白及属不同种质资源材料的综合评价

苏泽春，杨丽云，程远辉，和寿星，和琼姬，李兆光

（云南省农业科学院高山经济植物研究所，云南丽江674100）

白及属（Bletilla Reichb.f.）植物全世界约有6 个种，主要分布于东亚的缅甸北部经我国至日本[1-2]。其中，我国有4 个种，分别为白及（Bletilla striata（Thunb.exA.Murray）Rchb.f.）、小白及（Bletilla formosana（Hayata）Schltr.）、黄花白及（Bletilla ochracea Schltr.）和华白及（Bletilla sinensis（Rolfe）Schltr.）[3]，主要分布于陕西南部、甘肃东南部、江苏、安徽、浙江、江西、福建、河南、湖北、湖南、广东、广西、四川、贵州、云南、西藏东南部和台湾等地区[4]。白及属植物不仅具有较高的观赏价值，也是我国重要的中药材。但在《中华人民共和国药典》中，仅白及一种作为传统中药材被收录，其是中药材白及的唯一基源植物[5]。中药材以白及干燥的块茎入药，具有收敛止血、消肿生肌等功效[5]。现代药理研究表明，白及具有止血、抗肿瘤、抗菌、抗炎镇痛、抗矽肺、增强免疫力、促进创伤愈合、保护急性酒精性肝损伤等药理作用[6-10]；研究还证明，白及特殊的黏度可以替代阿拉伯胶及西黄蓍胶，在石油工业、食品工业和医药、化妆品工业[11-15]等方面发挥着不容忽视的潜在作用。随着白及潜在价值的不断开发，白及的市场需求也越来越大。但是在需求的牵引下，相关混淆品不断充斥着市场，严重影响了药材的安全性、有效性及合法性。白及属的其他种被当作正品白及药材使用，这是由于在一定程度上白及属的各个种在传统分类学上存在着许多不明确和交叉的地方[4，16-17]。云南省农业科学院高山经济研究所白及开发利用研究课题组虽在白及的种质资源遗传多样性的ISSR 分析[18]及种质资源综合评估[19-20]等方面积累了一些前期工作基础，但是能为该物种提供的分类处理信息却依然较少。

云南白及属植物现代分类研究项目拟在收集白及属种质资源的基础上，通过采集这些资源的主要表型性状，借助生物统计学知识进行分析，直观地为该物种的分类处理提供信息，同时为深入探讨白及属植物的分类处理以及开发利用提供科学依据。

1 材料和方法

1.1 试验材料

供试材料为云南省农业科学院高山经济植物研究所试验基地白及属资源圃的14 份材料，其代码编号如表1 所示。于2015 年集中收集这14 份白及属种质资源材料，通过连续3 a 种植，于2018 年对各材料的12 个表型性状进行观测。

表1 各白及属种质资源材料及代码

1.2 试验方法

试验采用随机区组试验设计，3 次重复，每小区种植50 株，株距为20 cm，行距为30 cm。每小区随机选择5 株进行表型性状观测，具体观测的数量性状指标有11 个（包括株高、叶数、叶宽、花枝长、花数、花瓣长、花瓣宽、萼片长、萼片宽、唇瓣长、唇瓣宽）；质量性状有1 个，为唇瓣颜色。所有性状均在盛花期进行测定。唇瓣颜色质量性状以数字编码的方式进行区分，具体为：“紫红色+白色”记为1、“淡紫色＋黄色＋紫红色”记为2、“粉白色＋黄色＋紫红色”记为3、“粉白色＋黄色+酒红色”记为4、“白色＋紫红色”记为5、“白色＋紫粉色”记为6、“白色＋紫红色＋酒红色”记为7、“白色＋紫红色＋黄色”记为8、“白色+紫红色＋黄色＋酒红色”记为9、“白色＋紫红色＋淡黄色＋酒红色”记为10、“白色＋紫粉色＋淡黄色＋酒红色”记为11、“白色＋黄色＋紫红色”记为12、“白色＋黄色+紫色”记为13、“白色＋黄色＋紫色＋褐色”记为14、“淡黄色＋紫红色＋黄色＋酒红色”记为15、“淡黄色＋酒红色”记为16、“淡黄色＋酒红色＋白色＋紫红色”记为17、“淡黄色＋黄色＋紫红色”记为18、“淡黄色＋黄色＋紫色＋白色”记为19、“淡黄色＋黄色＋酒红色”记为20、“淡黄色＋黄色＋红色”记为29。

