24份山西花生資源農(nóng)藝性狀的相關(guān)性和主成分分析

薛云云，白冬梅，田躍霞，權(quán)保全

（山西省農(nóng)業(yè)科學(xué)院經(jīng)濟(jì)作物研究所，山西汾陽(yáng)032200）

24份山西花生資源農(nóng)藝性狀的相關(guān)性和主成分分析

薛云云，白冬梅，田躍霞，權(quán)保全

（山西省農(nóng)業(yè)科學(xué)院經(jīng)濟(jì)作物研究所，山西汾陽(yáng)032200）

以24份山西地方花生資源為材料，對(duì)12個(gè)主要農(nóng)藝性狀進(jìn)行變異系數(shù)、相關(guān)性和主成分分析。結(jié)果表明，秕果數(shù)、千克仁數(shù)、千克果數(shù)的變異系數(shù)較大，分別為74.01%，32.32%，32.07%，結(jié)果枝數(shù)變異系數(shù)最小，為13.20%；相關(guān)性分析結(jié)果表明，飽果數(shù)與單株生產(chǎn)力呈極顯著正相關(guān)，總分枝數(shù)與單株生產(chǎn)力呈顯著正相關(guān)；主成分分析結(jié)果表明，前4個(gè)主成分對(duì)變異的累計(jì)貢獻(xiàn)率為81.225%。在品種選育上，應(yīng)注意單株飽果數(shù)和單株生產(chǎn)力高的品種。

花生資源；農(nóng)藝性狀；相關(guān)性分析；主成分分析

1 材料和方法

1.1 試驗(yàn)材料

表1 24份山西花生資源名稱、原產(chǎn)地及類型

試驗(yàn)材料由山西省農(nóng)業(yè)科學(xué)院經(jīng)濟(jì)作物研究所提供，分別來自山西省臨汾市、呂梁市、晉中市、晉城市、長(zhǎng)治市、運(yùn)城市6個(gè)市，共24份材料，各材料名稱、原產(chǎn)地及類型列于表1。

1.2 試驗(yàn)方法

試驗(yàn)于2016年在山西省農(nóng)業(yè)科學(xué)院經(jīng)濟(jì)作物研究所花生試驗(yàn)田進(jìn)行。采用70 cm地膜覆蓋，每個(gè)品種種植2行，單粒點(diǎn)播。行長(zhǎng)100 cm，行距35 cm，株距12 cm，3次重復(fù)，采用完全隨機(jī)區(qū)組排列。試驗(yàn)地肥力中等，其他栽培管理措施與大田相同。于2016年4月28日播種，9月27日收獲。收獲時(shí)選取具有代表性的10株進(jìn)行室內(nèi)考種，考種性狀包括：主莖高、側(cè)枝長(zhǎng)、結(jié)果枝長(zhǎng)、總分枝數(shù)、飽果數(shù)、秕果數(shù)、百果質(zhì)量、百仁質(zhì)量、千克果數(shù)、千克仁數(shù)、單株生產(chǎn)力、出米率。

1.3 數(shù)據(jù)分析

采用Excel計(jì)算各地方資源農(nóng)藝性狀的最大值、最小值、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)。并采用SPSS18.0軟件進(jìn)行相關(guān)性分析和主成分分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 各農(nóng)藝性狀變異分析

在統(tǒng)計(jì)分析中，表示變量的分布有2種明顯的基本特征，即集中性和離散性。集中性是變量在趨勢(shì)上有著向某一中心聚集的性質(zhì)，用平均數(shù)表示；而離散性是變量又有著離散變異的性質(zhì)，用變異數(shù)來表示，在本試驗(yàn)中用變異系數(shù)來比較不同材料不同性狀的變異程度。

