燕麦种质资源耐盐碱性鉴定评价及耐盐碱种质筛选

张 静 高文博 晏 林 张宗文,2 周海涛 吴 斌,*

燕麦种质资源耐盐碱性鉴定评价及耐盐碱种质筛选

张 静1高文博1晏 林1张宗文1,2周海涛3吴 斌1,*

1中国农业科学院作物科学研究所, 北京 100081;2国际生物多样性中心, 北京 100081;3张家口市农业科学院, 河北张家口 075000

受气候变化及人类生产活动影响, 世界盐碱地范围不断扩大, 土壤盐碱化现已成为限制农业生产发展的重要因素。燕麦是一种耐盐碱性较强的作物, 为了评价燕麦种质资源耐盐碱性及筛选耐盐碱的燕麦种质, 本研究利用125 mmol L–1NaCl、Na2SO4和NaHCO3(物质的量比为1∶1∶1)的混合盐碱溶液对485份燕麦核心种质材料进行发芽胁迫处理, 测定了发芽期发芽势、发芽率、根长、芽长、根鲜重、芽鲜重、根干重和芽干重8项指标, 利用相关性分析、主成分分析、隶属函数分析及聚类分析等方法对参试燕麦种质进行了耐盐碱综合评价及筛选。结果表明: 盐碱胁迫对测定的8项指标均表现出抑制作用; 盐碱胁迫下各指标的隶属函数值之间, 及各指标隶属函数值与综合评价值之间均呈现出极显著的正相关性; 通过主成分分析将8项测定指标转换成了2个主成分, 累计方差贡献率为76.926%; 结合隶属函数分析与聚类分析共筛选出2份高耐盐碱型的燕麦材料: 燕1606和海阔夫斯基596号, 将485份燕麦种质的耐盐碱性划分成了5个等级, 其中高耐盐碱材料2份、耐盐碱材料49份、中等耐盐碱材料147份、盐碱敏感材料129份、盐碱极敏感材料158份; 综合相关性分析、主成分分析和逐步回归方程结果, 确定芽长作为发芽期燕麦耐盐碱筛选的首选指标, 其次根鲜重、芽鲜重、发芽势和发芽率也是进行发芽期燕麦耐盐碱综合评价及筛选的重要指标。

燕麦; 种质资源; 发芽期; 耐盐碱; 综合评价

土壤盐碱化是源于气候条件、水文地质、不合理灌溉及长期过量施用化肥等因素, 使得盐分在土壤表层不断的积累形成大量的可溶性盐碱的现象[1]。由于气候变化和人为因素的影响, 世界范围内盐碱土面积平均每年以1.0×106～1.5×106hm2的速度增长[2-3]。根据联合国教科文组织和粮农组织的不完全统计, 全世界盐碱地的面积约为9.54亿公顷, 约占整个陆地面积的7%[4]。土壤盐碱化现已成为全球所面临的重大生态危机, 是限制农业可持续发展的重要因素[1,5]。中国盐碱土面积大约有9913万公顷, 占全国耕地总面积的10%, 主要分布在西北、东北西部、华北以及长江以北滨海地区, 遍布全国的17个省区, 是土壤盐碱化危害最严重的国家之一[6]。盐碱化使土壤理化性质恶化, 土壤板结、肥力下降, 不利于农作物吸收养分, 对农作物生长发育产生危害, 阻碍作物生长[7]。当土壤中的可溶性盐碱含量超过0.2%时, 就会对作物产生不同程度的胁迫作用[8]。土地的有限性决定了人们需要对盐碱土壤进行利用与修复, 而通过种植耐盐碱作物对盐碱地进行生物改良, 可以在有效利用盐碱地的同时, 吸收土壤中的矿质元素, 增加空气湿度, 减少地表蒸发, 改善农田小气候, 抑制返盐, 是一种改良盐碱化土壤的重要方法[9-10]。