1.3 数据分析

统计分析方法采用Excel 软件以及SAS 软件进行。

2 结果与分析

2.1 各材料的巢氏方差分析

对各白及属种质资源材料的各性状进行巢氏方差分析，可将观察总变异分为组间变异、组内变异和误差3 个部分（表2）。从表2 可以看出，14 份白及属种质资源材料无论在组间还是组内，方差均达到极显著水平，表明各表型性状在种群内、种群间都存在丰富的变异。

表2 各白及属种质资源材料的巢氏方差结果、均值及标准差

2.2 各材料的灰色关联分析

表3 表型性状间的灰色关联矩阵

由于灰色关联分析可反映两两事物在发展过程中的关联程度，因此，其在多种经济作物如山药[21]、甜瓜[22]、烤烟[23]、大豆[24]等的评价中都有广泛应用。本研究引入该方法对白及属种质资源进行灰色预测和决策，分析从2 个层面进行：一为表型性状间的灰色关联分析；二为种质资源材料间的灰色关联分析。从表型性状间的灰色关联分析可以看出（表3），株高与其他性状的关联系数以花枝长为最大，叶数与其他性状的关联系数以花枝长为最大，叶宽与其他性状的关联系数以唇瓣长为最大，花数与其他性状的关联系数以叶数为最大，花瓣长与其他性状的关联系数以萼片长为最大，花瓣宽与其他性状的关联系数以萼片宽为最大，唇瓣宽与其他性状的关联系数以花瓣宽为最大，唇瓣颜色与其他性状的关联系数以唇瓣宽为最大。其中，株高与花枝长、叶宽与唇瓣长、花瓣长与萼片长、花瓣宽与萼片宽之间的关联系数互为最大。性状间的相互关联可为研究物种间的关系、分类和鉴定提供有价值的参考信息，虽然得到的结论对辨识白及属的3 个种还不够完善，但是，这些结论在应用方面显得更简单、更方便，因此，也可将该方法作为开展化学指纹图谱分析及物种间DNA 条形码研究的有力补充。

从种质资源材料间的灰色关联分析可以看出（表4），白及（浙江）与其他材料的关联系数以白及（贵州）为最大、白及（湖北）次之，白及（贵州）与其他材料的关联系数以白及（浙江）为最大、白及（湖北）次之，白及（湖北）与其他材料的关联系数以白及（浙江）为最大、白及（贵州）次之，黄花白及（浙江）与其他材料的关联系数以黄花白及（湖北）为最大、黄花白及（贵州）次之，黄花白及（贵州）与其他材料的关联系数以黄花白及（湖北）为最大、黄花白及（浙江）次之，黄花白及（湖北）与其他材料的关联系数以黄花白及（贵州）为最大、黄花白及（浙江）次之，黄花白及（丽江古城）与其他材料的关联系数以黄花白及（丽江玉龙）为最大、黄花白及（迪庆维西）次之，黄花白及（丽江玉龙）与其他材料的关联系数以黄花白及（丽江古城）为最大、黄花白及（迪庆维西）次之，黄花白及（迪庆香格里拉）与其他材料的关联系数以黄花白及（迪庆维西）为最大、白及（湖北）次之，黄花白及（迪庆维西）与其他材料的关联系数以黄花白及（迪庆香格里拉）为最大、黄花白及（丽江玉龙）次之，小白及（丽江古城）与其他材料的关联系数以小白及（丽江玉龙）为最大、白及（浙江）次之，小白及（丽江玉龙）与其他材料的关联系数以小白及（丽江古城）为最大、白及（浙江）次之，小白及（迪庆香格里拉）与其他材料的关联系数以小白及（迪庆维西）为最大、白及（浙江）次之，小白及（迪庆维西）与其他材料的关联系数以小白及（迪庆香格里拉）为最大、白及（浙江）次之。

从表4 还可以看出，黄花白及（香格里拉）与白及（浙江），小白及（丽江古城）、小白及（丽江玉龙）、小白及（迪庆香格里拉）和小白及（迪庆维西）与白及（浙江）之间由于表型性状存在一定的相似性，因此，不借助统计分析的知识很难将这些物种区分开。

