Relationships of Fruit Characteristics of Rosehips (Rosa canina L.) Grown in Bolu City Center

Öz

Rosehip (Rosa spp.) is one of the most used non-wood forest products. It is an essential source of antioxidants and vitamin C besides having a wide range of uses in folk medicine and the marmalade industry. Therefore, for many years, researchers have made efforts to find the superior genotypes of this fruit. In previous studies, classical breeding methods were used in the evaluation of the data and more modernist approaches were given little attention. In this study, fruit characteristics and their relationships of rosehip genotypes growing in Bolu city center were determined by using more modernist analysis methods (Clustering, PCA) and correlation analysis. As a result of the study, while fruit weight was positively correlated with fruit size, it had a negative correlation with the fruit flesh ratio. In cluster analysis, genotypes were collected in two different groups, and PCA analysis supported this result. Results of the study proved that multivariate analysis has come to the fore as a highly effective method for evaluating genetic resources. Furthermore, the G-5 genotype stood out with its fruit weight and size.

Anahtar Kelimeler

• Rosehip
• PCA
• Correlation
• Rosa canina L.
• multivariety analysis

Bolu İli Şehir Merkezinde Yetiştirilen Kuşburnuların (Rosa canina L.) Meyve Özellikleri Arasındaki İlişkiler

Öz

Kuşburnu (Rosa spp.) en çok kullanılan odun dışı orman ürünlerinden biridir. Meyvesi, halk hekimliğinde ve marmelat endüstrisinde geniş bir kullanım alanına sahip olmasının yanı sıra önemli bir antioksidan ve C vitamini kaynağıdır. Bu nedenle, araştırmacılar uzun yıllar bu meyvenin üstün genotiplerini bulmak için çaba harcadılar. Bu çalışmalarda verilerin değerlendirilmesinde klasik yetiştirme yöntemleri kullanılmış ve daha modernist yaklaşımlara çok az önem verilmiştir. Bu çalışmada Bolu il merkezinde yetişen kuşburnu genotiplerinin meyve özellikleri ve ilişkileri daha modernist analiz yöntemleri (Kümeleme, PCA) ve korelasyon analizi kullanılarak belirlenmiştir. Çalışma sonucunda meyve ağırlığının meyve büyüklüğü ile pozitif yönde ilişkili olduğu tespit edilirken, meyve eti oranı ile negatif korelasyona sahip olduğu görülmüştür. Küme analizinde genotipler iki farklı grupta toplanmış ve PCA analizi bu sonucu desteklemiştir. Çalışma sonucunda meyve ağırlığı ve büyüklüğü ile G-5 genotipinin öne çıktığı görülmüştür. Ayrıca kümeleme ve PCA gibi analizlerin seleksiyon ıslahı çalışmalarında verilerin değerlendirilmesinde başarılı bir şekilde kullanılabileceği değerlendirilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Kuşburnu
• Rosa canina L.
• PCA
• korelasyon
• Bolu

