Scientific journal
Advances in current natural sciences
ISSN 1681-7494
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,775

EVALUATION OF SWEET CHERRY (PRUNUS AVIUM L.) BY POMOLOGICAL AND BIOCHEMICAL INDICATORS IN THE REPUBLIC OF AZERBAIJAN

Karimova Kh.I. 1
1 Institute of Genetic Resources of ANAS
Evaluation of 74 sweet cherry genotypes was performed based on 13 pomological and biochemical parameters. Cherry genotypes from five regions of Azerbaijan were studied for two years and the average values ​​of the studied parameters were obtained. For statistical calculations, the average value of each parameter was used. The relationship between the traits was investigated by the method of multivariate variation (principal component analysis, PCA). Statistical analysis was performed using the PAST and SPSS statistical computer programs. A wide range of variation was found in the studied characteristics, such as mass, length and width of fruit, and total sugar content. There was a positive correlation between the mass of the studied fruit and most of the indices associated with this parameter. Besides, a significant relationship was revealed between the indices. Evaluation of genotypes according to the Euclidean distance index showed that the closest genotypes are Dum Agh Gilas from Sheki and Chakhrayi Napoleon from the Tartar region (7.713), and the most distant genotypes are sweet cherry varieties Samba and Jyr Gilas from Guba (83.753). This can be explained by the difference in their origin. In the second cluster of the dendrogram, 12 genotypes are grouped, of which eleven are in subcluster 2A, and one is in subcluster 2B. The Ag gilas cultivar collected in the Khachmaz region, which is in subcluster 2B, was separated from the general cluster due to a number of differences. In general, a high genetic diversity of local and introduced genotypes of sweet cherry widespread in Azerbaijan was revealed.
Prunus avium L.
diversity
SPSS
distance index
correlation analysis
1. Armugananathan K., Earle E.D. Nuclear DNA content of some important plant species. Plant Mol. Biol. Rep. 1991. V. 3. P. 208–218.
2. Bagirov O., Talibov T. Cherry and cherry gene pool of Nakhchivan Autonomous Republic. Natsional’naya Akademiya Nauk Azerbaydzhana Nakhchyvanskaya Avtonomnaya Respublika, 2013. [Electronic resource]. URL: http://e-kitab.ameanb.nmr.az/az/KitabEtrafli.aspx?id=10859 (date of access: 7.11.2020).
3. Hayaloglu A.A., Demir, N. Physicochemical characteristics, antioxidant activity, organic acid and sugar contents of 12 sweet cherry (Prunus avium L.) cultivars grown in Turkey. J. Food Sci. 2015. V. 80 (3). P. 564–570.
4. Halilova H., Ercisli S. Several physic-chemical characteristics of cherry laurel (Laurocerasos officinalis Roem.) Fruits. Biotechnol. Biotechnol. Equip. 2010. V. 24 (3). P. 1970–1973.
5. Jerkovic I., Marijanovic Z., Staver M.M. Screening of natural organic volatiles from Prunus mahaleb L. honey: coumarin and vomifoliol as nonspecific biomarkers. Molecules. 2011. V. 16 (3). P. 2507–2518.
6. Ozbey A., Onjul N., Yildirim Z., Yildirim M. Mahaleb and mahaleb products. Gaziosmanpasa Univ. Faculty of Agriculture. Journal. 2011. V. 28 (2). P. 153–158.
7. Ministry of Agriculture of the Republic of Azerbaijan. Perennial plantings. Cherry. July 8, 2019. [Electronic resource]. URL: https://www.agro.gov.az/az/bitkicilik/coxillik-ekmeler/gilas (date of access: 7.11.2020).
8. Anonymous (2013) Agriculture Statistic, Volume III, Horticultural Crops, Iran’s Ministry of agriculture. P. 138.
9. Caliskan O., Bayazit O. Morpho-pomological and chemical diversity of pomegranate accessions grown in Eastern Mediterranean region of Turkey. J. Agric. Sci. Tech. 2013. V. 15. P. 1449–1460.
10. Damania A.B. The pomegranate: its origin, folklore, and efficacious medicinal properties. In:Y.L. Nene, ed., Agriculture heritage of Asia-Proceedings of the International Conference, Asian Agri History Foundation, Secunderabad, India, 2015. P. 175–183.
11. Berinyuy J.E., Fontem D.A., Focho D.A., Schippers R.R. Morphological diversity of Solanum scabrum accessions in Cameroon. Pl. Genet. Resources Newslett. 2002. No. 131. P. 42–48.
12. Iezzoni A.F., Pritts MP. Applications of principal components analysis to horticultural research. HortSci. 1991. V. 26. P. 334–338.
13. Norman P.E., Tongoona P., Shanahan P.E. Determination of interrelationships among agr-morphological traits of yams (Discorea spp.) using correrlation and factor analyses. J. Apple Bios. 2011. V. 45. P. 3059–3070.

