燕麦种质资源农艺性状遗传多样性的鉴定评价

2021-04-08 10:55魏臻武闫天芳耿小丽
草地学报 2021年2期
关键词:穗长燕麦农艺

张 琦, 魏臻武, 闫天芳, 耿小丽

(扬州大学动物科学与技术学院/扬州大学草业科学研究所,江苏 扬州 225009)

燕麦(AvenasativaL.)是禾本科燕麦属植物,通常分为裸粒型燕麦(裸燕麦)和带稃型燕麦(皮燕麦)两种[1]。燕麦广泛种植于世界各地,主产区集中在北半球温带地区[2]。到2017年,我国从28个国家共引进了2 099份燕麦种质资源,其中引进较多的国家有加拿大(1 041份)和丹麦(502份)。目前,我国收集并保存了5 282份燕麦种质资源,位居世界第5位[3]。虽然我国的燕麦种质资源丰富,但新品种的育成速度和燕麦生产水平都较为滞后,导致我国燕麦与进口燕麦在各个方面均存在较大差距。优良的饲草品种是饲草产业发展的物质基础,联合国粮食与农业组织(Food and Agriculture Organization of the United Nations,FAO)和发达国家对影响农业生产的中众多因素的评估结果表明,品种贡献最高,超过30%[4]。虽然我国拥有丰富的饲草种质资源,但是存在利用率低下、改良方法落后、育种效率缓慢的问题亟待解决[5]。

种质资源是燕麦新品种选育的物质基础,遗传多样性很大程度上决定种质资源的丰富度,能够反映栽培物种的育种水平,用于发现新的基因资源和改良现有品种。燕麦改良的主要方向是培育高产、优质、抗逆等的新品种[6]。通常情况下,植物的遗传多样性与表型性状之间具有高度的关联。因此,在以皮裸燕麦杂交为主的新品种选育中,想要利用皮燕麦和裸燕麦在农艺性状和生产性能方面的不同特征,选择最优的亲本和杂交组合,就要深入的分析不同种质间的遗传差异,归纳出高效的亲本选配方法。尽管已有研究利用分子标记、生化技术如同工酶[7-8]、随机扩增多态性DNA标记(Random amplified polymorphic DNA,RAPD)[9]、限制性内切酶片段长度多态性(Restriction fragment length polymorphism,RFLP)[10]、扩增片段长度多态性(Amplified fragment length polymorphism,AFLP)[11-12]、微卫星(Simple sequence repeats,SSR)[13-14]、表达序列标签(Expressed sequence tag-simple sequence repeat,EST-SSR)[15-16]和区间简单重复序列标记(Inter-simple sequence repeat,ISSR)[17]等对燕麦种质资源的遗传多样性进行了鉴定和评价。但是基于农艺性状的测定和比较,仍然是种质资源利用研究的重要方法和依据[18]。

本研究以引自国内外的141个燕麦种质资源为材料,测定相关农艺性状和籽粒性状指标,并通过遗传多样性指数分析、主成分分析和聚类分析,研究了141份燕麦种质资源的遗传亲缘关系,减少目标育种亲本选配的盲目性,更加合理利用燕麦种质资源,从而为燕麦资源新基因的探索、种质创新利用以及江淮地区燕麦种质选择研究提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验地概况

本试验在扬州大学扬子津牧草实验基地(119°01′~119°54′ E,32°15′~33°25′ N)进行。该基地年平均气温为14.8℃,年平均降水量1 005 mm。年平均光照时间2 140 h,无霜期为220 d左右。试验地0~20 cm土层土壤肥力中等,有机质含量为11.89 g·kg-1,碱解氮含量为88.26 mg·kg-1,速效磷含量为6.04 mg·kg-1,速效钾含量为42.33 mg·kg-1,土壤pH为7.34。

1.2 试验材料

供试燕麦种质材料中105份由全国畜牧总站种质资源库提供,36份由扬州大学草业科学研究所提供。本试验中的141份燕麦种质资源共包含122份皮燕麦和19份裸燕麦,其中92份来自亚洲、23份来自欧洲、23份来自北美、3份来自澳洲。而92份燕麦中89份来自中国,其中扬州18份、甘肃15份、青海13份、山西10份、四川9份、湖北8份、河北5份、新疆5份、东北4份、山东2份。

