陆地棉种质资源表型性状综合评价

王秀秀，邢爱双，杨茹，何守朴，贾银华，潘兆娥，王立如，杜雄明，宋宪亮

陆地棉种质资源表型性状综合评价

王秀秀1,2，邢爱双2，杨茹2，何守朴2，贾银华2，潘兆娥2，王立如2，杜雄明2*，宋宪亮1*

1山东农业大学农学院/作物生物学国家重点实验室，山东泰安 271000；2中国农业科学院棉花研究所/棉花生物学国家重点实验室，河南安阳 455000

【目的】鉴定分析陆地棉种质的纤维品质、产量和早熟等性状，筛选综合评价指标，建立可靠的综合评价模型，为陆地棉品种选育提供理论支撑。【方法】以来源广泛的630份陆地棉种质为材料，在中国3个主要植棉区的8个环境下，对17个表型性状进行鉴定，使用R包“lme4”对表型性状数据进行最佳线性无偏估计（best linear unbiased prediction，BLUP），并用于后续分析。综合运用相关分析、主成分分析、隶属函数法、聚类分析和逐步回归等方法对陆地棉种质进行综合评价。【结果】陆地棉种质群体具有较高的遗传多样性，不同性状的多样性指数为1.961—2.084，并且存在明显的区域特异性。该群体的铃数、伸长率、纺纱均匀性指数和短绒率具有较大变异，纤维长度、纤维强度和生育期性状的变异较小。相关分析表明，多数性状间存在显著或极显著相关性，部分纤维品质性状之间存在极强相关性。通过主成分分析，将17个性状转换为6个独立的综合指标，其贡献率为5.860%—31.044%，累积贡献率达到82.642%。主成分分析可以很好地将该陆地棉群体的纤维品质性状、产量性状和农艺性状进行分类。利用隶属函数法计算表型综合值（值），17个性状的表型值与值均显著相关。发现值高的材料（均值为0.668）的产量性状（铃数、单铃重、衣分和子指）和纤维品质性状（纤维长度、纤维整齐度、纤维强度、纺纱均匀性指数、短绒率和马克隆值）显著优于值低的材料（均值为0.396），并且具有植株较高和生育期较长的特点。通过逐步回归建立了8个性状（铃数、吐絮期、单铃重、开花期、衣分、株高、果枝始节和纺纱均匀性指数）作为自变量的回归方程。基于值进行系统聚类，将630份陆地棉种质划分为4类，第Ⅰ类为纤维品质优质型，包含118份材料；第Ⅱ类丰产型包含250份材料；第Ⅲ类为早熟型，包含51份材料；第Ⅳ类材料的表型介于第Ⅱ类和第Ⅲ类之间。最终筛选出23份纤维品质优良材料和135份高产材料，可提供育种和生产应用。【结论】陆地棉表型性状存在地理来源特异性；采用多元统计分析方法综合评价陆地棉种质是可行的；630份陆地棉种质可被分划为4种类型（优质型、丰产型、早熟型和其他型）。

