Concerning structure-functional features of the leaf apparatus of some stone crops varieties belonging to Prunus (Rosaceae Juss.) genus

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

For the Rosaceae family (Rosaceae Juss.), which is part of the group of families with the highest species abundance, one of the largest genera is the Prunus genus, which, according to the Catalog of Life, includes 395 species, 16 subspecies, 55 variations. Various sources for this genus indicate from 250 to 400 species of trees and shrubs widely distributed in the northern temperate zone, subtropical and tropical regions, from forests to deserts, in altitude ranges from sea level to alpine zones. In the Samara Oblast, among 67 species of woody Rosaceae, there are 30 native and 36 introduced species (adventitious and wild). The genus is most widespread in the temperate zone of the Northern Hemisphere, is widely represented in North America, Europe and Northern Asia, and includes a number of cultivated species of global economic importance. The active involvement of interspecific hybridization between representatives of the Prunus genus is considered by experts as a determining factor in the evolutionary development of its species diversity, which manifested itself in the appearance of a number of hybridogenic species that were able to overcome successfully the effects of abiotic stressors in the process of expanding ranges, the formation of cultigenic species of stone crops and their varietal diversity. In recent decades, the characteristics of leaves have gained special place in the research programs of plant ecologists as significant indicators of various aspects of growth, reproduction and functions of the plant organism, water use, nutrients, adaptation to environmental changes, including projected climatic changes. Leaf indicators are the most accessible for study throughout almost the entire growing season, they can be evaluated quickly enough, without involving expensive equipment, the screening procedure for leaf apparatus indicators is well standardized. The combined efforts of researchers led to the creation of large and complete databases of leaf apparatus features for various plant species. For the leaves of 15 varieties of stone crops (cherry Olechka, Chernookaya, Kalinka, Nyusha, Pervinka; apricot Samara, Yantar Povolzhya; Russian plum Dolgozhdannaya, Konservnaya, Velikansha, Naryadnaya, Kompotnaya, Lunnaya; domestic plum Dachnaya, Doch Eurasii) quantitative indicators determined for samples selected in July 2020, 2021 and 2022 are analyzed. In order to visualize the possible features of the leaf apparatus in groups of varieties of various fruit crops, the construction of dot diagrams with a limited area of location for each group of points was used. This technique made it possible to identify both the presence of separate groups of points corresponding to one indicator of the leaves of individual stone fruits, and the overlap of the corresponding ranges of other indicators of values. Probably, this picture is a reflection of a certain ecological and physiological heterogeneity in groups of stone fruit varieties, which are cultigenic hybrids of complex origin.

About the authors

Lyudmila M. Kavelenova

Samara National Research University

Author for correspondence.
Email: lkavelenova@mail.ru

doctor of biological sciences, professor, head of Ecology, Botany and Nature Protection Department

Russian Federation, Samara

Anna B. Petrova

Samara National Research University

Email: viksian@yandex.ru

teaching master of Ecology, Botany and Nature Protection Department

Russian Federation, Samara

Nikolay V. Yankov

Samara National Research University

Email: yankov-n@mail.ru

agronomist of Tropical and Subtropical Plants Department of Botanical Garden

Russian Federation, Samara

Maria I. Antipenko

Research Institute of Horticulture and Medicinal Plants «Zhigulevskie Sady»

Email: antipenko28@rambler.ru

candidate of agricultural sciences, leading researcher

Russian Federation, Samara

Anatoly N. Minin

Research Institute of Horticulture and Medicinal Plants «Zhigulevskie Sady»

