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    基于表型的蝴蝶蘭花色數(shù)量分類

    2024-01-08 23:40:31王世堯張果楊書才蔣拴麗王瑞華王俊
    熱帶作物學(xué)報(bào) 2023年11期
    關(guān)鍵詞:蝴蝶蘭聚類分析

    王世堯 張果 楊書才 蔣拴麗 王瑞華 王俊

    關(guān)鍵詞:蝴蝶蘭;花色表型;數(shù)量分類;聚類分析;ISCC-NBS色名表示法

    蝴蝶蘭(Phalaenopsisspp.),因花姿似蝴蝶飛舞而得名,素有“蘭之皇后”之美譽(yù)[1]。當(dāng)前,全球已登錄38963個(gè)栽培蝴蝶蘭品種,長期的雜交育種使蝴蝶蘭具有豐富絢麗的色彩[2]?;ㄉ怯^賞植物的重要經(jīng)濟(jì)性狀,精準(zhǔn)定義蝴蝶蘭花色對其分類、品種鑒定及產(chǎn)業(yè)交流的規(guī)范性舉足輕重[3]。陳和明等[4]基于213份蝴蝶蘭資源的18個(gè)性狀構(gòu)建蝴蝶蘭品質(zhì)性狀綜合評價(jià)體系,花色性狀為品質(zhì)評價(jià)的關(guān)鍵指標(biāo)之一,且變異程度較高。湯楷等[5]對17份蝴蝶蘭新品種(系)的16個(gè)性狀運(yùn)用加權(quán)主成分分析法進(jìn)行商品性綜合評價(jià),花色權(quán)重占20.87%。近年來,蝴蝶蘭花色表型研究主要借助定性描述及比色卡來鑒別花色,宋一嵐等[6]通過定性描述將蝴蝶蘭分為白、黃、紫紅、深紫、暗紫及6個(gè)復(fù)色鑲嵌色系;陳劍鋒等[7]利用比色卡對127份蝴蝶蘭各花器官的主色進(jìn)行了定義,但2種方式皆易受環(huán)境和人為因素影響進(jìn)而造成較大誤差。分光色差儀等精密儀器可有效消除上述影響,具備穩(wěn)定性高、可量化的特點(diǎn),目前已廣泛應(yīng)用于菊花[8]、荷花[9]、百合[10]、月季[11]等多種重要觀賞植物的花色分類研究中,使得花色表型的數(shù)量化得以實(shí)現(xiàn)。

    隨著蝴蝶蘭種質(zhì)資源愈加豐富,蝴蝶蘭在花色素組成[12]、花色功能基因鑒定[13-14]及基于形態(tài)特征的系統(tǒng)分類學(xué)[15-16]等方面開展了大量的研究工作,但基于蝴蝶蘭花色表型數(shù)量化的分類研究尚無相關(guān)報(bào)道。對觀賞植物的花色進(jìn)行精準(zhǔn)評價(jià)亦是建立其與各組遺傳標(biāo)記之間聯(lián)系的前提[17],因此,亟須建立一套科學(xué)系統(tǒng)的基于表型的蝴蝶蘭花色數(shù)量分類體系。本研究通過使用分光測色儀結(jié)合英國皇家園林協(xié)會(huì)RHS植物比色卡(RoyalHorticulturalSocietyColourChart,RHSCC)對146份蝴蝶蘭種質(zhì)進(jìn)行花色測定,采用聚類分析和ISCC-NBS色名表示法對其進(jìn)行分類命名,并對分布情況進(jìn)行分析,以期精準(zhǔn)定義蝴蝶蘭花色并科學(xué)分類,為蝴蝶蘭品種數(shù)量分類與鑒定、花色定向育種等工作提供理論基礎(chǔ)。