陆地棉；种质资源；主成分分析；聚类分析；综合评价

0 引言

【研究意义】棉花是重要的经济作物和纺织工业原料，陆地棉提供了全球95%以上的棉纤维[1-2]，其纤维品质的持续改良对于稳定和发展棉花产业至关重要。种质资源的准确综合评价是新品种培育中亲本选配的基础[3-4]。因此，对广泛来源的陆地棉种质进行鉴定，确定综合评价指标，筛选不同类型的种质对于棉花遗传研究和新品种选育具有重要意义。【前人研究进展】陆地棉具有产量高、适应性广泛以及种质资源数目庞大等特点，关于陆地棉种质资源的评价已有较多报道。周忠丽等[5]对55份来自于世界各地的棉花种质进行了鉴定，筛选出早熟、丰产、高强和抗黄萎病4类种质共16份；李慧琴等[6]通过对270份陆地棉材料表型性状分析选出了6类适合不同育种目标的材料；代攀虹等[7]对419份包含国内外材料的陆地棉核心种质的17个性状进行了分析与综合评价，筛选出吐絮期、单铃重、伸长率、花期、马克隆值、株高、果枝数和纺纱均匀性指数8个性状可用于陆地棉的综合评价；王俊铎等[8]对200份陆地棉材料的生育期和形态指标进行多样性分析，评选出可用于彩色棉、早熟耐高温和适合新疆地区等不同育种目标的亲本材料；葛浩等[9]对陆地棉铃型进行了多样性分析，将376份种质划分为大铃、中铃和小铃三类。除了陆地棉外，前人也对其他棉种进行了遗传多样性分析。杨涛等[10]对175份海岛棉的12个表型性状进行了综合评价，筛选出5个性状（株高、始节高、果枝数、单铃皮棉重和单株籽棉重）可以作为评价海岛棉的综合指标；刘方等[11]通过对103份亚洲棉的研究，发现不同地域来源的亚洲棉遗传多样性明显不同。【本研究切入点】前人对陆地棉种质的评价和筛选研究，多偏重产量指标或少数几个指标，且种质来源狭窄、群体规模较小，基于广泛来源大群体采用多指标综合分析方法的研究较少，难以全面反映陆地棉种质特性，缺乏对广泛来源的陆地棉大群体的全面科学的评价。【拟解决的关键问题】本研究以来源广泛的630份陆地棉种质为材料，在中国三大产棉区（西北内陆、黄河流域、长江流域）进行纤维品质、产量及生育期等17个性状的鉴定，采用多元统计方法，建立统合评价指标，为陆地棉新品种选育和遗传改良提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料

基于聚类分析结果，并综合考虑种质的系谱和遗传背景，从约3 000份陆地棉种质中筛选出630份用于本研究，其中有21份来自澳大利亚，26份来自非洲国家，159份来自美国与墨西哥，35份来自南美洲，29份来自欧洲，46份来自前苏联，39份来自除了中国之外的亚洲国家，122份来自中国的长江流域，77份来自中国的黄河流域，36份来自中国的北部地区与新疆地区。材料详细信息见何守朴博士论文[12]。

1.2 田间试验设计

田间试验于2017年和2018年进行，试验材料分别种植在4个具有代表性的生态环境中：河南安阳（黄河流域）、江苏南京（长江流域）、新疆石河子（北疆）和新疆库车（南疆）。随机区组排列，每个材料在每个环境种植2行，黄河、长江流域：每小区2行，行长5 m，行距0.7—0.8 m、株距0.2—0.3 m，观测道1.2 m，隔离道0.8 m。新疆棉区：每小区6行，行长4 m，观测道1.2 m，隔离道0.8 m（种植密度按照当地种植水平确定）。田间灌溉、施肥和虫害防治等均按照当地种植栽培模式进行。

1.3 数据采集

共测定17个表型性状，测定方法均参照《棉花种质资源描述规范和数据标准》[13]执行。用植株中部30个棉铃进行纤维品质测定，在农业部棉花纤维监督测试中心（新疆乌鲁木齐）采用HVI9000（USTER）完成检测。测定产量相关性状5个，包括单株铃数（boll number，BN）、单铃重（boll weight，BW，g）、衣分（lint percentage，LP，%）、子指（seed index，SI，g）和果枝数（fruit branch number，FBN）；纤维品质性状8个，包括伸长率（fiber elongation，FE，%）、纤维长度（fiber length，FL，mm）、纤维整齐度（fiber length uniformity，FLU，%）、纤维强度（fiber strength，FS，cN·tex-1）、成熟度（maturity，MAT）、马克隆值（micronaire，MIC）、纺纱均匀性指数（spinning consistent index，SCI）和短绒率（short fiber index，SFI，%）；早熟相关性状4个，包括吐絮期（boll open date，BOD，day）、开花期（flowering date，FD，day）、株高（plant height，PH，cm）和果枝节位（sympodial brand node，SBN）。

1.4 数据统计与分析

为减少环境影响，利用8个环境表型数据的最佳线性无偏估计值（best linear unbiased prediction，BLUP）用于后续分析，BLUP值的计算利用R包“lme4”进行。用IBM SPSS Statistics 25进行表型性状的描述性统计、相关分析、主成分分析和隶属函数分析。最后依据每个材料的值，运用R语言进行系统聚类，并进行种质的综合评价。

