基于表型数据的辣椒核心种质构建研究
2016-06-17周坤华陈学军
雷 刚, 周坤华, 方 荣, 吴 茵,陈学军*
(1.江西省农业科学院蔬菜花卉研究所, 南昌 330200; 2.江西农业大学 农学院, 南昌 330045)
基于表型数据的辣椒核心种质构建研究
雷刚1,2, 周坤华1, 方荣1, 吴茵1,2,陈学军1*
(1.江西省农业科学院蔬菜花卉研究所, 南昌 330200; 2.江西农业大学 农学院, 南昌 330045)
摘要:以收集保存的603份辣椒种质为材料,根据果形指数大小将其分成5组。基于28个性状的表型数据,采用简单比例、平方根比例、对数比例及遗传多样性指数比例法计算各组内取样份数,比较4种组内取样比例法、6种总体取样规模和2种取样方法在构建辣椒核心种质中的作用和效果。结果表明:(1)简单比例、平方根比例、对数比例、遗传多样性指数比例法入选的材料份数占预选核心种质份数依次为24.2%、22.2%、21.1%、17.8%,说明遗传多样性指数比例法对各组取样数量的修正能力最强,使取样更加均衡。(2)当总体取样规模为15%时,遗传多样性指数比例法构建的预选核心种质遗传多样性指数(I)达到最大,表型保留比例(RPR)超过98%;当总体取样规模超过20%时,RPR值、变异系数(CV)和极差符合率(CR)虽然平缓增加,但I值反而减小;说明15%为合适的总体取样规模。(3)利用对数比例法和多样性比例法,在15%的总体取样规模下,聚类取样构建的核心种质I值、RPR值、CV值及CR值均高于随机取样。(4)该研究根据所获得的优化方案最终在表型水平建立了包含91份种质的辣椒核心种质。
关键词:辣椒;表型数据;核心种质;取样规模;取样方法
核心种质(Core collection)是指用一定的方法选择整个种质材料的一部分,以最小的材料数量和遗传重复来最大程度地保存整个资源群体的遗传多样性[1]。核心种质的构建是农作物种质资源深入研究与有效利用的基础,迄今国内外已构建水稻、小麦、玉米、大豆、油菜以及蔬菜作物、果树作物等80余种农作物的核心种质[2-5]。
辣椒(Capsicumspp.)为茄科辣椒属蔬菜作物,是我国主要果菜之一,在中国已有400余年的栽培历史[6]。在长期的栽培驯化过程中,形成了丰富的品种类型。国内虽然对辣椒种质资源农艺性状、品质和抗病抗逆性进行了一些研究[7~10],但尚缺乏全面系统的鉴定与评价,特别是在核心种质构建水平上的研究匮乏,难以满足科研、育种和生产对辣椒种质资源多方面的需求。为有效提高辣椒种质资源利用效率,本研究以603份辣椒种质为试材,基于28个表型性状,探讨了辣椒核心种质构建的取样策略,建立了基于表型数据的辣椒核心种质。
1材料和方法
1.1供试材料
供试辣椒种质材料共603份,包含辣椒属的3个栽培种(C.annuum、C.chinense和C.frutescens)及种间材料。其中,国内材料560份,来自全国30个省市自治区,国外材料43份。603材料中,274份引自国家蔬菜种质资源中期库,其余均由江西省农业科学院蔬菜花卉研究所提供。
1.2田间试验方法
试验于2014年10月至2015年3月在海南三亚海棠湾镇进行,前茬为水稻。2014年10月8日采用防雨遮阴棚播种育苗,11月6日地膜覆盖定植。高垄窄畦,垄宽90 cm,每垄定植两行,株距34 cm,每份材料定植12株。周围以‘赣椒15号’设保护行,田间管理与常规栽培相同。
1.3数据处理与分析方法
1.3.1性状记载与数据处理调查的性状共28个,包括21个描述性表型性状和7个数量性状。描述性表型性状有:茎色、茎节色泽、茎表茸毛、叶卷曲否、花梗着生状态、花冠色泽、花苞端部形状、花药色泽、花药花丝色泽、花柱长短、柱头色泽、花萼收缩否、花萼边缘形状、嫩果色泽、老果色泽、幼果花青素有无、果实缩茎否、果形、果梗着生处形状、果实着生状态和果实辣味。数量性状有:株高、主茎高、始花节位、果重、果长、果宽和果肉厚度。
调查方法和标准以及描述性表型性状的分级赋值参照本团队的方法[11]进行,数量性状依据标准差(δ)和均值(X),按1级n 1.3.2取样方法核心种质取样方案研究分为3 个层次,一是确定原始样品分组方法,二是确定组内取样策略和总体取样比例,三是确定组内取样方法。 (1)分组方法:辣椒果形变化丰富,本研究依据果形指数Fs(果长/果宽)大小将603份种质分为5组。第1组包含144份材料,果型指数在0.1≤Fs≤2;第2组71份,果型指数2 (2)取样策略与总体取样比例:①取样策略:使用简单比例(Proportional ratio,P)、平方根比例(Square root ratio,S)、对数比例(Logarithmic ratio,L)和遗传多样性指数比例(Genetic diversity index ratio,G)4 种取样策略,构建预选核心种质,从中选择最适方法。②总体取样比例:设置5%、10%、15%、20%、30%和40%共6种总体取样比例,以研究构建辣椒核心种质的适宜取样比例。 (3) 组内取样方法:采用系统聚类取样和随机取样2种方法。系统聚类取样参考Zewdie等[12]的方法,即在聚类树状图中,优先选取遗传距离最短簇中有特殊表型性状的材料,每簇选取1份,单独成簇的材料直接入选。