燕麦种质资源农艺性状遗传多样性的鉴定评价

张 琦， 魏臻武， 闫天芳， 耿小丽

(扬州大学动物科学与技术学院/扬州大学草业科学研究所，江苏 扬州 225009)

燕麦(AvenasativaL.)是禾本科燕麦属植物，通常分为裸粒型燕麦(裸燕麦)和带稃型燕麦(皮燕麦)两种[1]。燕麦广泛种植于世界各地，主产区集中在北半球温带地区[2]。到2017年，我国从28个国家共引进了2 099份燕麦种质资源，其中引进较多的国家有加拿大(1 041份)和丹麦(502份)。目前，我国收集并保存了5 282份燕麦种质资源，位居世界第5位[3]。虽然我国的燕麦种质资源丰富，但新品种的育成速度和燕麦生产水平都较为滞后，导致我国燕麦与进口燕麦在各个方面均存在较大差距。优良的饲草品种是饲草产业发展的物质基础，联合国粮食与农业组织(Food and Agriculture Organization of the United Nations,FAO)和发达国家对影响农业生产的中众多因素的评估结果表明，品种贡献最高，超过30%[4]。虽然我国拥有丰富的饲草种质资源，但是存在利用率低下、改良方法落后、育种效率缓慢的问题亟待解决[5]。

种质资源是燕麦新品种选育的物质基础，遗传多样性很大程度上决定种质资源的丰富度，能够反映栽培物种的育种水平，用于发现新的基因资源和改良现有品种。燕麦改良的主要方向是培育高产、优质、抗逆等的新品种[6]。通常情况下，植物的遗传多样性与表型性状之间具有高度的关联。因此，在以皮裸燕麦杂交为主的新品种选育中，想要利用皮燕麦和裸燕麦在农艺性状和生产性能方面的不同特征，选择最优的亲本和杂交组合，就要深入的分析不同种质间的遗传差异，归纳出高效的亲本选配方法。尽管已有研究利用分子标记、生化技术如同工酶[7-8]、随机扩增多态性DNA标记(Random amplified polymorphic DNA，RAPD)[9]、限制性内切酶片段长度多态性(Restriction fragment length polymorphism，RFLP)[10]、扩增片段长度多态性(Amplified fragment length polymorphism，AFLP)[11-12]、微卫星(Simple sequence repeats，SSR)[13-14]、表达序列标签(Expressed sequence tag-simple sequence repeat，EST-SSR)[15-16]和区间简单重复序列标记(Inter-simple sequence repeat，ISSR)[17]等对燕麦种质资源的遗传多样性进行了鉴定和评价。但是基于农艺性状的测定和比较，仍然是种质资源利用研究的重要方法和依据[18]。

本研究以引自国内外的141个燕麦种质资源为材料，测定相关农艺性状和籽粒性状指标，并通过遗传多样性指数分析、主成分分析和聚类分析，研究了141份燕麦种质资源的遗传亲缘关系，减少目标育种亲本选配的盲目性，更加合理利用燕麦种质资源，从而为燕麦资源新基因的探索、种质创新利用以及江淮地区燕麦种质选择研究提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验地概况

本试验在扬州大学扬子津牧草实验基地(119°01′～119°54′ E，32°15′～33°25′ N)进行。该基地年平均气温为14.8℃，年平均降水量1 005 mm。年平均光照时间2 140 h，无霜期为220 d左右。试验地0～20 cm土层土壤肥力中等，有机质含量为11.89 g·kg-1，碱解氮含量为88.26 mg·kg-1，速效磷含量为6.04 mg·kg-1，速效钾含量为42.33 mg·kg-1，土壤pH为7.34。

1.2 试验材料

供试燕麦种质材料中105份由全国畜牧总站种质资源库提供，36份由扬州大学草业科学研究所提供。本试验中的141份燕麦种质资源共包含122份皮燕麦和19份裸燕麦，其中92份来自亚洲、23份来自欧洲、23份来自北美、3份来自澳洲。而92份燕麦中89份来自中国，其中扬州18份、甘肃15份、青海13份、山西10份、四川9份、湖北8份、河北5份、新疆5份、东北4份、山东2份。

