Evaluation of strawberry varieties by the soluble solids content in the forest-steppe of the Novosibirsk Ob region

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This article presents the assessment of 38 single-fruiting strawberry cultivars for the soluble solids content (SSC) in the conditions of the forest-steppe of the Novosibirsk Ob region. Experiments were carried out on plantings in 2016, 2018 for two cultivation cycles; the soil cover was represented by gray forest soils; irrigation and pesticide were not used. The years of the study 2018—2020 were distinguished by contrasting indicators of moisture availability and air temperature during the periods of crop formation. SSC was determined in a field laboratory using a refractometer “RI3”, the results were expressed in percentages. Berries without defects were analyzed at the peak of their ripeness, which was evaluated visually by the characteristic color of the fruit surface and the longitudinal section. The best indicator for the harvest period was used for a two-factor variance analysis (ANOVA). The cultivars of the collection were grouped according to their adaptability to local conditions: 1: the most adaptable; 2: less adaptable, including poorly studied samples. The SSC for three years was determined ≥ 10.0% in all the studied cultivars and ≥ 12 % in 71% of cultivars. The ANOVA results for the first group of cultivars showed that the variability of the studied trait was more influenced by the genotype factor (48.7—75.9%), its effect was insignificant (p = 0.138) when comparing the data obtained in the years (2018, 2020) with contrasting weather conditions, while the degree of the influence of weather conditions of the year was 21.8% (p = 0.001). Such cultivars as Anastasia (10.2—12.5%), Lutovskaya (10.5—12.6%); Tanyusha (11.0—12.5%); Elsanta (11.3—13.0%) and Honeoye (12.6—15.2%) showed consistently high indicators (V < 10%) for three years. The ANOVA results for group 2 found significant influences of both factors: "genotype" 60.3% (p = 0.038) and ”year” 12.6% (p = 0.014). The cultivars in the 2nd group were distributed according to the data for two years: Bersenevskaya (10.23—10.94%), Kokinskaya Zarya (11.49—12.40%) and Sadovospasskaya (11.39—12.23%) as the most stable cultivars (LSD05 = 1.01%); Gigantella, Corona and Vima Xima had the SSC > 12.0%; Vima Kimberly corresponded to both parameters (13.70—14.36%).

Full Text

Введение

Земляника садовая (Fragaria × ananassa) является одной из популярных ягодных культур в садах Сибири (Стольникова, 2014). В Новосибирской области ее характеризуют стратегической культурой за высокую степень эффективности производства и востребованности (Белых, и др., 2016). Богатый витаминный набор, содержащийся в ягодах земляники, делает потребление свежих ягод за короткий сезон плодоношения земляники прекрасным профилактическим мероприятием для здоровья населения Сибири (Золотарева и др., 2003).

Одним из критериев предпочтений потребителей считается вкус ягод с преобладанием сладости, уровень которой можно определить по содержанию РСВ, так как этот признак отличается высокой взаимосвязью с содержанием сахаров в ягодах (Зубов, 2004; Jouquand, et al., 2008; Причко и др., 2011; Krüger, et al., 2012; Pereira da Silva, 2017; Di Vittori, et al., 2018). Положительные корреляции содержания РСВ установлены: с величиной сахарокислотного индекса и содержанием аскорбиновой кислоты (Зубкова и др., 2020); с содержанием фосфора в ягодах земляники (Cao, 2015). Показатель используют также: для прогнозирования сроков сбора ягод (Mazzoni et al., 2020), выявления параметров, определяющих твердость тканей мякоти, для построения прогностических моделей качества земляники (Xie et al., 2021; Zushi et al., 2023).

Общепризнанным фактом является зависимость накопления РСВ в ягодах земляники от генотипа и окружающей среды (Capocasa et al., 2008 Andronova, 2018), но значимость влияния того или иного фактора на разнообразие полученных данных оценивается в разной степени.

Не смотря на широкий спектр исследований по землянике, проведенных в Новосибирской области, литературных данных по содержанию РСВ по сортам практически нет. Ориентиром остаются: районированный сорт Фестивальная – 10,9% и местный сорт Бердский рубин 9,8% (Золотарева и др., 2003). Для расширения объема информационной базы по сортам земляники и реализации селекционной программы была поставлена цель: провести сравнительную оценку коллекционных сортов земляники садовой короткого светового дня по накоплению РСВ в условиях лесостепи Новосибирского Приобья.

