基于表型性状分析构建冀北地区马铃薯核心种质

赵欣蕊 陈啸天 薛薇 汪磊 蔡心汝 林柏松 刘晓静 崔江慧，*

（1河北农业大学农学院，河北 保定 071000；2围场满族蒙古族自治县马铃薯研究所，河北 承德 068450；3保定职业技术学院，河北 保定 071000；4围场满族蒙古族自治县马铃薯产业服务中心，河北 承德 068450）

马铃薯（SolanumtuberosumL.）是世界上最重要的非谷类粮食作物，对全球粮食安全具有重要意义［1］。中国是世界上最大的马铃薯生产国，栽培面积和总产量约占全球的28%和24%［2-3］。马铃薯种质资源十分丰富，包含野生种和栽培种，中国育种工作者在20世纪40年代开始了马铃薯引进工作［3］，目前中国马铃薯主产区包括华北、西北大部分地区及内蒙古和东北地区等［4］。随着马铃薯新品种的不断引进和培育，中国马铃薯种质资源保存数量逐渐庞大，各地区在生产过程中产生了种质资源性状不明确、种质重复等问题，阻碍了马铃薯种质资源的开发和利用［5］。因此，为了提高马铃薯种质资源的利用效率，高效快速地对种质资源做出评价，减少收集冗余，有必要对冀北马铃薯种质资源进行表型精准鉴定并构建马铃薯核心种质。

核心种质（core collection）的概念由Frankel最早提出，核心种质能够以最小的重复和最大的遗传多样性代表整个种质资源，为种质资源的评价和利用提供了一种有效的方法［6］。目前，核心种质的研究引起了许多学者的重视，建立的核心种质涵盖菌类、园艺作物、农作物等多个方面。Deu等［7］根据类型、产地、光敏度和栽培形式从2 247份高粱种质资源中随机抽取并筛选出128份种质资源，与其他82份代表不同类型和地理多样性的种质资源构成了新型高粱核心种质。Wang等［8］对1 683份小麦资源8个农艺性状进行了分析，选出HR-Manhat、R-Euclid、MR-Mahal等5种核心种质构建方法以及对应的最佳取样比例。陈明堃等［9］利用6个品质性状分析311份建兰种质资源的遗传多样性，构建了51份建兰种质的核心种质。孙邦升等［10］根据28个表型性状采用层次聚类随机取样法从1 045份种质资源中筛选出了150份高产马铃薯核心种质。

本研究基于502份适宜在冀北地区种植的马铃薯资源，通过对其进行表型精准鉴定，系统比较4种组内取样方法和8个取样规模，确定最优组内取样方法，通过比较不同的取样策略，构建适宜冀北地区的马铃薯核心种质，以期为该地区马铃薯种质资源利用和品种选育提供理论依据和亲本选择。

1 材料与方法

1.1 试验材料

在冀北地区收集并筛选502份马铃薯资源为材料，其中国内种质资源有338份，国外种质资源有164份，所有种质资源均为四倍体。表型性状鉴定试验于2021—2022年在河北省围场满族蒙古族自治县进行。

1.2 数据整理

表型性状调查参考NY/T 2940-2016《马铃薯种质资源描述规范和数据标准》［11］。涉及株形、茎色、叶色、花冠颜色、薯形、芽眼深度、芽眼色、芽眼多少、表皮光滑度、皮色、肉色、分枝多少、植株繁茂性、花冠形状、花冠大小、开花繁茂性、结薯集中性、花药颜色、块茎整齐度、块茎大小、株高、主茎数、茎粗、单株结薯数、单株薯重和块茎产量共26个表型性状（部分见电子附表1）。对数值型性状划分为10级，从第1级［Xi＜（X-2d）］到第10级［Xi＞（X+2d）］，每0.5d为1级（Xi为第i组的分级数，X为平均数，d为标准差）。每一级的相对频率用于计算多样性指数［12］。采用SPSS 22.0统计各性状变异系数、均值、标准差并进行主成分分析［13］，利用Origin 2021进行聚类作图并分析；利用Excel 2010计算Shannon-Weaver遗传多样性指数。