    1材料與方法

    1.1材料

    供試材料均為鄭州市農(nóng)林科學(xué)研究所蝴蝶蘭種質(zhì)資源圃所收集、保存的資源。2022年9—10月對資源圃內(nèi)資源利用降溫設(shè)備進(jìn)行催花處理,2023年1—2月進(jìn)入盛花期。經(jīng)初步鑒定和篩選,選取長勢良好,花色表型穩(wěn)定的146份蝴蝶蘭種質(zhì)(部分如圖1所示),于盛花期的晴朗上午進(jìn)行取樣測定。

    1.2花色表型的測定

    對每個(gè)品種選取具有典型顏色特征的3朵花,分別利用RHSCC和分光測色儀(三恩時(shí)TS7036)進(jìn)行測定:在室內(nèi)自然光條件下用比色卡進(jìn)行比色,3次重復(fù)后以出現(xiàn)頻率最高的顏色為最終測定結(jié)果;在光源C/2°、測量口徑4mm的參數(shù)設(shè)置下使用測色儀,置花被片平鋪于白紙上,將集光孔對準(zhǔn)測定部位(圖2),測定3個(gè)重復(fù),取均值代表花被片顏色。

    蝴蝶蘭側(cè)花瓣、萼片及唇瓣由斑點(diǎn)、條紋等圖案導(dǎo)致的異色,根據(jù)其是否能覆蓋底色來判定,若連成片狀且顏色異于底色則認(rèn)為是復(fù)色,若不能將底色覆蓋則定義為純色。

    1.3數(shù)據(jù)處理

    使用SQCX軟件獲取分光測色儀測定的基于CIELab表色系統(tǒng)的明度值(L*)、紅度值(a*)、黃度值(b*)、彩度值(C)、色相角(h)和基于孟塞爾顏色系統(tǒng)的色相值(Hue)、明度值(Value)和彩度值(Chroma);采用MicrosoftExcel2007軟件對統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理;利用Origin2023軟件,使用最遠(yuǎn)鄰近法(歐式距離)對L*值、a*值和b*值進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析,分析其不同色系的差異并作圖。

    2結(jié)果與分析

    2.1蝴蝶蘭花瓣、萼片和唇瓣的花色表型差異分析

    蝴蝶蘭花朵由3枚萼片、2枚側(cè)花瓣和1枚高度特化的腹部花瓣——唇瓣構(gòu)成,具有較高的觀賞價(jià)值。對供試的146份蝴蝶蘭種質(zhì)資源的側(cè)花瓣、萼片和唇瓣的顏色進(jìn)行測定(存在部分復(fù)色材料,分別獲得172組側(cè)花瓣、萼片數(shù)據(jù)及146組唇瓣數(shù)據(jù)),取其均值分析整體花色表型差異。如表1所示,側(cè)花瓣和萼片的顏色參數(shù)值均無顯著差異,而唇瓣L*值顯著低于花瓣和萼片,其a*值和C值則顯著高于二者,表明唇瓣相對于花瓣和萼片的顏色亮度較暗,但彩度較大,更偏向于紅色。

    2.2基于聚類分析的蝴蝶蘭花色分類

    因供試種質(zhì)資源的花瓣和萼片的顏色差異不大,本研究主要以側(cè)花瓣的色值作為分類依據(jù)。供試蝴蝶蘭花色在CIELab表色系統(tǒng)各參數(shù)分布廣泛(表2),L*值介于20.20~93.00之間;a*值和b*值分別分布在?13.76~74.10,?35.40~64.07區(qū)間內(nèi)。對其L*、a*、b*值進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析,當(dāng)歐式距離為10時(shí),可將其分為8個(gè)類別(圖3);參考RHSCC的命名規(guī)則進(jìn)行命名,可分為8個(gè)色系(表2):紫色系、暗紫色系、淺紫色系、紫紅色系、白色系、黃綠色系、粉色系和灰橙色系,其中紫紅色系和白色系占比較大,但通過分析聚類樣本發(fā)現(xiàn),部分淡黃綠色、淡粉色等彩度偏低的品種被劃在白色系,表明僅通過聚類分析不能對蝴蝶蘭花色有效區(qū)分。

