 3261 vzork . Souhrnné výsledky jsou sou ástí p íloh zprávy. Získaná data byla statisticky zpracována analýzou rozptylu. Ze sledovaných faktor má na výt žnost kyseliny mlé né statisticky pr kazný vliv intenzita p stování, ro ník sklizn , lokalita p stování i odr da (tab. V007/3/1). Tab. V007/3/1: Analýza rozptylu pro predikci výt žnosti kyseliny mlé né (l.t-1)

Source

MAIN EFFECTS A:Odruda B:Rok sklizne C:Intenzita D:Lokalita RESIDUAL TOTAL (CORRECTED)

Sum of Squares

Df

Mean Square

F-Ratio P-Value

2,492E4 3,163E4 1,712E4 4,672E4 1,182E5 2,445E5

66 3 1 14 3176 3260

377,6 1,054E4 1,712E4 3337, 37,23

10,14 283,20 459,83 89,63

0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

Pro identifikaci vhodné p stitelské technologie byla provedena analýza vícenásobného porovnání pr m r jednotlivých technologií (Tab. V007/3/2). Byl zjišt n statisticky významný rozdíl, z praktického hlediska jsou však nalezené rozdíly ve výt žnosti kyseliny mlé né mén významné – rozdíl mezi základní intenzitou a zvýšenou intenzitou byl 45,9 litru na tunu zrna (11,3 %), což indikuje nižší ú elnost využití specifické p stitelské technologie pro produkci biodegradabilních plast z hlediska výt žnosti kyseliny mlé né. -1

Tab. V007/3/2: Vícenásobné porovnání výt žnosti kyseliny mlé né (l.t ) podle intenzity p stování System Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups zvýšená 1625 358,6 0,1853 X základní 1636 404,5 0,1831 X

Pro identifikaci lokalit vhodných pro p stování pšenice pro produkci bioetanolu byla provedena analýza vícenásobného porovnání pr m r výt žnosti kyseliny mlé né jednotlivých lokalit (Tab. V007/3/3). Byl zjišt n statisticky významný rozdíl mezi 88

jednotlivými lokalitami, z praktického hlediska jsou nalezené rozdíly ve výt žnosti kyseliny mlé né významné – rozdíl mezi lokalitou Uherský Ostroh s nejnižší výt žností kyseliny mlé né (329,2 litr na tunu) a lokalitou Lib jovice s nejvyšší výt žností kyseliny mlé né (451,4 litr na tunu) byl 122,2 litru na tunu (27 %) což indikuje ú elnost rajonizace p stování pšenice pro produkci biodegradabilních plast z hlediska výt žnosti kyseliny mlé né. Doporu ené lokality p stování pšenice pro produkci bioetanolu by m ly mít podobné p dn -klimatické podmínky jako pokusné lokality ÚKZÚZ s vysokými výt žnostmi kyseliny mlé né (Lib jovice, Pusté Jakartice, Hradec nad Svitavou, Chrastava, Vysoká). -1

Tab. V007/3/3: Vícenásobné porovnání výt žnosti kyseliny mlé né (l.t ) podle lokality p stování Lokalita Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups Uhersky Ostroh 190 329,2 0,4639 X Zatec 190 329,7 0,4639 X Jaromerice 238 334,5 0,4118 XX Oblekovice 190 339,3 0,4639 XX Chrlice 312 350,6 0,354 XX Lednice 190 367,1 0,4639 XX Verovany 312 368,2 0,354 X Caslav 315 378,4 0,3519 XX Stankov 192 386,7 0,4601 XXX Lipa 190 396,8 0,4648 XXX Vysoka 158 405,3 0,5058 XX Chrastava 238 412,5 0,4118 XX Hradec nad Svitavou 180 429,1 0,4771 XX Puste Jakartice 128 444,2 0,563 XX Libejovice 238 451,4 0,4118 X

Pro identifikaci odr d vhodných pro p stování pšenice pro produkci biodegradabilních plast byla provedena analýza vícenásobného porovnání pr m r výt žnosti kyseliny mlé né jednotlivých odr d (Tab. V007/3/4). Byl zjišt n statisticky významný rozdíl mezi jednotlivými odr dami, z praktického hlediska jsou nalezené rozdíly ve výt žnosti kyseliny mlé né významné – rozdíl mezi odr dou SW Kronjet s nejnižší výt žností kyseliny mlé né (282,4 litr na tunu) a odr dou Dromos s nejvyšší výt žností kyseliny mlé né (431,6 litr na tunu) byl 149,2 litr na tunu (34,6 %) což indikuje ú elnost využití specifických odr d pšenice pro produkci biodegradabilních plast z hlediska výt žnosti kyseliny mlé né. Z výsledk vícenásobného porovnání (Tab. V007/3/4) je však patrná zna ná variabilita výt žnosti kyseliny mlé né jednotlivých odr d, takže není možné jasné odd lení odr d vhodných pro produkci biodegradabilních plast . Ze získaných výsledk se jako perspektivní jeví odr dy Dromos, Pitbull, Meritto, Florett, Heroldo, Megas, Mladka, Biscay, Buteo, Orlando.

