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    浙江野生櫻花枝干及葉片形態(tài)變異分析

    2019-07-24 08:19:22蔣冬月陳雅靜鄒宜含李因剛柳新紅
    關(guān)鍵詞:種間葉柄枝干

    蔣冬月,沈 鑫,陳雅靜,鄒宜含,吳 帆,李因剛,柳新紅

    (1.浙江省林業(yè)科學(xué)研究院,浙江 杭州 310023;2.中國(guó)科學(xué)院 植物研究所,北京 100093)

    櫻花是薔薇科Rosaceae李亞科Prunoideae櫻屬Cerasus典型櫻亞屬植物(Subg.Cerasus)的泛稱。全世界約150種,分布于亞洲、歐洲、北美洲等北半球溫和地帶,主要種類分布在中國(guó)、日本和朝鮮[1]。中國(guó)有38種8變種[2],其中:浙江省有10種,占全國(guó)資源的1/4[3]。櫻花Cerasus是浙江省早春開花植物之一,花期一般在2-5月,株型優(yōu)美,花型豐富,花色艷麗,有白色、粉色、玫紅色、深紅色等;花朵數(shù)量多,獨(dú)樹成景,是優(yōu)良的園林觀花喬木,具有較高的應(yīng)用價(jià)值。櫻花利用方面,中國(guó)尚處于較為落后的狀態(tài)。目前栽培的品種大多引自于日本,且品種相對(duì)單一,以染井吉野C.×yedoensis‘Someiyoshino’,關(guān)山C.serrulata‘Kanzan’和普賢象C.serrulata‘Albo-rosea’等幾個(gè)品種為主,多數(shù)品種適應(yīng)性較差。浙江省櫻花野生種類豐富,具有品種選育的基因資源優(yōu)勢(shì);與栽培品種相比,由于長(zhǎng)期適應(yīng)環(huán)境條件的變化以及不斷抵御生物和非生物脅迫,野生種在進(jìn)化過程中形成并積累了豐富的遺傳變異和有益基因資源,在育種的目標(biāo)性狀選擇等遺傳改良方面,具有十分重要的作用。然而,由于櫻花資源分布廣泛,花期相對(duì)集中且較短,僅依靠花部形態(tài)的收集很難在短時(shí)間內(nèi)完成野生櫻花種類的鑒定及優(yōu)株篩選。植物枝干及葉片形態(tài)的變異以其自身的遺傳為基礎(chǔ),是種質(zhì)資源鑒定和篩選的重要依據(jù)。目前,關(guān)于櫻花的研究主要集中在繁殖技術(shù)[4-8]、 地理起源分布[9-11]、群落特征[12-17]、親緣關(guān)系[18-21]等方面,關(guān)于其枝干、葉片研究的相關(guān)報(bào)道僅見于葉部腺體[22]、表皮毛被[23]、花粉結(jié)構(gòu)[24]等微形態(tài)學(xué)的研究,缺乏對(duì)枝干、葉片形態(tài)變異全面系統(tǒng)的論述。因此,本研究以浙江省野生櫻花資源為試驗(yàn)材料,通過對(duì)其枝干、葉片形態(tài)性狀進(jìn)行調(diào)查和分析,以揭示浙江省野生櫻花種間及種內(nèi)枝干、葉片形態(tài)的變異大小和遺傳規(guī)律,為野生櫻花物種鑒定和品種培育提供有力證據(jù),也為科學(xué)合理地保護(hù)和利用浙江省現(xiàn)有的野生櫻花資源提供理論依據(jù)。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    浙江省位于中國(guó)東部沿海,處于歐亞大陸與西北太平洋的過渡地帶。該地帶屬亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)。四季分明,氣溫適中,年平均氣溫15.0~18.0℃;光照較多,年平均日照時(shí)數(shù)1 710~2 100 h。雨量豐沛,年平均降水量為 980~2 000 mm[25]。