燕麦(L.)是禾本科燕麦属粮饲兼用型作物, 根据籽粒类型可分为皮燕麦和裸燕麦, 具有抗旱、抗寒、耐贫瘠等优点, 在中国华北和西北农牧交混地带广泛栽培种植[11], 而这些地区多有盐碱地分布。目前, 国内外在小麦[12-13]、玉米[14]、水稻[15]、大豆[16-17]等作物种质资源耐盐碱鉴定方面已有大量的研究报道。在燕麦耐盐碱性鉴定研究方面, 前人分别对燕麦的耐盐性和耐碱性开展了鉴定研究[18-19], 并且对少量燕麦品种进行了耐盐碱性鉴定[20-21], 这些研究为耐盐碱性燕麦筛选奠定了良好的基础, 但与其它作物相比, 燕麦种质资源的耐盐碱性研究仍然存在一些不足之处: 一是相关燕麦耐盐碱鉴定评价的研究较多侧重于单一的耐盐性或者耐碱性胁迫上, 而盐碱地常存在盐碱共同胁迫的问题, 针对实际生产中存在的混合盐碱胁迫的相关研究较少; 二是缺乏燕麦种质资源耐盐碱性鉴定评价体系, 鉴定评价指标较多且不尽相同, 不同研究结果间难以综合比较; 三是相关研究选取的材料少, 代表性低, 缺乏针对我国现有燕麦种质资源的系统性、大规模耐盐碱性鉴定评价研究。因而开展燕麦种质资源耐盐碱性鉴定评价及耐盐碱种质筛选, 为培育耐盐碱的燕麦品种提供优异亲本, 对于改良修复盐碱土壤, 改善生态环境具有重要意义。本研究以国家作物种质库保存的燕麦种质资源为基础, 选择地理来源广泛、遗传多样性丰富的485份燕麦种质资源为材料, 以NaCl、Na2SO4和NaHCO3混合盐碱溶液进行耐盐碱性鉴定, 测定了燕麦种子的发芽势、发芽率、根长、芽长、根鲜重、根干重、芽鲜重和芽干重8项指标, 通过方差分析、相关性分析、主成分分析、聚类分析和隶属函数分析对燕麦种质资源耐盐碱性进行综合评价鉴定, 以明晰中国现有燕麦种质资源耐盐碱性的现状, 筛选出耐盐碱的燕麦种质, 为相关育种研究提供优异亲本材料。

1 材料与方法

1.1 供试材料

供试材料选择地理来源广泛、遗传多样性丰富的485份燕麦核心种质资源, 均由中国农业科学院国家作物种质库提供, 其中国内种质345份, 包括中国华北地区219份, 中国东北地区20份, 中国西南地区26份和中国西北地区80份; 国外种质140份, 包括东欧地区43份, 西欧地区43份, 大洋洲地区11份, 东北亚地区9份, 美洲地区34份。

1.2 试验方法

1.2.1 耐盐碱鉴定适宜盐碱浓度的筛选 随机选取本试验材料中的4个裸燕麦品种和4个皮燕麦品种进行预试验。选用NaCl、Na2SO4和NaHCO3(物质的量比1∶1∶1)混合盐碱溶液进行盐碱胁迫处理, 盐碱浓度设置50、75、100、125、150、175和200 mmol L–17个水平, 用蒸馏水(CK)作为对照处理。选用籽粒饱满、大小均匀一致的燕麦种子, 浸泡在1%的次氯酸钠溶液中, 并放在每分钟180转的摇床上振荡15 min, 再用流水冲洗3～5 min进行种子消毒处理。消毒完成的种子浸泡在蒸馏水中3～4 h, 接种前将种子放置在纱布上吸干种子表面水分。发芽采用卷纸发芽法, 每个处理3次重复, 釆用人工气候箱对供试材料进行培养, 条件为光照/黑暗时间16 h/8 h, 温度25℃/20℃。每天添加蒸馏水以弥补水分损失, 调查处理组和对照组的发芽率和发芽势。

1.2.2 耐盐碱性鉴定 燕麦种质资源耐盐碱性鉴定评价参考《燕麦种质资源描述规范和数据标准》进行, 略有修改[22]。以试验1.2.1筛出的最佳盐碱浓度125 mmol L–1为耐盐碱鉴定处理浓度, 蒸馏水(CK)为对照, 对485份燕麦核心种质进行发芽期耐盐碱性鉴定, 重复3次, 每个重复选取50粒籽粒饱满、大小均匀一致且完整的燕麦种子, 种子消毒方式、发芽方法及培养条件均与预备试验相同。

