基于表型性狀構(gòu)建傳統(tǒng)菊花核心種質(zhì)

李嘉偉，蘇江碩，張飛，房偉民，管志勇，陳素梅，陳發(fā)棣

基于表型性狀構(gòu)建傳統(tǒng)菊花核心種質(zhì)

李嘉偉，蘇江碩，張飛，房偉民，管志勇，陳素梅，陳發(fā)棣

南京農(nóng)業(yè)大學園藝學院/作物遺傳與種質(zhì)創(chuàng)新國家重點實驗室/農(nóng)業(yè)農(nóng)村部景觀農(nóng)業(yè)重點實驗室，南京 210095

【】探討構(gòu)建傳統(tǒng)菊花品種核心種質(zhì)的最優(yōu)取樣方法并構(gòu)建核心種質(zhì)，以便于傳統(tǒng)菊花種質(zhì)資源的收集與保存。以《中國菊花》專著中記載的2 249份傳統(tǒng)菊花品種為材料，依據(jù)舌狀花花色分為8組，采用逐步聚類法基于4種總體取樣規(guī)模(5%、10%、15%、20%)和4種組內(nèi)取樣比例方法(簡單比例、對數(shù)比例、平方根比例、多樣性比例)構(gòu)建了傳統(tǒng)菊花備選核心種質(zhì)16個，探討最優(yōu)的取樣策略。篩選出最優(yōu)取樣策略后進一步比較2種組內(nèi)取樣方法(隨機和聚類)的構(gòu)建效果。對最優(yōu)方法下建立的核心種質(zhì)代表性進行檢驗，利用多個特征值（最小值、最大值、均值、標準差、變異系數(shù)、Shannon-Weaver遺傳多樣性指數(shù)）和評價參數(shù)（均值差異百分率（MD）、方差差異百分率（VD）、極差符合率（CR）、變異系數(shù)變化率（VR）和表型保留比例（RPR））綜合地評價核心種質(zhì)。傳統(tǒng)菊花按照花色進行分組，各組品種呈現(xiàn)正態(tài)分布，能夠確保取樣的均勻性；對數(shù)比例法和多樣性比例法都能夠使每組的取樣份數(shù)更加均衡，起到良好的修正作用，對數(shù)比例法下構(gòu)建的核心種質(zhì)各項參數(shù)值達到最大，是最優(yōu)取樣比例法；隨著總體取樣規(guī)模的增加，遺傳多樣性指數(shù)呈現(xiàn)先增大再減小的趨勢，變異系數(shù)變化率不斷減小，極差符合率和表型保留比例不斷增大；當取樣規(guī)模大于10%時，遺傳多樣性指數(shù)和變異系數(shù)變化率減小，而極差符合率和表型保留比例的升幅并不大，因此，構(gòu)建傳統(tǒng)菊花核心種質(zhì)最適宜的總體取樣規(guī)模為10%；聚類取樣構(gòu)建的備選核心種質(zhì)各項參數(shù)值均大于隨機取樣構(gòu)建的對應備選核心種質(zhì)的參數(shù)值，以聚類取樣方法構(gòu)建的核心種質(zhì)變異的豐富性和均勻程度更好。核心種質(zhì)各特征值與原始種質(zhì)表現(xiàn)一致，多個評價參數(shù)值表明核心種質(zhì)的均度和豐度較好，充分體現(xiàn)了表型的遺傳多樣性。通過補充聚類丟失的“追抱”1個花抱性狀和對花序高度、外層瓣長2個性狀的完善，最終構(gòu)建得到228個傳統(tǒng)菊花品種的核心種質(zhì)，占原始材料的10.14%。本研究基于2 249份傳統(tǒng)菊花品種材料的15個表型性狀，系統(tǒng)地比較了多種總體取樣規(guī)模、組內(nèi)取樣比例方法、組內(nèi)取樣方法構(gòu)建的備選核心種質(zhì)后，確定了最佳的核心種質(zhì)構(gòu)建方法，并對核心種質(zhì)的代表性進行了分析和驗證，各特征值和評價參數(shù)表明本研究構(gòu)建的核心種質(zhì)是有效的，核心種質(zhì)充分地代表了傳統(tǒng)菊花原始種質(zhì)的遺傳多樣性。

