基于花表型性状的蝴蝶兰品种资源多样性研究

陈剑锋　钟声远　陈宇华　钟海丰　张荟　刘中华

关键词：蝴蝶兰；花；表型性状；多样性

中图分类号：S682.31 文献标识码：A

蝴蝶兰（Phalaenopsis）在植物学分类上属于兰科（Orchidaceae）蝴蝶兰属（Phalaenopsis），其花色艳丽，花朵大且数量多，具有很高的观赏价值和经济价值[1-2]。蝴蝶兰最早发现于1750 年，迄今为止拥有较多的种质资源，遗传多样性也十分丰富[3]。目前，有关蝴蝶兰种质资源多样性研究的报道不多，宋一岚等[4]对70 份蝴蝶兰资源的品质性状进行了聚类分析、变异系数分析和方差分析，钟海丰等[5]对53 份蝴蝶兰的24 个主要数量性状变异和概率分级进行了分析，袁圆等[6]通过对生产应用上的12 个蝴蝶兰品种进行观察统计，建立了评价系统，何荆洲等[7]以15 个蝴蝶兰品种为试材，对蝴蝶兰花径和10 个重要数量性状进行相关性分析，发现蝴蝶兰花径与萼片长的相关性最高，其中中萼片长是影响花径的主要因素。以上研究采用的表型性状大多为花器官和叶片一起，或只分析了花器官和叶片的数量性状，选用的资源数量较少。花表型性状的多样性研究在辣木花[8]、荷花[9]、红山茶[10]、滇楸[11]、山丹[12]等许多作物中均有報道。本研究主要针对135 个蝴蝶兰品种资源的花器官表型多样性进行分析，明确蝴蝶兰花表型变异的丰富程度，不同性状间的相关性以及遗传多样性，以期为蝴蝶兰以花器官为目标定向选育新品种提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 材料

试验材料为收集保存在农业农村部植物新品种测试福州分中心的135 个蝴蝶兰品种资源，品种资源为漳州钜宝生物科技有限公司、龙岩市万花园林有限公司、福建扬基生物科技股份有限公司、牛记兰花科技股份有限公司、广东省农业科学院环境园艺研究所和山东省农业科学院蔬菜花卉研究所等十余家科研单位或企业申请品种保护的测试样品，完成特异性、一致性、稳定性测试（DUS 测试）后保存于福州分中心，包括80 个蝴蝶兰新品种和55 个近似品种。

1.2 方法

于2019 年1 月至2020 年12 月，参照《植物新品种特异性、一致性和稳定性测试指南 蝴蝶兰》（NY/T 2230—2012）中的测试时期与方法进行测量，其中叶片选取开花植株的最长叶，花部性状的观测在花序上有50%的花开放时，选取最近开花的最大花并在其花色未褪去之前观测。

随机选取长势一致且健壮的植株进行观测，每个蝴蝶兰品种选取10株，每个性状测定3 次，共采集以下27个性状数据：花序长、花序花数量、花序梗长、花序梗粗、花长、花宽、萼片长、萼片宽、花瓣长、花瓣宽、唇瓣中裂片长、唇瓣中裂片宽、中萼片主色、侧萼片主色、花瓣主色、唇瓣中裂片主色、中萼片颜色数、侧萼片颜色数、花瓣颜色数、唇瓣颜色数、花序类型、花香味、花瓣排列方式、中萼片形状、侧萼片形状、花瓣形状、唇瓣中裂片形状。

1.3 数据处理

采用Microsoft Excel 2007 软件进行数据处理，采用SPSS 20.0 软件进行方差分析、相关性分析、主成分分析和聚类分析。

2 结果与分析

2.1 质量性状的频率分布及多样性指数

2.1.1 蝴蝶兰花色 对127 份蝴蝶兰的花色进行观测，将RHS 比色卡颜色与蝴蝶兰花颜色对应分类并进行整理和统计（表1）。

由表2 可以看出，蝴蝶兰花中萼片主色共有11 种，其中紫罗兰色占比最多，为33.33%；其次是紫红色，为25.93%；淡绿色最少。中萼片主色的辛普森（Simpson）指数为0.788，香农-威纳（Shannon-Wiener）指数为2.641。由表3 可以看出，中萼片颜色数量占比最多的为2 种，占52.59%；其次为3 种，占43.70%；3 种以上的最少，占0.74%。

