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    青花菜品種資源重要農(nóng)藝性狀的鑒定與評價

    2022-05-07 06:53:34高旭檀國印朱長志章紅運何道根汪海飛
    浙江農(nóng)業(yè)科學 2022年5期
    關(guān)鍵詞:青花菜葉長花球

    高旭, 檀國印, 朱長志, 章紅運, 何道根*, 汪海飛

    (1.臺州市農(nóng)業(yè)科學研究院,浙江 臨海 317000; 2.浙江勿忘農(nóng)種業(yè)股份有限公司,浙江 杭州 310020;3.臺州科技職業(yè)學院,浙江 臺州 318020)

    青花菜亦稱西蘭花、綠菜花,是十字花科蕓薹屬甘藍種中的一個變種,原產(chǎn)于地中海東部沿岸地區(qū)。青花菜的可食用部分為花球,含有豐富的蛋白質(zhì)、維生素、胡蘿卜素等物質(zhì),尤其是花球中富含的蘿卜硫素具有一定的抗癌效果[1-3]。隨著人們健康的意識不斷增強,對青花菜營養(yǎng)和保健雙重功能的了解也不斷深入,對青花菜的需求量也不斷增加。據(jù)報道,我國種植青花菜的面積近7萬hm2,且在未來5~10 a還會繼續(xù)增加,預計會達到16萬~20萬hm2。然而我國青花菜育種起步較晚,種質(zhì)資源較為匱乏。國內(nèi)雖然選育出了許多新品種,但對青花菜品種的評價未形成統(tǒng)一標準。因此,篩選出能快速評價青花菜品種的指標,對加快生產(chǎn)應用具有重要意義。

    農(nóng)藝性狀具有直觀、經(jīng)濟、便于觀察及與作物的生產(chǎn)直接關(guān)聯(lián)等特點,是作物重要的評價指標[4]。近年來,作物農(nóng)藝性狀的主成分與聚類分析在番茄[5]、水稻[6]、棉花[7]、芥菜[8]、小麥[9-10]、谷子[11]、黃瓜[12]、甘蔗[13]、馬鈴薯[14]等作物上的研究很多,從中篩選出許多優(yōu)良種質(zhì)資源及品種,并獲得快速評價的指標。高旭等[15]通過對19份青花菜種質(zhì)資源進行主成分及聚類分析,從中篩選出耐澇材料,并獲得快速篩選耐澇種質(zhì)材料的指標。朱長志等[16]通過主成分及聚類分析,將76份青花菜種質(zhì)材料歸為3大類,并對其農(nóng)藝性狀進行了相關(guān)性分析。張志仙等[17]利用SSR分子標記技術(shù),將28份青花菜種質(zhì)材料進行主成分及聚類分析,將28份種質(zhì)歸為2大類,并從中鑒定出遺傳差異較大的材料用于育種。然而青花菜生產(chǎn)應用均為雜交種,前人篩選出的均為種質(zhì)材料,因此,直接通過雜交種篩選更能直接指導生產(chǎn)應用。在評價作物時,因作物類型及生長發(fā)育不同而異,因此,需構(gòu)建一套相應的農(nóng)藝性狀指標體系進行評價。本研究通過對26份青花菜品種的13個農(nóng)藝性狀的數(shù)據(jù)進行變異分析、相關(guān)性分析和主成分分析、聚類分析,從中篩選出優(yōu)良的青花菜品種及評價指標,以期為選擇適宜本地生產(chǎn)的青花菜品種提供參考。

    1 材料與方法

    1.1 材料

    供試材料為26份青花菜品種。其中,優(yōu)秀、耐寒優(yōu)秀、炎秀、綠雄90來自日本,臺綠1號和臺綠6號以及TLB001~TLB018均來自臺州,浙青60和浙青75來自杭州。田間試驗所在地臺州市農(nóng)業(yè)科學研究院臨?;貙賮啛釒Ъ撅L氣候,四季分明,雨量充沛,年平均氣溫17.3 ℃,常年平均降雨量1 638 mm。2018年8月20日進行穴盤基質(zhì)育苗,9月20日進行大田移栽,試驗小區(qū)面積4.8 m2(長2.4 m×寬2.0 m),隨機排列,重復3次。每份材料種植5行,每行4株,株行距為40 cm×40 cm。