89

Tab. V007/3/4: Vícenásobné porovnání výt Count LS Mean LS Sigma Odruda SW Kronjet 18 282,4 1,453 Triso 6 317,8 2,51 Brawura 18 318,5 1,453 Vanek 18 319,3 1,453 Vinjett 38 321,9 1,0 Aranka 38 324 1,0 Swedjet 6 328,3 2,51 SW Kadrilj 18 333,1 1,453 Akteur 39 334,6 0,9887 Amaretto 18 337,3 1,453 Leguan 20 349,7 1,38 Sirael 25 352,3 1,231 Trappe 18 354,7 1,453 Alana 67 357,8 0,7515 Bruncka 20 358,2 1,38 Sulamit 67 358,8 0,7515 Ebi 54 362,2 0,8429 Ludwig 93 362,6 0,6346 Drifter 54 365,7 0,8429 Sultan 26 368,4 1,218 Rheia 67 369,6 0,7515 Granny 38 371,8 1,0 Barokko 54 372,4 0,8429 Illias 65 373 0,7625 Bohemia 91 373,2 0,6413 Kerubino 39 373,6 0,9887 Caphorn 54 377,2 0,8429 Septima 12 377,3 1,782 Banquet 13 378,7 1,711 Simila 91 380,7 0,6413 Samanta 93 382,8 0,6346 Zuzana 20 385,8 1,38 Eurofit 91 388 0,6413 Clarus 67 388,7 0,7515 Complet 54 388,9 0,8429 Svitava 54 389,1 0,8429 Bakfis 26 390,4 1,218 Manager 26 390,5 1,218 Darwin 93 390,7 0,6346 Anduril 13 391 1,711 Sakura 91 392 0,6413 Vlasta 67 393,7 0,7515 Barryton 39 393,8 0,9887 Raduza 13 395,5 1,711 Globus 39 398,9 0,9887 Batis 13 400,3 1,711 Helmut 26 401,1 1,218 Apache 54 401,7 0,8429 Kodex 26 405,1 1,218 Hedvika 93 405,2 0,6346 Etela 91 409,1 0,6413 Alibaba 13 409,5 1,711 Baletka 26 411,2 1,218 Cubus 93 413,1 0,6346 Rapsodia 93 415,1 0,6346 Mulan 39 416,5 0,9887 Hermann 78 419 0,6966 Orlando 26 420,2 1,218 Buteo 91 421 0,6413 Biscay 93 421,4 0,6346 Mladka 54 421,4 0,8429

-1

žnosti kyseliny mlé né (l.t ) podle odr dy Homogeneous Groups X XXXXXXXXXXXXXXX XXXX XXXX X XX XX X XXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXX XXXX XXXXXX X XXXXXXXXX XXXXXXXXX XXXXXXXXXXXX X XXXXX X XXXXXXXXXXXX X XXXXX X XXXXXX X XXXXX X XXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXX X XXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXX X XXXXXXXXX X X XXXXX X XXXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXX X XXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXX X XXXXXXXX X X XXXXXXXX X XXXXXXXXXXXXXXXX X XXXXXXXXX X XXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXX X XXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXXX X XXXXXXXXXXX XX XXXXXXXX X XXXXXXXX X XXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXX XXXXX XX XXXX XX X XXXXXXXX XXX XX XX XXXXXXXX XX XX XX XX XXX XX

90

Megas Heroldo Florett Meritto Pitbull Dromos

26 54 91 93 26 91

422,9 423,1 423,9 426,2 428,6 431,6

1,218 0,8429 0,6413 0,6346 1,218 0,6413

XX XXXXXXXX XXX XX X XX XX XXXXXXXX X

Byly zjišt ny statisticky pr kazné rozdíly, z praktického hlediska významné. Z ekonomického hlediska se však pro produkci biodegradabilních plast proti výt žnosti kyseliny mlé né jako významn jší jeví výnos kyseliny mlé né na jednotku plochy. Pro doporu ení p stitelských technologií, vhodných lokalit a odr d pro produkci biodegradabilních plast bylo využito vyvinuté regresní rovnice pro predikci výt žnosti kyseliny mlé né a agronomického výnosu z pokus ÚKZÚZ. Pokusy zam ené na studium výt žnosti a výnosu kyseliny mlé né probíhaly na vzorcích ze skliz ových let 2005, 2006, 2007 a 2008. Celkem bylo analyzováno 2577 vzork – na rozdíl od výt žnosti kyseliny mlé né nebylo možné využít celý pokusný soubor z d vodu vy azení n kterých lokalit z výnosových pokus ÚKZÚZ. Souhrnné výsledky jsou sou ástí p íloh zprávy. Získaná data byla statisticky zpracována analýzou rozptylu. Ze sledovaných faktor má na výnos kyseliny mlé né statisticky pr kazný vliv rok sklizn , lokalita p stování intenzita p stování, ro ník sklizn , lokalita p stování i odr da (tab. V007/3/5). Tab. V007/3/5: Analýza rozptylu pro výnos kyseliny mlé né (l.ha-1) Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio MAIN EFFECTS A:Odruda 4,812E8 63 7,638E6 20,03 B:Rok sklizne 3,507E8 3 1,169E8 306,50 C:Intenzita 5,463E6 1 5,463E6 14,32 D:Lokalita 3,66E8 14 2,615E7 68,55 RESIDUAL 9,517E8 2495 3,814E5 TOTAL (CORRECTED) 2,225E9 2576

P-Value 0,0000 0,0000 0,0002 0,0000

Pro identifikaci vhodné p stitelské technologie byla provedena analýza vícenásobného porovnání pr m r jednotlivých technologií (Tab. V007/3/6). Byl zjišt n statisticky významný rozdíl, z praktického hlediska jsou však nalezené rozdíly ve výnosu kyseliny mlé né nevýznamné – rozdíl mezi základní intenzitou a zvýšenou intenzitou byl 92 litr na tunu zrna (2,6 %), což indikuje neú elnost využití specifické p stitelské technologie pro produkci biodegradabilních plast z hlediska výnosu kyseliny mlé né. -1

Tab. V007/3/6: Vícenásobné porovnání výnosu kyseliny mlé né (l.ha ) podle intenzity p stování System Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups základní 1301 3378, 20,75 X zvýšená 1276 3470, 20,97 X