电子附表1 马铃薯描述型性状赋值表Electronic Table S1 Descriptive character assignment table of potato

1.3 取样策略的筛选

本研究根据马铃薯肉色不同，将502份马铃薯种质资源分为3组，分别为白色（Ⅰ）、黄色（Ⅱ）和其他颜色（Ⅲ），设定5%、10%、15%、20%、25%和30%共6种取样比例。在分组的基础上比较4种取样方法：简单比例（P）、对数比例（L）、平方根比例（S）和多样性比例（G），对组内取样具有较强修正能力的取样方法即为最优取样方法。根据前人的研究结果，在最优取样方法下采用欧氏距离和马氏距离2种遗传距离，类平均法、偏差平方和法、最远距离法和最短距离法4种系统聚类方法分别在不同取样比例下进行逐步聚类分析［12］，找到最佳取样策略并构建马铃薯核心种质。计算公式如下：

Xi为第i组的样品份数，Hi为第i组的多样性指数。

1.4 核心种质的评价

极差符合率（range compliance rate，CR）、变异系数变化率（change rate of coefficient of variation，VR）、表型频率方差（phenotypic frequency variance，VPF）和表型保留比例（phenotypic retention ratio，RPR）4个核心种质评价参数来评价核心种质的代表性［12，14］。利用SPSS 22.0软件对所有样品和核心种质26个性状的均值、方差、变异系数和Shannon-Weaver多样性指数（H’）进行t检验［15］，判断两样本间差异。

各评价参数如下所示：

RC（i）：核心种质第i个性状的极差；RI（i）：原群体第i个性状的极差；n：性状总数。

CVC（i）：核心种质第i个性状的变异系数；CVI（i）：所有样本第i个性状的变异系数。

Pij：第i个性状第j个表现型的频率；Pij：第i个性状各表型频率的平均值。

Mio：所有样本第i个性状的表现型个数；Mi：所得核心样品第i个性状的表现型个数。

1.5 核心种质的确认

利用主成分分析和散点图比较所有样本与核心种质的主成分的分布情况，对构建的核心种质有效性进行确认［15-16］。

2 结果与分析

2.1 核心种质构建

2.1.1 马铃薯种质资源遗传多样性分析 由电子附表2可知，20个描述型性状遗传多样性指数变化范围为0.54～2.03，其中，薯形、皮色、肉色和花冠颜色的变异范围较大，薯形的遗传多样性指数最大（2.03），以圆形和椭圆为主，分别占20.12%和21.91%；皮色次之（1.62），以黄色为主，占38.25%；芽眼色变异范围较小，遗传多样性指数最小（0.54），以有色为主，占77.09%。肉色、植株繁茂性和芽眼深度遗传多样性指数也较大，分别1.50、1.10和1.05，各描述型性状的遗传多样性表现出不同的差异，说明502份种质资源的表型性状多样性较好，适宜进行核心种质资源的构建。

电子附表2 502份马铃薯种质资源描述型性状的描述统计Electronic Table S2 Descriptive statistics of descriptive characters of 502 potato germplasm resources

电子附表2（续）

变异系数的大小可以反映马铃薯种质资源的各个性状的变化程度，表明这些性状的变化潜力。由表1可知，各数值型性状的变异系数由大到小为单株薯重（72.13%）＞单株结薯数（59.41%）＞块茎产量（42.28%）＞主茎数（33.21%）＞株高（28.39%）＞茎粗（18.99%），变异范围为18.99%～72.13%，平均变异系数为51.71%。其中，单株薯重的变异系数最大，变异幅度为0.14～2.72 kg/株；茎粗的变异系数最小，变异幅度为6.33～18.16 mm；不同性状间变化程度较大，说明这些种质资源有较大的变化潜力。6个数值型性状的平均遗传多样性指数为1.96，单株薯重的遗传多样性指数最小，为1.66，其余性状均大于1.96，说明这些种质资源具有较高的遗传多样性，种质资源类型较为丰富，有利于核心种质资源的构建。

表1 502 份马铃薯种质资源数值型性状的多样性分析Table 1 Diversity analysis of numerical characters of 502 potato germplasm resources