    1.2 性狀調(diào)查

    目標農(nóng)藝性狀調(diào)查按照《花椰菜和青花菜種質(zhì)資源描述規(guī)范和數(shù)據(jù)標準》進行。在花球成熟期,隨機挑選3株進行株高、球位高、橫向最大開展度、縱向最大開展度、葉片數(shù)、最大葉長、葉柄長、葉寬、側(cè)枝數(shù)、莖徑、球?qū)?、球高、單球重?3個性狀的測定與評價。

    1.3 數(shù)據(jù)處理

    各指標隸屬函數(shù)值參考周廣生等[18]的方法進行計算:

    μ(x)=(x-xmin)/(xmax-xmin)

    式中,μ(x)為某農(nóng)藝性狀的隸屬函數(shù)值,若指標與綜合評價為負相關(guān),用1-μ(x)表示;x表示某性狀的耐澇系數(shù);xmax,xmin分別為某一性狀的極大值和極小值。

    田間調(diào)查數(shù)據(jù)采用Excel 2007進行整理,采用SPSS 19.0進行相關(guān)性分析、遺傳變異分析及主成分與聚類分析,其中聚類分析采用組間連接(類間平均距離)和歐氏距離進行系統(tǒng)聚類。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 青花菜品種外觀性狀

    供試的26份青花菜品種外觀性狀調(diào)查結(jié)果見表1。

    表1 26份青花菜品種外觀性狀調(diào)查

    2.2 青花菜重要農(nóng)藝性狀表現(xiàn)與變異分析

    由表2~3可知,青花菜品種優(yōu)秀的花球球位最高、花球最寬;青花菜品種耐寒優(yōu)秀的花球最高;綠雄90植株最高、葉片數(shù)最多;臺綠1號葉片最寬、莖最粗、單球最重、開展度最大、葉片最長;臺綠6號葉柄最長,TLB001葉片最寬,TLB009側(cè)枝數(shù)最多。因此,單一的農(nóng)藝性狀指標評價青花菜品種所得出的結(jié)果均不同,導致篩選的結(jié)果也不穩(wěn)定。因此,需對13個重要農(nóng)藝性狀進行綜合評價,以獲得準確的篩選結(jié)果。

    表2 不同青花菜品種的株高等農(nóng)藝性狀

    表3 不同青花菜品種的葉寬等農(nóng)藝性狀

    由表4可知,所考察的13個重要農(nóng)藝性狀變異系數(shù)介于9.85%~63.93%,可見其變異性較大。其中,側(cè)枝數(shù)變異系數(shù)最大,球?qū)挼淖儺愊禂?shù)最小,其余的變異系數(shù)都在10%以上。各農(nóng)藝性狀變異系數(shù)由大到小依次為側(cè)枝數(shù)>單球重>葉柄長>橫向最大開展度>球高>縱向最大開展度>株高>球位高>最大葉長>葉片數(shù)>葉寬>莖徑>球?qū)挕?/p>

    表4 青花菜13個重要農(nóng)藝性狀的變異分析

    2.3 青花菜重要農(nóng)藝性狀相關(guān)性分析

    由表5可知,株高與球位高、最大葉長、葉柄長、莖徑之間的相關(guān)性達到極顯著水平,與縱向最大開展度、葉片數(shù)、葉寬、單球重相關(guān)性達到顯著水平,其中株高與最大葉長顯著性最大,因此,青花菜植株生長發(fā)育越好,則葉片越長,從而引起植株的開展度越大。球位高與球?qū)?、球高、單球重之間的相關(guān)性達到極顯著水平,與最大葉長相關(guān)性達到顯著水平,說明青花菜花球的商品性需要花球各農(nóng)藝性狀進行綜合評價,單一的指標不能準確反映花球的優(yōu)劣;縱向最大開展度與最大葉長、葉柄長、葉寬、莖徑的相關(guān)性達到極顯著水平,與側(cè)枝數(shù)的相關(guān)性達到顯著水平,其中縱向最大開展度與最大葉長和莖徑相關(guān)系數(shù)最大,說明青花菜植株的開展度主要由葉片長短與莖徑?jīng)Q定,橫向最大開展度同理;最大葉長與葉柄長、葉寬、莖徑的相關(guān)性達到極顯著水平,且與葉柄長的相關(guān)系數(shù)最大;葉寬與莖徑的相關(guān)性達到顯著水平;莖徑與單球重的相關(guān)性達到極顯著水平,莖徑越粗則花球產(chǎn)量越高;球高與單球重的相關(guān)性達到顯著水平,反映出花球單球重受花球的高度的影響。