1.3 试验设计

本试验采用人工条播种植,播种前20天,进行翻耕(15~20 cm)。2017年10月3日进行种植,每份燕麦种质种植3行,行长3 m,行距30 cm,小区面积4.5(3×1.5) m2。小区间距1 m。播量12 g·m-2,播种深度5~8 cm,3次重复。分别乳熟期(2018年5月15日左右)和完熟期(2018年6月1日左右)进行取样和测定农艺性状和种质性状指标。

1.4 测定指标及方法

1.4.1农艺性状测定 按照《燕麦种质资源描述规范和数据标准》[19]于乳熟期在每个小区内采用5点取样法随机选取10株燕麦,带回实验室测定每株燕麦燕麦株高(Plant height)、分蘖数(Number of tiller)、穗长(Length of spikelet)、旗叶长(Length of leaf)、茎粗(Stem thick)、轮层数(Number of ear layer)、穗粒数(Number of spikelet)、千粒重(Thousand grain weight)、单株鲜重(Fresh weight of plant),将其在105℃下杀青30 min,然后在80℃下烘干48 h至恒重,测定其单株干重。

1.4.2籽粒性状测定 于完熟期各小区随机挖取10株带回试验室考种,按照《燕麦种质资源描述规范和数据标准》[19]测定燕麦籽粒的皮/裸性状(Hulled/Naked)、有无麦芒(Awn/Awnless)、粒型(Grain type)、粒色(Grain color)。

表1 参试燕麦种质的名称与来源

1.5 数据处理

本试验使用Excel 2013软件对原始数据进行处理,通过SPSS 19.0软件对数据进行统计和分析。使用Shannon-Weaver指数进行遗传多样性指数分析:遗传多样性指数H′=-∑PiLnPi(Pi为此物种个体数占总个体数比例)[20]。为了方便对质量性状进行统计分析,将质量性状赋值进行计算。利用R 3.4.1语言使用Ward法对燕麦种质进行聚类和绘制圆形聚类分析图。通过SPSS 19.0软件对主要农艺性状进行主成分分析。

2 结果与分析

2.1 燕麦种质资源形态多样性

对141份燕麦的种质性状进行遗传多样性分析(表2)发现,141种质资源中皮燕麦占绝大多数,占比高达87%,而裸燕麦仅占比13%。粒色上,白色最多,占比76%;其次为褐色,占比17%;黄色和黑色相近且占比最少。粒型上,纺锤型为绝大多数,占参试材料的91%,长筒型和椭圆形各占5%和4%。麦芒方面,56%的材料表现为无芒,其余44%的材料为有芒。在这4个质量性状中,遗传多样性指数最高的是粒色,为1.08。

由表3可知,燕麦的平均株高为131.64 cm。其中‘CF008186’株高最高为192.60 cm,‘AS172 2639’的株高最低仅有63.4 cm。6%的燕麦株高低于100 cm,110~130 cm之间的燕麦种质最多约占50%,株高高于150 cm的燕麦占10%。在分蘖数方面,53%的种质分蘖数在3~4个之间,34%的种质分蘖数在4~5之间,9%的分蘖数为5~6,仅有2个燕麦种质的分蘖数为7。各个燕麦种质之间的茎粗差异极大,9%的种质茎粗在0.3~0.4 cm个之间,27%的种质在0.4~0.5 cm之间,34%在0.5~0.6 cm之间,28%的茎粗为0.6~0.7 cm,4个燕麦种质的茎粗在0.8~0.9,分别为‘CF015038’、‘AS1722713’、‘AS1722636’、‘CF014935’。各种质燕麦旗叶长差距极大,在11.05 cm~37.54 cm之间,19%的种质叶长为10~20 cm,73%的种质在20~30 cm,8%的叶长在30~40 cm之间,其中‘CF008427’旗叶最长可达37.54 cm,‘CF014594’最短仅有11.05 cm。在穗长方面,‘CF008188’穗长最长有51.74 cm,‘CF008449’最短只有23.38 cm,141份燕麦种质的穗长在这个区间内均匀分布。在穗粒数上,‘CF003687’最多为单株144.4粒,‘CF014584’最少单株仅有33.6粒。本研究中10个性状的变异系数均大于10%,说明141份燕麦种质资源材料间形态差异较大,种质资源遗传类型丰富,有利于特异种质材料的筛选。遗传多样性分析表明,多样性指数最高的性状是茎粗,为2.64;其次是单株鲜重,为2.55;遗传多样性指数的排序为茎粗>单株鲜重>单株干重>穗长>轮层数>千粒重>叶长>穗粒数>株高>分蘖数。

