瓠瓜果实品质性状因子分析和综合评价

汪 颖,王 尖,冯子珊,汪宝根,吴新义,鲁忠富,孙玉燕,董文其,李国景,吴晓花

(浙江省农业科学院 蔬菜研究所,浙江 杭州 310021)

瓠瓜[Lagenariasiceraria(Molina) Standl.](2n=2x=22)别名瓠子、长瓜、夜开花、葫芦等,隶属于葫芦科葫芦属,为一年生草本植物,具有重要的经济价值。瓠瓜幼嫩果实可作蔬菜,成熟果实用作器具、饰品等,为西瓜、甜瓜等作物嫁接用砧木[1-2],是我国南方地区重要特色蔬菜作物之一,近年来在山东等北方省份栽培面积迅速增长,目前全国栽植面积约13万hm2。瓠瓜栽培效益较高,产值可达22.5万～45.0万元·hm-2。

目前,便于运输的长棒形瓠瓜市场占有率高,但追求风味品质的消费者则更倾向于购买市场占有率较低的近圆形、牛腿形、葫芦形或短棒形瓠瓜。随着人民生活水平的提高,果实品质已成为瓠瓜市场竞争力的核心,高品质育种已成为瓠瓜育种未来发展的趋势,但当前瓠瓜市场缺乏高端产品质量标准,瓠瓜品质受多种因素影响且各因素影响效果未明,缺乏品质代表性指标,本课题组前期研究找到游离谷氨酸含量是影响瓠瓜鲜味的主要因子之一,然而,由于瓠瓜品质为复杂性状,更多的品质因子尚未鉴定,缺乏标准的客观的品质评价体系,因此,寻求简单、准确的瓠瓜品质评估方法是瓠瓜产业提质增效的重要任务之一。

在园艺作物品质评价指标的选择上,学者们大多采用主成分分析法,如脐橙品质评价因子的选择研究[3],桃、杨梅、枣等的品质综合分析以及加工型黄瓜、番茄等的品质分析和分类[4-8]。因子分析方法,与主成分分析方法类似,也是一种较为常用的进行多指标综合的多元统计方法[9],其基本原理是通过降维步骤,将多个测量指标转化为少数的、相互独立的新指标,再根据各样品的因子得分,客观、合理地综合评价[10]。目前,在砂梨、制干枣、无花果品质指标分析与综合评价、甜瓜果实品质综合评价和种质材料选择等方面已有应用[11-14]。

本研究以206份瓠瓜自然群体为试材,对可能影响瓠瓜果实品质的瓜长、瓜横径、肉厚、单瓜重、含水量、可溶性固形物含量、硬度、蛋白质含量以及20种氨基酸,包括天冬氨酸(Asp)、苏氨酸(Thr)、丝氨酸(Ser)、谷氨酸(Glu)、甘氨酸(Gly)、丙氨酸(Ala)、半胱氨酸(Cys)、缬氨酸(Val)、蛋氨酸(Met)、异亮氨酸(Ile)、亮氨酸(Leu)、酪氨酸(Tyr)、苯丙氨酸(Phe)、γ-氨基丁酸(g-ABA)、赖氨酸(Lys)、游离氨(NH3)、组氨酸(His)、精氨酸(Arg)、脯氨酸(Pro)、总氨基酸含量等28项指标,综合运用相关性分析、因子分析、多元线性回归等多种多元统计分析方法,明确了各指标间的相互关系,选择了瓠瓜果实品质的代表性指标,构建了瓠瓜品质量化评分模型并进一步综合评价了206份瓠瓜种质材料的品质。

1 材料与方法

1.1 试验材料

本研究所用的206份瓠瓜种质材料[15]均由浙江省农业科学院蔬菜研究所豇豆瓠瓜研究室提供。所有材料均于2021年春季种植于浙江省农业科学院海宁杨渡实验创新基地(30°N,120°E)。采用人字架栽培,畦宽连沟1.6 m。双行种植,行距75 cm,株距50 cm,每份材料种植20株。相同栽培管理措施。

1.2 游离氨基酸含量测定

参照Wu等[16]的测定方法,在瓠瓜果实商品成熟期(花后7～10 d),采摘瓜型匀称、大小一致的嫩果,每份材料采摘9个商品瓜,3个果实一组,每组均取果实中间段果肉,混合制成匀浆,每份材料3个重复。检测时,每份匀浆样品称取1.5 g,放入15 mL离心管中,加入3%水杨酸准确定容至8 mL,室温下振荡1 h,12 000 r·min-1离心10 min,用一次性注射器抽取上清液,用400目水相过滤器过滤上清液,用日立L-8900氨基酸自动分析仪检测样品中各游离氨基酸的含量。

