47份月季品种表型多样性分析及综合评价

尹世华，王 康，黄晓霞，李淑斌，程小毛*

（1.西南林业大学 园林园艺学院/国家林业和草原局西南风景园林工程研究中心，云南 昆明 650224；2.云南省农业科学院 国家观赏园艺工程技术研究中心，云南 昆明 650205）

【研究意义】月季为蔷薇科（Nymphaeaceae）蔷薇属（NymphaeaL.）的一种极具观赏价值的植物，因具花期较长、花色丰富、株型各异等特点，备受育种学家的青睐，至今已培育出35 000 余个品种[1]。但培育的新品种由于品质不高或推广应用不足，没有获得良好的经济效益[2]，这就需要应用相关的技术手段进行改进和探究，而研究种质资源的表型遗传多样性，对促进种质资源的创新和高效利用具有重要意义，因此，开展月季资源表型多样性分析及综合评价能为发展月季鲜切花[3]、盆栽月季[4]、月季深加工品[5-6]提供一定的物质基础，对新品种选育和功能基因挖掘也具有重要意义。【前人研究进展】月季资源性状的评价方式多样，包括形态学观察、核型分析、细胞倍性检测、分子标记等手段[7-11]，近年来兴起的的分子育种技术很大程度上能改良月季的某一性状，研究者们对月季花色、花香、抗病性等形成的分子机理的研究也在逐步深入[12-16]。然而分子育种现在正处于“纸上谈兵”阶段，即分子育种的成果只在实验室里得到了体现，为月季育种提供理论支持，却没有在培育新优品种的生产实践中得以广泛应用[17]，并且目前月季分子的研究绝大部分都是基于二倍体展开的，这大大限制了月季多倍体的研究和发展[18-19]，加上现代月季大多都是四倍体[20]，月季花色、花瓣数等多种表型性状不仅是数量遗传，还是基因型与环境共同影响的结果[21-22]。因此，在月季品种鉴别与育种方面仍需要全面而深入地结合形态学上的观察对表型性状进行分析。

【本研究切入点】表型观测是研究植物遗传多样性最直观和最基础的方法，通过这一方式可以从整体上了解资源的丰富程度，为基因和细胞研究提供直观依据。本研究根据《GB/T 1955.7.1植物新品种特异性、一致性、稳定性测试指南蔷薇属》（中华人民共和国林业行业标准）选定11 个表型性状，通过Excel 2016，SPSS23.0等软件对11个表型性状的遗传多样性、相关性、主成分以及聚类关系进行分析，从而对月季进行较全面的表型分析与综合评价。【拟解决的关键问题】本文以47份月季品种资源为研究材料，对其11个表型性状进行遗传多样性、相关性、主成分和聚类分析，旨在为月季种质鉴定、品种选育等工作提供基本参考。

1 材料与方法

1.1 材料

本研究中，所选用的试验材料为艾蔷薇园艺科技有限公司自主培育和收集的月季种质资源共47 个月季品种。艾蔷薇公司自主培育品种2 个（黄金戒指和2016.07.08-4），古老月季品种5 个，野生种3 个，切花品种18 个，藤本品种7 个，灌木品种10 个，微型品种1 个，丰花品种1 个（表1）。实验于2019 年在云南省昆明市晋宁区云南艾蔷薇园艺科技有限公司进行，实验期间进行正常的水肥管理。