陆地棉材料的综合评价方法：将标准化的630份材料的表型数据代入每个主成分中，计算各主成分的得分；再利用模糊隶属函数对各主成分归一化处理，计算出各主成分的权重系数；最后计算各个材料的值。

相关指标计算方法[14-16]如下：

（1）遗传多样性指数：(')=ΣPLnP，其中，P为某性状第级别的种质份数占总种质材料的百分比，表示自然对数。

（2）权重：W=R/ΣR（=1, 2,…, n），其中，R代表第个主成分因子的贡献率。

（3）隶属函数值：(X)(X−Xmin)/(maxmin)（= 1, 2, …, n），其中，X是第个主成分因子的值，min和max分别代表第个主成分因子中最小和最大的主成分因子数值。

（4）表型综合值：Σ(U×W)（= 1, 2, …, n）。

2 结果

2.1 陆地棉种质的性状变异分析

对该陆地棉群体的17个表型性状进行描述性统计（表1），结果表明，产量性状中，铃数、子指和衣分等变异系数较大，分别为10.156%、9.164%和8.400%。纤维品质性状中，短绒率、伸长率和纺纱均匀性指数的变异系数较大，短绒率的变幅为3.244%—10.985%，均值为5.144%；伸长率的变幅为6.972%—13.468%，均值为9.456%；纺纱均匀性指数的变幅为80.190—179.508，均值为136.565；纤维长度、纤维整齐度、纤维强度、成熟度和马克隆值的变异系数均较小。农艺性状（吐絮期、开花期、果枝节位和株高）的变异系数均较小。该陆地棉种质群体的铃数、伸长率、纺纱均匀性指数和短绒率具有较大变异（变异系数大于10%），纤维长度、纤维强度和生育期相关性状的变异较小。17个性状的多样性指数范围为1.961—2.084，表明陆地棉种质资源表型性状的遗传多样性较为丰富。

表1 陆地棉种质17个性状的描述性指标

BN：铃数；BOD：吐絮期；BW：单铃重；FBN：果枝数；FD：开花期；FE：伸长率；FL：纤维长度；FLU：纤维整齐度；FS：纤维强度；LP：衣分；MAT：成熟度；MIC：马克隆值；PH：株高；SBN：果枝节位；SCI：纺纱均匀性指数；SFI：短绒率；SI：子指。下同

BN: Boll number; BOD: Boll open date; BW: Boll weight; FBN: Fruit branch number; FD: Flowering date; FE: Fiber elongation; FL: Fiber length; FLU: Fiber length uniformity; FS: Fiber strength; LP: Lint percentage; MAT: Maturity; MIC: Micronaire; PH: Plant height; SBN: Sympodial brand node; SCI: Spinning consistent index; SFI: Short fiber index; SI: Seed index.The same as below

2.2 不同地理来源的陆地棉表型性状差异

通过比较来源于非洲、欧洲、南美洲、美国与墨西哥、前苏联、澳大利亚、亚洲其他国家、中国的长江流域、中国的黄河流域和中国的北部地区材料的性状（表2），发现不同地理来源种质间表型性状差异明显，除了成熟度，其他16个性状的差异都达到极显著水平，说明陆地棉的表型性状存在明显的地域特异性。非洲的种质植株最高，欧洲的种质植株最矮和短绒率最高，南美洲的材料单铃重与纤维伸长率都较高，前苏联的材料纤维长度、纤维强度和纺纱均匀性指数等性状均较差，澳大利亚的材料具有生育期较长的特点。中国北部地区的材料生育期短、产量差，黄河流域的材料结铃性最好，与其他地区相比长江流域材料的纤维长度、纤维整齐度、纤维强度、马克隆值、纺纱均匀性指数等纤维品质性状最好。结果表明，不同地理来源的陆地棉种质表型性状存在较大差异，不同生态区的种质具有区域特异性的特点。