侧萼片主色共11 种，其中紫罗兰色占比最多，为37.04%；其次是紫红色，为24.44%；深紫罗兰色和淡绿色最少。侧萼片主色的Simpson指数为0.773，Shannon-Wiener 指数为2.568（表2）。侧萼片颜色数量占比最多的为2 种和3 种，占46.67%；1 种的最少，占2.22%（表3）。

花瓣主色共12 种，其中紫罗兰色占比最多，为31.85%；其次是紫红色，为25.93%；淡黄色、淡绿色和棕红色最少。花瓣主色的Simpson 指数为0.801，Shannon-Wiener 指数为2.748（表2）。花瓣颜色数量最多只有3 种，其中占比最多的为2 种，占53.33%；其次为3 种，占43.70%；1 种的最少，占2.96%（表3）。

唇瓣中裂片主色共13 种，其中紫色占比最多，为37.78%；其次是紫色和深紫红色，均为13.33%；黄色、棕紫红色、紫兰色、棕色和棕红色最少。唇瓣侧裂片主色共10 种，其中紫色占比最多，为32.59%；其次是紫罗兰色，为19.26%；黄色、黄白色、紫兰色最少。唇瓣中裂片和侧裂片的Simpson 指数分别为0.795 和0.803 ，Shannon-Wiener 指数分别为2.754 和2.624（表2）。唇瓣颜色数量占比最多的为3 种以上，占89.63%；其次为3 种，占10.37（表3）。

2.1.2 蝴蝶兰花型和香味 蝴蝶兰花序类型分为单生花、总状花序和圆锥花序3 种。由表3 可知，测试的蝴蝶兰样品中只有总状花序和圆锥花序2 种，分别占60.74%和39.26%。花序类型的Simpson 指数为0.477，Shannon-Wiener 指数为0.966。

花瓣排列方式分为分开、相接和重叠3 种，其中分开的花瓣排列方式占比最多，为77.78%，其次为相接，占20.00%，最少的是重叠的排列方式。排列方式的Simpson 指数为0.355 ，Shannon-Wiener 指数为0.868。

蝴蝶兰花无香味的为多数，占84.44%，只有15.56%的蝴蝶兰有香味。花香的Simpson 指数为0.262，Shannon-Wiener 指数为0.624。

对蝴蝶兰花的中萼片、侧萼片、花瓣形状以及唇瓣中裂片形状进行观测统计后，由表3 可以看出，中萼片形状主要有卵圆形、椭圆形、倒卵圆形和圆形4 种，其中椭圆形占比最多，为69.63%，其次为卵圆形，占25.93%，倒卵圆形的占比最少。侧萼片的形状为卵圆形和椭圆形2 种，分别占95.56%和4.44%。花瓣的形状主要有卵圆形、椭圆形、倒卵圆形和半圆形4 种，半圆形占比最多，为84.44%，椭圆形和倒卵圆形占比最少。唇瓣中裂片形状共有卵圆形、椭圆形、倒三角形、菱形和锚形5 种，锚形占比最多，占42.22%，其次为菱形，占30.37%，椭圆形占比最少。中萼片、侧萼片、花瓣以及唇瓣中裂片形状的Simpson 指数分别为0.447 、0.085 、0.271 和0.687 ，Shannon-Wiener 指数分别为1.097、0.262、0.762和1.862。

