引进茄子种质资源产量相关性状的多元统计分析

2018-06-05吴丽艳黎志彬孔令明龚亚菊

西南农业学报 2018年4期

鲍锐，吴丽艳，黎志彬，孔令明，龚亚菊*

(1.云南省农业科学院园艺作物研究所，云南昆明 650205；2.云南省农业科学院质量标准与检测技术研究所，云南昆明 650205)

【研究意义】茄子(SolanummelongenaL.)为茄科茄属1年生草本植物，热带多年生。古时称茄子为酪酥，落苏、昆仑瓜等。中国栽培茄子历史悠久，类型和品种繁多，中国海南、云南、广东、广西仍有许多茄子的野生种和近缘种，一般认为中国是茄子的第二起源地[1]。目前，中国是茄子种植面积最大、保存茄子种质资源最多的国家[2-3]。茄子的营养丰富，含有蛋白质、多种维生素及微量元素，有降低胆固醇、防止动脉硬化和心血管疾病的作用[4]，是一种风味鲜美、营养价值较高的蔬菜。茄子是中国栽培的主要蔬菜作物之一，在云南蔬菜生产中也同样占有较重要的位置，像昆明紫长茄、易门羊角茄、开远瘪茄、华坪墨长茄等，在云南省很多市县仍然是当地的主栽品种之一，受到种植者和消费者的欢迎[5]。但地方品种由于经过长期种植和人工选择，造成了品种退化，产量不高，商品性欠佳等问题，因此加快云南省茄子地方品种改良和优良品种选育就显得尤为重要，种质资源的有效利用是关键。而对于种质资源研究最基本的方法和途径就是对其农艺性状进行鉴定和描述。【前人研究进展】多元统计分析是从经典统计学中发展起来的一个分支，它能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律，很适合农业科学研究的特点[6]，已被广泛应用于作物品种分类和育种材料的筛选中[7-8]。赵德新[9]等对55个茄子的形态学主成分进行分析和聚类分析，将供试资源聚成圆茄、卵圆茄及长茄3个类群；吴丽艳[10]等对云南收集的40份野茄资源进行形态学的多元统计分析，发现40份野茄材料之间存在着显著的遗传差异，具有丰富的遗传多样性，发展和利用的潜力巨大；张念[11]等对收集的76份茄子资源进行了遗传多样性的形态标记分析，并将供试资源分成了3大类群，认为在茄子遗传育种中应当注重对原始资源的保存与利用，除了对目标性状的变异保留，也要对其他变异性状有针对性的保存。【本研究的切入点】丰产和外观品质一直是中国茄子育种的主要目标[12]，由于中国南北各地生态条件和消费习惯的不同，对茄子外观品质近乎苛求的条件也使得各地区的育种目标有着较大的差异[13],引进的种质资源需要评价分析后才可加以应用。【拟解决的关键问题】本研究对茄子的始花节位、果实形状、商品果色、单果重等9个形态学性状进行测量记录，并通过变异度分析、因子分析、相关性分析和聚类分析等多元统计分析方法，对自中国农业科学院蔬菜花卉研究所国家蔬菜种质资源中期库引进的66份茄子资源进行整理和分析，为加快优良种质资源的利用提供了依据，也为云南省地方茄子品种的科学育种提供可行性参考。

1 材料与方法

1.1 试验材料

供试材料是云南省农业科学院园艺所于2015年自中国农业科学院蔬菜花卉研究所国家蔬菜种质资源中期库引进的66份茄子资源，编号1～66(表1)。

1.2 试验方法

1.2.1 试验设计试验于2016年2-9月在云南省嵩明县牛栏江镇小新街一家农户的蔬菜地进行，试验地海拔1900 m。于2月22日播种，4月29日定植。试验小区面积5 m2(长5.0 m×宽1.0 m)，株行距50 cm×45 cm，双行种植，每小区20株，随机区组排列，3次重复，四周分设保护行。7月12日始收，9月29日末收，采收期80 d。田间管理同常规。