傳統(tǒng)菊花；表型性狀；核心種質(zhì)；取樣策略；評價參數(shù)

0 引言

【研究意義】菊花()在我國具有悠久的栽培歷史，為我國十大傳統(tǒng)名花之一，具有豐富的花型花色，是菊花品種選育的優(yōu)異親本來源。菊花起源于中國，在中國分布廣泛，種質(zhì)資源極為豐富。南京農(nóng)業(yè)大學李鴻漸教授花費數(shù)十年精力收集了6 000余份菊花品種材料，從中整理出了3 000多個品種，并于1993年出版了《中國菊花》專著，其中詳細記載2 302個品種的性狀[1]，為菊花種質(zhì)資源的研究提供了寶貴的資料文獻。在前人工作的基礎上，充分挖掘利用資源優(yōu)勢，保障品種資源工作的延續(xù)性并推動育種創(chuàng)新，是種質(zhì)資源研究的重點。傳統(tǒng)菊花品種的栽培難度較切花菊、園林小菊品種大，這就給傳統(tǒng)菊花品種資源的收集和保存帶來難度。因此，構(gòu)建傳統(tǒng)菊花品種資源的核心種質(zhì)，不僅有利于種質(zhì)資源的保存，且對了解現(xiàn)有種質(zhì)資源多樣性的組成特點、促進傳統(tǒng)菊花品種資源的利用與改良具有重要意義?！厩叭搜芯窟M展】自1984年FRANKEL[2]提出核心種質(zhì)（core collection）的概念以來，國內(nèi)外已成功構(gòu)建了水稻[3]、小麥[4]、黃麻[5]、黍稷[6]、蘋果[7]、甜瓜[8]、大白菜[9]等100多種農(nóng)作物以及經(jīng)濟作物的核心種質(zhì)，梅花[10]、臘梅[11]、紫薇[12]、山茶[13]、中原牡丹[14]、芍藥[15]、荷花[16]、建蘭[17]等一批傳統(tǒng)名花也相繼開展了核心種質(zhì)的構(gòu)建研究?！颈狙芯壳腥朦c】相對木本觀賞植物及宿根花卉，菊花栽培由于具有明顯的連作障礙及自毒效應[18]，其資源保存工作的投入更大，因此，核心種質(zhì)的構(gòu)建對于菊花資源的收集保護利用有著更現(xiàn)實的需求。菊花核心種質(zhì)的構(gòu)建已有少量的報道[19-20]，但不論是從涉及的種質(zhì)資源總體規(guī)模還是從構(gòu)建方法的系統(tǒng)性上，都有必要在前人的工作基礎上通過對多種取樣策略的比較，優(yōu)化傳統(tǒng)菊花品種核心種質(zhì)構(gòu)建的方法。【擬解決的關(guān)鍵問題】基于15個表型性狀，從4種總體取樣規(guī)模、4種組內(nèi)取樣比例和2種組內(nèi)取樣方法3方面探討構(gòu)建傳統(tǒng)菊花核心種質(zhì)的最佳取樣策略，并對所構(gòu)建的核心種質(zhì)的代表性進行分析檢驗，得出基于表型性狀構(gòu)建傳統(tǒng)菊花核心種質(zhì)的最佳方法并構(gòu)建傳統(tǒng)菊花核心種質(zhì)，為菊花種質(zhì)庫中種質(zhì)的高效保存與利用提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

試驗于2019年在南京農(nóng)業(yè)大學進行。

1.1 試驗材料

本研究的種質(zhì)資源全體為《中國菊花》專著中記載的2 302個品種，剔除登記性狀有缺失的53個品種，共計2 249個傳統(tǒng)菊花品種。來源于20個不同地區(qū)，其中江蘇605份、上海526份、北京497份、河南138份、山東128份、浙江89份、遼寧46份、福建39份、湖南37份、陜西36份、廣東34份、湖北27份、安徽14份、四川12份、貴州7份、天津5份、重慶5份、云南2份、廣西1份、江西1份。