表4 种质资源材料间的灰色关联矩阵

2.3 各材料的聚类分析

对14 份白及属种质资源材料的12 个表型性状平均值组成的矩阵进行聚类分析，聚类方法采用数据标准化转换、卡方距离、可变类平均法进行。从图1 可以看出，14 份白及属种质资源材料按不同的种分别聚在了一起，同时也具有明显的地域界线之分。

从图1 还可以看出，在距离为0.678 1 处可将14 份白及属种质资源分为6 类。第I 类包括白及（浙江）、白及（贵州）和白及（湖北），其特点是叶片、花数、花瓣长、花瓣宽、萼片长、唇瓣长均具有最大值。第II 类包括黄花白及（浙江）、黄花白及（贵州）、黄花白及（湖北），其特点是株高、叶宽、花枝长、花瓣长、花瓣宽、萼片长、萼片宽、唇瓣长均居第2 位。第III 类包括黄花白及（丽江古城）和黄花白及（丽江玉龙），其特点是唇瓣宽最宽，花枝长最短，花数最少，唇瓣颜色较为丰富。第IV 类包括黄花白及（迪庆香格里拉）和黄花白及（迪庆维西），其特点是叶数最多，叶宽较窄，萼片宽最大，唇瓣宽较大，唇瓣颜色最为丰富。第V 类包括小白及（丽江古城）和小白及（丽江玉龙），其特点是株高最高，叶数最少，花枝长最长，花瓣宽较小，萼片宽与唇瓣宽较窄。第VI 类包括小白及（迪庆香格里拉）和小白及（迪庆维西），其特点是叶数最多，叶宽最窄，花枝长较短，花数较多，花瓣长最短，花瓣宽最窄、萼片长最短、萼片宽与唇瓣宽最窄，唇瓣颜色最不丰富。

3 结论与讨论

从巢氏方差分析结果来看，白及属种质资源组间和组内的方差都达到了极显著水平，各种质资源在组间或组内都存在较大的分化。分化现象的普遍存在使得物种间的关系变得更为复杂，如果不借助统计学的相关理论就很难从表型性状的直观判断来对白及属的3 个种作出明晰的区分。灰色关联分析可以从不同层面对白及属种质资源进行分析，从而得出相应的灰色预测和决策结论。从性状间的灰色关联分析可以看出，株高与花枝长、叶宽与唇瓣长、花瓣长与萼片长、花瓣宽与萼片宽之间的关联系数互为最大。从种质资源间的灰色关联分析可以看出，白及属相同的种存在地理位置相近的资源具有最大的灰色关联关系，这与聚类分析的结果一致。聚类分析结果将14 份白及属种质资源在0.678 1 处分为6 类。将聚类中不同类的特点与性状间的灰色关联分析的结论相结合，可为深入研究该物种的分类、鉴别等提供有价值的参考依据，比如，花瓣长与萼片长之间的关联系数互为最大，对于解释第I 类的白及（浙江）、白及（贵州）和白及（湖北）具有最大的花瓣长与萼片长，第II 类的黄花白及（浙江）、黄花白及（贵州）、黄花白及（湖北）具有较大的花瓣长与萼片长有一定的意义；花瓣宽与萼片宽之间的关联系数互为最大，对于解释第II 类的黄花白及（浙江）、黄花白及（贵州）、黄花白及（湖北）具有较大的花瓣宽与萼片宽，第V 类的小白及（丽江古城）和小白及（丽江玉龙）具有较小的花瓣宽与萼片宽，第VI 类的小白及（迪庆香格里拉）和小白及（迪庆维西）具有最小的花瓣宽与萼片宽具有一定意义；叶宽与唇瓣长之间的关联系数互为最大，同理可解释第II 类的黄花白及（浙江）、黄花白及（贵州）、黄花白及（湖北），第IV 类的黄花白及（迪庆香格里拉）和黄花白及（迪庆维西）；株高与花枝长之间的关联系数互为最大，对解释第V 类的小白及（丽江古城）和小白及（丽江玉龙）也具有一定意义。由此不难看出，形态标记可利用肉眼可见的植物外部表型特征对物种进行分类鉴定研究，虽然得到的结论往往不够完善，但借助统计学知识进行严密的分析，也可得出有价值的信息。这些信息也可为深入开展白及属化学指纹图谱分析及物种间DNA 条形码研究提供一定的理论依据。