Материалы и методы

Исследования выполнены в 2018…2020 гг. на базе Сибирского научно-исследовательского института растениеводства и селекции – филиал института цитологии и генетики СО РАН. Объектами исследований являлись ягоды 38 помологических сортов земляники садовой российской и зарубежной селекции (таблица 1), семь из которых районированы (р) по 1 зоне садоводства «Новосибирская» Новосибирской области: Анастасия, Первоклассница, Солнечная полянка, Фестивальная, Фея, Юния смайдс, Elsanta (Сортовое районирование…, 2022).

 

Таблица 1 – Коллекционные опыты земляники садовой (п. Мичуринский, Новосибирский район, Новосибирская область)

Опыт

Год посадки

Группа

Сорт

А

2016

1

Анастасия (р) Альфа, Бердский рубин, Даренка, Десна, Кокинская ранняя, Лафаня, Лутовская Орлец Первоклассница (р), Розана, Танюша, Фейерверк, Фестивальная (р), Фестивальная ромашка, Фея (р), Юния Смайдс (р) Asia, Cardinal, Elsanta (р), Gigantella, Honeoye, Lord, Maria, Vima Zanta

Б1

2018

Б2

2018

2

Александрина, Берсеневская, Русич, Садовоспасская, Солнечная полянка (р), Царица, Alba, Clery, Corona, , Onda, Vicoda, Vima Kimberly, Vima Xima

 

Коллекционные опыты заложены по 30…60 растений на делянке: опыт А в августе 2016 года укорененными розетками того же года (в связи с переносом коллекции); опыт Б в мае 2018 года однолетними растениями. Опыты А и Б1 были представлены сортами наиболее адаптированными к местным условиям (группа 1). Вторая группа (опыт Б2) объединяла сорта: менее устойчивые к стресс-факторам и новые в коллекции: Александрина, Кокинская заря, Русич, Солнечная полянка (р), Царица (таблица 1).

Участок сортоизучения земляники располагался на участке площадью 8 га, окруженном защитной полосой из берез, тополей (п. Мичуринский, Новосибирского района, Новосибирской области). Участок представлен серыми лесными почвами с рН = 5,79 и содержанием в пахотном горизонте (25 см): гумуса 2,5%; фосфора и калия по Чирикову 50,0 мг/100г и 25,95 мг/100г, соответственно. Агротехника: предшественник – черный пар, на делянках ручная обработка почвы, полив отсутствовал, пестициды не использовались для поддержания естественного фона и экологии вблизи жилых строений.

Годы исследований 2018…2020 отличались контрастными показателями по влагообеспеченности и температуре воздуха в период апрель – июль (таблица 2). В 2018 году в мае отмечены среднесуточная температура месяца +7,0°C (самый холодный май за последние 50 лет) и осадки на 137% выше нормы. В 2020 г. наблюдалось редкое сочетание – теплые апрель (+8,2°С) и май (+15,5°С) с количеством осадков выше нормы на 58%. Возвратные заморозки на опытном участке в данные годы не зарегистрированы.

 

Таблица 2 – Метеорологические условия за апрель – июль 2018…2020 гг. (по данным агрометеостанции «Огурцово» пос. Элитный).

Год

Апрель

Май

Июнь

Июль

Среднесуточная температура воздуха, °С

2018

3,3

7,0

19,1

18,5

2019

3,8

10,9

16,4

19,2

2020

8,2

15,5

16,6

19,7

Норма

2,3

11,8

17,1

19,4

Количество осадков, мм

2018

21,8

80,5

70,2

64,6

2019

12,0

43,2

25,2

98,0

2020

8,0

53,7

23,8

84,9

Норма

27,0

34,0

55,0

66,0

 

Содержание РСВ определяли в полевой лаборатории с помощью рефрактометра RL-3 в соответствии с руководством по эксплуатации прибора, результаты выражены в %. Сбор ягод проводили в сухую погоду в утренние часы. Из собранных ягод отбирали ягоды с более интенсивной равномерной окраской поверхности, характерной стадии полной спелости для каждого помологического сорта. Дополнительно оценивалась окраска центральных (продольных) срезов ягоды, при максимально идентичной окрашенности мякоти полученные результаты на 3…5 ягодах были в пределах доверительного интервала при надежности 0,95. Так как изученные сорта различались по продолжительности плодоношения (количество сборов 1…4), при анализе данных рассматривали наилучший показатель сорта за сезон сбора.

