紫苏种质资源遗传多样性分析与综合评价

王玲, 汪磊, 谭美莲, 汪魏, 李玉骁, 严兴初, 王力军

中国油料作物学报 ›› 2023, Vol. 45 ›› Issue (3) : 501-509.

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欢迎访问《中国油料作物学报》, 2025年7月16日 星期三
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中国油料作物学报 ›› 2023, Vol. 45 ›› Issue (3) : 501-509. DOI: 10.19802/j.issn.1007-9084.2022079
遗传育种·生物技术

紫苏种质资源遗传多样性分析与综合评价

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Genetic diversity analysis and comprehensive assessment of Perilla germplasm resources

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本文亮点

为明确紫苏种质资源性状特点与遗传多样性,对保存的528份紫苏种质资源11个基本农艺性状进行了遗传变异、相关性、主成分和聚类分析。结果表明,528份紫苏种质资源具有丰富的遗传多样性,果穗数和单株产量的变异系数最大(分别为54.27%和53.44%),种子含油率变异系数最小(11.62%),单株产量遗传多样性指数最高(2.05),平均遗传多样性指数为1.89。相关性分析结果显示,单株产量与千粒重、分枝数、果穗数、种子含油率、主穗长及粒色6个性状均呈极显著正相关。主成分分析结果显示,株型、产量、籽粒数和粒色4个主成分代表了71.89%的性状信息。通过聚类分析将这些紫苏种质划分为5个类群,各类群间农艺性状差异明显,其中类群I具有单株产量高、种子含油率高的特点,具有较高的育种利用潜力。本研究明确了528份紫苏种质资源的遗传多样性特征和各性状间的关联性,筛选出一批性状特异的种质,可为紫苏遗传育种中亲本选配及优良种质资源的挖掘提供依据。

HeighLight

To clarify the characteristics and genetic diversity of perilla germplasm resources, the genetic variation, correlation, principal component and cluster analysis of 528 preserved perilla accessions were performed based on 11 main agronomic traits. Results showed that rich genetic diversity was found among theseaccessions. The variable coefficients of panicle number and grain yield per plant were the largest (54.27% and 53.44%, respectively), while that of seed oil content was the lowest (11.62%); the genetic diversity index of yield per plant was the highest (2.05), and the average genetic diversity index was 1.89. The results of correlation analysis indicated that grain yield per plant was significantly and positively correlated with thousand-grain weight, number of branches, number of panicles, seed oil content, length of main panicle and grain color. The result of principal component analysis showed that four principal components of plant type factors, yield factors, seeds number factors and grain color factors, represented 71.883% of all trait information. These perilla germplasm was divided into 5 groups by cluster analysis, and there were obvious differences in agronomic characters among various groups. Particularly, Group I has the characteristics of high yield per plant and high seed oil content and has high breeding and utilization potential. Here, the genetic diversity and the correlation between basic agronomic characters of 528 perilla accessions were explained, and a number of elite accessions with specific characters were screened, which can provide a basis for perilla breeding and utilization of excellent germplasm resources.

