195份马铃薯种质资源表型性状综合评价

2023-09-07杨梦颖满全财苏润东王莉莉张振清崔江慧

核农学报 2023年9期

徐晓杨梦颖满全财李伟苏润东王莉莉张振清崔江慧，*

（1河北农业大学，河北保定 071000；2围场满族蒙古族自治县马铃薯产业服务中心，河北承德 068450）

马铃薯（Solanum tuberosumL.）是世界四大粮食作物之一［1-2］，其块茎富含维生素、矿质元素等［3-4］。因其具有耐寒［5］、耐贫瘠［6］等特性，广泛种植于非洲、亚洲和欧洲等地区。我国马铃薯种质资源收集工作始于1934 年［7］，至今已保存了5 000 余份马铃薯种质资源，包括育成品种、地方品种等［8］。长期的人为定向选择导致我国马铃薯生产上所用亲本来源有限［9］，遗传背景较狭窄［10］，遗传多样性下降，很大程度限制了我国马铃薯育种工作的开展。因此，开展马铃薯种质资源遗传多样性相关研究，对现有马铃薯种质资源有效利用，拓宽遗传基础、品种改良等具有重要意义。

近些年，诸多学者主要利用形态学（表型性状）和分子标记对马铃薯种质资源进行遗传多样性分析。如余斌等［11］对119 份引进马铃薯种质资源的10 个表型性状进行了遗传多样性分析，结果表明单株产量和生育期性状具有丰富的遗传变异和多样性，并筛选出5 份抗旱种质。Sonia 等［12］基于9 个描述型性状和7 个品质性状将44 份安第斯马铃薯种质划分为4 大类，其中第二类群营养价值较高，第三类群抗氧化活性最高。Gadissa 等［13］对174 份马铃薯种质的28 个表型性状进行多样性研究，表明大多数数量性状群体间变异显著，基因型×环境互作不显著。Wang 等［14］利用30 对SSR引物对292 份马铃薯地方品种进行遗传多样性分析，结果表明种群间PIC 和遗传多样性差异显著。Duan等［15］利用11 个SSR 分子标记对217 份中国马铃薯品种进行遗传多样性分析，发现中国马铃薯遗传基础狭窄，并构建了指纹图谱。

目前，国内外关于马铃薯种质资源遗传多样性的研究较多，而针对马铃薯种质资源综合评价的研究仍相对较少。因此，本研究以冀西北地区连续2 年的试验数据为基础，利用22 个表型性状对195 份马铃薯种质资源进行遗传多样性分析，通过将隶属函数法和主成分分析相结合计算各种质的综合得分C值，以期筛选出优异马铃薯种质，为冀西北地区马铃薯种质资源创新、充分利用及新品种选育提供一定的理论依据和材料基础。

1 材料与方法

1.1 试验材料

以冀西北地区收集的195 份马铃薯种质为试验材料（电子附表1），其中95 份种质引进于国外，包括1 份德国种质、8份俄罗斯种质、3份法国种质、77份荷兰种质、1份加拿大种质、2份美国种质和3份日本种质。上述种质资源材料由围场满族蒙古族自治县马铃薯研究所提供。为便于统计分析，文中各种质以数字1～195为编号进行描述。

电子附表1 195份马铃薯种质资源的基本信息Electronic Table S1 Basic information on 195 potato germplasms

（续）

1.2 试验设计

试验于2021—2022年连续2年在河北省承德市围场县（41°55′32″ N，117°27′53″ E，海拔1 276 m，年平均气温5.3 ℃，年降水量为588.8 mm，无霜期139 d，半干旱大陆性山地季风气候）进行。采用增广随机区组设计，将所有材料分为8 个区组，每个区组种植25 个材料，每个材料种30株，单垄3行，每行10株，株距20 cm，行距90 cm，每个小区间隔1 m 为走廊，设3 次重复，四周设保护行。常规田间管理。

