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    小麥籽粒均勻度評價方法研究

    2023-01-16 09:59:08盧茂昂彭小愛宋有洪何賢芳朱玉磊
    核農(nóng)學(xué)報 2023年2期
    關(guān)鍵詞:粒長圓度類群

    盧茂昂 彭小愛 李 敏 宋有洪 何賢芳,2,* 朱玉磊,*

    (1安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院,安徽合肥 230036;2安徽省農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物研究所,安徽合肥 230001)

    小麥(Triticum aestivumL.)是我國三大主糧之一,在我國的糧食生產(chǎn)及存儲上占據(jù)重要的戰(zhàn)略地位[1]。目前我國對小麥分級的主要方式是人工目測,具有強(qiáng)烈的主觀性、隨意性,且效率較低[2]。在早期的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,籽粒形態(tài)是主要的育種目標(biāo)之一,受到人為選擇影響較大[3]。高均勻度品種的單籽粒間形態(tài)差異較小,播種后有利于提升出苗均勻性[4-5]、幼苗長勢[6]及抗寒性[7]等,且收獲時千粒重較高[8],有較高的市場售價[9],受到種植者的喜愛。同時,均勻度較高的小麥品種在產(chǎn)品初加工時有利于脫殼[10]、提高出粉率[11]、降低分類能耗[12],二次加工時因其磨粉品質(zhì)較高和吸水率表現(xiàn)較好,加工出的糕點[13]和面條[14]的品質(zhì)更好。因此,明確籽粒均勻度的評價方法,有利于篩選出高均勻度品種,提升作物群體均勻度,增加逆境抗性,構(gòu)建高效高產(chǎn)作物群體[15],對保障我國糧食安全有著重要意義。

    籽粒均勻度是一個復(fù)雜的綜合指標(biāo),受作物基因調(diào)控[16-17],也受環(huán)境影響[18-21]。Zhao等[22]研究表明,Btr1-A基因抑制小麥胚軸發(fā)育過程中生物細(xì)胞壁合成基因的表達(dá),減少花序節(jié)點細(xì)胞壁合成,導(dǎo)致小麥籽粒破碎,形成不完全粒,降低籽粒均勻度。馮寬等[23]在花后5~8 d對新疆主栽品種新春11號進(jìn)行高溫處理,結(jié)果表明花后早期高溫脅迫促進(jìn)小麥籽粒早期發(fā)育,抑制籽粒后期發(fā)育,最終顯著降低粒長、粒寬、直徑和淀粉形態(tài),影響小麥籽粒均勻度。Wendt等[24]以900份大麥的種質(zhì)近等基因系為試驗材料,鑒定HvDep1位點突變對大麥造成的影響,結(jié)果表明HvDep1位點是粒長和莖稈的正調(diào)節(jié)因子,該位點突變會導(dǎo)致粒長和株高顯著降低;此外,干旱條件會激發(fā)Hvdep1等位基因相關(guān)早熟特點,導(dǎo)致灌漿提前結(jié)束,影響籽粒形態(tài),降低千粒重。

    目前國內(nèi)對于均勻度的評價方法主要有變異系數(shù)法[25]和變異系數(shù)倒數(shù)法[26],是以單個指標(biāo)或幾個指標(biāo)結(jié)合的方式來評價參試材料,分析基礎(chǔ)主要是標(biāo)準(zhǔn)差和平均值。鑒于影響小麥籽粒均勻度的因素較多,直接利用各單項指標(biāo)難以準(zhǔn)確、直觀地評價小麥籽粒均勻度。多元統(tǒng)計分析是一種在多個對象和多個指標(biāo)互相關(guān)聯(lián)的情況下統(tǒng)計其規(guī)律的綜合分析方法,適用于復(fù)雜性狀的研究,有利于復(fù)雜農(nóng)藝性狀的多個指標(biāo)綜合評價方法的建立[27]。因此,本研究通過對150份小麥材料在兩環(huán)境下的8個小麥籽粒表型指標(biāo)進(jìn)行綜合分析,了解指標(biāo)的遺傳多樣性、指標(biāo)相互關(guān)系及資源分類特點,并采用多元統(tǒng)計分析方法,建立小麥籽粒均勻度綜合評價指標(biāo),旨在篩選不同級別籽粒均勻度材料,為小麥育種家和研究工作者提供籽粒均勻度評價方法和合適材料。