1.2.2 性状调查方法及标准在对茄始花期，从每个小区随机抽样10株，观察记录首花节位；在四门斗开花结果期，从每个小区随机抽样10株对株高进行测量；在对茄商品成熟期，在不同小区的不同植株上选取10个果实，对其果形、果色、果实横纵径、单果重、单株果数、单株产量等进行测量和记录。以上测定均设3次重复。茄子果实横径、纵径用直尺、卷尺和游标卡尺测量，单果重用电子秤测量；单株果数的测量是每小区总的果实数量除以每小区的株数；单株产量的测量是各小区采收期内总产量除以小区株数；其他形态学性状的鉴定对照《茄子种质资源描述规范和数据标准》[14]一书进行，并对供试材料的果形、果色等进行数量化赋值，具体标准如下：①果形：卵圆为1，长卵为2，短筒为3，长筒为4，长条为5。②果色：浅紫为1，鲜紫为2，紫红为3，黑紫为4。

1.2.3 数据统计分析试验数据利用软件Excel 2003和SPSS19.0统计整理，进行变异度分析、相关性分析、因子分析和聚类分析。

2 结果与分析

2.1 变异度分析

供试材料的形态学性状变异情况详见表2。9个性状的平均变异系数为24.09 %，其中单果重的变异系数最大，为35.71 %，变幅为0.10～0.72；其次单株果数、果色的变异系数较大，分别为35.18 %和28.52 %；株高和首花节位的变异系数最小，分别为13.46 %和15.77 %；单株产量、果形、果实横径、纵径的变异系数在19.03 %～26.97 %。

2.2 因子分析

对供试材料的9个产量相关性状进行主成分分析得到9个主成分，其中前3个主成分的累计贡献率为77.6 %，因此对这3个主成分分析基本可以得到9个产量相关性状的大多数信息。表3中列出了利用最大方差旋转法得到的因子特征值及特征向量的因子载荷值。结果显示，单果重在主成分1(因子1)中有较高的载荷值，为0.921，其次是果实横径，为0.820，这2个性状与茄子的果实重量有关，可称为重量因子；主成分2(因子2)中果形和果实纵径有着较高的载荷值，分别为0.893和0.883，这2个性状可反映出茄子的果实形状，可将其称为形状因子；主成分3(因子3)中单株果数和单株产量的载荷值最高，分别为0.782和0.682，这2个性状与产量的相关性较大，可称为产量因子。

表1 供试茄子资源

2.3 相关性分析

由相关性分析的结果(表4)可以看出，果实横径与单果重、单果重与单株产量、果实横径与单株产量等11对性状间表现为极显著正相关；株高与果实纵径、果实纵径与单果重、单株果数与单株产量等3对状间呈显著正相关。果形与果实横径、果色与单株产量、果实横径与单株果数等4对性状间表现为极显著负相关；果形与单果重呈显著负相关。其他性状间相关性不显著。

2.4 聚类分析

图1为66份材料的形态学性状聚类分析图，采用层次聚类(Hierarchial clustering)中的组间平均联接法(Average Linkage Between Groups)。在欧氏距离(Euclidean Distance)约为14.0时，可划分为4类。应用LSD(齐性>0.05时)和Games-Howell(齐性<0.05时)进行多重比较分析得出同一性状在各个类群之间的差异水平(表5)，结合聚类分析图与差异水平情况，对4个类群的特征进行描述，第Ⅰ类群中包含有39份材料，主要形态特征为株高适中，果皮鲜紫色，果实横纵径较大，单果重较重，单株果数较少；第Ⅱ类包括21份材料，主要表现为植株较矮，较早熟(首花节位较低)，果实横纵径较小，单果重较轻，单株产量偏低；第Ⅲ类包括3份材料，主要表现为植株矮，早熟(首花节位低)，果色深，果实横、纵径小，单果重轻，单株果数多、产量低；第Ⅳ类包括3份材料，主要表现为植株高，晚熟(首花节位高)，果形长条形，单株产量高。

