冀麦5418诱变3代的变异分析及主成分分析

王泽河,王铁固,张从宇

（1.岳西县职业技术教育中心,安徽岳西246600；2.河南科技学院,河南新乡453003）

冀麦5418诱变3代的变异分析及主成分分析

王泽河1,王铁固2,张从宇1

（1.岳西县职业技术教育中心,安徽岳西246600；2.河南科技学院,河南新乡453003）

对冀麦5418诱变3代的农艺性状和品质性状进行简单相关分析、变异分析、主成分分析.结果表明：在农艺性状中,变异系数为退化小穗数＞穗长＞株高＞小穗数；在加工性状中,变异系数为直链淀粉含量＞形成时间＞稳定时间＞沉降值＞硬度系数＞出粉率＞吸水率＞容重；在营养性状中,湿面筋含量＞干基蛋白质.数据分析结果表明：小麦农艺性状、品质性状、产量性状和加工性状之间存在广泛的相关性,且各个性状之间存在许多显著差异.变异分析表明：M3代发生了广泛的变异,小穗数和吸水率等变异率较大.相关分析结果表明：行质量-千粒质量、小穗数-株高、硬度指数-出粉率之间显著正相关；容重-直链淀粉含量、稳定时间-形成时间、稳定时间-沉降值等之间存在17对极显著正相关关系；出粉率-湿面筋含量、直链淀粉含量-湿面筋含量、吸水率-容重等存在10对极显著负相关关系.主成分分析结果表明：根据累计贡献率≥85%的标准,有6个主成分入选,其累计贡献率为90.018%,已包含了大部分信息.

冀麦5418；变异分析；相关分析；主成分分析

小麦作为我国北方居民的主要口粮,保障其生产安全具有重大意义.另外,由于面粉具有很强的可塑性,其相关的加工业产值每年仅我国就超过1 000亿元[1-2].相比一般品种,冀麦5418具有很好的抗逆性、丰产性和较强的抗病虫性,因而被大面积推广应用[3].但是,多年推广以后其抗病虫性有所下降.如何进一步挖掘此品种的潜力,成为摆在育种工作者面前的难题[4].

诱变育种相比其他传统育种方式具有高效便捷及变异方向多等优点[5].通过对冀麦5418诱变3代的相关分析,可以大幅度增加筛选出理想品种的概率,并已经取得了不错的进展[6-9].

1 材料与方法

1.1 试验材料

供试小麦品种为冀麦5418诱变3代,由安徽科技学院遗传实验室提供.

1.2 试验方法

1.2.1 M2代田间播种2013年9月至10月进行选种,11月初开始播种.播种密度为：行距20 cm,株距5 cm,行长1.5 m.

1.2.2 M3代性状调查及相关测量播种出苗后,对田间出苗率进行统计,对苗情进行判断,看是否播种成功,并对小麦进行间苗.2014年1月调查越冬孽,2014年3月调查最高蘖,2014年5月初进行人工授粉试验,5月中旬进行株高、穗长等农艺性状的测量,6月收获小麦,并对其各项指标进行测量.

1.2.3 田间管理在M3代播种前,每hm2施底肥尿素375 kg、磷酸铵300 kg、硫酸钾120 kg,均匀撒到地里,立即进行耕翻,耕深达到20～25 cm,并均匀浇水.5月上旬,每hm2用磷酸钾4.5 kg、磷酸氢铵7.5 kg,兑水450 kg进行根外追肥.2014年3月进行杂草防治,采用质量分数为6.9%的精恶唑禾草灵每hm2按750 mL进行均匀喷雾预防禾本类杂草；采用质量分数为20%的氯氟吡氧乙酸每hm2按1 500 mL进行均匀喷雾预防阔叶类杂草；2014年4月下旬按每hm2采用质量分数为10%的吡虫啉750 g加水均匀喷雾,预防小麦蚜虫；2014年4月中旬,每hm2用质量分数为20%的三唑酮乳油1 350 mL均匀喷雾,预防小麦纹枯病等病害；2013年5月上旬,每hm2采用质量分数为10%的戊唑醇悬浮剂300 mL加水450 kg,对准茎穗部均匀喷雾,预防小麦赤霉病.

