基于贵州地区玉米DUS测试数量性状变异与分级标准研究

李 娟， 孔德章， 焦爱霞， 周欢欢， 韦启迪， 张丽娜， 霍可以

(1.农业农村部植物新品种测试(贵阳)分中心， 贵阳 550006；2.贵州省农业科学院农作物品种资源研究所， 贵阳 550006)

玉米是我国最主要的农作物之一，在保障我国粮食安全中具有举足轻重的作用[1]。植物品种DUS测试是指针对植物品种开展的特异性(Distinctness)、一致性(Uniformity)、稳定性(Stability)测试[2]。DUS测试作为植物新品种保护授权[3]、农作物审定、登记、认定以及品种维权执法[4]的重要依据，其测试结果的准确性与科学性在植物品种管理过程中意义重大。测试指南中性状按其类型可分为质量性状、假质量性状与数量性状[2]。其中，质量性状受环境影响最小，在不同的生态条件下，其性状表达状态稳定；其次是假质量性状，在不同的环境条件下，呈现很小的变异，最易受环境条件影响的性状为数量性状。鉴于此，测试指南中设定标准品种用于校正种植环境对性状表达带来的影响，但由于数量性状因不同地域而呈现差异，导致标准品种不能准确表征数量性状的表达状态。贵州省地处云贵高原，气候复杂、生态多样，玉米品种类型丰富。因此，在贵州地区结合玉米DUS测试品种进行数量性状分级，对贵州地区开展玉米DUS测试具有参考价值。本研究通过对2018—2019年贵州地区测试的玉米品种进行数量性状测量及数据统计分析，逐一开展正态分布检验，并进行数量性状分级，探讨各性状间的相关性，以期为贵州地区准确、科学开展玉米品种DUS测试提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 供试材料

供试材料为农业农村部植物新品种测试(贵阳)分中心测试的230份玉米杂交种及贵州省近10年审定的42份玉米已知品种。

1.2 试验方法与性状调查

试验于2018—2019年在农业农村部植物新品种测试(贵阳)分中心实验基地内进行。试验采用随机区组设计，设2次重复，4行区，行距0.7 m，行长2.5 m，株距0.25 m，小区面积10 m2,田间管理同大田生产。严格按《农业植物新品种特异性、一致性和稳定性测试指南 玉米》[5](2018版)中的要求，对12个个体测量(MS)的数量性状(表1)进行调查。其中，2018年玉米测试指南修订，增加性状23(叶片长度)，因此，叶片长度只包含2019年测量数据。

表1 玉米DUS测试数量性状

1.3 数据分析

通过Excel 2010软件计算出各性状的最小值、最大值、中值、平均值和标准差，对12个数量性状数据进行K-S检验，对符合正态分布的性状按照UPOV[6]级差大于等于2倍LSD0.05的规则，对各数量性状进行分级;各数量性状间的斯皮尔曼相关系数用 SPSS 24.0软件进行计算,利用R语言(4.1.0)进行相关性热图制作。

2 结果与分析

2.1 玉米DUS测试数量性状的变异情况

表2为272个玉米杂交品种在雄穗、叶部、植株与穗部等12个数量性状的最大值、最小值、极值、中值、平均值、标准差、变异系数等数据。其中，在雄穗数量性状中，272个杂交种的最低位侧枝以上主轴长度介于23.98～46.83 cm之间，其变异系数为9.90%；最高位侧枝以上主轴长度变幅位于16.25～37.04 cm之间，变异系数为11.89%；一级侧枝数目在3.25～25.50之间，变异系数为36.05%；侧枝长度变幅介于14.54～33.18 cm之间，变异系数为12.57%。其次，在叶部与植株性状中，叶片宽度的变幅在6.87～13.06 cm之间，变异系数为9.40%；叶片长度性状介于74.47～116.09 cm之间，变异系数为10.13%；272个玉米品种的穗位高介于56.30～165.45 cm之间，变异系数为18.57%；植株高度变幅位于189.40～326.70 cm之间，变异系数为10.80%；植株穗位高与株高比率介于0.29～0.54之间，变异系数为10.86%。在果穗性状中，穗长在13.79～25.03 cm之间，其变异系数为10.49%；穗粗变幅为4.04～6.06 cm，变异系数6.78%；穗行数介于11.40～22.40之间，变异系数为10.98%。在12个数量性状中，雄穗一级侧枝数目的变异系数最大，其次是植株穗位高度，说明贵州地区这两个性状多样性较丰富；果穗直径变异系数最小，表明此性状在贵州地区变异范围较小。