    表5 青花菜重要農(nóng)藝性狀相關(guān)性分析

    2.4 青花菜重要農(nóng)藝性狀主成分分析

    通過對26份青花菜品種13個重要農(nóng)藝性狀進行主成分分析(表6),得到其因子載荷矩陣,提取特征值大于1的前4個主成分,其累計貢獻率達到81.543%,提取前1~4個主成分即可反映重要農(nóng)藝性狀的絕大部分信息,由此可利用這4個主成分對供試品種進行分析評價。

    由表6可知,第Ⅰ主成分特征根為5.326,貢獻率為40.967%,其特征根較大(>0.7)的性狀有6個,分別是株高、橫向最大開展度、縱向最大開展度、最大葉長、葉柄長、莖徑,說明第Ⅰ主成分主要由以上6個性狀決定。但在第Ⅰ主成分中,最大葉長的絕對值最大,即貢獻率最大,因此,第Ⅰ主成分主要由最大葉長決定。第Ⅱ主成分特征根為2.601,貢獻率為20.009%,其特征根較大(>0.7)的性狀有2個,分別為球?qū)捄颓蚋撸f明第Ⅱ主成分主要由以上2個性狀決定,且由表5可知,球?qū)捙c球高呈正相關(guān)極顯著水平,說明花球高的青花菜,其花球?qū)挾纫蚕鄳^高。第Ⅱ主成分中球高的絕對值最大,即貢獻率最大,故第Ⅱ主成分主要由球高決定。第Ⅲ主成分特征根為1.391,貢獻率為10.700%,其側(cè)枝數(shù)的絕對值最大,即貢獻率最大,說明第Ⅲ主成分主要由側(cè)枝數(shù)決定。第Ⅳ主成分特征根為1.283,貢獻率為9.866%,其葉片數(shù)的絕對值最大,即貢獻率最大,說明第Ⅳ主成分主要由葉片數(shù)決定。

    表6 青花菜主成分的特征向量值與貢獻率

    根據(jù)主成分分析得出因子得分函數(shù)公式:

    Y1=0.343X1+0.236X2+0.337X3+0.357X4+0.092X5+0.380X6+0.316X7+0.288X8+0.168X9+0.354X10+0.166X11+0.098X12+0.246X13;

    Y2=-0.162X1+0.503X2-0.376X3-0.372X4+0.212X5-0.152X6-0.240X7-0.239X8-0.100X9-0.003X10+0.671X11+0.693X12+0.433X13;

    Y3=-0.292X1+0.060X2+0.191X3+0.143X4-0.320X5-0.141X6-0.361X7-0.175X8+0.608X9+0.046X10+0.056X11-0.142X12+0.420X13;

    Y4=0.207X1-0.050X2-0.120X3-0.038X4+0.700X5-0.025X6-0.105X7-0.411X8+0.255X9+0.296X10-0.195X11-0.278X12+0.013X13。

    Y1、Y2、Y3和Y4分別只反映部分數(shù)據(jù),說明單一的主成分不能進行主成分分析,必須由Y1、Y2、Y3和Y4得到綜合因子的得分函數(shù)才能進行綜合評價,其函數(shù)為Y=0.410Y1+0.200Y2+0.107Y3+0.099Y4。利用綜合因子得分(Y)能夠?qū)η嗷ú说闹匾r(nóng)藝性狀做出綜合性評價,Y值越大,代表該品種的綜合性狀越好。由表7可知,臺綠1號的綜合性狀相對最好,TLB018綜合性狀相對最差。