    1.2 試驗(yàn)材料

    根據(jù)浙江省野生櫻花的分布情況,在全省范圍內(nèi)設(shè)計(jì)調(diào)查點(diǎn),于2015-2016年連續(xù)2 a深入分布地進(jìn)行調(diào)查。最終確定以主要分布的6種,2變種為試驗(yàn)材料,包括迎春櫻C.discoidea,浙閩櫻C.schneideriana,大葉早櫻C.subhirtella,山櫻花C.serrulata,毛葉山櫻花C.serrulatavar.pubescens,華中櫻C.conradinae,毛萼華中櫻C.conradinaevar.trichocalyx和尾葉櫻C.dielsiana,進(jìn)行形態(tài)指標(biāo)的調(diào)查與測(cè)量。

    1.3 形態(tài)性狀測(cè)量方法

    本研究選定了50個(gè)形態(tài)學(xué)性狀進(jìn)行觀測(cè),其中葉片及托葉性狀34個(gè)(表1,圖1),枝條的相關(guān)性狀16個(gè)(表2)。選取10~15株·種-1,取中部東西南北側(cè)枝條各3個(gè)·株-1,并隨機(jī)選擇50片成熟葉片進(jìn)行性狀測(cè)量;顏色的測(cè)量依據(jù)英國(guó)園林園藝植物比色卡。

    表1 葉片形態(tài)性狀及編碼Table 1 Morphological traits of leaf and code

    1.4 數(shù)據(jù)分析

    對(duì)數(shù)值性狀進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì),計(jì)算其變異系數(shù)VC=標(biāo)準(zhǔn)差/均值×100%,進(jìn)行單因素方差分析;二元和多態(tài)性狀進(jìn)行形態(tài)變異的頻數(shù)統(tǒng)計(jì),計(jì)算遺傳多樣性指數(shù)H′,H′=-Σpilnpi,pi為某一性狀第i級(jí)內(nèi)材料份數(shù)占總份數(shù)的百分比[26];對(duì)變異較大的性狀進(jìn)行主成分分析。本研究所有數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析均用SPSS 19.0軟件。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 野生櫻花葉片、枝干數(shù)值性狀的變異分析

    對(duì)野生櫻花葉片和枝干的18個(gè)數(shù)值型性狀進(jìn)行單因素方差分析可知,株高在8個(gè)種(變種)間差異不顯著,枝下高在種間差異顯著(P<0.05),其余16個(gè)性狀在種間差異均為極顯著(P<0.01)。葉片和枝干數(shù)值型性狀在種間的變異系數(shù)為14.05%~64.15%,其中,葉長(zhǎng)的種間變異系數(shù)最小,胸徑的最大。種間變異系數(shù)達(dá)30%以上的性狀有10個(gè),包括葉片性狀5個(gè),分別是托葉長(zhǎng)、葉面積、托葉寬、葉柄/葉片長(zhǎng)、葉柄長(zhǎng);其中,葉柄長(zhǎng)的種間變異系數(shù)最大,達(dá)53.07%。除分枝角度外,其余枝干性狀的變異系數(shù)均大于30%,說明枝干性狀在不同種間變異幅度大。

    表2 枝條性狀及編碼Table 2 Cerasus branch traits and code

    櫻花各性狀的種內(nèi)變異大部分均小于種間變異,如葉長(zhǎng)、葉寬、葉柄長(zhǎng)、葉面積、托葉長(zhǎng)等。不同櫻花葉長(zhǎng)、葉面積的種內(nèi)變異系數(shù)為9.15%~13.99%和18.09%~30.10%,其中,毛葉山櫻花的葉長(zhǎng)、葉面積變異最豐富,葉長(zhǎng)為71.51~150.48 mm,葉面積為1 424.70~8 279.84 mm2;而浙閩櫻的葉長(zhǎng)和葉面積的數(shù)值較為集中。葉寬和東西冠幅的種內(nèi)變異系數(shù)分別為12.62%~16.76%和7.14%~46.15%,華中櫻葉寬變異程度較大,毛萼華中櫻葉寬的離散程度最小。葉柄長(zhǎng)的種內(nèi)變異系數(shù)為20.20%~41.30%,其中大葉早櫻的變異系數(shù)最大,山櫻花的變異系數(shù)最小,還不足其種間變異系數(shù)的1/2。葉柄/葉片長(zhǎng)、葉頂端夾角、胸徑的種內(nèi)變異系數(shù)分別為20.80%~45.99%,10.42%~15.88%和4.52%~51.88%,這3個(gè)性狀中均為毛萼華中櫻的變異系數(shù)最小,大葉早櫻的種內(nèi)變異系數(shù)最大。托葉長(zhǎng)的種內(nèi)變異系數(shù)以毛萼華中櫻最小,僅為15.65%,毛葉山櫻花最大,為28%;南北冠幅的種內(nèi)變異系數(shù)以尾葉櫻最大,毛萼華中櫻最小。另外,在葉形指數(shù)、葉緣齒數(shù)、葉基部夾角、托葉寬、株高等性狀中發(fā)現(xiàn)少數(shù)種的種內(nèi)變異系數(shù)大于種間變異系數(shù)的現(xiàn)象,主要存在于華中櫻和大葉早櫻中。