表2 玉米DUS测试数量性状的变异情况

2.2 玉米DUS数量性状正态性检验

在针对贵州地区玉米DUS测试数量性状变异情况统计分析的基础上，绘制数量性状分布频次图(图1)。同时，对12个数量性状是否符合正态分布进行K-S检验(表3)，结果表明，雄穗最低位侧枝以上主轴长度、雄穗最高位侧枝以上主轴长度、叶片长度、植株穗位高与株高比率、果穗长度、果穗直径等性状Sig.值>0.05，符合正态分布；雄穗一级侧枝数目、雄穗侧枝长度、叶片：宽度、植株穗位高度、植株高度、果穗穗行数等性状Sig.值小于0.05，但这些性状的偏度与峰度的绝对值均小于1，可视为近似正态分布。

表3 玉米DUS测试数量性状K-S检验

图1 12个数量性状频次分布

2.3 玉米DUS数量性状分级

因12个数量性状符合或近似正态分布，因此，对所有数量性状采用最小显著极差法进行分级[6]。计算每个数量性状的LSD0.05值，12个数量性状的方差分析及LSD0.05值如表4所示。

表4 贵州玉米12个数量性状方差分析

依据玉米DUS测试指南中数量性状的表达状态， 将12个数量性状分为9级，以第5级为中心划分分级范围。具体分级标准按照UPOV的规则，即每级最大值与最小值之间的级差不能小于2倍LSD0.05值进行等距划分[6]。以雄穗最低位侧枝以上主轴长度为例，将此性状的平均值(37.04 cm)作为第5级的中值，分别加减该性状1倍LSD0.05的值，得到第5级的分级范围(34.99～39.09 cm)，然后依次按第5级分级的临界值往上下两级加减2倍LSD0.05的值，得到第6级与第4级的分级范围，分别是39.10～43.19 cm和30.89～34.98 cm(表5)。

表5 12个数量性状分级标准

2.4 玉米DUS测试数量性状相关分析

如图2所示，12个数量性状间相关性分析表明，正相关性最高的两个性状为穗位高与株高，其相关系数为0.87，达到极显著水平；负相关关系最高的两个性状为穗位高与株高比率和果穗长度，其相关系数为0.329，呈极显著负相关。雄穗最低位侧枝以上主轴长度与雄穗最高位侧枝以上主轴长度、雄穗一级侧枝数目、雄穗侧枝长度、植株穗位高度、植株高度、植株穗位高与株高比率呈正相关关系，与叶片宽度、叶片长度、果穗长度、果穗直径及果穗穗行数呈负相关关系；雄穗最高位侧枝以上主轴长度与侧枝长度、果穗长度、果穗穗行数呈正相关关系，其中，与雄穗侧枝长度的相关系数较大，为0.67；与雄穗一级侧枝数目、叶片宽度、叶片长度、植株穗位高度、植株穗位高与株高比率呈负相关关系；性状雄穗一级侧枝数目与叶片宽度、叶片长度、植株穗位高度、植株高度、植株穗位高与株高比率呈正相关关系，与果穗长度、果穗直径、果穗穗行数呈负相关关系；雄穗侧枝长度与叶片宽度、果穗穗行数呈正相关关系，与叶片长度、植株穗位高度、植株高度、植株穗位高与株高比率、果穗长度、果穗直径负相关。植株穗位高与植株高度、植株穗位高与株高比率呈正相关关系且相关系数很大，分别为0.87与0.86。植株高度与植株穗位高与株高比率性状呈正相关关系，相关系数为0.50。植株穗位高与株高比率与果穗长度呈显著负相关关系，相关系数为0.33。果穗长度与果穗直径呈正相关关系，其相关系数为0.27。果穗直径与果穗穗行数呈极显著正相关关系，其相关系数为0.54。