2.2 数量性状的变异及分布

由表4 可见，供试的135 个蝴蝶兰品种的数量性状变异系数变化范围为19.79%～52.72%。其中花序花数量的变异系数最大，为52.72%，其次为花序梗长和花序长，分别为39.99%和39.83%，唇瓣中裂片长的变异系数最小，为19.79%。说明唇瓣中裂片长的变异幅度较小，稳定性较高，花序花数量相对变异较大，更能反应品种间的差异。各性状平均值和中位数之间的差异最大为1.69，差异大于1 的有花序花数量和花序梗长度，说明相对于花序花数量和花序梗长度这2 个性状，其他性状的数据相对比较集中。蝴蝶兰花序花数量性状的Simpson 指数均达到0.99 以上，Shannon-Wiener 指数为6.869～7.047。

由蝴蝶兰花各表型性状的频率分布直方图（图1）可以看出，花序长度为10～20 cm 的性状频率分布最大，有55 个品种，占40.74%；花序花数量大多为3～20 个，有126 个品种，占93.33%；花序梗长度分布比较均匀，长度4～56 cm；花序梗粗度主要集中在3～5 mm，有101 个品种，占74.81%；花长度大多为5～7 cm，有95 个品种，占88.89%；花宽度大多为5～9 cm，有112 个品种，占82.96%；萼片长度主要集中在3～5 cm，有117个品种，占86.67%；而萼片宽度大多为2～4 cm，有125 个品种，占92.59%。花瓣长度为3～5 cm的性状分布频率最大，有110 个品种，占81.48%；花瓣宽度的数据较为分散，最短0.5 cm，最长可达7 cm，其中4～6 cm 的性状频率分布最大，有84 个品种，占62.23%。唇瓣中裂片长和宽都集中在1.5～2.5 cm，分别有124 个品种和120 个，占91.85%和88.89%。

2.3 蝴蝶兰花表型性状的相关性分析

将135 个不同品种蝴蝶兰花的11 个关于长、宽、粗度的数量性状数值进行Pearson 相关性分析（表5）。花序长与花序梗粗、花宽、萼片宽、花瓣宽、唇瓣中裂片长、唇瓣中裂片宽均呈正相关，其中花序长与花序梗粗呈极显著正相关；花序长与花序梗长、花长、萼片宽呈负相关。花序梗长与花序梗粗存在正相关，与花长、花宽、萼片长、萼片宽、花瓣长、花瓣宽、唇瓣中裂片长、唇瓣中裂片宽均存在极显著正相关；花序梗粗与花长呈负相關，与花宽、萼片长、萼片宽、花瓣长、花瓣宽、唇瓣中裂片长、唇瓣中裂片宽均存在正相关；花长与花宽、萼片长、萼片宽、花瓣长、花瓣宽、唇瓣中裂片长、唇瓣中裂片宽均存在极显著正相关；花宽与萼片长、萼片宽、花瓣长、花瓣宽、唇瓣中裂片长、唇瓣中裂片宽均呈极显著正相关；萼片长与萼片宽、花瓣长、花瓣宽、唇瓣中裂片长、唇瓣中裂片宽均呈极显著正相关；萼片宽与花瓣长、花瓣宽、唇瓣中裂片长、唇瓣中裂片宽均呈极显著正相关；花瓣长与花瓣宽、唇瓣中裂片长、唇瓣中裂片宽均呈极显著正相关；花瓣宽与唇瓣中裂片长、唇瓣中裂片宽均呈极显著正相关；唇瓣中裂片长与唇瓣中裂片宽呈极显著正相关。

2.4 蝴蝶兰花表型性状的主成分分析和综合评价

对蝴蝶兰品种12 个表型性状进行因子分析，按照累计方差贡献率不低于85%确定公因子数目。由表6 可知，前3 个因子累计方差贡献率为89.346%，分别表示135 个蝴蝶兰品种12 个表型性状71.115%、9.757%和8.474%的信息，为主成分，已经代表原始变量的大部分信息。因此，提取前3 个主成分代替原始的12 个指标对蝴蝶兰花表型性状进行评价，达到降维的目的。