    1 材料與方法

    1.1 試驗材料

    試驗材料150份(見電子附表1),編號1~150,包括育成品種109份、品系32份及地方材料9份,均由安徽省農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物研究所提供。供試材料主要來自于安徽及江蘇,分別為67份和43份,其余材料來自四川12份、山東11份、河南11份、北京2份,福建、陜西、浙江及以色列各1份。

    試驗材料秋播于安徽省農(nóng)業(yè)科學(xué)院阜南(E1)及阜陽(E2)試驗基地,播種日期分別為2020年10月18日和10月21日。試驗采取隨機(jī)區(qū)組設(shè)計,每份材料種植5行,行長2 m,行距20 cm,3次重復(fù)。常規(guī)田間管理,整個生育期未發(fā)生嚴(yán)重病蟲害。

    1.2 測定指標(biāo)及方法

    分別于2021年6月4日和6月6日收獲阜南(E1)及阜陽(E2)試驗基地小麥材料。采用人工收割,機(jī)械脫粒獲得樣品籽粒。曬干后每份材料隨機(jī)取出300粒左右完整的種子,利用SC-G型自動考種分析儀(杭州萬深)測定每份材料籽粒粒長(grain length,GL)、粒寬(grain width,GW)、直徑(diameter,D)、圓度(roundness,R)、長寬比(grain length width ratio,GLWR)、周長(grain perimeter,GP)、表面積(grain area,GA)及千粒重(thousand grain weight,TGW),共3次重復(fù)。計算阜南和阜陽兩個環(huán)境下的平均值,用于后續(xù)分析。

    1.3 數(shù)據(jù)分析

    利用Excel 2020對表型數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析,參照謝向譽(yù)等[28]的方法進(jìn)行多樣性指數(shù)(H')評價;參照孫東雷等[29]的方法計算各小麥材料的綜合得分;利用SPSS 26進(jìn)行相關(guān)性分析、聚類分析、主成分分析和隸屬函數(shù)計算[30],使用Origin 2021作圖。以標(biāo)準(zhǔn)化矩陣為基礎(chǔ),對8個小麥籽粒表型指標(biāo)進(jìn)行主成分分析,根據(jù)累積貢獻(xiàn)率>80%的原則確定主成分個數(shù)[31]。計算不同材料在選定主成分上的值,并利用隸屬函數(shù)法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理標(biāo)度到區(qū)間[0,1][32]。計算公式如下:

    式中,Xj表示第j個指標(biāo),Xmin、Xmax分別表示每個主成上各個指標(biāo)的最小、最大的分值;Wj表示第j個主成分的權(quán)重;Pj表示經(jīng)主成分分析所得到的特征值。D值越大,表明材料8個數(shù)量指標(biāo)評價的綜合得分越高[27],均勻度越高。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 表型多樣性統(tǒng)計和相關(guān)性分析

    如表1所示,150份小麥材料的粒長、粒寬、直徑、圓度、長寬比、周長、表面積和千粒重8個指標(biāo)均存在豐富變異,變異系數(shù)范圍為3.56%~9.88%。千粒重變異系數(shù)最大,達(dá)到了9.88%,最大千粒重為60.82 g,是最小千粒重(35.81 g)的1.70倍;籽粒直徑變異系數(shù)最小,為3.56%,變化范圍為4.22~4.97 mm。各指標(biāo)遺傳多樣性指數(shù)(H')都較高,其中最高的是粒長、直徑、圓度、長寬比和表面積,為2.08,最低的是千粒重,為2.02。遺傳多樣性指數(shù)由低到高依次為千粒重<周長<粒寬<圓度=直徑=表面積=長寬比=粒長。

    表1 試驗材料籽粒均勻度相關(guān)指標(biāo)統(tǒng)計描述及多樣性指數(shù)分析Table 1 Statistical description of indicators related to seed uniformity and diversity index of the experimental materials

    粒長、粒寬、直徑、圓度、長寬比、周長、表面積、千粒重的平均值分別為6.50 mm、3.32 mm、4.63 mm、0.51 mm、1.97、16.88 mm、16.98 mm2、49.78 g;其中表面積、粒寬的最大值均來自71號,分別為19.47 mm2、3.64 mm;千粒重、表面積、直徑都最小值均來自于70號,分別為35.81 g、14.14 mm2、4.22 mm。

