Fenotipska varijacija svojstava listova u prirodnim populacijama <i>Quercus petraea</i> ((Matt.) Liebl.) u Bosni i Hercegovini

Materijal - Material

Materijal je prikupljen sa po osam do deset stabala po populaciji u 24 prirodne populacije u Bosni i Hercegovini tijekom 2023. godine. Osnovni podaci o populacijama prikazane su u tablici 1.

Tablica 1. Geolokacije istraživanih prirodnih populacija Q. petraea

Table 1. Geolocations of investigated natural populations of Q. petraea

Slika 1. Geolokacije 24 uzorkovane populacije Quercus petraea

Figure 1. Geolocations of the 24 populations sampled of Quercus petraea

Zemljopisne lokacije uzorkovanih populacija određene su pomoću GPS-a, a sastoje se od zemljopisne širine, dužine i nadmorske visine. U istraživanju su korišteni bioklimatski podaci preuzeti sa WorldClim portala (https://www.worldclim.org/data/bioclim.html, pristup 10.05. 2022.). Nazivi klimatskih elemenata prikazani su u tablici 2.

Tablica 2. Lista bioklimatskih varijabli (WorldClim baza podataka) 

Table 2. List of bioclimatic variables (WorldClim database) 

Listovi hrasta kitnjaka sakupljeni su sa plodnih izbojaka (kratkorasta) i južno eksponiranog dijela krošnje adultnih stabala na osami ili stabala na rubovima šuma, koja su se u ranijim istraživanjima pokazala podobnim za morfometrijske analize, te dobri reprezenti istraživanih populacija (Trinajstić 1988, Franjić 1994, 1996 a, 1996b). Sakupljeno je po 30 listova po stablu. Listovi su zatim herbarizirani, osušeni te mjereni.

Morfometrijske analize - Morphometric analyses

Suhi listovi su mjereni digitalnim pomičnim mjerilom (u mm). Na svakom listu izmjereno je šest fenotipskih svojstava (Slika 2): duljina plojke (DPL), duljina peteljke (DPT), udaljenost najšireg dijela plojke od baze plojke sa desne strane (UNDP), najveća širina desne poluplojke (NSDP), najveća širina lijeve poluplojke (NSLP), širina usječenog dijela plojke ispod najveće širine sa lijeve strane (SUD). Izračunata je ukupna duljina lista (duljina plojke + duljina peteljke) (UD), ukupna širina plojke (širina lijeve poluplojke + širina desne poluplojke) (US), odnos širine naspram duljine lista (OSD) i odnos duljine peteljke naspram duljine plojke (OPP). Izvršeno je brojanje režnjeva sa desne strane (BR), te ocjenjivanje dlakavosti (DL) u četiri kategorije; 1 – nema, 2 – u pazuhu lista, 3 – na cijelom listu, 4 – uz središnji nerv) i ocjenjivanje oblika baze lista (OBL) (prema shemi, Slika 2).

Slika 2: Mjerene i ocjenjivane karakteristika lista: DPL- duljina plojke, DPT - duljina peteljke, UNDP - udaljenost najšireg dijela plojke od baze plojke sa desne strane, NSDP - najveća širina desne poluplojke, NSLP - najveća širina lijeve poluplojke, SUD - širina usječenog dijela plojke ispod najveće širine sa lijeve strane; OBL - oblik baze lista prema Fortini et al. (2015)

Figure 2: Measured and evaluated characteristics of the leaf: DPL - length of the leaf blade, DPT - length of the leaf petiole, UNDP - distance of the widest part of the blade from the base of the blade on the right side, NSDP – maximum width of the right half blade, NSLP - maximum width of the left half-blade, SUD- width of the incised part of the leaf below the maximum width on the left side; OBL - leaf base shape according to Fortini et al. (2015)

Statistička analiza - Statistical analysis

Deskriptivna statistika obuhvaćala je maksimalnu, minimalnu, prosječnu vrijednost, standardnu devijaciju (SD) i koeficijent varijacije (𝐶𝑉) kao relativna mjera varijabiliteta, koristeći sve podatke. Koeficijent varijacije izračunat je kao:

Koeficijent diferenciranja populacija (Vst) je izračunat kao:

gdje je [TeX:] \sigma_{i}^{2}${\sigma }_i^2$ -varijansa između populacija, a [TeX:] \sigma_{j(i)}^{2}${\sigma }_{j(i)}^2$ – varijansa unutar populacija (Wang i dr. 2023). [TeX:] \sigma_{i}^{2}${\sigma }_i^2$ i [TeX:] \sigma_{j(i)}^{2}${\sigma }_{j(i)}^2$ su dobijene primjenom ugniježđene analize varijance (ANOVA) (faktori stabla ugniježđeni unutar faktora populacije), prema sljedećem linearnom modelu:

gdje je: [TeX:] Y_{\text{ijk}}$Y_{\mathrm{\text{ijk}}}$ k-ta vrijednost na j-tom stablu u i-toj populaciji, u je ukupan prosjek, [TeX:] \alpha_{i}${\alpha }_i$ je slučajna (random) efektivna vrijednost u i-toj populaciji, [TeX:] \beta_{j(i)}${\beta }_{j(i)}$ je slučajna efektivna vrijednost j-tog stabla u i-toj populaciji, i [TeX:] e_{\left( \text{ij} \right)k}$e_{\left(\mathrm{\text{ij}}\right)k}$ je eksperimentalna greška ijk-te opservacijske vrijednosti, što je varijacija unutar stabala.

Testiranjem homogenosti raspodjela između populacija za ocjenjivana svojstva dlakavosti i oblika baze lista primijenjen je χ² test homogenosti raspodjela.

Kako bi se istražila korelacija između fenotipskih svojstava provedena je standardizacija varijabli, te su Pearsonovi koeficijenti korelacije i statistička značajnost dobiveni pomoću funkcije 'cor.test' u R verzija 4.1.3 (R Core Team 2016).

Analiza glavnih komponenti (PCA) korištena je za kondenzaciju fenotipskih svojstava u nekoliko glavnih komponenti i istraživanje kontinuuma varijacije osobina. PCA je provedena korištenjem korelacijske matrice standardiziranih srednjih vrijednosti varijabli stabla. Analiza glavnih komponenti provedena je pomoću R paketa MorphTools2 u R verziji 4.1.3 (R Core team 2016) prema priručniku Koutecký (2015). Nadalje, konstruiran je dendrogram najbližih euklidskih udaljenosti na temelju metode neponderiranih parnih grupa s aritmetičkim sredinama (UPGMA) kako bi se provjerila struktura između proučavanih populacija. Euklidske udaljenosti određene su R funkcijom 'dist' korištenjem srednjih vrijednosti populacije standardiziranih metodom Z-score, a zatim su podvrgnute postupku klasteriranja (UPGMA metoda) korištenjem funkcije 'clust' u R paketu MorphTools2.

Analiza korelacije između mjerenih svojstava listova i geografskih i klimatskih faktora provedena je kroz izračun Pearsonovog koeficijenta korelacije.

Fenotipska varijacija svojstava

Rezultati provedene statističke analize prikazani su u tablici 3. Za sva mjerena svojstva, koeficijent varijacije (CV) kretao se od 13.3% za duljinu plojke lista do 26.5% za duljinu peteljke lista.

Tablica 3. Zbirna statistika za 11 morfoloških svojstava proučavanih u 237 stabala Quercus petraea iz 24 prirodnih populacija u Bosni i Hercegovini

Table 3. Summary statistics of the 11 morphological characters studied in the 237 trees of Quercus petraea from the 24 natural populations in Bosnia and Herzegovina

CV – koeficijent varijacije (variation coefficient)

Fenotipska varijacija između i unutar populacija

Varijacije za 11 istraživanih fenotipskih svojstava mogu se podijeliti u 2 razine: između populacija i unutar populacija. Fenotipska svojstva listova bila su značajno (p < 0,001) različita unutar i među populacijama (Tablica 4). Srednja vrijednost koeficijenta diferencijacije populacija iznosila je 35,66%. Udio varijance između populacija kreće se od 8,3% za odnos duljine naspram širine lista do 30,8% za duljinu plojke lista. Udio varijance između stabala unutar populacija kreće se od 13,8% za udaljenost najšireg dijela plojke od baze plojke do 37,99% za duljinu peteljke lista.

