蓖麻高光效种质的筛选

顾帅磊，陆建农，杨 婷，Akwasi Yeboah，李东娜，曾泳怡，殷学贵

（广东海洋大学滨海农业学院，广东 湛江 524088）

【研究意义】蓖麻（Ricinus communisL.）属大戟科蓖麻属，常异花授粉作物［1］，分布在热带和亚热带地区［2］，具有悠久的栽培历史，是一种特殊的工业油料作物、新兴能源作物，是世界十大油料作物之一，具有特殊的用途和很高的经济价值［3］。蓖麻油作为商业羟基化脂肪酸的唯一来源，被广泛应用于航天、医药、纺织、精细化工等领域，对全球特种化工业具有持续重要性［4］。蓖麻籽含油率为40%～60%，作为一种工业油料作物，具有广阔的发展前景［5］。随着经济发展，蓖麻籽和蓖麻油的需求增长迅速，但是蓖麻产量及效益是产业发展的瓶颈，利用高光效种质育成高产杂交种是蓖麻育种的方向，由于对光合效率强的材料发掘、利用不够，因此进展缓慢。【前人研究进展】作物所积累的干物质90%～95%来自于叶片的光合作用，光合作用是所有食物链的基础，是作物生产力的决定因素之一［6-7］。高光效是提高农作物产量的重要因素之一，在高光效育种中提出了高光效作物品种，即具有较强光合能力，较高光能利用效率的作物品种［8］。因此筛选高光效材料对蓖麻高光效育种至关重要［9］。相关资料表明，我国在大豆［8,10］、水稻［11］、小麦［12］、马铃薯［13］和甘薯［14］等作物上已完成了与高光效相关的生理基础和形态特征研究，并选育出光合效率高的品种，实现了产量与光合效率的同步提高［15］。在蓖麻品种选育工作中，对各地区的种质资源进行收集、培育、评价和利用始终处于重要地位［16］。而改善光合性能就是要调控叶片生长速率和光合速率等光合生理指标［17］。唐艳梅等［18］对蓖麻6 个杂交种研究发现，气孔导度变化直接或间接影响植物多种生理代谢过程，结合前人研究得出土壤水分含量高、叶片气孔导度大可增加光合产物积累。周丽娟等［19］和朱钦钦等［20］分别研究了磷肥和钾肥对蓖麻不同生育期光合特性的影响，得出光合能力和光合产物积累量直接影响作物产量。陆建农等［21］比较蓖麻二倍体与同源四倍体的光合特性，认为蓖麻生长和产量所需的物质需要光合产物的累积。【本研究切入点】光合参数直接或间接影响光合产物的累积，但目前对蓖麻高光效种质筛选的研究相对较少，且针对性范围较窄。【拟解决的关键问题】以来自5个国家7 个地区的29 份蓖麻种质资源为试材，同时结合主成分分析与系统聚类分析等数量分析方法，按照多个光合参数综合评估，更好地反映种质的光合特性，以期筛选出适宜的高光效材料，为蓖麻育种提供参考。

1 材料与方法

1.1 试验材料

29 份供试蓖麻材料（表1）由广东海洋大学能源作物育种实验室提供，可分为两类：一是与国内外育种专家交换得到的各地代表性材料；二是由广东海洋大学能源作物育种实验室经多代以上自交纯化获得的代表性材料。

1.2 试验方法

试验在广东海洋大学蓖麻育种基地进行，2019 年9 月播种，采用随机区组设计，每个材料种植5 株，行株距为1.0 m×0.8 m，3 次重复，常规田间管理。每个重复在主穗开花期选取中间3株，并取主茎上成熟叶（倒三叶）进行测量，每个重复测量3 片叶片，每个叶片重复记录3 组数据，取平均值。

1.3 测定指标

在蓖麻开花期的晴天上午9:00～11:30，使用LCi-SD（ADS BioScientific Ltd.UK）便携式光合仪测定光合指标。测定的指标有胞间CO2浓度（Ci，μmol/mol）、蒸腾速率（Tr，mmol H2O/m2·s）、气孔导度（Gs，mol/m2·s）和净光合速率（Pn，μmol/m2·s），计算叶片瞬时水分利用效率（WUE）和蒸腾效率（TE）数值［22］：