    試驗材料各指標(biāo)相關(guān)性(圖1)表明粒長、粒寬、周長和千粒重4個指標(biāo)和其他指標(biāo)間均呈極顯著相關(guān)(P<0.01),相關(guān)性系數(shù)范圍分別為0.26~0.94、0.55~0.86、0.35~0.94和0.26~0.89。其中,粒長和周長的相關(guān)系數(shù)最大,為0.94,粒長與粒寬的相關(guān)系數(shù)最小,為0.26。

    圖1 150份小麥材料籽粒均勻度指標(biāo)的相關(guān)性分析Fig.1 Correlation analysis of grain uniformity index of 150 wheat materials

    除直徑和圓度、直徑和表面積、直徑和長寬比、表面積和長寬比之間無顯著相關(guān)外,其他各指標(biāo)間均呈極顯著相關(guān)。長寬比與千粒重、粒寬之間呈極顯著負(fù)相關(guān);圓度與周長、粒長、長寬比之間呈極顯著負(fù)相關(guān)。極顯著正相關(guān)數(shù)值多數(shù)高于0.50;表面積和直徑之間的極顯著正相關(guān)性系數(shù)達(dá)到最大,為0.99;0.26為極顯著正相關(guān)最小值,出現(xiàn)在粒長與粒寬之間;極顯著負(fù)相關(guān)系數(shù)最大值和最小值分別為0.98和0.26,分別出現(xiàn)在圓度與長寬比、千粒重與長寬比之間。

    2.2 主成分分析

    對150份小麥材料籽粒均勻度的8個指標(biāo)進(jìn)行主成分分析(表2),取累計貢獻(xiàn)率達(dá)到80.00%的前兩個主成分,其累計貢獻(xiàn)率達(dá)到了97.778%??梢苑从?50份小麥材料8個籽粒均勻度相關(guān)指標(biāo)的大部分遺傳信息。第一主成分特征值是4.906,貢獻(xiàn)率是61.330%,該主成分中直徑、周長、表面積和千粒重最大,反映的是籽粒大小;第二主成分特征值是2.916,貢獻(xiàn)率為36.448%,該主成分中圓度最大,反映的是籽粒形態(tài)。

    表2 各性狀主成分的特征向量及貢獻(xiàn)率Table 2 Eigenvectors and percentage of accumulated contribution of principal components

    2.3 小麥籽粒均勻度的綜合評價方法建立

    根據(jù)各綜合指標(biāo)在不同的材料中隸屬函數(shù)值和指標(biāo)權(quán)重計算出150份小麥材料籽粒均勻度的綜合評價值(D值),D值越大說明籽粒均勻度越高。以D值對150份小麥籽粒材料進(jìn)行聚類分析,可將150份小麥材料聚類為四類(圖2)。類群Ⅰ包括1、7、8等6份小麥材料;類群Ⅱ僅包括2份小麥材料(70、81);類群Ⅲ包括4、5、6等88份小麥材料;類群Ⅳ包括2、3、61等54份小麥材料。由表3可知,4個類群各指標(biāo)均值,類群Ⅰ除長寬比(1.85)為4個類群最小外,其余7個指標(biāo)均為最大,分別為6.67 mm、3.62 mm、4.91 mm、0.55 mm、17.71 mm、18.97 mm2和59.08 g;類群Ⅱ除長寬比(2.14)為4個類群最大,其余7個指標(biāo)均為最小,分別為6.17 mm、2.93 mm、4.25 mm、0.48 mm、15.87 mm、14.30 mm2及36.45 g。8個指標(biāo)的最大值與最小值均出現(xiàn)在類群Ⅰ和類群Ⅱ。4個類群在粒長上均表現(xiàn)出顯著差異,范圍為6.17~6.67 mm;粒寬、直徑、表面積、千粒重均表現(xiàn)出類群Ⅰ與類群Ⅲ無顯著差異,與類群Ⅱ、類群Ⅳ呈顯著差異;8個指標(biāo)中圓度的極差最小,為0.07;4個類群籽粒長寬比均接近2.00,類群Ⅰ長寬比與類群Ⅱ表現(xiàn)出顯著性差異。

    圖2 150份小麥材料的籽粒均勻度聚類分析圖Fig.2 Cluster analysis of grain uniformity of 150 wheat accessions

    表3 不同類群小麥材料指標(biāo)多樣性分析Table 3 Diversity of wheat materials index in different groups