将主成分的载荷矩阵进行旋转后，其载荷系数会更接近1 或者0，这样能更好地解释变量。由表7 可知，F1 主要代表萼片长度，F2 主要代表花序花数量，F3 主要代表花序梗粗，由此可见，萼片长度、花序花数和花序梗粗3 种性状是蝴蝶兰花表型性状评价的代表性性状。

以表7 各性状的主成分载荷分别除以表6 中2 个主成分的特征值开根号后的值，得到特征向量，构建出2 个特征向量作为权重的主成分表达函数式：

式中，Y₁和Y₂为各主成分得分。计算出135 个品种蝴蝶兰花12 个特性的综合得分并进行排序。135 个品种蝴蝶花综合得分最高的前10个品种依次为‘JB2312‘万花焰火‘东方红‘和鸣盛世‘JB3850‘鲁卉红玉‘心满意足‘万花红霞‘聚宝美滋滋‘JB2824（表8）。排名靠前的‘东方红‘万花焰火和‘JB2312花的萼片长、花瓣长和花瓣宽均比较大，较符合传统大花的特征。

2.5 蝴蝶兰品种花表型性状的聚类分析

2.5.1 蝴蝶兰花各性状对R 型聚类分析 对蝴蝶兰花的表型性状进行聚类分析（图2），在遗传距离为7 处聚为四大组群。第1 组群包括中萼片颜色数、花瓣颜色数、侧萼片颜色数、唇瓣中裂片长、唇瓣中裂片宽、萼片宽、花瓣长、唇瓣颜色数、花序梗粗、萼片长和花瓣宽；第2 组群包括花长、花宽和花序花数量；第3 组群为花序长；第4 组群为花序梗长。

2.5.2 各蝴蝶兰品种的Q 型聚类分析 基于蝴蝶兰花表型性状对蝴蝶兰135 个品种进行聚类分析，在遗传距离为10 处将蝴蝶兰品种分为五大组群，不同组群蝴蝶兰品种花的表型性状具有一定差异性。第1 组群包括‘玉粉‘绿精灵‘宫粉等46 个品种，这些品种花的表型特征是花序长较短，花序梗、花长、萼片长、花瓣长、唇瓣中裂片长较短，花宽、萼片宽、花瓣宽、唇瓣中裂片宽较窄。第2 组群包括‘小美人‘小蜜蜂‘玉唇兰和‘LX294 个品种，其花序梗长、花长、萼片长、花瓣长和唇瓣中裂片长均较短，花宽、萼片宽、花瓣宽和唇瓣中裂片宽较短。第3 组群包括‘JB2305‘银河M69‘白闪电‘朝霞‘绿圣彩蝶‘三色鸟‘科隆茂盛CL122共7 个品种，其花序长较长。第4 组群包括‘皇贵妃‘彩虹和‘安娜等28 个品种，这些品种的花序梗长、花长宽、萼片长宽、花瓣长宽和唇瓣中裂片长宽均较大。第5 组群包括‘JB2823‘万花焰火‘霓虹5 号等50 个品种，其花序花数量较少，花序梗长、花序梗粗、花长宽、萼片长宽、花瓣长宽和唇瓣中裂片长宽均较大。