1.2.3 高耐盐碱型燕麦品种的极端耐盐碱浓度确定 对试验1.2.2筛选出的高耐盐碱型材料进一步进行极端耐盐碱浓度确定试验, 共设置5个处理, 125、150、175和200mmol L–1的NaCl、Na2SO4和NaHCO3(物质的量比1∶1∶1)混合盐碱溶液为盐碱胁迫处理, 蒸馏水(CK)作为对照处理, 每个处理3次重复, 每个重复选取50粒燕麦种子, 消毒方式、发芽方法及培养条件均与预备试验相同。

1.3 指标测定

通过测定燕麦种子发芽期的发芽势(GP)、发芽率(GR)、根长(RL)、芽长(BL)、根鲜重(RFW)、根干重(RDW)、芽鲜重(BFW)和芽干重(BDW) 8项指标, 综合评价燕麦耐盐碱性。

以根长至少与种子等长, 芽长至少达到种子1/2的长度为发芽标准。培养第4天统计发芽势, 第7天统计发芽率, 发芽势和发芽率参照陈新等[19]的方法按照公式(1)和(2)计算。培养的第7天从每份材料的每个重复中随机选取具有代表性的10株燕麦幼苗, 用直尺测量最长根长和芽长[19], 将选取的幼苗吸干表面水分后分成地上和地下两部分称量根鲜重和芽鲜重, 再烘干至恒重称量根干重和芽干重。

1.4 统计分析

利用Microsoft Excel进行数据的基础整理, SPSS26.0、R4.1.3和Origin 2022软件对数据进行相关性分析、主成分分析、隶属函数分析以及聚类分析, 具体公式如下[23-24]:

采用烟梗自动开麻包系统后，由于梗开包过程是在一个密闭的负压箱体内完成，烟梗里的麻毛和粉尘在倒料过程中被充分扬起，然后被除尘风抽走，改善了环境。此外，新型梗投料对麻袋不产生破坏，麻袋可以重复利用，节约生产成本。

运用公式(3)以每一个测定指标3次重复的平均值为基础数据。计算每个测定指标的耐盐碱系数。

采用隶属函数分析对485份燕麦材料的耐盐碱系数按照公式(4)计算隶属函数值, 式中X表示第个指标的耐盐碱系数,max、min表示第个指标中耐盐碱系数的最大值和最小值,(X)表示第个指标的隶属函数值。

对各指标的隶属函数值进行主成分分析, 确定主成分的个数, 按照供公式(5)计算权重, 式中W表示第个指标的权重,P表示第个指标的方差贡献率。

运用公式(6)计算各材料的综合评价值, 进行燕麦种质资源耐盐碱综合评价, 综合评价值越大说明该材料的耐盐碱性越强。

2 结果与分析

2.1 适宜耐盐碱鉴定的盐碱胁迫浓度确定

为了确定适宜耐盐碱鉴定的盐碱胁迫浓度, 从485份燕麦核心种质中随机选出4份皮燕麦品种和4份裸燕麦品种进行不同盐碱浓度的试验处理。试验结果如图1所示, 随着盐碱浓度的不断增加, 4份皮燕麦品种和4份裸燕麦品种的发芽势和发芽率均呈现出不同程度的下降, 并且不同盐碱浓度下燕麦品种间的发芽势和发芽率存在差异。4份皮燕麦品种和4份裸燕麦品种在低浓度的盐碱浓度处理下与对照的发芽势和发芽率差异较小。当盐碱胁迫浓度大于100 mmol L–1时, 4份皮燕麦品种和4份裸燕麦品种间的发芽势和发芽率与对照处理相比均存在显著或极显著差异。当盐碱胁迫浓度大于150 mmol L–1时, 4份皮燕麦品种和4份裸燕麦品种的发芽势和发芽率均大幅度下降, 50%燕麦品种的发芽势和发芽率降为0, 盐碱浓度大于150 mmol L–1时燕麦不发芽,此时浓度已不适合进行燕麦种质的耐盐碱筛选, 而当盐碱浓度为125 mmol L–1时, 4份皮燕麦品种和4份裸燕麦品种的发芽势和发芽率与对照相比都表现出显著性或极显著性的差异, 在该盐碱浓度下无论是皮燕麦还是裸燕麦均能够有效的区分出各燕麦材料之间的耐盐碱性, 因此确定125 mmol L–1的盐碱浓度为适宜的燕麦种质耐盐碱鉴定浓度。

