云南野生川梨资源表型变异及聚类分析

陈 霞，黄兴龙，熊云龙，何英云，苏 俊，舒 群*

(1.云南省农业科学院园艺作物研究所，云南 昆明 650205；2.石林县经济作物站，云南 石林 652200)

【研究意义】川梨(Pyruspashia)别名棠梨、棠刺梨，为蔷薇科(Rosaceae)，梨属(PyrusL.)植物，为云南省4个梨属原生种之一[1]，在全省各县、市均有，分布在海拔680～3400 m[2]，主要呈野生状态分布在坡边、沟箐，是云南梨嫁接用主要砧木。在山区、半山区的早期梨园建设中，常利用较为集中连片的野生川梨进行就地嫁接成园[3-4],目前生产中常用野外收集的棠梨进行实生播种后再嫁接品种。用实生繁殖的川梨作砧木，适宜于微酸性土壤，具有根系发达、树势强健、与多品种嫁接亲和性好、丰产优质等特点[5]。随着城乡建设等土地用途的改变，川梨类野生资源的保护并未受到相关部门的重视；加之在食花文化盛行的云南省[6]，炒吃棠梨花(蕾)是每年2-3月人们餐桌上不可或缺的美味，棠梨花直接来自野外掠夺式采摘，在味蕾与金钱的刺激下，加速了对野生川梨资源的掠取和破坏，川梨类型的划分和核心资源的保存势在必行。【前人研究进展】表型性状是衡量物种多样性的重要指标和研究内容[7]，开展表型多样性研究有助于优异资源的筛选和开发利用。在梨属植物表型多样性研究方面，以品种资源的研究居多[8-11]。在川梨的表型多样性研究方面，孙萍[12]通过对43个株系一年生实生苗的数量表型性状进行分析，得出实生株系存在较大的变异；刘晶[13]用6个果实表型性状将川梨和豆梨区分开来，并指出川梨的表型多样性较豆梨丰富。【本研究切入点】云南野生川梨资源报道的有18个类型[1]，而对各个类型划分并无详细描述。在川梨的表型特征中，果实和叶片性状分别是重要的经济性状和营养器官，性状的采集和测定相对稳定和容易，也是表型变异的重要构成。【拟解决的关键问题】对大量川梨砧木资源的叶片和果实的质量性状和数量性状进行分析，确定砧木资源的表型遗传多样性和变异系数，筛选类型划分的重要指标，为进一步开展砧木资源的精准划分、保存和筛选优良砧木材料奠定基础。

1 材料与方法

1.1 材料

材料均采自野生分布的川梨。于2018年9月下旬开始，以滇中南梨主产区为主线，开展野生川梨砧木资源现场调查、测定。参考《云南作物种质资源》中描述的川梨性状[2]，按叶缘钝锯齿的性状进行调查和筛选，完成了14个点的样本及信息采集，调查点之间距离都在20 km以上，采样点信息见表1，调查以株为单位，采集点少于5株的，进行全部调查，多余5株则选择直观表型性状不同的单株进行标记、记录和测定。共获得132个单株样本。

表1 川梨调查点位置信息

1.2 指标调查、测定

调查测定以株为单位，以果实和叶片2个比较稳定、易测定的器官为调查目标，参照《农作物种质资源鉴定技术规程 梨》[14]进行记录，测定了质量性状指标6个，数量性状指标8个。质量性状用肉眼观测法并赋值记录。数量性状用千分尺和电子天平进行测定；对于果实性状，随机采摘10个果实测定，叶片则随机选择枝条中部的10个成熟叶片测定；具体测定和记录方法见表2～3。

表2 川梨资源表型质量性状分级

1.3 数据处理与分析

1.3.1 表型性状统计 将获得的表型数据，全部录入Excel软件中，数量性状根据平均值(M)和标准差(S)分为10级，参照1级

表3 川梨资源表型数量性状及调查标准

1.3.2 参数计算 用Excel软件对各性状进行常规统计分析，人工去除异常数据，计算获得表型数据的算数平均值、极值、标准差、变异系数等基本统计量。用SPSS 19.0软件进行各性状相关性分析；对数量性状进行分布描述；用Shannon’s 信息指数I对各性状进行遗传多样性评价。