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王玲 , 汪磊 , 谭美莲 , 汪魏 , 李玉骁 , 严兴初 , 王力军. 紫苏种质资源遗传多样性分析与综合评价[J]. 中国油料作物学报, 2023, 45(3): 501-509 https://doi.org/10.19802/j.issn.1007-9084.2022079
Ling WANG , Lei WANG , Mei-lian TAN , Wei WANG , Yu-xiao LI , Xing-chu YAN , Li-jun WANG. Genetic diversity analysis and comprehensive assessment of Perilla germplasm resources[J]. CHINESE JOURNAL OF OIL CROP SCIENCES, 2023, 45(3): 501-509 https://doi.org/10.19802/j.issn.1007-9084.2022079
中图分类号: S565.9   
紫苏[Perilla frutescens (L.) Britton]属唇形科(Labiatae)紫苏属(Perilla)一年生短日照草本植物[1],既可食用又可药用,还是种子α-亚麻酸含量高的一种油料作物,具有良好的经济价值和发展潜力。紫苏在我国已有2000多年的栽培历史,资源分布于我国多个省份。本研究组经过多年的收集积累,保存有紫苏种质资源500多份,占世界紫苏种质资源保存数量的60%[2]。尽管我们保存了较多的紫苏种质资源并初步鉴定了其基本性状表现,但缺乏对这些资源进行系统评价分析和鉴定筛选。而众所周知,作物种质资源的鉴定评价和遗传多样性分析是挖掘优异种质、进行遗传改良和选育新品种的基础。因此,开展这些紫苏种质资源的遗传多样性分析和综合评价十分必要,是充分开发利用紫苏种质资源的重要基础工作。
种质资源遗传多样性研究中,基于表型性状的评价分析是最经济、最直接和最快速的方法。一些主要农作物种质资源如水稻[3]、小麦[4]、棉花[5]、大豆[6]、油菜[7]等均是从基于表型农艺性状的鉴定评价和多样性分析入手,不仅明确了已保存资源的特点和分类,还快速地鉴定挖掘出一些优异资源。周健等[3]通过对不同环境下的284份水稻品种进行7个主要农艺性状(抽穗天数、株高、穗长、穗数、穗粒数、结实率和千粒重等)的表型评价和稳定性分析,筛选出20份具有较强生态适应性的水稻品种。作为育种亲本材料加以利用的3份优异小麦种质,也是通过对177份寒带小麦种质资源开展农艺性状鉴定评价和遗传多样性分析,因其在灌浆速度、穗型、粒色、产量方面的特征明显脱颖而出[4]。此外,14份高蛋白质、6份高含油和2份特大粒优异大豆种质也是赵朝森等[6]通过对大量国外大豆种质资源进行农艺品质性状的鉴定评价筛选出来的。关周博等[7]根据318份油菜种质资源品种(系)的9个农艺性状指标并结合丰产性、抗病性、生长发育特性方面的鉴定评价结果,筛选出了一批综合性状表现良好的品种以及单一性状突出的品种,为油菜品种改良和亲本选育提供了丰富的资源材料。
在紫苏种质资源遗传多样性分析及鉴定评价方面,已有基于农艺表型性状、品质性状和分子标记等评价分析报道[8]。在农艺表型性状和品质性状研究方面,魏忠芬等[9]应用聚类分析和主成分分析鉴定评价了53份贵州紫苏种质资源的表型农艺性状遗传多样性;欧巧明等[10]基于主要农艺性状和品质特征将159份油用紫苏种质分为具有较明显特性的五大类群;张亚宏等[11]通过形态多样性分析发现,46份甘肃紫苏种质资源可分为油用型和兼用型两大类。肖宇等[12]通过对来自贵州、甘肃、吉林、黑龙江的共90份紫苏材料资源17个性状的聚类分析,将这些材料分为晚熟型、早熟型和中熟型三个类群,同时筛选出了适合不同积温带种植或商业种植的紫苏材料。
尽管前人对紫苏种质资源的鉴定评价研究已有报道,但这些研究均基于地区性种质资源或以少量资源为主[8],缺少对来源于全国不同省市的大量紫苏资源的综合鉴定评价和多样性分析。为全面了解研究组已收集保存的紫苏种质资源性状特点和遗传多样性情况,更好地开发利用紫苏种质资源和促进紫苏新品种选育,本研究以收集保存的528份紫苏种质资源为材料,通过对类型、生育期、株高、茎节数、分枝数、主穗长、果穗数、粒色、单株产量、千粒重等主要农艺性状和含油量的调查分析和鉴定评价,进行各性状的遗传变异、相关性、主成分分析和聚类分析,明确这些紫苏种质资源特点与多样性情况,旨在为紫苏种质资源的开发利用、种质创新与品种选育改良提供参考。