    圖1 櫻花葉片結(jié)構(gòu)圖Figure 1 Leaf of Cerasus

    2.2 野生櫻花葉片、枝干數(shù)值性狀的相關(guān)性分析

    野生櫻花數(shù)值型性狀間的相關(guān)系數(shù)達(dá)顯著水平(P<0.05)的有70個(gè),包含極顯著水平(P<0.01)的有50個(gè)。其中,葉柄長(zhǎng)與葉柄/葉片長(zhǎng)的相關(guān)系數(shù)最大,為0.97,其次是葉寬與葉面積的相關(guān)性較高,達(dá)0.95。托葉寬與株高不相關(guān),葉寬與葉形指數(shù)、葉形指數(shù)與葉基部夾角均表現(xiàn)出較高的負(fù)相關(guān),相關(guān)系數(shù)分別為-0.71和-0.70。由此可見,大部分?jǐn)?shù)值性狀間彼此相關(guān),甚至高度相關(guān),包含了大量的重復(fù)信息,所以可以進(jìn)行主成分分析。

    2.3 野生櫻花枝干、葉片二元及多態(tài)性狀的多樣性分析

    對(duì)野生櫻花葉片和枝干的32個(gè)二元及多態(tài)性狀進(jìn)行頻率分布和多樣性統(tǒng)計(jì),各性狀在櫻花中的平均多樣性指數(shù)為0.03~1.28(表3~4)。其中,小枝毛被和托葉齒端腺體的平均多樣性指數(shù)最低,幼葉反面顏色最高。6種櫻花在野外的長(zhǎng)勢(shì)均中等,樹干皮孔均橫列;成熟葉片正面為深綠色,葉柄上部均有盤狀腺體;托葉綠色、羽裂,齒端均有腺體。毛萼華中櫻小枝上有中度的毛被,其余種小枝上均無毛,且該變種多態(tài)性狀在變種內(nèi)穩(wěn)定,故表4中不再單獨(dú)列出。華中櫻葉片邊緣單鋸齒分布頻率為60%,其余種葉片邊緣均為重鋸齒。大葉早櫻葉片齒端無腺體,其他均有。在這些性狀中,葉形、幼葉顏色、成葉反面顏色、嫩枝顏色、小枝顏色和老枝顏色7個(gè)性狀在櫻花中平均多樣性指數(shù)均在0.95以上,說明這些性狀在各種內(nèi)多樣性豐富。

