药用植物黄芪品种道地产区产量的AMMI模型分析*

尚虎山，刘效瑞，王富胜，张 华，李亚杰，魏玉琴定西市农业科学研究院，甘肃 定西 743000；定西市安定区农村能源区划办公室



药用植物黄芪品种道地产区产量的AMMI模型分析*

尚虎山1，刘效瑞1，王富胜1，张 华2，李亚杰1，魏玉琴1
1定西市农业科学研究院，甘肃 定西 743000；2定西市安定区农村能源区划办公室

目的：筛选适宜在甘肃定西市多样性生态条件下种植的优良黄芪新品种。方法：采用A M M I模型分析基因型与环境互作效应方面的优势，对2012—2013年定西市4个主产县区选用7个参试品系进行丰产性及稳产性分析。结果：所有参试品系中H Q ZX 04-03-02表现最稳定，但产量最低；H Q ZX 04-04-01的稳产性较好，产量最高，较当地主栽品种陇芪1号增产24.23%；各试点间的鉴别力具有差异，其顺序为：漳县马泉＞渭源新寨＞岷县禾驮＞陇西首阳。结论：黄芪各品系不同试点A M M I模型中的主成分分值共解释总互作和的87.6%，比线性回归模型和方差分析能更有效地分析基因与环境的互作效应。

黄芪；A M M I模型；区域试验；品种稳产性

黄芪(Radi x Astragal i)是豆科黄芪属植物蒙古黄芪[Astragalus membrancweus(Fi sch.)Bge.var.mongholicus(Bge.)H si ao]和膜荚黄芪[Astragalus membrancweus(Fi sch.)Bge.]的干燥根，始载于《神农本草经》，已有2000多年的药用史［1］。现代药理研究表明，黄芪具有增强机体免疫、强心降压、降血糖、利尿、抗衰老、抗疲劳、抗肿瘤、抗病毒、镇静、镇痛等作用［2-4］。甘肃定西市是我国优质黄芪的主要产区之一。但是近年来定西当地黄芪的野生资源大量减少，人工栽培品种退化，因此，选育新品种显得尤为迫切。在品种区域试验中，品种的稳定性决定于基因型与环境的交互作用［5］，在田间工作中，主要运用方差分析鉴别不同品种间的差异，但方差分析不能完全解释产量的变化波动是由基因型还是环境引起，忽略了品种产量性状是品种本身基因型与环境综合因素相互作用的结果。许多学者由此提出运用线性回归模型评价品种的稳定性，但线性回归模型是建立在基因型——环境互作效应与环境指数间的线性关系，当线性关系不成立时，线性回归模型也显得无能为力。为选择丰产性好，适应性广泛的品种，国外学者提出运用AM M I(Addi ti ve M ai n Effects and M ul ti pl i cati ve Interacti on M odel)模型。

AM M I模型起源于社会学和动物学领域，从Kem pti on 1984年第1次将这一模型应用于小麦区域试验资料的分析［6］开始到目前，育种工作者借助AM M I模型分析了水稻、小麦、烟草、棉花、蓖麻、芝麻、马铃薯、油菜等作物品种区域试验中基因型与环境互作产量特征分析［7-13］，研究了基因型和环境的互作模式。本研究利用AM M I模型对定西市黄芪区域试验参试品种的产量表现情况进行分析，比较各参试品种的稳定性、丰产性及AM M I模型应用的有效性，为以后的选育工作提供可行的理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料 供试材料为定西市农业科学研究院选育的7个黄芪品种(系)，分别是品种“陇芪1号［Astragalus membrancweus(Fi sch.)Bunge CV (Longqi-1)］”“陇芪 2号［Astragalus membranaceus(Fi sch.)Bunge CV(Longqi-2)］”“陇芪3号［Astragalus membrancweus(Fi sch.)Bunge CV(Long qi-3)”和 品 系 H Q ZX04-09-03、H Q ZX04-03-02、H Q ZX04-07-01和H Q N 03-05。

