Promising varieties of sour cherry Prunus cerasus L. with a complex of fruit quality traits for growing in the southern Russia

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Southern assortment of cherries does not quite meet the modern requirements of production. Many varieties are low-productive, not resistant to cherry leaf spot ( Coccomyces hiemalis ) and moniliosis ( Monilia cinerea ), small-fruited, with low taste qualities. However, new varieties have been created that have not been studied by the complex of consumer and commodity qualities of fruits. Thus, evaluation of new varieties for these traits is relevant. The aim of the research was to evaluate cherry varieties of different origin for commodity, biochemical, and consumer qualities of fruits. The research was carried out in the Kuban horticultural zone of the Krasnodar territory. Objects of the research were 9 varieties of sour cherry trees. Field and laboratory studies were conducted according to ‘Program and methodology of varietal study of fruit, berry and nut crops’ (1999), ‘Methodological instructions on chemical and technological variety testing of vegetable, fruit and berry crops for canning industry’ (1993). Statistical analysis was carried out according to B.A. Dospekhov (2014) and G.F. Lakin (1990). It was found that the average fruit weight of cherry varieties varied not significantly - from 2.72 to 6.45 g, which was confirmed by the coefficient of variation (23.3 %). Indicators of maximum and minimum fruit weight varied significantly in varieties, coefficients of variation were 27.2 and 29.7 %, respectively. The following cherry varieties with large fruits were identified: Timati, Igrushka, Duk Ivanovna, Duk Khodosa, Prizvaniya and Svetlaya. were distinguished. Cherry varieties with high sugar content in fruits were as follows: Feyа, Dzhusi Frut and Igrushka. Feyа, Duk Khodosa, Prizvanie, Svetlaya and Dzhusi Frut had fruits with low acidity; Feyа, Dzhusi Frut and Igrushka fruits were characterized by high content of soluble solids in fruits. Feyа, Igrushka and Duk Khodosa fruits had the highest content of vitamin C; Igrushka, Duk Khodosa, Prizvanie, Svetlaya and Dzhusi Frut were rich in Vitamin P; Duk Khodosa, Prizvanie, Dzhusi Frut and Duk Ivanovna had the largest anthocyanin content. Therefore, Igrushka and Duk Khodosa cherry varieties are recommended for growing in the southern Russia and breeding for improvement of fruit quality.

About the authors

Rimma Sh. Zaremuk

North Caucasian Regional Research Institute of Horticulture and Viticulture

Email: zaremuk_rimma@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0298-0914

Doctor of Agricultural Sciences, Chief Scientific Associate, Head of the Laboratory of Selection and Variety Study of Stone Fruit Crops

39, 40th anniversary of Victory st., Krasnodar, 350901, Russian Federation

Tatiana A. Kopnina

North Caucasian Regional Research Institute of Horticulture and Viticulture

Author for correspondence.
Email: tatjanakopnina@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0003-3456-1597

Candidate of Agricultural Sciences, Researcher, Laboratory of Selection and Varietal Study of Stone Fruit Crops

39, 40th anniversary of Victory st., Krasnodar, 350901, Russian Federation

References

  1. Yushev AA, Orlova SY. Cherries of Russia. Izvestiya Saint-Petersburg State Agrarian University. 2020;(58):39—45. (In Russ.). doi: 10.24411/2078-1318-2020-11039
  2. Veniaminov AN. Vishnya [Cherry]. Moscow: Selkhozgiz publ.; 1936. (In Russ.).
  3. Dolya YA. New cherries varieties for creation of productive plantations of the Krasnodar region. Fruit growing and viticulture of South Russia. 2013;(21):54—61. (In Russ.).
  4. Schuster M, Schreiber H. Genome investigation in sour cherry, P. cerasus L. Acta Horticulturae. 2000; 538:375—379. doi: 10.17660/ActaHortic.2000.538.66
  5. Tavaud M, Zanetto A, David JL, Laigret F, Dirlewanger E. Genetic relationships between diploid and allotetraploid cherry species (Prunus avium, Prunus × gondouinii and Prunus cerasus). Heredity. 2004;93(6):631— 638. doi: 10.1038/sj.hdy.6800589
  6. Schuster M, Grafe C, Hoberg E, Schütze W. Interspecific Hybridization in Sweet and Sour Cherry Breeding. Acta Horticulturae. 2013;976:79—86. doi: 10.17660/ActaHortic.2013.976.7
  7. Kolesnikova AF. Selektsiya vishni obyknovennoi v proshlom i nastoyashchem [Selection of common cherry in the past and present]. Orel: OGU publ.; 2014. (In Russ.).
  8. Morozova NG, Simonov VS. New varieties stone fruits derived in FGBNU VSTISP. Selection and variety breeding of garden crops. 2019;6(2):79—83. (In Russ.).
  9. Govorushchenko SA. Optimizatsiya sortimenta vishni v usloviyakh Krasnodarskogo kraya [Optimization of cherry assortment in the conditions of the Krasnodar region]. Krasnodar; 2009. (In Russ.).
  10. Siddiq M, Iezzoni A, Khan A, Breen P, Sebolt AM, Dolan KD, Ravi R. Characterization of New Tart Cherry (Prunus cerasus L.): Selections Based on Fruit Quality, Total Anthocyanins, and Antioxidant Capacity. International Journal of Food Properties. 2011;14(2):471—480. doi: 10.1080/10942910903277697
  11. Sedov EN. (ed.) Pomologiya. Tom III. Kotochkovye kul’tury [Pomology. Volume III. Kotochkovye cultures]. Orel: VNIISPK publ.; 2008. (In Russ.).
  12. Levgerova NS, Gigadlo EN. Chemical and technological properties of fruit of modern cherry assortment (А review). Vavilov journal of genetics and breeding. 2009;13(4):794—810. (In Russ.).
  13. Bykova TO, Makarova NV, Demenina LG. Comparative analysis of fruits of sour cherry and downy cherry. Sel’’skokhozyaistvennye nauki i agropromyshlennyi kompleks na rubezhe vekov. 2016;(16):61—64. (In Russ.).
  14. Dolya YA, Zaremuk RS. Formation of the potential yield capacity of cherry ordinary varieties. Scientific publications of NCRRIH&V. 2019;23:65—69. (In Russ.). doi: 10.30679/2587-9847-2019-23-65-69
  15. Fomenko TG, Popova VP, Pestova NG, Chernikov EA. Spatial heterogeneity of soils in garden cenoses at the local application of fertilizers and water reclamation. Agrohimia. 2015;(2):13—22. (In Russ.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 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».