    以D值進(jìn)行區(qū)間劃分,可將150份材料分為四類:低均勻度(low uniformity,LU)、中均勻度(medium uniformity,MU)、高均勻度(high uniformity,HU)和超高均勻度(ultra high uniformity,UHU),區(qū)間為[0.00~0.25)、[0.25~0.50)、[0.50~0.75)和[0.75~1.00](表4)。其中低均勻度材料最少,為2份;超高均勻度材料較少,為12份;其次是中均勻度材料,為56份;其余80份均為高均勻度材料。低均勻度的所有材料(2份)均出現(xiàn)在類群Ⅱ中,類群Ⅲ包括了所有高均勻度材料(80份)。

    表4 供試材料籽粒均勻度分組及占比Table 4 Grouping and proportion of grain uniformity of wheat accessions used in this study

    如表5所示,超高均勻度等級材料除長寬比(1.89)為4個類群中最小值,其他7個指標(biāo)均為最大值,分比為6.69 mm、3.57 mm、4.88 mm、0.54 mm、17.69 mm、18.81 mm2和57.74 g;低均勻度等級材料則呈相反表現(xiàn),除長寬比(2.14)為4個類群中最大值外,其他7個 指 標(biāo) 值6.17 mm、2.93 mm、4.25 mm、0.48 mm、15.87 mm、14.30 mm2和36.45 g均為最小值。在粒長指標(biāo)上4個均勻度等級均表現(xiàn)出顯著性差異(P<0.05);中均勻度粒寬與低均勻度粒寬無顯著差異,與高、超高均勻度有顯著差異。中、低粒寬之間差值最大為0.28 mm;相鄰直徑均勻度等級之間,近似是以0.24 mm為公差的等差數(shù)列;4個類群中圓度的極差最小,為0.06 mm;低、中、高均勻度的長寬比間無顯著性差異,籽粒長寬比的范圍為1.89~2.14;周長、表面積和千粒重三者相關(guān)性呈協(xié)同變化,3個指標(biāo)中千粒重極差最大,為21.29 g,周長的極差最小,為1.82 mm。

    表5 不同等級材料指標(biāo)多樣性分析Table 5 Diversity analysis of materials indicators for different levels

    2.4 回歸模型的建立與籽粒均勻度指標(biāo)的選擇

    為明確各指標(biāo)與小麥材料籽粒均勻度之間的關(guān)系,篩選出可靠的籽粒均勻度鑒定指標(biāo),建立起可用于小麥的籽粒均勻度評價模型,本研究把綜合評價值(D)值作為因變量,將各小麥材料粒長(X1)、粒寬(X2)、直徑(X3)、圓度(X4)、長寬比(X5)、周長(X6)、表面積(X7)及千粒重(X8)作為自變量,采用逐步回歸的方法建立了最優(yōu)方程:VP=-2.787+0.294X2+0.007X8+0.246X3+0.869X4-0.178X5+0.026X6+0.019X7(R2=0.999),除粒長外剩余7個指標(biāo)對籽粒均勻度都有顯著性影響。用該回歸方程對小麥籽粒均勻度進(jìn)行預(yù)測,其預(yù)測值(VP)與綜合評價值(D)兩者高度相關(guān),達(dá)到極顯著水平(P<0.01)。說明用該回歸方程可以對小麥籽粒均勻度進(jìn)行評估,預(yù)期效果好,準(zhǔn)確性高。

    2.5 超高均勻度的小麥材料的綜合評價

    篩選出D值不小于0.75的超高均勻度材料,類群Ⅰ和類群Ⅲ各占6份,共12份(表6),分別為濟(jì)麥22、恒進(jìn)麥8號、華成1688、煙農(nóng)5158、淮麥45、周麥36、寧麥21、鎮(zhèn)麥12、百農(nóng)64、西農(nóng)916、川麥82及2011。其中寧麥21的D值最大,表明該材料單籽粒間籽粒形態(tài)最均勻,淮麥45和鎮(zhèn)麥12的CI2為負(fù)數(shù),表明其低于第二主成分平均水平,其余材料各主成分均高于平均水平。此類材料整體特點為粒長、粒寬、直徑、圓度、周長、表面積和千粒重都偏大,長寬比為一般水平(表3)。

    表6 超高均勻度小麥材料的名稱、類群、綜合性狀指標(biāo)值CI、隸屬函數(shù)值u(X)、D值及VP值Table 6 Name,group,comprehensive character index values CI,affiliation function value u(X),D and VP of ultra high uniformity wheat accessions