Pro identifikaci lokalit vhodných pro p stování pšenice pro produkci biodegradabilních plast byla provedena analýza vícenásobného porovnání pr m r výnosu kyseliny mlé né jednotlivých lokalit (Tab. V007/3/7). Byl zjišt n statisticky významný rozdíl mezi jednotlivými lokalitami, z praktického hlediska jsou nalezené rozdíly ve výt žnosti kyseliny mlé né významné – rozdíl mezi lokalitou Jarom ice s nejnižším výnosem kyseliny mlé né (2701 litr na hektar) a lokalitou Hradec nad Svitavou s nejvyšším výnosem kyseliny mlé né (3966 litr na hektar) byl 1265 litr na hektar (31,9 %) což indikuje ú elnost rajonizace p stování pšenice pro produkci biodegradabilních plast z hlediska výnosu kyseliny mlé né. Doporu ené 91

lokality p stování pšenice pro produkci biodegradabilních plast by m ly mít podobné p dn -klimatické podmínky jako pokusné lokality ÚKZÚZ s vysokými výnosy kyseliny mlé né (Hradec nad Svitavou, Pusté Jakartice, V rovany, Sta kov, Lednice, Lib jovice, Vysoká). -1

Tab. V007/3/7: Vícenásobné porovnání výt žnosti kyseliny mlé né (l.ha ) podle lokality p stování Lokalita Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups Jaromerice 205 2701, 45,02 X Oblekovice 162 2845, 50,9 XX Uhersky Ostroh 162 2971, 50,9 XX Lipa 168 3034, 50,25 XXX Chrlice 273 3189, 38,46 X Zatec 106 3227, 62,95 XXX Chrastava 205 3434, 45,02 XX Caslav 287 3452, 37,5 XX Vysoka 137 3584, 55,17 XX Libejovice 175 3681, 48,7 XX Lednice 100 3763, 64,48 XXX Stankov 118 3782, 59,92 XXX Verovany 211 3836, 43,88 XX Puste Jakartice 100 3893, 64,48 XX Hradec nad Svitavou 168 3966, 50,25 X

Pro identifikaci odr d vhodných pro p stování pšenice pro produkci biodegradabilních plast byla provedena analýza vícenásobného porovnání pr m r výnosu kyseliny mlé né jednotlivých odr d (Tab. V007/3/8). Byl zjišt n statisticky významný rozdíl mezi jednotlivými odr dami, z praktického hlediska jsou nalezené rozdíly ve výnosu kyseliny mlé né významné – rozdíl mezi odr dou Triso s nejnižším výnosem kyseliny mlé né (2044 litr na hektar) a odr dou Hermann s nejvyšším výnosem kyseliny mlé né (4161 litr na hektar) byl 2117 litr na tunu (50,8 %) což indikuje ú elnost využití specifických odr d pšenice pro produkci biodegradabilních plast z hlediska výnosu kyseliny mlé né. Z výsledk vícenásobného porovnání (Tab. V007/3/8) je však patrná zna ná variabilita výnosu kyseliny mlé né jednotlivých odr d, takže není možné jasné odd lení odr d vhodných pro produkci biodegradabilních plast . Ze získaných výsledk se jako perspektivní jeví odr dy Hermann, Dromos, Orlando, Mulan, Pitbull, Florett, Biscay, Kodex.

92

-1

Tab. V007/3/8: Vícenásobné porovnání výt žnosti kyseliny mlé né (l.ha ) podle odr dy Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups Odruda Triso 6 2044, 254,4 XXXX Swedjet 6 2082, 254,4 XXXX Brawura 16 2139, 156,5 X Vanek 16 2224, 156,5 XX Amaretto 16 2266, 156,5 XXX Vinjett 34 2358, 107,3 XX Aranka 34 2435, 107,3 XXX Septima 10 2572, 198,1 XXXXXXX Sirael 18 2661, 146,9 XXXXX Trappe 16 2669, 156,5 XXXXXXX Leguan 18 2799, 147,8 XXXXXXXX Granny 34 2829, 107,3 XXXXXX Bruncka 18 2926, 147,8 XXXXXXXXXXX Akteur 35 3016, 106,0 X XXXXXXX Zuzana 18 3044, 147,8 XXXXXXXXXXXX Sulamit 63 3066, 78,69 XXXXX X Ebi 50 3146, 89,14 XXXXXXXXX Alana 63 3206, 78,69 XXXXXXXX Bohemia 35 3258, 106,0 XXXXXXXXXXX Drifter 50 3261, 89,14 XXXXXXXXX X Barokko 50 3317, 89,14 XXXXXXXXXXXX Caphorn 50 3322, 89,14 XXXXXXXXXXXX Banquet 13 3350, 173,5 XXXXXXXXXXXXXXXXXX Rheia 63 3351, 78,69 XXXXXXXXXXX Ludwig 85 3365, 67,21 XXXXXXXXX Samanta 85 3436, 67,21 XXXXXXXXXX Sultan 22 3446, 134,4 XXXXXXXXXXXXXXXXX Clarus 63 3471, 78,69 XXXXXXXXXX X Simila 57 3478, 82,35 XXXXXXXXXX X X Anduril 13 3552, 173,5 XXXXXXXXXXXXXXXXXX Svitava 50 3561, 89,14 X XXXXXXXXX X Kerubino 35 3581, 106,0 XXXXXXXXXXXXXX Vlasta 63 3589, 78,69 XXXXXXXXX X Apache 50 3595, 89,14 XXXXXXXXXXX Raduza 13 3595, 173,5 XXXXXXXXXXXXXXXXX Bakfis 22 3605, 134,4 XXXXXXXXXXXXXXX Eurofit 57 3616, 82,35 XXXXXXXXXXX Mladka 50 3645, 89,14 XXXXXXXXXXX Batis 13 3699, 173,5 XXXXXXXXXXXXXXX Complet 50 3702, 89,14 XXXXXXXXXX Darwin 85 3743, 67,21 X XXXXXXX Globus 35 3769, 106,0 XXXXXXXXXX Alibaba 13 3776, 173,5 XXXXXXXXXXXXXX Hedvika 85 3808, 67,21 XXXXXX Sakura 35 3815, 106,0 XXXXXXXXX Barryton 35 3834, 106,0 XXXXXXXXX Manager 22 3856, 134,4 XXXXXXXXXX Helmut 22 3874, 134,4 XXXXXXXXX Baletka 22 3922, 134,4 XXXXXXXXX Rapsodia 85 3924, 67,21 XXX Cubus 85 3939, 67,21 XXX Heroldo 50 3959, 89,14 XXX X Meritto 85 3976, 67,21 XXX Megas 22 3983, 134,4 XXXXXXX Buteo 57 3993, 82,35 XXX Etela 57 3997, 82,35 XXX Kodex 22 4025, 134,4 XXXXXX Biscay 85 4050, 67,21 XX Florett 57 4069, 82,35 XX Pitbull 22 4081, 134,4 XXXXX Mulan 35 4098, 106,0 XXX