1.3 试验设计

本试验采用人工条播种植，播种前20天，进行翻耕(15～20 cm)。2017年10月3日进行种植，每份燕麦种质种植3行，行长3 m，行距30 cm，小区面积4.5(3×1.5) m2。小区间距1 m。播量12 g·m-2，播种深度5～8 cm，3次重复。分别乳熟期(2018年5月15日左右)和完熟期(2018年6月1日左右)进行取样和测定农艺性状和种质性状指标。

1.4 测定指标及方法

1.4.1农艺性状测定 按照《燕麦种质资源描述规范和数据标准》[19]于乳熟期在每个小区内采用5点取样法随机选取10株燕麦，带回实验室测定每株燕麦燕麦株高(Plant height)、分蘖数(Number of tiller)、穗长(Length of spikelet)、旗叶长(Length of leaf)、茎粗(Stem thick)、轮层数(Number of ear layer)、穗粒数(Number of spikelet)、千粒重(Thousand grain weight)、单株鲜重(Fresh weight of plant)，将其在105℃下杀青30 min，然后在80℃下烘干48 h至恒重，测定其单株干重。

1.4.2籽粒性状测定 于完熟期各小区随机挖取10株带回试验室考种，按照《燕麦种质资源描述规范和数据标准》[19]测定燕麦籽粒的皮/裸性状(Hulled/Naked)、有无麦芒(Awn/Awnless)、粒型(Grain type)、粒色(Grain color)。

表1 参试燕麦种质的名称与来源

1.5 数据处理

本试验使用Excel 2013软件对原始数据进行处理，通过SPSS 19.0软件对数据进行统计和分析。使用Shannon-Weaver指数进行遗传多样性指数分析：遗传多样性指数H′=-∑PiLnPi(Pi为此物种个体数占总个体数比例)[20]。为了方便对质量性状进行统计分析，将质量性状赋值进行计算。利用R 3.4.1语言使用Ward法对燕麦种质进行聚类和绘制圆形聚类分析图。通过SPSS 19.0软件对主要农艺性状进行主成分分析。

2 结果与分析

2.1 燕麦种质资源形态多样性

对141份燕麦的种质性状进行遗传多样性分析(表2)发现，141种质资源中皮燕麦占绝大多数，占比高达87%，而裸燕麦仅占比13%。粒色上，白色最多，占比76%；其次为褐色，占比17%；黄色和黑色相近且占比最少。粒型上，纺锤型为绝大多数，占参试材料的91%，长筒型和椭圆形各占5%和4%。麦芒方面，56%的材料表现为无芒，其余44%的材料为有芒。在这4个质量性状中，遗传多样性指数最高的是粒色，为1.08。

由表3可知，燕麦的平均株高为131.64 cm。其中‘CF008186’株高最高为192.60 cm，‘AS172 2639’的株高最低仅有63.4 cm。6%的燕麦株高低于100 cm，110～130 cm之间的燕麦种质最多约占50%，株高高于150 cm的燕麦占10%。在分蘖数方面，53%的种质分蘖数在3～4个之间，34%的种质分蘖数在4～5之间，9%的分蘖数为5～6，仅有2个燕麦种质的分蘖数为7。各个燕麦种质之间的茎粗差异极大，9%的种质茎粗在0.3～0.4 cm个之间，27%的种质在0.4～0.5 cm之间，34%在0.5～0.6 cm之间，28%的茎粗为0.6～0.7 cm，4个燕麦种质的茎粗在0.8～0.9，分别为‘CF015038’、‘AS1722713’、‘AS1722636’、‘CF014935’。各种质燕麦旗叶长差距极大，在11.05 cm～37.54 cm之间，19%的种质叶长为10～20 cm，73%的种质在20～30 cm，8%的叶长在30～40 cm之间，其中‘CF008427’旗叶最长可达37.54 cm，‘CF014594’最短仅有11.05 cm。在穗长方面，‘CF008188’穗长最长有51.74 cm，‘CF008449’最短只有23.38 cm，141份燕麦种质的穗长在这个区间内均匀分布。在穗粒数上，‘CF003687’最多为单株144.4粒，‘CF014584’最少单株仅有33.6粒。本研究中10个性状的变异系数均大于10%，说明141份燕麦种质资源材料间形态差异较大，种质资源遗传类型丰富，有利于特异种质材料的筛选。遗传多样性分析表明，多样性指数最高的性状是茎粗，为2.64；其次是单株鲜重，为2.55；遗传多样性指数的排序为茎粗>单株鲜重>单株干重>穗长>轮层数>千粒重>叶长>穗粒数>株高>分蘖数。