Статистическую обработку данных выполняли методом дисперсионного анализа (Блинова, Огольцова, 1999) с помощью программного пакета Microsoft Excel. Ранжирование сортов проводили на основании дисперсионного анализа при статистически значимых различиях (p < 0,05) по факторам «генотип» и «год» с помощью критерия Дункана, сорта сопровождались одинаковыми буквами при незначимом различии по наименьшей существенное разнице (НСР). Все районированные сорта участвовали в общем конкурсе.

В работе использованы: гидротермический коэффициент увлажнения (ГТК) Г.Т. Селянинова; шкала градации уровней изменчивости С.А. Мамаева; обозначения: M – среднее, ±m – ошибка среднего, V – коэффициент варьирования, %.

Результаты и их обсуждение

Метеорологические показатели в периоды формирования урожая 2018…2020 гг. различались по динамике накопления активных температур, равномерности и количеству выпавших осадков, что значительно повлияло на сроки плодоношения земляники (таблица 3) и общее состояние растений.

 

Таблица 3 – Метеорологические условия периода плодоношения земляники 2018…2020 гг.

Показатели

Год

2018

2019

2020

Период плодоношения

02.07…24.07.

25.06…17.07.

10.06…9.07.

Среднесуточная температура (ССТ), °С

19,1

18,3

18,8

Осадки, мм

55,9

76,2

27,4

Количество дождливых суток, сутки

8

6

13

Осадки за сутки, мм

0,3…32,2

0,3…37,0

0,4…11,0

ГТК

1,27

1,73

0,48

 

Период плодоношения в 2018 году был отмечен в поздние сроки 2.07…24.07, ему предшествовал теплый июнь с достаточным увлажнением (ГТК = 1,19), что способствовало активному росту столонов и формированию розеток. Также отмечено поражение болезнями в разной степени на растениях всех сортов; ухудшение общего состояния – у отдельных сортов.

Учет урожая в 2019 году проведен 25.06…17.07 – период с избыточным переувлажнением (ГТК = 1,73) в связи с осадками 76,2 мм на фоне среднесуточной температуры +18,3°С, но с преобладанием сухой погоды, так как отмечено 25% суток с осадками 0,3…37,0 мм.

В 2020 г. наблюдалось хорошее восстановление растений после зимы и ранее начало цветения. Период созревания ягод пришёлся на 11.06…9.07 и отмечен как самый сухой сезон за три года (ГТК = 0,48), при этом 45% составляли сутки с осадками 0,4…11,0 мм.

Высокому накоплению РСВ способствуют обилие тепла в сочетании с хорошей влагообеспеченностью и сухая погода в период созревания ягод (Золотарева и др., 2003; Айтжанова и др., 2013). На данный показатель отрицательно влияют обилие осадков в период созревания и непосредственно предшествующие анализу дожди (Жбанова и др., 2016). Как показали исследования, самые высокие средние показатели отмечены в 2020 г. в группе 1 – 11,75%, в группе 2 – 12,69% (таблица 4).

 

Таблица 4 – Диапазон и степень варьирования содержания РСВ в ягодах, 2018…2020 гг., %

Опыт

Год учета

Min

Max

х¯

V

А

2018

7,32

13,10

10,34

15,9

А

2019

5,72

18,73

11,23

26,4

Б1

2019

7,52

16,53

11,43

22,2

Б1

2020

10,21

13,72

11,75

8,7

Б2

2019

8,56

14,32

11,37

15,6

Б2

2020

9,86

16,40

12,69

14,3

 

Средний и повышенные уровни варьирования признака отмечены в опытах А. и Б1 в 2019 г. 26,4% и 22,2%, соответственно. Самый низкие пределы изменений признака 7,32…13,10% (х = 10,34%; V = 15,9%) отмечены в 2018 году, который характеризовался обилием осадков в период цветения и налива ягод.

Результаты дисперсионных анализов, проведенных попарным сравнением данных по годам и опытам, показал, что доля влияния фактора «генотип» на разнообразие изучаемого признака была велика 48,7…75,9%, но отличалась по уровню значимости 0,002…0,261 (таблица 5).

 

Таблица 5 – Анализ влияния факторов на содержание растворимых сухих веществ в земляники садовой, 2018…2020 гг.