93

Orlando Dromos Hermann

22 57 22

4098, 4110, 4161,

134,4 82,35 134,4

XXXXX X XXX

Díl í záv r: Pro produkci biodegradabilních plast byl jako nejvýznamn jší faktor zjišt n agronomický výnos a vysoká výt žnost kyseliny mlé né determinující vysoký výnos kyseliny mlé né na jednotku plochy. Doporu ení odr d, lokalit a p stitelských technologií vychází z této skute nosti. Intenzita p stování m la statisticky významný, ale z praktického hlediska nevýznamný vliv. Z tohoto d vodu není t eba volit specifickou agrotechniku. Doporu ené lokality p stování pšenice pro produkci bioetanolu by m ly mít podobné p dn -klimatické podmínky jako pokusné lokality ÚKZÚZ s vysokými výnosy kyseliny mlé né (Tab. V007/3/7). Ze získaných výsledk se jako perspektivní pro produkci biodegradabilních plast jeví odr dy Hermann, Dromos, Orlando, Mulan, Pitbull, Florett, Biscay, Kodex. V007/4 Krmné využití Navzdory silnému vlivu ro níku na sledované parametry škrobu a bílkovin i variabilit pokusných zví at byl zjišt n signifikantní pozitivní efekt obsahu škrobu na úrove krmných parametr pro prasata. Nízké, nicmén rovn ž pozitivní trendy obsahu škrobu na krmné parametry byly zaznamenány i u krmných test na dr beži. Krmivá sky negativn lze naopak hodnotit vyšší podíly zásobních (lepkových) bílkovin gliadin a glutenin zrna, jež se nacházejí p edevším u pšenic s vyšší technologickou jakostí. Na základ t chto zjišt ní byla u pokusného soubor ORO ÚKZÚZ provedena analýza rozptylu s zam ená na identifikaci faktor s vazbou na obsah a výnos škrobu. Pokusy zam ené na studium obsahu a výnosu škrobu probíhaly na vzorcích ze skliz ových let 2005, 2006, 2007 a 2008. Celkem bylo analyzováno 3261 vzork . Souhrnné výsledky jsou sou ástí p íloh zprávy. Ze sledovaných faktor má na obsah škrobu statisticky pr kazný vliv rok sklizn , intenzita p stování, lokalita p stování i odr da (tab. V007/4/1). Tab. V007/4/1: Analýza rozptylu pro obsah škrobu (%) Source Sum of Squares Df Mean Square MAIN EFFECTS A:Odruda 1793, 66 27,17 B:Rok sklizne 4720, 3 1573, C:Systém 232,5 1 232,5 D:Lokalita 1476, 14 105,4 RESIDUAL 4882, 3176 1,537 TOTAL (CORRECTED) 1,534E4 3260

F-Ratio

P-Value

17,67 1023,54 151,27 68,58

0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

Pro identifikaci vhodné p stitelské technologie pro produkci pšenice pro krmné ú ely byla provedena analýza vícenásobného porovnání pr m r jednotlivých technologií (Tab. V007/4/2). Byl zjišt n statisticky významný rozdíl, z praktického hlediska jsou však nalezené rozdíly v obsahu škrobu nevýznamné – rozdíl mezi základní intenzitou a zvýšenou intenzitou byl pouze 0,53 %, což indikuje neú elnost využití specifické p stitelské technologie pro produkci krmné pšenice z hlediska obsahu škrobu. Tab. V007/4/2: Vícenásobné porovnání obsahu škrobu (%) podle intenzity p stování System Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups X zvýšená 1625 66,94 0,03766 X základní 1636 67,47 0,0372

94

Pro identifikaci lokalit vhodných pro p stování pšenice pro krmné ú ely byla provedena analýza vícenásobného porovnání pr m r obsahu škrobu jednotlivých lokalit (Tab. V007/4/3). Byl zjišt n statisticky významný rozdíl mezi jednotlivými lokalitami, z praktického hlediska jsou však nalezené rozdíly v obsahu škrobu mén významné – rozdíl mezi lokalitou Uherský Ostroh s nejnižším obsahem škrobu (66,14 %) a lokalitou Pusté Jakartice Lib jovice s nejvyšším obsahem škrobu (68,77 %) byl 2,6 % což indikuje neú elnost rajonizace p stování pšenice pro krmné ú ely z hlediska obsahu škrobu. Tab. V007/4/3: Vícenásobné porovnání obsahu škrobu (%) podle lokality p stování Lokalita Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups X Uhersky Ostroh 190 66,14 0,09426 XX Oblekovice 190 66,32 0,09426 XX Zatec 190 66,48 0,09426 XX Jaromerice 238 66,57 0,08367 XX Chrlice 312 66,58 0,07193 XX Lipa 190 66,97 0,09445 X Stankov 192 67,13 0,09348 X Verovany 312 67,15 0,07193 XX Caslav 315 67,23 0,0715 XXX Lednice 190 67,24 0,09426 XXX Chrastava 238 67,56 0,08367 XX Hradec nad Svitavou 180 67,65 0,09695 X Vysoka 158 67,84 0,1028 X Libejovice 238 68,43 0,08367 X Puste Jakartice 128 68,77 0,1144

Pro identifikaci odr d vhodných pro p stování pšenice pro krmné ú ely byla provedena analýza vícenásobného porovnání pr m r jednotlivých odr d (Tab. V007/4/4). Byl zjišt n statisticky významný rozdíl mezi jednotlivými odr dami, z praktického hlediska jsou nalezené rozdíly v obsahu škrobu významné – rozdíl mezi odr dou SW Kronjet s nejnižším obsahem škrobu (64,6 %) a odr dou Heroldo s nejvyšším obsahem škrobu (69,8 %) byl 5,2 % což indikuje ú elnost využití specifických odr d pšenice pro krmné ú ely z hlediska obsahu škrobu.