1.3 瓠瓜果实硬度测定

基于质构仪穿刺检测瓠瓜果肉硬度,具体操作步骤为:在瓠瓜果实商品成熟期,采摘瓜型匀称、大小一致的嫩果,每份材料采摘3个商品瓜,每个商品瓜均取果实中间段果肉,并切成3个边长约2 cm的正方体块,分别将每个小正方体块置于探头下,将TMS-Pro型质构仪设置为穿刺模式,使用100 N穿刺程序,调最大的力为96 N,起始力为0.05 N,穿刺距离10 mm,穿刺速度30 mm·min-1,回程距离20 mm,回程速度50 mm·min-1,最终取穿刺果肉的最大力作为衡量果肉硬度的指标。

1.4 瓠瓜果实蛋白质含量测定

采用硫酸消解,凯氏定氮法测定粗蛋白含量,具体步骤包括:准确称取冻干样品0.2 g(精确值0.1 mg)左右,加入消化管,再加入混合催化剂3 g K2SO4、0.2 g CuSO4,加入10 mL浓硫酸。利用石墨消解炉进行消解,将消化管放在石墨炉上,盖上排气罩,连接废气吸收系统,消化过程采用曲线升温模式,设定消解参数。消解样品到澄清状态,K1100全自动凯氏定氮仪测定。

1.5 数据统计与分析

本试验所有数据均使用 Excel 软件整理,利用SPSS 22.0统计软件进行28项瓠瓜果实品质指标间的相关性分析、因子分析、多元线性回归分析[17]。瓜长、瓜横径、单果重数据为6个重复,其他指标均设3个重复。

2 结果与分析

2.1 瓠瓜各果实品质指标的变异性

瓠瓜果实品质28项指标的平均值、最大值、最小值、标准差和变异系数见表1,各指标变异系数在2.71%～63.60%。瓠瓜果实品质各指标中,变异系数最大的是游离谷氨酸(Glu)含量,为63.60%,变异系数最小的是含水量,仅为2.71%,其他指标的变异系数在23.36%～54.67%。从表1可见,瓠瓜果实的游离氨基酸含量和氨基酸总量的变异系数均较大,在33.75%～63.60%,此外,硬度和瓜长的变异系数也较大。除瓠瓜果实含水量之外,蛋白质含量的变异系数最小,为23.36%。

2.2 瓠瓜不同品质指标的相关性分析

对瓠瓜28项不同品质性状相关指标进行了相关性分析,从图1可知,28项果实品质指标间表现出不同程度的正相关性和负相关性。其中20种游离氨基酸两两之间呈极显著正相关(P<0.01);瓜横径、肉厚、单瓜重两两之间呈极显著正相关(P<0.01);瓜长、瓜横径与肉厚呈极显著负相关,此外,瓜长还与硬度、Glu含量、Gly含量、Met含量等呈极显著负相关;可溶性固形物含量与含水量呈极显著负相关,与硬度呈极显著正相关;蛋白质含量与瓜长、含水量呈极显著正相关,与Glu含量呈显著正相关,而与肉厚呈极显著负相关。Glu含量与瓜长、瓜横径、肉厚、单瓜重存在不同程度的负相关性,而与硬度和蛋白质含量呈不同程度的正相关性;总游离氨基酸除了与不同游离氨基酸呈极显著正相关外,还与瓜横径、肉厚和单瓜重呈极显著负相关,与硬度和蛋白质呈极显著正相关(图1)。

1～28分别代表瓜长、瓜横径、肉厚、单瓜重、含水量、可溶性固形物含量、硬度、蛋白质含量,以及天冬氨酸、苏氨酸、丝氨酸、谷氨酸、甘氨酸、丙氨酸、半胱氨酸、缬氨酸、蛋氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、酪氨酸、苯丙氨酸、γ-氨基丁酸、赖氨酸、游离氨、组氨酸、精氨酸、脯氨酸、总氨基酸含量。1-28 represents fruit length, fruit diameter, flesh thickness, single fruit weight, water content, soluble solids content, hardness, protein content, and the contents of Asp, Thr, Ser, Glu, Gly, Ala, Cys, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, GABA, Lys, NH3, His, Arg, Pro, total amino acids, respectively.