图1 不同盐碱浓度下8份燕麦资源发芽指标变化

A: 裸燕麦发芽势变化趋势; B: 皮燕麦发芽势变化趋势; C: 裸燕麦发芽率变化趋势; D: 皮燕麦发芽率变化趋势; 同一品种不同字母表示处理间差异显著(< 0.05)。

A: the trend of germination potential of Naked oat; B: the trend of germination potential of hulled oat; C: the trend of germination rate of naked oat; D: the trend of germination rate of hulled oat. Different letters of the same variety indicate significant difference between treatments at< 0.05.

2.2 盐碱胁迫对燕麦发芽性状的影响

在125 mmol L–1混合盐碱胁迫下, 485份燕麦材料发芽期各性状变化如图2和表1所示。8项测定指标发芽势、发芽率、根鲜重、芽鲜重、根干重、芽干重、根长和芽长的平均值在盐碱胁迫下与对照相比都呈现出下降趋势, 说明盐碱胁迫对燕麦种子萌发和幼苗的生长均有不同程度的抑制作用。由表2可知盐碱胁迫对根长的抑制作用最明显, 均值为1.217 cm, 与对照条件下相比下降了88.85%, 说明根长对盐碱胁迫反应最敏感; 盐碱胁迫对种子的发芽势和发芽率的抑制作用最小, 均值分别为23.615%和26.245%, 与对照相比分别下降了49.83%和46.85%。

由表1中的变异系数可知, 485份燕麦材料的8项测定指标在对照和盐碱胁迫条件下均表现出不同程度的变异。盐碱胁迫处理下各指标间的变异系数均大于对照处理下各个测定指标的变异系数。对照处理下变异系数的变化范围是12.88%～60.26%, 盐碱胁迫处理下变异系数变化范围是35.19%～71.68%, 说明本研究所选用的检测指标显著受到盐碱胁迫的影响, 因此这些指标可以用于耐盐碱性鉴定评价。而这些指标的变异系数变化范围较大, 说明盐碱胁迫对各指标的影响程度不同, 因此不能用单项指标来评价燕麦的耐盐碱性。

图2 盐碱胁迫对燕麦发芽期性状的影响

CK: 对照处理; T: 125 mmol L–1盐碱胁迫处理; GP: 发芽势; GR: 发芽率; RL: 根长; BL: 芽长; RFW: 根鲜重; BFW: 芽鲜重; RDW: 根干重; BDW: 芽干重; ***: 表示在0.001概率水平显著相关。

CK: control treatment; T: 125 mmol L–1saline-alkali stress treatment; GP: germination potential; GR: germination rate; RL: root length; BL: bud length; RFW: root fresh weight; BFW: bud fresh weight; RDW: root dry weight; BDW: bud dry weight; *** indicates significant correlation at the 0.001 probability level.

表1 485份燕麦种质在对照和盐碱胁迫条件下各性状描述统计

缩写同图2。Abbreviations are the same as those given in Fig. 2.

2.3 燕麦耐盐碱性综合评价

2.3.1 燕麦发芽期各指标隶属函数值及综合评价值的相关性分析 如图3所示, 相关性分析结果表明, 燕麦发芽期发芽势、发芽率、根长、芽长、根鲜重、芽鲜重、根干重和芽干重之间存在着极显著正相关, 并且与值之间也存着极显著正相关。其中芽长的隶属函数值与值之间的相关系数最大为0.81, 发芽势、发芽率、根鲜重的隶属函数值与值之间也有较大的相关系数(均为0.80), 表明发芽势、发芽率、根鲜重和根长与值之间都存着不少于80%的重叠信息。可以说这4个指标与燕麦的耐盐碱性关系最为密切。相关性分析结果显示, 燕麦发芽期各性状之间联系密切且存在着信息的重叠, 因此要对其进行降维分析, 提取主要的影响因子。

图3 燕麦各性状隶属函数值及D值的相关性分析

缩写同图2;-value: 综合评价值; **表示在0.01水平上显著相关。

Abbreviations are the same as those given in Fig. 2;-value: comprehensive evaluation value; ** indicates significant correlation at the 0.01 probability level.