1.2.4 M3代考种成熟后对小麦进行镰刀收割,精确扎捆,使用小型脱粒机进行脱粒.然后考察试验品种的株高、穗长、小穗数、千粒质量等一系列农艺性状.

1.2.5 品质测定使用DA7200近红外分析仪对各类营养性状和加工性状进行分析.对14%为准的干基蛋白质、湿面筋含量、容重、吸水率、稳定时间、形成时间、硬度指数、沉降值、出粉率、直链淀粉含量进行测定.

1.3 数据处理

采用DPS软件对试验数据进行分析处理.

2 结果与分析

2.1 M3主要性状的变异分析

M3代主要性状的变异分析结果见表1.由表1可知：在农艺性状中,变异系数自大至小为退化小穗数＞穗长＞株高＞小穗数；在产量性状中,变异系数为行质量＞千粒质量；在营养性状中,变异系数为湿面筋含量＞干基蛋白质；在加工性状中,变异系数为直链淀粉含量＞形成时间＞稳定时间＞沉降值＞硬度系数＞出粉率＞吸水率＞容重.横向比较可以发现：行质量、千粒质量和退化小穗数的变异系数较大,说明这3种指标变异较大；穗长、沉降值和直链淀粉含量的变异系数较为稳定,说明这几种性状较为稳定；稳定时间、形成时间等指标变异系数较小,说明这些指标变异较小.正向变异率吸水率、退化小穗数等数值较大,负向变异率小穗数、出粉率等数值较大.由此可以看出,当需要吸水率较大的品种时,就会与退化小穗数值较大产生矛盾,当需要出粉率高的品种就会与吸水率数值较大产生矛盾.因此,生产中要权衡利弊,找到适合需要的品种.

表1 M3代主要性状的变异分析结果Tab.1 The variation results of main characters of M3

2.2 M3代主要性状的简单相关分析

M3代主要性状的相关系数见表2.由表2可知,株高-穗长、穗数-小穗数、湿面筋含量-干基蛋白质、吸水率-干基蛋白质、沉降值-干基蛋白质、湿面筋含量-吸水率、湿面筋含量-沉降值、形成时间-容重、容重-出粉率、容重-直链淀粉含量、稳定时间-形成时间、稳定时间-沉降值、形成时间-硬度指数、形成时间-沉降值、形成时间-直链淀粉含量、硬度指数-沉降值、直链淀粉含量-出粉率之间呈极显著正相关；行质量-千粒质量、小穗数-株高、硬度指数-出粉率之间呈显著正相关；容重-干基蛋白质、出粉率-干基蛋白质、直链淀粉含量-干基蛋白质、容重-湿面筋含量、出粉率-湿面筋含量、直链淀粉含量-湿面筋含量、吸水率-容重、沉降值-容重、吸水率-出粉率、吸水率-直链淀粉含量之间呈极显著负相关.

表2 M3代主要性状的简单相关系数分析Tab.2 The simple correlation coefficient analysis of main characters of M3

2.3 M3代主要性状的主成分分析

M3代主要性状的主成分分析结果见表3.

表3 M3代主要性状的主成分分析Tab.3 The principal component analysis of main characters of M3

根据累计贡献率≥85%的标准,有6个主成分入选,其累计贡献率为90.018%,已包含了大部分信息.第一主成分特征值为4.816,贡献率为30.099%,对应特征向量以干基蛋白质、湿面筋含量、吸水率3个性状分量的影响较大,但容重、直链淀粉含量和稳定时间特征向量为负值.因此,第一主成分值居中为宜.第二主成分特征值为2.836,贡献率为17.727%,对应特征向量以稳定时间、硬度指数、沉降值、千粒质量和干基蛋白质5个性状分量的影响较大,但千粒质量和干基蛋白质特征向量为负值.因此,第二主成分值居中为宜.第三主成分特征值为2.212,贡献率为13.827%,对应特征向量以稳定时间、株高、容重、形成时间和退化小穗数5个性状分量的影响较大,但形成时间和容重向量为负值.因此,第三主成分值居中为宜.第四主成分特征值为1.568,贡献率为9.799%,对应特征向量以行质量、形成时间、千粒质量3个性状分量为主,因此,第四主成分值偏高为宜.第五主成分特征值为1.408,贡献率为8.799%,对应特征向量以硬度指数、千粒质量、形成时间3个性状分量的影响较大,但行质量和形成时间特征向量为负值.因此,第五主成分值偏低为宜.第六主成分特征值为0.905,贡献率为5.656%,对应特征向量以退化小穗数、株高、千粒质量、容重和小穗数5个性状分量的影响较大,但小穗数特征向量为负值.因此,第六主成分值居中为宜.