图2 玉米DUS测试数量性状相关性热图

3 结论与讨论

植物DUS测试性状按其类型分为质量性状、假质量性状与数量性状[2]。数量性状为表达状态从一个极端到另一个极端，包含整个变异范围连续的、线性的性状[7]。本研究对连续两年贵州地区DUS测试的玉米品种数量性状数据，分析各性状在贵州地区变异情况，雄穗：一级侧枝数目变异系数最大，说明这一性状在贵州地区多样性丰富，此结果与Liu等[8]研究认为雄穗性状具有高度的可塑性变异的结论一致。对12个数量性状进行相关性分析，穗位高与株高呈极显著正相关关系，但由于植株穗位高性状在贵州地区变异系数较大，居12个数量性状变异系数的第二位，在开展数量性状个体测量时，建议两个性状均保留。雄穗最高位侧枝以上主轴长度与雄穗侧枝长度、雄穗最低位侧枝以上主轴长度的相关性均较高，为减少DUS测试数量性状个体测量工作量，可将雄穗最高位侧枝以上主轴长度性状进行去除，保留雄穗侧枝长度、雄穗最低位侧枝以上主轴长度性状。

在DUS测试特异性判定中，如果数量性状分级代码差异在2级以上，则认为品种在该性状上具有明显差异，反之，则需进行统计分析以判定其是否具备特异性。因此，DUS测试数量性状分级是特异性判定的重要环节，结合不同植物及其种植环境对数量性状科学分级对DUS测试工作的科学开展意义重大。王凤华等[9]、郝彩环等[10]利用LSD0.05值为基本参数，采用多年测试数据并结合传统分级方法对农业农村部植物新品种测试(公主岭)分中心玉米数量性状进行分级，得到适用于吉林省公主岭地区玉米数量性状的分级方法与分级标准，但由于吉林省与贵州省光照、温度、气候及生态条件的差异较大，因此，贵州地区需要指定适用本地区的分级标准。此外，尚有针对其他植物DUS测试数量性状分级方法与分级标准的相关报道。周海涛等[11]、褚云霞等[12]、虞秀明[13]按照各性状分级区间大于等于2倍最小显著差的方法分别对高粱、朱顶红、一品红等植物的DUS测试数量性状进行分级；刘孟军[14]、钟海丰等[15]、于树涛等[16]使用概率分级法分别对枣树、蝴蝶兰、花生等植物的DUS测试数量性状进行分级，概率分级法虽符合数据分布规律，具有科学性，但是该分级方法只能将数量性状分为3级或5级，对于DUS测试指南级数较多(如7级和9 级)或偶数级(2 级、4 级、6 级、8 级)无法确定分级范围; 王永行等[17]利用2倍标准差法对向日葵数量性状进行分级，但由于某些性状不符合正态分布，容易造成分级不合理、不科学的现象；邓珊等[18]在玉簪属植物DUS测试中，将不同分级方法进行比较，认为中值平均标准差法更适用于玉簪属植物的DUS测试数量性状分级。本研究通过两年测试数据对贵州地区玉米杂交种数量性状的K-S检验与频次分布统计，认为12个性状均符合或近似正态分布，因而采用最小显著极差法(LSD)法进行数量性状分级，并形成贵州地区数量性状分级标准，为保证贵州地区玉米DUS测试工作的准确、科学开展奠定了理论基础。