    2.3基于ISCC-NBS色名表示法的蝴蝶蘭花色分類

    2.3.1蝴蝶蘭花色分類基于聚類分析結(jié)果,采用ISCC-NBS色名表示法對所測得的172個(gè)蝴蝶蘭花色表型值重新進(jìn)行命名及歸類,共獲得44個(gè)顏色名稱(表3)。通過簡化飽和度和明度描述,可將供試蝴蝶蘭花色劃分為7大色系:黃色系、棕色系、紅色系、紫羅蘭色系、粉色系、紫色系和白色系。根據(jù)劃分色系的色相、明度和彩度的參數(shù)范圍(表4),可發(fā)現(xiàn)紫羅蘭色和紫色系的明度和彩度相當(dāng),紅色系中存在品種的明度較低,表現(xiàn)為暗紅色或暗紅偏灰,接近于黑色。

    2.3.2蝴蝶蘭花色表型分布特點(diǎn)使用CIELab表色系統(tǒng)對基于ISCC-NBS體系分類下的蝴蝶蘭7個(gè)色系的L*、a*、b*參數(shù)進(jìn)行分析,各色系的參數(shù)值分布規(guī)律較為明顯(圖4)。白色系和黃色系的L*值較大且分布集中,紅色系的L*值最小;粉色系、紫色系和棕色系的L*值重疊,可通過a*值和b*值進(jìn)行有效區(qū)分;白色系和黃色系的a*值在負(fù)值范圍內(nèi)有分布,其他色系的a*值均在正值范圍;紫羅蘭色系和紫色系b*值集中分布在負(fù)值,二者在a*、b*值的分布相似,但前者L*值明顯低于后者。

    供試蝴蝶蘭花色在a*、b*色相坐標(biāo)上,主要集中在第Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ象限,在呈現(xiàn)藍(lán)色的第Ⅲ象限中無分布(圖5A)。在第Ⅰ象限主要分布棕色、粉色、紅色3個(gè)色系的品種;黃色系主要分布在第Ⅱ象限;第Ⅳ象限主要分布紫色、紫羅蘭色2個(gè)色系,紅色系亦有分布;白色系集中分布在接近原點(diǎn)的位置。在L*、a*、b*值的三維散點(diǎn)圖中花色數(shù)據(jù)多集中在一條主線附近,呈帶狀分布(圖5B)。

    2.3.3蝴蝶蘭L*值與C值相關(guān)性分析彩度C值的變化會(huì)對明度L*值產(chǎn)生影響,根據(jù)供試蝴蝶蘭不同色系的L*值與C值二維坐標(biāo)的分布,可將其分為2個(gè)類群(圖6)。第一類群的L*值隨C值的增大而變小,包含白色、黃色、棕色、紫羅蘭色、紫色和粉色等6個(gè)色系(圖7A),對其L*值和C值進(jìn)行線性擬合分析,繪制線性回歸圖,結(jié)果表明,擬合線性方程為y=-0.71749+93.17836,呈顯著負(fù)相關(guān)(r=0.689);第二類群僅包含紅色系(圖7B),L*值和C值間無顯著相關(guān)性(r=0.080)。