Tablica 4. Udio komponenti varijance, koeficijenata diferencijacije populacije i F vrijednosti 11 svojstava na temelju svih podataka u 24 prirodne populacije Quercus petraea u Bosni i Hercegovini

Table 4. The proportion of variance components, population differentiation coefficients and F values of 11 traits based on all the data in 24 natural populations of Quercus petraea in Bosnia and Herzegovina

Rezultati testa homogenosti raspodjela između populacija prikazani su u tablici 5. Rezultati ukazuju na statistički visoko signifikantne razlike između populacija kada su u pitanju dlakavost lista i oblik baze lista (p<0.01).

Tablica 5. Rezultati testa homogenosti raspodjela između populacija za ocjenjivana svojstva

Table 5. Results of the test of homogeneity of distributions among populations for the assessed traits

Najveći broj listova nije imao dlakavosti (77,6%), po 1% listova imalo je dlakavost u pazuhu listova i na cijelom listu, a 21,4% listova je imalo dlakavost uz središnji nerv. Velik udio listova sa dlakavošću uz središnji nerv imale su populacije Bužim-Baštra, Ključ, Lašva-Desetnik, Srebrenik, Tjentište-Vrbnica, Zavidovići i Živinice-Litva.

Najveći broj listova imao je oblik baze lista 2 (73,3%), oblik baze lista označen sa 3 imalo je 22% listova, a oblik baze lista označen sa 1 imalo je 4,7% listova.

Korelacije između 11 svojstava lista

Pearsonov koeficijent korelacije korišten je za ispitivanje korelacija između 11 fenotipskih svojstava na srednjim vrijednostima stabla i prikazan na slici 5. Prvih 8 svojstava pokazalo je statistički značajnu pozitivnu korelaciju. Najveću pozitivnu korelaciju međusobno su pokazala svojstva NSDP i US (0,99) i NSLP i US (0,99), svojstva NSDP i NSLP (0,97), NSDP i UD (0,97), DPL i UNDP (0,86), DPT i OPP (0,82) i UNDP i UD (0.8). Najveću vrijednost negativnih korelacija međusobno su pokazala svojstva DPL i OSD (-0.36), UD i OSD (-0.34), UNDP i OSD (-0,31) i DPL i OPP (-0,25).

Slika 5. Analiza korelacije između 11 fenotipskih svojstava na razini stabla. Plava boja predstavlja pozitivnu, a narančasta negativnu korelaciju. Što je krug veći i boja tamnija, korelacija je jača (*p<0,05; **p<0,01; ***p<0,001). Fenotipska svojstava označena su skraćenicama prikazanim u tablici 3.

Figure 5. Correlation analysis among 11 phenotypic traits at the tree-level. Blue and orange colors represent positive and negative correlation, respectively. The bigger the circle and the darker the color, the stronger the correlation (*p<0.05; **p<0.01; ***p<0.001). Phenotypic traits are labelled by abbreviations shown in Table 3.

Glavne komponente i klaster analiza za 11 svojstava listova

Analiza glavnih komponenti korištena je za sumiranje varijacija među stablima u 11 morfoloških svojstava listova u neovisne smjerove varijacije (Tablica 6). Svojstvene vrijednosti prve tri glavne komponente bile su veće od 1, a zajedno su činile 88,8% varijacije. Glavni smjer varijacije (PC1, 58,2%) pokazao je negativne pondere za sva svojstva osim za odnos širine naspram duljine lista i odnos duljine peteljke naspram duljine plojke. Druga glavna komponenta (PC2, 17,9%) pokazala je pozitivne pondere za duljinu plojke lista, udaljenost najšireg dijela plojke od baze plojke, širinu usječenog dijela lista ispod najveće širine lijeve poluplojke i broj režnjeva sa desne strane. Treća glavna komponenta (PC3, 12,7%) pozitivne pondere pokazala je sa duljinom plojke, duljinom peteljke, širinom usječenog dijela lista ispod najveće širine lijeve poluplojke, ukupnom duljinom lista, odnosom duljine peteljke naspram duljine plojke i brojem režnjeva s desne strane.