Черешня (Prunus avium L.) является древесным растением, принадлежащим к семейству розоцветных, с перекрестно опыляемым диплоидным геномом (AA, 2n = 2x = 16) и гаплоидным геномом небольшого размера (338Mbp) [1].

В настоящее время черешню выращивают более чем в 50 странах мира. По производству черешни Турция занимает первое место в северном, а Чили – в южном полушарии. Сорта черешни 0900 Зираат, Ерли Бурлат, Старкс Голд широко культивируются в Турции. В Чили выращивают около 70 сортов. Основными сортами являются Лапин, Ван, Стелла и Саммит. Соединенные Штаты занимают первое место по экспорту черешни. Черешня в основном производится в Вашингтоне, Орегоне, Айдахо и Юте. В основном выращиваются сорта Челан, Тиетон, Рейнер, Бинг, Скена и Свитхарт [2]. Фрукты используют для употребления в свежем виде, из них готовят мармелад, варенье, сухие продукты с уксусом, но специально обработанные для получения сока [3]. Горькие плоды и семена черешни используются как тонизирующее средство для сердца и в народной медицине при диабете и желудочно-кишечных заболеваниях [4]. Плоды мелкие, шаровидные, плоские, сочные. Цвет плода меняется с желтого на красный на ранних стадиях созревания, а затем становится черным по мере созревания [5; 6].

Среди экономических регионов Азербайджана 45 % производства черешни приходится на Губа-Хачмазскую зону. В нашей республике выращиваются в основном районированные сорта Бигарро Грол, Рамон Олива, Тезйетишен Кассини, Сары Дрогана, Франц Иосиф, Калурейи [7]. Причиной растущего интереса к этому растению является содержание в нем групп веществ, полезных для профилактики заболеваний, вследствие чего это растение считается функциональным продуктом в питании человека [8–10].

В последнее время проводились исследования, основанные на морфологическом и биохимическом анализе, для определения степени полиморфизма местных генотипов черешни. К сожалению, морфо-помологические особенности генотипов черешни изучены недостаточно в мире. Хотя морфологические особенности зависят от условий окружающей среды и агротехнического опыта, их характеристика – это первый шаг, который предлагается изучить перед началом биохимических или молекулярных исследований [11].