1.3 表型性状调查与测定

每个品种随机选取5 株生长状况一致的材料，参照《NY/T 2179-2012农作物优异种质资源评价规范马铃薯》［16］将22个表型性状指标划分为描述型和数值型性状。其中用描述数值整数赋值的性状定义为描述型性状，包括株型、分枝数量、茎色、叶色、叶缘、花冠形状、花冠颜色、薯形、皮色、肉色、芽眼深浅、芽眼多少、薯皮光滑度、结薯集中性、块茎整齐度和块茎大小，并通过赋值法进行分级（表1），分级标准参照《GB/T 19557.28-2018 植物品种特异性、一致性和稳定性测试指南马铃薯》［17］。用测定数值直接描述的性状定义为数值型性状，包括株高、主茎数、茎粗、单株结薯数、平均单薯重和块茎产量。

表1 16个描述型性状频率分布与多样性指数分析Table 1 Frequency distribution and diversity index analysis of descriptive traits in potato

1.4 数据处理与分析

运用Excel 2019 软件对参试种质的表型性状数据进行统计分析，包括分布频率、变异系数等。利用Shannon-Weaver 多样性指数（H′）来评价遗传多样性，性状具体分级方法参照文献［18］。利用R 3.6.0 软件进行频次分布图绘制、相关性分析、主成分分析和聚类分析；采用SPSS 22.0 软件计算偏度、峰度及单样本Kolmogorov-Smirnov 检验（K-S 检验）、F检验。计算公式如下：

Shannon-Weaver′s多样性指数（H′）：

式中，Pi表示某性状第i级别内材料份数占总份数的百分比。

隶属函数值：

式中，Xi为第i个综合指标，Xmin为第i个综合指标的最小值，Xmax为第i个综合指标的最大值。

综合指标权重：

式中，Wi为第i个综合指标在所有综合指标中的权重，Ri代表第i个主成分因子的贡献率。

综合指标优劣：

式中，C为综合指标评价值。

2 结果与分析

2.1 表型性状的遗传多样性

2.1.1 描述型性状就描述型性状频率分布而言（表1），株型以半直立为主，占参试种质的0.543 6；分枝类型以多为主，占0.559 0；茎色和叶色均以绿为主，分别占0.589 7 和0.451 3；叶缘以微波状为主，占0.461 5；花冠形状以近五边形为主，占0.497 4；花冠颜色以白为主，占0.517 9；薯形以椭圆形为主，占0.297 4；薯皮色主要为乳白色，占0.312 8；薯肉色以白为主，占0.379 5；芽眼数量以多为主，占0.543 6；薯皮光滑度以光滑为主，占0.630 8；结薯集中性主要为集中，占0.559 0；块茎整齐度和块茎大小主要为中，占0.692 3。多样性分析表明，遗传多样性指数在0.69～1.73 之间，平均为1.03，株型、芽眼深浅、块茎整齐度、叶缘、肉色、皮色和薯形的遗传多样性指数高于1.00。

2.1.2 数值型性状将参试种质的6 个数值型性状进行频次分布直方图绘制（图1），各数值型性状分布频次呈中间高两边低的分布趋势。单样本Kolmogorov-Smirnov 检验分析结果表明，株高和茎粗在2 年间呈正态分布（P＞0.05）（图1）。除块茎产量外，其余性状在2年间均呈显著或极显著差异（表2）。

图1 参试种质6个数值型性状的频率分布Fig.1 Frequency distribution of 6 numerical traits of 195 potato germplasms

表2 参试种质6个数值型性状的基本参数及多样性Table 2 Frequency distribution and diversity index analysis of 6 numerical traits in potato germplasms

由表2 可知，各数值型性状存在不同程度的变异，产量相关的数值型性状（单株结薯数、平均单薯重、块茎产量）变异系数均高于30.00%，说明其变异程度较高，遗传稳定性较差。6 个数值型性状的多样性指数变幅为1.89～2.07，平均为2.01。其中，株高的遗传多样性指数最高（H′=2.07），主茎数的遗传多样性指数最小（H′=1.89）。综上，数值型性状中株高具有丰富的多样性，主茎数的多样性程度较低。

