111份多棱大麦种质主要农艺性状的遗传多样性

赵 斌，陈晓东，季昌好，朱 斌，王 瑞

（安徽省农业科学院作物研究所/安徽省农作物品质改良重点实验室，安徽合肥230031）

遗传多样性是生物多样性的重要组成部分，也是作物种质资源及遗传育种研究的前提和基础[1]。对作物种质资源进行遗传多样性分析，有利于挖掘优良基因，减少亲本选配的盲目性，增加育种的预见性，从而提高育种成效[2]。大麦（Hordeum vulgareL.）是世界上最早被驯化的农作物之一[3]，具有饲用、食用、酿造等多种用途。大麦类型丰富，按棱型可分为二棱和多棱，按种皮特性可分为皮大麦和裸大麦。当前，基于分子标记技术评价大麦种质资源的遗传多样性已有诸多报道[4-7]，但在育种实践中往往由于群体较大[1,8-9]、条件受限等原因未能广泛应用。然而，基于农艺性状表型数据对其遗传多样性进行分析评价更为直观、经济，应用也更加简便。本研究选用国内外不同生态区的111份多棱大麦为试验材料，考查7个主要农艺性状，通过遗传多样性指数、主成分分析及聚类分析等方法评价其遗传多样性，明确类群间差异。为合理利用多棱大麦种质资源，指导亲本选配，创新种质提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 供试材料

111份多棱大麦供试材料中，国内材料86份，来自青海、西藏、河南、江苏、云南、新疆等16个省份；国外材料25份，来自墨西哥、丹麦、加拿大及美国。其中多棱裸大麦70份，多棱皮大麦41份（表1）。

1.2 试验设计

2017—2018年将111份多棱大麦种质种植于安徽省农业科学院试验基地（117°25′E、31°89′N），试验地为黏壤土，前茬为大豆，土壤pH值6.5，全氮含量为929.0 mg/kg，硝态氮、有效磷、速效钾含量分别为6.4、6.6、202.1 mg/kg。每份材料种植2行，行长2.0 m，行距0.25 m，株距3 cm。11月上旬播种，试验地常规田间管理。

1.3 测定项目与方法

于大麦成熟期每份材料随机取样15株，按照《大麦种质资源描述规范和数据标准》[10]测定7个主要农艺性状：株高、穗下节间长、穗长、单株穗数、单株粒数、单株粒质量和千粒质量，构成表型数据库。

表1 供试多棱大麦材料名称、种皮特性及来源地

1.4 统计分析

使用Excel 2013软件对数据进行初步整理，计算各性状的平均值、最大值、最小值、标准差和变异系数。将各个性状进行10级分类处理，从［Xi≤μ-2σ］到［Xi≤μ+2σ］，每间隔0.5σ为一级，分别计算每一级的相对频率，遗传多样性指数（Shannon-Wiener diversity index，H′）根据公式H′=-∑Pi㏑Pi求得，式中：Pi为某性状第i级别的相对频率[11]，i=1,2,3,…,n(n=10)。基于SPSS 25.0软件进行主成分分析和聚类分析，采用欧氏距离估算各材料间遗传差异，以离差平方和法进行聚类。

2 结果与分析

2.1 供试大麦主要农艺性状的变异情况

对供试的111份多棱大麦种质7个主要农艺性状的变异情况进行统计（表2），结果表明，各性状变异系数差异较大，由高到低依次是单株粒质量（变幅37.8%）、单株粒数（变幅35.2%）、单株穗数（变幅33.0%）、穗长（变幅24.3%）、千粒质量（变幅17.8%）、穗下节间长（变幅16.9%）和株高（变幅13.7%），表明供试材料在产量构成性状上类型丰富。然而，各性状遗传多样性指数相近，单株穗数最小（指数1.994），穗下节间长最大（指数2.085），平均值为2.0左右，说明供试材料遗传多样性水平普遍较高。

（续表）

2.2 主成分分析

基于主成分分析，算出遗传相关矩阵的特征值，并选取前3个较大的特征值，代表了7个农艺性状80.000%的变异。入选的3个特征值、累计贡献率及7个农艺性状的特征向量见表3。第1主成分特征值为2.715，贡献率为38.788%，反映的主要是产量构成因子单株粒质量、单株粒数和单株穗数。因此，该主成分值越高越好。第2主成分特征值为1.839，贡献率为26.269%，主要反映了株高、千粒质量和穗下节间长，但该主成分值不宜太高，否则单株穗数显著减少，对产量不利。第3主成分特征值为1.046，贡献率为14.943%，如果该主成分值较高，千粒质量虽较大，但株高和穗下节间长明显降低，不利于最终产量，因此该主成分值应适中为宜。