2.3 瓠瓜品质指标的筛选

将瓠瓜果实品质性状相关的28项指标进行因子分析,标准为旋转后的因子载荷矩阵和起始特征值大于1,如表2,得到F1、F2、F3、F4、F5、F6、F7、F8和F9共9个公因子。以旋转元件矩阵中的载荷值的绝对值大于0.8的指标为解释指标(下同)。F1解释指标较多,主要集中于游离氨基酸类,分别为Thr、Glu、Gly、Val、Ile、Leu、His和总氨基酸含量;F2解释指标为瓜长;F3解释指标为瓜横径和肉厚;F5解释指标为可溶性固形物含量;F7解释指标为蛋白质含量;F8解释指标为含水量;F9解释指标为硬度。按照该标准F4和F6无解释指标。F1～F9方差贡献率分别为38.46%、5.64%、9.34%、3.46%、4.36%、4.90%、4.31%、5.14%和11.17%,累计方差贡献率 86.78%(>85%),可以反映瓠瓜果实品质性状相关指标的足够信息[17]。因此,依据各因子方差贡献率,建立瓠瓜品质量化评分模型Y品质性状=0.3846F1+0.0564F2+0.0934F3+0.0346F4+0.0436F5+0.0490F6+0.0431F7+0.0514F8+0.1117F9。进一步计算出各瓠瓜种质材料的Y品质性状得分,以瓠瓜种质材料的Y品质性状得分为因变量,9个公因子所包含的15个指标为自变量,利用逐步回归分析,得到3个有效预测模型(R2>0.9,下同),任选其中一个有效预测模型,计算各瓠瓜种质材料的Y品质性状-2得分。利用相关性分析分析各瓠瓜种质材料的Y品质性状得分和Y品质性状-2得分的相关性,结果表明,Y品质性状得分和Y品质性状-2得分极显著相关(0.998 2**),说明瓠瓜品质量化评分模型Y具有较高的预测准确性,可以用该模型对瓠瓜206份种质材料进行评价,Thr、Glu、Gly、Val、Ile、Leu、His含量,以及总氨基酸含量、瓜长、瓜横径、肉厚、可溶性固形物含量、蛋白质含量、含水量、硬度这15项指标可以代表瓠瓜果实品质性状及其在不同材料间的差异。

表2 瓠瓜果实品质性状旋转后的因子载荷值

2.4 瓠瓜不同品质指标的聚类分析

利用瓠瓜果实品质性状相关的28项指标数据,采用欧式距离、组间平均链接法[18]和主成分分析等结果将瓠瓜果实各品质指标进行聚类分析,利用SPSS22.0软件计算输出聚类分析树形图,如图2。从图中可以看出,聚类分析将瓠瓜果实28个品质相关因子聚成5类,可溶性固形物含量和瓜长2个指标聚成一类,Pro、Lys、Met、g-ABA、Asp、Cys含量和硬度这7个指标聚成一类,Leu、Val、Ile、His、Phe、Tyr、Arg、总氨基酸、Ser、Ala、Gly、Thr、NH3和Glu含量这14个指标聚成一类,蛋白质和含水量这2个指标聚成一类,单瓜重、肉厚和瓜横径这3个指标聚成一类。不同类的各指标间具有相对独立性,同一类的各指标间具有较强的正相关性。

图2 瓠瓜不同品质指标的聚类分析Fig.2 Cluster analysis of different quality traits of bottle gourd

2.5 瓠瓜不同品质指标的简化

本着指标易用和避免重复的原则,根据瓠瓜果实品质性状相关的28项指标数据的相关性分析和聚类分析结果,结合前人研究经验,进行了指标简化。可溶性固形物含量和瓜长聚成一类,选择可溶性固形物含量为代表性指标;Pro、Lys、Met、g-ABA、Asp、Cys含量和硬度这7个指标聚成一类,相关性分析结果显示,除Thr含量之外,硬度与各个游离氨基酸及总氨基酸含量均呈极显著正相关,所以这类选择硬度为代表性指标;Leu、Val、Ile、His、Phe、Tyr、Arg、总氨基酸、Ser、Ala、Gly、Thr、NH3和Glu含量这14个指标聚成一类,Glu含量是前期鉴定的瓠瓜鲜味关键因子之一[16],而且其与各个游离氨基酸及总氨基酸含量均呈极显著正相关,故这类选择Glu含量为代表性指标;蛋白质和含水量这2个指标聚成一类,相关性分析显示,二者呈极显著正相关,选择蛋白质为代表性指标;单瓜重、肉厚和瓜横径这3个指标聚成一类,相关性分析显示,肉厚与单瓜重和瓜横径呈极显著正相关,选择肉厚为代表性指标。最终,将Thr、Glu、Gly、Val、Ile、Leu、His、总氨基酸含量,以及瓜长、瓜横径、肉厚、可溶性固形物含量、蛋白质含量、含水量、硬度这15项指标简化为肉厚、可溶性固形物含量、硬度、Glu含量、蛋白质含量这5项代表性指标,用于综合评估瓠瓜果实品质。