由相关性分析结果表明各性状之间存在着极显著正相关, 信息重叠性较高, 因此对8项测定指标进行了主成分分析。通过对燕麦发芽期测定的8项指标的隶属函数值进行主成分分析适应性检验和Bartlett球形检验, 得到的KMO值为0.778, 大于0.7,=0.000, 小于0.01, 说明各性状之间的关联程度较高, 主成分分析结果可靠。对燕麦性状的隶属函数值进行主成分分析, 根据特征值大于1以及累积贡献率大于75%的原则, 提取主成分。主成分分析结果如表2所示, 根据主成分提取原则, 选取了前2个主成分, 第一主成分的特征值为4.629, 方差贡献率为57.867%; 第二主成分的特征值为1.525, 方差贡献率为19.060%。2个主成分的累计方差贡献率达到了76.926%, 可有效反映出8项测定指标绝大部分信息。因此, 将测定的8项指标转换成了2个综合指标, 用于下一步燕麦耐盐碱性综合评价值计算。

主成分载荷矩阵能反映出各个评价指标对主成分的影响程度。由表3可知, 根鲜重、芽鲜重和芽长是第一主成分的主要指标, 相关系数分别为0.847、0.851和0.897, 该主成分与幼苗的生长密切相关。第二主成分与发芽势和发芽率的相关性较大, 相关系数分别为0.745、0.747, 说明该主成分与燕麦的发芽指标较为密切, 反映了燕麦种子的发芽情况。

2.3.3 燕麦耐盐碱性聚类分析 根据计算出的值, 对485份燕麦种质进行耐盐碱排序, 利用系统聚类方法, 对其进行聚类分析, 结果如图4所示。485份燕麦种质可划分为5大类。第1类是高耐盐碱型材料有2份, 占供试材料总数的0.41%, 第2类是耐盐碱型材料有49份, 占供试材料总数的10.10%;第3类是中等耐盐碱型材料有147份, 占供试材料总数的30.31%; 第4类是盐碱敏感型材料有129份, 占供试材料总数的26.60%, 第5类是盐碱极敏感型材料有158份, 占供试材料总数的32.58%。高耐盐碱型的2份燕麦材料编号为411 (海阔夫斯基596号)和413 (燕1606)。

表2 燕麦发芽期各指标的主成分方差贡献率

表3 主成分载荷矩阵

缩写同图2。Abbreviations are the same as those given in Fig. 2.

图4 485份燕麦种质资源耐盐碱性聚类分析

I: 高耐盐碱型; II: 耐盐碱型; III: 中等耐盐碱型; IV: 盐碱敏感型; V: 盐碱极敏感型。

I: the highly salt-alkaline-tolerant accessions; II: the salt-alkaline-tolerant accessions; III: the medium salt-alkaline-tolerant accessions; IV: the salt-alkaline-sensitive accessions; V: the high salt-alkaline-sensitive accessions.

2.3.4 高耐盐碱型材料盐碱极限浓度鉴定 通过对485份燕麦核心种质资源的耐盐碱性鉴定评价, 筛选出了2份高耐盐碱型的燕麦材料分别为411 (海阔夫斯596号)和413 (燕1606)。如表4所示, 411 (海阔夫斯596号)发芽势和发芽率在盐碱胁迫为200 mmol L–1时降到了10%以下, 与对照相比表现出显著性差异。413 (燕1606)的发芽势在盐碱胁迫为175 mmol L–1时降低到了10%以下, 发芽率在200 mmol L–1时降到了10%以下, 与对照相比呈现出显著性差异, 说明这2个品种在盐碱胁迫浓度为175 mmol L–1时种子发芽才受到严重抑制。

