南疆优质陆地棉材料产量与纤维品质性状的多样性分析

王伟 梅拥军

(塔里木大学农学院，新疆 阿拉尔 843300)

棉花(Gossypium hirsutum L.)作为一种纤维作物，广泛种植于全球多地区，同时棉花也是我国重要的经济作物，是新疆最主要的经济作物，其对新疆经济发展具有十分重要的作用[1]。当代随着人们生活水平的改善，对于优质棉纺品的需求也在连续增加[2]，所以在目前棉花育种过程中，如何提高棉花产量及纤维品质性状是育种工作者最重视的问题[3-6]。因棉花主要农艺性状中存在相互影响、相互制约的关系，故单一分析很难准确客观地描述出棉花性状的优劣，所以对棉花主要农艺性状进行多样性分析的研究也越来越多。李娟等[4]对42个新疆早熟陆地棉品种的产量和纤维品质性状进行了多样性分析研究，结果表明，单铃质量与衣指呈极显著正相关；衣分与衣指呈极显著正相关，与籽指呈极显著负相关。伸长率与绒长、比强度呈极显著正相关，与整齐度呈显著正相关，按照品种特性将其分为了4类。石建斌等[5]通过对192份杂交组合的农艺及品质性状进行相关分析，结果表明各性状间均存在一定的相关性，在实际育种工作中应综合平衡各因素，达到最优组合。李飞等[6]对来自国内外不同地区的172份陆地棉材料的主要农艺性状进行了主成分分析及聚类分析，按性状表现将其分为了10类。

在以往的研究中多利用已审定的品种或杂交组合的F1、F2世代进行分析。本研究选用的材料经过了多年重组自交，各性状趋于平稳，且本研究选用的材料均为长度>30.00mm、断裂比强度>30.00cN·tex-1的优质材料，育种意义相对更佳。拟采用145份优质陆地棉材料进行研究，通过对其4个产量性状及5个纤维品质性状的变异分析、相关分析、主成分分析、基因型值分析及聚类分析的方法探究优质陆地棉材料各性状间的关系，并对其进行综合评价，以期对新疆南疆陆地棉育种提供一定的理论依据。

1 材料与方法

1.1 材料与田间试验设计

试验种植由塔里木大学农学院棉花遗传育种课题组提供的145份优质陆地棉材料(长度>30.00mm、断裂比强度>30.00cN·tex-1，由已审定的品种如“新陆早20”“新陆早37”“新陆早48”“新陆中37”“中棉所24”“中棉所48”“晋棉29”“山大1号”“苗宝21”等和L17品系杂交的F4、F5世代群体材料)2020年、2021年2年在新疆阿拉尔市塔里木大学农学试验站进行，每年2次重复，随机排列，每小区种植2行，行长3.0m，株距0.10m，两垄间距0.60m，两膜间距0.55m，地膜覆盖种植，田间管理同大田。每年收集每个材料2次重复的4个产量和5个纤维品质性状的数据。

1.2 试验内容的测定与方法

枯霜期后1周左右(10月10—18日)，每个小区调查15株棉株的单株铃数并算得单株铃数(X1)。每个小区连续15株每株收获中部吐絮正常的1朵籽棉，对籽棉称重并算得单铃重(X2)。将采得籽棉轧花后测得皮棉，用皮棉/籽棉×100%算得衣分(X3)。由单株铃数×单铃重×衣分/100算得单株皮棉产量(X4)。每个小区取中部吐絮正常棉铃20g在HFT9000大容量纤维品质测试仪上测定上半部平均长度(Y1)、整齐度指数(Y2)、马克隆值(Y3)、断裂比强度(Y4)、伸长率(Y5)5项纤维品质指标。

1.3 统计与数据分析方法

将2年145份陆地棉材料2次重复测得的4项产量性状和5项纤维品质性状数据利用Microsoft Excel 2010统计，并计算每性状的最大值、最小值、平均值、标准差及变异系数。利用Origin 2022软件对各性状数据进行主成分分析、相关分析及作图，基因型效应值采用朱军[6]提出的模型进行预测，运用最小范数二次无偏估计法估算方差分量，用刀切法抽样方法计算各遗传参数的估计值及其标准误，t测验法对分析结果做统计检验，R(4.1.0)软件对145份材料的表型值进行聚类分析(结合Ward聚类和“euclidean”)。

2 结果与分析

2.1 各性状基本参数差异

对所参试的145份材料的4个产量性状及5个纤维品质的基本参数分析，结果见表1，产量性状和纤维品质性状的变异系数为1.63%～35.63%，其中单株皮棉产量的变异系数最大，为35.63%，单株铃数的变异系数次之，为32.96%，两者均达到了中等变异；整齐度指数的变异系数最小，为1.63%。其它性状的变异系数从大到小依次为单铃重、马克隆值、断裂比强度、衣分、上半部平均长度、伸长率。表明在不同的棉花材料中，与产量有关的性状差异较大，与纤维品质有关的性状差异较小，同时这些变异的存在为棉花产量与纤维品质性状的相关分析提供了条件。