    3討論

    蝴蝶蘭新品種DUS測試指南中[18],利用RHSCC以群體目測的方式定義花瓣主色,將蝴蝶蘭分為白色、黃色、綠色、橙色、粉紅色、紫紅色和褐色等7種類型,該種方式存在一定的主觀性,在實(shí)際應(yīng)用中不能保證定義結(jié)果具有良好的便捷性和精確度。而比色卡與測色儀相結(jié)合可保留視覺的直觀性和精密儀器的客觀性,可實(shí)現(xiàn)對花色的量化和精確描述。本研究中,基于側(cè)花瓣的L*、a*、b*值進(jìn)行聚類分析方法將蝴蝶蘭劃分為8個(gè)類別,經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)并不能將白色與淺粉色、淺黃色和淺綠色等花色進(jìn)行有效區(qū)分。殷涵泰等[19]利用測色儀測定107份秋石斛品種花瓣和唇瓣的顏色并進(jìn)行聚類分析,將其分為白、粉、黃綠、紫紅、淺紫、紫、深紫、復(fù)色等8個(gè)色系,但存在黃色和綠色資源不能分開的情況;王玉蛟等[20]在對芍藥的花色分類中也出現(xiàn)了此類情況,白色與黃綠色系中的淺色品種聚為一類,表明僅使用聚類分析對顏色較接近的花色進(jìn)行分類易導(dǎo)致偏差。ISCC-NBS色名表示法是基于孟塞爾顏色系統(tǒng)由美國色彩協(xié)會(huì)(InterSocietyColourCouncil,ISCC)和美國國家標(biāo)準(zhǔn)局(NationalBureauofStandards,NBS)共同確定并頒布了267個(gè)適用于非發(fā)光物質(zhì)的標(biāo)準(zhǔn)顏色名稱,可從6個(gè)維度對顏色進(jìn)行準(zhǔn)確的分類和定義[21]。吳靜等[22]基于466個(gè)紫斑牡丹單株花色的表型值,使用ISCC-NBS色名表示法將紫斑牡丹的花色分為8大色系,可有效區(qū)分相近的色系,取得了較合理的分類結(jié)果。本研究基于聚類分析結(jié)果并利用ISCC-NBS色名表示法將蝴蝶蘭花色分為7個(gè)色系,不同色系與CIELab系統(tǒng)的L*、a*和b*參數(shù)具有合理的對應(yīng)關(guān)系,即可歸納各色系的參數(shù)分布范圍,實(shí)現(xiàn)對不同蝴蝶蘭花色的定量描述,如目測易混淆為同一色系的紫羅蘭色和紫色可通過L*值進(jìn)行有效區(qū)分,實(shí)際應(yīng)用中被定性為粉色的品種如小梅花(P.Xiaomeihua)、安娜(P.Anna)等被正確劃分為紫色系,表明ISCC-NBS色名表示法的色系劃分具備可量化的客觀性。但本研究中存在種質(zhì)資源樣本較少的問題,如劃分為粉色系的供試種質(zhì)僅有3種,對應(yīng)參數(shù)范圍的準(zhǔn)確性仍需進(jìn)一步完善;此外,受限于分光測色儀的通光孔孔徑的尺寸,蝴蝶蘭的紋路、斑點(diǎn)、斑塊等顏色分布類型難以實(shí)現(xiàn)對其量化和精確描述。因此,須加強(qiáng)蝴蝶蘭種質(zhì)資源的收集力度,同時(shí)進(jìn)一步優(yōu)化測色方法,通過聚類分析結(jié)合ISCC-NBS色名表示法及實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用進(jìn)而綜合得到更科學(xué)、適用且精確的蝴蝶蘭品種分類體系。

    花朵呈色主要與其組織結(jié)構(gòu)和組織細(xì)胞中的色素種類、含量密切相關(guān)[23]。蝴蝶蘭花色多彩,供試種質(zhì)在a*、b*參數(shù)坐標(biāo)上除藍(lán)綠色區(qū)間外廣泛分布,缺乏純正的藍(lán)色品種。飛燕草素(delphinidin)及其衍生物對藍(lán)色花形成至關(guān)重要,F(xiàn)3′5′H被稱為藍(lán)色基因,其時(shí)空表達(dá)和表達(dá)強(qiáng)度決定了飛燕草素的分布和積累量[24]。蝴蝶蘭中的F3′5′H基因與其他植物F3′5′H基因同源性僅為50%,可能在進(jìn)化過程中丟失了原有的功能是導(dǎo)致其無法呈藍(lán)色的潛在原因[25-26]。LIANG等[27]將大花飛燕草(Delphiniumgrandiflorum)的DgF3′5′H和蝴蝶蘭PeMYB2在P.SogoYukidian‘V3瞬時(shí)共表達(dá),產(chǎn)生一種新奇的藍(lán)紫色,其液泡的pH及金屬離子(Al3+、Ca2+、Fe3+)與花青素的摩爾比均與紫色蝴蝶蘭存在顯著差異。日本學(xué)者將鴨跖草的基因轉(zhuǎn)入蝴蝶蘭中,培育出轉(zhuǎn)基因藍(lán)紫色蝴蝶蘭新品種BlueGene,但后代繁殖困難及栽培過程中需添加外源物質(zhì)才能使其花色穩(wěn)定[28-29]。隨著多組學(xué)和生物信息學(xué)技術(shù)日漸成熟,基于藍(lán)色蝴蝶蘭呈色機(jī)制的復(fù)雜性,開展多維度的交叉融合研究是培育藍(lán)色蝴蝶蘭新品種的必由之路。