    2.4 櫻花枝干及葉片性狀的主成分分析

    將櫻花18個(gè)數(shù)值型性狀和7個(gè)遺傳多樣性指數(shù)較高的多態(tài)性狀轉(zhuǎn)化為25個(gè)主成分進(jìn)行分析。結(jié)果顯示:第1主成分的特征值為6.18,方差貢獻(xiàn)率為24.71%,代表了櫻花枝干、葉片性狀信息的24.71%,是最重要的主成分;其中,葉寬、葉長(zhǎng)、葉面積、葉柄長(zhǎng)、托葉長(zhǎng)寬、葉柄/葉片長(zhǎng)、葉片最寬處距葉尖距離和葉基部夾角在第1主成分上具有較高載荷,均在0.50以上,說明第1主成分基本反映了這些指標(biāo)的信息。冠幅、胸徑、分枝角度、株高和枝下高在第2主成分具有較高載荷;葉形指數(shù)在第3主成分上載荷最高,為0.67,其次是老枝顏色;葉柄/葉片長(zhǎng)、幼葉正反面顏色在第4主成分上載荷較高;前4個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率為54.87%。第5主成分與嫩枝顏色、幼葉顏色(正)、葉形相關(guān)性較高,第6主成分與葉形、成葉顏色(反)相關(guān)性較高,第7主成分與成葉顏色(反)、葉緣齒數(shù)的相關(guān)系數(shù)均在0.4以上,第8主成分與枝下高的相關(guān)性最高,相關(guān)系數(shù)為0.49。前8個(gè)主成分的累積方差貢獻(xiàn)率為76.85%,已經(jīng)將櫻花枝干和葉片性狀70%以上的信息反映出來;因此,可以提取前8個(gè)主成分作為野生櫻花枝干和葉片形態(tài)性狀評(píng)價(jià)的綜合指標(biāo)(表5)。

    表3 華中櫻二元及多態(tài)性狀的頻率分布Table 3 Frequence distribution of traits Cerasus conradinae

    表4 野生櫻花二元及多態(tài)性狀的多樣性Table 4 Diversity index of Cerasus traits

    第1主成分反映了葉片的主要性狀,第2主成分反映了枝干的主要性狀,前2個(gè)主成分在8個(gè)主成分中所占的比例最大;以第1主成分值為橫坐標(biāo),第2主成分值為縱坐標(biāo),對(duì)櫻花種質(zhì)資源進(jìn)行聚類。由圖2可知:91份野生櫻花單株可分為5大類,第Ⅰ類為大葉早櫻類;第Ⅱ類為華中櫻類,其變種毛萼華中櫻聚在一起;第Ⅲ類為迎春櫻類,第Ⅳ類主要為尾葉櫻類;第Ⅴ類為山櫻花類,其變種毛葉山櫻花聚在一起。其中,浙閩櫻并沒有成為獨(dú)立的一類,而是位于尾葉櫻和毛葉山櫻花的中間。此結(jié)果說明:通過前2個(gè)主成分可將5類櫻花大體區(qū)分出來,但僅依靠枝干和葉片的性狀差異,無法將浙閩櫻從其他野生櫻花中區(qū)分出來;若要進(jìn)一步分類,還需加入更多其他性狀。

