APP下载

二十七种槭属植物表型多样性分析

2023-12-03翟艺兰张楚磊楚爱香高俊鸽夏晴情卢志昌

浙江农业学报 2023年11期
关键词:花序特征向量贡献率

翟艺兰,张楚磊,楚爱香,高俊鸽,夏晴情,卢志昌

(河南科技大学 园艺与植物保护学院,河南 洛阳471000)

槭属(Acer)植物是北温带地区著名的秋色叶植物,也是我国北方的主要造林树种,因其秋色叶艳丽,观赏价值极高,在北方园林中也被广泛应用,产生了极高的景观效益和社会效益。槭属植物共有205种,中国约有150余种,中国是世界槭属的现代分布中心[1-2],至今通过园艺育种和自然选择产生了丰富的变异类型。表型性状是槭属植物重要的外在性状,槭属植物种质资源表型性状的多样性分析对槭属植物资源的系统发育、遗传评价、收集利用和亲本选配具有重要参考意义。而且对槭属植物进行表型多样性分析,有利于深入了解槭属植物的特性及其性状的遗传规律,也有利于筛选经济价值和观赏价值优良的槭属植物。

槭属植物因其在北温带植物区系中的重要位置和广泛的资源价值,很早就受到了分类学家们的关注。在分类学上,槭属一直是个比较困难混杂的分类群,其形态上较大范围的分化和众多分类性状可能存在的非同源性发生,不但为属下组和种的划分带来了一定程度的不确定性,更使得属下系统的重建往往似是而非[3]。目前,有关学者已经利用形态学、孢粉学和分子标记技术对槭属植物的亲缘关系进行了研究,但是对于高度分化的槭属植物,利用任何单一的分类方法得到的结果仍未能理想地解决槭属的系统发育问题[4-16]。表型性状直接反映了植物的外部特征,它是植物进行经典分类最常用的方法,因其涉及的外观指标众多,也是植物多样性评价的主要参考依据[17]。目前尚未见到在形态学和数量分类学水平上对槭属植物进行表型性状遗传多样性评价分析的研究。表型性状多样性用多样性指数表示,对表型的多样性进行研究,可帮助育种人员了解物种的进化潜力和遗传稳定性,还可为优异种质资源的筛选利用和遗传研究提供科学参考[18-20];在此基础上,通过对基因资源的深入挖掘,为复杂性状的形成机理研究提供重要依据[21]。中国园林中应用的槭属植物主要依靠从日本和欧美国家引种,而对于世界槭属的现代分布中心的中国,这无疑是捧着金饭碗讨饭吃。洛阳市伏牛山有非常适合槭属植物繁衍生息的生态条件,加之其处于中国槭树向华北、西北、华东扩散的通道上,使其成为河南省槭属植物的分布中心,几乎囊括了河南省分布的所有槭属资源[22]。槭属植物的品种选育主要依靠园艺种的突变和杂交育种,通过对多个观赏性状进行综合评价进而进行优良单株筛选。形态学方法是研究植物遗传多样性最简单、有效、基础的方法,形态学性状的遗传多样性研究,能帮助我们了解槭属植物资源的丰富程度[23-24];数量分类方法能够把大量生物学性状进行全面综合分析,摆脱了传统分类的主观性。通过分析槭属植物种质资源的表型性状多样性,寻找影响主要性状的遗传变异,对充分利用表型性状多样性进行杂交育种、亲本选择,培育类型丰富、观赏效果特异的槭属植物具有十分重要的参考意义。本研究以27种槭属植物的73个表型性状为依据进行质量性状和数量性状的数据整合与分析,以期明确槭属植物的表型多样性、变异水平及其亲缘关系,为槭属植物分类、槭属植物核心种质构建、新品种培育、种质资源保存和丰富园林植物应用打下理论基础。

1 材料与方法

1.1 试验材料

供试材料共27份,分别来自洛阳市隋唐城遗址植物园、洛阳市文博体育广场、洛浦秋枫园、西苑公园、国花园、河南科技大学开元校区、栾川县祥王种植专业合作社、栾川县伏牛山老界岭和栾川县槭属植物引种基地栽植的槭属植物(表1,图1)。根据中国植物志[2]的记载可将其分为10组,分别为桐状槭组、鸡爪槭组、茶条槭组、小果槭组、全缘叶槭组、坚果槭组、大花槭组、三小叶槭组、蔹叶槭组、梣叶槭组。

