4种方法评价甘蔗杂交组合优劣的比较

经艳芬，边 芯，郎荣斌，桃联安，董立华，朱建荣，周清明，安汝东，杨李和，孙有芳

(云南省农业科学院甘蔗研究所瑞丽育种站，云南 瑞丽 678600)



4种方法评价甘蔗杂交组合优劣的比较

经艳芬，边 芯*，郎荣斌，桃联安，董立华，朱建荣，周清明，安汝东，杨李和，孙有芳

(云南省农业科学院甘蔗研究所瑞丽育种站，云南 瑞丽 678600)

为科学评价云瑞系列创新亲本及组合的育种潜力，文章以云瑞甘蔗创新亲本选配的32个杂交组合为研究材料，分别应用R软件分析、灰色接近度评估、同异分析、模糊综合评判4种方法对参试组合有性世代主要工、农艺性状进行综合分析，并比较4种方法对杂交组合优劣评价的准确度、区分度、以及评价等级与杂种圃材料入选率高低的吻合程度，4种方法得出较为一致的结果：除6号组合外的1～9号组合均为优级、较优级，29～32号组合为较差级、差级；除少数组合外，评价等级的优劣与其杂种圃入选率的高低基本吻合；灰色接近度评估对组合的区分度好，但准确度较差；同异分析、模糊综合评判对组合的区分度、准确度均为最优或优，可作为甘蔗杂交组合评价优先使用的方法，与常用的R软件分析共同构成甘蔗杂交组合评价的技术方法体系。

杂交组合；育种值；灰色接近度；综合同一度；综合优级

亲本、组合评价是作物育种的永恒命题，亦是作物育种的前提与基础。在长期的作物育种实践中，从品种表现反证其亲本、组合优劣[1]的定性评价到应用生物统计、数量遗传学原理的定量评价，随着定量评价方法的不断发展，以及可用于分析不平衡数据的最佳线性无偏预测BLUP(Best Linear Unbiased Prediction)方法的应用，对组合选配要求不高，计算简单、方便使用的评价方法应运而生，降低了亲本组合评价难度，却大大提升了对育种的指导作用。甘蔗杂交亲本、组合的定量评价始于20世纪60年代，经历了根据完全双列杂交设计、NC-Ⅱ不完全双列杂交设计等[2-3]，到近年来普遍用于甘蔗亲本、组合评价的灰色综合评判[4]、模糊综合评判[5-6]、R软件分析[7-10]等，对杂交组合选配的要求从严格的完全、不完全双列杂交设计，到任意选配组合的随机区组设计，使得甘蔗亲本、组合评价更为容易。R软件是一款可用于基于多性状育种值估计的最佳线性无偏预测(Restricted BLUP)方法的免费分析软件，也是目前国内、外动植物育种普遍应用的分析软件，一般形式为Yijk=u+hi+eijk[11]，近年来，在甘蔗杂交组合亲本评价中得到广泛应用[12-14]。基于灰色理论、同异理论的灰色接近度评估[15]、同异分析等在小麦、大豆、玉米等育种亲本、组合评价中已得到普遍应用[16-18]，并证明这些方法计算更简便，结果可靠，不失为亲本、组合评价的好方法。但是这些方法在甘蔗种质、亲本、组合评价中尚未得到应用。

表1 参试组合及其代号

云瑞系列甘蔗创新亲本是云南省农业科学院甘蔗研究所在云南高原瑞丽内陆型气候条件下，利用原生地为云南的甘蔗野生种及其近缘属种植物与甘蔗栽培原种(热带种、印度种、中国种等)、品种杂交，创新种质培育的，其培育的策略是发掘利用甘蔗野生种的优良抗逆基因，培育抗旱、耐寒、抗病性优良的甘蔗创新亲本，改良甘蔗品种的抗逆性，增强其适应性，寻求甘蔗育种的新突破。经过本课题组二十多年的努力，云瑞系列甘蔗创新亲本已在全国甘蔗育种实践中普遍应用。

以云瑞系列创新亲本与国内、外引进品种选配的32个杂交组合为研究材料，分析比较了R软件分析、灰色接近度评估、同异分析、模糊综合评判四种方法的综合评价结果，旨在筛选计算简单、结果可靠、方便使用的亲本、组合评价方法，构建含云南甘蔗野生种血缘创新种质、亲本、组合评价的方法体系，为甘蔗育种推荐优良创新亲本、优级杂交组合提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料

参试材料详见表1。每个组合随机选取90株实生苗，按随机区组设计布置3重复单行区的杂种圃试验，每个重复种植20株，株距25 cm，行距120 cm，于5月上旬定植于大田，12月中下旬结合杂种圃材料决选，每重复连续调查10丛的有效茎数，每丛3株，每组合累计调查30丛的有效茎数，90个单株的株高、茎径、锤度，并根据经验公式计算单茎重(kg)(茎径2×株高×0.7854/1000)，丛重(kg)(单茎重×丛茎数)，锤重(kg)(丛重×锤度/100)，蔗茎产量(t/hm2)(茎径2×株高×0.785×有效茎数÷106)，含糖量(t/hm2)[蔗茎产量×锤度×0.69/100(0.69为经验数据)]，取各性状3个重复的平均值进行杂交组合的优劣评价。