    3 結(jié)論與討論

    形態(tài)性狀是指那些肉眼可以觀察或儀器可以直接測(cè)量的植物表觀特征,如枝干不同時(shí)期的顏色、有無被毛,葉片的長(zhǎng)寬、面積、鋸齒數(shù)、齒端腺體,托葉的形狀、長(zhǎng)寬、有無腺體等;具有簡(jiǎn)單、便于識(shí)別、快速等特點(diǎn)。形態(tài)性狀研究是探討植物遺傳變異和多樣性最直接、最基礎(chǔ)的方法[27-28],是在短期內(nèi)對(duì)種質(zhì)資源變異進(jìn)行評(píng)價(jià)的重要手段;同時(shí)也是大多數(shù)植物種質(zhì)鑒定的基礎(chǔ)[29]。作為中國(guó)主要分布的觀花喬木,櫻花分布廣泛,花期相對(duì)集中且較短,僅依靠花部形態(tài)的收集很難在短時(shí)間內(nèi)完成野生櫻花種類的鑒定及優(yōu)良單株的篩選;而葉片和枝干作為櫻花重要的同化器官,其形態(tài)特征直接影響到植物的基本行為和功能[30],其性狀具有一定的觀賞特性,且性狀穩(wěn)定、持續(xù)時(shí)間長(zhǎng),便于觀測(cè)[31];因此,櫻花枝干和葉片性狀的研究在櫻花初期研究中具有重要的意義。本研究選取了櫻花枝干和葉片的50個(gè)形態(tài)學(xué)性狀,數(shù)值型性狀18個(gè),除株高外,其余17個(gè)性狀在種間差異顯著,其中16個(gè)極為顯著。這些性狀在不同種間的變異系數(shù)為14.05%~64.15%。變異系數(shù)表示性狀離散程度,可在消除量綱的情況下間接反映不同個(gè)體或群體在不同性狀上的變異程度,變異系數(shù)越大,則性狀值離散程度越大[32]。葉片性狀中托葉長(zhǎng)、葉面積、托葉寬、葉柄/葉片長(zhǎng)、葉柄長(zhǎng)的種間變異系數(shù)均大于30%;枝干性狀中除分枝角度外,其余性狀的變異系數(shù)均大于30%;說明這些性狀在不同種間變異幅度較大,性狀多樣性豐富。另外,各種內(nèi)個(gè)體之間也存在著各種形態(tài)變異。研究發(fā)現(xiàn):櫻花各性狀的種內(nèi)變異大部分均小于種間變異,這與紅櫸Zelkova schneideriana[33], 印楝屬Azadirachta[34], 杜鵑紅山茶Camellia azalea[27], 云南櫻花Cerasus yunnannensis[35]等植物的研究結(jié)果一致。同時(shí),對(duì)野生櫻花葉片和枝干的32個(gè)二元及多態(tài)性狀進(jìn)行頻率分布和多樣性統(tǒng)計(jì)表明,葉形、幼葉顏色、成葉反面顏色、嫩枝顏色、小枝顏色和老枝顏色7個(gè)性狀在櫻花中平均多樣性指數(shù)均在0.95以上,說明這些性狀在各種內(nèi)多樣性豐富,有較大的改良潛力,可為

    優(yōu)良種質(zhì)資源的篩選提供依據(jù)。

    表5 櫻花枝干及葉片性狀的主成分的貢獻(xiàn)率和因子載荷矩陣Table 5 Contributive percentage and factor loading matrix from principal components analysis

    植物在適應(yīng)和演化過程中,不同形態(tài)性狀之間往往通過相互調(diào)節(jié)達(dá)到適應(yīng)環(huán)境的目的。一個(gè)形態(tài)性狀的改變亦直接或者間接導(dǎo)致其他性狀的變化,因此,形態(tài)性狀間相關(guān)性是植物資源研究和利用的重要內(nèi)容[28,36]。本研究發(fā)現(xiàn):櫻花各數(shù)值性狀間彼此相關(guān),達(dá)到顯著水平的有70個(gè),包含了大量的重復(fù)信息,可利用主成分分析對(duì)眾多的性狀進(jìn)行降維,從而使分析結(jié)果更加準(zhǔn)確和客觀。通過主成分分析方法將18個(gè)數(shù)值型性狀和7個(gè)多樣性指數(shù)較高的多態(tài)性狀轉(zhuǎn)化為25個(gè)主成分,最終綜合為8個(gè)主成分,綜合了枝干和葉片的主要特性,其代表性達(dá)76.85%。根據(jù)前2個(gè)主成分值,對(duì)91份櫻花種質(zhì)資源進(jìn)行聚類,可分為大葉早櫻類、華中櫻類、迎春櫻類、尾葉櫻、山櫻花類,說明主成分分析的方法在這5種櫻花枝干、葉片的性狀分析中是可行的,可將大量的性狀綜合為8個(gè)主成分,以便在今后的選育過程中利用少數(shù)幾個(gè)因子進(jìn)行優(yōu)良單株篩選,從而提高選擇效率。

    櫻花種質(zhì)資源枝干、葉片形態(tài)特征和多樣性的研究說明浙江省主要分布的8種(變種)櫻花枝干、葉片性狀差異顯著,變異幅度大,多樣性豐富,說明這些性狀在遺傳改良中具有較大的潛力,可為今后櫻花物種鑒定、優(yōu)良親本選擇、遺傳改良及新品種選育提供有效的信息。

    圖2 基于形態(tài)性狀的櫻花種質(zhì)資源主成分分析Figure 2 Principal component analysis of Cerasus based on morphologic traits

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