山西省主推小麦品种籽粒形态性状分析

宋红玲，杨进文，李 宁，史雨刚

（山西农业大学农学院，山西太谷 030801）

0 引言

小麦是世界上播种面积最大、分布最广的粮食作物之一，是世界35%～40%人口的主要食物来源[1-2]。近年来小麦产量提高的速度逐渐慢于人们对小麦需求的增长速度，粮食安全面临着严峻考验[3]。许多国家都在致力于小麦高产育种，以满足人类对于粮食总量的需求[4-5]。

为提高小麦单位面积产量，育种工作者不断尝试各种方法[6-8]。作为产量构成因子之一的千粒重相对稳定且受环境条件的影响较小[9-10]，历来被育种者所重视，认为提高粒重是小麦高产育种的重要途径[11]。与小麦籽粒相关的形态性状，包括粒长、粒宽、籽粒周长、籽粒面积、籽粒长宽比等，前人已做了大量研究。马岗等[12]发现小麦籽粒相关性状影响着库的贮存能力，并最终影响籽粒产量；姚俭昕[13]以‘小偃81’和‘西农1376’构建的包含190个株系的RIL群体为材料，对小麦不同性状进行了相关性分析，研究表明粒重与粒长和粒宽呈极显著正相关，粒长与粒宽呈极显著正相关。除此之外，多位学者的研究发现不同品种小麦籽粒形态性状与产量之间存在不同程度的相关关系[14-15]。唐昊等[16]研究表明小麦籽粒形态性状之间的相关性因研究材料的不同而表现出较大的差异性，但对于小麦籽粒相关形态性状的综合分析研究较少，这对于了解小麦籽粒形态性状对小麦产量的影响有一定的局限性。为进一步深入了解小麦籽粒性状的遗传变异特性，本研究以76份山西省主推冬小麦品种为试材，测量籽粒形态性状，分析小麦籽粒各个性状与粒重的相关性，筛选籽粒形态性状优良的品种，旨在为山西小麦品种籽粒形态相关性状的遗传改良提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料

本研究以76份山西省主推冬小麦品种为试验材料，其中运城麦区30份、临汾麦区23份、长治麦区17份、太原麦区6份（表1）。

表1 试验品种编号及名称

1.2 试验方法

1.2.1 田间种植与管理 于2019—2020、2020—2021年度将76份山西省主推小麦品种种植在山西农业大学申丰（北纬37°25′，东经112°25′）试验田，试验地前茬作物为小麦。采用随机区组设计，3行区，行长2 m，行距25 cm，每行均匀播40粒种子，3次重复。全程以小麦大田生产水平进行田间管理，生长期间无严重的病虫害。

1.2.2 籽粒形态性状测定 成熟后脱粒收获种子，每个品种每次重复随机选取约500粒籽粒使用SC-G型自动考种分析仪进行籽粒性状相关性状的测定，包括千粒重(KGW)、粒长(GL)、粒宽(GW)、籽粒周长(GC)、籽粒面积(GA)、籽粒长宽比(GLW)及籽粒圆度(GR)。

1.2.3 数据分析 将2个年度的数据平均，使用SPSS 23.0软件进行表型值描述性统计分析、主成分分析、相关性分析，用TBtools进行聚类分析。

用综合评价值（D值）评价参试小麦品种的籽粒相关形态性状。相关计算如式(1)～(3)。

式中，U(Xij)表示隶属函数值，Xij为第i个品种第j指标值，Xjmax为参试品种第j指标的最大值，Xjmin为参试品种第j指标的最小值。

式中，Wj表示权重，Pj表示各参试品种第j个指标公因子的贡献率。

式中，D值表示用综合指标评价所得的籽粒性状评价值。

2 结果与分析

2.1 籽粒形态性状的表型值分析

对本试验所测定的各籽粒形态性状及千粒重进行统计分析（表2）发现，各性状的变异系数范围为2.7%～7.2%，变异系数最大的是千粒重，最小的是粒宽。供试品种的7种籽粒相关性状变异丰富度均较小，通过单一粒部性状的改良达到培育优良小麦品种的难度较大。