1 材料与方法

1.1 材料

国家油料作物种质资源库收集保存的528份紫苏种质资源(由中国农业科学院油料作物研究所提供)(附表1,首页OSID码),分别来源于我国13个省(市)区(如图1),主要以甘肃、贵州和辽宁的居多,分别占25.95%、24.62%和22.35%。
表1 紫苏种质资源数量性状变异分析

Table 1 Variation analysis of quantitative characters of perilla germplasm resources

性状

Trait

单位

Unit

最小值

Min

最大值

Max

平均值

Mean

标准差

SD

极差

Range

变异系数

CV/%

遗传多样性指数

H'

GP Day 84 211 144.77 19.65 127 13.57 1.69
PH cm 63.7 262 163.31 32.64 198.3 19.99 1.87
NSN / 6.2 28 14.64 3.31 21.8 22.63 1.98
NB / 2 47 22.36 8.21 45 36.71 2.02
MPL cm 3.2 42 13.19 4.29 38.8 32.52 1.92
NP g 20 340 104.13 56.51 320 54.27 1.87
GYPP g/plant 0.9 39 13.94 7.45 38.1 53.44 2.05
TGW g/1000 seed 0.8 5.8 3.50 1.16 5 33.15 1.91
SOC % 10.72 51.60 43.01 5.00 40.88 11.62 1.73
注:GP: 生育期;PH:株高;NP:果穗数;TGW:千粒重;MPL:主穗长;SOC:种子含油率;NB:分枝数;GYPP:单株产量;NSN:茎节数。下同
Note: GP: growth period; PH: plant height; NP: number of panicles; TGW: thousand-grain weight; MPL: main panicle length; SOC: seed oil content; NB: number of branches; GYPP: grain yield per plant; NSN: number of stem nodes. Same as below
图1 528份紫苏种质的来源

Fig. 1 Origination of 528 perilla accessions

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1.2 方法

材料于4月中旬种植于中国农业科学院油料作物研究所阳逻基地(东经114°31′,北纬30°42′),采用完全随机区组设计,小区3次重复,行长5 m,行距60 cm,株距40 cm。每个小区边设保护行。按照常规方法进行田间管理。参照《苏子种质资源描述规范和数据标准》[13]在适当时期对材料进行类型、生育期、株高、茎节数、分枝数、主穗长、果穗数、粒色、单株产量、千粒重以及种子含油率的观察记录或检测分析。在开花期,以试验小区的植株为观测对象,采用目测法和镜检观察植株体茎、叶、茸毛的颜色和茸毛是否分节来确定种质的类型;调查植株从出苗期到籽实成熟的天数;完熟期从每个试验小区随机抽取10株,测量每株从地表至顶端主花序基部的长度、观测每株主茎节数、调查每株主茎各节一级分枝的总数、测量每株主穗基部至顶端的长度、调查每株主茎及各级分枝穗的总数、采用目测法观察植株种皮颜色;成熟收获后,测量每株自然风干的种子重量、从每个试验小区自然风干的籽实随机抽样1000粒称重。采用NY/T 1285-2007(脂肪)[14]方法测定种子含油率。

1.3 数据处理

对质量性状(类型和粒色)分别进行赋值,其中类型赋值为:1=白苏,2=紫苏;粒色赋值为:1=白色,2=灰色,3=黄褐色,4=褐色,5=黑色。为便于统计分析,将各数量性状数值进行10级分级处理[11]。利用Microsoft Excel 2016统计分析各数量性状的平均值、最大值、最小值、极差、标准差、变异系数和遗传多样性指数。利用SPSS 20.0软件进行各性状的相关性分析和主成分分析[15]。主成分分析中提取特征值大于1的因子作为主成分。利用NTSYSpc 2.10e软件对赋值的质量性状和数量性状进行标准化处理,采用基于欧式距离的类平均法(UPGMA)进行聚类分析[5]

