基于投影寻踪算法的抗寒、抗旱观赏草种质资源的筛选

随梦飞, 吴建芳, 刘 恋, 许志敏, 丁国昌

(福建农林大学园林学院，福建 福州 350002)

低温是限制植物生长、发育、产量及地理分布的主要环境因子之一,也是作物生长发育中经常遇到的一种自然灾害[1].干旱是影响作物生长的三大非生物胁迫因素之一，每年全球因干旱造成的作物减产，超过其他不利环境因素造成减产的总和[2].观赏草是我国园林界新兴的景观植物，因其自然朴实、观赏价值高且耐旱、耐贫瘠、抗病虫害、养护水平低等优点而倍受推崇[3].

种子萌发是种子植物生活史中的关键阶段,这一阶段发育得好坏不仅影响其本身的播种品质，也可能影响到种子下一代的正常生长发育[4].在多个物种中均发现萌发的种子对低温最为敏感[5].至今，针对作物萌发期的抗旱性研究已有较多报道，研究结果表明发芽率、发芽势、发芽指数、活力指数和根长等与抗旱性密切相关[6-7].目前对于植物萌芽期抗逆性的分析评价主要采用隶属函数分析法[8-9].投影寻踪技术于1974年由Friedman et al[10]首先提出,这种统计方法的优点是具有很高的精度和准确性，并能克服高维点稀疏造成的“维数祸根”，以及自动排除无关因子的干扰，排除单项异常判别带来的人为干扰问题，可揭示其他传统方法难以发现的高维数据的内在特征、规律和结构[11]，而目前运用投影寻踪模型进行观赏草种质资源抗逆性选优尚未见报道.

本研究运用投影寻踪模型进行观赏草的抗寒、抗旱种质资源的筛选，为我国西北地区观赏草的生产栽培提供参考.

1 材料与方法

1.1 供试材料

供试种子：紫穗狼尾草(Pennisetumalopecuroidea)、白穗狼尾草(Pennisetumorientale‘White’)、紫叶狼尾草(Pennisetumsetaceum‘Rubrum’)、柳枝稷(Panicumvirgatum)、长穗柳枝稷(Panicumvirgatumvar.)，均购自江苏省泗阳县新泰种子经营部；小兔子狼尾草(Pennisetumalopecuriodes‘Little Bunny’)、蓝滨麦(Elymusmagellanicus)、金边大米草(Spartinaanglica‘Aureomarginata’)、斑叶芒(Miscanthussinensis‘Zebrinus’)、玲珑芒(Miscanthussinensis‘Ferner Osten’)、紫穗芒(Miscanthussinensisvar.)、常绿芒(Miscanthustransmorrisonensis)、虎尾芒(Miscanthussinensis‘Strictus’)，均购自江苏省泗阳县刘集乡田蜀苗木场.

1.2 试验设计

将种子于-20 ℃环境下存放7 d，进行寒冷胁迫，对照组为不经处理的萌发组；干旱胁迫参考段敏敏等[12]的方法，分别在质量分数为0(CK)、5%、10%、15%、20%、25%的PEG-6000溶液进行萌发.

挑选饱满且大小一致的种子，用75%(体积分数)的酒精消毒1～2 min，并用蒸馏水冲洗干净，采用直径9 cm的培养皿水培;每个培养皿内铺2层充分湿润的滤纸，放入50粒种子，在智能光照培养箱中萌发.每处理重复3次.设定光照强度4 000 lx，光照时间14 h，黑暗时间10 h，湿度75%，温度25 ℃.每天在特定时间记录发芽种子的数量，连续3 d不再萌发视为萌发结束.

1.3 测定方法

发芽率、发芽指数和活力指数的测定参照王文娟等[13]的方法.苗长在萌发结束后直接用直尺测定.

相对发芽率=(处理组发芽率/对照组发芽率)×100%,相对发芽指数=(处理组发芽指数/对照组发芽指数)×100%,相对活力指数=(处理组活力指数/对照组活力指数)×100%.

1.4 数据分析

建立基于实数编码的加速遗传算法(PAGA)[14-15]的投影寻踪模型[16-17]，运用MATLAB R2018b进行算法编写，排序选优.用Excel 2016、SPSS 24.0进行数据统计、分析、作图.