2.2 参试种质表型性状的综合评价

2.2.1 相关性分析相关性分析结果表明，22 个表型性状间存在不同程度的相关性（图2）。结果表明，株高、主茎数、茎粗两两指标间呈极显著正相关，说明马铃薯营养生长的各指标之间相互协同；块茎产量与分枝类型、块茎整齐度、块茎大小、株高、主茎数、茎粗、单株结薯数、平均单薯重均呈显著或极显著正相关，且与单株结薯数、平均单薯重的相关系数较高（r＞0.56），说明选育高产品种更应注意这2 个性状；芽眼深浅与芽眼类型呈极显著正相关；株高、主茎数与株型、茎色呈显著或极显著正相关；分枝类型与茎粗、单株结薯数、平均单薯重呈极显著正相关，与薯肉色呈显著负相关；薯皮光滑度与茎色、花冠颜色、薯形呈显著或极显著负相关；薯皮色与茎色、叶色、花冠颜色、薯形呈极显著正相关。

图2 参试种质22个表型性状相关性分析Fig.2 The correlation analysis of 22 phenotypic traits of 195 potato germplasms

2.2.2 主成分分析由于表型性状间存在不同程度的相关性，若直接依据该信息对参试种质进行评价将影响其真实性。为了消除这类不利因素的影响，利用主成分分析法对参试种质进行综合评价。以特征值大于1.0 为主成分筛选依据，共提取前9 个主成分，累积贡献率为65.669%，可较好地概括参试种质22 个表型性状的大部分信息（表3）。

第1 主成分贡献率为14.037%，块茎产量的特征向量较大；第2 主成分贡献率为10.197%，花冠颜色、茎色和薯皮色的特征向量较大；第3 主成分贡献率为7.250%，芽眼多少的特征向量较大；第4 主成分贡献率为7.035%，块茎大小、平均单薯重（绝对值）的特征向量较大；第5 主成分贡献率为6.129%，结薯集中性的特征向量较大；第6 主成分贡献率为5.891%，花冠形状和芽眼深浅的特征向量较大；第7 主成分贡献率为5.423%，薯肉色、芽眼深浅和花冠形状（特征值）的特征向量较大；第8 主成分贡献率为5.000%，块茎整齐度和薯皮光滑度的特征向量较大；第9 主成分贡献率为4.706%，叶缘（特征值）的特征向量较大。

2.2.3 表型性状综合评价将195 份马铃薯种质资源的22 个表型性状值标准化处理，代入上述9 个主成分中，求得各种质的9 个主成分得分，根据公式（2）将9 个主成分得分归一化处理，利用公式（3）求得主成分权重系数（0.214、0.155、0.110、0.107、0.093、0.090、0.083、0.076、0.072），最后结合公式（4）得出每份种质的综合得分（C值），进而对195份马铃薯种质资源进行综合评价（电子附表1）。195 份马铃薯种质C值平均为0.475，其中来自中国的S-3 的C值最高（0.700），WY82 的C值最低（0.326）。C值越高，综合表型性状表现越佳。说明S-3的综合性状表现最佳，WY82的综合性状表现最差。

相关性分析结果如表4 所示，C值与16 个表型性状呈显著或极显著相关性，其中与茎色、花冠颜色、薯皮色呈显著中度正相关（0.50＜r＜0.80），与叶色、芽眼多少、块茎整齐度、株高、茎粗、单株结薯数呈极显著低度正相关（0.30＜r≤0.50），与株型、分枝类型、薯形、薯肉色、芽眼深浅、块茎大小、块茎产量呈显著或极显著弱相关（0.00＜r≤0.30）。