表2 燕麦种质资源4个质量性状的遗传多样性分析

表3 燕麦种质资源10个数量性状的遗传多样性分析

2.2 燕麦主要性状的主成分分析

首先对10个农艺性状进行Bartlett球度检验(P<0.05)和KMO检验(0.647)发现数据适合进行主成分分析[5]。对141份燕麦种质进行主成分分析，结果显示，前4个特征值的累计贡献率达69.609%，包含了所有种质农艺性状的大部分信息，可作为代表进行分析。由表4可知，第1主成分特征值为3.127，贡献率为27.312%。单株干重特征向量值为最大(0.882)，说明单株干重对第1主成分影响最大，其次是单株鲜重(0.880)、茎粗(0.810)，因此第1主成分可作为燕麦草产量因子。第2主成分的特征值为1.558，贡献率为17.735%。穗长特征向量值正值最大(0.691)，其次是分蘖(0.592)、株高(0.551)，因此第2主成分为形态因子。第3主成分的特征值为1.166，贡献率为12.728%。千粒重特征向量值为正值最大(0.637)，因此第3主成分为籽粒特性因子。第4主成分的特征值为1.110，相应的贡献率为11.834%，第4主成分中轮层数特征向量值为正值最大(0.551)，因此第4主成分为籽粒产量因子。

表4 燕麦主要农艺性状的主成分分析

2.3 燕麦种质群划分及归类

聚类分析可以明确燕麦种质资源的不同类型，方便选取差异较大的种质材料，为亲本的选择提供理论依据。对141份燕麦种质资源材料进行聚类分析，分析结果将141份燕麦种质划分为3大类(图1)，并对各种质群性状进行了统计分析(表5)。

图1 燕麦种质资源聚类图

种质群Ⅰ包含88份种质，包括87个皮燕麦和1个裸燕麦，其中53份来自中国(扬州本地品种10份)，35份来自国外。该类群粒形均为纺锤型，粒色分为白色和褐色两种；在10个数量性状中，其主要特征是株高最低、茎粗最细、旗叶和穗长最短、单株鲜重和干重最小、穗粒数最少。这一类群中的燕麦种质可以作为选育矮杆、特异穗粒品种的优良亲本。

种质群Ⅱ包含36份，包括35份皮燕麦和1份裸燕麦，其中18份来自中国(扬州本地品种5份)，17份来自国外。该类群粒形以纺锤型为主，粒色以白色为主。该类群植株最高，株高平均为139 cm，分蘖能力最强，单株分蘖数为4.64个，茎粗最高平均为0.68 cm，同时其单株鲜重和单株干重在3个种质群中处于最高水平。这一类群可以作为选育高杆、高产品种的优良亲本。

种质群Ⅲ包含17份燕麦材料，均为来自我国的裸燕麦，包括青海、山西、四川、内蒙古、甘肃、扬州等地，其中扬州本地3份。该类群旗叶长和穗长均高于其他两个种质群，分别为26.89 cm，38.63 cm。轮层数和千粒重均低于其他种质群，其余各数量性状介于另外两个种质群之间，该种质群可作为选育饲用籽粒品种的亲本。以上3个种质群可在实际育种工作中根据选育目标进行综合分析和筛选。

表5 燕麦种质资源各种质群性状的特征

3 讨论

种质资源是新品种选育的基础，而分析种质资源的遗传背景和遗传多样性是育种突破的关键。随着草地农业的发展，不同的生产目标也对新品种创新提出了新的要求。为了选育适宜内蒙古地区生产的燕麦新品种，田青松等[21]以‘永492’和父本‘歇里·努瓦尔’进行种间杂交选育出了高产燕麦饲草新品种‘蒙饲燕2号’。为了解决燕麦在南方生长不能抽穗结实和种植范围窄的生产问题，杨才等[22]利用温室加代的措施，通过3种间聚合杂交，育成了株高55～140 cm，生育期65～100 d的燕麦新品种。但由于近年来作物育种所用的种质资源主要集中在骨干亲本上[23-25]，导致育成品种农艺性状的变异幅度较为狭窄，因此研究燕麦种质资源的多样性对燕麦遗传育种具有重要意义[26-27]。