入选的材料接着进入下轮聚类,直到所剩材料达到所需的数量。随机取样则以15%取样规模,在多样性指数比例和对数取样比例下进行。 (4)核心种质取样方案设计:根据上述分组原则和取样策略原理,设计了辣椒核心种质构建的26种不同取样方案,从中筛选最佳方案。 (5)核心种质取样方案效果的评价:根据前人研究成果[13-16]分别选择了遗传多样性指数(Index of genetic diversity,I )、变异系数(Coefficient of variation,CV)、表型保留比例(Ratio of phenotype retained,RPR)和极差符合率(Coincidence rate of range,CR)4个参数,对辣椒预选核心种质有效性进行评价和检验。 数据处理和各参数的计算均在Excel中进行,系统聚类应用SPSS17.0软件,聚类方法采用欧氏 距离最远距离法。 2结果与分析 2.1组内取样比例法的确定 依据辣椒果型指数Fs把原始材料分成5组,在5%、10%、15%、20%、30%和40%总体取样规模下,采用简单比例、平方根比例、对数比例及遗传多样性指数比例法计算各组取样份数(表1)。以第Ⅱ组为例,该组样品数71份,占总材料数的11.8%。在15%的总体取样规模下,4种比例法入选的材料份数占预选核心种质份数依次为简单比例12.1%、对数比例17.8%、平方根比例15.5%、多样性指数比例22.2%。与简单比例相比,后3种比例法入选的材料份数均增加,其中遗传多样性指数比例法增加最多。而对于第Ⅳ组来说,该组样品数149份,占总体的24.7%,在15%的取样规模下,4种比例法入选的材料份数占预选核心种质份数依次为简单比例24.2%、对数比例21.1%、平方根比例22.2%、遗传多样性指数比例17.8%。后3种比例法入选的材料份数比简单比例均减少,以遗传多样性指数比例减少最多。其余各组的结果都相似。可见,4种比例法对各组取样数量均衡的修正能力以遗传多样性指数比例最好。 表1 不同取样方案下各组入选种质份数及其占预选核心种质的比例 2.2总体取样规模的确定 依据4种取样比例法和6个总体取样规模,采用系统聚类取样获得24个预选核心种质。分别用遗传多样性指数(I)、变异系数(CV)、表型保留比例(RPR)和极差符合率(CR)4个参数对24个预选核心种质进行比较。 图1 不同取样方案构建的24个预选核心种质的遗传多样性指数比较Fig.1 Comparison of indices of genetic diversity of 24 pre-core collections under different sampling strategies 图2 不同取样方案构建的24个预选核心种质的变异系数比较Fig.2 Comparison of coefficients of variation of 24 pre-core collections under different sampling strategies 从图1可以看出,总体取样规模从10%增加到15%时,预选核心种质的I值均大幅增加,且达到最大。当取样规模从15%上升到20%时,各预选种质的I值都大幅降低。此后,I值均随着取样规模的增加不断减小。这表明,当取样规模超过15%之后,预选核心种质的冗余度增加,各性状变异分布的均一性下降。 从图2看到,多样性指数比例法构建的预选核心种质的CV值均较其它3种方法大。各预选核心种质的CV值在取样规模从5%上升到20%时不断增大。当取样规模继续增加到30%时,除了多样性比例和对数比例构建的预选核心种质的CV值有较大增加外,简单比例和平方根比例均小幅下降。取样规模从30%增加到40%时,除简单比例法外,其它3种组内取样比例法构建的预选核心种质CV值都较大幅度减小。 图3 不同取样方案构建的24个预选核心种质的表型保留比比较Fig.3 Comparison of ratios of phenotypic retained of 24 pre-core collections under different sampling strategies 取样比例法Methodofsamplingratio总体取样规模Theoverallsamplesize取样方法Samplingmethod遗传多样性指数I变异系数CV极差符合率CR表型保留比例RPR多样性指数比例Diversityindexproportion15%R0.9660.85630.83910.9669S1.0910.89160.96900.9834对数比例Logarithmicproportion15%R0.9690.84310.79860.9504S1.0860.87910.96900.9834 表3 预选核心种质4个检验指标的方差分析 各预选核心种质的RPR值随取样规模的增加均不断增加,到30%时达到最大99%(图3)。总体取样规模从5%增加到10%时,各取样比例法构建的预选核心种质的RPR值均大幅增加,并且都达到了96%以上。当取样规模为15%时,除了简单比例法,其它3种组内取样比例法构建的预选核心种质的RPR值均达到了98%。