    蝴蝶蘭花色表型的明度和彩度整體呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,可分為兩類:第一類群包括白色、黃色、棕色、紫羅蘭色、紫色和粉色6個(gè)色系,第二類群僅包含紅色系,這可能與決定各色系的多種類別色素有關(guān)。蝴蝶石斛蘭中明度L*值與總花青苷含量和總黃酮含量均呈極顯著負(fù)相關(guān)[30]。郭鑫等[31]對190個(gè)紫斑牡丹品種為材料分析L*與C值,進(jìn)行相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)亦分為2個(gè)類群,紫紅色和黑紅色系明度和彩度呈正相關(guān),與本研究中紅色系蝴蝶蘭的表征趨近。大部分植物的萼片為綠色,而蘭科植物中萼片和花瓣特化的唇瓣均有豐富的顏色[32]。李崇輝等[30]對24份蝴蝶石斛蘭種質(zhì)的花色表型進(jìn)行測定,發(fā)現(xiàn)唇瓣顏色比花瓣和萼片暗,但色彩更濃郁,與蝴蝶蘭的花色特征相同。在未來的蝴蝶蘭花色育種工作中,須進(jìn)一步明確外源基因?qū)雽m色素合成途徑和呈色的作用,亦可結(jié)合花型育種培育“三唇瓣”品種[33];此外,還可通過引入蝴蝶蘭近緣屬特殊的花色種質(zhì)資源與其進(jìn)行遠(yuǎn)緣雜交,以期創(chuàng)制出新奇特異的蝴蝶蘭花色新種質(zhì),如蝴蝶蘭與萬代蘭屬(Vanda)中的藍(lán)色或火焰蘭屬(Renanthera)的亮橙色種質(zhì)資源進(jìn)行屬間雜交,獲得的雜種群體均可充分遺傳雙親的特點(diǎn)[34-35]。

    4結(jié)論

    通過對146份蝴蝶蘭種質(zhì)資源花色表型值進(jìn)行測定,發(fā)現(xiàn)蝴蝶蘭花色較為豐富,缺乏藍(lán)色系;花瓣和萼片顏色整體差異不大,唇瓣相較二者顏色更暗,彩度較大?;趥?cè)花瓣的L*、a*、b*值進(jìn)行聚類分析的分類結(jié)果不能完全表征蝴蝶蘭花色的分布特點(diǎn);利用ISCC-NBS色名表示法可將供試種質(zhì)資源分為黃色系、棕色系、紅色系、紫羅蘭色系、粉色系、紫色系和白色系共7個(gè)色系,對于蝴蝶蘭花色表型分類更為準(zhǔn)確,整理出不同色系花色參數(shù)范圍;整體上蝴蝶蘭花色明度和彩度呈負(fù)相關(guān),可分為紅色系和其余色系2個(gè)類群。本研究初步建立基于表型的蝴蝶蘭花色數(shù)量分類體系,為蝴蝶蘭新品種和花色選育提供理論基礎(chǔ)。

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