Таблица 1

Образцы черешни, собранные в разных регионах Азербайджана

N

Название образца

Происхождение

N

Название образца

Происхождение

1

Самба

ГУБА

38

Баллы килас

ШЕКИ

2

Лапинс

ГУБА

39

Джыр килас аджы

ШЕКИ

3

Зираат

ГУБА

40

Джыр килас -2

ШЕКИ

4

Джыр килас

ГУБА

41

Майовка кырмызы

ШЕКИ

5

Чахрайы Наполеон

ГУБА

42

Дум аг килас

ШЕКИ

6

Сары Драгона

ГУБА

43

Албалы килас йумру

ШЕКИ

7

Тезйетишен Кассини

ГУБА

44

Майовка чил-чил

ШЕКИ

8

Рамон Олива

ГУБА

45

Гара Майовка

ШЕКИ

9

Регина

ГУБА

46

Сары килас

ШЕКИ

10

Свит хат

ГУБА

47

Албалы килас аг

ШЕКИ

11

Бианка гёзели

ГУБА

48

Сары узун килас

ШЕКИ

12

Сары Дениссема

ГУБА

49

Гузугёрен килас

ШЕКИ

13

Джыр килас -2

ГУБА

50

Гара окюзурейи

ТАРТАР

14

Бигарро Бурлат

ГУБА

51

Зогалы

ТАРТАР

15

Аг килас

ГУБА

52

Чал крым

ТАРТАР

16

Ерли Лори

ГУБА

53

Геджйетишен гара окюзурейи

ТАРТАР

17

Норс Вандер

ГУБА

54

Ябаны килас Антипка

ТАРТАР

18

Гара килас

ГУБА

55

Чахрайы Наполеон

ТАРТАР

19

Май киласы

ГУБА

56

Шампан килас

ТАРТАР

20

Крым

ГУБА

57

Аг Крым

ТАРТАР

21

Гара Наполеон

ГУБА

58

Май киласы аг

AГДАШ

22

Франс Иосиф

ГУБА

59

Aг килас

AГДАШ

23

Гара джыр килас

ГУБА

60

Aлa килас

AГДАШ

24

Муреббе аг килас

ШЕКИ

61

Гара окюзурейи

AГДАШ

25

Aг джыр килас

ШЕКИ

62

Крым гырмызы

XAЧМАЗ

26

Гара шабады

ШЕКИ

63

Наполеон

XAЧМАЗ

27

Гара килас

ШЕКИ

64

Крым геджйетишен

XAЧМАЗ

28

Aлa килас

ШЕКИ

65

Aг килас

XAЧМАЗ

29

Джыр килас кесикли

ШЕКИ

66

Хрустал

XAЧМАЗ

30

Окюзурейи аг

ШЕКИ

67

Рамон Олива

XAЧМАЗ

31

Окюзурейи гара

ШЕКИ

68

Тезйетишен Крым

XAЧМАЗ

32

Гызыл килас

ШЕКИ

69

Еркен Краснадар

XAЧМАЗ

33

Кахраба килас

ШЕКИ

70

Джыр килас

XAЧМАЗ

34

Алыдж килас

ШЕКИ

71

Алянаг

XAЧМАЗ

35

Aг килас

ШЕКИ

72

Ен геджйетишен Крым

XAЧМАЗ

36

Крым

ШЕКИ

73

Гара Крымсон

XAЧМАЗ

37

Наполеон

ШЕКИ

74

Регина

XAЧМАЗ

 

Таблица 2

Статистические показатели генотипов черешни

Показатели

Аббревиатура

Мин.

Mакс.

Средн.

СХ

СО

КВ, %

Длина плода

ДП

8

29

22

0

4

16

Ширина плода

ШП

7

29

21

1

4

19

Длина стебля

ДС

24

63

39

1

8

67

Масса косточки

МК

0

1

1

1

0

1

Масса мякоти

ММ

1

25

24

0

3

9

Общий сахар

ОС

11

27

16

0

4

16

Длина косточки

ДК

6

13

7

0

2

3

Ширина косточки

ШК

6

10

4

0

1

2

Масса плода

1

11

10

0

2

4

Масса 20 плодов

МДП

20

224

203

5

40

1595

Длина черешка

ДЧ

30

52

22

1

5

20

Длина листа

ДЛ

64

122

58

2

13

178

Ширина листа

ШЛ

28

68

41

1

8

68

 

Материалы и методы исследования

74 генотипа черешни, использованные в исследовании, были собраны в пяти регионах Азербайджана (Губа, Хачмаз, Шеки, Агдаш, Тертер). 20 случайно выбранных фрукта оценивались по некоторым помологическим и биохимическим параметрам. Исследованные генотипы черешни приведены в табл. 1. Были определены следующие параметры: длина плода (мм), ширина плода (мм), длина стебля (мм), масса косточки (г), масса мякоти (г), общий сахар ( %), длина косточки (мм), ширина косточки (мм), масса одного плода (г), масса двадцати плодов (г), длина черешка (мм), длина листа (мм), ширина листа (мм). Для измерения длины использовали штангенциркуль. Массу измеряли на электронных весах с точностью в 0,01 г. Количество сахара в плодах определяли ручным рефрактометром (Brix, 0–32 %).