Email: iv-minina@yandex.ru

candidate of agricultural sciences, senior researcher

Russian Federation, Samara

References

  1. Prunus L. [Internet] // Catalogue of life. https://www.catalogueoflife.org/data/taxon/6y6h.
  2. Folta K.M., Gardiner S.E. Genetics and genomics of Rosaceae. New York: Springer, 2009. 636 p. doi: 10.1007/978-0-387-77491-6.
  3. Potter D., Kole C. Prunus. Wild crop relatives: genomic and breeding resources. Temperate fruits. Heidelberg: Springer-Berlin, 2011. 247 p. doi: 10.1007/978-3-642-16057-8.
  4. Prunus [Internet] // The plant list. http://www.theplantlist.org/1.1/browse/A/Rosaceae/Prunus.
  5. Xu Zh., Deng M. Identification and control of common weeds. Vol. 2. Springer Dordrecht, 2017. 848 p. doi: 10.1007/978-94-024-1157-7.
  6. Плаксина Т.И. Конспект флоры Волго-Уральского региона. Самара: Самарский университет, 2001. 388 с.
  7. Сосудистые растения Самарской области: учеб. пособие / под ред. А.А. Устиновой, Н.С. Ильиной. Самара: ООО «ИПК "Содружество"», 2007. 400 с.
  8. Саксонов С.В., Сенатор С.А. Путеводитель по Самарской флоре (1851–2011). Флора Волжского бассейна. Т. 1. Тольятти: Кассандра, 2012. 511 с.
  9. Янков Н.В. К участию древесных Rosaceae во флоре Самарской области – таксономические и биоэкологические аспекты // Самарская Лука: проблемы региональной и глобальной экологии. 2018. Т. 27, № 4–1. С. 174–180. doi: 10.24411/2073-1035-2018-10108.
  10. Su N., Hodel R.G.J., Wang X., Wang J.-R., Xie S.-Y., Gui C.-X., Zhang L., Chang Zh.-Ya., Zhao L., Potter D., Wen J. Molecular phylogeny and inflorescence evolution of Prunus (Rosaceae) based on RAD-seq and genome skimming analyses // Plant Diversity. 2023. Vol. 45, iss. 4. P. 397–408. doi: 10.1016/j.pld.2023.03.013.
  11. Kalkman C. The old world species of Prunus subg. Laurocerasus including those formerly referred to Pygeum // Blumea. 1965. Vol. 13. P. 1–115.
  12. Scorza R., Ravelonandro M. Control of Plum pox virus through the use of genetically modified plants // Bulletin OEPP. 2006. Vol. 36, iss. 2. P. 337–340. doi: 10.1111/j.1365-2338.2006.01011.x.
  13. Hanke M.-V., Flachowsky H. Fruit crops // Genetic Modification of Plants. Biotechnology in Agriculture and Forestry. Vol. 64. Heidelberg: Springer, 2010. P. 307–348. doi: 10.1007/978-3-642-02391-0.
  14. Вульф Е.В. Историческая география растений. М.; Л.: Изд-во АН СССР, 1944. 546 с.
  15. Криштофович А.Н. Развитие ботанико-географических областей Северного полушария с начала третичного периода // Вопросы геологии Азии. 1955. Т. 2. С. 824–844.
  16. Еремин Г.В. Отдаленная гибридизация косточковых плодовых растений. М.: Агропромиздат, 1985. 280 с.
  17. Bortiri E., Oh S.-H., Jiang J., Baggett S., Granger A., Weeks C., Buckingham M., Potter D., Parfitt D. Phylogeny and systematics of Prunus (Rosaceae) as determined by sequence analysis of ITS and the chloroplast trnL-trnF spacer DNA // Systematic Botany. 2001. Vol. 26, № 4. P. 797–807.
  18. Wen J., Berggren S.T., Lee C.-H., Ickert-Bond S., Yi T.-S., Yoo K.-O., Xie L., Shaw J., Potter D. Phylogenetic inferences in Prunus (Rosaceae) using chloroplast ndhF and nuclear ribosomal ITS sequences // Journal of Systematics and Evolution. 2008. Vol. 46, iss. 3. P. 322–332.
  19. Еремин Г.В., Еремин В.Г. Отдалённая гибридизация в эволюции и селекции косточковых растений рода Prunus L. // Научные труды Северо-Кавказского федерального научного центра садоводства, виноградарства, виноделия. 2019. Т. 25. С. 44–58. doi: 10.30679/2587-9847-2019-25-44-58.
  20. Su N., Liu B.-B., Wang J.-R., Tong R.-C., Ren C., Chang Zh.-Ya., Zhao L., Potter D., Wen J. On the species delimitation of the Maddenia group of Prunus (Rosaceae): evidence from plastome and nuclear sequences and morphology // Frontiers in Plant Science. 2021. Vol. 12. doi: 10.3389/fpls.2021.743643.
  21. Ткаченко В.И. Деревья и кустарники дикорастущей флоры Киргизии и их интродукция. Фрунзе: Илим, 1972. 346 с.
  22. Еремин Г.В. Совершенствование сортимента сливы русской // Плодоводство и ягодоводство России. 2017. Т. 48, № 1. С. 98–102.
  23. Bassil N., Lewers K. Genomics opportunities, new crops and new products // Genetics and Genomics of Rosaceae. 2009. Vol. 6. P. 55–70. doi: 10.1007/978-0-387-77491-6_3.