表2 籽粒表型形态性状的变异性

2.2 籽粒形态性状相关性分析

对供试小麦的7个籽粒相关性状进行相关性分析（表3），可以看出，山西主推小麦品种的千粒重与粒长、粒宽、籽粒周长和籽粒面积极显著正相关，与籽粒长宽比是负相关。小麦品种籽粒形态性状之间显著相关，其中粒长与籽粒周长的相关系数最大(r=0.959)，其次为籽粒面积与籽粒周长。籽粒长宽比与籽粒圆度、粒宽都表现出极显著负相关，与籽粒周长和粒长表现出极显著正相关；籽粒面积与千粒重、籽粒周长、粒长、粒宽都呈极显著正相关；籽粒周长与千粒重、籽粒长宽比、粒长、粒宽、籽粒面积都呈极显著正相关性，与籽粒圆度呈极显著负相关；粒长与千粒重、籽粒长宽比、籽粒周长、籽粒面积呈极显著正相关，与粒宽呈显著正相关，与籽粒圆度呈极显著负相关性；粒宽则与其他6个性状表现出显著的正相关。

表3 籽粒形态性状相关性分析

2.3 籽粒形态性状主成分分析

小麦千粒重受多种粒部性状共同影响，且这种影响不是单一的而是复杂综合的，因此必须对小麦籽粒性状进行综合评价与分析。主成分分析结果数据直观，可以把小麦籽粒的多个性状指标转化为少数几个主成分，这几个主成分可以很大程度涵盖小麦籽粒形态性状的信息。利用SPSS软件基于贡献率大于85%的原则将供试品种提取为2个主成分，如此便将本试验的7个性状指标转化为2个独立的综合指标（表4）。主成分1和主成分2的贡献率分别达到58.624%和40.055%，累计贡献率达98.679%，特征值分别为4.104和2.804。其中对主成分1影响较大的性状为籽粒周长、籽粒面积、粒长和千粒重，对主成分2的影响较大的性状为千粒重、粒宽、籽粒长宽比和籽粒圆度。

表4 籽粒形态性状主成分分析

2.4 籽粒形态性状综合评价

利用SPSS软件计算参试品种的主成分得分值PC，利用式(1)分别得出前2个主成分的隶属函数值U，然后根据式(2)以及式(3)求出籽粒性状综合评价值D（表5）。最后根据D值对76个参试山西主推小麦品种进行聚类分析（图1）

图1 小麦籽粒形态性状聚类分析图

由表5～6及图1可知，参试小麦品种根据D值可以分为3类，第Ⅰ-1类综合评价值最高(D=0.90)，包括编号60、72的2个品种，即籽粒性状综合表现最好，突出表现在千粒重、籽粒面积和籽粒周长；第Ⅲ-2类综合评价值最低(D=0.28)，包括编号76、63、58、64、29、61的6个品种，籽粒性状综合表现最差。

表5 小麦籽粒形态性状综合评价

续表5

表6 籽粒形态性状聚类分析表

3 讨论

籽粒性状的研究是小麦高产育种的一个重要方向，受到了育种家们的高度重视。前人研究表明，小麦籽粒性状之间存在着显著的相关性。辛芳等[17]使用小麦RIL群体，在不同年份不同地区4种不同环境下种植，收获后测量了小麦籽粒的6种指标，包括粒长、粒宽、籽粒长宽比、籽粒面积、籽粒周长和千粒重，试验结果表明，在4种环境下，供试小麦的千粒重与粒长、粒宽、籽粒面积和籽粒周长均呈显著正相关关系，与籽粒长宽比呈显著负相关。阿里·穆罕默德等[18]测量了2个不同环境下319个小麦品种的籽粒性状包括粒长、粒宽、千粒重，试验结果表明，在2个不同环境下，千粒重与粒长、粒宽均呈极显著正相关关系。

本研究的相关性分析结果发现，千粒重与籽粒面积及籽粒周长极显著相关，另外籽粒面积与籽粒周长对主成分1的贡献率也最大，可把籽粒面积和籽粒周长作为提高小麦粒重的重要考察指标。除此之外，本研究发现，籽粒周长和粒长、籽粒面积和籽粒周长、粒长及粒宽之间都表现出了显著的正相关关系，且籽粒周长和粒长的相关系数最高(r=0.959)，这与张芳等[19]和陈佳慧等[20]研究结果一致，说明小麦籽粒性状之间存在协同变化关系，这些籽粒性状可能是由单个基因或者多个基因紧密连锁共同控制的，因此单纯依靠增加籽粒面积、籽粒周长、粒宽等提高小麦粒重并不现实，而应根据小麦籽粒整体形态性状的综合考量培育高产小麦。

4 结论

供试材料的千粒重与籽粒面积、粒宽、籽粒周长、粒长存在极显著正相关；籽粒周长和粒长、籽粒面积和籽粒周长、粒长及粒宽呈显著正相关。供试材料依据综合评价值（D值）被聚为3类，第Ⅰ-1类综合评价值最高，包括‘长麦5973’和‘JT9923’2个品种，平均D值达0.896，籽粒性状综合表现最好，尤其是千粒重、籽粒面积和籽粒周长。