1.2 方法

1.2.1 數(shù)據(jù)的整理 研究的15個性狀中，有5個質(zhì)量性狀，即瓣型、舌狀花色、花抱、葉型、花期；10個數(shù)量性狀，即植株高度、花序直徑、花序高度、舌狀花瓣數(shù)、外層瓣長、外層瓣寬、花心直徑、管狀花瓣數(shù)、葉長、葉寬。質(zhì)量性狀主要依據(jù)《植物新品種特異性、一致性和穩(wěn)定性測試指南—菊花》（2012）[21]進行賦值（表1）。數(shù)量性狀進行10級分類，1級＜X-2δ，10級≥X+2δ，每級間相差0.5δ，X為性狀平均值，δ為標準差。

計算Shannon-Weaver遺傳多樣性指數(shù)：

-

式中，代表某一性狀的遺傳多樣性指數(shù)；代表某一性狀第個代碼的頻率。

1.2.2 數(shù)據(jù)分組和聚類分析 本研究基于菊花舌狀花花色的不同，將2 249個傳統(tǒng)菊花品種分為8組（表1）。以組為單位聚類分析，對15個性狀標準化后的數(shù)據(jù)結(jié)合歐氏距離和離差平方和法逐步聚類。從聚類樹狀圖遺傳距離最小的一組中，選擇具有特殊表型性狀的材料1份歸入下一輪聚類，剔除其余的材料，入選的材料再次進行聚類，直到所剩材料達到需要的取樣數(shù)目[17,22-23]。聚類分析由SPSS 20.0軟件完成。

1.2.3 取樣策略在分組和逐步聚類的基礎上，比較4種組內(nèi)取樣比例方法下構(gòu)建的菊花品種核心種質(zhì)：簡單比例法、平方根比例法、對數(shù)比例法和多樣性比例法?？傮w取樣規(guī)模設定為5%、10%、15%和20%，一共形成16種取樣策略(表3)。經(jīng)過比較變異系數(shù)變化率、極差符合率、表型保留比例和Shannon-Weaver多樣性指數(shù)4個指標，篩選出最優(yōu)取樣策略。

（1）簡單比例法：每組材料份數(shù)占總資源份數(shù)的比例為該組取樣比例。

（2）平方根比例法：每組材料份數(shù)的平方根值占各組平方根值之和的比例為該組取樣比例。

（3）對數(shù)比例法：每組材料份數(shù)的對數(shù)值占各組對數(shù)值之和的比例為該組取樣比例。

（4）多樣性比例法：每組材料的遺傳多樣性指數(shù)占各組遺傳多樣性指數(shù)之和的比例為該組取樣比例。

1.2.4 核心種質(zhì)評價 對最佳取樣策略下建成的核心種質(zhì)的有效性進行檢驗

（1）各特征值比較

利用全部種質(zhì)和核心種質(zhì)15個性狀的最小值、最大值、均值、標準差、變異系數(shù)、Shannon-Weaver多樣性指數(shù)6個特征值檢驗建立的初選核心種質(zhì)的均勻程度和變異范圍。

（2）各評價參數(shù)比較

借鑒前人經(jīng)驗[7,24-27]，挑選5個評價參數(shù)，用于綜合評價核心種質(zhì)的代表性，分別是：均值差異百分率（MD）、方差差異百分率（VD）、極差符合率（CR）、變異系數(shù)變化率（VR）和表型保留比例（RPR）。各評價參數(shù)的選擇以及公式參考劉遵春等[7]、張洪亮等[27]的報道。