表2 燕麦种质资源4个质量性状的遗传多样性分析

表3 燕麦种质资源10个数量性状的遗传多样性分析

2.2 燕麦主要性状的主成分分析

首先对10个农艺性状进行Bartlett球度检验(P<0.05)和KMO检验(0.647)发现数据适合进行主成分分析[5]。对141份燕麦种质进行主成分分析,结果显示,前4个特征值的累计贡献率达69.609%,包含了所有种质农艺性状的大部分信息,可作为代表进行分析。由表4可知,第1主成分特征值为3.127,贡献率为27.312%。单株干重特征向量值为最大(0.882),说明单株干重对第1主成分影响最大,其次是单株鲜重(0.880)、茎粗(0.810),因此第1主成分可作为燕麦草产量因子。第2主成分的特征值为1.558,贡献率为17.735%。穗长特征向量值正值最大(0.691),其次是分蘖(0.592)、株高(0.551),因此第2主成分为形态因子。第3主成分的特征值为1.166,贡献率为12.728%。千粒重特征向量值为正值最大(0.637),因此第3主成分为籽粒特性因子。第4主成分的特征值为1.110,相应的贡献率为11.834%,第4主成分中轮层数特征向量值为正值最大(0.551),因此第4主成分为籽粒产量因子。

表4 燕麦主要农艺性状的主成分分析

2.3 燕麦种质群划分及归类

聚类分析可以明确燕麦种质资源的不同类型,方便选取差异较大的种质材料,为亲本的选择提供理论依据。对141份燕麦种质资源材料进行聚类分析,分析结果将141份燕麦种质划分为3大类(图1),并对各种质群性状进行了统计分析(表5)。

图1 燕麦种质资源聚类图

种质群Ⅰ包含88份种质,包括87个皮燕麦和1个裸燕麦,其中53份来自中国(扬州本地品种10份),35份来自国外。该类群粒形均为纺锤型,粒色分为白色和褐色两种;在10个数量性状中,其主要特征是株高最低、茎粗最细、旗叶和穗长最短、单株鲜重和干重最小、穗粒数最少。这一类群中的燕麦种质可以作为选育矮杆、特异穗粒品种的优良亲本。

种质群Ⅱ包含36份,包括35份皮燕麦和1份裸燕麦,其中18份来自中国(扬州本地品种5份),17份来自国外。该类群粒形以纺锤型为主,粒色以白色为主。该类群植株最高,株高平均为139 cm,分蘖能力最强,单株分蘖数为4.64个,茎粗最高平均为0.68 cm,同时其单株鲜重和单株干重在3个种质群中处于最高水平。这一类群可以作为选育高杆、高产品种的优良亲本。

种质群Ⅲ包含17份燕麦材料,均为来自我国的裸燕麦,包括青海、山西、四川、内蒙古、甘肃、扬州等地,其中扬州本地3份。该类群旗叶长和穗长均高于其他两个种质群,分别为26.89 cm,38.63 cm。轮层数和千粒重均低于其他种质群,其余各数量性状介于另外两个种质群之间,该种质群可作为选育饲用籽粒品种的亲本。以上3个种质群可在实际育种工作中根据选育目标进行综合分析和筛选。

表5 燕麦种质资源各种质群性状的特征

3 讨论

种质资源是新品种选育的基础,而分析种质资源的遗传背景和遗传多样性是育种突破的关键。随着草地农业的发展,不同的生产目标也对新品种创新提出了新的要求。为了选育适宜内蒙古地区生产的燕麦新品种,田青松等[21]以‘永492’和父本‘歇里·努瓦尔’进行种间杂交选育出了高产燕麦饲草新品种‘蒙饲燕2号’。为了解决燕麦在南方生长不能抽穗结实和种植范围窄的生产问题,杨才等[22]利用温室加代的措施,通过3种间聚合杂交,育成了株高55~140 cm,生育期65~100 d的燕麦新品种。但由于近年来作物育种所用的种质资源主要集中在骨干亲本上[23-25],导致育成品种农艺性状的变异幅度较为狭窄,因此研究燕麦种质资源的多样性对燕麦遗传育种具有重要意义[26-27]。