WUE=Pn/Tr

TE=Pn/Gs

试验数据使用Microsoft Excel 2016和SPSS Statistics 22.0进行处理与分析。

2 结果与分析

2.1 不同蓖麻种质间光合参数差异

方差分析结果（表2）显示，参试29份蓖麻种质间的6个光合参数差异有统计学意义。其中，变异系数由大到小依次为Pn和TE（35%）、Gs和WUE（32%）、Tr（22 %）、Ci（16%）。说明29份蓖麻材料光合性状变异大，类型较为丰富，可为选育高产蓖麻亲本提供种质材料。29份蓖麻材料中，有17份材料的Pn高于平均值，9份材料的Pn都超过16.00 μmol/m2·s。所有材料中Pn最高的来自山东的SD-21，达到23.69 μmol/m2·s，最低的是来自莫桑比克的MSBK-1，只有5.36 μmol/m2·s。各蓖麻种质Gs在0.14～0.47 mol/m2·s范围变化，其中Gs较高的品种是YSL-5、SD-21，Gs最低的仍是B1-2。Ci变幅为200.33～342.67 μmol/mol，其中较高的是MSBK-1、B2-2、MSBK-4，而最低的是A40-7和B47-5。Tr变幅为2.16～5.58 mmol/m2·s，其中较高的是A40-7、B11-1、SD-21，最低的是YD-1和 B1-2。

表2 不同蓖麻种质光合参数及方差分析Table 2 Analysis of photosynthetic parameters and variance of different castor germplasms

取方差最小Gs 和最大Ci 的两个光合参数做正态分布检验。Gs 的正态分布（图1）显示，柱与正态曲线大部分拟合度较高，即表明Gs 服从正态分布。Ci 的正态分布（图2）显示，柱与正态曲线的拟合度较好，即表明Ci 也服从正态分布。由此对数据进行后面的相关性分析和回归分析。

图1 蓖麻种质气孔导度正态分布Fig.1 Normal distribution of Gs of castor germplasm

图2 蓖麻种质胞间CO2 浓度正态分布Fig.2 Normal distribution of Ci of castor germplasms

2.2 不同蓖麻种质间光合参数的相关性

蓖麻种质光合参数的相关性分析结果见表3。除Pn 和Ci、TE，Tr 和WUE，TE 和Ci、Gs 之间为负相关，其余均为正相关。其中，Pn 与Ci 呈极显著负相关，与Tr 和WUE 呈极显著正相关。Ci 和TE 呈极显著负相关关系，Tr 与WUE 呈极显著负相关，Gs 与TE 呈显著负相关。表明水分利用的强弱、胞间CO2浓度的消耗直接决定净光合速率的高低，气孔导度的变化间接影响光合作用。

表3 蓖麻种质光合参数的相关性Table 3 Correlation of photosynthetic parameters of castor germplasms

2.3 不同蓖麻种质间光合参数的主成成分分析

从表4 可以看出，29 份蓖麻种质光合参数主成分分析结果表明，主要信息集中在前3 个主成分，第一主成分特征值是3.251，对于总方差的贡献率为54.176%；第二主成分特征值是1.672，对总方差的贡献率为27.859%，二者累加达到82.035%；第三主成分特征值是1.027，对总方差的贡献率为17.122%，三者累加达99.157%。说明前3 个主成分代表了数据的大部分信息，可以作为主成分分析的依据。第一主成分中Pn、TE、WUE、Ci对Y1有较大贡献率，特征值分别为0.928、0.814、0.783 和-0.964。因此第一主成分Y1代表的是光合作用的光合因素、水分因素和气孔因素，除Ci 为光合速率的负因素外，其他三者均为光合速率的正因素，所以适当降低Ci 有利于提高光合能力。第二主成分中Gs 对Y2的贡献率较大，特征值为0.951，所以Y2代表的是光合作用的气孔因素。第三主成分中Tr 对Y3有较大贡献率，特征值分别为-0.720，说明Y3代表的是光合作用的水分因素，Tr 为光合速率的负因素，说明光合强度受水分散失影响。

2.4 不同蓖麻种质间光合参数的系统聚类分析

本研究采用欧氏距离-离差平方和法基于6个光合参数进行系统聚类分析，在欧式遗传距离12.5处，29份材料被分为4个类群（图3），各类群特征明显（表5）。第Ⅰ类群包括7个材料，占总材料数的24.13%，超过整体Pn平均值的材料占14.28%，该类群的Tr、Pn、WUE差异最小，Gs差异最大，TE最高（59.79 μmol/mol），Gs最低（0.23 mol/m2·s），其他光合参数均处于中等水平；第Ⅱ类包括4个材料、占13.79%，超过整体Pn平均值的材料数占100%，该类群各光合参数的差异相对较大，Pn最高（18.70 μmol/m2·s）、Tr最高（4.87 mmol/m2·s）、Gs最高（0.40 mol/m2·s），WUE中等偏大（3.82 μmol/mmol）。第Ⅲ类包括11个材料，占总材料数的37.93%，超过整体Pn平均值的材料数占72.72%，该类群的TE差异最少，WUE最高（均值为5.24 μmol/mmol），Ci最低（244.61 μmol/mol）其他光合参数均处于中等水平；第Ⅳ类包括7个材料，占总材料数的24.13%，该类群中Pn均低于平均值，其中Ci差异最小，Tr、WUE差异最大，Ci最高（均值为316.43 μmol/mol），Tr最低（均值为2.94 mmol/m2·s），WUE最低（2.41 μmol/mmol），TE最低（为31.39 μmol/mol），Pn最低（18.70 μmol/m2·s）。因此在选育品种时，最好在第Ⅱ类选择亲本，因此类中材料的光合速率最高，气孔导度大，叶片瞬时水分利用效率高，且叶片净光合速率均超过平均值。