95

Tab. V007/4/4: Vícenásobné porovnání obsahu škrobu (%) podle odr dy Odruda Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups X SW Kronjet 18 64,61 0,2952 XXXXXXXXXXX Triso 6 65,47 0,51 XX Aranka 38 65,72 0,2032 XXXXXXXXXXXXXXXX XXX Swedjet 6 65,89 0,51 XXX Vinjett 38 65,97 0,2032 XXXXX Vanek 18 66,06 0,2952 XXXXXX Bruncka 20 66,19 0,2804 XXX Granny 38 66,19 0,2032 XXXXXXX X Zuzana 20 66,26 0,2804 XXXXX Sirael 25 66,27 0,2502 XXX Barokko 54 66,29 0,1713 XXXXXXXXXX SW Kadrilj 18 66,33 0,2952 XXXXXXXXXX X XXX Brawura 18 66,36 0,2952 XXXXXXXXXX X XXX Leguan 20 66,38 0,2804 XXXX Sulamit 67 66,41 0,1527 XXXX Bohemia 91 66,5 0,1303 XXXXXX X Drifter 54 66,64 0,1713 XXXXXXXXXXXX X XXX Kodex 26 66,68 0,2476 XXXXXXXXXXXXXXXX XXX Trappe 18 66,69 0,2952 XXXXXX X X Illias 65 66,71 0,1549 XXXXXXXX X X X X Svitava 54 66,71 0,1713 XXXX X Rapsodia 93 66,75 0,1289 XXXXXXXXXXXXXXXXX XXX Septima 12 66,79 0,362 XXXXX X X X X Darwin 93 66,81 0,1289 XXXXXXXXX X XXX Rheia 67 66,83 0,1527 XXXXXXXXXX X XXX Caphorn 54 66,83 0,1713 XXXXXXXXXXXXXXXXXX XXX Alibaba 13 66,89 0,3478 XXXXXXXXXXXXXXXXXX XXX Banquet 13 66,91 0,3478 XXXXXXXXXXX XX XXX Complet 54 66,91 0,1713 XXXXXXXXXXX XX XXX Clarus 67 66,94 0,1527 XXXXXXXXXXX XX XXX Alana 67 67,01 0,1527 XXXXXXXXXXXXXXXXXX XXX Amaretto 18 67,01 0,2952 XXXXXXXXXX XX XXX Vlasta 67 67,03 0,1527 XXXXXXXXXX XX XXX Hedvika 93 67,04 0,1289 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX Anduril 13 67,2 0,3478 XXXXXXXXXXXXXXX XXXX Akteur 39 67,39 0,2009 XXXXXXXXXXXXXX XXXX Ebi 54 67,5 0,1713 XX XXXXXXXXXX XXX Sakura 91 67,51 0,1303 XXXXXXXXXXXXXXXXXXX Mulan 39 67,56 0,2009 X X XXX XXXX XXX Samanta 93 67,56 0,1289 X X XXX XXXX XXX Ludwig 93 67,59 0,1289 XXXXXXXXXXXXXXXXXX Kerubino 39 67,62 0,2009 X XXX XXXX X X Etela 91 67,64 0,1303 X XXXXX XXXXXXXXX Mladka 54 67,66 0,1713 X XXXXX XXXXXXXXX Apache 54 67,68 0,1713 XXX XXXX X Buteo 91 67,71 0,1303 XX XXXX X Biscay 93 67,72 0,1289 XXXXXXXXXXXXXXXXXXX Bakfis 26 67,72 0,2476 XXX XXXXXX Hermann 78 67,72 0,1415 XX XXXXXX Cubus 93 67,77 0,1289 X XXXXX Meritto 93 67,88 0,1289 XXXXXXXXXXXXX Helmut 26 67,92 0,2476 XXXXXXXXXXXXX Orlando 26 67,92 0,2476 XXXXXXXXXXXXX Sultan 26 67,92 0,2476 X XXXXX Eurofit 91 67,93 0,1303 X XXXXX Florett 91 67,97 0,1303 X XXXXX Simila 91 67,97 0,1303 X XXXXXX Globus 39 67,98 0,2009 X XXXXX Barryton 39 68,14 0,2009 X XXXXXX Pitbull 26 68,15 0,2476 XXXXX Baletka 26 68,25 0,2476

96

Manager Dromos Megas Raduza Batis Heroldo

26 91 26 13 13 54

68,26 68,5 68,69 68,81 68,89 69,83

0,2476 0,1303 0,2476 0,3478 0,3478 0,1713

XXXXX X XX XXXX XXX

X X X X

P estože byly pro obsah škrobu zjišt ny statisticky pr kazné rozdíly, z praktického hlediska je významná pouze volba vhodné odr dy. Z ekonomického hlediska je však významný zejména výnos škrobu na jednotku plochy. Pro doporu ení p stitelských technologií, vhodných lokalit a odr d pro produkci pšenice pro krmné ú ely bylo využito získaných výsledk obsahu škrobu a agronomického výnosu z pokus ÚKZÚZ. Pokusy zam ené na studium obsahu a výnosu škrobu probíhaly na vzorcích ze skliz ových let 2005, 2006, 2007 a 2008. Celkem bylo analyzováno 2577 vzork – na rozdíl od obsahu škrobu nebylo možné využít celý pokusný soubor z d vodu vy azení n kterých lokalit z výnosových pokus ÚKZÚZ. Souhrnné výsledky jsou sou ástí p íloh zprávy. Získaná data byla statisticky zpracována analýzou rozptylu. Ze sledovaných faktor má na výnos škrobu statisticky pr kazný vliv intenzita p stování, ro ník sklizn , lokalita p stování i odr da (tab. V007/4/5). Tab. V007/4/5: Analýza rozptylu pro výnos škrobu (t.ha-1) Source Sum of Squares Df Mean Square MAIN EFFECTS A:Odruda 586,5 63 9,31 B:Rok sklizne 261,5 3 87,15 C:Intenzita 421,6 1 421,6 D:Lokalita 377,0 14 26,93 RESIDUAL 814,1 2495 0,3263 TOTAL (CORRECTED) 2509, 2576