图1 二十七种槭属植物

表1 二十七种槭属植物材料及其来源

1.2 方法

1.2.1 调查方法

2018年9月至2022年5月,利用普查、重点调查和标准株调查相结合的方式进行调查[25]。在所调查的区域内选向阳且生长良好的10株作为标准株,参考胡洁[26]的槭树科植物调查表,选取73个典型性状进行记载,具体记载的性状见表2。由于同一植株自上而下叶片的形状、顶生小叶分裂状态和小叶数目上均有变化,为便于分析比较,以当年生枝条基部向上第3片叶为标准,对其质量性状如叶色、叶柄的毛被等进行详细记载,做到不漏记、错记;对其数量性状如叶长、叶宽、叶柄长、翅果长等,均用游标卡尺测量30个有代表性的样本并取平均值。

表2 二元性状和多态性状分类与编码表

1.2.2 数量分类法

在借鉴《植物新品种特异性、一致性、稳定性测试指南 槭属》(LY/T 3290—2021)[27]的基础上对调查的27种槭属植物的73个典型性状进行周年观测记录。在所选取的73个性状中,有13个数量性状(单叶长、单叶宽、单叶的长宽比、叶柄长度、翅果长、翅果宽、翅果的长宽比、小坚果长、小坚果宽、小坚果的长宽比、小坚果厚度、花瓣数、花萼数)、15个二元性状、45个多态性状。数量性状直接用所测数值进行运算;质量性状中的二元性状以“0”和“1”进行编码[28],肯定状态为“l”,否定状态为“0”;多态性状按“0”、“1”、“2”、“3”……进行编码[3,26],编制出数量分类性状与编码表,具体见表2。

1.3 数据统计分析

质量性状具有不同的类型,根据其出现的比例计算其频率分布,依据频率分布计算Shannon-Weaver(以H′表示,计算公式为H′=-∑~Pi×lnPi)和Simpson多样性指数(以D表示,D=1-∑Pi2),其中Pi为某一调查性状的第i种类型出现的频率。

采用Excel2010软件进行原始数据的处理和计算。用SPSS25.0软件对73个表型性状进行单因素方差分析、主成分分析和聚类分析。系统聚类方法采用组间连接,测量区间采用皮尔逊相关性。

2 结果与分析

2.1 槭属植物数量性状的多样性分析与方差分析

从表3可以看出,27种槭属植物种间13个数量性状存在不同程度的变异,变异系数介于12.37%~43.57%,平均值为29.08%,其中翅果长宽比的变异系数最小,而叶柄长度的变异系数最大,其次为小坚果长(39.02%)、单叶长宽比(38.26%)、小坚果长宽比(36.84%)、小坚果宽(36.00%)、单叶宽(33.79%)和小坚果厚度(31.25%)。由此可见,在槭属植物育种中可以从叶片大小和坚果大小方面进行改良。13个数量性状的Shannon-Weaver指数介于0.325 1~2.000 7,平均值为1.579 5,表明槭属植物的数量性状具有较高的遗传多样性。除花瓣数和花萼数外,其余11个数量性状的Shannon-Weaver指数均大于1.5。13个数量性状的Simpson指数介于0.131 9~0.857 3,平均值为0.694 3,说明槭属植物数量性状的多样性指数非常大,种间存在较大的变异。

表3 二十七种槭属植物13个数量性状的多样性

此外,本研究对27种槭属植物种间11个数量表型性状(单叶长、单叶宽、单叶长宽比、叶柄长度、翅果长、翅果宽、翅果长宽比、小坚果长、小坚果宽、小坚果长宽比、小坚果厚度)进行了单因素方差分析,F检验结果表明,11个数量形状在27种槭属植物种间的差异性达到了极显著水平(P<0.001),表明27种槭属植物的表型性状在种间存在丰富的变异。