1.2 试验方法 于2012年至2013年，选择定西生态条件代表性强、试验条件好的陇西县首阳镇、漳县马泉乡、渭源县新寨镇、岷县禾驮乡进行小区试验；各试验点采用随机区组设计，小区面积40m2(5×8)，3次重复，每试验点共21个试验小区，每小区间设宽1m的空行隔离带。田间栽培管理措施按优质黄芪规范化生产技术要求进行［14］。每个小区全部采挖、单独计产，折算亩产。各试点平均产量及品种代码见表1。

表1 2012—2013年参试黄芪品系在各试点的平均产量（kg/667m2）

1.3 统计学方法 数据应用DPS 9.5和Excel 2007进行统计分析，采用AM M I模型分析法对参试品种的产量进行稳定性分析。AM M I分析可鉴别一些具有特殊品种基因型和环境互作效应的基因型，能为针对某一特殊环境的特殊适应性品种的选育提供有价值的信息。该模型的主要特点是将方差分析和主成分分析有机结合在一起，其原理是对每一基因型与环境交互作用进行主成分分析(简称IPCA，Interacti on Pri nci palCom ponent Anal ysi s)，其由2个参数向量构成，即基因型和环境IPCA轴，在AM M I分析中稳定性参数是IPCA。品种的IPCA平方和与总的平方和之比越大，说明IPCA可以解释互作的比例越大；品种IPCA的绝对值越大，说明该品种的互作普遍，则该品种越不稳定。在IPCA1的平方和较大的情况下，可根据IPCA1评价品种的稳定性。在利用AM M I模型分析的基础上，通过双标图可进一步了解基因型与环境互作的效应。通过双标图可直观看出基因型、环境及基因型、环境互作效应的大致情况［12］。

2 结果与分析

2.1 产量间的差异性 图1中试点和品种在水平方向上的分散程度反映其产量间的差异性，可以观察到品种G7的产量最低，品种G6的产量最高，亩产673.82 kg，较当地主栽品种(G1)增产24.23%；试点E1产量最低，试点E2的产量最高，亩产653.44kg。

图1 A M M I1双标图

2.2 稳定性 试点及品系在垂直方向的分布反映了其交互作用在大小和方向上的差异，且IPCA1的绝对值越大表明其交互作用越大，在过零点水平线上下的品种与位于同侧地点之间的互作效应为正，与位于另一侧地点间的互作效应为负，即在垂直方向上，品系G2、G5、G6与试点E1、E4及G1、G3、G4与试点E2、E3具有明显的正向交互作用。G2与各试点之间的交互作用最大，即易受种植环境的影响，其稳定性最差；G7的交互作用不显著，稳定性强。

为能全面利用极显著与显著乘积项的信息，采用AM M I模型稳定参数对品种的稳定性与试点的鉴别力进行进一步的分析。AM M I模型稳定参数是定量判定品种稳定性与试点鉴别力的重要指标，能对品种与试点进行量化，其中Di值越小，表明品种的稳定性越高，Dj值越大，表明试点对品种的鉴别力越高。各品种的稳定性大小依次为G7＞G5＞G1＞G6＞G3＞G4＞G2，各试点的鉴别力大小依次为E2＞E3＞E4＞E1，见表2—3。

表2 黄芪不同品种的稳定性参数D i值对照

表3 试点鉴别力参数D j值对照

2.3 各参试品系产量的方差分析、线性回归模型和A M M I模型分析结果 方差分析显示基因型、环境及基因型与环境交互效应对产量的影响均达极显著水平，其单因素变异平方和占总变异平方和的比例分别为18.62%、20.53%和28.19%，变异起作用的大小顺序依次为交互作用、环境、基因型，共占互作平方和的67.34%。