表2 供试材料形态学性状变异情况

表3 因子载荷矩阵

表4 各性状间的相关系数

注：**表示P<0.01极显著水平，*表示P<0.05显著水平；1株高；2首花节位；3果形；4果色；5果实纵径；6果实横径；7单果重；8单株果数；9单株产量。

Note: **meant very significant level atP<0.01，* meant significant level atP<0.05；1 plant height；2 first flower bearing node；3 fruit shape；4 fruit color；5 longitudinal diameter of fruit；6 transverse diameter of fruit；7 weight per fruit；8 number of per plant；9 yield of per plant.

表5 4个类群间产量相关性状的差异水平(均值±标准差)

注：a,b,c,表示在同一性状上不同类群之间的差异水平。

Note: a,b,c indicated the level of difference between different groups in the same trait.

3 讨论

本研究在对茄子育种目标中较为注重的几个产量相关性状描述的基础上进行了遗传多样性的多元统计分析。变异度分析的结果表明，9个形态学性状的平均变异系数为24.09 %，其中变异系数最大的为单果重(35.71 %)，其次是单株果数和果色(35.18 %，28.52 %)；株高和始花节位的变异系数最小，分别为13.46 %和15.77 %；单株产量、果形、果实横径、果实纵径的变异系数在19.03 %～26.97 %.变异系数较小表明此次引进的66份材料的形态学性状较为相近，遗传差异不显著，遗传多样性较窄。相关性的分析结果表明，在呈极显著正相关的性状中，株高与首花节位、果实横径、单果重、单株产量呈极显著正相关，这表示茄子的株高与这4个性状存在密切的相关性；果实横径与单果重、单株产量等性状间呈极显著正相关，表明茄子果实横径与单果重和单株产量也存在密切的相关性，果实横径越大，单果重越大、单株产量越高；在呈极显著负相关的性状中，单株果数与果实横径和单果重呈极显著负相关，表明茄子单株果实数量与果实横径的大小和单果重存在一定的相关性，果实横径越大，单果重越大，单株果实数量越少。通过因子分析得出，前3个因子的累计贡献率为77.6 %。贡献率的结果可以基本反映出9个性状指标与茄子产量及外观品质特征的关系，分析此3个因子便可以达到简化分析程序的目的。基于产量相关性状的聚类分析结果显示可将供试材料划分成4类，根据云南地区对茄子外观品质的趋向性，可选择第Ⅰ类群中综合性状表现优良的资源作为亲本材料展开新品种的繁育，从而加快田间育种工作进程。但由于文章中对于茄子形态性状涉及较少，只对茄子育种中有关产量性状较为注重的几个方面做了分析，而像叶、花、果实品质性状(蛋白质、维生素、干物质等)并未列入研究对象，且在多元统计分析的许多步骤里，如性状的选取、规范化评价，数量标准化等都具有一定的主观性，这些原因也会造成分类结果的不同。另外，由于近些年地区间的引种频繁，不同生态类型间基因交流广泛，单纯依据果实的性状和地理起源分类已经不能真实地反映材料间的遗传背景和遗传差异[15]，因此，在形态学分类的基础上，若配合以分子标记等手段则更能准确地反映种质资源的遗传性状特点，今后将在这些方面进行深入研究。

4 结论

茄子与其他果菜类蔬菜相比，最大特点是不同地域消费习惯对商品果外观的苛求，育成品种必须适应不同生态类型和市场销售区域，尤其是果实形状和果皮颜色这2项外观品质指标的区域性很强[12]。云南城乡居民多以长茄为主，果皮颜色以紫红色最受欢迎。本研究通过聚类分析将引进的资源分成了四类，其中第一类材料综合性状较符合云南本地对茄子外观品质的消费习惯，具有这些性状的种质资源材料，在云南的茄子育种工作中是比较重要的育种资源，有较好的应用前景，可用于下一步育种工作。