籽瓜种质资源表型性状鉴定及遗传多样性分析

周远航 鲁伟丹 马小龙 高江龙 樊晓琴 郭建富 陈友强 林 明,* 石书兵

(1.新疆农业大学 农学院,乌鲁木齐 830052; 2.新疆农业科学院 玛纳斯农业试验站,新疆 玛纳斯 832200; 3.新疆农业科学院 经济作物研究所,乌鲁木齐 830091)

籽瓜为籽用西瓜(Citrulluslanatusssp.vulgarisvar.megalaspermusLin et Chao)的简称,又称打瓜,属葫芦科普通西瓜亚种的一个变种,一年生蔓性植物[1]。籽瓜籽粒中含有丰富的蛋白质、不饱和脂肪酸亚油酸、氨基酸和矿质元素等营养物质,籽瓜瓤中糖与脂肪含量较低,富含维生素,适宜于糖尿病和肥胖症患者食用,作为休闲食品,具有较高的食用与经济价值[2]。籽瓜适应性广,全国各地均有种植,主要产区集中在新疆维吾尔自治区(新疆)、甘肃省(甘肃)、内蒙古自治区(内蒙古)、宁夏回族自治区(宁夏)与青海省(青海)等地,新疆作为最大产区,近年来种植面积稳定在21万hm2[3]。种质资源的多样性是籽瓜育种和品种改良的物质基础,中国虽是世界上籽瓜生产面积及产量最大的国家之一,且具有较长的栽培历史,但我国籽瓜的遗传多样性背景狭窄,种质资源匮乏,育种材料亲缘关系接近,导致籽瓜育种材料的拓展及新品种选育进程缓慢等问题日益凸显[4-5]。籽瓜表型性状的鉴定具有测定简便和各品种间差异直观显著等特点,是评价其遗传多样性最有效的手段之一。籽瓜表型性状的鉴定对籽瓜种质资源多样性及特异性基因的挖掘、利用和提高育种工作成效等方面具有重要的现实意义。

作物种质资源的表型性状多样性包含了农艺性状、产量性状与品质性状等多种特性,是种质遗传基因多态性的总体表达[6]。李钰婷等[7]以100份西瓜品系为材料,通过对5个茎叶表型性状进行鉴定与分析,探明了各茎叶表型性状间的关系。纪海波等[8]对768份西瓜种质资源的11个质量性状和13个数量性状进行表型多样性研究,分析其变异系数和多样性指数,为西瓜种质资源利用及育种提供了参考依据。林明等[9]利用分子标记技术(ISSR)对籽瓜种质资源进行遗传多样性分析,根据各品种的遗传相似系数矩阵,采用非加权组平均法(UPGMA)进行聚类分析,将60份籽瓜材料划分为6个组群。柳唐镜等[10]利用随机扩增多态DNA(RAPD)标记对不同的红籽瓜种质资源亲缘关系进行了分析研究,明确揭示了供试品种之间的遗传多样性差异。

本研究以100份籽瓜种质资源为材料,通过对21个农艺性状进行精准鉴定,旨在分析其表型性状之间的相关性及遗传多样性,并筛选出部分优异籽瓜种质资源,以期为籽瓜种质资源的鉴定筛选与高效利用提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 材料

供试材料为新疆农业科学院玛纳斯农业试验站收集保存的100份籽瓜遗传种质材料。详见表1。

1.2 试验设计

试验于2022年在新疆农业科学院玛纳斯农业试验站特色农作物中试基地进行,试验地土壤类型为灰漠土,质地为砂壤。试验采用膜下滴灌栽培模式,每份材料单行种植,行长3.0 m,随机排列,株行距0.3 m×2.0 m,每穴留单株单果(自交授粉)。试验过程中水肥栽培管理和病虫害防治均与外界一般大田生产相同。

1.3 表型性状指标测定

每份材料选取均匀连续的3株进行表型性状指标测定,21个表型性状包含了7个质量性状和14个数量性状,质量性状包括子叶形状、果实形状、果皮底色、果实覆纹颜色、果皮覆纹形状、果肉颜色和种皮底色,数量性状包括叶片长度、叶片宽度、叶柄长度、叶柄粗度、果实长度、果实宽度、果实重量、果皮厚度、单果有效籽粒数、单果籽粒重、籽粒长度、籽粒宽度与百粒重等性状指标。性状调查测定方法参照马双武[11]《西瓜种质资源描述规范和数据标准》进行。为便于后期的统计分析,对质量性状予以赋值,具体描述分组见表2。