Для статистических расчетов использовали среднее значение каждого параметра. Взаимосвязь между признаками была исследована методом многомерных вариаций (principal component analysis, PCA). Статистический анализ проводили с помощью статистических компьютерных программ PAST и SPSS.

Результаты исследования и их обсуждение

Стандартное отклонение (СО), стандартная погрешность (СП), средние значения и коэффициент вариации (КВ %) для исследуемых показателей приведены в табл. 2. Самый высокий коэффициент вариации обнаружен у массы 20 плодов (1595 %), а самый низкий коэффициент вариации – у массы косточки (1 %). Длина листа (178 %) – также обладала высоким коэффициентом вариации. Наивысший показатель была установлена для массы двадцати плодов (224).

Метод Principle component был использован для установления значительности различных признаков в генотипах. Для правильного выполнения анализа были использованы 2 статистических теста KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) и Bartlett. Результаты обоих тестов представлены в табл. 3. Если KMO равен 0,809, и результат теста Бартлетта является статистически значимым, это свидетельствует о правильности проведения анализа Principle component. Тест Бартлетта определяет, является ли матрица данных единой матрицей и достаточна ли корреляция между переменными. KMO меняется от 0 до 1, и чем он ближе к 1, тем больше соответствует факторному анализу. Значение KMO должно быть больше 0,50 (табл. 3).

Как показано на Scree plot, изображенном на рис. 1, до трех индикаторных элементов, каждый элемент в отдельности эффективно объясняет межгенотипную изменчивость. Вследствие этого все анализы проводились на основе трех выбранных индикаторных элементов. Конечно, в ходе этого процесса некоторые особенности данных будут уничтожены, но основная цель здесь – сохранить стабильность изменений и минимизировать ошибки. Кроме того, поскольку PCA уменьшает многомерные данные, он позволяет просматривать их визуально.

Таблица 3

Результаты тестов KMO и Bartlett

Kaiser-Meyer-Olkin (Measure of sampling adequacy)

0,809

Bartlettin тест на сферичность составляет примерно x-квадрат

Разнообразие

Значимость

885,102

78

000

 

kerimov1.tif

Количество компонентов

Рис. 1. Scree plot на основе Principle component

Таблица 5

Факторный анализ

Компонент

Начальные собственные значения

Извлечение суммы квадратов нагрузок

Ротация суммы квадратов нагрузок

Всего

% дисперсии

Суммарный %

Всего

% дисперсии

Суммарный %

Всего

% дисперсии

Суммарный %

1

5.344

41.110

41.110

5.344

41.110

41.110

5.334

41.030

41.030

2

2.202

16.942

58.052

2.202

16.942

58.052

2.206

16.969

57.999

3

1.124

8.647

66.699

1.124

8.647

66.699

1.131

8.700

66.699

4

.995

7.655

74.354

           

5

.875

6.728

81.083

           

6

.687

5.287

86.370

           

7

.484

3.725

90.095

           

8

.467

3.592

93.687

           

9

.291

2.238

95.925

           

10

.219

1.681

97.606

           

11

.195

1.499

99.105

           

12

.116

.889

99.994

           

13

.001

.006

100.000

           

 

Таблица 4

Матрица компонентов

1

Компонент

1

2

3

ШП

.907

.101

 

ДП

.887

   

МДП

.881

-.157

 

МП

.881

-.161

 

МК

.878

   

ДК

.755

   