Опыт, год анализа

Источник вариации

Генотип

Год

Погрешность

доля влияния, %

p-значение

доля влияния, %

p-значение

доля влияния, %

Опыт А, 2018…2019 гг.

75,9

0,002

3,5

0,075

20,7

Опыты А, Б1, 2019 г.

72,1

0,017

0,1

0,748

27,8

Опыт Б1, 2019…2020 гг.

56,6

0,261

0,7

0,557

42,6

Опыт А, 2018 г.; опыт Б1 2020 г.

48,7

0,130

21,8

0,001

29,5

Опыт Б2 2019…2020 гг.

63,0

0,038

12,6

0,014

24,4

 

Влияние окружающей среды на разнообразие признака играло существенную роль в двух сравнениях данных: опыта Б2. за 2019…2020 гг. (12,6%; p = 0,014); опытов А за 2018 г. и Б1 за 2020 г. (21,8%; p = 0,001).

Дисперсионный анализ по опыту Б1 за 2019…2020 годы не установил существенных различий по обоим факторам, при этом доля погрешности составляла 42,6%, что могло означать различия генотипических реакций на условия внешней среды.

В тех же средовых условиях, но с другим набором сортов, в опыте Б2 оба фактора имели существенные доли влияния: «генотип» 63,0% (p = 0,038); «год» – 12,6% (p = 0,014).

Дисперсионный анализ данных за 2018 (опыт А) и 2020 (опыт Б1) годы, которые резко контрастировали между собой по условиям вегетационных сезонов, установил влияние на формирование признака: значимое фактора «год» (21,8%; p = 0,001), несущественное – «генотип» (48,7%; p = 0,130).

Сравнение показателей, полученных в 2019 году в опыте: А и Б1, показало существенное генотипическое влияние на разнообразие изученного признака (72,1%; p = 0,017), слабое влияние фактора «год» (0,1%). Доля погрешности составила 27,8%, что возможно вызвано генотипической реакцией на состояние разновозрастных растений.

Общие результаты дисперсионного анализа показали, что для достоверной оценки признака двух лет может быть недостаточно по причинам: низкого уровня варьирования признака по группе при благоприятных условиях накопления РСВ, или схожей генотипической реакцией на негативные гидротермические условия года. Использование разновозрастных посадок на одном участке в качестве повторностей в один год исследований представляет интерес для установления взаимного влияния факторов «генотип × год» на содержание РСВ.

В течение трех лет на стадии полной спелости определены показатели на уровне: ≥ 10,0% у 100% изученных сортов; ≥ 12% – у 71%, что соответствовала современным параметрам качества земляники по содержанию РСВ: в свежих ягодах оно должно быть около или выше 12% (Зубов, 2004), для переработки не менее 10% (Жбанова, Лукъянчук, 2015). В 1 группе сортов (таблица 6) отмечены с диапазоном изменений за три года: выше 10% – 11 сортов (Анастасия (р), Бердский рубин, Даренка, Десна, Лутовская, Орлец, Танюша, Фестивальная ромашка, Elsanta (р), Vima Zanta); выше 12% – 2 сорта (Cardinal, Honeoye).

 

Таблица 6 – Содержание растворимых сухих веществ в ягодах земляники 2018…2020 гг. (группа 1)

Сорт

Опыт А, 2018...2019 гг.

Опыт А, 2019 г.

Опыт Б1, 2019 г.

Опыт А, 2018 г.

Опыт Б1, 2020 г.

Диапазон изменений

M±m, % *

M±m, % **

M±m, % ***

Альфа

10,6±0,08 б…е****

10,0±0,59 б…г

10,8±0,09 л

9,4…10,9

Анастасия (р)

10,5±0,01 б…е

10,3±0,13 б…г

11,5±1,01 г…ж

10,2…12,5

Бердский рубин

10,2±0,02 в…е

12,6±2,38 а…г

11,2±1,10 г…е

10,1…14,9

Даренка

10,4±0,04 б…е

11,6±1,18 а…г

11,1±0,80 е…з

10,3…12,8

Десна

14,0±1,39 а…в

15,0±0,38 аб

11,4±1,16 гд

10,3…15,4

Лафаня

8,8±1,04 г…е

9,6±0,24 вг

9,5±1,74 б

7,8…11,3

Лутовская

11,4±0,08 б…е

10,9±0,49 а…г

11,9±0,64 ж…к

10,5…12,6

Орлец

12,3±2,04 а…г

12,3±2,01 а…г

11,0±0,75 е…и

10,3…14,3

Первоклассница (р)