2 结果与分析

2.1 多样性分析

通过对528份紫苏种质资源的主要农艺性状进行观察分析,发现紫苏资源类型以白(青)苏居多,占64.58%(341份),紫苏187份,占35.42%(图2A);种子颜色有褐色、灰色、白色、黄褐色和黑色,但以褐色为主,占68.56%,灰色和白色分别占17.61%和11.17%,黄褐色和黑色较少,各占1.89%和0.76%(图2B)。
图2 紫苏品种类型(A)和粒色(B)占比(A:类型; B: 粒色)

Fig. 2 Cultivar type (A) and grain color (B) proportion of perilla

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生育期(GP, growth period)、株高(PH, plant height)、果穗数(NP, number of panicles)、千粒重(TGW, thousand-grain weight)、主穗长(MPL, main panicle length)、种子含油率(SOC, seed oil content)、分枝数(NB, number of branches)、单株产量(GYPP, grain yield per plant)、茎节数(NSN, number of stem nodes)等数量型农艺性状均表现出丰富的变异性,平均变异系数为30.88%(表1)。其中,果穗数、单株产量的变异系数较大,分别为54.27%和53.44%;种子含油率的变异系数最小,但也高达11.62%。从极值来看,各性状的最大值与最小值之间差异较大。其中,最高单株产量是最低单株产量的43.33倍,而生育期的极差较小,但其最大值也有最小值的2.51倍。此外,这些数量性状的遗传多样性指数均大于1,平均为1.89。其中最高的为单株产量和分枝数(分别为2.05和2.02),生育期最低(1.69)。综上所述,较大变异系数、较大极差值以及较高的遗传多样性指数说明收集保存的这些紫苏种质资源具有丰富的表型多样性。
紫苏种质资源数量性状的变异结果如图3所示。528份紫苏种质资源的生育期为84~211 d,按生育期将紫苏熟性分为极早熟(<85 d)、早熟(85~110 d)、中熟(110~150 d)、晚熟晚(150~160 d)和极晚熟(≥160 d)5类,其中50.76%的材料(268份)为中熟材料,晚熟和极晚熟材料分别占资源总数的29.93%和14.20%。株高为63.7~262 cm,其中株高<100 cm的有23份(4.36%),高于200 cm的有66份(12.50%)。茎节数以10~15的材料居多(52.46%),有20个以上茎节数的仅占总数的8.33%;分枝数以15~25的居多(43.56%),有35个以上分枝的材料35份(6.63%)。绝大部分(80.49%)材料的主穗长为10~24 cm,长穗型材料(主穗长≥24 cm)只有10份。果穗数范围为20~340,其中果穗数>250的有10份,占总数的1.89%。千粒重考察结果发现,绝大部分(394份,占总数的74.62%)为中粒型(2.0 g≤千粒重<5.0 g)。粗脂肪检测分析发现这些种质的种子含油率为10.72~51.60%,含油率<30%和≥50%的材料各有9份。
图3 紫苏种质资源各性状变异的分布统计

Fig. 3 Distribution statistics of various character in perilla accessions

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2.2 相关性分析

利用SPSS软件对528份紫苏种质的11个基本性状进行相关性分析,结果(表2)显示性状间呈极显著正相关的有19组,26组性状间呈负相关,且其中19组呈极显著负相关。紫苏类型除与粒色呈极显著正相关之外,与其它性状均呈负相关。单株产量与千粒重、分枝数、果穗数、种子含油率、主穗长及粒色均呈极显著正相关,相关系数在0.156~0.480之间。千粒重则与单株产量和主穗长呈显著正相关。生育期与茎节数、株高、分枝数呈极显著正相关,而与类型、千粒重和种子含油率呈极显著负相关。株高与茎节数、分枝数、果穗数、种子含油率,茎节数与分枝数、果穗数,分枝数与果穗数之间,均呈极显著正相关。果穗数与千粒重、茎节数与千粒重均呈极显著负相关。粒色与类型、单株产量之间均表现为显著正相关。主穗长与茎节数、分枝数、果穗数、粒色呈极显著负相关。种子含油率与千粒重、单株产量和株高呈极显著正相关,而与类型、茎节数、生育期、分枝数、果穗数呈负相关。
表2 紫苏种质资源主要农艺性状相关性分析