2.2 槭属植物质量性状的多样性分析

从表4中可以看出,27种槭属植物质量性状的Shannon-Weaver指数介于0.253 6~2.035 4,平均值为0.940 2,其中有24个质量性状的Shannon-Weaver指数均大于1;辛普森指数介于0.130 2~0.854 1,平均值为0.527 0,这充分说明槭属植物质量性状的多样性指数非常高。而且综合表3和表4可以看出,除花瓣数和花萼数外,其余27种槭属植物11个数量性状的Shannon-综上,槭属是一个形态上存在高度分化水平的类群,槭属植物种间绝大多数性状均具有较高的多样性,变异程度也较高,表型性状具有丰富的类型;因此,在进行遗传改良时均具有较高的利用空间和潜力。

表4 二十七种槭属植物表型质量性状的多样性指数

2.3 槭属植物表型性状的聚类分析

利用SPSS25.0软件,根据73个性状在27种槭属植物间的不同表现,在欧氏距离20.0处将供试材料聚为3大类(图2)。树状图能清晰地显示出各分类单位之间亲缘关系的远近,横线越长,亲缘关系越远[32]。

图2 基于73个表型性状的27种槭属植物聚类图

第Ⅰ大类包含24种槭属植物(含亚种、变种和品种),均为单叶,在欧氏距离15处第Ⅰ大类进一步聚为5小类。第1小类的7种槭属植物为全缘叶槭组、茶条槭组和大花槭组的集合,叶裂片数为0~5,共同特征为花杂性(葛萝枫为单性花),花序着生于带叶小枝的顶端,花叶同放或先叶后花,且除大花槭组的葛萝枫和青榨槭为总状花序,其余均为伞房花序。第2小类的3种均为桐状槭组植物,共同特征为叶缘近全缘,叶裂片数为5~7裂,叶柄有乳状液汁,花杂性,伞房花序着生于带叶小枝的顶端,花叶同放或先叶后花。第3小类为原产于中国的鸡爪槭组和小果槭组植物的集合,共同特征为叶缘具重锯齿(三峡槭为叶缘稀浅波状或近于全缘),叶裂片数较多(叶裂数为5~11裂,三峡槭叶裂数为3裂,稀为5裂),花杂性,花序着生于带叶小枝的顶端,花叶同放或先叶后花;原产于中国的鸡爪槭组植物均为伞房花序,且小果槭组除五裂槭为伞房花序外,其余3种槭属植物均为圆锥花序。第4小类为坚果槭组的秦岭槭,为叶缘波状,稀有圆齿1~2枚,叶3裂,花单性,总状花序着生于带叶小枝旁边,花叶同放。第5小类为引种的鸡爪槭组植物,共同特征为叶缘具单锯齿或重锯齿,叶裂片数为5~11裂,花单性,花序着生于有叶小枝的顶端或带叶小枝的旁边,先花后叶,该小类中的秋天火焰和银槭为伞房花序,夕阳红为聚伞花序,十月辉煌为圆锥花序;十月辉煌、夕阳红和秋天火焰均为美国红枫,美国红枫是银槭和红花槭的杂交种,在图2中这3种美国红枫也是最先聚集到一起,再一次证明了它们的亲缘关系较近。

第Ⅱ大类包含2种槭属植物,共同特征为3小叶,叶缘均具单锯齿,叶不裂,花叶同放。血皮槭为聚伞花序着生于带叶小枝的顶端;建始槭为穗状花序着生于无叶的小枝旁边。

第Ⅲ大类包含1种槭属植物,其特征为羽状复叶有3~5,稀7~9小叶,叶缘具粗锯齿,叶不裂;花单性,异株,雌花成总状花序,雄花成伞房花序,均生于无叶的小枝旁边。

由以上分析可以看出:在欧氏距离20处先以叶型可将27种槭属植物划分为3大类,分别为单叶类、3小叶类和羽状复叶类;再以开花时间将第Ⅰ大类的第5小类与其余4个小类进行区分;然后以花性和花序着生位置将第4小类与其余3小类进行区分;最后综合花序类型、单叶裂片数和叶缘特征对剩余3小类分别进行区分。由此可以得出:槭属植物的一级分类标准是叶型,二级分类标准是开花时间,三级分类标准是花序着生位置、花性、花序类型、单叶裂片数和叶缘特征。