1.3.3 主成分聚类分析 用SPSS 19.0软件对表型数据进行降维分析，抽提特征值根大于1的主成分，获得较少具有代表性且相互独立的因子[16]采用组间联接分层聚类，用Euclidean距离进行度量，并用Z-score法进行标准化处理后对主成分因子进行聚类分析。

2 结果与分析

2.1 表型性状的变异统计分析

2.1.1 质量性状多样性分析 从表4可以看出，川梨6个质量性状变异较大，变异系数为10.222 %～37.589 %，最大的为果实形状。多样性指数为0.265～1.358，平均值为0.924，说明川梨的果形、果棱、叶片、叶尖以及叶面平展度5个质量性状都存在着丰富的多样性。以果实形状多样性指数最高，为1.358，主要以扁圆形(27.3 %)和圆形(62.9 %)为主，两者共占90.2 %；其次为叶片形状，多样性指数为1.308，披针形占63.6 %；果棱多样性指数为0.926，果面65.9 %无棱，34.1 %有棱；叶面多样性指数为0.918，66.7 %表现为平展，33.3 %出现叶面抱合；叶尖形态以急尖为主，占84.1 %，长尾尖和钝尖共占15.9 %，多样性指数为0.769。叶基多样性指数0.265，为最低，楔形占95.5 %，其余4.5 %为宽楔形。

表4 川梨资源表型质量性状频率分布及多样性指数

2.1.2 数量性状多样性分析 由表5可知，8个数量性状中单果重的变异系数最大，为43.725 %，果梗粗度的变异系数最小，为11.658 %；多样性指数变化范围为2.758～3.063，节间长度最大，为3.063，果梗长度最小，为2.758，平均为2.956，明显高于质量性状，说明野生川梨数量性状的多样性更为丰富。

表5 川梨资源数量性状变异统计分析

用SPSS软件对数量性状进行分布描述分析，8个数量性状的分布偏度系数Skewness均小于1，峰度系数Kurtosis除果梗为1.196外都小于1，说明8个性状均符合近似正态分布，可用于相关性和主成分分析；各数量性状的样品分布的直方图见图1。

图1 川梨数量表型性状分布Fig.1 Distribution of phenotypic quantitative traits for P.pashia

2.2 相关性和主成分分析

2.2.1 相关性分析 对132个样本的14个性状进行相关分析，结果见表6。果实形状与其他13个性状均没有显著相关性；果棱的有无与叶片横径在0.05水平上显著相关，与其他12个性状没有显著相关性；叶尖形状与叶基形状、叶片形状、叶片纵径显著相关，与其他10个性状无显著相关性；叶面平展性与叶柄长度、叶面横径、叶片形状显著相关，与其他10个性状无显著相关性。整体而言，除了梗粗与梗长，梗粗与叶柄长相关性不显著，其他所有数量性状基本互为显著相关，质量性状之间的相关性较弱，质量性状和数量性状之间部分指标存在显著相关。

表6 各性状相关性分析矩阵

2.2.2 主成分分析 各个表型性状之间存在一定的关联性，单个因子对表型构成的作用难以分析，主成分分析可以在不损失或很少损失原有信息的基础上对各个性状进行抽提和合并，简化成数量较少且独立的因子。通过对14个表型性状进行主成分分析，Bartlett球形检验的结果P值小于0.01，KMO值为0.776表明数据适合进行主成分分析；以特征值为1进行抽提，获得5个主成分(表7)，累计贡献率为71.736 %，说明132份样品14个性状的大部分信息可以用这5个主成分代表[17]。