表2 24份山西花生資源主要農(nóng)藝性狀的變異情況

由表2可知，千克仁數(shù)變幅最大，為1 238個(gè)，最多為2 208個(gè)，最少為970個(gè)，千克果數(shù)變幅較大，為1 030個(gè)，秕果數(shù)變異系數(shù)最大，為74.01%，千克仁數(shù)變異系數(shù)第二，為32.32%，千克果數(shù)第3，為32.07%，百仁質(zhì)量、百果質(zhì)量、飽果數(shù)、主莖高變異系數(shù)較大，分別達(dá)31.44%，27.41%，28.75%，20.18%。側(cè)枝長(zhǎng)、總分枝數(shù)、單株生產(chǎn)力變異系數(shù)較小，分別為14.98%，16.23%，18.97%，結(jié)果枝數(shù)變異系數(shù)最小，為13.20%。綜合考慮，說明這24份山西花生資源在千克仁數(shù)、百仁質(zhì)量、百果質(zhì)量、飽果數(shù)、主莖高上具有豐富的遺傳變異。

2.2 各農(nóng)藝性狀相關(guān)性分析

從表3可以看出，主莖高與側(cè)枝長(zhǎng)、千克仁數(shù)呈極顯著正相關(guān)，與百仁質(zhì)量呈顯著負(fù)相關(guān)；側(cè)枝長(zhǎng)與千克仁數(shù)呈極顯著正相關(guān)，與百仁質(zhì)量呈顯著負(fù)相關(guān)；總分枝數(shù)與單株生產(chǎn)力呈顯著正相關(guān)；飽果數(shù)與千克果數(shù)、單株生產(chǎn)力呈極顯著正相關(guān)，與百果質(zhì)量呈顯著負(fù)相關(guān)；百果質(zhì)量與百仁質(zhì)量呈極顯著正相關(guān)，與千克果數(shù)、千克仁數(shù)呈極顯著負(fù)相關(guān)；百仁質(zhì)量與千克果數(shù)、千克仁數(shù)呈極顯著負(fù)相關(guān)；千克果數(shù)與千克仁數(shù)呈極顯著正相關(guān)。

表3 各農(nóng)藝性狀相關(guān)性分析

2.3 各農(nóng)藝性狀主成分分析

主成分分析也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，把多指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)[9-11]，即用少數(shù)的變量來解釋概括所有變量需要傳達(dá)的信息，也就是說可以消除各變量之間的共線性，減少變量的個(gè)數(shù)，利于后續(xù)的分析[12-14]。由于花生的產(chǎn)量性狀屬于數(shù)量性狀，由多因素影響，而各因素之間又存在一定的相關(guān)性，考慮這些性狀之間的關(guān)系比較復(fù)雜，分析影響花生產(chǎn)量的主要因素也比較困難，所以用主成分分析的方法就可以既減少了變量，又得到了影響花生產(chǎn)量的主要因素。

表4 主成分特征值及貢獻(xiàn)率

在主成分分析中，各特征根的大小代表各綜合指標(biāo)（主成分）遺傳方差的大小，各特征根的累計(jì)貢獻(xiàn)率表示各有關(guān)綜合指標(biāo)（主成分）對(duì)總遺傳方差貢獻(xiàn)的百分率[15]。主成分的特征根（總方差）和貢獻(xiàn)率是選擇主成分的依據(jù)，IEZZONI等[16]研究認(rèn)為，如果用主成分分析法提取出的特征值的貢獻(xiàn)率累計(jì)達(dá)到80%以上，這幾個(gè)主成分就可以對(duì)這個(gè)事物的性質(zhì)進(jìn)行概括性的描述，也可以得到影響這個(gè)事物性質(zhì)的主要因素。由表4可知，對(duì)12個(gè)農(nóng)藝性狀進(jìn)行主成分分析后，提取出了4個(gè)主成分，這4個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到了81.225%，說明這4個(gè)主成分能夠代表原來12個(gè)性狀的基本遺傳特征。其中主成分1、主成分2、主成分3、主成分4的特征值分別為 4.553，2.575，1.428，1.191，貢獻(xiàn)率分別為37.938%，21.462%，11.903%，9.922%。