  24. Садоводство в Среднем Поволжье: кол. монография / под общ. ред. А.Н. Минина. Самара: Слово, 2021. 635 с.
  25. Niinemets U. Global-scale climatic controls of leaf dry mass per area, density, and thickness in trees and shrubs // Ecology. 2001. Vol. 82, iss. 2. P. 453–469. doi: 10.1890/0012-9658(2001)082[0453:gsccol]2.0.co;2.
  26. Wright I.J., Reich P.B., Cornelissen J.H.C., et al. Assessing the generality of global leaf trait relationships // New Phytologist. 2005. Vol. 166, iss. 2. P. 485–496.
  27. Ding J., Johnson E.A., Martin Y.E. Optimization of leaf morphology in relation to leaf water status: A theory // Ecology and Evolution. 2020. Vol. 10, iss. 3. P. 1510–1525. doi: 10.1002/ece3.6004.
  28. Shipley B., Vile D., Garnier E., Wright I.J., Poorter H. Functional linkages between leaf traits and net photosynthetic rate: reconciling empirical and mechanistic models // Functional Ecology. 2005. Vol. 19, iss. 4. P. 602–615. doi: 10.1111/j.1365-2435.2005.01008.x.
  29. Cornelissen J.H.C., Lavorel S., Garnier E., et al. A handbook of protocols for standardised and easy measurement of plant functional traits worldwide // Australian Journal of Botany. 2003. Vol. 51. P. 335–380.
  30. Pérez-Harguindeguy N., Diaz S., Garnier E. et al. New handbook for standardised measurement of plant functional traits worldwide // Australian Journal of Botany. 2013. Vol. 61, iss. 3. P. 167–234. doi: 10.1071/bt12225.
  31. de la Riva E.G., Villar R., Perez-Ramos I.M., Quero J.L., Matías L., Poorter L., Maranon T. Relationships between leaf mass per area and nutrient concentrations in 98 Mediterranean woody species are determined by phylogeny, habitat and leaf habit // Trees. 2018. Vol. 32. P. 497–510. doi: 10.1007/s00468-017-1646-z.
  32. Liu J., Zeng D., Fan Zh., Pepper D., Chen G., Zhong L. Leaf traits indicate survival strategies among 42 dominant plant species in a dry, sandy habitat, China // Frontiers of Biology in China. 2009. Vol. 4. P. 477–485. doi: 10.1007/s11515-009-0034-5.
  33. E-Vojtko A., Balogh N., Deak B., et al. Leaf trait records of vascular plant species in the Pannonian flora with special focus on endemics and rarities // Folia Geobotanica. 2020. Vol. 55. P. 73–79. doi: 10.1007/s12224-020-09363-7.
  34. Kattge J., Díaz S., Lavorel S., et al. TRY – a global database of plant traits // Global Change Biology. 2011. Vol. 17, iss. 9. P. 2905–2935. doi: 10.1111/j.1365-2486.2011.02451.x.
  35. Васфилов С.П. Анализ причин изменчивости отношения сухой массы листа к его площади у растений // Журнал общей биологии. 2011. Т. 72, № 6. С. 436–454.
  36. Wright I.J., Reich P.B., Westoby M., et al. The worldwide leaf economics spectrum // Nature. 2004. Vol. 428. P. 821–827. doi: 10.1038/nature02403.
  37. Петрова А.Б., Трубников А.М., Янков Н.В. Влияние комплекса погодных условий различных лет вегетации на метаболические особенности зрелых листьев древесных растений // Научная жизнь. 2016. № 12. С. 101–108.
  38. McKown A.D., Guy R.D., Shofiul Azam M., Drewes E.C., Quamme L.K. Seasonality and phenology alter functional leaf traits // Oecologia. 2013. Vol. 172. P. 653–665. doi: 10.1007/s00442-012-2531-5.
  39. Qin J., Shangguan Z., Xi W. Seasonal variations of leaf traits and drought adaptation strategies of four common woody species in South Texas, USA // Journal of Forestry Research. 2019. Vol. 30, iss. 5. P. 1715–1725. doi: 10.1007/s11676-018-0742-2.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1 – Features of the distribution of leaf apparatus indicators in groups of varieties of various fruit Rosaceae: leaf area and total water content of the leaf blade

Download (272KB)
3. Figure 2 – Features of the distribution of leaf apparatus indicators in groups of varieties of various fruit Rosaceae: total water content and ash content of leaf blades

Download (307KB)
4. Figure 3 – Features of the distribution of leaf apparatus indicators in groups of varieties of various fruit Rosaceae: indicators of mass per unit area (LMA) and the content of photosynthetic pigments per unit leaf area

Download (358KB)

Copyright (c) 2023 Kavelenova L.M., Petrova A.B., Yankov N.V., Antipenko M.I., Minin A.N.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».