本研究对不同来源的141份燕麦种质资源进行了农艺性状多样性分析,结果表明,茎粗的多样性指数最高,其次是单株鲜重和单株干重,分蘖数和株高的多样性指数较低,单株鲜重的变异系数最高,其次为单株干重和千粒重,分蘖数和穗长的变异系数较低。遗传多样性指数反应了种质资源间性状的多样性,而变异系数的大小与某个性状的变幅呈正相关[28]。研究表明,当变异系数在10%以上时,种质资源间的性状存在显著差异[29],本研究中燕麦种质资源10个数量性状的变异范围在17.01%~41.79%之间,均大于10%,表明参试燕麦品种间存在丰富的遗传多样性,可以为燕麦品种改良工作提供了丰富、优良的亲本材料。

主成分分析可有效的简化选择程序、把握综合性状[30],已广泛应用于玉米(Zeamays)、小麦(Triticumaestivum)等许多农作物性状的评价和筛选中[31-32]。本研究,4个主成分因子的特征值表明,参试种质和性状指标对于主成分分析结果具有一定影响,前4个主成分因子的累计贡献率达69.609%,包含了近一半以上的性状信息。根据这些信息,可对燕麦种质不同农艺性状进行差异性和特异性选择,提高筛选种质性状的效率。

采用聚类分析可以划分燕麦种质资源的不同类型,方便选取差异较大的种质材料,为杂交亲本的选配提供参考依据[33],目前已被广泛运用于许多作物种质资源的分类与遗传多样性研究上。通过聚类分析将141份燕麦种质资源划分为具有明显性状差异的3个种质群,可为不同育种目标的选择提供参考,以期提高育种效率。3个种质群中种质群Ⅰ的种质资源株高最矮,茎粗最细,单株鲜重和干重最小,轮层数、分蘖数和穗长处于中间水平,可以用来选育矮杆抗倒伏、特异穗粒品种。种质群Ⅱ为植株高大、茎秆最粗、单株分蘖数最多、千粒重最大、单株鲜重和干重最大的燕麦种质资源,可作为选育高产饲草品种的优良亲本。种质群Ⅲ的种质资源均为裸燕麦,该种质群的旗叶最长、穗长最长,由于均为裸燕麦,千粒重最小,其余各农艺性状较为均衡,可作为选育饲用籽粒品种的优良亲本。不同来源的燕麦种质遗传基础之间存在差异,而同一地理来源的燕麦种质之间并没有聚为一类,表明不同材料间的遗传差异与地理位置没有明显的相关性,这与齐冰洁、南铭的研究结果一致[2,5]。

本研究通过分析141份燕麦种质资源的遗传多样性,从农艺性状上鉴定出了一批优异的种质材料,但由于农艺性状易受环境条件和人为因素的影响而发生改变,因此应结合分子标记技术对这些燕麦种质资源进行更加深入的测定,以标记和验证其农艺性状的结果,并与常规育种手段相结合,更加有效的利用其育种潜力,为燕麦农艺性状的遗传改良提供可靠依据。

4 结论

141份不同来源的燕麦种质资源之间遗传多样性较为丰富,茎粗、单株鲜重和千粒重这3个饲草产量相关性状的多样性指数较高。主成分分析结果显示:4个主成分因子累计贡献率达69.609%,第1主成分反映单株鲜重和茎粗,与饲草产量有关;第2主成分与穗长、分蘖和株高等形态性状有关;第3主成分与籽粒特性有关;第4主成分与籽粒产量有关。通过聚类分析将141份种质资源分为3类,种质群Ⅰ株高最矮,茎粗最细,单株鲜重和干重最小;种质群Ⅱ为植株高大、茎秆最粗、单株分蘖数最多、千粒重最大、单株鲜重和干重最大;种质群Ⅲ旗叶和穗长最长,在实际应用中可以依据不同的育种目标选择亲本材料。

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