10,1±1,63 в…е

9,2±0,69 вг

11,0±0,76 е…и

8,5…11,7

Танюша

10,7±0,32 б…е

11,7±0,65 а…г

11,4±1,03 г…е

11,0…12,5

Фейрверк

10,6±0,85 б…е

12,6±1,17 а…г

10,2±0,41 кл

9,8…13,8

Фестивальная (р)

8,6±0,16 г…е

9,6±0,83 вг

9,7±1,26 вг

8,4…10,9

Фестивальная ромашка

10,8±0,44 б…е

13,9±2,65 а…в

11,4±1,01 г…ж

10,4…16,5

Фея (р)

7,8±2,11 де

7,8±2,07 г

11,2±1,26 вг

5,7…12,5

Юния_Смайдс (р)

8,4±0,54 де

8,8±0,19 г

9,6±1,74 б

7,9…11,4

Asia

9,0±0,32 г…е

9,0±0,35 вг

11,0±2,31 а

8,7…13,3

Cardinal

14,2±1,37 аб

15,7±0,19 а

12,6±0,16 л

12,5…15,9

Elsanta (р)

11,6±0,33 б…д

12,1±0,86 а…г

11,6±0,37 кл

11,3…13,0

Honeoye

14,2±1,05 аб

13,9±1,28 а…в

13,4±0,31 кл

12,6…15,2

Lord

7,7±0,41 е

8,6±0,44 г

8,9±1,61 бв

7,3…10,5

Maria

10,0±0,56 г…е

9,0±1,51 вг

10,0±0,56 з…к

7,5…10,5

Vima Zanta

15,4±3,32 а

15,0±3,71 аб

12,5±0,37 кл

11,3…18,7

Примечания: * – ранжирование по фактору «генотип» НСР05 генотип = 3,86%; ** – ранжирование по фактору «генотип» НСР05 генотип = 5,07%; *** – ранжирование по фактору «год» НСР05 год = 0,75%; **** – одинаковыми буквами отмечены сорта, различия между которыми не превышали НСР05

 

В результате ранжирования по содержанию РСВ среди районированного сортимента выделись следующие сорта: Анастасия (10,2…12,5 %) и Elsanta (11,3…13,0 %), последний отмечен как стабильный по годам.

По результатам опыта Б2 было проведено ранжирование сортов по двум параметрам: среднему значению содержания РСВ за два года, где НСР05 генотип = 3,29 %; по разности годовых значений - НСР05 год = 1,01 % (таблица 7).

 

Таблица 7 – Ранжирование сортов земляники по содержанию растворимых сухих веществ в группе 2, 2019…2020 гг.

Сорт

Среднее

за 2 года, %

± ошибка среднего

Ранжирование сортов по фактору

генотип

год

Vima Xima

15,36

±1,04

а

бв

Vima Kimberly

14,03

±0,33

аб

д

Corona

13,60

±1,23

абв

бв

Gigantella

13,33

±0,93

абв

в

Vicoda

12,82

±1,09

абв

бв

Розана

12,48

±1,48

абвг

б

Кокинская ранняя

11,95

±0,46

бвг

гд

Садово-Спасская

11,81

±0,42

бвг

гд

Александрина

11,60

±1,07

бвг

бв

Солнечная полянка (р)

11,59

±1,52

бвг

б

Clery

11,46

±1,10

бвг

бв

Alba

11,10

±2,53

бвг

а

Царица

10,85

±0,88

бвг

вг

Берсеневская

10,59

±0,36

вг

д

Onda

10,59

±0,73

вг

в…д

Русич

9,32

±0,76

г

в…д

 

С наиболее стабильными показателями по годам выделены сорта: Русич (9,3±0,76), Onda (10,59±0,73), Берсеневская (10,59±0,36%), Кокинская заря (11,95±0,46%), Садовоспасская (11,81±0,42%), Vima Kimberly (14,03±0,33%). Содержанием РСВ >12,0% отличались сорта: Розана, Vicoda, Gigantella, Corona, Vima Kimberly, Vima Xima. Районированный сорт Солнечная полянка отмечен высокими показателями, которые не отличались стабильностью по годам (11,59±1,52 %).

Сопоставление литературных и полученных данных по коллекционным сортам показало, что большинство сортов были схожи или близки по показателям (таблица 8).