    3 討論

    本研究通過對兩環(huán)境下150份小麥材料進(jìn)行描述性統(tǒng)計,發(fā)現(xiàn)籽粒形態(tài)8個指標(biāo)變異系數(shù)偏低均在10%以下,推測與供試材料大部分來自江蘇和安徽有關(guān),證實種質(zhì)資源變異與地域來源顯著性相關(guān)[33]。材料各指標(biāo)遺傳多樣性指數(shù)在2.02~2.08之間,表明其具有豐富的遺傳多樣性,與吳宏亞等[34]、陳雪燕等[35]和丁明亮等[36]研究結(jié)果相同。相關(guān)性分析表明材料的表面積、粒長、粒寬、直徑間呈兩兩極顯著正相關(guān),其原因可能是控制指標(biāo)的基因存在一因多效的遺傳關(guān)聯(lián)。表明本研究所用試驗材料在兩個環(huán)境下籽粒形態(tài)較為穩(wěn)定,遺傳多樣性豐富,有利于篩選出可靠的高籽粒均勻度材料。

    變異系數(shù)法[25]和變異系數(shù)倒數(shù)法[26]是目前國內(nèi)對于均勻度的主要評價方法。王端飛等[37]使用變異系數(shù)研究水稻群體均勻度法,結(jié)果表明水稻穗部均勻度與千粒重呈正相關(guān);馬達(dá)靈等[38]測定玉米株高和穗位高,使用變異系數(shù)倒數(shù)法判斷其均勻度,表明均勻度與產(chǎn)量成正相關(guān)。上述方法操作簡單、便捷性較高,但均是基于單一指標(biāo)的變異系數(shù)進(jìn)行的,僅可初步估算籽粒某一性狀的變異大小,但使用單個指標(biāo)或幾個指標(biāo)的單一方法篩選籽粒均勻度存在局限性。Liu等[39]采用區(qū)域定位算法對無人機(jī)獲取的田間圖像進(jìn)行處理,以此分析田間小麥出苗均勻性,效果較好,但該方法對設(shè)備和技術(shù)等要求較高,目前不適合大范圍使用。本研究發(fā)現(xiàn)籽粒形態(tài)部分指標(biāo)間存在顯著相關(guān)性,表明指標(biāo)之間存在信息重疊[32],進(jìn)一步說明了單個指標(biāo)并不能對籽粒均勻度進(jìn)行判斷。本研究利用主成分分析將8個單一指標(biāo)分析后轉(zhuǎn)換成兩個獨立的綜合指標(biāo),提供原性狀的97.778%的信息。Gegas等[3]對籽粒形態(tài)進(jìn)行主成分分析,結(jié)果表明第一主成分反映了籽粒大小,第二主成分反映了籽粒形態(tài),與本文研究結(jié)果相同。對主成分分析結(jié)果進(jìn)行聚類分析,表明高均勻度育種親本應(yīng)從第Ⅰ和Ⅲ類材料中選擇。隸屬函數(shù)法將D值區(qū)間標(biāo)度為[0,1],對其劃分為4個級別,在千粒重上四個類群和級別呈遞增關(guān)系,符合前人的高產(chǎn)品種小麥籽粒更加均勻的觀點[6,10,16]。利用以D值和各材料的粒長、粒寬等均勻度指標(biāo)分別作為因變量與自變量,建立最優(yōu)回歸方程VP=-2.787+0.294X2+0.007X8+0.246X3+0.869X4-0.178X5+0.026X6+0.019X7(R2=0.999)。驗證方程VP值與D值結(jié)果呈極顯著正相關(guān)(P<0.01),結(jié)果可信。因此在選育高均勻度材料時應(yīng)注重粒寬、直徑、圓度和千粒重等指標(biāo)。

    4 結(jié)論

    本研究將150份小麥材料分成低均勻度、中等均勻度、高均勻度和超高均勻度4個等級。綜合評價值(D值)和線性回歸方程預(yù)測值(VP值)呈極顯著相關(guān),粒寬、直徑、圓度、長寬比、籽周長、表面積及千粒重可以作為評價籽粒是否均勻的重要指標(biāo)。并根據(jù)評價方法篩選出超高籽粒均勻度小麥材料共12份。

    附表1供試小麥材料編號與名稱Table S1 Number and name of wheat materials for testing

    附表1(續(xù))

    附表1(續(xù))

    附表1(續(xù))

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