葡萄叶片数量化研究

宋军阳，于大永，王西平1,

(1 旱区作物逆境生物学国家重点实验室，陕西 杨凌 712100；2 西北农林科技大学 a 林学院，b 园艺学院，陕西 杨凌 712100)

葡萄叶片数量化研究

宋军阳1,2a，于大永2b，王西平1,2b

(1 旱区作物逆境生物学国家重点实验室，陕西 杨凌 712100；2 西北农林科技大学 a 林学院，b 园艺学院，陕西 杨凌 712100)

【目的】 对葡萄叶片性状进行数量化研究，以克服文字描述的主观性弊端，为葡萄种质资源分类和育种研究提供参考依据。【方法】 以31个葡萄种或品种(系)为材料，首先将叶片各形态指标数量化，然后根据叶片数量化公式，将葡萄叶片形态转化为8个变量并编译成0～9的代码，最后将数据输入计算机，用SPSS 17.0软件进行聚类分析。【结果】 获得了葡萄叶片性状数量化的方法，得出了31个葡萄种或品种(系)叶片性状的数量化表达式，分析了此方法在葡萄种质资源和育种研究中应用的可行性。聚类分析结果显示，31个葡萄种或品种(系)大致可以分为3大类，与其遗传背景高度吻合。【结论】 葡萄叶片性状数量化表达方法对葡萄育种和种质资源研究有借鉴作用。

葡萄；叶片；数量化；种质资源分类

中国是葡萄属植物的重要原产地，也是世界葡萄属植物种质资源最丰富的国家之一，原产的葡萄属植物有38个种1个亚种7个变种[1]。葡萄种质资源记载的项目主要包括植物学特征和生物学特征[2]，国际上多将这些特征转化成代码，以便于葡萄种或品种的鉴别及其特征的研究，也有利于葡萄品种的国际交流[3]。葡萄叶片的性状包括叶片形状、裂刻深浅、裂片数等，在葡萄的分类与鉴别上起着重要的作用[4]。本研究在参考前人已有成果的基础上[4-9]，以葡萄叶片为对象，通过测量叶片的结构参数，并将所得的数据进行数字化编码，分析其在葡萄种质资源及遗传育种研究中的作用，以完善和补充我国葡萄种质的描述标准，为葡萄种质资源分类及遗传育种提供参考。

1 材料与方法

1.1 材 料

葡萄材料来自西北农林科技大学葡萄种质资源圃，供试葡萄为泽香、凤凰51、郑州早玉、京秀、白香蕉、吉香、京亚、京早晶、玫瑰香、沈阳玫瑰、大玫瑰香、巨峰、甜峰、峰后、申秀、8611、8612、夕阳红、红香蕉、瑰香怡、莎巴珍珠、早莎巴珍珠、郑州早红、11-43、11-39、山葡萄(♂)、北醇、北玫、北红、公酿1号和沙地葡萄等31个种或品种(系)。

1.2 方 法

在由结果母枝抽生的新梢上，从基部往上数第6～8片成熟叶片中，选择无病虫危害和机械损伤的完整叶片，每个品种取10枚叶片，按照图1的葡萄叶片结构参数图示，将所调查的叶片性状参数数字化。然后采用叶片数量化公式“ABC-R-S′S-I′I”，按照如下方法得出31个葡萄种或品种(系)的叶片数量化表达式，同时将31个样本参数分为8个变量(A、B、C、R、S′、S、I′、I)，将数据输入电脑用SPSS 17.0软件进行聚类分析。

1.2.1 叶脉长度的测量及其相关变量(A、B、C)的编码 叶脉长度是指叶脉基部与叶柄的连接点到叶脉顶部相应的锯齿顶点的距离，测得主要叶脉长度之后，按照A=L2/L1、B=L3/L1、C=L4/L1分别计算出商值，依照表1分别给A、B、C赋值编码。

1.2.2 叶片总长度与总宽度的测量及其相关变量(R)的编码 叶片总长度(Lt)是指从叶片尖端到基底处的长度，总宽度(Wt)为叶片最宽处的宽度，按照R=Lt/Wt计算出R值，依照表2规则给R赋值编码。