当总体取样规模超过30%,各预选核心种质的RPR值不再增加,此时通过增加取样规模来增加核心种质的变异丰度的效果甚微。 从图4可以看出,当取样规模大于15%时,各预选核心种质的CR值变化均趋于平缓,而取样规模从5%上升到10%时,CR值增加的幅度最大,继续增加到15%,CR值增加相对减少,说明取样规模从5%增加到15%入选材料份数增加的同时,也增加了核心种质的极差。同时,当取样规模达到15%时,各预选核心种质的CR值均接近或超过了95%,且多样性指数比例法和对数比例法获得的预选核心种质的CR值达到了97%,说明预选核心种质很好地保存了原始群体的极差。 2.3组内抽样方法的确定 用遗传多样性指数、变异系数、极差符合率及表型保留比例来比较检验15%取样规模下组内采用多样性指数比例和对数比例法,进行随机抽样和系统抽样获得的预选核心种质,结果见表2。不论是多样性指数比例还是对数比例,通过系统取样获得的预选核心种质的4个指标均比随机取样的大,说明系统取样能有效降低核心种质的冗余度,提升种质变异丰度。 对通过4种取样比例法和6种取样规模以及聚类分析构建的预选核心种质的各检验指标进行方差分析,结果(表3)表明,各检验指标在6个取样规模的差异都达到了极显著水平,而对于4个取样比例法,只有CV和I达到了显著水平。由此可见,取样规模主要影响核心种质的I、CV、RPR及CR,而取样比例则影响核心群体的I和CV,因而通过不同的取样比例法和取样规模构建的核心种质的变异丰度有显著的差异。 3讨论 在作物核心种质构建过程中,一般首先确定分组方法。常见的分组标准和方法包括地理及农业生态分组[14]、按分类体系分组[17]及多数据组合分组[15,18]等。辣椒果形变异丰富,一年生辣椒(C.annuum)5个变种(灯笼椒、长椒、簇生椒、圆锥椒和樱桃椒)的分类即是基于其果形变异特点[6]。本研究供试材料包含一年生辣椒所有变种,果形指数变化大,变幅在0.61~23.33之间,本文应用果形指数对原始样品进行了合理分组,为进一步筛选优化辣椒核心种质取样方案奠定了基础。 在分组基础上,确定组内取样比例是重要步骤之一。李国强等[17]在构建大白菜核心种质时,比较了简单比例法、对数比例法、平方根比例法及遗传多样性指数比例法4种取样策略,认为遗传多样性指数比例法效果更佳。本研究结果也表明,遗传多样性指数比例法在提高预选核心种质表型保留比例、变异系数及对组内取样量的修正方面效果均较好。但李自超等[14]和李保印等[18]的研究结果却有所不同。因此,在确定取样策略时,要依据种质材料的数量、分组情况及遗传多样性等信息来选择或遴选最优方法。 关于核心种质的总体取样规模,目前报道的总体取样比例多在5%~40%[4]。Yonezawa 等[19]认为20%~30%比较合适,Casler等[ 20]认为低于1000份的资源取样比例宜在6.54%~26.04%之间。但所有研究都没有提供一个统一的总体取样比例,这主要是不同作物种质资源在收集程度、遗传多样性状况和内部遗传结构上存在较大差异。Zewdie等[12]基于21个形态性状,以10%的取样规模构建了辣椒核心种质。本文通过比较24个预选核心种质遗传多样性指数(I)、变异系数(CV)、表型保留比(RPR)及极差符合率(CR),认为15%是本研究适合的取样规模。 本研究比较了分组情况下随机取样和系统聚类取样所构建核心种质的效果,发现系统取样在降低冗余度、增加遗传多样性和变异丰度方面均较随机取样效率高,这与国内外研究结果是一致的[12-14,17,18]。随机抽样是基于对所有原始材料等同看待,通过随机抽样可获得种质资源最基本的变异[21]。而聚类取样打破了原始群体的遗传结构,给予材料不同的权衡,在较少增加冗余度的基础上保持了原始群体的变异丰度。鉴于核心种质构建的要求和目的,实际应用中很少采用随机抽样法,仅在一些研究中作方法比较[22]。 基于28个表型性状数据,本研究构建的辣椒核心种质最佳取样方案为:按照果形指数大小进行分组,组内采用遗传多样性指数比例法确定取样量,总体取样规模为15%,使用欧氏距离最远距离法进行组内聚类抽样获得核心种质。经检测,所得91份核心种质对原始样品具有较好的代表性。 参考文献: [1]FRANKEL O H.Genetic perspectives of germplasm conservation[M]// Arber W,Llimensee K,Peacock W J,etal,(eds).Genetic Manipulation:Impact On Man and Society.Cambridge,UK:Cambridge University Press,1984:161-170. 