表4 不同盐碱浓度对燕麦发芽指标的影响

缩写同图2。Abbreviations are the same as those given in Fig. 2

2.3.5 燕麦发芽期耐盐碱回归模型建立及评价指标筛选 为了便于燕麦种质资源的鉴定与筛选, 建立了燕麦耐盐碱多元线性回归数学模型。将485份燕麦种质按照2∶1的比例随机分成了回归组和检验组2组, 回归组323份材料8个性状的耐盐碱系数作为自变量, 耐盐碱性D值作为因变量, 进行多元逐步回归分析。结合8个性状指标的偏回归系数, 最终建立了多元线性回归模型:=0.245X+ 0.0522+0.1713+0.2954–0.01, 方程中代表耐盐碱性值、1代表芽长、2代表发芽势、3代表根鲜重、4代表根长。方程决定系数2=0.99,= 7741.329,＜0.01, 该回归方程对观测数据的真实反映程度为99%。运用该回归方程计算检验组162份材料耐盐碱的预测值, 并与对应的值进行相关性分析, 结果显示相关性系数为0.996, 两者之间呈极显著正相关, 表明该回归方程能够很好的预测燕麦种质资源的耐盐碱性。在进行燕麦种质资源耐盐碱性鉴定评价时, 试验条件相同的情况下, 只需要测定燕麦发芽期的芽长、发芽势、根鲜重和根干重这4个指标, 利用该回归方程计算耐盐碱值, 从而能便捷、高效地评估不同燕麦种质资源的耐盐碱性强弱。

2.4 不同地理来源燕麦种质耐盐碱性评价

根据地理来源的不同将485份燕麦种质资源分为9组, 对各组种质的耐盐碱性D值进行统计分析。结果如表5所示, 不同地理来源的燕麦种质资源之间耐盐碱性存在差异, 来自于东北亚地区的燕麦种质资源耐盐碱性最强, 与东欧地区、美洲地区和中国西北、西南和华北地区资源均存在着显著差异; 来自于中国西南地区的燕麦种质资源的耐盐碱性最弱, 与来源于其他地区的燕麦种质资源均呈显著差异。中国东北和西北地区、欧洲地区、大洋洲地区和美洲地区的燕麦种质资源的耐盐碱性之间差异不显著, 这几个地区的燕麦种质资源耐盐碱性较为一致且耐盐碱程度为中等水平。

表5 不同地区燕麦D值描述统计

3 讨论

土壤盐碱化是世界性的生态环境问题, 盐碱地常可分为盐地、碱地或含多种盐碱成分的混合盐碱地,中国大面积的盐碱地主要是含有Na+、Cl–、CO32–、HCO3–、SO42–等多种离子的复合盐碱地, 组分复杂, 并且盐化与碱化往往相伴发生[25]。研究表明, 混合盐碱胁迫对作物的危害并不是盐、碱胁迫危害的简单叠加, 其危害程度要远大于单一的盐或碱胁迫, 通过单盐筛选的耐盐性作物并不都适合在盐碱土上生长[26], 因此只采用单一的中性盐或碱性盐进行胁迫试验, 得到的结果对于燕麦耐盐碱机制分析以及育种改良均具有一定的局限性。本研究以NaCl、Na2SO4和NaHCO3混合溶液来模拟盐碱胁迫环境, 进行燕麦耐盐碱性鉴定, 与单一的中性盐或碱性盐相比, 在此条件下筛选出的品种更便于生产利用。

盐碱胁迫对作物不同生长发育时期的影响不同, Hosseini等[27]、徐玲秀等[28]研究发现大豆在芽期、苗期及花荚期对盐碱的耐受性并不相同, 而且不同生育阶段的耐盐碱性并没有直接的相关性, 水稻[29]中也有类似研究结果, 这说明耐盐碱作物的筛选有赖于不同生育期的系统鉴定。种子发芽期是植株生长发育的初始阶段, 发芽阶段的耐盐碱性对其能否在盐碱地中存活起到至关重要的作用, 而且处于发芽期的作物对盐碱胁迫更为敏感, 影响着作物后期的生长发育[30-31]。在实际生产中, 作物发芽期的耐盐碱性直接决定能否在盐碱胁迫条件下保证较高水平的出苗率, 对作物耐盐碱性评价具有重要参考价值, 同时发芽期鉴定具有耗时短、容量大、操控性强和重复性好等特点, 方便不同研究结果进行比较[32], 因此本研究选择在发芽期对燕麦进行耐盐碱性鉴定评价。