表1 试验材料主要性状Tab.1 Main properties of test material

续表1 Continued tab.1

1.2 方法

1.2.1 性状评价的标准制定 性状的调查根据《GB/T 1955.7.1 植物新品种特异性、一致性、稳定性测试指南蔷薇属》（中华人民共和国林业行业标准）进行观测和测定，选择盛开期的花朵进行表型多样性测定，调查47 个品种中各个材料的花色、瓣型、花类型、花头类型、花形（俯视）、花香、小叶数、顶端小叶形状、刺状态、刺颜色、品种类型共11 个表型性状。所有测试材料设置3 个重复，每个重复中材料来源于同一品种的3 个不同植株，以此来避免实验过程中带来的特殊性。在一些性状的测定中，材料中的花色统一由英国皇家园艺协会（RHS）出版的比色卡RHS colour chart 测定[23]。在对植株小叶观测时，观测部位为枝条的中部叶，每株取3～5 片；花性状观测在花朵盛花期，花在刚充分开放（花药开裂）时进行；花瓣形状的观测：由于月季不同品种的瓣性有所不同，所以对月季品种的重瓣花、半重瓣花和单瓣花进行了不同位置的观测，但同一瓣性的花朵进行观测的轮数位置相同，重瓣花观测采用从外往内数第3 轮的花瓣，半重瓣花采用中间一轮的花瓣观测；刺的观测部位为当年生枝上的刺。具体表型多样性测定标准见表2。

表2 表型多样性测定标准Tab.2 Phenotypic diversity

1.2.2 数据统计和分析 使用Excel 2016 进行数据处理，计算各表型频率分布、变异系数以及多样性指数；采用SPSS23.0 进行相关性分析、主成分分析和聚类分析，主成分分析中按照特征值大于1 的标准提取主成分，然后根据提取的各主成分特征向量，计算各主成分值Fn（第n个主成分值），再以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算综合主成分值F，最后根据综合主成分值F对47 份月季品种进行排名[24]。

2 结果与分析

2.1 月季种质资源表型性状基本统计分析

由表3可知，11个表型性状的变异系数为18.48%～63.32%，平均变异系数为41.82%，说明供试月季在表型性状间存在较大程度的变异。变异程度由大到小依次为刺状态（63.32%）、刺颜色（55.60%）、品种类型（54.00%）、花色（54.00%）、花形（46.10%）、花香（43.62%）、瓣型（39.61%）、顶端小叶形状（33.05%）、花头类型（31.40%）、花类型（20.85%）和小叶数（18.48%）。从遗传多样性指数来看，11 个性状的平均多样性指数为1.10，多样性指数在不同性状间的差异较大。品种类型、花色、刺状态、瓣型、刺颜色、小叶数这6 个表型的多样性指数均高于1.0，其中多样性指数最高的是花色，为1.67，香味、顶端小叶形状、花形、花头类型的多样性指数较低（0.68～0.89），花类型的多样性指数最低，为0.46，这说明月季资源表型多样性较为丰富。

2.2 月季资源表型性状间的相关性分析

47 份月季品种11 个表型性状进行相关性分析结果表明（表4）：刺状态和刺颜色间呈现极显著正相关（P＜0.01），相关系数为0.870；花色和花类型呈显著负相关（P＜0.05），相关系数为0.348；品种类型和瓣型、花类型之间呈显著正相关（P＜0.05），而与刺状态呈显著负相关，相关系数分别是0.346、0.312 和0.330；其他性状之间有一定的相关性，但相关性均不显著。

表3 47份材料的11个表型性状变异分析及遗传多样性分析Tab.3 Analysis of 11 phenotypic variations and genetic diversity of 47 materials