Table 2 Correlation analysis of main agronomic traits for perilla germplasm resources

性状

Trait

相关系数Correlation coefficient
T GP PH NSN NB MPL NP GC GYPP TGW
GP -0.127**
PH -0.331** 0.508**
NSN -0.035 0.518** 0.581**
NB -0.266** 0.236** 0.333** 0.494**
MPL -0.198** 0.000 -0.056 -0.216** -0.207**
NP -0.018 0.095* 0.261** 0.425** 0.663** -0.164**
GC 0.226** 0.039 0.006 -0.037 0.047 -0.205** -0.010
GYPP -0.367** -0.098* 0.010 -0.145** 0.408** 0.160** 0.325** 0.156**
TGW -0.564** -0.157** -0.016 -0.304** 0.027 0.202** -0.231** 0.067 0.480**
SOC -0.303** -0.139** 0.127** -0.218** -0.117** 0.040 -0.076 0.007 0.225** 0.516**
注:GC: 粒色;T: 类型。“*”表示在0.05水平(双侧)上显著相关,“**”表示在0.01水平(双侧)上极显著相关
Note: GC: Grain color; T: Type. “*” indicates a significant correlation at the 0.05 level (bilateral), “**” indicates a very significant correlation at the 0.01 level (bilateral)

2.3 紫苏单株产量性状回归分析

以单株产量作因变量(Y),使用SPSS软件剔除影响较小的数量性状后,以千粒重(X1)、分枝数(X2)、果穗数(X3)、主穗长(X4)这4个性状指标作自变量建立回归方程:Y = -9.936+3.347X1+0.180X2+0.045X3+0.261X4(r=0.684)。由回归方程可知,对紫苏而言,当其它因素不变时,千粒重每增加1 g,单株产量将增加3.347 g;分枝数每增加1个,单株增产0.180 g;果穗每增加1穗,单株产量提高0.045 g;主穗长每增长1 cm,单株增产0.261 g。

2.4 主成分分析

为了简化对性状的选择,本研究对11个基本农艺性状进行主成分分析,结果显示(表3),可提取的特征值大于1的主成分有4个,它们的累积贡献率达71.883%,说明提取的这4个主成分能解释这些紫苏种质基本性状的绝大部分信息。
表3 528份紫苏种质资源主要农艺性状的主成分分析

Table 3 Principal component analysis of major agronomic traits among 528 perilla accessions