2.1.2 分组及取样方法的确定 以薯色不同，将502份马铃薯种质资源分为3组（表2），第Ⅰ组为白色，占所有种质的40.83%；第Ⅱ组为黄色，占所有种质的55.58%；第Ⅲ组为其他颜色占3.59%。3组的遗传多样性指数为1.00～1.18，其中第Ⅰ、第Ⅱ组遗传多样性指数较高为1.18；第Ⅲ组遗传多样性指数最低为1.00。产生这一现象的原因可能是不同分组中包含的种质资源丰富度不同，存在不同程度的遗传冗余，导致不同分组的遗传多样性有较大差异。

表2 502 份马铃薯种质资源遗传多样性指数Table 2 Genetic diversity index of 502 potato germplasm resources

在分组的基础上，分别以4种取样方法（简单比例、对数比例、平方根比例、多样性比例），6种比例（5%、10%、15%、20%、25%和30%）计算取样数量（表3）。第Ⅲ组在所有种质资源中占比最少，按简单比例法，第Ⅲ组占3.59%，其他3种方法所占的比例为20.88%、12.03%和29.76%，取样增加量依次为多样性比例＞对数比例＞平方根比例。第Ⅱ组种质资源最多，占所有的55.58%，取样减少量依次为多样性比例＞对数比例＞平方根比例＞简单比例。4种取样方法中多样性比例法对种质数量修正的能力和数量减少的能力最强，但取样规模大于15%时，多样性比例法和对数比例法在第Ⅲ组的取样数均大于其本身数量，所以平方根比例法是适合本次核心种质构建的最佳取样方法。

表3 取样比例及其总体分布Table 3 Sampling proportion and overall distribution

2.1.3 取样策略确定 根据平方根比例法取样，采用2种遗传距离（欧氏距离和马氏距离）、4种系统聚类方法（类平均法、最远距离法、最短距离法和离差平方和法）和6种取样比例（5%、10%、15%、20%、25%和30%）分别构建备选核心种质（电子附表3）。结果表明，在初步构建的核心种质中，CR值均大于80%。VR均大于100%，VPF值均不超过0.02，说明初步构建的核心种质均匀度较好，能够代表所有样本的遗传多样性，可用于后续的分析比较。

电子附表3 48份备选核心种质评价参数比较Electronic Table S3 Comparison of evaluation parameters of 48 alternative core germplasm

电子附表3（续）

在相同的聚类方法和取样方法下比较2种遗传距离（电子附表3）发现，大部分欧氏距离法构建的核心种质CR值和VR高于马氏距离法构建的核心种质，RPR值两种遗传距离相近，表明欧氏距离更适合本次马铃薯核心种质的构建。对4种聚类方法进行比较发现，采用最短距离法进行聚类的核心种质VR值为4种聚类方法的最大值；CR值除10%欧氏距离和5%马氏距离外，最短距离在其余核心种质中均为4种聚类方法的最大值，说明在不同的遗传距离中，最短距离法均具有较好的聚类效果。不同取样比例发现，随着取样比例的增加，CR值呈现先增加后保持平缓的趋势，大概在15%达到最大并保持；VR值呈现先增加再减少的趋势，在15%达到最大；RPR值呈现逐渐增大的趋势，在30%达到最大。在构建的48份备选核心种质中，CR值均大于80%，VR均大于100%，说明构建的核心种质均保留了极值或与之相近的种质。当核心种质构建比例达到20%时，所构建的核心种质RPR值均不低于0.95，说明取样比例越大越能保留所有样本的表现型。综合比较CR值、VR值、VPF值和RPR值变化规律发现，在20%的取样比例时各特征值的变化幅度较小，适合本次马铃薯核心种质的构建。