表5 蓖麻种质材料各类群的光合参数特征Table 5 Characteristics of photosynthetic parameters of various groups of castor germplasm materials

图3 基于6 个光合特征参数的29 份蓖麻种质光合参数的聚类图Fig.3 Clustering of 29 castor germplasms based on 6 photosynthetic parameters

3 讨论

光合气体交换参数影响光合作用效率，作物产量形成的基础是光合作用对干物质的积累。大量研究表明，杂种F1的性状受亲本影响很大［11,23］。张耀文等［24］在油菜的高光效育种中提出，F1的性状可以通过利用杂种优势来提高，选择光合特性强的亲本可以提高杂种优势。刘晓兰等［25］在黄子甘蓝型油菜亲本材料的分析中得到，杂交育种中亲本选配是育种成败的关键。张贵和等［13］以6 个光合性状对马铃薯进行聚类分析和判别分析筛选出5 个高光效品种（系），这些品系同时具有净光合速率高、气孔导度较高、蒸腾速率中等、消耗较低等特性。牛宁等［26］在对大豆种质研究中，通过统计分析的方法筛选出适合育种需要的高光效大豆种质类群，该类群具有高光合效率、高气孔导度和高水分利用率。蒙祖庆等［27］采用非直角双曲线模型进行光响应曲线拟合，计算早熟西藏玉米地方种质的光合参数，筛选出4个高光效品种。

本研究结果表明，29 份蓖麻种质的6 个光合参数差异显著，说明蓖麻种质间光合性状差异大、变异丰富，这与大豆、玉米、马铃薯及甘薯等的研究结果一致［13-14,26-27］。利用相关性分析发现，Pn 与Tr 和WUE 呈极显著正相关，与Ci 呈极显著负相关，Gs 与TE 呈显著负相关，在其他作物中有类似结果。主成分分析选出了3 个主成分，包括反映光合作用强弱的光合因素（Pn、Ci）、水分因素（WUE、Tr）和气孔因素（Gs、TE），说明主成分分析的结果与相关分析结果一致。通过聚类分析将29 份蓖麻种质分为4 个类群，第Ⅱ类中，Pn 最高，Tr 和Gs 也最高，WUE 中等偏大；第Ⅳ类中，Pn 最低，Ci 最高外，其他光合参数也较低。说明光合因素、水分因素和气孔因素与蓖麻光合作用关系密切，所以在选育品种时，最好从光合速率高、气孔导度大、叶片瞬时水分利用效率高的类群中选择亲本，该结果与牛宁等［26］对大豆种质的研究结果一致。综合整体光合参数从中选出YSL-5、SD-21、A40-7、B11-1 共4 个优势材料，可作为今后蓖麻杂交选配的亲本。所筛选出的4 份优良种质中的基因也可被挖掘用于蓖麻育种，为蓖麻优质高光效亲本材料提供更多选择。

蓖麻高光效育种是通过筛选光合效率强的蓖麻亲本，提高F1的杂种优势，以期培育出高产、高含油率、高抗性的蓖麻品种。如何选择具有高光效的蓖麻种质作为育种的亲本，是开展蓖麻高光效育种工作的基础和关键。但对于众多种质资源如何进行研究与利用是各育种单位面临的主要问题。因此运用科学的分析和评价方法，筛选不同来源的蓖麻种质，有助于更有效地利用蓖麻优良种质。

4 结论

通过结合主成分分析与系统聚类分析等数量分析法对蓖麻种质间光合参数综合评估，可以看出不同蓖麻种质间存在遗传变异。Pn 与Tr 和WUE 呈极显著正相关，与Ci 呈极显著负相关；Ci 和TE 呈极显著负相关关系，Gs 与TE 呈显著负相关。主成分分析中，光合因素、水分因素和气孔因素对光合效率影响较大。聚类分析中，第Ⅱ类群的蓖麻种质表现出高气孔导度、高水分利用率和高光合效率的特性，具有较高的应用价值。