性状

Trait

主成分特征向量Principal component eigenvector

因子1

Factor 1

因子2

Factor 2

因子3

Factor 3

因子4

Factor 4

T -0.109 -0.493 0.285 0.073
GP 0.359 -0.054 -0.390 0.231
PH 0.415 0.113 -0.335 0.246
NSN 0.499 -0.126 -0.150 0.044
NB 0.453 0.183 0.295 -0.164
MPL -0.159 0.188 -0.336 -0.405
NP 0.406 0.055 0.383 -0.309
GC 0.014 -0.020 0.386 0.666
GYPP 0.071 0.468 0.366 -0.127
TGW -0.157 0.534 -0.036 0.188
SOC -0.111 0.385 -0.045 0.313
特征值Numerical value 2.843 2.435 1.479 1.151
贡献率Contribution rate /% 25.846 22.133 13.443 10.461
累计贡献率Total account /% 25.846 47.979 61.422 71.883
第1主成分方差贡献率最大(25.846%),占主导地位。载荷为较高正值的有茎节数、分枝数、株高、果穗数和生育期等与植株株型相关的性状,因此可称该主成分为株型因子;从特征向量关系看,生育期越长植株的高度越高,承载的紫苏种质的茎节数、分枝个数和果穗数越多。第2主成分的方差贡献率为22.133%。载荷较高且为正值的是与籽粒产量相关的千粒重(特征向量值0.534)和单株产量(特征向量值0.468),可称此主成分为产量因子。第3主成分的方差贡献率为13.443%。载荷为较高正值的有粒色、果穗数、单株产量和分枝数等,其中除粒色外的其它性状均与籽粒数量性状相关,可简称为籽粒数因子。从向量关系来看,种粒颜色深的紫苏种质其分枝多、果穗数多且单株产量较高,而生育期较短、植株较矮且茎节数少,千粒重和种子含油率相对较低。第4主成分的方差贡献率为10.461%。其中粒色具有最高的特征向量正值(0.666),可将此主成分称作粒色因子。向量关系显示,该主成分较大时,粒色较深、植株高度较高、生育期较长、千粒重和种子含油率较高,而主穗长较短、分枝个数和果穗数较少、单株产量较低。

2.5 聚类分析

基于观察或检测记录的农艺性状,利用NTSYSpc 2.10e软件对528份紫苏种质资源进行聚类分析,结果发现在遗传距离1.45处,可将528份种质划分为5个类群(图4附表2,首页OSID码),不同类群各性状特征见表4。其中第I类群包含337份种质资源,来源丰富,主要包括来自甘肃(131份)和辽宁(116份)的绝大部分种质以及吉林、宁夏、山西、青海、河北和北京的全部紫苏种质。与其它类群相比,该类群种质具有生育期短、千粒重大、单株产量高、种子含油率高的特点,其中种子含油率在这些材料中的变异系数仅6.51%,而单株产量在几个类群中同样具有最高的均值且变异系数最低,因此该类群材料可作为高含油率且丰产的基础材料资源来源。第II类群包括148份种质,其中有105份来自贵州、28份来自陕西。该类群种质主要表现为生育期偏短,千粒重、单株产量和种子含油率较低。第III类群包括35份种质,其中四川21份、湖北9份。该类群的主要特征是生育期较长、植株高大,茎节数、分枝数和果穗数极多,而主穗长度最短,千粒重较低,单株产量偏高,但千粒重和种子含油率相对较低。第IV类群仅包括3份种质(陕西2份、贵州1份),均为紫苏,籽粒褐色,其主要特征是植株矮小,千粒重和种子含油率极低,而其它农艺性状指标均处于相对偏高的水平。第V类群包括5份来自贵州的白苏种质,典型特征是在所有材料中其生育期长、主穗长度最长,而茎节数、分枝数、果穗数以及单株产量处于极低水平,植株高度偏矮,千粒重及种子含油率处于居中水平。根据528份紫苏种质资源各农艺性状的统计分析和聚类结果,挑选出具有代表性特征的典型材料以供紫苏品种选育参考(表5)。
图4 528份紫苏种质资源基于主要农艺性状的聚类分析

Fig. 4 Cluster analysis of 528 perilla acessions based on their main agronomic traits

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表4 紫苏种质不同类群性状特征

Table 4 Characteristics of different groups in perilla germplasm

性 状

Trait

类群Ⅰ(337份)

Group I (337)

类群Ⅱ(148份)

Group Ⅱ (148)

类群Ⅲ(35份)

Group Ⅲ (35)

类群IV(3份)

Group IV(3)

类群V(5份)

Group V(5)