作物的耐盐碱性是一个受多个数量性状控制的复杂性状, 单一的指标并不能够准确地评价作物的耐盐碱性[33-34]。但是对多个指标进行测定, 不仅需要耗费大量的时间、人力、物力和财力, 而且测定的各个指标之间还存在着相关性, 代表信息会出现重叠交叉现象, 也不能很好的评价作物耐盐碱性[35]。因此, 要选取适宜的筛选指标才能避免单一指标或是多个指标鉴定的局限性。本研究选取了8个性状, 涵盖了发芽期耐盐碱筛选的所有指标, 综合相关性分析、主成分分析和耐盐碱多元线性回归方程的结果进行了最适宜鉴定指标的筛选。相关性分析显示根长与值的相关系数最大; 其次发芽势、发芽率、根鲜重和芽长。因此, 从相关性分析结果, 可将芽长、发芽势、发芽率和根鲜重作为评价燕麦发芽期耐盐碱性的指标。主成分分析显示第一主成分的方差贡献率为57.867%, 其中各项性状指标中芽长的载荷数最大; 其次是芽鲜重和根鲜重。第二主成分的方差贡献率为19.060%, 其中各性状指标中发芽势和发芽率的载荷数最大。因此, 主成分分析结果表明芽长、根鲜重、芽鲜重、发芽势和发芽率可以作为评价燕麦发芽期耐盐碱性的指标。综合相关性分析和主成分分析结果, 本研究表明芽长可作为燕麦发芽期耐盐碱筛选的首选指标, 其次是根鲜重、发芽势和发芽率也是进行燕麦发芽期耐盐碱综合评价及筛选的重要指标。本研究结果与前人筛选出的耐盐碱指标具有相似性。陈新等[19]认为与裸燕麦萌发期耐盐性关系最密切的指标是发芽势和发芽率。付鸾鸿等[21]认为要鉴定燕麦萌发期耐盐碱性的主要指标是发芽势、胚根长和胚根鲜重。斯日古楞等[36]认为与燕麦萌发期耐盐性鉴定最理想的指标是胚芽长和种子萌发指数。同时本研究构建了燕麦耐盐碱性鉴定评价的多元线性回归方程, 筛选出芽长、发芽势、根鲜重和根干重4个重要指标可快速评价燕麦种质发芽期耐盐碱性。在相同逆境条件下, 也可测定这4项指标, 利用该回归方程快速预测燕麦种质的耐盐碱性, 为燕麦种质资源耐盐碱性鉴定及育种研究提供重要的信息。

评价作物耐盐碱性的指标多种多样, 且各项指标之间存在着一定的线性关系, 使得代表的信息之间出现交叉或重叠。本研究结果也显示了多个指标的耐盐碱系数间存在极显著的相关性, 且不同单项指标的耐盐碱系数在不同种质中的大小排序也有所不同。因此有必要利用综合评价的方法来鉴定耐盐碱这一个复杂的综合性状, 才能较全面、准确及有效地反映出不同种质资源之间的差异性。现阶段运用综合评价的方法鉴定作物的抗逆性已广泛应用与小麦[37]、玉米[38]和大豆[39]等作物中。在小麦抗逆性鉴定方面, 张婷婷等[40]通过主成分分析、隶属函数分析和聚类分析综合评价了30份春小麦萌发期和苗期的耐盐碱性, 并成功筛选出2份高度耐盐碱的小麦品种。段雅娟等[41]鉴定了玉米萌发期的10项生理指标, 运用主成分分析、隶属函数值分析和聚类分析综合评价了390份玉米自交系的耐盐性, 将其划分为了6个耐盐等级。在数据处理和耐盐碱性评价过程中, 运用综合评价的方法既减少了指标间代表信息的交叉重叠, 又考虑了综合指标重要性的差异, 避免了单一指标的片面性, 较为科学和系统的反映了种质资源的耐盐碱性差异[42]。本研究基于燕麦发芽期不同性状指标, 采用相关性分析、主成分分析、隶属函数分析和聚类分析对485份燕麦种质资源的耐盐碱能力进行了综合鉴定评价, 筛选出了发芽期高耐盐碱型的2份燕麦材料分别是海阔夫斯596号基和燕1606, 2份材料的值分别为0.712和0.858, 且当盐碱浓度提高到175 mmol L–1时两者的发芽率才降低到10%以下。但还需在大田中进一步研究这2份材料苗期和成株期的耐盐碱性。这些耐盐碱性材料的鉴定, 为耐盐碱品种的选育和耐盐碱基因的发掘提供了重要资源。