 

Таблица 8 – Содержания растворимых сухих веществ в ягодах земляники в разных регионах, %

Сорт

Город

Краснодар

(Причко и др., 2011; Причко и др., 2021)

Орел

(Зубкова и др., 2020)

Жезказган

(Андрианова и др., 2016)

Кокино

(Айтжанова и др., 2013; Андронова, 2018)

Самара

(Антипенко, 2010)

Новосибирск

Alba (НФ 311)

8,2…9,4

9,5

8,8…10,4

-

-

8,6...13,6

Asia

10,2

-

-

-

--

8,7...13,8

Clery

8,6…9,2

10,4

10,2…10,3

7,7…11,0

-

10,4...12,6

Corona

7,0

-

-

7,0…11,5

-

12,4...14,8

Honeoye

9,0…9,7

10,8

-

-

11,3

12,6...15,2

Cardinal

7,4

-

-

-

-

12,5...15,9

Elsanta

8,4…8,5

-

-

-

-

11,3...13,0

Lord

-

-

-

6,0…11,0

12,2

7,3...10,5

Onda

9,0

-

-

-

-

9,9…11,3

Vima Kimberly

-

9,8

-

-

-

13,7...14,4

Vima Zanta

-

10,7

-

7,5…9,2

-

11,3...18,7

Альфа

-

9,6

-

6,0…10,1

10,5

9,4...10,9

Анастасия

-

-

10,1…11,3

6,7...8,3

-

10,2...12,5

Даренка

-

-

7,9…12,9

-

9,1

10,3…12,8

Кокинская заря

-

-

-

7,0…10,2

-

11,5...12,4

Орлец

-

-

8,4…12,8

-

-

10,3...14,3

Первоклассница

-

-

7,2…8,7

-

-

8,5...11,7

Русич

-

10,0

-

7,0…9,0

10,6

8,6...10,1

Солнечная полянка

-

-

7,9…8,8

-

-

10,1...13,1

Фейерверк

-

-

-

-

12,8

9,8…13,8

Фестивальная

-

-

-

7,9…10,0

14,0

8,4...10,9

Фестивальная ромашка

-

-

-

6,0…9,0

-

10,4...16,5

Фея

-

-

-

-

12,0

5,7…12,5

Царица

-

8,9

10,4…12,7

8,1…10,0

-

10,0...11,7

 

Различия по содержанию РСВ проявились по сортам нидерландской селекции: Elsanta, Vima Kimberly, Vima Zanta и американской селекции: Honeoye, Cardinal, что можно объяснить положительным влиянием на накопление сахаров и РСВ у отдельных сортов земляники культивирования их в широтах с более низкими температурами (Мартынова, 2011; Krüger et al. 2012; Жбанова и др., 2015). Также на более высокие результаты, полученные в условиях опыта, мог повлиять отбор ягод для анализа на пике их спелости. Как было определено ранее на примере сорта Elsanta, что среди ягод, собранных на стадии потребительской спелости, ягоды с наиболее интенсивной окраской поверхности и мякоти имели максимальное содержания РСВ, равное в 2018 г. (2019 г.) 12,1 % (12,6), при этом среднее значение по сорту было равно 9,9 % (11,3) (Кузьмина, Кузьмин, 2020).

Коллекционные сорта земляники отличались различными сроками созревания и длительностью плодоношения, поэтому возможно дата проведения анализов не всегда совпадала с оптимальными погодными условиями для определения потенциального содержания РСВ. Тем не менее, существенная роль генотипического фактора на содержание РСВ выявлена именно в годы с неблагоприятными факторами (избыток влаги, ливневые дожди), а также в опытах с сортами с разной степенью адаптации к местным условиям. Изучение данного показателя в коллекциях будет целесообразно для выявления предельных значений признака в условиях природных стресс факторов на этапе интродукции.

Выводы

Содержание РСВ в ягодах в коллекции изменялась в пределах 5,7…18,7%. Наиболее благоприятные погодные условия для накопления РСВ сложились для большинства сортов в 2020 году с минимальным количеством осадков в период плодоношения.

Разнообразие изученного признака в коллекции на 48,7…75,9% было обусловлено влиянием генотипа и на 0,1…21,8% погодными факторами.

Для дальнейших исследований содержания РСВ предложены в качестве контроля районированные по Новосибирской области сорта: Анастасия и Elsanta, за стабильно высокие показатели, отвечающие современным требованиям к ягодам земляники.