3 结论与讨论

通过对上述各种数据的处理分析可以发现：冀麦5418诱变3代发生了广泛的变异,这也符合诱变育种具有直接便捷和变异后代多的特点[10].对冀麦5418 M3代的分析结果表明,与其他品种相比,该品种具有变异率大、可选择后代材料广泛等优点.

对M3代主要农艺性状的相关分析和变异分析结果表明,诱变小麦能引起小麦农艺性状、加工性状等的广泛变异,这为我们筛选符合目标的后代品种提供了资源.对于冀麦5418来说,吸水率、小穗数的变异率较大,出粉率相关性显著.这些都为我们以后的小麦育种提供了依据.随着社会的飞速发展,工业化进程的加快,农业发展也将迎来自己的黄金期.环境的恶化对小麦育种提出了更高的要求,小麦育种可以利用的基因资源也越来越少,而诱变育种可打破一般育种的弊端,为人类提供更多的基因资源[11].

[1]张佳佳,代西梅,赵帅鹏,等.辐照诱变对小麦生理学效应的影响[J].原子核物理评论,2012,92（5）：8-15.

[2]邵长红.小麦育种诱变新技术的应用研究[J].应用技术,2011,38（6）：26-38.

[3]孙允超.小麦育种进程与现代育种方法分析[J].农业科技通讯,2013,6（20）：46-52.

[4]张彩英,常文锁,张树华,等.小麦高代新品系鉴定的聚类分析[J].植物遗传资源科学,2001,2（4）：29-33.

[5]张素娜,吕金印.卫星搭载小麦蛋白亚基的分析[J].核农学报,2009,23（2）：193-196.

[6]武凤侠.皖北地区小麦育种发展方向[J].现代农业科技,2011,9（5）：95-97.

[7]王龙,任立凯,李强,等.江苏省小麦育种及诱变育种技术的研究进展与展望[J].江苏农业科学,2014,42（6）：60-62.

[8]徐晓丹,赵蕾,林凤,等.河南小麦品种亲缘系数分析[J].麦类作物学报,2011,31（4）：653-659.

[9]何中虎,罗晶,夏先春,等.国际小麦育种研究趋势分析[J].麦类作物学报,2006,26（2）：154-156.

[10]韩微波,刘录祥,郭会君,等.小麦诱变育种新技术研究进展[J].麦类作物学报,2005,25（6）：125-129.

[11]高兰英,马庆.诱发突变技术在小麦育种研究中的应用[J].山西农业科学,2009,37（6）：7-12.

（责任编辑：邓天福）

Variation mutation analysis and principal component analysis of Jimai 5418 third-generation

WANG Zehe1,WANG Tiegu2,ZHANG Congyu1
(1.Vocational and Technical Education Center of Yuexi County,Yuexi 246600,China；2.Henan Institute of Science and Technology,Xinxiang 453003,China)

The third generation agronomic and quality traits of Jimai 5418 was analyzed by simple correlation analysis,mutation analysis and principal component analysis.The results showed that：in the agronomic traits,coefficient of variation of degradation spikelets＞ear length＞height＞spikelets.In processing traits,the coefficient of variation of amylose content＞forming time＞Settling time＞sedimentation value＞hardness coefficient＞flour rate＞water absorption＞density.In nutritional traits,wet gluten content＞dry basis protein.The aata analysis showed that wheat agronomic traits between quality,yield and processing traits there were significant differences in the correlation between extensive and each trait.M3variation analysis showed wide variation on behalf of the occurrence of small spikes and water absorption rate was high variability.The correlation analysis showed that the row weight-a significant positive correlation between the flour yield-grain weight,small spikes-height,stiffness index.Bulk Density-amylose content, stability time-time,stability time-between the settlement value of seventeen significant positive correlation；extraction rate-wet gluten content,amylose content-wet gluten content,water absorption-the presence of ten pairs of bulk density was significantly negatively correlated.According to the cumulative contribution rate more than 85%of the standard, there were six main components selected,the cumulative contribution rate of 90.018%,already contains most of the information.

Jimai 5418；analysis of variation；correlation analysis；principal component analysis

S512.1

A

1008-7516（2016）02-0009-04

10.3969/j.issn.1008-7516.2016.02.003

2015-09-17

王泽河（1969―）,男,安徽岳西人,在职研究生,高级教师,现代农艺技术技师.主要从事作物遗传育种研究.