4 结论

在混合盐碱胁迫下燕麦种子的发芽指标和生长指标都受到了抑制。从485份燕麦种质资源中筛选出了海阔夫斯基596号和燕1606两份高耐盐型的种质资源, 为耐盐碱品种的选育和耐盐碱基因的挖掘提供了资源。筛选出了芽长可作为燕麦发芽期耐盐碱筛选的首选指标, 其次是根鲜重、芽鲜重、发芽势和发芽率也是进行燕麦发芽期耐盐碱鉴定评价及筛选的重要指标, 在同等试验条件下可作为燕麦发芽期耐盐碱性鉴定评价及筛选的指标。

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Identification and evaluation of salt-alkali tolerance and screening of salt-alkali tolerant germplasm of oat (L.)

ZHANG Jing1, GAO Wen-Bo1, YAN Lin1, ZHANG Zong-Wen1,2, ZHOU Hai-Tao3, and WU Bin1,*

1Institute of Crop Sciences, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China;2Biodiversity International, Beijing 100081, China;3Zhangjiakou Academy of Agricultural Sciences, Zhangjiakou 075000, Hebei, China

Affected by climate change and human production activities, the world’s salt-alkali land is expanding, and soil salinization has become an important factor limiting the development of agricultural production. Oat is a crop with the strong saline-alkali tolerance. To evaluate the salinity tolerance of oat germplasm resources in China, 485 accessions were stress treated with 125mmol L–1NaCl, Na2SO4,and NaHCO3(1:1:1 molar concentration) solution at germination stage. Eight growth indexes, including germination potential, germination rate, root length, bud length, root fresh weight, bud fresh weight, root dry weight, and bud dry weight, were identified at the germination stage of oats. A comprehensive evaluation and screening of oat germplasm resources for salt-alkali tolerance was performed by the correlation analysis, principal component analysis, membership function analysis, and cluster analysis. The results showed that salt-alkali inhibited all eight indexes identified, and a significant positive correlation was observed between the affiliation function values of the indexes under salt-alkali tolerance and with the comprehensive evaluation value. Eight evaluation indexes were converted into two comprehensive indexes by principal component analysis, with a cumulative variance contribution of 76.926%.The membership function analysis combined with cluster analysis screened a total of two oat accessions with high salt-alkaline tolerance (Oat 1606 and Heikowski 596) and classified 485 accessions into five classes, including two highly saline-alkaline tolerance, 49 salt-alkaline-tolerant accessions, 147 medium saline-alkaline tolerance accessions, 129 sensitive saline-alkaline accessions, and 158 high saline-alkaline sensitive accessions.The results of correlation analysis, principal component analysis, and stepwise multiple regression analysis, and the bud length was screened as the preferred indicator for the screening of salt-alkali tolerance in germinating oats, followed by root fresh weight, bud fresh weight, germination potential, and germination rate, which were also important indexes for the comprehensive evaluation and screening of salt-alkali tolerance in germinating oats.

L.; germplasm resources; germination stage; salt-alkali tolerance; comprehensive evaluation

10.3724/SP.J.1006.2023.21032

本研究由财政部和农业农村部国家现代农业产业技术体系建设专项(CARS-07-A-1), 河北省重点研发计划项目(21326305D), 中国农业科学院科技创新工程项目和农作物种质资源保护与利用专项(2020NWB036-06)资助。

This study was supported by the China Agriculture Research System of MOF and MARA (CARS-07-A-1), the Key Research and Development Program of Hebei Province (21326305D), the Agricultural Science and Technology Innovation Program (ASTIP) in CAAS, and the Crop Germplasm Resources Protection (2020NWB036-06).

吴斌, E-mail: wubin03@caas.cn

E-mail: zhangjing12290218@163.com

2022-04-28;

2022-10-10;

2022-11-02.

URL: https://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1809.S.20221101.1656.004.html

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