從表5可以看出，在第1主成分中，千克果數(shù)、千克仁數(shù)具有較高的載荷，且為正值，而百果質(zhì)量和百仁質(zhì)量具有較高的載荷負(fù)值，說明千克果數(shù)和千克仁數(shù)與百果質(zhì)量和百仁質(zhì)量是一個(gè)負(fù)相關(guān)關(guān)系。在第2主成分中，飽果數(shù)占據(jù)最高的正向載荷，其特征值為0.831，單株生產(chǎn)力居于第2位，其特征值為0.665，它們與產(chǎn)量有關(guān)系，可以稱此因子為產(chǎn)量因子。在第3主成分中，出米率載荷最大且符號(hào)為正，其特征值為0.885。在第4主成分中，載荷較高且為正的農(nóng)藝性狀有主莖高、側(cè)枝長(zhǎng)、總分枝數(shù)、結(jié)果枝數(shù)，它們與花生的生長(zhǎng)勢(shì)和株型有關(guān)，可以稱該因子為生長(zhǎng)勢(shì)因子或者株型因子。

表5 主要農(nóng)藝性狀主成分矩陣

3 討論與結(jié)論

李清華等[17]對(duì)27份花生資源的10個(gè)農(nóng)藝性狀進(jìn)行變異分析，結(jié)果表明，單株秕果數(shù)變異系數(shù)最大，其次為主莖高與單株果數(shù)，百果質(zhì)量、百仁質(zhì)量變異系數(shù)較小。李玉發(fā)等[18]選用11份吉林省珍珠豆型花生品種作為參試材料，得出單株結(jié)果數(shù)變異系數(shù)最大，千克果數(shù)、百仁質(zhì)量、百果質(zhì)量變異系數(shù)偏小。而本研究對(duì)24份山西花生資源農(nóng)藝性狀的變異進(jìn)行分析，結(jié)果表明，秕果數(shù)變異系數(shù)最大，與李清華等[9]結(jié)果一致，其次按變異系數(shù)從大到小排序?yàn)榍Э巳蕯?shù)、千克果數(shù)、百仁質(zhì)量、百果質(zhì)量、飽果數(shù)，說明筆者所選用的資源具有豐富的遺傳多樣性，在篩選優(yōu)良品種時(shí)，可以優(yōu)先從這幾個(gè)農(nóng)藝性狀入手。

花生產(chǎn)量的高低是由多個(gè)農(nóng)藝性狀相互作用的結(jié)果。本研究對(duì)參試材料的12個(gè)農(nóng)藝性狀進(jìn)行相關(guān)性分析得出，與產(chǎn)量性狀呈極顯著相關(guān)的農(nóng)藝性狀為飽果數(shù)，飽果數(shù)越多，產(chǎn)量越高，這與農(nóng)田生產(chǎn)相符，飽果數(shù)與主莖高、側(cè)枝長(zhǎng)呈負(fù)相關(guān)，結(jié)果并不顯著，但是這也說明了主莖高與側(cè)枝長(zhǎng)過高對(duì)飽果數(shù)有抑制作用，間接對(duì)產(chǎn)量也有了影響，這與楊運(yùn)萍等[19]的研究結(jié)果一致?；ㄉa(chǎn)量性狀是一個(gè)復(fù)雜的性狀，在篩選高產(chǎn)品種時(shí)，應(yīng)該多方面考慮各農(nóng)藝性狀的相互影響，不能單純地考慮某一因素對(duì)產(chǎn)量的作用。

于伯成等[20]對(duì)林間套種下的花生經(jīng)濟(jì)性狀進(jìn)行主成分分析得出，平均單雙果質(zhì)量、單個(gè)雙果質(zhì)量、單株雙果質(zhì)量和單粒單果質(zhì)量在第1主成分中直接正向地影響產(chǎn)量；單株單果數(shù)和單株單果質(zhì)量在第1主成分中直接負(fù)向地影響產(chǎn)量。本研究將12個(gè)農(nóng)藝性狀進(jìn)行主成分分析后，提取了4個(gè)主成分，其中，第2主成分為產(chǎn)量因子和第4主成分為生長(zhǎng)勢(shì)因子，產(chǎn)量因子中飽果數(shù)占據(jù)較高的載荷，且為正值，說明飽果數(shù)對(duì)產(chǎn)量有正向的促進(jìn)作用，這與相關(guān)性分析結(jié)果一致。

［1］白冬梅，王國(guó)桐，薛云云，等.山西省地方花生品種農(nóng)藝性狀的遺傳多樣性分析[J].山西農(nóng)業(yè)科學(xué)，2014，42（6）：542-547.