表2 籽瓜种质资源质量性状描述分组

1.4 数据分析

采用EXCEL 2021对数据进行统计,变异系数和主成分分析利用SPSS 25.0计算,相关性分析及聚类分析采用R4.21及Origin 2021软件进行分析处理。多样性指数(Shannon indexH′)根据赋值后的分布频率计算,H′=-ΣPi×LnPi,其中Pi为调查性状的第i种材料类型出现的频率[12]。

2 结果与分析

2.1 籽瓜质量性状多样性分析

对籽瓜种质资源的7个质量性状进行多样性分析,统计结果如表3所示。100份籽瓜种质资源中,以子叶形状卵圆形、果实形状圆形、果皮底色深绿、果实覆纹颜色墨绿、果皮网条覆纹、果肉浅黄和种皮黑色的材料为主,其分布频率分别占比59%、78%、37%、74%、39%、60%和56%。7个质量性状的多样性指数介于0.53～1.65,平均值为1.08,多样性指数的大小表现为果皮底色>果皮覆纹形状>果肉颜色>种皮底色>果实覆纹颜色>子叶形状>果实形状,其中果皮底色、果皮覆纹形状、果肉颜色与种皮底色4个质量性状的多样性指数均大于1。

2.2 籽瓜数量性状多样性分析

100份籽瓜种质资源的14个数量性状变异系数介于10.41%～35.56%(表4)。其中,与形态特征相关的性状指标的变异系数较小,叶片长度范围为10.80～19.50 cm,平均值为14.30 cm;叶片宽度最小值为6.20 cm,最大值为19.20 cm,平均值为12.60 cm;叶柄长度范围为4.70～18.30 cm,变异系数为18.96%;叶柄粗度范围为2.13～4.83 cm,平均值为3.58 cm;果实长度最小值为10.66 cm,最大值为19.10 cm,变异系数最小为10.41%;果实宽度范围为10.53～19.15 cm;果皮厚度最小值为1.00 cm,最大值为2.90 cm,平均值为1.75 cm;果实重量范围为0.74～3.76 kg,变异系数为28.11%;有效籽粒数最小值为76,最大值为360,变异系数最大为35.56%;籽粒长范围为8.77～20.58 mm,平均值为12.61 mm;籽粒宽最小值为5.24 mm,最大值为12.44 mm;籽粒厚范围为2.86～4.22 mm,有效籽粒重范围为11.22～54.10 g,平均值为30.69 g;百粒重最小值为9.09 g,最大值为51.83 g,变异系数为34.41%;果实重量、有效籽粒数、有效籽粒重及百粒重数的变异系数均>25%(表5),说明有关产量性状的变异幅度较大,遗传多样性较为丰富,开展籽瓜遗传改良具有较大的潜力。

表4 籽瓜数量性状变异系数

表5 籽瓜数量性状多样性分析

2.3 籽瓜表型性状相关性分析

对籽瓜14个表型性状进行相关性分析(图1),结果显示,籽瓜叶片长度与叶片宽度存在极显著正相关关系(P<0.01)。叶柄长度与有效籽粒数之间呈显著正相关(P<0.05),与叶柄粗度和有效籽粒重呈极显著正相关关系(P<0.01)。果实长度及果实宽度与果实重量、果皮厚度、籽粒重均呈极显著正相关关系(P<0.01),与籽粒长和籽粒宽关系不显著(P>0.05)。果实重量与果皮厚度、有效籽粒重呈极显著正相关(P<0.01)。有效籽粒数与有效籽粒重呈显著正相关,与籽粒长、籽粒宽、籽粒厚和百粒重之间存在极显著负相关关系(P<0.01)。籽粒长、籽粒宽、籽粒厚和百粒重之间均存在显著的正相关关系(P<0.05)。

BLE:叶片长度;WOB:叶片宽度;PLE:叶柄长度;PRO:叶柄粗度;TFL:果实长度;TFB:果实宽度;PTH:果实重量;TFW:果皮厚度;EGN:有效籽粒数;CLE:籽粒长;GWL:籽粒宽;TGH:籽粒厚;EGW:有效籽粒重;HGW:百粒重。下同。 BLE: Blade length; WOB: Width of blade; PLE: Petiole length; PRO: Petiole roughness; TFL: Fruit length; TFB: Fruit width; PTH: Fruit weight; TFW: Pericarp thickness; EGN: Effective grain number; CLE: Grain length; GWL: Grain width; TGH: Grain thickness; EGW: Effective grain weight; HGW: Hundred grain weight. The same below.