平均数

Mean

变异系数

CV/%

平均数

Mean

变异系数

CV/%

平均数

Mean

变异系数

CV/%

平均数

Mean

变异系数

CV/%

平均数

Mean

变异系数

CV/%

GP 139.59 13.89 151.33 11.07 162.86 7.70 153.67 1.87 168.40 8.69
PH 163.65 17.75 156.15 24.32 194.38 11.69 133.63 19.48 152.20 3.44
NSN 13.79 21.82 15.23 19.10 20.22 8.36 15.03 8.17 13.60 9.97
NB 23.02 23.51 17.27 47.95 39.17 12.49 26.93 18.85 14.00 48.45
MPL 13.34 26.75 12.97 26.60 9.20 21.82 13.60 7.85 37.20 9.53
NP 99.85 50.58 87.62 41.97 221.54 19.76 118.57 12.46 43.40 20.01
GYPP 16.66 38.62 8.54 79.90 11.76 46.36 9.97 62.83 7.58 41.65
TGW 4.20 14.85 2.24 31.31 2.17 37.77 1.10 7.42 3.72 11.20
SOC 45.08 6.51 39.78 12.08 39.43 14.64 17.37 27.18 39.45 9.51
表5 紫苏种质不同类群典型材料

Table 5 Typical material of different groups in perilla germplasm

类群

Group

主要特征

Main characteristics

典型材料

Typical material

类群Ⅰ

Group I

生育期短,单株产量、种子含油率高

Short growth period, high grain yield per plant and seed oil content

ZGSZ0001、ZGSZ0002、ZGSZ0006、ZGSZ0008、ZGSZ0015、ZGSZ0016、ZGSZ0017、ZGSZ0021、ZGSZ0023、ZGSZ0024、ZGSZ0031、ZGSZ0040、ZGSZ0041、ZGSZ0042、ZGSZ0045、ZGSZ0046、ZGSZ0048、ZGSZ0049、ZGSZ0054、ZGSZ0061、ZGSZ0065、ZGSZ0191、ZGSZ0200、ZGSZ0400、ZGSZ0529

类群Ⅱ

Group Ⅱ

千粒重、单株产量和种子含油率较低

Low thousand-grain weight, grain yield per plant and seed oil content

ZGSZ0275、ZGSZ0302、ZGSZ0303、ZGSZ0322、ZGSZ0325、ZGSZ0514、ZGSZ0515、ZGSZ0518、ZGSZ0519、ZGSZ0521、ZGSZ0524、ZGSZ0525

类群Ⅲ

Group Ⅲ

生育期较长,植株高大,茎节数、分枝数、果穗数极多

Long growth period, tall plant, large number of stem nodes and branches

ZGSZ0327、ZGSZ0328、ZGSZ0333、ZGSZ0334、ZGSZ0335、ZGSZ0342、ZGSZ0343、ZGSZ0345、ZGSZ0346、ZGSZ0347、ZGSZ0348、ZGSZ0349、ZGSZ0350、ZGSZ0351、ZGSZ0352、ZGSZ0354、ZGSZ0358、ZGSZ0360、ZGSZ0363、ZGSZ0364、ZGSZ0365

类群IV

Group IV

植株矮小,千粒重、含油率极低

Short plant, extremely low thousand-grain weight and seed oil content

ZGSZ0081、ZGSZ0082、ZGSZ0505

类群V

Group V

生育期长,主穗极长,茎节数、分枝数、果穗数极少

Long growth period, extremely long main panicle length, few stem nodes and branches