表1 群体材料各性状的基本参数

2.2 供试材料产量及纤维品质性状的相关分析

145份陆地棉材料的产量与纤维品质性状的相关分析结果见图1，各性状中存在相互影响的关系，其中单株铃数与单铃重、单株皮棉产量、整齐度指数呈正相关，且达到极显著水平(P<0.01)，与马克隆值呈正相关，且达到显著水平(P>0.05)，与伸长率呈负相关，并且达到极显著水平(P<0.01)；单铃重与单株皮棉产量、上半部平均长度、整齐度指数呈正相关，且达到极显著水平(P<0.01)，与衣分呈负相关，并且达到显著水平(P>0.05)；衣分与单株皮棉产量、马克隆值呈正相关，与上半部平均长度、伸长率呈负相关，且都达到极显著水平(P<0.01)；单株皮棉产量与整齐度指数、马克隆值呈正相关，与伸长率呈负相关，且都达到极显著水平(P<0.01)；上半部平均长度与整齐度指数、断裂比强度、伸长率呈正相关，与马克隆值呈负相关，且都达到极显著水平(P<0.01)；整齐度指数与马克隆值呈相关，且达到极显著水平(P<0.01)；马克隆值与断裂比强度呈负相关，且达到极显著水平(P<0.01)；断裂比强度与伸长率呈正相关，且都达到极显著水平(P<0.01)。因此在实际育种工作中，如果要提高产量可从整齐度、马克隆值、伸长率等因素考虑。

图1 产量性状与纤维品质性状的相关系数

2.3 供试材料各性状的主成分分析

采用主成分分析方法对145份陆地棉的4个产量性状和5个纤维品质性状进行了分析。各主成份的特征值和方差贡献率见表2，各性状的特征值和特征向量见表3。为减少数据冗余，以特征值大于1.0提取了前3个主成分，其累计贡献率为66.103%，基本能反映出原变量中的大多数信息，可以用来对棉花性状进行综合评估。其中第1主成分的方差贡献率为26.806%，特征值为2.417，其特征向量值最大的性状为上半部平均长度(0.456)，其次为伸长率(0.394)、断裂比强度(0.392)；第3主成分的特征值为1.455，方差贡献率为16.170%，其中特征向量值最大的性状为整齐度指数(0.564)，其次为伸长率(0.508)、马克隆值(0.474)，因此，第1和第3主成分为棉纤维质量因子。第2主成分的方差贡献率为23.074%，特征值为2.077，其中特征向量值最大的性状为单株皮棉产量(0.583)，其次为单株铃数(0.518)，表明该主成分主要与棉花产量品质性状相关，因此第2主成分为棉花产量因子。第1、第3主成分大时，棉花纤维品质越好。第2主成分越大时，棉花产量越高。

表2 主成分的特征值及方差贡献率

表3 各性状的主成分入选特征根和特征向量

计算各材料前3主成分的得分及综合得分，由图2可以看出，103号材料的第1主成分得分最高，结合主成分1的特点，说明103号材料的上半部平均长度、伸长率、断裂比强度表现最好；146号材料的第2主成分得分最高，说明146号材料的单株皮棉产量、单株铃数最高；137号材料的第3主成分得分最高，说明103号材料的整齐度指数、伸长率、马克隆值表现最好；103号材料综合得分最高，说明在145份材料中其综合表现最好。

图2 各主成分及综合得分图

2.4 供试材料的基因型值分析

对145份材料产量性状及纤维品质性状基因型值进行分析，以确定各材料产量性状及品质性状的应用价值。表4为随机选取的10份材料的2年产量性状的基因型值，从表4可以看出，部分材料的产量品质性状之间存在大于0.1显著水平的差异，说明供试材料的产量性状基因型之间存在差异。由表4可知，6号材料除衣分外其它产量性状均优于对照组塔河2号，整体产量性状表现较好。部分材料拥有潜在提升某个产量性状的优势，如1号材料的单株铃数；7号材料的单铃重、单株皮棉产量；5号材料的衣分等。且由表4可知，在陆地棉产量性状中，单株皮棉产量基因型值差异幅度相对较大，具有丰富的遗传多样性；单铃重基因型值差异幅度相对较小，遗传多样性较弱。表5为随机选取的10份材料的2年纤维品质性状的基因型值，从表5可以看出，部分材料的纤维品质性状之间存在大于0.1显著水平的差异，说明供试材料的纤维品质性状基因型之间存在差异。由表5可知，4号材料除马克隆值外，其它纤维品质性状均优于对照，表现较好。10份材料的上半部平均长度及整齐度指数均高于对照，断裂比强度2020年均优于对照，2021年部分弱于对照，表现较不稳定。且由表5可知，在陆地棉纤维品质性状中，断裂比强度基因型值差异幅度相对较大，具有丰富的遗传多样性；伸长率基因型值差异幅度相对较小，遗传多样性较弱。