1.2 分析方法

由于杂种圃甘蔗生长时间只有7个月，与甘蔗全生育期的12～15个月相比，生长量明显不足，在分析过程中，各性状均按上限性状进行无量纲化转换或相关处理，公式：ri(k)=Xi(k)/Xi(k)maxi。

R软件分析[7-14]、灰色接近度评估[15]、同异分析[16-18]、模糊综合评判[5-6]均参照相关文献的方法。为便于4种分析方法之间的优劣比较，根据每种分析方法评价值的极差进行5级分类，划分评价等级。等级划分与比较依据：R软件分析结果为组合育种值，模糊综合评判以综合优级，同异分析、灰色接近度评估为参试组合与理想组合的综合同一度、灰色接近度。

权重(Wk)的确定参照文献[18]的‘离差最大化法’，各性状的Wk={株高，茎径，单茎重，丛茎数，锤度，丛重，锤重}={0.070，0.092，0.183，0.194，0.056，0.188，0.216}。不同分析方法均用此权重。

表2 32个杂交组合随机区组3重复试验主要性状平均结果

2 结果与分析

2.1 参试组合7个性状表现

表2列出了32个参试杂交组合7个性状3次重复的平均值，从中可见，由于杂种圃甘蔗的生长时间仅半年，生长量明显不足，表现为株高偏矮，茎径偏细，锤度偏低，但是3个性状的变异系数均不大，分别为7.80 %、8.18 %、5.54 %，在几个直接调查取得的性状中，丛茎数的变异系数最大为17.7 %，由经验公式计算得到的单茎重、丛重、锤重3个性状的变异系数分别为17.82 %、22.67 %、24.54 %。因此，有性世代材料的筛选，锤度、丛茎数是应该重点考虑的性状。

2.2 4种方法评价结果比较

2.2.1 4种方法分析结果 各种分析方法对组合的评价结果均按五级分类，从表3～4可见，R软件分析结果，组合育种值≥7.184为优级、1.190≤育种值<7.184为较优级、-4.804≤育种值<1.190为一般级、-10.798≤育种值<-4.804为较差级、育种值<-10.798为差级，则1～9、12、15、19、24、26号共13个为优级与较优级组合，25、28～32号共6个为较差级与差级组合；灰色接近度分析结果：接近度≥0.8802为优级，0.8254≤接近度<0.8802为较优级、0.7706≤接近度<0.8254为一般级、0.7158≤接近度<0.7706为较差级、接近度<0.7158为差级，则1～12号共12个为优级与较优级组合，24～32号共9个为较差级与差级组合；同异分析结果：综合同一度≥0.841为优级，0.752≤综合同一度<0.841为较优级、0.663≤综合同一度<0.752为一般级、0.574≤综合同一度<0.752为较差级、综合同一度<0.574为差级，则1～19号共19个为优级与较优级组合，28～32号共5个为较差级与差级组合；模糊综合评判结果：综合优级(b1)≥0.470为优级，0.378≤综合优级(b1)<0.470为较优级、0.285≤综合优级(b1)<0.378为一般级、0.193≤综合优级(b1)<0.285为较差级、综合优级(b1)<0.193为差级，则除6外的1-16、19、21共17个为优级与较优级组合，6、24、25、26、27、29、30、32共8个为较差级与差组合。各种分析方法对32个参试组合的排序结果大同小异，相同的是4种方法分析结果1、2、4、5 4个组合均为优级，9、12均为较优级，20、22-23均为一般级，32号组合均为差级。

表3 杂交组合4种评价方法结果比较

表4 杂交组合优劣评价结果及其杂种圃入选率

Notes: RJ=R Judgment, GCDJ=Grey Closeness Degree Judgment, SDJ=Similarity-difference Judgment, FCEJ=Fuzzy comprehensive evaluation Judgment, RSHN=Ratio of selection into hybrid nursery.

表5 4种分析方法的区分度与离均差比较

2.2.2 杂交组合优劣评价结果及其杂种圃入选率 从表4可见，杂种圃入选率达到4 %以上的6个组合依次为7(7.2 %)、3(5.8 %)、10(5.0 %)、19(4.6 %)、11(4.4 %)、6(4.2 %)，其中除6号组合模糊综合评判评语为较差级，19号组合接近度、R软件分析为一般级外，其余4个均为优级、较优级。4种评价结果均为优级、较优级的1～9、12号组合中，除4、5号组合外，杂种圃均有材料入选升级，4种方法评价结果在一般级以下的20～32号组合中，杂种圃材料的入选率与评价结果吻合程度稍差。

2.2.3 4种方法的区分度比较 区分度即表示评判值的离散程度，一般地，离散程度越大，区分度越好，相应的分析方法则越优。文章参照文献[17]的方法，定义区分度，式中：γmax、γmin表示参数中最大值、最小值的绝对值。如同异分析的γmax为0.930，γmin为0.485，根据各种分析方法评判值计算区分度详见表5，从中可见，模糊综合评判的区分度最优，其次是同异分析，区分度较差的是灰色接近度评估和R软件分析。

