Identification of Semi-Sibs Progeny of Elite Pedunculate Oak Trees in Tambov Region Using the Geometric Morphometry Methods

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The geometric morphometry of leaf blades was evaluated for five families under the conditions of the Kirsanovsky forestry in the Tambov region based on 17 indicators that reflect metric and structural characteristics. A comprehensive assessment of correlations in all groups revealed a direct relationship between indicators that determine morphological features of leaves. Considering the signs that characterise the length and width of blades, it should be noted that a change in any feature alters the configuration of the whole leaf, necessitating the use of a set of important features rather than a single one. Among these features, LSP, LB2-LB6, and WCB2-WCB6 are the most informative. Values that imply measurements in degrees are unable to produce statistically significant results, so the angle of deviation of blade veins of different orders is not practical for use as an indicator for evaluating intra- and inter-family variability. The main contribution to the total dispersion (80%) is made by the blades of the fifth, sixth, and seventh orders.

About the authors

E. E. Kulakov

All-Russian Scientific Research Institute of Forest Genetics and Biotechnology

Email: evgenyykulakov@yandex.ru
105 Lomonosova str., Voronezh, 394087, Russia

A. S. Bushueva

All-Russian Scientific Research Institute of Forest Genetics and Biotechnology

Author for correspondence.
Email: evgenyykulakov@yandex.ru
105 Lomonosova str., Voronezh, 394087, Russia

References

  1. Apostol E.N, Curtu A.L., Daia L.M., Apostol B., Dinu C.G., Şofletea N., Leaf morphological variability and intraspecific taxonomic units for pedunculate oak and grayish oak (genus Quercus L., series Pedunculatae Schwz.) in Southern Carpathian Region (Romania), Science of the Total Environment, 2017, Vol. 609, pp. 497—505.
  2. Baranov S.G., Ispol’zovanie Prokrustova dispersinnogo analiza pri issledovanii asimmetrii listovykh plastin duba chereshchatogo (The use of Procrustean analysis of variance in investigating the asymmetry of English oak sheet plates), Ekologiya i promyshlennost’ Rossii, 2015, Vol. 19, No. 10, pp. 57—61.
  3. Batos B., Miljkovic D., Perovic M., Orlovic S., Morphological variability of Quercus robur L. leaf in Serbia, Genetica, 2016, Vol. 49, No. 2, pp. 529—541.
  4. Bews J.W., Studies in the ecological evolution of the Angiosperms, New Phytologist, 1927, Vol. 26, No. 4, pp. 51—62.
  5. Butnik A.A., Napravlenie evolyutsii listovykh struktur v semeystve Chenopodiaceae (Direction of leaf structure evolution in Chenopodiaceae family), In: Morfologicheskaya evolyutsiya vysshikh rastenii (Morphological evolution of higher plants), Moscow: Nauka, 1981, pp. 17—19.
  6. Desmond S.C., Garner M., Flannery S., Whittemore A., Hipp. A.L., Leaf shape and size variation in bur oaks: an empirical study and simulation of sampling strategies, American Journal of Botany, 2021, Vol. 108, No. 8, pp. 1540—1554.
  7. Golyshova M.D., Gipoderma v embrional’nom i vzroslom liste i znachenie etogo priznaka pri reshenii nekotorykh voprosov evolyutsii i sistematiki v sem. Salicaceae i drugikh taksonakh (The hypodermis of embryonal and adult leaves and the importance of this character in some problems of evolution and taxonomy in the family Salicaceae and other taxa), Byulleten’ MOIP, 1973, Vol. 78, No. 4, pp. 93—106.
  8. Hickey L.J., Classification on the architecture of Dicotyledonous leaves, American Journal of Botany, 1973, Vol. 60, No. 1, pp. 17—33.
  9. Klingenberg C.P., MorphoJ: an integrated software package for geometric morphometrics, Molecular Ecology Resources, 2011, Vol. 11, pp. 353—357.
  10. Klingenberg C.P., Novelty and “homology-free” morphometrics: What’s in a name?, Evolutionary Biology, 2008, Vol. 35, pp. 186—190.
  11. Kostrikin V.A., Kryukova S.A., Kulakov E.E., Dorokhina T.I., Fenotipicheskaya izmenchivost’ duba chereshchatogo v sem’yakh plyusovykh derev’ev (Phenotypic variability of pedunculate oak in plus tree families), In: FGBNU “VNIILGISbiotekh” — Nauka i praktika (Russian Research Institute of Forest Genetics, Breeding and Biotechnology: Science and Practice), Moscow: Pero, 2021, pp. 106—112.
  12. Kulikov G.V., Kserofil’naya i kriofil’naya napravlennost’ v vozmozhnoi evolyutsii vechnozelenykh i listopadnykh rastenii (Xerophytic and cryophytic trends in possible evolution of evergreen and deciduous plants), In: Filogeniya vysshikh rastenii (Phylogeny of higher plants), Moscow: Nauka, 1982, pp. 79—81.
  13. Maslova N.P., Karasev E.V., Xu S.L., Spicer R.A., Liu X.Y., Kodrul T.M., Spicer T.E.V., Jin J.H., Variations in morphological and epidermal features of shade and sun leaves of two species: Quercus bambusifolia and Q. myrsinifolia, American Journal of Botany, Vol. 108, No. 8, pp. 1441—1463.
  14. Metcalfe C.R., Chalk L., Anatomy of the dicotyledons, Oxford, 1960, Vol. 2, 115 р.
  15. Qi M., Du F.K., Guo F., Yin K., Tang J., Species identification through deep learning and geometrical morphology in oaks (Quercus spp.): Pros and cons, Ecology and Evolution, 2002, Vol. 14, No. 2, pp. 1—12.
  16. Shirnin V.K., Kostrikin V.A., Shirnina L.V., Blagodarova T.A., Kryukova S.A., Tselikov M.E., Ob”ekty selektsionnogo semenovodstva duba v TsChR (Objects of selection seed production of oak in Central Black Earth Region), Voronezh: Poligraficheskie resheniya, 2018, 194 p.
  17. Su W., Song Y.G., Qi M., Du F.K., Leaf morphological characteristics of section Quercus based on geometric morphometric analysis, Ying Yong Sheng Tai Xue Bao, 2021, Vol. 32, No. 7, pp. 2309—2315.
  18. Zhuykova T.V., Meling E.V., Popova A.S., Gruppovaya izmenchivost’ morfologicheskikh priznakov lista Betula pendula Roth (Betulaceae, Magnoliópsida) v gradientakh pogodnykh uslovii i tekhnogennoi transformatsii pochv (Group variability of the morphological features of the leaf of Betula pendula Roth (Betulaceae, Magnoliópsida) in the gradient of weather conditions and technogenic soil transformation), Povolzhskii ekologicheskii zhurnal, 2023, No. 1, pp. 37—57.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

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».