AM M I模型分析表明，单因素及交互作用对产量影响的分析结果与方差分析结果一致，但是，IPCAl、IPCA2分别解释了交互作用的55.01%、32.62%，IPCA1和IPCA1的平方和占整个互作平方和的87.63%(大于方差分析结果)，表明整个互作的绝大部分变异集中在前面两个IPCA轴上，用AM M I模型进行稳定性分析更具有代表性，而采用线性回归模型只解释1.2%的互作平方和，表明AM M I模型比线性回归模型能更有效分析基因与环境互作效应，见表4。

表4 黄芪品种产量的方差分析、线性回归模型和A M M I模型分析

3 讨论

本试验采用AM M I模型研究定西市2012—2013年成药期黄芪品种(系)区域产量性状的基因型与环境互作效应，由结果可知，在参试的7个品种中H Q ZX04-04-01(G6)丰产性好，但稳定性一般；H Q ZX04-03-02(G7)稳定性虽最好，但产量最低。在试验地点中漳县马泉、渭源新寨、岷县禾驮3个种植区对品种的选择性高，陇西首阳对品种的鉴别力低。

通过比较参试地点的鉴别力，可对试验点做出评判，筛选出鉴别力好的地点，提高区域试验的准确性和效率［12］，农作物品种区域试验结果统计分析直接关系到对品种的评判。AM M I模型的提出及在区域试验的初步应用表明，AM M I模型为研究药用植物黄芪品种区域试验交互作用和品种的评价提供了一个较好的分析方法。与传统回归模型比较，AM M I模型把方差分析和主成分分析结合于一个模型，具有两者的优点。AM M I是分析基因型与环境互作的有效方法，其能估计出交互作用的特点，在对品种的稳定性与试点的鉴别力参数进行分析时，应根据多年多点的区域试验数据，最大可能提高模型预测的可行性，而要揭示其具体的互作机制还需借助其他方法，对品种的产量表现与具体环境因子进行相关分析，确定主影响因子，为以后的育种计划提供一定依据。

在品种稳定性分析方面，许多学者提出运用不同的方法进行区试数据分析，温振民等［15］提出运用高温系数法进行不同作物的丰产性与稳定性分析，杨涛等［16］利用2002—2003年重庆市油菜新品种区域试验等数据资料，对线性回归Eber hart和Russel l模型、主效可加互作可乘(AM M I)模型以及高稳系数法(H SC)进行了比较，最终得出AM M I模型是一种较为理想的品种稳定性评价方法。金文林［17］对多年多点不完全平衡试验资料提出运用秩次分析模型对区试品种的稳定性进行分析。林华等［18］运用秩次分析法对2006—2007年连续2年的国家芸豆品种区域试验结果进行综合分析，评定参试品种的产量性能和品种稳定性。笔者对2年的黄芪品种比较试验结果进行分析，对于药用植物黄芪的综合评价还需要对质量性状和品质进行分析，并结合农艺性状和抗性鉴定，以及针对不同的试验数据与要求，选择相应的分析工具及方法才可得到理想结果。

由于环境与基因型互作是一个非常复杂的生物学现象，可受到多因素控制。外界环境的影响，品种的生物胁迫与非生物胁迫对产量及其组成成分可能造成误差，在运用AM M I模型的同时，与常用的区域试验分析相结合，可更大程度地发挥AM M I模型的功能。

［1］ 国家药典委员会.中华人民共和国药典：一部［M］.北京：化学工业出版社，2000：249-250.

［2］ 张守信，汪丙昂，肖文，等.黄芪注射液对大鼠脑出血灶周围区内胶质细胞纤维酸性蛋白表达的影响［J］.第四军医大学学报，2005，26（1）：77-79.

［3］ 李洪哲，金香子.黄芪对体外培养心肌细胞保护作用的实验研究［J］.中国医药导报，2008，5（35）：11-13.

［4］ 王晓怀，寇嘉宁，潘文，等.黄芪注射液治疗脑梗死的M et a分析［J］.西部中医药，2014，27（10）：67-71.