2.3 陆地棉性状综合评价

2.3.1 表型性状的相关性分析 通过对17个性状的表型值进行相关性分析（表3），发现陆地棉种质性状间存在着不同程度的相关性，而且大部分达到显著或极显著水平。结果表明，棉花纤维品质性状间存在极强相关，纤维长度、纤维整齐度、纤维强度、纺纱均匀性指数之间正相关，这些性状与马克隆值和短绒率呈负相关，相关系数（绝对值）达到0.7以上。开花期、吐絮期、果枝始节、株高和果枝数之间存在显著相关性，开花期和吐絮期相关系数也超过0.7。子指与衣分、铃重和铃数等产量性状呈极显著相关，也与纤维长度、纤维强度、纺纱均匀性指数呈极显著正相关，与伸长率和马克隆值呈极显著负相关。结果表明，陆地棉大部分性状之间存在相关性。

表2 不同地理来源的种质表型性状差异

**：在＜0.01水平差异显著 **: significant differences at＜0.01

2.3.2 主成分分析 陆地棉大部分性状间存在一定的相关性，直接利用表型去评价材料会影响真实的评价结果，所以需要利用主成分分析去评价这些材料。

主成分分析结果（表4）表明这17个性状可以被提取为6个主成分，累积贡献率达到82.642%，6个主成分的特征值分别为5.278、3.030、2.119、1.492、1.134和0.996，方差贡献率分别为31.044%、17.823%、12.466%、8.778%、6.671%和5.860%。通过主成分分析将17个表型性状转化为6个携带原始性状大部分信息的新指标。

第1主成分的纤维长度、纤维整齐度、纤维强度、纺纱均匀性指数和马克隆值、短绒率（绝对值）的特征向量较大，可以把第1主成分作为纤维品质相关的综合指标。第2主成分的开花期、吐絮期和果枝节位的特征向量较大，说明第2主成分可以代表生育期。第3和第5主成分代表铃数、衣分和子指等产量性状。第4主成分是陆地棉产量（单铃重）和品质（纤维成熟度）的综合指标；第6主成分是与果枝数和株高相关的因子。这6个主成分可以很好地把该陆地棉群体的纤维品质性状、产量性状和农艺性状进行分类。这些结果说明在陆地棉种质资源群体材料综合表现中，纤维品质的贡献率最大，产量次之。

2.3.3 表型性状综合评价 将17个表型性状标准化后代入6个主成分，可以得到每个品种的6个主成分的得分，第1主成分的线性方程为：1j=-0.011′1j0.076′2j－0.038′3j+0.002′4j－0.021′5j－0.252′6j+ 0.416′7j0.387′8j+0.390′9j－0.046′10j－0.030′11j－0.313′12j－0.015′13j+0.033′14j+0.432′15j－0.372′16j+ 0.163′17j。

表3 陆地棉种质17个性状的相关性分析

**：在0.01水平（双侧）上显著相关；*：在0.05水平（双侧）上显著相关；相关系数大于0.7以粗体标注。下同

**: Significant correlation at 0.01 (bilateral) level; *: Significant correlation at 0.05 (bilateral) level; Correlation coefficient greater than 0.7 is marked in bold.The same as below

将6个主成分的得分用模糊隶属函数进行归一化处理，计算各个性状的隶属函数值，计算得到6个主成分的权重系数分别为0.354、0.203、0.142、0.100、0.076和0.067，进而计算每个品种的表型综合值（值），对每个材料综合评价（电子附表1）。群体的值均值为0.531，按照5%的比例，分别选取值最低的与最高的各32份材料进行比较（表5），发现值高的材料（均值为0.668）的产量性状（铃数、单铃重和子指）和纤维品质性状（纤维长度、纤维整齐度、纤维强度、纺纱均匀性指数、短绒率、成熟度和马克隆值）均显著优于值低的材料（均值为0.396），值高的材料还具有植株较高和生育期较长的特点。17个性状与值均显著相关（表5），值与果枝数、伸长率、成熟度、马克隆值和短绒率呈负相关，与其他性状正相关。

值低的32份材料来自世界各地（电子附表2），比如值最低的材料是来自土耳其的Pamuk，纤维长度仅为24.118，单铃重为4.118 g，吐絮期为132.281 d，株高为63.923 cm。值最高的这32份材料来源比较集中，主要包括中国长江流域的苏远系列材料，比如苏远04-98的纤维长度可达到34.368，单铃重为4.832 g，吐絮期136.163 d，株高为75.845 cm。综合来看，值高的材料具有生育期长、植株较高、纤维品质和产量性状好的特点。因此，值可以作为评估陆地棉种质材料的重要参考指标。