2.4 籽瓜种质资源基于表型性状的聚类分析

由图2可以看出,以Euclid Distance欧氏距离为遗传距离,对籽瓜种质资源的21个表型性状进行聚类分析,可将100份籽瓜种质资源聚为5大类群。第Ⅰ类仅有7这一份材料,具有籽粒长、籽粒宽及百粒重性状指标显著高于其他材料的特点。第Ⅱ类群包含84、85、67和55等11份材料,果实形状呈圆形,果实覆纹为墨绿色、覆纹网条型,叶面积较大。第Ⅲ类群仅含16这一份材料,其果实长度、果实宽度和果实重量均达到5个类群中的最大值,可作为瓜瓤食用型籽瓜的亲本材料。第Ⅳ类群包含46、83、82和17等58份材料,在所有种质资源中的占比最高,以小叶型、有效籽粒数较多和百粒重较低的材料为主。第Ⅴ类群包含15、37、88和51等29份材料,具有单瓜有效籽粒重较大和籽粒产量高的特性,可作为高产籽瓜的优质亲本。

2.5 籽瓜种质资源表型性状的主成分分析

对100份籽瓜种质资源的21个表型性状进行主成分分析(表6),以特征值大于1.0为标准提取前7个主成分[13],其成分累计贡献率达到了74.185%,涵盖了21个性状指标的绝大部分遗传信息,可作为籽瓜种质资源表型性状的综合评价指标。第1主成分特征值为4.491,贡献率为21.387%,百粒重、籽粒长、籽粒宽与籽粒厚的载荷较高,说明第1主成分反映了与籽粒形态、产量要素有关的信息。第2主成分特征值为3.657,贡献率为17.417%,载荷较高的性状有果实长度、果实宽度、果实重量和果皮厚度,这类性状主要反映的是籽瓜果实形态相关信息。第3主成分特征值为1.816,贡献率为8.647%,最高载荷为叶片长度和叶片宽度。第4主成分与第5主成分的特征值分别达到1.655和1.614,贡献率为7.882%和7.684%,叶片长度、叶片宽度、叶柄长度和叶柄粗度的载荷较高,此类性状主要反映籽瓜的叶片和叶柄形态。第6主成分特征值为1.195,贡献率为5.691%,果实形状的载荷最高,其特征向量值达到0.518。第7主成分特征值为1.145,贡献率为5.451%,子叶形状的载荷最高,特征向量值为0.528,说明第7主成分反映了籽瓜的子叶形状信息。

表6 籽瓜种质资源表型性状主成分分析

2.6 综合评价

将标准化后的21个表型性状值X1～X21,带入7个主成分因子之中,由此可以获得7个因子的得分公式[14]:

F1=0.194X1-0.143X2+0.008X3- 0.019X4-0.219X5-0.219X6-0.100X7- 0.502X8-0.071X9+0.32X10+0.376X11+ 0.462X12+0.497X13-0.351X14+ 0.663X15-0.491X16+ 0.738X17+0.783X18+0.810X19+ 0.263X20+0.824X21

(1)

F2=-0.036X1+0.209X2+0.163X3+ 0.301X4+0.248X5+0.288X6+0.014X7+ 0.059X8-0.163X9+0.769X10+0.845X11+ 0.793X12+0.528X13+0.118X14+0.062X15+ 0.637X16-0.366X17-0.345X18-0.202X19+ 0.597X20-0.184X21

(2)

F3=-0.151X1-0.458X2+0.769X3+ 0.094X4-0.059X5+0.163X6-0.518X7+ 0.071X8+0.412X9+0.102X10-0.071X11+ 0.006X12-0.108X13+0.272X14-0.168X15- 0.096X16+0.195X17+0.192X18+0.047X19- 0.058X20+0.073X21

(3)

F4=0.057X1+0.704X2-0.465X3+ 0.385X4+0.473X5+0.404X6-0.395X7+ 0.181X8+0.292X9+0.054X11+0.025X12- 0.003X13+0.304X14-0.356X15- 0.096X16+0.264X17+0.236X18+ 0.021X19-0.157X20+0.055X21

(4)

F5=0.249X1+0.145X2+0.137X3+0.595X4+ 0.570X5-0.364X6+0.109X7-0.101X8- 0.199X9-0.222X10-0.159X11- 0.219X12-0.333X13+0.001X14+ 0.017X15+0.268X16+0.025X17+0.103X18+ 0.067X19+0.503X20+0.254X21

(5)

F6=-0.339X1-0.168X2-0.053X3- 0.137X4+0.001X5-0.253X6-0.160X7+ 0.378X8+0.518X9+0.113X10-0.133X11- 0.119X12+0.070X13-0.515X14-0.001X15+ 0.344X16-0.005X17+0.048X18+ 0.069X19+0.293X20+0.062X21