2.2.4 聚类分析将195 份马铃薯种质资源的主成分得分采用离差平方和方法进行聚类分析，在遗传距离为0.55 时，划分为4 个类群（图3）。对比进行了统计分析，结果如图4所示。

图3 195份马铃薯种质资源基于C值的聚类分析Fig.3 Cluster analysis of 195 potato germplasms based on C value

图4 不同类群描述型频率分布、数值型性状与综合得分均值Fig.4 Descriptive frequency distributions， numerical trait means， and comprehensive score means for different clusters

Ⅰ类群包括59 份种质，特征为株型半直立，分枝多，茎局部有色，绿或深绿叶，微波状叶缘，紫色近五边形花冠，椭圆形或长筒形薯块，浅黄或浅红色薯皮，芽眼浅且少，薯皮光滑，结薯集中，块茎整齐度中等，块茎大小中等，各数值型性状均值高于其余类群。

Ⅱ类群包括60 份种质，特征为株型半直立，分枝少，绿色茎和叶，微波状或波状叶缘，白色近五边形花冠，浅黄或乳白色薯皮，白色薯肉，芽眼浅且少，薯皮光滑，结薯集中或中等，块茎整齐或中等，块茎大小中等，主茎数（2.04）和单株结薯数（6.59）最少。

Ⅲ类群包括37份种质，特征为株型半直立，分枝多，绿色茎，绿或深绿叶，微波状叶缘，白色星形花冠，扁圆形薯块，乳白色薯皮，白色薯肉，芽眼浅且少，薯皮光滑度中等，结薯集中或中等，块茎整齐度中等，块茎大小中等，各数值型性状均值在4个类群里均处于中间位置。

Ⅳ类群包括39 份种质，特征为株型直立或半直立，分枝少，茎部为绿或局部有色，深绿叶，微波状或波状叶缘，星形或近五边形花冠，紫色花冠，椭圆形薯块，白或奶油色薯肉，芽眼浅，薯皮光滑，结薯集中或中等，块茎整齐度中等，块茎小或中等，株高（39.69 cm）最矮，茎粗（9.90 mm）最细，平均单薯重（87.31 g）和块茎产量（33.98 t·hm-2）。

2.3 优异种质筛选

以块茎产量变异系数（coefficient of variation，YCV）为横坐标，块茎产量（tuber yield， TY）为纵坐标，YCV=5.83、TY=47.75 为原点建立品种稳定性象限图（图5-A）。位于第Ⅰ象限的种质共22 份，特征为高产而不稳产；位于第Ⅱ象限的种质共72 份，特征为高产且稳产；位于第Ⅲ象限的种质共41 份，特征为低产且稳产；位于第Ⅳ象限的种质共60 份，特征为低产且不稳产。基于以上分析结果，共筛选出丰产性和稳产性相对较高的72 份种质，所选种质产量相关性状的变异系数明显低于其余123 份品种（图5-A）。此外，参照团体标准《T-NMSP. MZB01.3-2019“蒙字标”农产品认证要求乌兰察布马铃薯鲜食型》［19］将薯形规则、薯皮光滑、芽眼浅、薯肉黄色或浅黄色作为筛选鲜食马铃薯的生物学指标，从195 份马铃薯种质资源中筛选出25份符合上述生物学指标的种质。

图5 基于聚类分析、种质高产稳定性和鲜食马铃薯生物学指标的优异种质筛选Fig.5 Superior germplasm screening based on high yield stability of varieties and biological indicators of fresh potato

根据环境适应性，高产稳定性及鲜食马铃薯生物学指标进行优异种质筛选（图5-B），共得到9 份种质（电子附表2），可作为冀西北地区鲜食马铃薯杂交育种亲本或中间材料。

电子附表2 9份优异马铃薯种质的22个表型性状数据Electronic Table S2 22 phenotypic trait data of 9 superior potato germplasms