2.2 核心种质评价

2.2.1 所有样本与核心种质的特征值比较 由电子附表4可知，核心种质与所有样本除皮色、肉色、开花繁茂性、块茎产量、主茎数的变异系数有较大差异外，其余性状相近且整体无显著差异，说明核心种质很好的代表了所有样本的变异幅度。核心种质的遗传多样性指数各性状均差异较小或保持一致，且株形、茎色、薯形、芽眼深度、芽眼色、皮色、肉色、花冠形状、结薯集中性、花药颜色、块茎整齐度、单株薯重、块茎产量、主茎数、株高高于所有样本，而其余性状略低于所有样本。造成这一现象的原因可能是在大部分性状表现上，核心种质中保留了较多的差异类型，使稀有的品种类型得以保存，提高了其在群体中的所占比例；而个别性状表现上，核心种质所保留的多样性略有降低。核心种质与所有样本成对双样本t检验表明，遗传多样性指数（P=0.32）、变异系数（0.43）、极差（0.27）和方差（0.26）这4个指标在2个群体中均差异不显著；这说明核心种质保留了所有样本的遗传多样性，与所有样本间没有显著差异，可以成为所有样本的资源类型和遗传多样性的代表。

电子附表4 所有样本与核心种质的特征值比较Electronic Table S4 Comparison of eigenvalues of all samples with core germplasm

电子附表4（续）

t检验结果表明，26个表型性状在核心种质和所有样本中茎色和株高差异显著，其余24个性状差异不显著，分枝多少和茎色的平均值差异显著外，其余性状的平均值均差异不显著，其中核心种质中薯形、皮色和肉色等16个性状大于所有样本的平均值。除茎色外，核心种质与所有样本的方差均无显著差异，且核心种质中大多数性状方差高于所有样本，可能是核心种质经过多层次取样后剔除了较为相似的种质资源，使群体间遗传冗余度降低，突变率提高，在减少种质资源数量的同时依旧具有较强的代表性。

2.2.2 所有样本与核心种质的聚类分析 基于26个马铃薯表型性状分别对所有样本和核心样本进行聚类分析（图1），所有样本和核心种质均分为四大类，两样本间存在较小差异，产生这一现象的原因可能是多次聚类筛选降低了品种间的亲缘性，以至于在较大的遗传距离上就能区分出不同品种间的亲缘关系，但核心种质依旧保留着所有样本的结构特性，群体的基本结构没有发生明显改变。因此，选用平方根比例进行组内取样，在20%的比例下，选用欧氏距离+最短距离法进行核心种质的构建是合理的。

图1 所有样本和核心种质聚类图Fig.1 Cluster map of all samples and core germplasm

2.3 核心种质的确认

利用主成分分析对核心种质进行确认（表4），所有样本和核心种质均有11个大于1的主成分。第11主成分特征值分别为1.03和1.02，累计贡献率分别为71.81%和74.16%。由前5个主成分的特征值和贡献率均可以看出核心种质高于所有样本，说明核心种质部分冗余种质被消除，贡献率得到提高。由图2可知，所有样品散点图的左上和右下侧集中分布了大量植株，植株之间还存在着相互重叠的现象，说明有些品种的遗传相似性较高，也反映出所有样本间具有一定的遗传冗余。进行20%层次聚类筛选后，核心种质间的分布重叠程度有了大幅度的改善，所有样本几何图形外围有大部分种质被选取到核心种质中，表明核心种质的构建消除了大部分遗传冗余，保留了所有样本的遗传多样性和群体结构，具有良好的代表性。核心种质及其主要性状见电子附表5。

表4 所有样本和核心种质主成分分析的特征值和累积贡献率Table 4 Eigenvalues and cumulative contribution of principal component analysis for all samples and core germplasm

电子附表5 核心种质及其主要性状Electronic Table S5 Core germplasm and its main characters

图2 所有样本与20%取样比例核心种质的主成分分布图Fig.2 Principal component distribution of all samples from the library versus 20% of the core germplasm sampled