    表7 不同青花菜品種重要農(nóng)藝性狀的綜合評價

    2.5 青花菜重要農(nóng)藝性狀聚類分析

    利用系統(tǒng)分類的組間連接法,當歐式距離在15.0~16.0時,可將26份青花菜品種分為4大類(圖1)。第Ⅰ類群有TLB012、TLB013、TLB018、TLB009,其主要是株型較小,可作為高密種植雜交親本的中間材料加以利用;第Ⅱ類群有TLB001、浙青60、TLB014、TLB017、臺綠6號、TLB008、TLB015、TLB010、TLB011、TLB003、TLB004、TLB016、TLB005、TLB007、TLB006,其主要是葉片數(shù)少,可作為選育透風性好而減少病蟲害的中間材料加以利用;第Ⅲ類群有優(yōu)秀、耐寒優(yōu)秀,其花球的球位最高,側(cè)枝數(shù)最少,可作為適合機械化采收及選育側(cè)枝數(shù)少而減少病害的中間材料加以利用;第Ⅳ類群為臺綠1號、浙青75、炎秀、綠雄90和TLB002,其單球重最高,可作為高產(chǎn)的中間材料加以利用。

    圖1 青花菜品種基于13個農(nóng)藝性狀的聚類結(jié)果

    由表8可知,第Ⅰ大類群包括4份青花菜品種,該類群植株最矮,開展度最小,葉長和葉柄長最短,葉片最窄,這4份青花菜品種的Y值均較小,綜合性狀評價最差。第Ⅱ大類群包括15份青花菜品種,該類群花球球位最低,葉片數(shù)最少,花球直徑最小,花球最矮,單球重最輕,這類青花菜品種的Y值都偏小,綜合性狀相對稍差。第Ⅲ大類群包括2份青花菜品種,該類群花球球位最高、側(cè)枝數(shù)最少、花球直徑最大、花球最高,這2份青花菜品種的Y值均較大,綜合性狀評價相對較好。第Ⅳ大類群包括5份青花菜品種,該類花球植株最高、開展度最大、葉片數(shù)最多、葉片與葉柄最長、葉片最寬、側(cè)枝數(shù)最多、球莖最粗、單球重最重,這5份青花菜品種的Y值都大,綜合性狀評價相對最好。

    表8 青花菜品種系統(tǒng)聚類各類群農(nóng)藝性狀

    3 小結(jié)與討論

    品種資源的收集與利用對作物育種起著至關(guān)重要的作用[19-20],優(yōu)異品種資源的高效利用有利于品種的改良,掌握品種資源之間的差異性能可有效提高育種效率[21-22]。近年來,多元統(tǒng)計分析法在農(nóng)作物品種資源評價方面進行了廣泛應用[23]。彭嘉熹等[24]采用主成分及聚類分析將100份陸地棉主推品種分為6大類,通過綜合分析找出這些品種的缺陷,指明了育種方向。郭元元等[25]采用聚類分析法將10份廣西的地方黃瓜品種分為4大類,并通過綜合分析表明廣西黃瓜地方品種在瓜棱、種瓜裂紋、瓜斑紋和瓜刺色等性狀方面具有較大的應用潛力,可為黃瓜育種提供優(yōu)異的親本材料。黃偉康等[26]采用主成分及聚類分析法準確地將75份長莢豇豆分為5大類,通過綜合分析篩選出適合海南當?shù)胤N植的高產(chǎn)長莢豇豆品種。

    主成分分析是將原來多個指標用少數(shù)互不相關(guān)的綜合指標來代替反映大部分信息的一種降維的分析方法[27-28]。聚類分析是將研究對象關(guān)系更接近的合并為一類,明確分類界限,但不會對信息進行刪減,不會區(qū)分元素重要性,即類別間的重要性是等同的[27]。張志仙等[17,29]通過花球的營養(yǎng)成分與SSR分子標記對青花菜進行聚類分析與綜合評價及鑒定,從中篩選出適合作青花菜品種選育的親本材料。朱長志等[26]利用主成分與系統(tǒng)聚類的方法對青花菜進行分析與綜合評價,從中篩選出特異的種質(zhì)材料用于青花菜育種。雖然篩選出一些適宜的青花菜育種材料,但要應用到育種中仍需進行改良與創(chuàng)制。目前作物評價的研究較多,但均未形成相應的評價體系,且不同作物所處的環(huán)境不同,其所篩選的評價指標體系也不同。本研究通過前期篩選,收集了26份優(yōu)異的青花菜品種作為供試材料,從株高、最大開展度、球位高、葉片數(shù)、最大葉長、葉柄長、葉寬、側(cè)枝數(shù)、莖徑、球?qū)?、球高、球重?3個農(nóng)藝性狀進行主成分分析及聚類分析,從中篩選出影響較大的最大葉長、球高、側(cè)枝數(shù)、葉片數(shù)4個獨立指標進行青花菜的綜合評價,這與朱長志等[16]的研究結(jié)果不同,可能是因為所用的材料及地理位置不同所致。