表4 部分品种的产量性状的基因型值

表5 部分品种的纤维品质性状的基因型值

2.5 供试材料聚类与判别分析

除采用以上分析外，对多份材料的表型值进行聚类也可以一定程度上反映其育种价值。将供试材料2年产量及纤维品质性状的表现进行数据标准化后，利用碎石图确定聚类数目，见图3，可将145份材料分为6类，见图4、表6。第1类包含11份材料，其单株铃数、单株皮棉产量、整齐度指数为6类最高；第2类包含20份材料，其单株铃数为6类最高，其它性状表现优良；第3份材料包含23份，其衣分、马克隆值为6类最高，上半部平均长度、断裂比强度为6类最低；第4类包含32份材料，总体表现最差；第5类包含28份材料，单株铃数、单株皮棉产量为6类最低，其它性状为中等；第6类包含31份材料，其上半部平均长度、断裂比强度、伸长率为6类最高，衣分为6类最低。在后续实际育种工作中可根据实际需求进行综合评价及筛选。

表6 145份材料聚类后均值

图3 145份材料聚类数的碎石图

图4 145份材料表型值聚类数图

3 讨论与结论

棉花产量与纤维品质为复杂的性状，其受基因型效应、环境效应、基因型与环境互作效应等效应的相互影响，因此通过单一条件进行分析很难准确评价其优劣。因此多样性分析被广泛应用在多种作物的评价中[8-12]。

本试验中对145份优质陆地棉材料4份产量性状及5份纤维品质性状进行多样化分析，变异分析结果表明，在变异分析中单株皮棉产量的变异系数最大，为35.63%，单株铃数的变异系数次之，为32.96%，两者均达到了中等变异；整齐度指数的变异系数最小，为1.63%。其它性状的变异系数从大到小依次为单铃重、马克隆值、断裂比强度、衣分、上半部平均长度、伸长率。这与前人[13-15]的研究结果基本一致，在变异排序方面个别性状略有不同，可能是由试验材料、栽培管理、试验环境的差异造成的。

相关分析结果表明，产量与纤维品质性状间存在复杂的相关性，单株铃数与整齐度指数呈极显著正相关，与伸长率呈极显著负相关，与李慧琴[16]、李有忠[17]的研究结果不同，猜测可能是由于材料及环境不同所带来的差异。单铃重与上半部平均长度和整齐度指数之间存在着极显著的正相关；衣分与马克隆值呈极显著的正相关，与上半部平均长度、伸长率呈极显著负相关，与石建斌[5]研究结果基本相同；单株皮棉产量与整齐度指数和马克隆值之间存在着极显著的正相关，与伸长率存在着极显著的负相关。因此在实际育种工作中要充分考虑性状之间的相关性，以求均衡发展。

主成分分析的结果显示，在特征值超过1.0的情况下，前3个主要成分的累积贡献率达到66.103%。基本可以代表原始变量的大部分信息，有效剔除一部分冗余信息。上半部平均长度、单株皮棉产量的特征值在前3主成分表现最大，这也与当下育种主要目的即提高产量与品质相同。同时根据各材料前3主成分的得分及综合得分可知，145份材料中，具有单性状优势的材料较多，均衡发展的材料较少。

基因型值分析结果表明，145份材料具有丰富的遗传多样性，且在产量性状中的单株皮棉产量及在纤维品质性状中的断裂比强度的基因型值差异幅度相对较大，具有丰富的遗传多样性；在产量性状中的单铃重及在纤维品质性状中的伸长率的基因型值差异幅度相对较小，遗传多样性较弱，这基本与变异分析结果相同。在基因型值分析中出现了同材料2年基因型值个别性状相差较大问题，初步考虑是由环境及栽培方式原因导致。

聚类分析结果表明，将145份材料分为6类。第1类包含11份材料，单株铃数、单株皮棉产量、整齐度指数为6类最高，可作为提高产量的材料；第2类包含20份材料，单株铃数为6类最高，其它性状表现优良；第3类包含23份材料，衣分、马克隆值为6类最高，上半部平均长度、断裂比强度为6类最低；第4类包含32份材料，总体表现最差；第5类包含28份材料，单株铃数、单株皮棉产量为6类最低，其它性状为中等；第6类包含31份材料，上半部平均长度、断裂比强度、伸长率为6类最高，衣分为6类最低，可作为提高纤维品质性状的材料。总体结果与主成分分析结果相同，145份材料中具有单性状优势的材料较多，均衡发展的材料较少。

综上所述，虽然本研究对多份陆地棉材料进行了综合分析，但棉花产量性状与纤维品质性状属于复杂的数量性状，且受多种条件互相作用[18-20]。因此在实际应用中还要结合具体的环境、栽培技术等进行更加全面的综合分析，从而更加有效地提高优势资源利用率、实现品种综合性状最优化。