(6)

F7=0.528X1+0.184X2+0.059X3+0.284X4+ 0.082X5+0.075X6+0.399X7-0.043X8+ 0.480X9+0.064X10-0.078X11+0.012X12+ 0.265X13-0.378X14-0.043X15- 0.095X16-0.008X17-0.092X18+ 0.017X19-0.278X20-0.153X21

(7)

根据F1～F7数值,并结合7个主成分因子的贡献率权重,计算100份籽瓜种质资源的综合得分(F值),F=0.214F1+0.174F2+0.086F3+0.079F4+0.077F5+0.057F6+0.055F7,综合得分越高种质表现越好。由表7可知,籽瓜种质资源综合得分范围为-2.78～2.86。综合得分排名前3名的依次为12(2A0448)、16(2A1405)和11(2A2054)这3份材料(图3)。

A1和A2:2A0448材料;B1和B2:2A1405材料;C1和C2:2A2054材料。 A1 and A2: 2A0448 material; B1 and B2: 2A1405 material; C1 and C2: 2A2054 material.

3 讨 论

遗传多样性是进行遗传研究的基础,通过对种质资源进行遗传多样性分析可以从整体上把握种质的应用潜力以及利用价值。作物的表型性状是基因型与环境互作后呈现出来的最直观和最易测量的性状,也是其遗传变异的重要体现[15-16]。种质资源表型性状多样性研究对植物分类、鉴定评价及新种质创制具有重要的意义[17]。本研究对100份籽瓜种质资源的21个表型性状进行遗传多样性分析,调查的7个质量性状多样性指数变幅为0.53～1.65,平均遗传多样性指数为1.08;14个数量性状的遗传变异范围为10.41%～35.56%,平均变异系数为20.45%。21个表型性状均显现出较高的遗传多样性指数与变异系数,说明籽瓜种质资源的同源性较低,遗传基础较广,存在丰富的遗传多样变异性[18]。

袁平丽等[19]针对籽瓜植物学性状的比较分析也得出了类似结论,其原因可能是籽瓜表型性状遗传多样性受种质资源类型和原产地地理条件等因素的影响较大。本研究供试籽瓜材料来源广泛且生态类型丰富,可以为籽瓜品种的改良创制提供较好的基础材料。

通过表型性状间的相关性分析,明确各性状间的关系,可以为种质改良创制过程中的人工选择提供参考[20-21]。对籽瓜种质资源的数量性状进行相关性分析后发现,叶柄长度、果实长度、果实宽度、果实重量、果皮厚度、有效籽粒数均与单瓜有效籽粒重呈显著或极显著正相关,说明籽瓜产量性状与上述表型性状间紧密相连。科学合理的表型性状选择,有助于提高高产籽瓜选育效率,本研究的部分结果与徐小利等[22]的研究一致。

主成分分析可以在不损失原有基础信息的条件下,利用降维方法将数个存在相关关系的性状指标转化为几个能有效反映群体性状指标主要信息的综合指标,目的是简化数据结构,准确了解各性状的综合表现,常用于农作物优良性状的选择及综合性评价中[23-24]。对籽瓜种质资源的21个表型性状进行主成分分析,提取出7个特征值大于1的主成分,其累计贡献率达到74.158%,归纳出的籽瓜籽粒形态因子、产量要素因子、果实形态因子、叶片及叶柄形态因子,可有效包含表型性状的大部分信息。采用聚类分析的方法,依据遗传距离的不同,可以将100份籽瓜种质资源划分为5大类群,并筛选出具有显著特异性状的7和16这2份资源材料。石磊等[25]通过主成分分析与聚类分析的方法,发现来自相同源地的籽瓜种质资源亲缘关系不一定接近,而部分来自不同源地的籽瓜种质资源遗传相似性却很高,这与本研究聚类分析结果一致,可能是由于各产区间籽瓜相互引种交流造成。根据聚类分析结果中各群体组成结构及其性状特点,可为今后籽瓜选育过程中不同需求的亲本选择提供参考。

4 结 论

籽瓜种质资源具有丰富的遗传多样性,各表型性状间相连紧密,具有不同程度的正负相关性,不同种质间遗传变异及多样性基因表现型不同,各类群之间差异显著。本研究通过对 100份籽瓜种质资源进行表型性状的鉴定及遗传多样性分析,利用主成分分析因子得分系数矩阵与权重综合评价,筛选出 2A0448、2A1405和2A2054这3份优异籽瓜资源材料,对于深度挖掘籽瓜优异种质应用潜力,提升种质资源研究的广度、深度以及种质创新、遗传育种等方面具有积极的作用。