表2 供试多棱大麦主要农艺性状的变异情况

表3 供试多棱大麦主要农艺性状的主成分分析

2.3 聚类分析

对7个农艺性状数据进行标准化，采用欧氏距离估算各材料间遗传差异，以离差平方和法进行聚类，在欧氏距离系数为10时，可将111份品种分为3大类群（图1），每个类群的形态特征见表4。

类群Ⅰ包含44份材料，占供试材料总数的39.6%，其中青海24份，墨西哥5份，西藏4份，云南3份，新疆2份，美国、四川、上海、浙江、贵州和北京各1份。这一类群主要表现为高秆、大穗、千粒质量高，但单株穗数和单株粒数较低，单株粒质量居中，以地方农家品种居多。

类群Ⅱ包含24份材料，占供试材料总数的21.6%，其中墨西哥9份，西藏4份，青海、日本各2份，丹麦、加拿大、北京、河南、江苏、云南、四川各1份。这一类群的数量最少，表现为矮秆、小穗，单株穗数、单株粒数和千粒质量均较低，以致单株粒质量最低。

类群Ⅲ包含43份材料，占供试材料总数的38.8%，其中青海9份，墨西哥5份，安徽、河南、西藏、江苏各4份，湖南3份，甘肃2份，丹麦、北京、云南、贵州、黑龙江、吉林、新疆和浙江各1份。这一类群主要表现为株高、穗长居中，单株穗数、单株粒数多，千粒质量高，以致单株粒质量最高。该类群以育成品种为主。

表4 供试大麦3种类群材料7个农艺性状的平均值差异比较

3 讨论与结论

农艺性状是作物新品种评价的直观依据，与产量和品质密切相关，对其多样性分析是发掘优良基因资源、指导亲本选配的必要前提[12]。多棱大麦种质资源分布广泛，遗传多样性丰富[13]。本研究多棱大麦7个农艺性状的遗传多样性指数均较高，表明供试材料遗传基础广，类型丰富，可能与不同来源地生态类型差异大有关。本研究各性状间变异系数差别较大，如株高、穗下节间长和千粒质量的变异系数较低，而单株粒数等变异系数较高，与其他研究结果[8,14]一致，说明针对不同性状筛选优良种质难度不同，可先以变异系数较大的单株穗数、单株粒数和单株粒质量进行初选，然后结合株高、穗下节间长和千粒质量来筛选优良种质用作亲本。

主成分分析法已在小麦[15]、大豆[16]和燕麦[17]等多种作物上广泛应用，在区分不同种质农艺、产量性状优劣以及评价特异种质方面较为清晰直观[18]。本研究主成分分析结果第1主成分为产量因子，第2、3主成分主要反映株高和千粒质量，与刘亚楠等研究结果[8]相似。主成分内各性状之间或相互促进、或相互抑制，若以收获高生物量大麦饲草为目标，则应适当加大第2主成分而降低第3主成分值，但同时要注意株高与单株穗数的相互协调。

聚类分析已广泛用于农作物种质资源分类评价和遗传多样性分析[19-22]。本研究聚类结果与刘亚楠等的报道[8]类似，未将多棱皮大麦和多棱裸大麦完全区分，也未将不同来源地间材料区分开来，可能与本研究是基于几个主要农艺性状进行聚类有关，也可能与不同生态区间种质资源交流加强有关。本研究类群Ⅲ表现株高适中、丰产性好，主要是育成品种，如92338-1、95033-1、浙3521、华大麦4号、华大麦10号、驻2003013-1-8-11-2等种质，单株粒质量12～14 g，株高80～85 cm，千粒质量41 g以上，可作为骨干亲本；再从类群Ⅰ和Ⅱ有针对性地选择亲本进行组配，对目标性状进一步改良，以提高育种成效。应当注意的是，本研究中聚类分析采用的是田间表型数据，受环境条件影响较大，因此，对于指导亲本选配的效果还需在育种实践中进行验证。

综上所述，基于农艺性状对大麦遗传多样性评价简单可行。本研究111份多棱大麦种质遗传多样性高，各性状变异差别较大，结合主成分分析与聚类分析结果来综合评价亲本材料，指导亲本选配，有助于更快选育出符合育种目标的大麦新品种。