表4 17个表型性状前6个主成分的特征向量、特征根、方差贡献率及累积贡献率

E：特征值；CR：方差贡献率；CCR：累积贡献率 E: eigenvalues; CR: contribution rate; CCR: cumulative contribution rate

图1 630份种质基于F值的聚类图

表5 F值高（top 5%）与F值低（top 5%）的材料的表型均值及F值与17个表型性状的相关系数

同行不同字母表示差异显著（＜0.05）

Different letters in each row indicate significant differences (＜0.05)

2.3.4 建立回归模型及筛选综合评价指标 为了明确各表型性状和表型综合值之间的关系，把值作为因变量、各表型性状作为自变量，逐步回归建立回归方程，=-1.786+0.0071+0.0032+0.0333+ 0.0075+0.00310+0.00313+0.06414+0.00315。方程中的1、2、3、5、10、13、14和15分别代表铃数、吐絮期、单铃重、开花期、衣分、株高、果枝始节、纺纱均匀性指数等8个显著影响陆地棉综合表现的性状，其决定系数2为0.984。使用该方程得到的预测值与表型综合值极显著相关（=0.992），说明可以利用该方程评估陆地棉的综合表现。

2.4 聚类分析

基于17个农艺经济性状的表型综合值进行系统聚类，计算每类材料的表型均值（表6），并列出每个类群中的代表材料（电子附表3）。结果表明，630份材料聚为4个大类，8个亚类（图1）。第Ⅰ类群材料的表型综合值均值最高，纤维品质性状好于其他3类，其中Ⅰ-Ⅰ亚类的23份材料主要为来源于长江流域的苏远系列材料，纤维长度、纤维整齐度、纤维强度、纺纱均匀性指数和短绒率等纤维品质性状最优；

Ⅰ-Ⅱ亚类材料的纤维品质稍微差于Ⅰ-Ⅰ亚类，该部分除苏远系列材料外，还包括中国北部的太原系列、美国的爱字棉和澳大利亚的N74-873等材料。与第Ⅰ类材料的纤维品质相比，第Ⅱ类群较差，但产量性状要高于其他3类，Ⅱ-Ⅱ亚类材料的铃数、铃重和衣分表现最好。第Ⅲ类包含51份材料，包括来自阿尔巴尼亚、前苏联和其他国家一些品种。这部分材料的纤维品质性状和产量性状均较差，但是具有生育期较短的特点。第Ⅳ类群综合表现介于第Ⅲ类和第Ⅱ类，Ⅳ-Ⅰ亚类包括美国的德字棉、斯字棉和佩马斯特系列等材料，Ⅳ-Ⅱ亚类包括黄河流域的芽黄材料和棕色棉等。综合每一类材料17个表型性状和F值的均值来看，第Ⅰ类材料整体表现最优，具有纤维品质好的特点；第Ⅱ类材料的综合表现次之，具有产量高的特点；第Ⅲ类材料综合表现最差，纤维品质最差和产量最低，但是生育期较短和株高较低。

3 讨论

3.1 陆地棉种质群体表型变异分析

变异系数是评价种质资源遗传多样性的重要指标，变异系数越大说明遗传多样性越丰富，品种改良时选择的潜力就越大[17-19]。丰富的种质资源和广泛的变异有利于挖掘不同性状的优异基因。本研究对17个性状的表型变异系数分析发现产量性状（铃数、单铃重、衣分和子指）的变异系数较大，这与刘剑光等[20]研究结果较为一致。而纤维品质中伸长率、纺纱均匀性指数、短绒率等变异系数也较大，可能因为群体中来源于长江流域的材料具有突出优良的特性。纤维整齐度等其他性状的变异系数较小，这与王天友等[21]结果一致。群体的多样性指数值约为2，说明该群体的表型性状的遗传多样性较丰富[22-23]。