В качестве источников высокого содержания РСВ в ягодах выделены сорта: Кокинская заря, Cardinal, Corona, Elsanta, Gigantella, Honeoye, Vima Kimberly, Vima Xima, Vima Zanta.

Благодарности

Работа поддержана бюджетным проектом ИЦиГ СО РАН FWNR-2022-0018.

This work was supported by IC&G budget project FWNR-2022-0018.

Конфликт интересов

Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.

×

About the authors

Arina А. Kuzmina

SibRIPP&B – Branch of ICG SBRAS

Author for correspondence.
Email: kuzmina@bionet.nsc.ru

PhD in Agriculture, Associate Professor, leading researcher in plant gene pool laboratory

Russian Federation, C-100 st., 21, Krasnoobsk, Novosibirsk oblast

References

  1. Aitzhanova, S.D., Andronova, N.V., & Nikulin, A.F. (2013). Assessment of the initial forms of garden strawberries by biochemical and marketability indicators of berries. Vestnik of the Bryansk state agricultural academy, 1, 18-21. EDN: TGZMVB (In Russian, English abstract).
  2. Andrianova, N.G. Sirotina, T.O., Bimurzina, G.S., & Likhacheva, T.V. (2016). Berry quality of strawberry varieties in Zhezkazgan botanical garden. Pomiculture and small fruits culture in Russia, 47, 25-30. EDN: XCRJTJ (In Russian, English abstract).
  3. Andronova, N.V. (2018). Biochemical evaluation of caltivars and selections of garden strawberry on the content in fruits of soluble dry substances and sugars in the conditions of the South-West part of Non-black soil zone. In Konyaev readings: proc. sci. conf. (pp. 158-161), Yekaterinburg: Ural State Agrarian University. EDN: YRMAVN (In Russian).
  4. Antipenko, M.I. (2010). Initial forms of strawberries for breeding for high productivity in the Middle Volga region (Agri. Sci. Cand. Thesis). Moscow. EDN: QHHRUR (In Russian).
  5. Belykh, A.M., Nakonechnaya, O.A., Kuzmina, A.A., & Kaisidi, V.V. (2016). Ways to increase the efficiency of horticulture production in specialized organizations of the Novosibirsk region. Novosibirsk. EDN: YFXNBN (In Russian).
  6. Blinova, E.E. & Ogoltsova, T.P. (1999). Dispersion analysis. In In E.N. Sedov & T.P. Ogoltsova (Eds.), Program and methods of variety investigation of fruit, berry and nut crops (pp. 545-570). Orel: VNIISPK. EDN: YHAQIT (In Russian).
  7. Zhbanova, Y.V. (2011). Variability of the chemical composition of strawberry fruits in the conditions of the CCR. Pomiculture and small fruits culture in Russia, 28, 201-207. EDN: NYNFEF (In Russian).
  8. Zhbanova, Y.V., & Lukyanchuk, I.V. (2015). The marketability-&-consumer and technological features of berries of perspective varieties of strawberry. Austrian journal of technical and natural sciences, 1-2, 84-86. EDN: VQDZBD (In Russian, English abstract).
  9. Zhbanova, Ye.V., Lukyanchuk, I.V., & Pak, N.A. (2016). Evaluation of strawberry selected forms for soluble solids content in fruit. Pomiculture and small fruits culture in Russia, 45, 72-76. EDN: TXSNJJ (In Russian).
  10. Zolotareva, A.M., Belykh, A.M., T.F. Chirkina, T.F., & Kuzmina, A.A. (2004). Fruit raw material of the Siberian garden and its nutritional value. Novosibirsk. EDN: DWEEUS (In Russian).
  11. Zubkova, M.I., Makarkina, M.A., & Knyazev, S.D. (2020). Strawberry assessment for biochemical and organoleptic features of berries in the Orel region. Bulletin of agrarian science, 4, 9-15. https://doi.org/10.17238/issn2587-666X.2020.4.9. EDN: VKZIQI (In Russian, English abstract).
  12. Zubov, A.A. (2004). Theoretical foundations of strawberry breeding. Michurinsk: VNIIGiSPR I.V. Michurin. EDN: QKVXSB (In Russian).
  13. Kuzmina, A.А., & Kuzmin, A.А.V. (2020). Evaluation of uniformity of strawberry fruit ripening using a refractometer. In Plant gene pool and breeding: proc. sci. conf. (pp. 57-60). Novosibirsk. https://doi.org/10.18699/GPB2020-91. EDN: WKZEXI (In Russian, English abstract).