2 结果与分析

2.1 基于投影寻踪算法的13种观赏草的抗寒性评价

由表1可知，经过-20 ℃低温处理后，蓝滨麦、紫穗狼尾草和长穗柳枝稷的相对发芽率较高，且蓝滨麦的相对发芽率、相对发芽指数和相对活力指数均高于对照组，紫穗狼尾草、紫叶狼尾草、长穗柳枝稷、柳枝稷的相对发芽率较高，但相对活力指数较低；金边大米草相对发芽率较低，相对活力指数较高；而虎尾芒、常绿芒的抗寒性整体表现一般.

表1 低温胁迫下13种观赏草的各项指标1)

选取低温胁迫下各处理的相对发芽率、相对发芽指数和相对活力指数进行归一化处理，采用MATLAB R2018b软件编程处理数据，得到各试验样本的函数投影值，即z﹡(i)=(0.387 5，0.284 9，0.387 4，0.018 6，0.027 3，1.531 3，0.665 2，1.015 2，0.384 2，0.692 9，0.251 9，0.439 7，0.387 3).13种观赏草种子萌发期的抗寒性表现为蓝滨麦>白穗狼尾草>小兔子狼尾草>金边大米草>柳枝稷>斑叶芒>紫穗芒>长穗柳枝稷>紫穗狼尾草>斑叶芒>紫叶狼尾草>常绿芒>虎尾芒.

2.2 基于投影寻踪算法的13种观赏草的抗旱性评价

2.2.1 干旱胁迫下13种观赏草的相对发芽率 由表2可知，相同含量的PEG-6000溶液处理下，各材料之间的相对发芽率存在显著差异，且随着含量的提升，13种观赏草的相对发芽率均呈下降趋势.含量为5%～10%时，蓝滨麦表现出较高的相对发芽率，发芽率比对照组高；含量为5%时，柳枝稷的相对发芽率最低(81.21%)；含量为10%时，虎尾芒的相对发芽率最低(50.00%)；含量为15%时，紫穗狼尾草的相对发芽率最高(95.14%)，斑叶芒的相对发芽率最低(25.53%)；含量为20%时，紫穗狼尾草的发芽率最高(75.55%)，斑叶芒的相对发芽率最低(14.18%)；含量为25%时，紫叶狼尾草的相对发芽率最高(31.94%)，而此时蓝滨麦的相对发芽率则为0.比较5个PEG-6000处理含量下的13种观赏草的相对发芽率，结果表明抗旱性表现较好的为蓝滨麦、紫叶狼尾草和紫穗狼尾草，较差的是斑叶芒和虎尾芒.

表2 干旱胁迫下13种观赏草的相对发芽率1)

2.2.2 干旱胁迫下13种观赏草的相对发芽指数 由表3可知，13种观赏草的发芽指数均随着PEG-6000溶液含量的升高而降低，不同观赏草材料在同一胁迫含量下相对发芽指数存在差异(P<0.05).含量为5%～10%时，蓝滨麦相对发芽指数较高，比对照组高；含量为5%时，长穗柳枝稷的相对发芽指数最低(84.08%)；含量为10%时，虎尾芒的相对发芽指数最低(45.60%)；含量为15%时，紫穗狼尾草的相对发芽指数最高(77.80%)，斑叶芒的相对发芽指数最低(20.92%)；含量为20%时，紫穗狼尾草的发芽指数最高(48.86%)，斑叶芒的相对发芽指数最低(10.22%)；含量为25%时，各观赏草的相对发芽指数降至最低.

表3 干旱胁迫下13种观赏草的相对发芽指数1)

2.2.3 干旱胁迫下13种观赏草的相对活力指数 由表4可知，玲珑芒、斑叶芒、紫穗芒、虎尾芒、常绿芒、蓝滨麦和小兔子狼尾草的相对活力指数变化较大，与对照组相比差异极显著(P<0.05)；紫穗狼尾草、白穗狼尾草、紫叶狼尾草和金边大米草的相对活力指数变化较平缓.PEG含量为5%时，蓝滨麦和白穗狼尾草的活力指数比对照组高；含量为10%时，白穗狼尾草的相对活力指数可达121.63%；含量为15%时，玲珑芒、斑叶芒、紫穗芒、虎尾芒、常绿芒的相对活力指数分别降到9.48%、9.46%、11.00%、15.63%、16.46%；含量为25%时，13种观赏草的相对活力指数均达到最低.