表6 不同类群17个性状的均值

不同地理来源的材料表型性状差异明显，有16个性状的差异都达到极显著水平，陆地棉的表型性状存在明显的地域特异性，这与钱能[24]和代攀虹等[7]结果一致。表型性状是育种研究中重要参考依据，本研究通过对来源广泛的陆地棉的表型变异分析，发现了长江流域的材料具有较好的纤维品质，中国北部地区的材料生育期较短等表型特征。这些来源广泛的材料具有表型变异大和遗传多样性高的特点。育种者可以根据不同育种目标从中选取所需的亲本材料。

3.2 陆地棉种质资源的综合评价

表型性状受遗传因素和环境因素共同影响，是长期自然与人工选择的结果，是种质资源收集利用的基础。利用表型进行种质评价简单直接，但难以进行大量种质的综合评价。主成分分析是利用降维的思想，对多元数据的变量数目进行有效压缩，在保持原有大部分数据信息的基础上，把多个指标转化为变量较少且变量间相互独立的新的综合指标。已有研究者利用主成分分析的方法综合评价材料表型[25-28]。本研究利用隶属函数法和主成分分析结合的方法评价陆地棉种质材料，这一方法已经在海岛棉[10]、苦荞[29]、水稻[15]等植物的综合评价中得到应用，方法较为可靠。

对17个表型性状进行了相关分析，发现在群体中表现出纤维长度与纤维整齐度、纤维强度显著正相关，与马克隆值负相关，这与钱玉源等[30]研究结果一致。因为陆地棉群体性状间相关性较强，对17个性状进行主成分分析得到6个互相独立的主成分，使得复杂重复的信息简单化，然后利用隶属函数法计算得到的表型综合值（值），用以评价每一份种质资源材料。结果发现来自中国长江流域的苏远系列材料的值较高，纤维品质较好，产量也较高。一般情况下棉花的产量和品质呈负相关，而这些材料纤维品质和产量均较好，可以作为培育产量高、纤维品质好的棉花新品种的亲本材料。选育品种应该重点关注纤维品质好（纤维长度和纤维强度好）、衣分高和单株铃数多的品种[31]。通过比较值高的材料与值低的材料，结果发现值高的材料，铃数、吐絮期、单铃重、纤维长度、纤维整齐度、纤维强度、衣分、株高等各个性状的表型值也较高。因此，使用值可以充分考虑到各性状的关系，兼顾棉花的产量、纤维品质和农艺性状。值的大小不仅可以为育种工作中亲本材料的选择提供参考依据，还可以用来评价新品种的综合表现。

陆地棉表型性状较多且存在一定的相关，通过逐步回归得到铃数、吐絮期、单铃重、开花期、衣分、株高、果枝始节和纺纱均匀性指数8个性状显著影响陆地棉的综合表现。因此，在陆地棉种质评价和育种等工作中可重点关注这8个性状。

3.3 优异种质资源的利用

聚类分析是比较事物之间性质的一种方法，把性质接近的事物聚为一类，性质差别较大的划分为不同类别[32]。尹会会等[33]通过聚类分析筛选出了农艺性状与品质性状都比较好的材料。刘翔宇等[34]通过对126份新疆陆地棉种质资源的科学评价选出19份高产优质品种，推荐作为新疆主要栽培品种。邓艳凤等[35]通过综合评价12份早熟材料选出适合在长江流域种植的3份材料。不同棉区适合栽培的棉花品种不同，面临的困难以及需要改良的问题也存在差异，多样性的棉花种质是因地制宜培育优良品种的重要条件[36]。

本研究对630份世界各地的陆地棉材料进行表型鉴定和综合评价。结果显示可以通过综合表现的值聚类把陆地棉种质资源划分为不同类别。第Ⅰ类材料（优质型）118份，具有纤维品质好、产量性状一般的特征，第Ⅱ类材料（丰产型）的纤维品质差于第Ⅰ类，但是产量性状要好于第Ⅰ类，第Ⅲ类材料（早熟型）虽然产量和品质都很差，但是具有早熟和植株较低的特点。第Ⅰ类和第Ⅱ类材料可为进一步培育高产优质的棉花新品种提供参考依据，第Ⅲ类材料可以为培育早熟品种提供研究材料。