（3）檢驗和F檢驗

為了評價和驗證初選核心種質(zhì)對全部原始種質(zhì)的代表性，對15個性狀分別進行檢驗和F檢驗。

2 結(jié)果

2.1 總體取樣規(guī)模和組內(nèi)取樣比例的確定

將2 249個傳統(tǒng)菊花品種依據(jù)舌狀花花色的分類方法分為黃、白、粉、紅、紫、橙、綠、雙色8組。在總體取樣規(guī)模為5%、10%、15%和20%下，分別以簡單比例、平方根比例、對數(shù)比例和多樣性比例來計算每組的取樣份數(shù)(表2)。綠色傳統(tǒng)菊花在原始材料中數(shù)量最少，簡單比例法綠色傳統(tǒng)菊花取樣率僅為1.82%，其余3種方法都有所增加，其中對數(shù)比例法和多樣性比例法綠色傳統(tǒng)菊花取樣率最大，均為8.71%。紫色傳統(tǒng)菊花在原始材料中數(shù)量最多，簡單比例法取樣率達20.90%，其余3種方法都有所減少，其中多樣性比例法紫色傳統(tǒng)菊花取樣率僅為13.35%，對數(shù)比例法紫色傳統(tǒng)菊花取樣率為14.36%?？梢钥闯?，對數(shù)比例法和多樣性比例法能夠增加稀有花色的取樣數(shù)量，起到良好的修正作用，使每組的取樣份數(shù)更加均衡。

表2 不同取樣規(guī)模下的組內(nèi)取樣方案

Ⅰ：黃色；Ⅱ：白色；Ⅲ：粉色；Ⅳ：紅色；Ⅴ：紫色；Ⅵ：橙色；Ⅶ：綠色；Ⅷ：雙色

Ⅰ: Yellow; Ⅱ: White; Ⅲ: Pink; Ⅳ: Red; Ⅴ: Purple; Ⅵ: Orange; Ⅶ: Green; Ⅷ: Two colors

4種組內(nèi)取樣方法中只有對數(shù)比例法的VR值均大于100%，表明對數(shù)比例法能較好地去除冗余的性狀，保留原始種質(zhì)的遺傳多樣性。16份備選核心種質(zhì)中，CR值隨著取樣數(shù)的增加而遞增。對數(shù)比例的CR值在5%的總體取樣規(guī)模下就達到80%，在10%下高達88.11%。簡單比例和多樣性比例在10%下達到80%，平方根比例在15%的取樣規(guī)模下才達到80%（表3）。因此，對數(shù)比例法為最優(yōu)的取樣比例法。

表3 備選核心種質(zhì)評價參數(shù)

VR：變異系數(shù)變化率；CR：極差符合率；RPR：表型保留比例；I：Shannon-Weaver遺傳多樣性指數(shù)。下同

VR: The variable rate of coefficient of variation; CR: Range coincidence rate; RPR: Phenotype retention ratio; I: Shannon-Weaver genetic diversity index. The same as below

隨著取樣規(guī)模的增加，I值呈現(xiàn)先增大再減少的趨勢，簡單比例、對數(shù)比例和多樣性比例均在10%的取樣規(guī)模下達到最大，而平方根比例在15%下達到最大。RPR值隨著總體取樣規(guī)模的增加而增加，與CR值變化一致，當取樣規(guī)模大于10%時，RPR值的升幅并不大?？梢钥闯?，增加核心種質(zhì)規(guī)模將增加冗余，影響表型性狀分布均度，從而減小多樣性指數(shù)。因此，10%的總體取樣規(guī)模最為合適。

2.2 組內(nèi)取樣方法的確定

分別按總體規(guī)模為10%、15%和組內(nèi)對數(shù)比例法的策略下，進一步比較聚類和隨機兩種取樣方法構(gòu)建的備選核心種質(zhì)(表4)。結(jié)果表明，聚類取樣構(gòu)建的備選核心種質(zhì)的變異系數(shù)變化率、極差符合率、表型保留比例和Shannon-Weaver遺傳多樣性指數(shù)均較隨機取樣建立的對應備選核心種質(zhì)的參數(shù)值大。表明核心種質(zhì)變異的豐富性和均勻程度均以聚類取樣法好。

表4 組內(nèi)不同取樣方法的比較

2.3 核心種質(zhì)的評價

2.3.1 核心種質(zhì)與原始種質(zhì)各性狀特征值的比較 核心種質(zhì)與原始種質(zhì)15個性狀的最大值、最小值、平均值、標準差、變異系數(shù)和多樣性指數(shù)一致性好，具有較好的均度和豐度（表5）。因此，原始材料中各性狀的遺傳變異在核心種質(zhì)中均存在，本研究建立的核心種質(zhì)達到了良好的構(gòu)建效果，能很好地代表全部種質(zhì)。