F-Ratio

P-Value

28,53 267,10 1292,24 82,53

0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

Pro identifikaci vhodné p stitelské technologie byla provedena analýza vícenásobného porovnání pr m r jednotlivých technologií (Tab. V007/4/6). -1

Tab. V007/4/6: Vícenásobné porovnání výnosu škrobu (t.ha ) podle intenzity p stování System Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups X základní 1301 5,417 0,01919 X zvýšená 1276 6,228 0,01939

Byl zjišt n statisticky významný rozdíl, z praktického hlediska jsou nalezené rozdíly ve výnosu škrobu významné – rozdíl mezi základní intenzitou a zvýšenou intenzitou byl 0,8 tun na hektar (12,9 %), což indikuje ú elnost využití specifické p stitelské technologie pro produkci bioetanolu z hlediska jeho výnosu. Doporu ená p stitelská technologie vychází z 2. systému pokus ÚKZÚZ (Tab. V007/4/7). Tab. V007/4/7: P stitelské systémy ÚKZÚZ: mo idlo hnojení N fungicidy morforegulátory

1.systém (základní intenzita)

2.systém (zvýšená intenzita)



dle normativ nepoužity

+ 40 kg N.ha min. 2 ošet ení

nepoužity

Dle pot eby

-1

Pro identifikaci lokalit vhodných pro p stování pšenice pro krmné ú ely byla výnosu bioetanolu provedena analýza vícenásobného porovnání pr m r jednotlivých lokalit (Tab. V007/4/8). Byl zjišt n statisticky významný rozdíl mezi 97

jednotlivými lokalitami, z praktického hlediska jsou nalezené rozdíly ve výnosu škrobu významné – rozdíl mezi lokalitou Lípa s nejnižším výnosem škrobu (5 tun na hektar) a lokalitou V rovany s nejvyšším výnosem škrobu (6,6 tun na hektar) byl 1,6 tun na hektar (24,2 %) což indikuje ú elnost rajonizace p stování pšenice pro krmné ú ely z hlediska výnosu škrobu. Doporu ené lokality p stování pšenice pro krmné ú ely by m ly mít podobné p dn -klimatické podmínky jako pokusné lokality ÚKZÚZ s vysokými výnosy škrobu (nad 6 tun na hektar). -1

Tab. V007/4/8: Vícenásobné porovnání výnosu škrobu (t.ha ) podle lokality p stování Lokalita Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups X Lipa 168 5,01 0,04648 X Libejovice 175 5,427 0,04505 X Jaromerice 205 5,435 0,04164 XX Chrastava 205 5,473 0,04164 XXX Zatec 106 5,562 0,05822 XXX Oblekovice 162 5,643 0,04708 XXX Uhersky Ostroh 162 5,767 0,04708 XXX Vysoka 137 5,861 0,05102 XXX Stankov 118 5,936 0,05542 XX Chrlice 273 5,995 0,03558 XX Puste Jakartice 100 6,027 0,05964 X Caslav 287 6,088 0,03469 X Hradec nad Svitavou 168 6,12 0,04648 X Lednice 100 6,436 0,05964 X Verovany 211 6,558 0,04059

Pro identifikaci odr d vhodných pro p stování pšenice pro krmné ú ely byla provedena analýza vícenásobného porovnání pr m r výnosu škrobu jednotlivých odr d (Tab. V007/4/9). Byl zjišt n statisticky významný rozdíl mezi jednotlivými odr dami, z praktického hlediska jsou nalezené rozdíly ve výnosu škrobu velmi významné – rozdíl mezi odr dou Swedjet s nejnižším výnosem škrobu (3,9 tun na hektar) a odr dou Manager s nejvyšším výnosem škrobu (6,6 tun na hektar) byl 2,7 tun na hektar (40,9 %) což indikuje ú elnost využití specifických odr d pšenice pro krmné ú ely z hlediska výnosu škrobu. Z výsledk vícenásobného porovnání (Tab. V007/4/9) je však patrná zna ná variabilita výnosu škrobu jednotlivých odr d, takže není možné jasné odd lení odr d vhodných pro krmné ú ely. Ze získaných výsledk se jako perspektivní jeví odr dy Manager, Barryton, Kodex, Mulan, Sakura, Baletka, Etela, Orlando, Floret, Pitbull, Dromos, Megas, Heroldo, Biscay, Buteo, Kerubino, Cubus. Odr dy pšenice pro krmné ú ely by z d vodu ekonomické rentability zejména m ly mít vysoké výnosy v konkrétní lokalit p stování, od ehož se odvíjí výb r konkrétní odr dy pro uvažovanou lokalitu.