ШК

.704

 

.335

ШЛ

 

.844

 

ДЛ

.129

.838

 

ДЧ

.234

.594

-.121

ДС

-.256

.516

 

ОС

.142

-.112

.831

ММ

.426

-.281

-.525

 

В результате PCА (табл. 4), было установлено, что ширина плода (.907), длина плода (.887), масса двадцати плодов (.881), масса плода (.881), масса косточки (.878), длина косточки (.755), ширина косточки (.704), длина листа (.129), длина черешка (.234), длина стебля (-.256), общий сахар (.142), масса мякоти (.426) находятся в первом компоненте. Во втором компоненте расположены ширина плода (.101), масса двадцати плодов (-.157), масса плода (-.161), ширина листа (0.838), длина черешка (.594), длина стебля (.516), общий сахар (-.112), масса мякоти (-.281). Ширина косточки (.335), длина черешка (-.121), общий сахар (.831) и масса мякоти (-.525), указаны в третьем компоненте. В первом компоненте наибольшее значение имели ширина плода, длина плода и масса двадцати плодов. По отношению ко второму фактору были значительны такие характеристики, как ширина и длина листа. В третьем компоненте количество общего сахара (в процентах) имеет наибольшее значение.

Значения PC, составляющие 67 % наблюдаемой изменчивости, равны 41,110 %, 16,942 % и 8,647 % соответственно (табл. 5).

Взаимосвязь между признаками, оцениваемыми с помощью анализа PC, может быть обусловлена плейoтропным действием локуса или генов, контролирующих признак [12].

Согласно результатам исследования, у таких характеристик, как ширина плода, длина плода, масса плода, вес косточки, длина косточки, ширина косточки, ширина листа и общий сахар, обнаружены самые высокие вариации, и они могут быть использованы при изучении генотипов черешни.

Корреляционный анализ. Корреляционный анализ может предоставить ценную информацию о наиболее важных характеристиках для оценки генотипов [13]. Идентифицируя признаки, которые показывают значительную корреляцию, можно по одному признаку предсказать другой, что облегчает выбор подходящих генотипов.

В нашем исследовании была установлена корреляция между двумя признаками. Было обнаружено, что существует очень значимая корреляция (r = 0,999**) между массой плода и массой двадцати плодов. Кроме того, обнаружена очень значимая зависимость (r = 0,801**) между длиной и массой косточки. Было обнаружено, что существует отрицательная, незначительная (r = -242*) корреляция между длиной стебля и длиной плода.

Кластерный анализ. Кластерный анализ был проведен на основе индекса евклидова генетического расстояния методом UPGMA пакета статистических программ PAST. Исследованные нами генотипы сгруппированы в 6 основных кластеров в соответствии с указанными характеристиками, дендрограмма разделена на 6 кластеров и проанализирована.

Первый кластер дендрограммы содержит 19 генотипов, из которых 12 образцов находятся в подкластере 1A, а 7 образцов – в подкластере 1B. В подкластере 1А масса плодов варьировала от 5,58 до 7,08 г, а в подкластере 1В – от 6 до 7,02 г. Индекс евклидова расстояния был самым низким (7,713) между сортами Дум Аг из Шеки и сортов Чахрайы Наполеон из Тартара, сгруппированных в этом кластере. Это означает, что эти генотипы являются ближайшими генотипами. Во втором кластере дендрограммы сгруппированы 12 генотипов, из которых одиннадцать находятся в подкластере 2A, а один – в подкластере 2B. Собранный в Хачмазском районе сорт Аг Килас, который находится в подкластере 2В, был выделен из общего кластера из-за ряда отличий. Третий кластер состоит из 7 генотипов. Четвертый кластер дендрограммы, состоящий из 12 генотипов, разделен на два подкластера. В результате 7 генотипов были включены в подкластер 4A и 5 генотипов в 4B. В пятом кластере сгруппированы 11 генотипов. Собранный в Губе сорт Самба, расположенный в подкластере 5B, был выделен из общего кластера из-за ряда отличий. Последний кластер дендрограммы включает 13 генотипов. Из них 8 генотипов расположены в подкластере 6A и 5 генотипов – в подкластере 6B. Согласно индексу евклидового расстояния, наиболее отдаленными генотипами кластеров были сорта черешни Самба (турецкого происхождения) и Джыр Килас (83 753), собранные в Губе. Это можно объяснить различием их происхождения.

