长江中下游7个冬小麦品种产量和品质性状的杂种优势及配合力分析

孙 皓, 赵 斌, 王 瑞, 季昌好, 朱 斌, 陈晓东

(安徽省农业科学院作物研究所/安徽省农作物品质改良重点实验室,安徽合肥 230031)

杂种优势在农业上的应用非常广泛,能够大幅度提高作物产量和改善作物品质[1],目前已成功运用在水稻[2-3]、玉米[4-5]、大豆[6]等作物中。小麦杂种优势也早已被研究和应用[7],其大小在不同组合间存在差异[8]。配合力是评价杂交亲本选配的一项重要依据,可分为一般配合力(GCA)和特殊配合力(SCA)。采用配合力高的亲本进行组配,往往更容易获得强优势的杂种后代,从而提高育种成效[9]。

长江中下游麦区作为我国重要的冬小麦产区之一,在保障小麦产业发展方面有着举足轻重的作用[10-11]。众多研究表明,小麦不同品种在株高[12-14]、千粒质量[15-16]、蛋白质含量[17]等性状上的杂种优势和配合力具有明显差异,但研究结果不尽相同[18-19],可能受不同生态环境、品种类型、试验设计与分析方法等因素影响。为此,本研究选取近年来长江中下游麦区中7个代表性冬小麦品种,按照完全双列杂交方法进行组配[20],对亲本及杂交组合的11个产量及品质性状进行杂种优势及配合力分析,以期为该区小麦杂交育种亲本选配提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料

参试材料选用7个长江中下游代表性冬小麦品种:P1(扬麦9号)、P2(扬麦13号)、P3(扬麦15号)、P4(宁麦9号)、P5(宁麦13号)、P6(扬辐麦2号)和P7(皖西麦0638)。

1.2 试验设计

2019—2020年,以上述7个品种为亲本,按照完全双列杂交方法设计42个F1杂交组合,将亲本及F1种植于安徽省农业科学院试验基地,试验采用完全随机设计,3次重复,每份材料种1行,行长 2 m,行距0.25 m,株距0.05 m,常规田间管理。

1.3 性状测定

小麦成熟后,参试材料每次重复选取5株,测定株高、穗下节间长、穗长、单株穗数、每穗粒数、千粒质量和单株产量7个产量相关性状。利用InfratecTM1241近红外谷物分析仪、Perten GM2200面筋测定系统和Brabender Laboratory Millsedmat沉降测定仪分别测定籽粒蛋白质含量、淀粉含量、湿面筋含量和沉降值4个品质性状。

1.4 统计分析

针对某性状,中亲优势(MPH)=(F1值-双亲均值)/双亲均值×100%;超亲优势(HPH)=(F1值-高值亲本值)/高值亲本值×100%。配合力分析按照孔繁玲介绍的完全双列杂交方法3[20]进行。用Excel 2007和DPS 7.05软件进行数据的整理与分析。

2 结果与分析

2.1 杂种优势表现

由表1可知,11个性状的MPH与HPH平均值表现基本一致。MPH平均值除淀粉含量外,其他性状均为正值,其中单株产量(40.18%)、单株穗数(26.87%)、沉降值(26.45%)、湿面筋含量(10.99%)和蛋白质含量(10.55%)达10%以上,其他5个性状在10%以下。HPH平均值为正值的性状分别是单株产量(26.82%)、沉降值(19.86%)、单株穗数(15.09%)、蛋白质含量(7.75%)和湿面筋含量(6.47%),其他6个性状均为负值。从MPH和HPH的正向组合比例来看,沉降值最高,二者均为100%;蛋白质含量其次,分别为100%和97.62%;湿面筋含量、单株产量和单株穗数,分别达90%和75%以上;株高、穗下节间长、穗长、千粒质量、每穗粒数,范围分别为61.90%～71.43%和26.19%～45.24%;淀粉含量的MPH和HPH正向组合比例均最低。以变异系数来衡量杂种优势变异,株高、穗下节间长、穗长、每穗粒数和千粒质量的MPH和HPH变异较大,其次是单株穗数,其余5个性状变异较小。

表1 产量及品质性状的中亲优势和超亲优势表现

2.2 配合力分析

2.2.1 配合力方差分析 配合力方差分析结果(表2)表明,各被测性状的GCA与SCA方差均呈显著或极显著差异,说明各性状的遗传变异受基因加性效应和非加性效应共同作用。除穗下节间长和湿面筋含量外,其余性状的GCA方差普遍大于SCA方差,说明性状的遗传变异主要由基因加性效应调控。反交结果显示,除单株产量外,其余性状的反交效应均达极显著水平,说明性状的遗传变异可能也受质核互作影响,在亲本选配中需注意正反交差异。