4 结论

世界不同地区的陆地棉种质资源表型性状具有显著差异；值可以作为评价陆地棉种质资源的综合指标，长江流域的苏远系列材料值最高，具有纤维品质优良和产量较高的特点；在陆地棉种质评价和育种等工作中可重点关注铃数、吐絮期、单铃重、开花期、衣分、株高、果枝始节和纺纱均匀性指数显著影响陆地棉的综合表现的性状。

致谢：江苏省农业科学院经济作物研究所的肖松华和刘剑光研究员、新疆农业科学院经济作物研究所的师维军和马君研究员以及新疆农垦科学院生物技术研究所的谢宗铭和李有忠研究员在表型性状调查时给予帮助，在此表示感谢。

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Comprehensive Evaluation of Phenotypic Characters of Nature Population in Upland Cotton

WANG XiuXiu1,2, XING AiShuang2, YANG Ru2, HE ShouPu2, Jia YinHua2, Pan ZhaoE2, Wang LiRu2, DU XiongMing2*, SONG XianLiang1*

1Agronomy College, Shandong Agricultural University/State Key Laboratory of Crop Biology, Taian 271000, Shandong;2Cotton Research Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences/State Key Laboratory of Cotton Biology, Anyang 455000, Henan

【Objective】To analyze the fiber quality, yield, and early maturity of Upland cotton germplasm, screen the evaluation indicators comprehensively, establish a reliable evaluation model, and provide theoretical support for developing new Upland cotton varieties.【Method】 A total of 630 Upland cotton accessions selected from various sources were used to investigate 17 traits in 8 environments in three major cotton-growing regions in China.The best linear unbiased prediction (BLUP) was estimated for phenotypic traits by utilizing R package “lme4” and used for further analysis, including correlation analysis, principal component analysis, affiliation function method, cluster analysis and stepwise regression to evaluate population characteristics.【Result】This upland cotton population had high genetic diversity with a diversity index ranging from 1.961 to 2.084, and significant regional specificity existed.The boll number, fiber elongation, spinning consistent index, and short fiber index of this population had considerable variation, while that of fiber length, fiber strength, and growth period traits was lower.Correlation analysis showed significant or highly significant correlations among most traits, and there was a strong correlation among some fiber quality traits.The 17 traits were converted into 6 independent composite indices through principal component analysis with a contribution range of 5.860%-31.044% and a cumulative contribution of 82.642%.Principal component analysis can classify the fiber quality traits, yield traits and agronomic traits in this upland cotton population.The comprehensive evaluation value (value) of phenotypes was calculated using the affiliation function method, the phenotypes of 17 traits were all significantly correlated withvalues.The result demonstrated that the accessions with highvalues (mean value of 0.668) had significantly higher yield traits (boll number, boll weight, lint percentage, and seed index), fiber quality traits (fiber length, fiber length uniformity, fiber strength, spinning consistent index, and short fiber index), plant height and fertility traits than those with lowvalues (mean value of 0.396).Regression equations for eight traits (boll number, boll open date, boll weight, flowering date, lint percentage, plant height, sympodial brand node, and spinning consistent index) as independent variables were established using stepwise regression.Based on thevalue, the 630 germplasm were clustered into four categories, the first category was the high-quality fiber type, containing 118 accessions; the second category was the high-yield type, comprising 250 accessions; the third category was the early-maturing type, comprising 51 accessions; the characteristics of the fourth category was between the second and third categories.Finally, 23 better fiber quality and 135 high-yield germplasms were selected for breeding and production.【Conclusion】The phenotypic traits of Upland cotton are geographically specific; it is feasible to use multivariate statistical analysis to comprehensively evaluate Upland cotton germplasm; the whole population can be classified into four categories (high-quality, high-yield, early maturity and other types).

Linn; germplasm resources; principal component analysis; cluster analysis; comprehensive evaluation

2021-10-26；

2021-11-19

国家重点研发计划（2016YFD0100203）、山东省良种工程项目（2020LZGC002）、山东省棉花产业技术体系（SDAIT-03-03/05）

王秀秀，Tel：18854889975；E-mail：18854889975@163.com。通信作者宋宪亮，Tel：13053884819；E-mail：songxl999@163.com。通信作者杜雄明，Tel：13837207035；E-mail：dxm630723@163.com

（责任编辑 李莉）