表5 中國傳統(tǒng)菊花原始種質(zhì)與核心種質(zhì)性狀特征值比較

2.3.2 核心種質(zhì)與原始種質(zhì)各評價參數(shù)比較 由表6可知，5個評價參數(shù)的值分別為：CR=88.110%，VR=106.406%，RPR=99.180%，MD=13.3%，VD= 26.7%。當均值差異百分率小于20%且極差符合率大于80%的條件下，認為所構(gòu)建的核心種質(zhì)具有代表性。本研究構(gòu)建的核心種質(zhì)完全符合標準，并且變異系數(shù)變化率、方差差異百分率和表型保留比例均較大。

2.3.3 各性狀均值的檢驗和方差的F檢驗檢驗結(jié)果表明：15個性狀均值僅花色和花抱兩個性狀具有顯著性差異，均值差異百分率（MD）小于20%。這主要是由于按花色分組后對數(shù)比例法取樣的修正作用，提高了稀有花色的取樣數(shù)，從而使核心種質(zhì)保留較高的觀賞性狀，因此，此方法選出的初選核心種質(zhì)具有很好的代表性。方差齊性檢驗結(jié)果顯示：花序直徑、管狀花瓣數(shù)、葉長和舌狀花色4個性狀方差具有顯著差異性，表明核心種質(zhì)這4個性狀保留了更多的變異并且分布均勻，遺傳冗余度小，可以更多地保存原始資源的遺傳多樣性（表6）。

2.3.4 核心種質(zhì)的補充和完善 經(jīng)過多個參數(shù)的代表性檢驗，核心種質(zhì)較好地代表了原種質(zhì)資源表型的多樣性，但在聚類取樣中存在一定程度的丟失，因此，用人工定向添加的方式對核心種質(zhì)做最后的補充和完善。表型保留比例除花抱值為85.71%外，其余均為100%（表6）。表明15個性狀都獲得了很好的保留，僅丟失“追抱”1個花抱性狀。在保留種質(zhì)中，品種‘一品黃’的花抱性狀是“追抱”，因此，將該種質(zhì)補充到初級核心種質(zhì)中?；ㄐ虻男螒B(tài)是重要的特征性狀，決定了傳統(tǒng)菊花的觀賞特性。如表6所示，花序高度（CR=78.788%）和外層瓣長（CR=68.880%）兩個關(guān)鍵性狀還沒有達到預期；保留種質(zhì)中，‘紫蓮’（花序高度：34cm）和‘禮花’（外層瓣長：25cm）兩個品種很好地滿足了要求，因此直接加入初級核心種質(zhì)。通過對核心種質(zhì)的補充和完善，最終基于表型性狀構(gòu)建了包含228個傳統(tǒng)菊花品種的核心種質(zhì)，占原始種質(zhì)的10.14%，表型保留比例達到100%（表7）。

表6 核心種質(zhì)與原始種質(zhì)各性狀評價參數(shù)和t檢驗、F檢驗

P<0.05表示在檢測時得到的數(shù)值在0.05水平差異顯著；F<0.05表示在F檢測時得到的數(shù)值在0.05水平差異顯著

P<0.05 indicates that the values obtained attest are significantly different from each other at the level of 0.05,F<0.05 indicates that the variance of the square difference obtained at the time of F detection is significant at the level of 0.05

3 討論

觀賞植物種類眾多、遺傳復雜，而核心種質(zhì)針對性強、利用效率高，從中挖掘和利用優(yōu)異基因并進行遺傳改良是構(gòu)建核心種質(zhì)的重要目標之一。中國是世界菊花的起源中心，品種繁多，遺傳多樣性十分豐富，核心種質(zhì)的構(gòu)建在菊花資源研究利用中起著基礎性的作用。目前構(gòu)建核心種質(zhì)的數(shù)據(jù)來源主要有表型性狀和分子標記兩類，在原始種質(zhì)數(shù)量較大的情況下，資源群體具有良好的遺傳變異范圍和多樣性分布，應優(yōu)先使用表型性狀構(gòu)建初級核心種質(zhì)。表型性狀變異的豐富性和均勻程度是遺傳多樣性的直接體現(xiàn)，利用表型性狀的差異來檢測種群的遺傳多樣性簡便易行[28]。觀賞植物應重點收集花色、花型、花期等方面的觀賞性狀[29]。