［5］ 尚虎山，刘效瑞，王兴政.药用植物黄芪新品种品比试验［J］.中国现代中药，2014，16（2）：119-122.

［6］ Kempt on RA.The use of bip lots in interpreting variety by environment interactions［J］.JA gri c Sci Cam b，1984，103（1）：123-125.

［7］ 余本勋，张时龙，何友勋，等.A M M I模型在水稻品种区域试验中的应用［J］.现代农业科技，2010（2）：45-46.

［8］ 常磊，柴守玺.A M M I模型在旱地春小麦稳定性分析中的应用［J］.生态学报，2006，26（11）：3677-3684.

［9］ 曾献英.A M M I模型在棉花区域试验中的应用［J］.棉花学报，2004，16（4）：233-235.

［10］张锡顺，杨建国，刘旭云，等.双标图在蓖麻区域试验产量分析中的应用［J］.西南农业学报，2007，20（5）：917-920.

［11］张体德，郑永战，卫双玲，等.全国芝麻区域试验点合理性与代表性的评价［J］.河南农业科学，2004（1）：15-17.

［12］李亚杰，白江平，张俊莲，等.甘肃省马铃薯区试产量数据的A M M I模型分析［J］.干旱地区农业研究，2013，31（1）：61-66.

［13］董云，王毅，漆燕玲，等.应用A M M I模型分析评判甘肃省春油菜区试品种的稳定性和适应性［J］.西北农业学报，2010，19（7）：74-78.

［14］张鼎新，张玉云，毛正云，等.陇西黄芪规范化生产标准操作规程［J］.中药研究与信息，2005，7（3）：33-36.

［15］温振民，张永科.用高稳系数估算玉米杂交种高产稳产性的探讨［J］.作物学报，1994，20（4）：508-512.

［16］杨涛，李加纳，唐章林，等.三种评价品种稳定性方法的比较［J］.贵州农业科学，2006，34（1）：28-31.

［17］金文林.作物区试中品种稳定性评价的秩次分析模型［J］.作物学报，2000，26（6）：925-930.

［18］林华，高金锋，高小丽，等.不同基因型芸豆品种丰产性及稳定性分析［J］.干旱地区农业研究，2009，27（2）：108-113.

AMMI Model of the Yield of Medicinal Plants HuangQi in Genuine Producing Areas

SHANG Hushan1，LIU Xiaorui1，WANG Fusheng1，ZHANG Hua2，LI Yajie1，WEI Yuqin1
1 Dingxi Municipal Academy of Agricultural Sciences，Dingxi 743000，China；2 Rural Energy Division Office of Anding District

Objective：To screen excellent breeds of HuangQi［Astragalus membranaceus（Fisch.）Bunge.］appropriate to Dingxi municipality under diversified ecological conditions.Methods：The advantages of genotype and environment interaction were analyzed by adopting AMMI model，high yield and the yield stability of seven tested breeds in four main producing countries were analyzed from 2012 to 2013.Results：Among all the tested breeds，HQZX04-03-02 showed the characteristics of the highest stability but the lowest yields；HQZX04-04-01 demonstrated higher stability yield and the highest yields，it increased by 24.23%compared with LongQi No.1 mainly cultivated in Dingxi；there were the difference in the comparison of discriminability in different producing areas，their orders were：Zhangxian Maquan＞Weiyuan Xinzhai＞Minxian Hetuo＞Longxi Shouyang.Conclusion：Principal component score of AMMI models in different producing areas could reach 87.6%of total interaction and interpretation，which could better analyze the interaction between genotype and environment compared with linear regression model and variance analysis.

HuangQi；AMMI model；regional trial；breed stability

尚虎山（1981—），男，助理研究员。研究方向：道地中药材新品种选育及旱地作物栽培。

R282.7

A

1004-6852（2016）01-0008-04

2015-03-23

国家基本药物所需中药原料资源调查和鉴别项目（编号国中医药办规财发［2013］41）；“十二五”国家科技支撑计划项目（编号2011BA I05B0202）。