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(编辑:潘新社) Studies on the Constructing of Pepper Core Collection Based on Phenotypic Data LEI Gang1,2, ZHOU Kunhua1, FANG Rong1, WU Yin1,2, CHEN Xuejun1* (1 Vegetable and Flower Institute,Jiangxi Academy of Agricultural Sciences,Nanchang 330200,China;2 College of Agronomy, Jiangxi Agricultural University,Nanchang 330045,China) Abstract:The method to construct pepper core germplasm based on phenotypic data was studied with 603 accessions which were divided into 5 groups by the fruit shape index.Four types of sampling proportion methods in group,six overall sampling scales and two sampling methods were compared by the phenotypic data of 28 characters.The main results were as follows:(1) The proportions of materials selected by proportional ratio,square root ratio,logarithm ratio and diversity ratio in primary core germplasm were 24.2%, 22.2%, 21.1% and 17.8%, respectively,which illustrated that the best proper sampling proportion within group was based on index of genetic diversity which enabled the sampled number or proportion from different groups tend to balance.(2) The index of genetic diversity (I) of the core germplasm established according to the method of genetic diversity index proportion reached maximum and the ratio of phenotypic retained (RPR) reached 98% when the over all sampling scale increased to 15%.Although the proportion of phenotypes retained,coefficient of variation (CV) and the coincidence rate of range (CR) all increased gently,the genetic diversity index of the preconcentrated core germplasm decreased accordingly when the overall sampling scale increased to over 20%.So 15% of the overall sampling sizes were more appropriate.(3) Using logarithmic ratio method and diversity ratio,under 15% of the total sample size,the I,RPR,CV and CR of the core germplasm constructed by cluster sampling were much higher than that by random sampling.(4) Based on the optimized sampling scheme,the core germplasm of 91 accessions of pepper germplasm were established. Key words:pepper;phenotypic data;core germplasm;sampling scale;sampling method 文章编号:1000-4025(2016)04-0804-07 doi:10.7606/j.issn.1000-4025.2016.04.0804 收稿日期:2016-01-18;修改稿收到日期:2016-03-30 基金项目:国家自然科学基金(31260479),江西省自然科学基金(20133BAB20010),江西省现代农业科研协同创新专项(JXXTCX2015005) 作者简介:雷刚(1988-),男,在读硕士研究生,主要从事蔬菜遗传育种与分子生物学技术研究。E-mail: leixxgang@163.com *通信作者:陈学军,二级研究员,硕士生导师,主要从事茄果类蔬菜种质创新与分子生物技术研究。E-mail: 19889766@163.com 中图分类号:Q346 文献标志码:A