表7 基于表型性狀構(gòu)建的傳統(tǒng)菊花品種核心種質(zhì)

續(xù)表7 Continued table 7

種質(zhì)分組和取樣策略直接影響核心種質(zhì)的代表性，是研究核心種質(zhì)構(gòu)建方法的關(guān)鍵。分組首先是為了能夠反映不同條件下的代表性和遺傳多樣性，其次是為了盡可能消除環(huán)境因素的影響。常見的分組依據(jù)有地理來源、農(nóng)藝性狀、育種體系和遺傳標記，不同作物應根據(jù)所收集資源的特征進行分組。如甘蔗[30]、陸地棉[31]按照地理來源分組，建蘭[17]、辣椒[32]則是分別按照瓣型和果型分組。李自超等[33]在研究云南稻種初級核心種質(zhì)時提出按兩種分類體系進行分組，其效果都優(yōu)于按來源地分組。劉長友等[34]在構(gòu)建綠豆的核心種質(zhì)時得出性狀分組優(yōu)于省份分組的結(jié)論。舌狀花花色是菊花重要的觀賞性狀，本研究基于舌狀花花色將2 249個傳統(tǒng)菊花品種分為8大類。經(jīng)過計算發(fā)現(xiàn)，按照地理來源或者瓣型分組時，各組間數(shù)量差異太大，而依據(jù)花色進行分組，各組品種呈現(xiàn)出正態(tài)分布的趨勢，能夠增加稀有花色的取樣數(shù)，確保取樣的均勻性。

在分組的基礎上，應根據(jù)各組的遺傳特點確定適合的組內(nèi)取樣比例方法。雷剛等[32]經(jīng)過對4種組內(nèi)取樣比例方法建立的核心種質(zhì)對比分析，表明以對數(shù)或多樣性比例在組內(nèi)聚類取樣的方法明顯優(yōu)于完全隨機取樣，該取樣法構(gòu)建的核心種質(zhì)能夠保證遺傳的代表性。李慧峰等[35]比較了不同取樣比例法構(gòu)建的甘薯核心種質(zhì)，發(fā)現(xiàn)對數(shù)比例法構(gòu)建的核心種質(zhì)代表性最好，簡單比例法次之，平方根比例法最差。艾葉等[17]以226個建蘭品種為材料，結(jié)果發(fā)現(xiàn)總體取樣規(guī)模為25%，同時采用對數(shù)比例法取樣時，各項參數(shù)值都達到最大。本研究結(jié)果表明，對數(shù)比例法具有很好的修正能力，能夠?qū)Ρ硇托誀钶^好地保留并且降低遺傳冗余度。

目前核心種質(zhì)總體取樣規(guī)模的大小沒有固定的標準。一般而言，取樣比例為原始材料的5%—30%。李自超等[3]認為，總體取樣規(guī)模應根據(jù)原始種質(zhì)的大小來決定，原始種質(zhì)數(shù)量大的作物，其核心種質(zhì)所占的比例可相對小一些；原始種質(zhì)數(shù)量小的作物，其核心種質(zhì)所占比例可大一些。由于保存的種質(zhì)規(guī)模遠不及農(nóng)作物，園藝作物核心種質(zhì)的取樣比例往往大一些，為10%—30%[36]。BROWN[37]使用中性理論模型推導，認為占原材料5%—10%的核心樣品就能夠保留總體資源70%以上的遺傳變異。李國強等[9]在構(gòu)建大白菜核心種質(zhì)時發(fā)現(xiàn)，取樣規(guī)模為15%時，Shannon-Weaver遺傳多樣性指數(shù)達到最大，表型保留比例也達到98%；而取樣規(guī)模增大到20%時，雖然表型保留比例接近100%，但是遺傳多樣性指數(shù)迅速下降。由于本研究種質(zhì)全體的數(shù)量較大，為了確保核心種質(zhì)取樣的合理性和系統(tǒng)性，設定5%為總體取樣規(guī)模的最低值。在對5%、10%、15%和20% 4種總體取樣規(guī)模的比較后發(fā)現(xiàn)：在10%的取樣規(guī)模下，核心種質(zhì)的遺傳多樣性指數(shù)達到最大，4種組內(nèi)取樣比例方法的表型保留比例均達到95%以上，對數(shù)比例法的表型保留比例達到99%，充分代表了原始種質(zhì)的遺傳變異特征和多樣性，這與李國強等[9]的研究結(jié)果相似。