Таблица 6

Межпризнаковая корреляция между исследованными генотипами черешни

 

ДП

1

.794**

-.242*

.753**

.303**

.039

.732**

.582**

.699**

.700**

.221

.166

.102

 

.000

.038

.000

.009

.743

.000

.000

.000

.000

.058

.158

.389

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

ШП

.794**

1

-.199

.781**

.340**

.172

.634**

.623**

.747**

.748**

.238*

.218

.152

.000

 

.089

.000

.003

.143

.000

.000

.000

.000

.041

.062

.195

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

ДС

-.242*

-.199

1

-.113

-.179

-.041

-.104

-.208

-.221

-.220

.095

.236*

.335**

.038

.089

 

.337

.126

.726

.380

.075

.059

.060

.421

.043

.003

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

МК

.753**

.781**

-.113

1

.260*

.040

.801**

.553**

.701**

.703**

.181

.079

.097

.000

.000

.337

 

.025

.733

.000

.000

.000

.000

.123

.503

.411

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

ММ

.303**

.340**

-.179

.260*

1

-.053

.123

.166

.463**

.463**

.017

-.060

-.161

.009

.003

.126

.025

 

.657

.296

.157

.000

.000

.888

.612

.171

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

ОС

.039

.172

-.041

.040

-.053

1

.027

.247*

.136

.129

-.069

-.026

-.044

.743

.143

.726

.733

.657

 

.821

.034

.246

.274

.561

.829

.709

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

ДК

.732**

.634**

-.104

.801**

.123

.027

1

.485**

.492**

.495**

.213

.001

.099

.000

.000

.380

.000

.296

.821

 

.000

.000

.000

.069

.996

.403

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

ШК

.582**

.623**

-.208

.553**

.166

.247*

.485**

1

.526**

.524**

.158

.059

-.023

.000

.000

.075

.000

.157

.034

.000

 

.000

.000

.178

.617

.843

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

.699**

.747**

-.221

.701**

.463**

.136

.492**

.526**

1

.999**

.065

.021

-.017

.000

.000

.059

.000

.000

.246

.000

.000

 

.000

.584

.857

.884

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

МДП

.700**

.748**

-.220

.703**

.463**

.129

.495**

.524**

.999**

1

.068

.022

-.011

.000

.000

.060

.000

.000

.274

.000

.000

.000

 

.565

.851

.923

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

ДЧ

.221

.238*

.095

.181

.017

-.069

.213

.158

.065

.068

1

.441**

.301**

.058

.041

.421

.123

.888

.561

.069

.178

.584

.565

 

.000

.009

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

ДЛ

.166

.218

.236*

.079

-.060

-.026

.001

.059

.021

.022

.441**

1

.682**

.158

.062

.043

.503

.612

.829

.996

.617

.857

.851

.000

 

.000

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

ШЛ

.102

.152

.335**

.097

-.161

-.044

.099

-.023

-.017

-.011

.301**

.682**

1

.389

.195

.003

.411

.171

.709

.403

.843

.884

.923

.009

.000

 

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

74

Примечание: *значимая, ** очень значимая.

kerimov2.tif

Рис. 2. Дендрограмма, построенная на основе евклидова расстояния между генотипами черешни

Заключение

Были изучены различные помологические и биохимические особенности плодов и листьев у 74 генотипов черешни, собранных из 5 регионов Азербайджана. Результаты показали высокую степень разнообразия изучаемых признаков. Наибольшей вариацией обладали такие признаки, как масса, длина, ширина плода и общий сахар.