2.6 206份瓠瓜种质材料的品质评价

根据各因子得分及对应方差贡献率,分别以第1公因子和第2公因子、第1公因子和第3公因子作二维排序图(图3)。从图3-A可见,材料Z-126、Z-127 第1公因子较大,即各种游离氨基酸含量比较高。结合第2公因子,材料Z-25和Z-179瓜长最长,实际数据Z-25和Z-179瓜长确实较长,分别为52.67和56.33 cm。从图3-B可见,材料Z-170第3公因子最小,即瓜横径和肉厚较大,实际数据测得材料Z-170瓜横径为13.67 cm,肉厚为1.93 cm,为所有材料靠前。结合瓠瓜品质量化评分模型Y品质性状=0.3846F1+0.0564F2+0.0934F3+0.0346F4+0.0436F5+0.0490F6+0.0431F7+0.0514F8+0.1117F9,206份瓠瓜种质材料综合品质得分见表3,各因子得分与综合得分排名与二维排序结果基本一致,进一步验证了本品质评价模型的准确性。此外,总排名靠前的为品质较优质的种质资源,可在育种中选择应用。

图3 206份瓠瓜种质资源各因子二维排序图Fig.3 Two dimensional ordered graph of each factor of 206 bottle gourd germplasm collections

表3 206份瓠瓜种质资源综合品质得分表

3 讨论

果实品质是决定瓠瓜市场竞争力的关键因素,其是由多因子构成的综合、复杂性状。瓠瓜商品成熟果实生食时有微甜味,清炒或作汤后呈现较强的鲜味。鲜味是瓠瓜最重要的品质性状之一,本课题组前期研究发现游离谷氨酸含量对瓠瓜鲜味起重要作用[16]。然而,游离谷氨酸含量仅是呈鲜物质中的一种,实地分析考察发现瓠瓜风味受众多因素影响,包括含水量、硬度、可溶性固形物含量、蛋白质含量、其他氨基酸含量等。此外,还与瓜长、瓜横径、单瓜重等因素相关,如不同果形的瓠瓜品质不同,一般来说,长棒形瓠瓜的品质低于近圆形、牛腿形、葫芦形或短棒形等瓠瓜。筛选瓠瓜品质构成因子及建立瓠瓜品质综合评价技术体系将有助于主要瓠瓜种质资源的综合评价和高品质优良品种的选育。

本研究研究了206份瓠瓜28项果实品质相关指标,变异分析发现各指标变异系数在2.71%～63.60%。变异系数最大的是游离谷氨酸含量,为63.60%,硬度和瓜长的变异系数也较大。变异系数最小的是含水量,变异系数仅为2.71%,除瓠瓜果实含水量之外,变异系数最小的为蛋白质含量,为23.36%。在前人瓜类作物研究中,单果重变异系数一般最大,如闫洪朗等[19]研究发现65个甜瓜品种的数量性状指标中,变异系数最大的为单果重,为52.33%。尚建立等[20]评测了厚皮甜瓜和薄皮甜瓜遗传多样性,结果显示,单果重变异系数也是最大,达74.3%。本研究中瓠瓜单瓜重的变异系数为36.91%(表1),较前人同为瓜类的研究偏低,可能与试验选用的瓠瓜种质材料中无野生资源有关,野生资源一般偏小,单瓜重偏低,可增大群体的遗传多样性。

研究中206份瓠瓜种质资源的28项果实品质相关指标相关性分析显示绝大多数品质相关指标存在显著或极显著相关性,说明这些性状间既相对独立,又密切相关。目前瓠瓜综合品质评价指标过多且仍以主观判断为主,缺乏系统、科学的种质材料瓠瓜评价技术体系。因子分析作为最常用的统计分析方法之一,可最大程度保留原有信息,将多个变量综合为少数几个相互独立的“因子”,从而有效代表数目较多且彼此相关的指标[9-10],在园艺作物品质综合评价和种质材料选择等方面已有应用[11-14]。本研究利用因子分析方法,首先建立了瓠瓜品质量化评分模型,并筛选出Thr、Glu、Gly、Val、Ile、Leu、His、总氨基酸含量,以及瓜长、瓜横径、肉厚、可溶性固形物含量、蛋白质含量、含水量、硬度这15项品质相关指标,代表了瓠瓜果实品质性状及其在不同材料间的差异。进一步,我们利用28项品质指标数据的相关性分析和聚类分析结果,将指标简化为肉厚、可溶性固形物含量、硬度、Glu含量、蛋白质含量这5项代表性指标,并综合评估了206份瓠瓜种质材料果实品质。后续在瓠瓜高品质优良品种的选育中,可根据不同种质材料的不同优势,选育和推广满足不同市场需求的瓠瓜新品种。