取樣方法一般有兩種：隨機取樣和系統(tǒng)聚類取樣，但是作物各性狀變異的分布不一定均衡，一些重要的種質(zhì)資源可能會因為取樣的隨機性而丟失，所以為了使核心種質(zhì)更具代表性和科學性，大多采用系統(tǒng)聚類取樣來減小偏差。目前，園藝作物聚類取樣中，遺傳距離使用最多的是歐式距離，其次是Nei's遺傳距離，再次是馬氏距離；聚類方法的應用頻率為：非加權(quán)組平均法(UPGMA)＞離差平方和法＞類平均法＞最短距離法＞最大距離法[36]。本研究對原始材料先分組后聚類，采用的聚類方法為歐式距離結(jié)合離差平方和法，并與隨機取樣相比較，發(fā)現(xiàn)聚類后構(gòu)建的核心種質(zhì)各項參數(shù)值均高于隨機取樣。

代表性是核心種質(zhì)所需具備的最重要的性質(zhì)[6]，而核心種質(zhì)的代表性檢驗由任何一個參數(shù)單獨完成都有一定局限性，須借助一系列的評價參數(shù)達到綜合考量的目的。選擇合理的評價參數(shù)，取樣比例方法、總體取樣規(guī)模等的研究就有判定的標準。張洪亮等[27]分析水稻核心種質(zhì)時，表明表型方差、變異系數(shù)、表型保留比率、遺傳多樣性指數(shù)等是核心種質(zhì)所需的重要評價參數(shù)。Hu等[38]研究表明，當均值差異百分率小于20%，并且極差符合率大于80%時，認為所構(gòu)建的核心種質(zhì)具有代表性。此外，均值差異百分率越小，極差符合率和變異系數(shù)變化率越大，核心種質(zhì)的構(gòu)建效果就越好。這一評價標準已被普遍接受并在核心種質(zhì)評價中獲得高度使用[7,28,38-39]。本研究采用前人廣泛使用的參數(shù)進行綜合評價，對各性狀特征值對比分析，可以看出核心種質(zhì)與原始種質(zhì)15個性狀最大值、最小值、均值、標準差、變異系數(shù)和多樣性指數(shù)均表現(xiàn)一致；僅缺失“追抱”1個花抱性狀，因此通過定向選擇的方式，添加1種種質(zhì)對丟失的花抱性狀進行補充和添加2種種質(zhì)對花序高度、外層瓣長2個性狀進行完善，以最小的樣本數(shù)最大程度的代表整個種質(zhì)資源的遺傳信息。

李寶琴[19]以106個大菊菊花品種為材料構(gòu)建了36個品種的核心種質(zhì)。所涉及的種質(zhì)資源總體的規(guī)模較小，資源總體有限、涵蓋的表型多樣性可能受到限制。本研究種質(zhì)數(shù)量為2 249個品種，以此為原始種質(zhì)構(gòu)建的核心種質(zhì)可以充分代表傳統(tǒng)菊花的遺傳多樣性，反映傳統(tǒng)菊花的遺傳結(jié)構(gòu)。本研究基于4個方面的比較構(gòu)建了傳統(tǒng)菊花核心種質(zhì)，相比張飛等[20]以固定的方法構(gòu)建的菊花品種初選核心種質(zhì)，在構(gòu)建方法上更為謹慎、系統(tǒng)。