98

-1

Tab. V007/4/9: Vícenásobné porovnání výnosu škrobu (t.ha ) podle odr dy Odruda Count LS Mean LS Sigma Homogeneous Groups X Swedjet 6 3,928 0,2353 XX Triso 6 3,995 0,2353 XX Amaretto 16 4,307 0,1448 XXX Brawura 16 4,328 0,1448 XXX Vanek 16 4,462 0,1448 XXX Septima 10 4,475 0,1832 XXX Vinjett 34 4,62 0,09927 XXX Sirael 18 4,661 0,1358 XXX Aranka 34 4,662 0,09927 XXX Trappe 16 4,83 0,1448 XXX Granny 34 4,849 0,09927 XXXX Zuzana 18 5,023 0,1367 XXXX Leguan 18 5,096 0,1367 XXXX Bruncka 18 5,128 0,1367 XXXX Sulamit 63 5,553 0,07278 XXXXX Ebi 50 5,664 0,08244 XXXXX Drifter 50 5,703 0,08244 XXXXX Barokko 50 5,765 0,08244 XXXXX Mladka 50 5,765 0,08244 XXXXX Caphorn 50 5,795 0,08244 XXXXXXXXXXXXXXX Banquet 13 5,804 0,1605 XXXXXX Clarus 63 5,845 0,07278 XXXXXX X Alana 63 5,88 0,07278 XXXXXXXXXX Akteur 35 5,928 0,09802 XXXXXX X Samanta 85 5,962 0,06217 XXXXXXX XX Rheia 63 5,963 0,07278 XXXXXXXXXXXXX Anduril 13 5,968 0,1605 XXXXXXXXXX X Apache 50 5,97 0,08244 XXXXXXXXXX X Svitava 50 5,972 0,08244 XXXXXXXXXXXX Bohemia 35 5,972 0,09802 XXXXXXXXX X Vlasta 63 6,001 0,07278 XXXXXXXXXXXX Alibaba 13 6,05 0,1605 XXXXXXXXXX Ludwig 85 6,106 0,06217 XXXXXXXXXX Hedvika 85 6,123 0,06217 XXXXXXXXXXXX Bakfis 22 6,129 0,1243 XXXXXXXXXX Simila 57 6,135 0,07616 XXXXXXXXXXXX Raduza 13 6,15 0,1605 XXXXXXXXX Rapsodia 85 6,186 0,06217 XXXXXXXXXXX Sultan 22 6,204 0,1243 XXXXXXXXX Complet 50 6,208 0,08244 XXXXXXX Meritto 85 6,225 0,06217 XXXXXXXXXXXX Batis 13 6,248 0,1605 XX XXX Darwin 85 6,272 0,06217 XXXXXXX Eurofit 57 6,273 0,07616 XXXXXXXXXX Hermann 22 6,294 0,1243 XXXXXXXX Globus 35 6,301 0,09802 XXXXXXXXX Helmut 22 6,356 0,1243 X XX Cubus 85 6,364 0,06217 XXXXXX Kerubino 35 6,376 0,09802 X XXX Buteo 57 6,378 0,07616 X XX Biscay 85 6,379 0,06217 X XXX Heroldo 50 6,395 0,08244 XXXXXXXX Megas 22 6,4 0,1243 X XX Dromos 57 6,41 0,07616 XXXXXXXX Pitbull 22 6,411 0,1243 X XX Florett 57 6,416 0,07616 XXXXXX Orlando 22 6,445 0,1243 X Etela 57 6,451 0,07616 XXXXXX Baletka 22 6,475 0,1243 XX Sakura 35 6,503 0,09802 X Mulan 35 6,511 0,09802

99

Kodex Barryton Manager

22 35 22

6,517 6,524 6,552

0,1243 0,09802 0,1243

XX XXX X X XXX

Díl í záv r: Pro produkci pšenice pro krmné ú ely byl jako nejvýznamn jší faktor zjišt n agronomický výnos determinující vysoký výnos škrobu na jednotku plochy. Doporu ení odr d, lokalit a p stitelských technologií vychází z této skute nosti. Lze doporu it vyšší intenzitu p stování. Doporu ená p stitelská technologie vychází z 2. systému pokus ÚKZÚZ (Tab. V007/4/7). Doporu ené lokality p stování pšenice pro krmné ú ely by m ly mít podobné p dn -klimatické podmínky jako pokusné lokality ÚKZÚZ s vysokými výnosy škrobu (nad 6 tun na hektar) (Tab. V007/4/8). Ze získaných výsledk se jako perspektivní jeví odr dy Manager, Barryton, Kodex, Mulan, Sakura, Baletka, Etela, Orlando, Floret, Pitbull, Dromos, Megas, Heroldo, Biscay, Buteo, Kerubino, Cubus. Odr dy pšenice pro krmné ú ely by z d vodu ekonomické rentability zejména m ly mít vysoké výnosy v konkrétní lokalit p stování, od ehož se odvíjí výb r konkrétní odr dy pro uvažovanou lokalitu.

Popis uplatn ní Výsledky získané v pr b hu ešení jsou uplatn ny ve zve ejn ných publikacích a dále budou uplat ovány v rámci pln ní PUV. Výsledky najdou uplatn ní zejména v lihovarech, výkupních organizacích a u p stitel . Sedlá ek T., Hor i ka P., Skala R., Porovnání r zných metod stanovení škrobu z hlediska pot eb výkupních organizací a lihovar . in MEZOS, s.r.o., 17. Odborný seminá k jakosti potraviná ských a krmivá ských produkt Qualima 2007, ISBN 97880-254-3028-6, 1 vyd. Hradec Králové: MEZOS, s.r.o., 2007, s. 37-42 Papoušková L., Dvo á ek V., Prohasková A., Sedlá ek T., 2008: Effect of Climatic Conditions and Agronomical Treatment on Starch Content in Grain of Winter Wheat with Different Baking Quality. In: Starch: Recent Progress in Biopolimer and Enzyme Technology, Cracow 2008, ISBN: 978-83-902699-7-X, 61-72 – kapitola v zahrani ní knize Dvo á ek V., Papoušková L., Stehno Z., 2008: Effect of 1B/1R Translocation on Starch Composition in Selected Double Haploid Wheat Lines. In: Starch: Recent Progress in Biopolimer and Enzyme Technology, Cracow 2008, ISBN: 978-83902699-7-X, 53-60 – kapitola v zahrani ní knize Dvo á ek V., Papoušková L., R žek P., Vavera R., 2008: Effect of Crop Management and Locality on Selected Grain Parameters in Selected Wheat Varieties with Different Baking Quality. In: 18th Eucarpia General Congress, Modern Variety Breeding for Present and Future Needs, Valencia, ISBN 978-84-8363-302-1, 580581 Abstract Sedlá ek T., Dvo á ek V., R žek P., Papoušková L., 2008: Effect of Different Crop Management and Locality on Starch and Bioethanol Production in Grain of Selected Winter Wheat Varieties. In: 18th Eucarpia General Congress, Modern Variety Breeding for Present and Future Needs, ISBN 978-84-8363-302-1, 716-721