3讨论

供试的135个品种花的表型具有较丰富的遗传多样性，蝴蝶兰花的质量性状中花序类型占比最多为总状花序，花瓣排列方式为分开；中萼片形状最多的为椭圆形，侧萼片为卵圆形，花瓣为半圆形，唇瓣中裂片为锚形；中萼片颜色占比最多的为2 种，侧萼片和花瓣颜色为3 种，唇瓣颜色为3 种以上，唇瓣中萼片主色和唇瓣侧裂片主色占比最多均为紫色。Simpson 指数和Shannon-Wiener 指数变化分别为0.085～0.803 和0.262～2.754，其中中萼片颜色、侧萼片颜色、唇瓣颜色、唇瓣中萼片和侧裂片主色的多样性指数较高，表型多样性相对较丰富，这与何荆洲等[7]对兰属种质资源和段艳皊等[13]对寒兰质量性状多样性研究的结果一致；花型和香味的多样性指数较低，多样性较差。原鑫等[14]通过对荷花的表型性状遗传性进行分析， 得出荷花品种数量性状的Shannon-Wiener 指数为3.863～4.007，Simpson 指数为0.976～0.981 ； 梨种质资源花性状的Shannon-Wiener 指数和Simpson 指数分别为0.702～2.351 和0.308～0.720[15]；番茄种质资源数量性状的Shannon-Wiener 指数为0.68～2.07[16]。在本研究中，蝴蝶兰花的数量性状具有极为丰富的多样性， Simpson 指数均达到0.99 以上，Shannon-Wiener 指数为6.869～7.047。蝴蝶兰花的数量性状变异系数为19.79%～52.72%，花序花数量的变异系数最大为52.72%，这与钟海丰等[5]的研究结果一致，这表明花序花数量能更好地反映不同蝴蝶兰品种间的差异。

蝴蝶兰品种繁多，对蝴蝶兰花的主要数量性状相关性进行研究，有助于更有效地选育性状突出的品种。李颖等[17]发现在板栗花序数量性状内部間有较明显的相关性；郭方其等[18]的研究结果表明切花多头菊的数量性状间大多呈极显著性正相关；韦晓霞等[19]在橄榄花序表型性状遗传多样性的研究中发现花蕾直径与花瓣长度呈极显著正相关关系。在本研究中，对11 个数量性状的相关性进行分析，结果表明花序梗长、花长和宽、萼片长和宽、花瓣长和宽、唇瓣中裂片长和宽这9个数量性状之间呈极显著正相关。由此可知，蝴蝶兰花的表型性状间存在复杂的相关关系，在新品种选育时，数量性状的相关性可用于获得同时具有几个优良性状的新品种。

主成分分析通过降维对主成分进行提取，能使复杂的问题变得相对简单明了，使评分结果更加客观和合理[20]，目前已经在农作物的数量性状分析和综合评价中有着广泛的运用[21-22]。匡立学等[23]通过对不同苹果品种果实矿质元素含量进行主成分分析，在125 个品种中筛选出综合评分最高的‘秋锦；郭雪飞等[24]通过主成分分析在10 个枣品种中筛选出综合评价营养价值最高的‘京39 号；陈和明等[25]在27 个蝴蝶兰品种中筛选出观赏性状综合得分最高的‘A6169。蝴蝶兰花中各数量性状之间存在一定的相关性，通过主成分分析提取出3 个数量性状作为蝴蝶兰花表型性状评价的代表性状，计算得到综合分值，135个不同蝴蝶兰品种中排名最高的为‘JB2312，第2 名和第3 名分别为‘万花焰火和‘东方红。

从聚类分析的结果来看，在R 型聚类分析中，蝴蝶兰花的16 个数量性状最终被聚为4 类，花序长和花序梗长分别为一类，花长、花宽和花序花数量聚为一类，其余的性状聚为一类。在Q 型聚类分析中，135 个蝴蝶兰品种被聚为五大类，其中花长宽、花瓣长宽和花序长等是作为分类的重要指标。由此可见，蝴蝶兰花的表型性状大多分布得比较分散，性状之间相似度不高，因此选取的这些测试性状较合理。

蝴蝶兰品种的花色以紫红色、白色和黄色为主，其余花色较为少见，以大中型花朵为主且花量不多，对于蝴蝶兰新品种的选育应该以中小多花型和多花色为目标。本研究通过对135 个蝴蝶兰品种花的27 个表型遗传性状进行多样性分析、相关性分析、主成分分析和聚类分析，从而揭示蝴蝶兰不同品种花的遗传多样性、变异的丰富程度及不同品种间的遗传关系，以期为蝴蝶兰花种质资源的利用及新品种的定向选育提供理论依据。