表4 47份材料的11个表型性状的相关性Tab.4 Correlation of 11 phenotypic traits in 47 materials

2.3 月季资源聚类分析

对47 个月季品种的11 个表型性状进行聚类分析（图1），在欧式距离为20 时，将47 个品种分为三大类。第Ⅰ类包含40 个月季品种，可进一步划分为2 个亚类，第Ⅰ-1 类包含30 个品种，主要特征为：花色以粉色、红色为主，重瓣，瓣型以椭圆形为主，主多头，花型圆形，淡香或浓香，小叶数以5/7 为主，顶端小叶椭圆状，刺状态主要表现为斜直状、红色刺，品种类型以切花月季、灌木月季、藤本月季为主，其中包含古老月季品种4 个（小花香水月季、甸头3、月月红、匍匐红）。第Ⅰ-2 类包含10 个品种，主要特征：花色以粉色、黄色为主，重瓣，椭圆状瓣型，主单头，圆形花型为主，淡香或浓香，小叶数5～7，顶端小叶形状以椭圆状为主，无刺，切花月季或灌木月季。第Ⅱ类包含4 个月季品种，主要特征：花色以复色为主，稀白色、绿色，椭圆瓣型，重瓣，多头，花形圆形，无香或淡香，小叶数5～7，顶端小叶数形状各异，无心形，红色、斜直刺为主，切花月季或微型月季。第Ⅲ类包含3个月季品种，主要特征：花色白色，瓣型多样，单瓣，单头，花形圆形，主浓香，小叶数3/5/7，顶端小叶窄椭圆状，刺状态表现为钩刺或弯刺，紫色刺，有1 份古老月季品种。

图1 47份月季资源的聚类分析Fig.1 The cluster analysis of 47 rose resources

2.4 月季资源表型性状的主成分分析

对47 份月季的11 个表型性状进行主要成分分析见表5，根据最小特征根大于1 的原则从中提取了5 个主要成分，其累计贡献率达70.73%，能反映11 个性状的基本特征。第1 主成分的特征值为2.31，贡献率为20.97%，其特征向量高于0.50 的性状是刺状态和刺颜色，反映了刺的特征状况；第2 主成分的特征值为1.68，贡献率为15.25%，其特征向量最高的是花类型，为0.60；第3主成分的特征值为1.59，贡献率为14.43%，特征向量高于0.50 的性状是花形（俯视）和花香，反映了花的基本特征状况；第4 主成分的特征值为1.14，贡献率为10.34%，特征向量高于0.50的性状是小叶数和瓣型；第5主成分的特征值为1.07，贡献率为9.75%，特征向量最高的性状是花头类型，为0.77，特征向量值最低的是花香，为0.01。以上结果说明，刺状态、刺颜色、花形（俯视）、花类型、花香、花头类型、瓣型、小叶数这8个表型性状，能反映月季品种花和刺部位的形态性状基本特征，这些形态指标的贡献率与实际的鉴别分类形态依据基本一致。

表5 47份材料的11个表型性状的主要成分Tab.5 Main ingredients of 11 phenotypic traits in 47 materials

2.5 月季资源表型性状的综合评价

由表6 可知，所有供试的月季资源中古老月季的排名最为靠前，5 种供试的古老月季排在了所有供试月季的前15，相对而言所供试的现代月季品种中，切花月季品种和灌木月季品种的排名波动较大，而藤本月季品种则基本位于所有供试品种的50%～70%的排名段内，艾蔷薇园艺科技有限公司自主培育的2个品种的排名也相较而言靠后，结合系统聚类谱系图，发现花色复色、主多头、红色弯刺或钩刺、花形星形特征的月季排名总体靠前，而第I-2类的主单头、无刺的月季品种基本都排在了末位。

表6 47份月季材料主成分值的筛选Tab.6 The screening of principal component values of 47 rose materials