本研究对不同来源的141份燕麦种质资源进行了农艺性状多样性分析，结果表明，茎粗的多样性指数最高，其次是单株鲜重和单株干重，分蘖数和株高的多样性指数较低，单株鲜重的变异系数最高，其次为单株干重和千粒重，分蘖数和穗长的变异系数较低。遗传多样性指数反应了种质资源间性状的多样性，而变异系数的大小与某个性状的变幅呈正相关[28]。研究表明，当变异系数在10%以上时，种质资源间的性状存在显著差异[29]，本研究中燕麦种质资源10个数量性状的变异范围在17.01%～41.79%之间，均大于10%，表明参试燕麦品种间存在丰富的遗传多样性，可以为燕麦品种改良工作提供了丰富、优良的亲本材料。

主成分分析可有效的简化选择程序、把握综合性状[30]，已广泛应用于玉米(Zeamays)、小麦(Triticumaestivum)等许多农作物性状的评价和筛选中[31-32]。本研究，4个主成分因子的特征值表明，参试种质和性状指标对于主成分分析结果具有一定影响，前4个主成分因子的累计贡献率达69.609%，包含了近一半以上的性状信息。根据这些信息，可对燕麦种质不同农艺性状进行差异性和特异性选择，提高筛选种质性状的效率。

采用聚类分析可以划分燕麦种质资源的不同类型，方便选取差异较大的种质材料，为杂交亲本的选配提供参考依据[33]，目前已被广泛运用于许多作物种质资源的分类与遗传多样性研究上。通过聚类分析将141份燕麦种质资源划分为具有明显性状差异的3个种质群，可为不同育种目标的选择提供参考，以期提高育种效率。3个种质群中种质群Ⅰ的种质资源株高最矮，茎粗最细，单株鲜重和干重最小，轮层数、分蘖数和穗长处于中间水平，可以用来选育矮杆抗倒伏、特异穗粒品种。种质群Ⅱ为植株高大、茎秆最粗、单株分蘖数最多、千粒重最大、单株鲜重和干重最大的燕麦种质资源，可作为选育高产饲草品种的优良亲本。种质群Ⅲ的种质资源均为裸燕麦，该种质群的旗叶最长、穗长最长，由于均为裸燕麦，千粒重最小，其余各农艺性状较为均衡，可作为选育饲用籽粒品种的优良亲本。不同来源的燕麦种质遗传基础之间存在差异，而同一地理来源的燕麦种质之间并没有聚为一类，表明不同材料间的遗传差异与地理位置没有明显的相关性，这与齐冰洁、南铭的研究结果一致[2,5]。

本研究通过分析141份燕麦种质资源的遗传多样性，从农艺性状上鉴定出了一批优异的种质材料，但由于农艺性状易受环境条件和人为因素的影响而发生改变，因此应结合分子标记技术对这些燕麦种质资源进行更加深入的测定，以标记和验证其农艺性状的结果，并与常规育种手段相结合，更加有效的利用其育种潜力，为燕麦农艺性状的遗传改良提供可靠依据。

4 结论

141份不同来源的燕麦种质资源之间遗传多样性较为丰富，茎粗、单株鲜重和千粒重这3个饲草产量相关性状的多样性指数较高。主成分分析结果显示：4个主成分因子累计贡献率达69.609%，第1主成分反映单株鲜重和茎粗，与饲草产量有关；第2主成分与穗长、分蘖和株高等形态性状有关;第3主成分与籽粒特性有关；第4主成分与籽粒产量有关。通过聚类分析将141份种质资源分为3类，种质群Ⅰ株高最矮，茎粗最细，单株鲜重和干重最小;种质群Ⅱ为植株高大、茎秆最粗、单株分蘖数最多、千粒重最大、单株鲜重和干重最大;种质群Ⅲ旗叶和穗长最长，在实际应用中可以依据不同的育种目标选择亲本材料。