［2］郭志利，盧成達(dá)，孫長(zhǎng)青，等.山西中部東山旱作區(qū)多作高效種植模式研究[J].山西農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012，40（6）：628-631.

［3］李銳，白建榮，張叢卓，等.山西中晚熟玉米區(qū)玉米自交系的遺傳多樣性及雜種優(yōu)勢(shì)群分析 [J].山西農(nóng)業(yè)科學(xué)，2013，41（4）：311-316.

［4］韓秉進(jìn)，潘相文，金劍，等.大豆農(nóng)藝及產(chǎn)量性狀的主成分分析[J].大豆科學(xué)，2008，27（1）：67-73．

［5］郭數(shù)進(jìn)，楊凱敏，霍瑾，等.大豆不同性狀與產(chǎn)量的相關(guān)性及主成分分析[J].山西農(nóng)業(yè)科學(xué)，2015，43（5）：505-508.

［6］牟書靚，李玉發(fā)，牛海龍，等.基于主成分分析的花生種質(zhì)資源苗期抗旱性鑒定與篩選 [J].吉林農(nóng)業(yè)科學(xué)，2015，40（6）：26-30，69．

［7］王軍，王溯，王軍強(qiáng)，等.花生品種主要農(nóng)藝性狀的主成分分析[J].農(nóng)業(yè)科技通訊，2015（4）：103-106．

［8］張曉杰，姜慧芳，任小平，等.中國(guó)花生核心種質(zhì)的主成分分析及相關(guān)分析[J].中國(guó)油料作物學(xué)報(bào)，2009，31（3）：298-304.

［9］徐守俊，孫學(xué)成，胡承孝，等.不同大豆品種鉬富集因素的主成分分析和聚類分析[J].華北農(nóng)學(xué)報(bào)，2016，31（Z）：399-404.

［10］李向華，常汝鎮(zhèn).中國(guó)春大豆品種聚類分析及主成分分析[J].

作物學(xué)報(bào)，1998，24（3）：326-331.

［11］申慧芳，李國(guó)柱.紅小豆主要數(shù)量性狀的主成分與聚類分析[J].山西農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012，40（4）：310-313，385．

［12］何曉群.多元統(tǒng)計(jì)分析[M].2版.北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2008：153-173.

［13］肖連冬，李慧星，臧晉，等.基于主成分分析法研究麥芽蛋白水解度與功能特性的關(guān)系 [J].中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào)，2010，26（6）：64-67.

［14］張瑞蓮，尹軍峰，袁海波，等.基于主成分分析法研究茶葉加工工藝對(duì)茶飲料湯色穩(wěn)定性的影響[J].食品科學(xué)，2010，31（13）：82-87.

［15］陳四龍，李玉榮，程增書，等.花生品種（系）生物學(xué)性狀的主成分分析和聚類分析[J].花生學(xué)報(bào)，2007，36（2）：28-34.

［16］IEZZONI A，PRITTSM.Applications of principal component analysis to horticultural research[J].Hortscience，1991，26：334-338.

［17］李清華，黃金堂，陳海玲，等.27份花生種質(zhì)資源的主成分分析及遺傳距離測(cè)定 [J].植物遺傳資源學(xué)報(bào)，2011，12（4）：519-524.

［18］李玉發(fā)，竇忠玉，梁軍，等.花生主要農(nóng)藝性狀的遺傳變異及相關(guān)性和主成分分析[J].遼寧農(nóng)業(yè)科學(xué)，2013（3）：11-14.

［19］楊運(yùn)萍，郭榮發(fā).施磷施鈣處理下花生農(nóng)藝性狀的相關(guān)分析及主成分分析[J].廣東農(nóng)業(yè)科學(xué)，2014（5）：119-122，133.

［20］于伯成，張智猛，劉恒德，等.林間套播條件下花生品種經(jīng)濟(jì)性狀的相關(guān)分析和主成分分析 [J].新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)，2013，50（8）：1400-1405.