1.2.3 叶脉角度的测量及其相关变量(S′、S)的编码 依照图1所示，α为L1与L2所成的夹角，β为L2与L3所成的夹角，γ为L3与L4所成的夹角，按照S′=α+β、S=α+β+γ，计算出S′、S的值，依照表3和表4规则给S′、S赋值编码。

1.2.4 裂刻深度的测量及其相关变量(I′、I)编码 依照图1所示，上侧裂到着柄点的长度为OB，下侧裂到着柄点的长度为UB，按照I′=OB/L2、I=UB/L3计算出I′、I的值，依照表1规则给I′、I赋值编码。

2 结果与分析

2.1 葡萄叶片参数的测定及数量化赋值

对31个葡萄种或品种(系)的11个叶片参数进行测量，测定结果如表5所示。

依据表5测定结果，计算葡萄叶片参数的比率和角度，结果见表6。根据葡萄叶片性状描述的数量化表达公式“ABC-R-S′S-I′I”，按照表1～4的赋值编码规则，最终得出每个葡萄种或品种的叶片性状数量化表达式，结果见表7。

2.2 葡萄叶片数量化赋值的应用分析

由表7可以看出，不同葡萄种或品种之间的叶片数量化表达式存在着不同程度的差异，利用这个差异可以在葡萄品种选育过程中及早选择出新品种。

在葡萄芽变育种中，吉香(145-4-57-31)、沈阳玫瑰(246-3-68-64)、早莎巴珍珠(135-3-58-53)分别是白香蕉(145-3-69-32)、玫瑰香(145-3-58-53)和莎巴珍珠(145-3-36-42)的芽变，其亲本与芽变间的叶片数量化表达式中既有相同的部分，又有不同的部分，其不同的部分很可能就是品种变异在叶片上的表现。所以在生产或科研工作中，可以通过观察葡萄叶片外部形态特征的变化发现芽变。

在葡萄实生育种中，通过实生选种的办法，在巨峰(135-3-46-53)的实生种子中选育出了甜峰(135-4-58-52)、峰后(134-2-46-54)、申秀(135-3-47-54)等3个品种。从各自葡萄叶片的表达式中可以看到与芽变育种相似的情况。所以在葡萄实生选种过程中，注意早期叶片性状的观察，可以及早选育出优良的单株，缩短育种的周期。

在葡萄杂交育种过程中，以玫瑰香(145-3-58-53)和山葡萄(♂)(246-3-47-30)为亲本杂交，产生了北醇(256-4-24-41)、北玫 (246-4-58-31)、北红(256-3-36-30)、公酿1号(245-4-48-31)4个杂交后代；以沈阳玫瑰(246-3-68-64)和巨峰(135-3-46-53)为亲本，产生了瑰香怡(135-3-69-43)、夕阳红(245-3-24-44)2个杂交子代；以郑州早玉(145-3-35-53)和巨峰(135-3-46-53)为亲本，产生了8611(135-3-57-43)、8612 (135-4-47-43)2个杂交后代。分析上述杂交亲本及其子代的叶片性状数量化表达式，可以看出葡萄杂交子代与亲本的叶片数量化公式中有相同的部分(表现为母本或父本的性状)，也有特殊的部分(父母本综合性状的表现)。证明这种数量化表达式可以表示出子代与亲本之间一定的遗传变异规律。

在玫瑰香和山葡萄(♂)的杂交后代中，其叶片数量公式中有很大一部分与山葡萄(♂)一致，实际观测也证明，这样的后代继承了山葡萄(♂)的抗寒性和特殊的果香等性状。所以在山葡萄(♂)的杂交育种过程中，进行早期叶片数量化分析时，如果发现与山葡萄(♂)叶片性状一致，则其可能继承了山葡萄(♂)的抗寒等优良性状。

2.3 葡萄叶片数量化聚类分析

对31个葡萄种(品种)与叶片相关的8个变量数据进行聚类分析，结果见图2。由图2可知，本研究涉及的31个葡萄种或品种(系)大致可以分为3类：11-43、申秀、巨峰、峰后、11-39、京秀、莎巴珍珠、郑州早玉、8611、8612、京亚、白香蕉、瑰香怡、沈阳玫瑰、大玫瑰香、红香蕉、玫瑰香、早莎巴珍珠、泽香、京早晶、甜峰、凤凰51为一大类；山葡萄(♂)、北红、公酿1号、北玫、吉香、沙地葡萄为一类；郑州早红、北醇、夕阳红为一类。