  14. Martynova, A.A. (2011) Ecological and biological features of Fragaria × ananassa Duch. in the conditions of the North (on the example of the Murmansk region). (Biol. Sci. Cand. Thesis). Petrozavodsk. EDN: ZODYXP (In Russian).
  15. Prichko, T.G., Droficheva, N.V., Smelik, T.L., & Karpushina, M.V. (2021). Nutrients of fresh strawberries and products of its processing taking into account varietal characteristics. Problems of nutrition, 90(2), 117-127. https://doi.org/10.33029/0042-8833-2021-90-2-117-127 EDN: KUDGYM (In Russian, English abstract).
  16. Prichko, T.G., Yakovenko, V.V., & Germanova, M.G. (2011). Varietal differences in the chemical composition of strawberries of the Krasnodar region. Pomiculture and small fruits culture in Russia, 27, 209-219. EDN: NXNUDR (In Russian).
  17. Anonymous (2022). Varietal zoning of agricultural crops in the Novosibirsk region for 2022. Novosibirsk. (In Russian).
  18. Stolnikova, N.P. (2014). Strawberry culture in Western Siberia. Barnaul: IP Kolmogorova I.A. (In Russian).
  19. Cao, F., Guan, C., Dai, H., Li, X., & Zhang, Z. (2015). Soluble solids content is positively correlated with phosphorus content in ripening strawberry fruits. Scientia Horticulturae, 195, 183-187. https://doi.org/10.1016/j.scienta.2015.09.018
  20. Capocasa, F., Scalzo, J., Mezzetti, B., & Battino, M. (2008). Combining quality and antioxidant attributes in the strawberry: The role of genotype. Food Chemistry, 111(4), 872-878. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2008.04.068
  21. Di Vittori, L., Mazzoni, L., & Battino, M. (2018). Pre-harvest factors influencing the quality of berries. Scientia Horticulturae, 233, 310-322. https://doi.org/10.1016/j.scienta.2018.01.058
  22. Ikegaya, A., Toyoizumi, T., Ohba, S., Teruko, N., Tomoaki, K., Seiko, I., & Eiko, A. (2019). Effects of distribution of sugars and organic acids on the taste of strawberries. Food Science & Nutrition, 7, 2419-2426. https://doi.org/10.1002/fsn3.1109
  23. Jouquand, С., Chandler, С., Plotto, А., & Goodner, К. (2008). A Sensory and Chemical Analysis of Fresh Strawberries Over Harvest Dates and Seasons Reveals Factors That Affect Eating Quality. American Society for Horticultural Science, 133(6). 859-867. https://doi.org/10.21273/JASHS.133.6.859
  24. Krüger, E., Josuttis, M., Nestby, R., Toldam-Andersen, T.B., Carlen, C., & Mezzetti, B. (2012). Influence of growing conditions at different latitudes of Europe on strawberry growth performance, yield and quality. J. Berry Res, 2, 143-157. https://doi.org/10.3233/JBR-2012-036
  25. Mazzoni, L., Di Vittori, L., Balducci, F., Forbes-Hernandez, T.Y., Giampieri, F., Battino, M., Mezzetti, B., & Capocasa, F. (2020). Sensorial and nutritional quality of inter and intra-Specific strawberry genotypes selected in resilient conditions. Scientia Horticulturae, 261, 1-6. https://doi.org/10.1016/j.scienta.2019.108945
  26. Pereira da Silva, F. I. (2017). Strawberry taste assessment during shelf life. (Report / Wageningen Food & Biobased Research; No. 1776). Wageningen Food & Biobased Research. https://doi.org/10.18174/503222
  27. Xie, D., Liu, D., & Guo, W. (2021). Relationship of the optical properties with soluble solids content and moisture content of strawberry during ripening. Postharvest Biology and Technology, 179(3),111569. https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.2021.111569
  28. Zushi, K., Yamamoto, M., Matsuura, M., Tsutsuki, K., Yonehana, A., Imamura, R., Takahashi, H., & Kirimura, M. (2023) Tissue-dependent seasonal variation and predictive models of strawberry firmness. Scientia Horticulturae, 307, 111535. https://doi.org/10.1016/j.scienta.2022.111535

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 Russian Research Institute of Fruit Crop Breeding

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».