3 讨论

3.1 表型性状遗传多样性

表型性状是植物生长最直观的表现，是长期自然和人工选择的结果［20-21］。利用表型性状对植物的遗传多样性进行研究是最直接、简便的办法［22-23］。本研究以连续2 年在冀西北地区（河北省承德市围场县）种植的195 份马铃薯种质资源为对象，进行遗传多样性分析的结果表明，16 个描述型性状共有62 个变异类型，遗传多样性指数在0.69～1.73，平均为1.03；6 个数值型性状的遗传多样性指数范围为1.89～2.07，株高的遗传多样性指数最高（2.07），主茎数最低（1.89）。各数值型性状变异系数存在差异，6 个数值型性状变异系数变幅为15.71%（茎粗）～41.30%（单株结薯数），其中单株结薯数、平均单薯重和块茎产量的变异系数均高于30.00%，其在参试种质间变异明显，离散程度较高。此外，本研究发现描述型性状的遗传多样性程度明显低于数值型性状，这与吴承金等［24］的研究结果一致，推测是由于与描述型性状相比，数值型性状易受环境条件、基因型等影响而发生变异［25-26］，因此变化幅度相对较大。

3.2 表型性状综合评价

对22 个表型性状进行了相关性分析，描述型性状中，分枝类型、结薯集中性、块茎整齐度、块茎大小与块茎产量存在显著相关，但相关系数均较低（0.00＜r≤0.30），实际应用意义有待实践验证。数值型性状中，平均单薯重与块茎产量的相关系数最高（r=0.563），其次为单株结薯数与块茎产量的相关系数（r=0.561）；大多数数值型性状间均呈极显著相关，这与王海岗等［27］的研究结果一致，说明表型性状间关联性较为紧密，如果直接依据这些信息对参试种质进行评价会影响其真实性。主成分分析可以将大量的表型性状指标整合压缩成少量的反映较多信息的综合指标［28-29］，主成分分析将195 份马铃薯种质资源的22 个表型性状简化成9 个主要成分，累积贡献率为65.67 %，较好地概括了参试种质表型性状的大部分信息。

种质资源是作物优良基因的载体，对其表型性状进行研究，对进一步挖掘优异基因、遗传育种等研究具有重要意义［30］。本研究通过隶属函数法和主成分分析相结合的方法对马铃薯种质资源进行综合评价，该方法可靠性和可行性较高，已在甘薯［31］、木薯［32］等研究中广泛应用。参试种质中，我国种质S-3 的C值最高（0.700），综合表现最好，主要表现为株高43.10 cm，主茎数2.24 节，茎粗11.75 mm，单株结薯数12.13个，平均单薯重147.41 g，块茎产量62.67 t·hm-2；WY82 的C值最低（0.326），综合表现较差，主要表现为株高35.20 cm，主茎数1.77 节，茎粗8.59 mm，单株结薯数4.35个，平均单薯重133.87 g，块茎产量26.80 t·hm-2。相关性分析表明，C值与16 个表型性状呈显著或极显著相关性，说明这些性状直接关系到马铃薯种质资源评价。

采用离差平方和法对195 份参试种质的综合得分C值进行聚类，主要划分为4 个类群，每个类群各具特征。第Ⅰ类群综合得分均值最高（0.523），株高、主茎数、茎粗、单株结薯数、平均单薯重、块茎产量6 个数值型性状表现均较佳，可从中挑选高产优异种质；第Ⅱ类群综合得分均值最低（0.436），主茎数和单株结薯数的均值为最低值，较第Ⅰ类群相比，主茎数和单株结薯数分别低21.24%和28.65%；第Ⅲ类群各数值型性状均值均为中间型；第Ⅳ类群株高、茎粗、平均单薯重和块茎产量的均值为最低值，较第Ⅰ类群相比，株高、茎粗、平均单薯重和块茎产量分别低17.72%、18.82%、51.65%和41.78%。本研究聚类分析结果可为马铃薯新品种选育和遗传改良提供参考。