ZGSZ0108、ZGSZ0109、ZGSZ0111、ZGSZ0114、ZGSZ0278

3 结论与讨论

作物种质资源是育种改良的基础,分析种质资源的遗传背景是作物育种突破的关键。性状变异系数大小可反映性状多样性水平的高低。本研究通过对528份紫苏种质资源主要农艺性状的变异情况进行分析,结果表明保存的紫苏种质资源具有丰富的多样性。在观察鉴定的性状中,果穗数和单株产量的变异系数最高,这与前人对其它紫苏种质资源鉴定评价的结果相一致[9,11,16]。魏忠芬等[9]对贵州53份紫苏种质6个数量性状的变异分析结果、张亚宏等[11]对甘肃46份紫苏种质9个农艺性状的变异分析结果和秦信蓉等[16]对贵州50份紫苏8个农艺性状的变异分析结果,圴显示果穗数和单株产量的变异最大。说明在紫苏群体内,不同材料的果穗数和单株产量均表现出较大的差异,体现了这两个性状的丰富多样性。本研究中这些紫苏种质资源在各性状中表现出不同程度的多样性,为紫苏的研究利用提供了丰富的物质基础。
不同性状因素的综合作用影响着作物产量的形成,在作物育种和农业生产过程中,分析各性状之间的相互联系,协调各性状指标,对于选育高产稳产的作物品种具有重要意义[17,18]。本研究通过对528份紫苏种质的主要农艺性状进行相关性分析,结果显示,紫苏类型(白苏或紫苏)与紫苏籽粒颜色之间具有极显著的相关性,由此可见,紫苏类型的判断虽然主要取决于叶色、花色等表型性状,但是通过籽粒颜色也有可能判断出材料属于哪一种类型。而粒色与其它各农艺性状之间的负相关关系则说明了具有不同深浅颜色的紫苏种质的农艺性状具有多样性特点。此外,紫苏单株产量与千粒重、分枝数、果穗数、种子含油率、主穗长及粒色呈极显著正相关(r=0.156~0.480),回归分析结果显示千粒重、分枝数、果穗数以及主穗长在单株产量构成中的影响较大,贡献度分别为3.347、0.180、0.045和0.261 g。类似的,陈东杰等[19]通过对15份紫苏材料的农艺性状进行相关性分析及产量性状回归分析,认为紫苏高产主要需考虑株高、有效分枝数和单株穗数等主要农艺性状指标,主穗长对产量影响很小。而本研究中,株高对于紫苏产量的影响甚微,而主穗长具有一定的影响力。另外,张以忠等[20]以毕节市不同县(区)的36份栽培紫苏为研究对象,考察了茎粗、株高、主茎节数等11个主要农艺性状的相关性,认为株粒数和千粒重是影响紫苏单株粒重的主要因素,育种时宜选用株粒数较多、千粒重较大的品种。本研究中,千粒重与果穗数,主穗长与分枝个数和果穗数呈显著负相关,因此,在选择分枝数多、果穗数多的品种时,要考虑主穗长度和千粒重大小对产量的影响;同样地,在选择主穗长度较长、千粒重较大的品种时,要考虑分枝数和果穗数多少对产量的影响,这与赵玉昌等[21]认为选择大粒型、多分枝、长穗型植株进行紫苏高产育种的观点相一致。
主成分分析是采用降维统计处理的方法,在保留原信息的基础上,将多个具有一定相关性的指标或因子简化为少数几个起主导作用的综合指标或因子[15]。本研究通过主成分分析提取了4个特征值大于1的主成分因子,可代表供试紫苏种质各性状遗传变异的主要信息。根据各主成分载荷分析结果并综合考虑不同性状之间的相关性特征,可以发现分枝数和果穗数在紫苏丰产育种中的潜力相对较大,这与魏忠芬等[9]的研究结果一致。
本研究以收集保存的528份紫苏种质资源为材料,通过对其类型、生育期、株高、茎节数、分枝数、主穗长、果穗数、粒色、单株产量、千粒重和种子含油率进行多样性、相关性、回归性、主成分和聚类分析,明确了各性状间的相互关系,确定了能有效反映紫苏资源群体各性状筛选的主导因子,并初步鉴定筛选了一批具有特异性状的种质,为紫苏育种改良和不同功用型品种选育提供参考。但各性状间的亲缘关系、遗传力和优异种质的稳定性,还有待后续的深入评价。

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脚注

基金

油料作物优异种质资源发掘鉴定与创新利用(CAAS-OCRI-ZDRW-202101)
中国农业科学院科技创新工程(CAAS-ASTIP-2016-OCRI)
国家油料种质资源平台(NCGRC-2022-016)
特油种质资源收集、编目与繁种入库(19200395-4)
PDF(2274 KB)

2022

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