从依据叶片参数进行聚类分析的结果(图2)来看，聚类结果与遗传背景高度吻合，如申秀和峰后都是巨峰葡萄的芽变品种，在聚类分析结果中，这3个样品是聚在一起的；8611和8612也聚在一起，二者都是巨峰与郑州早玉的杂交种。山葡萄(♂)、北红、北玫、公酿1号是紧密聚在一起的，原因是北红、北玫、公酿1号都是从山葡萄(♂)与玫瑰香葡萄的杂交后代中选育出来的，均有山葡萄(♂)的遗传特性。瑰香怡、沈阳玫瑰、大玫瑰香、红香蕉这4个葡萄品种的选育均有玫瑰香这一共同亲本的参与，所以在本次聚类结果中玫瑰香与这4个品种是紧密聚合的。这说明本研究所提出的葡萄叶片数量化方法具有科学性和实用性。

3 结论与讨论

世界上的葡萄种类繁多，加上新品种的不断培育，使葡萄种质资源数量日益庞大，国际上对葡萄种质资源的描述多将性状特征编译成代码，同时对每一性状进行数量化分析，力求达到准确描述各个性状的目的。本研究将葡萄叶片性状全部按标准编译成0～9的代码，对每个种或品种得出一个数量化表达式，表达式的每个顺序代码均代表一个特定的性状，这样就可以将葡萄种质资源性状描述数量化，便于对资源进行各方面的研究。

核心种质构建研究是葡萄种质资源研究的一个热点领域[10-12]，构建核心种质首先需要对资源的基础数据进行采集和分析整理，表型数据是其重要组成要素，涉及到叶片性状的数据采集，葡萄叶片数量化表达方法能有效地将葡萄叶片信息数字化，便于分析整理。在葡萄种质资源鉴定及品种鉴定方面，同样存在需要将表型性状数量化的问题，以克服文字描述的主观性[13-14]。在葡萄育种方面，存在部分来源不详的品种，对于这些品种的性状特征，可以运用数量化分析鉴定其亲缘关系，确定其所属类群。葡萄的许多遗传规律现在仍然未明确，这给葡萄育种工作带来了困难[15-17]，通过本次试验结果与分析可以看出，葡萄叶片性状数量化表达方法在葡萄育种特别是利用野生葡萄资源育种方面有积极的作用。

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Analysis on quantification of grape leaf

SONG Jun-yang1,2a,YU Da-yong2b,WANG Xi-ping1,2b

(1StateKeyLaboratoryofCropStressBiologyinAridAreas,Yangling,Shaanxi712100,China;2 aCollegeofForestry,bCollegeofHorticulture,NorthwestA&FUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China)

【Objective】 Quantification of grape leaf was studied to overcome the shortcomings of literal description and provide reference for studies of germplasm resources and breeding of grape.【Method】 Using 31 varieties or species of grapes as materials,morphological indexes of grape leaves were quantified and leaves shapes were transformed into 8 variables and compiled to code from 0-9 according to quantification formula.Then,data of grape leaves were input to computer and the clustering analysis was conducted using SPSS 17.0.【Result】 The quantification method of leaf correlative traits and leaf quantification expression of 31 grape species or varieties was obtained.Its applications in germplasm resources and breeding research were analyzed.Cluster analysis showed that 31 grape species or varieties could be divided into three groups,which was consistent with their genetic background.【Conclusion】 The method obtained in this study could improve research on germplasm resources and breeding of grape.

grape;leaf;quantification;classification of germplasm resources

2013-10-25

陕西省自然科学研究计划项目(2010K02-03，2013JM3019)；西北农林科技大学基本科研业务费项目(QN2011056)；西安市科技计划项目(NC1305(2))

宋军阳(1971-)，男，陕西凤翔人，讲师，硕士，主要从事园艺植物种质资源研究。 E-mail:songjunyang@nwauaf.edu.cn

王西平(1968-)，男，陕西蒲城人，教授，博士，主要从事园艺植物种质资源研究。E-mail:wangxiping@nwsuaf.edu.cn

时间:2015-01-05 08:59

10.13207/j.cnki.jnwafu.2015.02.018

S663.1

A

1671-9387(2015)02-0142-07

网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1390.S.20150105.0859.018.html