Tablica 6. Vektori glavnih komponenti, svojstvene vrijednosti, stopa doprinosa i kumulativna stopa doprinosa prvih 11 glavnih komponenti na temelju srednjih vrijednosti stabla za 11 svojstava

Table 6. Principal component vectors, eigenvalues, contribution rates and cumulative contribution rates of first 5 principal components based on tree means for the 11 traits

Biplot konstruiran pomoću prve dvije glavne komponente prikazan je na slici 6. Na slici se uočava da se razlike između populacija vežu za skupinu morfoloških varijabli lista: UNDP, SUD, DPL, UD, NSLP i NSDP (PCA1) i skupinu OSD, OPP i DPT (PCA2). Najveće razlike u morfološkim svojstvima lista javljaju se između populacija Bihać-Gata i Fojnica sa značajno manjim dimenzijama lista (PCA1). U skupini populacija s većim dimenzijama lista, najveće razlike javljaju se između populacija Bihać-Gata i Kakanj-Begića Luka s najvećim DPT (PCA2).

Slika 6. Biplot analize glavne komponente (PC) na temelju srednjih vrijednosti stabla za 11 morfometrijskih svojstava u 24 proučavane populacije Quercus petraea

Figure 6. Biplot of the principal component (PC) analysis based on tree means of 11 morphometric traits in the 24 studied Quercus petraea populations

Na temelju standardiziranih srednjih vrijednosti populacije za 11 morfoloških svojstava, 24 populacije se može podijeliti u dva klastera pomoću UPGMA metode (Slika 7). Prvi klaster se sastoji od populacija Fojnica i Jajce-Komotin, što se može objasniti manjom zemljopisnom udaljenošću između ovih populacija, a drugi klaster od svih ostalih populacija. Drugi klaster se sastoji od populacija koje su prilično nepovezane. Postoje poveznice klastera na nižim razinama koje se mogu objasniti, jer su populacije bliske, kao što su populacije Tarčin, Kreševo i Konjic, zatim populacije Sanski Most i Čelinac, te populacije Zavidovići i Tešanj. Klaster analiza pokazuje velik broj nelogičnih odstupanja, koja se vjerojatno mogu povezati s povijesnim događanjima u populacijama hrasta kitnjaka, kada je tijekom 19. stoljeća zajedno s hrastom lužnjakom intenzivno sječen (Begovic 1978, Memišević 2008). Tim sječama su značajno narušene populacijske strukture hrasta kitnjaka, te danas raspolažemo samo manjim dijelom nekada vrlo bogatog genofonda, jer su glacijalana pribježišta hrasta kitnjaka bila blizu područja koja istražujemo (Ballian i sur. 2007, Slade i sur. 2008).

Slika 7. Odnos klastera 24 populacije Quercus petraea na temelju UPGMA metode i 11 morfoloških svojstava listova. Euklidska udaljenost korištena je za definiranje fenotipske udaljenosti između proučavanih populacija (morfološki podaci korištenjem populacijskih srednjih vrijednosti i standardizirani Z-score metodom). Brojevi uzorkovanih stabala svake populacije prikazani su u tablici 1.

Figure 7. Cluster relationship of the 24 Quercus petraea populations based on UPGMA method and the 11 leaf morphological traits. The Euclidean distance was used to define the phenotypic distance between the studied populations (morphological data using population means, standardized by the Z-score method). The sampled tree numbers of each population are shown in Table 1.

Korelacije između morfoloških svojstava listova i geografskih i klimatskih faktora

Rezultati korelacijske analize između mjerenih svojstava listova i geografskih i klimatskih faktora prikazani su u tablici 7. Vrijednosti Pearsonovog koeficijenta korelacije ukazuju na to da odnos duljine plojke i duljine peteljke lista značajno korelira s geografskim i većim brojem klimatskih faktora. Najveći broj analiziranih svojstava listova (osim duljine peteljke, odnosa širine i duljine lista, te broja režnjeva) u korelaciji je s geografskom širinom, te srednjom temperaturom kvartala s najviše padalina i količinom padalina u najtoplijem kvartalu.

Tablica 7. Pearsonov koeficijent korelacije između morfoloških svojstava listova i geografskih i klimatskih faktora

Table 7. Pearson's correlation coefficient between leaf morphological characteristics and geographical and climatic factors