表2 产量及品质性状配合力的方差分析

2.2.2 一般配合力差异比较 GCA差异比较结果(表3)显示,各亲本间所有性状的GCA存在显著差异,同一亲本不同性状的GCA表现不同。基于各性状GCA效应值,株高、穗下节间长和穗长表现基本一致,其中亲本P2和P5的GCA值较高,P3和P4则较低,其余亲本介于二者之间。单株穗数GCA最高值是P7,其次是P4,且P7显著高于除P4以外的其余亲本。P2和P5的每穗粒数GCA值高于其他亲本,且与P3和P7达显著差异。千粒质量GCA最高值是P2,显著高于P1、P4、P6和P7,其次是P3和P5,显著高于P1、P4和P7。单株产量GCA值在亲本间差异相对较小,仅P3显著小于P7。品质性状上,蛋白质含量、湿面筋含量和沉降值表现基本一致,综合该3个性状,GCA最高值是P7,显著高于其他亲本,其次是P3,再次是P1、P4和P6,P2和P5较小。淀粉含量则表现相反,其中P2的GCA值最高,P7最低,分别高于和低于其他亲本。总体来看,亲本P2在株高、穗下节间长、穗长、每穗粒数、千粒质量及淀粉含量的GCA值较高,P7在单株穗数、单株产量、蛋白质含量、湿面筋含量和沉降值的GCA值较高。因此,P2(扬麦13号)和P7(皖西麦0638)在亲本选配中可作为重点对象考虑。

表3 产量及品质性状一般配合力的差异比较

2.2.3 特殊配合力分析 将正反交列入同一组合来比较各性状的SCA值差异,结果见表4,同一性状不同组合及同一组合不同性状的SCA值表现不同,且产量性状较品质性状在不同组合间的SCA值变异更大。就产量构成因子来说,SCA正向效应值较大的组合分别是单株穗数(P1×P6和P2×P5)、每穗粒数(P2×P3和P1×P5)、千粒质量(P1×P4和P3×P5)及单株产量(P2×P3和P2×P5)。品质性状中仅沉降值变异相对较大,其中P3×P4的SCA正向效应值较高。

表4 各组合产量及品质性状的特殊配合力效应值

2.3 F1表型与中亲优势、配合力的相关性

各性状的F1表型值与MPH、GCA(双亲GCA之和)及SCA相关性分析结果见表5。结果表明,F1表型值与MPH在除株高和穗长外的所有性状上达到显著或极显著正相关。F1表型值与GCA值及SCA值在所有性状上均达到显著或极显著相关。这些结果说明,调控性状的基因加性和互作效应普遍存在。

表5 各性状F1表型值与中亲优势值及配合力的相关系数

3 结论与讨论

杂交育种迄今仍是农作物最主要的育种手段,F1杂交组合是否具有杂种优势,是杂交选育的前提[1,21]。本研究各性状间MPH和HPH正向优势组合比例存在差异,与前人研究结果[13]一致。品质性状如沉降值、蛋白质和湿面筋含量的MPH和HPH正向优势组合比例高,说明较易产生杂种优势,但淀粉含量则表现相反,可能因其与蛋白质含量呈负相关而导致。因此,针对长江中下游小麦品质改良,如何协调蛋白质含量与淀粉含量显得更为重要。产量构成三要素中,单株穗数较每穗粒数和千粒质量更易产生杂种优势,但组合间变异较小。因此,对于产量性状改良,可首抓穗数,同时加强粒数与粒质量选择力度,可能更为有效。

配合力是衡量亲本选配的重要依据,已成功应用于育种实践[22-24]。本研究配合力分析表明,性状变异受基因加性和非加性效应共同作用,且以加性效应为主,与众多研究结果[17,25-26]一致。因此,在亲本选配中应首先考虑GCA高值亲本,如本研究中的P2(扬麦13号)和P7(皖西麦0638)可作为长江中下游小麦品种选育的骨干亲本。另外,本研究发现,所有性状F1表型值与GCA值和SCA值呈显著或极显著正相关,与前人研究结果[17,27]基本一致,反映了F1表型是由GCA和SCA共同决定。因此,尽管配合力遗传基础十分复杂,但在育种实践中可通过F1表型值来预测亲本或组合的配合力大小,提高育种成效。