续表6 Continued tab.6

3 讨论与结论

表型性状多样性的研究常常作为研究生物多样性的重要内容，基于表型性状方向检测植物的遗传变异多样性往往能在很短的时间内对遗传变异水平有个基本的了解，简便易行[25-26]。表型性状的变异系数和多样性指数的大小能够体现材料的变异程度和多样性水平[27]，月季表型特征丰富度和变异情况是月季品种资源丰富度和多样性的具体体现。本试验通过对47 份月季材料的11 个表型性状进行统计分析发现不同品种间存在显著的表型多样性，多样性指数在0.46～1.67，据前人研究[28]发现多样性指数达到1.00 即为多样性程度高，本试验11 个表型性状中共有6 个性状的多样性指数大于1.00，说明月季具有较为丰富的表型多样性。变异系数则反映了某性状变量的离散程度[29]，一般认为，当变异系数大于10%时，说明样本间差异较大[30]。本研究中47 份月季资源的变异系数在18.48%～63.32%，均大于10%，证明其变异丰富，且花部性状的变异系数都大于20%，也进一步证实了月季资源表型性状的变异程度大，尤其是花部性状，这与王辉等[31]的研究结果相吻合。通过多样性指数和变异系数的比较分析发现变异系数与多样性指数的变化趋势相同，月季变异系数越大的性状其多样性指数越高，变异系数越小的性状其多样性指数越低，表现出同一性状的变异系数与多样性指数相一致性，说明，在实际应用中，选择表型多样性丰富的月季品种，能够大大丰富其月季品种的变异性。

相关性分析是对2个或2个以上有相关性的变量进行分析，从而确定变量之间的相关程度[32]。本研究中11 个表型性状之间的相关性联系较少，其中有1 对性状即刺状态和刺颜色之间呈现极显著相关关系；有4对性状呈现显著相关关系：分别是花色和花类型、品种类型和瓣型、品种类型和刺状态以及品种类型和花类型；除这5对性状之外，其它性状相关性均不显著。

本研究通过聚类分析，初步明确了供试月季品种资源的不同类型，在欧式距离为20 处将47 份月季品种资源划分成了三大类，第Ⅰ-1 类花色以粉色、红色为主，主多头，斜直状、红色刺，且有小花香水、甸头3、月月红、匍匐红4 份古老月季；第Ⅰ-2 类表现为花色粉色、黄色，单头，无刺。第Ⅱ类4 份月季材料花色主要以复色为主，主多头，无香或淡香。第Ⅲ类花色白色，单瓣，单头，浓香，紫色钩刺或弯刺，有大花香水1份古老月季，每一类月季在花色、花量、花类型等方面都表现出一定的共性，也进一步证实了罗丹[33]对相同花型的资源之间亲缘关系更近的研究结果。

主成分分析可在不损失或少损失原有形态性状信息的前提下，将形态学性状信息通过降维的方法分类出几个综合因子来反映原有众多形态性状变量的信息量，从而简化形态性状的分类工作[34]。本研究对11个表型性状提取了5个主成分，累计贡献率达70.73%，能够反映表型性状的大部分信息。植物种质资源综合评价是育种研究的重要环节。目前，植物种质资源表型性状综合评价已屡见不鲜[35-36]，其中基于隶属函数和主成分分析法的综合评价值（F）应用较多[37]。本研究利用主成分分析法结合月季观赏性评价指标[38]对月季品种资源进行综合评价，结果表明‘甜蜜漂流’的综合得分最高，在供试的47份月季资源中综合特性最好，观赏价值最高，而‘粉红雪山’综合得分最低。从分类效果上看第I-1 类的月季在观赏效果上最为突出，其次为第Ⅱ类月季，相对而言第I-2类和第Ⅲ类月季在观赏效果上较差。主多头、具红色弯刺或钩刺、古老月季为主的月季品种其观赏价值高，说明古老月季所蕴藏的优秀基因资源仍有开发的潜能，深入的挖掘与利用是未来月季育种的一个长期方向，也表明了月季的观赏价值除与花色、花量和花型有关系外，可能还与刺状态、刺颜色、品种类型存在一定联系。

月季品种资源具有丰富的表型多样性且选择多样性丰富的月季品种能够大大增强月季变异的几率。供试月季资源在欧式距离20处可划分成三大类，每一类月季在花色、花量和花型上都表现出一定的共性。47份月季品种资源中，花朵饱满，花星形的‘甜蜜漂流’最具观赏价值，综合评价排名高的古老月季品种最具研究价值。本研究为月季种质资源的开发和应用提供一定的参考，促进月季资源的产业化发展。