2.2.4 4种方法的离均值比较 根据数理统计原理，离均差值反映的是各种分析方法的分析结果偏离平均值的距离，用绝对差值表示，离均差值越小，反应分析结果的准确率越高。如果用离均差的绝对值比较各种分析方法的优劣，从表5可见，R软件分析、灰色接近分析、同异分析、模糊综合评判4种分析方法的离均差值分别为0.487、0.325、0.272、0.112，即4种分析方法对杂交组合评价准确率优劣依次为：模糊综合评判、同异分析、灰色接近度分析、R软件分析。

3 讨 论

部分组合评价结果与入选率吻合程度较差的原因：一是评价为优级的组合其多数性状表现均较接近理想组合，但是往往因某一性状的明显不足，而导致其杂种圃入选率不高，反之，评价为较差级或差级的组合，多数性状不尽人意，但是可能在杂种圃侧重考虑的性状上有较好表现，而导致其有较好的入选率；二是云瑞系列创新亲本是以发掘利用云南的甘蔗野生种优良抗逆基因为目的而培育的亲本，以其为主选配的杂交组合，除筛选品系外，筛选某方面性状优良的创新亲本亦是杂种圃材料筛选的重要目的，势必造成评价结果与杂种圃入选率的差别。

4种方法均是依据参试组合有性世代多个性状的表现综合评价其优劣，均可提供大量的信息，评价结果则各有千秋。R软件是一款可用于不平衡数据分析的免费软件，其混合线性模型是将观察值表示为对其有影响的各遗传与环境因子之和，育种值估计是数量遗传学和育种学的核心内容之一[12-13]。近年来，R软件分析已在甘蔗杂交亲本、组合评价中普遍应用，文章依据家系育种值计算的区分度与离均差值评判结果不太理想，原因有待进一步研究。模糊综合评判用于甘蔗杂交组合评价时有报道[5-6]，从区分度与离均差值比较结果，不失为一种杂交组合评价的好方法，但是计算工作量大；灰色接近度评估对组合评价的准确度较好，但是区分度较差，计算简单，使用方便，这与郭瑞林[15]等的研究结果一致。同异分析是郭瑞林[18]继灰色综合评判之后，基于作物育种的同异理论与方法提出的一种综合评价杂交组合优劣的方法，已在小麦、玉米、大豆[18]等作物组合评价中得到较普遍的应用，在甘蔗品种综合评价中亦得到应用[19-21]，其用于甘蔗杂交组合的评价由本课题组开始，本文应用其评价甘蔗杂交组合具有区分度好、准确率高的特点，而且，在4种分析方法中计算最为简便，不失为一种甘蔗杂交组合评价的好方法。由此，提出R软件分析、模糊综合评判和同异分析3种方法相结合，构建云瑞甘蔗创新亲本、组合评价方法体系，旨在对含甘蔗野生种血缘的云瑞系列创新亲本、组合进行科学评价，尽快为中国甘蔗育种推荐抗旱、耐寒、高产、高糖等特色鲜明的亲本、组合提供科学依据。

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(责任编辑 王家银)

Comparison of Four Methods for Evaluation of Sugarcane Hybrid Combinations

JING Yan-fen, BIAN Xin*, LANG Rong-bin, TAO Lian-an, DONG Li-hua, ZHU Jian-rong, ZHOU Qing-ming, AN Ru-dong, YANG Li-he, SUN You-fang

(Sugarcane Research Institute, Yunnan Academy of Agricultural Sciences, Yunnan Ruili 678600, China)

32 innovative combinations which made of Yunrui parents were used as materials in this study, four methods of R software analysis, grey closeness degree evaluation, similarity- difference analysis and fuzzy comprehensive evaluation were used to test the main technical and agronomic characters of sexual generation, and the accuracy, degree of differentiation, evaluation grade and coincidence degree of the ration of selection on hybrid nursery by the four methods were compared. The results from the 4 methods were consistent. Except combination 6, combination 1 to 9 all were excellent or better, and combination29 to 32 were less inferior, inferior. Except a few combinations, the results of evaluate grade quality were same with the selection ration on hybrid nursery. The degree of differentiation of gray closeness degree analysis was good, but its accuracy was poor. The degree of differentiation and the accuracy of similarity- difference analysis and fuzzy comprehensive evaluation were all best excellent and excellent, so they could be used as priority methods in evaluating sugarcane hybrid combinations, and R software could be used with them to make a system to evaluate sugarcane hybrid combinations.

Hybrid combination; Specific combining ability; Gray closeness degree; Comprehensive identical degree; High degree of membership

1001-4829(2016)07-1514-07

10.16213/j.cnki.scjas.2016.07.004

2014-09-23

云南省科技惠民专项(农业)(2014RA059)；国家基金项目(31360358)；国家现代农业产业技术体系专项资金(CARS-20-1-1)；云南省农业科学院专项资金(YAAS2014ZY012)

经艳芬(1965-)，女，云南丽江人，研究员，研究方向为甘蔗遗传育种，E-mail:rljyf@126.com，*为共同第一作者。

S566.1

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