100

Šimková D., Papoušková L., 2008: Enzymatické stanovení obsahu amylózy/amylopektinu ve vzorcích ozimé pšenice a škrobu z odr d brambor pro pr myslové využití. In: Polysacharidy IV, ISBN 978-80-86238-57-9, 15-22 Papoušková L., Dvo á ek V., Bradová J., Hermuth J., 2008: Starch Composition in Selected Genetic Resources of European Winter Wheat Lines. In: Yuryev V.P., Tomasik P., Blennow A., Wasserman L., Zaikov G.E. Eds., Starch Science and Technology, Moscow, ISBN: 978-1-60456-950-6, chapter 3 zahrani ní kniha Fam ra O., Dvo á ek V., Papoušková L., Erhartová D., 2008: Stanovení obsahu škrobu v zrnu pšenice r znými metodami. In: Bezpe nost a kontrola potravín II. díl., Slovenská po nohospodárska univerzita, Nitra, s. 327 – 330; ISBN 978-80-552-00286 (2.díl), soubor ISBN 978-80-552-0026-2 Fam ra O., Sedlá ková I., Lipavský J. 2008. Hodnocení obsahu škrobu v krmných obilovinách z pohledu p stební technologie, ro níku a stanovišt . In: Qualima 2008, 21.-22.10.2008, Pardubice, Mezos, Hradec Králové, s.55-56 ISSN 1213-5380 Fam ra O., Sedlá ková I., Lipavský J. 2008 Produkce plodin pro nepotraviná ské využití. Úroda, 11, 2008, 56, Profi Press, s.70-73, ISSN 0139-6013 J. Prugar a kol. 2008: Kvalita rostlinných produkt na prahu 3. tisíciletí. VÚPS, Praha, 327 s., ISBN 978-80-86576-28-2 Dvo á ek V., R žek P., Vavera R., Sedlá ek T., 2007: Vliv odr dy, technologie p stování a lokality na produkci škrobu a bioethanolu u vybraných odr d pšenice seté. Listy cukrovarnické a epa ské, .svazku 123, periodika 12, str.379-382 Papoušková L., Dvo á ek V., Sedlá ek T., 2007: Hodnocení obsahu škrobu a jeho frakcí v zrnu vybraných odr d ozimé pšenice. konference Polysacharidy III, Praha, 16.11.2007, sborník formou CD Dvo á ek V., Papoušková L., Fam ra O., 2007: Možnosti a kvalita detekce obsahu celkového škrobu v zrnu ozimé pšenice. konference Polysacharidy III, Praha, 16.11.2007, sborník formou CD Fam ra O., Erhartová D., Prok pková E., 2007. Use of Near Infrared Spectrometry in Wheat Grain Quality Determination. Applied physics in life sciences, ZU, Praha, s.24-26, ISBN 978-80-213-1718-5 Fam ra O., 2007: Uplatn ní obilovin pro produkci škrobu. Qualima 2007, Pardubice, Mezos Hradec Králové, s. 56-58, ISBN 978-80-254-0567-3 Sedlá ek T., Fam ra O., Dvo á ek V., Hor i ka P., 2007: Možnosti šlecht ní pšenice pro produkci bioethanolu. konference Nové poznatky z genetiky a š achtenia po nohospodárskych rastlín, Pieš any 13-14. 11. 2007, sborník plné zn ní Hor i ka P., Sedlá ek T., Fam ra O., 2007, Možnosti šlecht ní pšenice pro produkci bioethanolu a škrobu. konference Jakost obilovin 2007, Krom íž 15.11.2007, sborník formou CD

101

Dvo á ek, V., Lukáš, J., Novotný, D., Papoušková L. 2009. Light Microscopy and Image Analysis as a Suitable Screening Method for Characterization of Wheat Starch Granules. In: 5th International Conference on Polysaccharides- Glycoscience. Full text on CD, ISBN: 978-80-86238-72-2. Fam ra O., Riljáková B., Lipavský J. 2009: Vliv struktury zrna na dezintegra ní proces zpracování. In: Qualima 2009, 20. – 21.10. 2009, Pardubice, Mezos, s. 45 – 48 ISSN 1213-5380 Fam ra O., Riljáková B., Hálová I. 2009: Tvrdost zrna pšenice jako ukazatel charakteristiky mletí. In: Jakost obilovin 2009, 12.11.2009, Krom íž, Agrotest fyto, 4 s. ISBN 978-80-86888-05-7 Dvo á ek V., Sedlá ek T., R žek P., Vavera R., 2009-2010. Vliv odr dy, technologie p stování a lokality na produkci škrobu a bioethanolu u vybraných odr d pšenice seté Listy cukrovarnické a epa ské, V tisku Sedlá ek T., Hor i ka P. 2009. Wheat wort density as a tool for prediction of ethanol yield. J. Agrobiol., V tisku Pavlátová L., Ovesná J., Dvo á ek V. 2010. Searching for differences in DNA sequence of the waxy alleles in six varieties of wheat, Czech Journal of Genetics and Plant Breeding, V tisku Plánované uplatn ní výsledk : Jimp - Influence of 1B/1R translocation, protein composition and other grain parameters of DH wheat lines for fattening of broiler chickens. Animal Feed Science and Technology Jimp – Wheat bioethanol production in conditions of Central Europe J – Simplified enzymatical method for determination of starch content in cereals J – Possibilites of marker assisted wheat breeding for bioethanol production J – P stování pšenice pro produkci bioetanolu - metodické doporu ení pro p stitelskou praxi J - Možnosti využití NIR spektroskopie pro komplexní predikci chemických a technologických parametr zrna pšenice P - Zp sob stanovení obsahu škrobu

102

Redakn upravená. Závrená zpráva projektu 1G58076

Recommend Documents