4 結(jié)論

依據(jù)舌狀花花色的不同將2 249個傳統(tǒng)菊花品種劃分為8個組，通過取樣策略的比較發(fā)現(xiàn)，最合適的總體取樣規(guī)模為10%，對數(shù)比例法是最優(yōu)的組內(nèi)取樣比例法，組內(nèi)取樣方法為聚類的方案是最優(yōu)的取樣策略。以最優(yōu)方案構(gòu)建核心種質(zhì)，各特征值與原始種質(zhì)表現(xiàn)一致，多個評價參數(shù)值表明核心種質(zhì)的均度和豐度較好，充分體現(xiàn)了表型的遺傳多樣性。通過補充聚類過程中丟失的“追抱”花抱性狀，表型保留比例達到100%。并且對花序高度、外層瓣長2個性狀再次完善，最終構(gòu)建得到228個基于表型性狀的傳統(tǒng)菊花品種核心種質(zhì)，占原始種質(zhì)的10.14%。

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Construction of Core Collection of TraditionalBased on Phenotypic Traits

LI JiaWei, SU JiangShuo, ZHANG Fei, FANG WeiMin, GUAN ZhiYong, CHEN SuMei, CHEN FaDi

State Key Laboratory of Crop Genetics and Germplasm Enhancement/Key Laboratory of Landscaping, Ministry of Agriculture and Rural Affairs/College of Horticulture, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095

【】Exploring the optimal sampling method of constructing the core collection of traditional chrysanthemum varieties and the resulted core collection would help to facilitate the collection and preservation of traditional chrysanthemum germplasm resources.【】A collection of 2 249 traditional chrysanthemum germplasm resources, recorded in the monograph “Chinese Chrysanthemum”, were divided into eight groups according to ligulate floret color. Sixteen alternative core collections, resulted from stepwise clustering method of four overall sampling scale (5%, 10%, 15%, and 20%) and four group sampling ratio (simple ratio, logarithmic ratio, square root ratio, and diversity ratio), were compared to find the best sampling strategy for constructing core collection of traditional chrysanthemum. Consequently, the construction effects of two intra-group sampling methods (cluster and random) were further studied. The representativeness of the core collection established under the optimal method was comprehensively tested by both multiple characteristic values (minimum, maximum, mean, standard deviation, coefficient of variation, and diversity index) and evaluation parameters (percentage of mean difference, percentage of variance difference, range coincidence rate, variable rate of coefficient of variation, and phenotypic retention ratio). 【】According to flower color, each group showed a normal distribution, ensuring the uniformity of sampling; Both logarithmic ratio method and diversity ratio method could make the sampling number of each group more balanced, and had a corrective effect. The parameter values of the core collection constructed under the logarithmic ratio method reached the maximum, showing the optimal sampling ratio method. With the increase of the overall sampling size, the genetic diversity index showed a trend of increasing first and then decreasing, the variation rate of coefficient of variation continued decreasing, and the range of coincidence rate and phenotypic retention ratio continued increasing. When the sampling size was greater than 10%, the genetic diversity index and the variation rate of coefficient of variation decreased, while the range coincidence rate and phenotypic retention ratio increased slightly, it was concluded that the most suitable overall sampling size was 10%. The parameter values of the alternative core collection constructed by cluster sampling were larger than those by random sampling, indicating the better richness and uniformity of core collection by the cluster sampling method. The eigenvalues of the core collection were consistent with those of the original collection, and the several evaluation parameters showed the expected uniformity and abundance of the core collection, reflecting the phenotypic diversity. By supplementing the “chasing hug” trait lost by clustering and improving the two traits of inflorescence height and outer petal length, the core collection of 228 traditional chrysanthemum varieties was finally constructed, accounting for 10.14% of the original materials.【】Based on 15 phenotypic traits of 2 249 traditional chrysanthemum varieties, the best core collection construction method was determined after systematic comparison of alternative core collections constructed by various overall sampling size, sampling ratio method and sampling method in the group, and the representativeness of the core collection was analyzed and verified. The eigenvalues and evaluation parameters showed that the core collection constructed in this study was effective and capable of representing the genetic diversity of the original traditional chrysanthemum collection.

traditional chrysanthemum; phenotypic traits; core collection; sampling strategy; evaluation parameter

10.3864/j.issn.0578-1752.2021.16.013

2020-09-17；

2021-02-09

國家重點研發(fā)計劃（2019YFD1001500）、江蘇省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設項目（JATS[2020]281）

李嘉偉，E-mail：2018104101@njau.edu.cn。通信作者管志勇，E-mail：guanzhy@njau.edu.cn

（責任編輯 趙伶俐）