Kaynakça

1. Çelik F, (2007). Vangölü Havzası Kuşburnu (Rosa spp.) Genetik Kaynaklarının Seleksiyonu ve Mevcut Biyolojik Çeşitliliğin Tespiti. Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Doktora Tezi, Van.
2. Çelik F, Kazankaya A, Ercişli S, 2009. Fruit Characteristics of Some Selected Promising Rose Hip (Rosa spp.) Genotypes from Van Region of Turkey. African Journal of Agricultural Research, 4 (3): 236-240.
3. Çınar İ, Çolakoğlu AS, 2005. Potential Health Benefits of Rose Hip Products. Proceedings of the First İnternational Rose Hip Conference. Acta Horticulturae, 690, 253– 257. Doğan A, Kazankaya A, 2006. Fruit Properties of Rose Hip Species Grown in Lake Van Basin (Eastern Anatolia Region). Asian Journal of Plant Sciences, 5 (1): 120-122.
4. Ekincialp A, Kazankaya A, 2012. Hakkari Yöresi Kuşburnu Genotiplerinin (Rosa spp.) Bazı Fiziksel ve Kimyasal Özelliklerinin Belirlenmesi. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi, 22 (1): 7-11.
5. Ercisli S, Güleryüz M 2004. Rose Hip Utilization in Turkey. In I. International Rose Hip Conference 690: 77-82.
6. Ercişli S, 2007. Chemical composition of fruits in some rose (Rosa spp.) species. Food Chemistry, 104: 1379–1384.
7. Ersoy N, Özen MS, 2016. Some Physico-chemical Characteristics in Fruits of Rose Hip (Rosa spp.) Genotypes from Bolu Province in Western Part of Turkey. АГРОЗНАЊЕ, 17(2): 191-201.
8. İpek P, Balta F, 2020. Fruit Properties of Rose Hip (Rosa spp.) Genotypes Selected from Akkuş, Ordu Province. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi, 30(2), 338-344.

9. İlisulu K, 1992. İlaç ve Baharat Bitkileri. Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları Ders Kitabı No:360, s302.
10. Karakuş S, Bostan SZ, 2017. Akıncılar (Sivas) Yöresinde Doğal Olarak Yetişen Kuşburnu Genotiplerinin (Rosa spp.) Seleksiyon Yoluyla Islahı. Nevşehir Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6: 215-225. Kerasioti E, Apostolou A, Kafantaris I, Chronis K, Kokka E, Dimitriadou C, Kouretas D, 2019. Polyphenolic Composition of Rosa canina, Rosa sempervivens and Pyrocantha coccinea Extracts and Assessment of Their Antioxidant Activity in Human Endothelial Cells. Antioxidants, 8(4): 92.
11. Kutbay HG, Kılınç M, 1996. Kuşburnu (Rosa. L.) Türlerinin Taksonomik Özellikleri ve Türkiye’deki Yayılışları. Kuşburnu Sempozyumu, 5-6 Eylül 1996, Gümüşhane, Türkiye, s:75-83
12. Rovná K, Ivanišová E, Žiarovská J, Ferus P, Terentjeva M, Kowalczewski PŁ, Kačániová M, 2020. Characterization of Rosa canina Fruits Collected in Urban Areas of Slovakia. Genome Size, iPBS Profiles and Antioxidant and Antimicrobial Activities. Molecules, 25 (8): 1888.
13. Sanderson K, Fillmore S, 2010. Evaluation of Native Rose Selections for Rose Hip Production in Prince Edward Island. International Journal of Fruit Science, 10: 379–389.
14. Su L, Yin JJ, Charles D, Zhou K, Moore J, and Yu LL, 2005. Total Phenolic Contents, Chelating Capacities, and Radical-scavenging Properties of Black Peppercorn, Nutmeg, Rosehip Cinnamon and Oregano leaf. Food Chemistry, 100 (3): 990–997.
15. Türkben C, 2003. Kuşburnu, Uludağ Üniversitesi Basımevi, ISBN, 975-6958.
16. Türkben C, Barut E, Çopur ÖU, Durgut E, Himelrick DG, 2005. Evaluation of Rose Hips (Rosa spp.) Selections. International Journal of Fruit Science, 5 (2): 113-121.
17. Türkoğlu, N., Muradoğlu, F. 2003 “Tatvan Yöresinde Doğal Olarak Yetişen Kuşburnu Tiplerinin Üstün Özelliklerinin Belirlenmesi Üzerine Bir Araştırma”, Türkiye IV Ulusal Bahçe Bitkileri Kongresi 08-12 Eylül 2003 Antalya; s:256-257.
18. Wei T, Simko V, 2017. RPackage “corrplot”: Visualization of a Correlation Matrix (Version 0.84).
19. Wickham H, 2016. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York. ISBN 978-3-319-24277-4.