Analysis on Correlation and Principal Component of Agronomic Traits of 24 Peanut Resources in Shanxi Province

XUE Yunyun，BAI Dongmei，TIANYuexia，QUANBaoquan
（Institute of Economic Crops，Shanxi Academy of Agricultural Sciences，F(xiàn)enyang 032200，China）

The genetic variation,correlation and principal component of 12 agronomic characters of 24 peanut resources of Shanxi province were analyzed.The results showed that the coefficient of variations of the abortive pod number per plant,the kilograms kernel－number and the kilograms－pod－number were larger,which were 74.01%,32.32%and 32.07%,respectively,and valid branch number was the least,with a value of 13.20%.Correlation analysis indicated that there were significantly positive correlation between pod number per plant and single plant productivity,the total branch number was significantly positively correlated with the single plant productivity.Principal component analysis showed that the front four principal components accounted for 81.225%of total variation.In varieties breeding,the pod number per plant and single plant productivity all high level should be selected．

peanut resources;agronomic traint;correlation analysis;principal component analysis

S565.2

A

1002-2481（2017）10-1587-05

10.3969/j.issn.1002-2481.2017.10.02

山西是典型的為黃土廣泛覆蓋的山地高原，地勢(shì)東北高西南低，南北狹長(zhǎng)，地貌復(fù)雜多變，境內(nèi)大部分地區(qū)海拔在1 500 m以上，外緣有山脈環(huán)繞，氣候受海風(fēng)的影響較小，同時(shí)，又由于受內(nèi)蒙古冬季冷氣團(tuán)的襲擊，北部比較寒冷，由此形成了比較強(qiáng)烈的大陸性氣候[1-3]。在如此復(fù)雜的氣候條件下，漸漸馴化出了一批具有豐富遺傳變異和較強(qiáng)抗逆性的地方花生資源，本研究所選用的材料就從中產(chǎn)生。在擁有了豐富遺傳多樣性材料的前提下，為了提高花生育種的選擇效率，對(duì)這些材料進(jìn)行準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)是當(dāng)務(wù)之急。而花生的產(chǎn)量性狀或者其他性狀都是一個(gè)復(fù)雜的數(shù)量遺傳性狀，它是由多種農(nóng)藝性狀共同作用的結(jié)果，育種家需要分析的指標(biāo)過多，增加了育種的復(fù)雜程度，為了簡(jiǎn)化分析的復(fù)雜度，運(yùn)用相關(guān)性分析和主成分分析可將多種指標(biāo)簡(jiǎn)化為少數(shù)指標(biāo)。相關(guān)性分析法可以通過顯著相關(guān)的一對(duì)農(nóng)藝性狀中的一個(gè)來描述另一個(gè)性狀，主成分分析利用降維的思想把多指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)，減少了工作量[4-6]。王軍等[7]通過主成分分析方法比較了14個(gè)當(dāng)?shù)赝茝V的花生品種，篩選出5個(gè)綜合主成分值比較高的品種。張曉杰等[8]以576份中國(guó)花生全套核心種質(zhì)為材料，對(duì)26個(gè)表型性狀進(jìn)行了主成分和相關(guān)性分析，結(jié)果表明，葉片寬、種子寬、百果質(zhì)量和百果仁質(zhì)量占有重要地位。

本研究選用24份山西地方花生資源，通過相關(guān)性和主成分分析的方法對(duì)12個(gè)農(nóng)藝性狀進(jìn)行分析，旨在找出與產(chǎn)量性狀相關(guān)的農(nóng)藝性狀，并明確各農(nóng)藝性狀之間的關(guān)系，為高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)花生育種提供理論依據(jù)。

2017-07-26

國(guó)家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)花生產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)專項(xiàng)（CARS－14-山西花生綜合試驗(yàn)站）；山西省農(nóng)業(yè)科學(xué)院生物育種工程項(xiàng)目（17yzgc051）；山西省農(nóng)業(yè)科學(xué)院自主創(chuàng)新工程項(xiàng)目（2017zzcx-07）；山西省農(nóng)業(yè)科學(xué)院特色農(nóng)業(yè)技術(shù)攻關(guān)項(xiàng)目（YGG7048）

薛云云（1987-），女，山西孝義人，研究實(shí)習(xí)員，碩士，主要從事花生種質(zhì)創(chuàng)新、遺傳育種與栽培研究工作。白冬梅為通信作者。