    本研究表明,26份供試青花菜品種的13個重要農(nóng)藝性狀的變異性較大,變異范圍介于9.85%~63.93%,性狀變異豐富,資源類型較廣泛,具有很好的利用前景。其中,側(cè)枝數(shù)的變異系數(shù)最大(>60%),說明此性狀的變異類型最為豐富。但在實際生產(chǎn)中,側(cè)枝數(shù)多的青花菜品種易發(fā)病,造成花球商品性變差與減產(chǎn),這為后期選育側(cè)枝數(shù)少的育種目標提供理論基礎和方向。研究還表明,株高、球位高、最大開展度、葉片數(shù)、最長葉長、葉柄長、葉寬、莖徑、球高等農(nóng)藝性狀的變異系數(shù)均在10%以上,且花球單球重的變異系數(shù)在20%以上,變異類型均較豐富,這為以后不同的育種目標提供了理論指導。但花球直徑的變異系數(shù)最小(<10%),這是由于青花菜采收時花球的直徑均較一致的原因。

    主成分分析可將作物多個農(nóng)藝性狀聚為較少的主成分進行解釋生物學的大部分信息,且各指標都是相對獨立而又是綜合評價,數(shù)值直觀,容易分析,這既簡化了統(tǒng)計,又使結(jié)果更精確[30-31]。本研究利用主成分分析法將13個農(nóng)藝性狀聚為4個農(nóng)藝性狀,提取前4個主成分累計貢獻率達到81.543%,從中篩選出最大葉長、球高、側(cè)枝數(shù)、葉片數(shù)共4個農(nóng)藝性狀為主來進行綜合評價的主成分載荷因子。研究發(fā)現(xiàn),第Ⅰ主成分主要由葉長決定,反映了葉片形態(tài)與植株長勢呈正比關(guān)系。第Ⅱ主成分主要由球高決定,反映了球高與產(chǎn)量呈相互作用的關(guān)系,這為選育高產(chǎn)的青花菜品種提供了理論依據(jù)。第Ⅲ主成分主要由側(cè)枝數(shù)決定,側(cè)枝數(shù)與葉片形態(tài)有正相關(guān)也有負相關(guān),但與植株的最大開展度有顯著正相關(guān),在選育過程中減少側(cè)枝數(shù)可減少植株的開展度,為青花菜在生產(chǎn)過程中減少病害、適當增加種植密度從而提高產(chǎn)量提供科學理論依據(jù)。第Ⅳ主成分主要由葉片數(shù)決定,葉片數(shù)與其他農(nóng)藝性狀無顯著相關(guān)性,在選育過程中可減少葉片的數(shù)量,從而增加田間透風性,減少病蟲害發(fā)生。

    通過聚類分析將供試的26份青花菜品種分為4大類。通過綜合因子得分可知,第Ⅳ類群的青花菜品種綜合性狀最好,其次是第Ⅲ類群,第Ⅱ類群相對較差,而第Ⅰ類群最差,這與主成分及聚類分析結(jié)果一致。第Ⅳ類群的青花菜品種產(chǎn)量較高,生長勢強,綜合性狀較好,可作為當?shù)胤N植的品種。

    綜上所述,通過主成分分析和聚類分析對青花菜進行綜合評價,可將26份青花菜品種分為4大類,從中篩選出綜合性狀較好的臺綠1號、浙青75、炎秀、綠雄90和TLB002等5個品種。通過對26份青花菜品種進行變異分析、相關(guān)性分析及主成分分析,從中篩選出最大葉長、球高、側(cè)枝數(shù)、葉片數(shù)等4個獨立指標,可對青花菜進行快速綜合評價。

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