选取干旱胁迫下各处理的相对发芽率、相对发芽指数和相对活力指数进行归一化处理，采用MATLAB 9.5软件编程处理数据，得到各样本的函数投影值，即z﹡(i)=(0.598 5，0.311 9，0.611 5，0.285 2，0.598 3，1.714 3，1.157 9，2.727 5，2.336 4，0.618 6，2.569 1，1.715 9，1.669 0).根据函数投影值可得到13种观赏草种子萌发期的抗旱性，表现为白穗狼尾草>紫叶狼尾草>紫穗狼尾草>柳枝稷>蓝滨麦>长穗柳枝稷>金边大米草>小兔子狼尾草>紫穗芒>玲珑芒>常绿芒>斑叶芒>虎尾芒.

2.3 基于投影寻踪模型的13种观赏草抗寒性、抗旱性的综合评价

分别选取低温、干旱胁迫下各处理的相对发芽率、相对发芽指数和相对活力指数进行归一化处理，采用MATLAB 9.5软件编程处理数据，得到各个样本的函数投影值，即z﹡(i)=(0.939 7，0.572 6，0.577 7，0.311 3，0.575 8，2.796 6，1.130 3，2.796 5，2.150 1，0.945 3，2.154 2，1.572 1，1.434 6)，如图1所示.由函数投影值可得到13种观赏草种子萌发期的抗寒性、抗旱性综合评价，综合性能表现为蓝滨麦>白穗狼尾草>紫叶狼尾草>紫穗狼尾草>柳枝稷>长穗柳枝稷>金边大米草>小兔子狼尾草>玲珑芒>紫穗芒>常绿芒>斑叶芒>虎尾芒.

3 讨论与小结

低温胁迫对紫穗狼尾草、紫叶狼尾草、柳枝稷、长穗柳枝稷的种子发芽率影响不大，但对活力指数影响较大；而活力指数与苗长密切相关，原因可能是植物细胞骨架的结构及稳定性受到了影响, 进而造成物质合成受阻，能耗增加，植物的正常生长发育受到影响[18].

PEG-6000溶液含量为5%时，蓝滨麦、白穗狼尾草和小兔子狼尾草的发芽率高于CK.杨振亚等[19]研究发现毛竹的发芽率、发芽势、发芽指数、活力指数、胚根长度、胚芽长度随PEG含量的升高呈先增大后减小的趋势，且均在5%含量达到最大值.刘佳月等[20]研究发现轻度干旱可促进两种苜蓿的种子萌发.说明低含量的PEG可提高某些种子的发芽率.

在干旱胁迫下，狼尾草属植物展现出相对较强的抗旱能力，与张智[21]研究结果一致.随着PEG-6000溶液含量的提升，相对发芽率、相对发芽指数和相对活力指数均呈下降趋势，而且，含量越高，开始发芽的时间就越迟，这与张翠仙等[22]、吴发明等[23]的研究结果一致.当PGE含量为15%时，斑叶芒、玲珑芒、紫穗芒、虎尾芒、常绿芒的发芽率、发芽指数和活力指数显著受到抑制，这与李强[24]的研究结果基本一致.干旱胁迫下5种观赏草种子的发芽率均较低，从而降低种子萌发和幼苗生长过程中因缺水而致死的风险，保证物种长期繁衍[25].

在对13种观赏草萌发期的抗旱性和抗寒性进行测定时，发现紫穗狼尾草、紫叶狼尾草在耐旱性方面表现较佳，在耐寒性方面表现一般；小兔子狼尾草在抗寒性方面表现较好，抗旱性却表现一般.研究表明，在植物抗逆的调控网络中, 转录因子的作用十分重要[26].当植物受到外界环境刺激后, 其体内就会出现一系列信号传导过程, 最终诱导植物相关防御和抗性基因的表达,在这个过程中，转录因子起着极其重要的作用[27].由此可以推测紫穗狼尾草、紫叶狼尾草和小兔子狼尾草在抗寒、抗旱方面表现差异的原因可能与相关转录因子的表达有关.

本研究结果表明，蓝滨麦、白穗狼尾草、紫叶狼尾草、紫穗狼尾草、柳枝稷和长穗柳枝稷的抗寒、抗旱综合表现较好，而紫叶狼尾草和紫穗狼尾草在耐寒性方面表现相对较弱.虎尾芒、斑叶芒和常绿芒的抗寒、抗旱综合表现较差.本试验通过建立投影寻踪模型对13种观赏草的抗寒、抗旱能力进行优异性评价，抗寒和抗旱能力表现为蓝滨麦>白穗狼尾草>紫叶狼尾草>紫穗狼尾草>柳枝稷>长穗柳枝稷>金边大米草>小兔子狼尾草>玲珑芒>紫穗芒>常绿芒>斑叶芒>虎尾芒.