表7 主成分矩阵

由表7看出，第1主成分对表型变异的贡献率最大，达32.655 %，以数量性状贡献为主，按特征向量值大小依次为果实横径、单果重、果实纵径、叶片横径、叶片纵径、叶柄长度；第2主成分的贡献率为12.812 %，贡献较大的主要是质量性状，如叶片形状、叶尖形状、叶面平展性；第3、4、5主成分则为数量性状和质量性状互作贡献，第3主成分的贡献率为9.805 %，特征向量值依次有果梗粗度、叶面平展性、果棱有无、叶基形状；第4主成分贡献率为8.657 %，主要贡献性状为果棱有无、果梗长度、叶片纵径、叶柄长度；第5主成分的贡献率为7.807 %，主要贡献性状为叶尖形状、叶基形状、叶片纵径、果实形状。

2.3 聚类分析

利用SPSS19.0对132份野生川梨的5个主成分进行聚类分析，计算欧式距离，并构建树状聚类图(图2)。在Euclidean值为22.5时，整体被分为两个大组，其中组Ⅰ有126个样本，占样本总数的95.45 %；组Ⅱ有6个样本，占样本总数的4.55 %；在Euclidean值为10时，将全部样本分为A-J共10个类群，且各指标在0.05水平均差异显著，表明分类合理；来自不同的居群的样品都分散在各亚组中，说明川梨表型聚类与样品来源无显著关系，同时也说明了川梨各居群内部蕴含了丰富的多样性。

图2 132个川梨资源表型性状聚类图Fig.2 Dengrogram of phenotype traits for 132 P.pashia resources

3 讨 论

利用表型性状来评价植物的遗传变异是较为基础、最便捷、常用的方法[18]，具有直观、易辨别的特点，便于开展野外资源的收集。对于植物的表型性状评价，前人研究多采用直接经济性状[19-20]的少数几个性状来进行分析、分类；赫卫[21]利用28个性状对辣椒种质资源的分类研究结果指出，性状数目越多，形态学分类的准确性越高。果实和叶片性状是川梨比较稳定且容易测得的形态性状，由于植物的周期动态生长特性，选择在9-10月果实和叶片进入相对成熟期时测定，可提高分析结果的可靠性。

对132份野生川梨14个形态学性状多样性分析中，质量性状的果实形状、叶片形状以及8个数量性状多样性指数都比较高；对形态学性状的分析发现，数量性状的多样性整体高于质量性状，说明野生川梨的数量性状更为丰富，孙萍[12]在对43个株系一年生实生苗的数量表型性状进行分析时，得出了相同的结论。在叶片和果实性状的对比中，两者的多样性丰富度相近，说明除了果实性状外，作为重要的营养器官，叶片性状可以作为良好的辅助性状来进行川梨的分类。

SPSS软件被广泛地用在社会统计学中[22-23]，具有功能强大，操作简便等特点，分析的数据通常要求具有相同的量纲，指标数量的变化对聚类的结果有较大的影响。试验选择测量单位一致的数量性状按标准差和均值进行分级，最大程度地实现了分析指标的一致性。主成分分析成功对14个性状的信息进行了线性抽提，降维为5个主成分，主成分中各性状的贡献值也为川梨形态分类指标权重的确定提供了参考。基于5个主成分的SPSS聚类按照性状相同或近似相同的原则实现了132个川梨样本的分类，但可能存在受环境影响的原因，有待通过不受环境因素影响的分子标记手段来进行印证。

4 结 论

云南野生川梨砧木资源的果实和叶片性状存在极为丰富的多样性，质量性状中果实形状、叶片形状的多样性指数较高，多样性丰富。数量性状中叶片横径、叶柄长度、果实横径的多样性指数排在前三，多样性丰富。综合相关性分析和主成分分析，筛选出果实形状、果棱有无、叶尖形状、叶片横径、果实横径5个性状作为川梨果实和叶片的重要指标。聚类分析显示，来自不同居群的样品都分散在各亚组中，说明川梨表型聚类与样品来源无显著关系，同时也说明了川梨各居群内部蕴含了丰富的多样性。