3 讨论

分组是核心种质研究的关键，为了体现在不同条件下代表性和遗传多样性，并尽可能消除环境因素的影响，可以按照特定的方法进行［17］。核心种质构建的数据主要来源于分子标记和表型数据［17］，常见的分组有按分子标记和遗传背景划分、地域划分、按育种体系划分、按生物系统划分组别及各种分类相结合划分等［18］。国内外学者分别对不同数量不同地域的马铃薯种质资源进行了核心种质资源的构建，在国外马铃薯核心种质的研究中，大多根据种质资源的基因型和地理多样性进行分类，利用分子标记筛选出具有代表性的马铃薯种质资源，所构建的核心种质具有广阔的变异类型，可作为特异性等位基因挖掘和全基因组关联图谱的种质资源；而国内对马铃薯核心种质构建的报道较少，更趋向于利用表型数据进行核心种质构建，筛选出的种质资源表型差异明显，可为不同的育种目标提供亲本选择。如Nayak等［19］根据基因型将甘蔗分为三大类，利用简单重复序列（simple sequence repeats，SSR）标记筛选出300份核心种质。Xu等［20］利用SSR标记，根据不同基因型将962份酸枣种质资源大致划分为三大类，采用不同的算法最终选出了150份核心种质。Grenier等［21］根据光周期敏感性分组，采用对数随机抽样的方法从ICRISAT的22 473个地方品种中筛选出2 247份高粱核心种质。本研究基于对冀北地区种植的马铃薯进行了表型性状两年鉴定，利用表型数据构建当地马铃薯的核心种质，以期为后续种质资源的应用提供支撑数据。尽管马铃薯的表型鉴定受环境条件、栽培方法以及主观评价等因素影响较大，但因其形态学鉴定因具有直观性和便利性，仍然是研究种质遗传多样性不可或缺的方法。此外，马铃薯块茎肉色是研究最广泛的性状之一，马铃薯块茎的颜色多样，从橙色到白色再到紫色，色彩跨度较大，马铃薯逐渐成为天然色素的重要来源，随着人们对健康的重视，富含花青素的彩色马铃薯逐渐成为研究热点［22］。本研究根据块茎肉色将马铃薯种质资源分为白色、黄色和其他颜色3组，在各组中筛选取样保证了核心种质在肉色方面的多样性和均匀度。

取样策略直接影响核心种质的代表性，不同的种质资源间适用的取样策略存在很大差异。于晓池等［23］对5种遗传距离和6种系统聚类方法的比较表明，欧氏距离和最短距离方法是构建灰楸核心种质的最佳遗传距离和聚类方法，与本研究结果一致。郎彬彬等［24］以欧氏距离为遗传距离构建野生毛花猕猴桃核心种质，分析表明优先取样方法优于随机取样法和偏离度取样法；类平均法优于最长距离法、最短距离法和离差平方和法，确定了30%为最佳取样比例。本研究从502份马铃薯种质资源中选取了100份作为核心种质，取样比例为20%。各评价参数表明，本次核心种质构建具有良好的代表性。

目前，许多发达国家都把选择营养价值较高的彩色马铃薯品种作为育种的重要目标，对马铃薯种质资源进行表型鉴定并构建核心种质，可以筛选出综合性状较好、营养价值较高的马铃薯品种［25-28］。通过对马铃薯种质资源进行表型性状鉴定并构建核心种质，可为不同育种目标提供性状明确的亲本，缩短马铃薯育种进程。本研究主要针对河北省马铃薯种质资源开展了表型鉴定并筛选了核心种质，可为河北省马铃薯育种工作提供数据支撑，提高马铃薯种质资源的利用效率，高效快速地对种质资源做出评价，减少收集冗余，利于加快培育高抗、高产、不同熟性的优质马铃薯新品种，促进河北省马铃薯产业的发展。

4 结论

本研究依据肉色将502份马铃薯种质资源划分为3组，通过比较不同的取样方法确定了平方根比例取样法对组内取样比例有较好的修正作用，比较不同遗传距离和取样比例发现，欧氏距离优于马氏距离，最短距离法优于其他聚类方法，20%是最佳组内取样比例，以此构成的取样策略是本次核心种质构建的最佳策略。以最佳策略构建的核心种质包含100份马铃薯种质资源，其遗传多样性等特征与所有样本保持相近。多个评价参数和核心种质的确认，充分体现了核心种质在降低遗传冗余的同时又保留了所有样本的多样性和群体结构，具有良好的代表性。经过对比发现，国内外马铃薯种质资源在株形和薯形上存在显著差异，可根据育种需求选择合适目标。