由图2还可以看出,鸡爪槭组和小果槭组相互聚集,故本文赞同文献[16]和[33]的分类方法,将小果槭组归为鸡爪槭组,其余的聚类结果和中国植物志中记载的分类系统基本吻合。由此可以看出数量学分类结果与植物学传统分类结果基本吻合,说明利用数量学分类方法进行形态研究可以帮助我们更好地掌握植物之间的亲缘关系,减少主观因素的影响,减少误差,使分类结果更准确。

2.4 槭属植物表型性状的主成分分析

对27种槭属植物的73个表型性状数据进行主成分分析,基于特征值大于1可以提取到18个主成分,其累计贡献率可达到94.378%;前13个主成分的累计贡献率可达到85.426%(表5),包含了绝大多数表型性状的主要特征信息,可认为这13个主成分可反映27种槭属植物73个表型性状的主要特征信息。因此,本研究提取了前13个主成分。第1主成分的特征值为12.036,贡献率为16.488%,特征向量值较大的是叶型、花序位置、花性、花序类型、叶凹缺深度、冬芽芽鳞、翅果长、翅果的长宽比、小坚果长、小坚果的长宽比、雌雄是否同株、花下叶量、雄蕊相对花盘的位置、花盘开裂和花丝被毛,特征向量均为正值且高达0.5以上,说明第1主成分是叶片部位、花朵部位和果实部位的综合反映。第2主成分的特征值为9.808,贡献率为13.436%,特征向量值较大的是树皮形态、叶质地、叶基、单叶的长宽比、小坚果厚度和单花序上的花朵数量,特征向量均为正值且高达0.5以上,说明第2主成分主要为叶片部位各表型性状的综合反映。第3主成分的特征值为7.140,贡献率为9.781%,特征向量值较大的是当年生枝颜色、单叶宽、背部叶脉被毛、叶柄长度、翅果宽、小坚果宽和花梗粗细,特征向量均为正值且高达0.5以上,说明第3主成分是这7个表型性状的综合反映。第4主成分的特征值为5.998,贡献率为8.216%,特征向量值较大的是多年生枝颜色、幼枝毛被、腹部叶脉被毛和叶背部被毛,特征向量均为正值且高达0.5以上,说明第4主成分主要为多年生枝颜色、幼枝毛被和叶片部位被毛情况的综合反映。第5主成分的特征值为4.936,贡献率为6.762%,特征向量值较大的是树型和花大小,其特征向量值均为0.575,说明第5主成分是树型和花大小的综合反映。第6主成分的特征值为4.011,贡献率为5.495%,特征向量较大的为背部叶色,其特征向量值为0.672,说明第6主成分为背部叶色。第7主成分的特征值为3.798,贡献率为5.203%,特征向量值较大的为树皮颜色和花药颜色,特征向量均为正值且高达0.5以上,说明第7主成分是树皮颜色和花药颜色的综合反映。第8主成分的特征值为3.262,贡献率为4.469%,特征向量值较大的是冬芽大小和叶柄颜色,特征向量均为正值且高达0.5以上。第9主成分的特征值为2.933,贡献率4.017%,特征向量值较大的为幼枝被白粉,其特征值为0.438。第10主成分的特征值为2.505,贡献率为3.431%,特征向量值较大的为叶缘锯齿类型,其特征向量值为0.482。第11主成分的特征值为2.150,贡献率为2.945%,特征向量值较大的为单叶长,其特征向量值为0.459。第12主成分的特征值为2.002,贡献率为2.743%,特征向量值较大的为秋叶颜色,其特征向量值为0.414。

表5 27种槭属植物表型性状的主成分分析

第13主成分的特征值为1.781,贡献率为2.440%,特征向量值较大的为雄蕊数,其特征向量值为0.263。

3 讨论

种质资源是具有一定遗传物质,表现一定优良性状,并能将这种特定的遗传信息传递给后代的生物资源的总和[34]。表型多样性的分析可以使我们全面掌握种质资源信息,挖掘特色资源,指导育种方向[35]。生物多样性的外在表现多指植物的表型性状。利用表型性状分析种质资源的遗传多样性直观易行,且能快速了解植物的遗传变异水平。表型性状的变异系数和多样性指数的大小能够充分反映材料的变异程度和多样性水平[36],槭属植物表型丰富度和变异情况是槭属植物资源丰富度和多样性的具体体现。本研究通过对27种槭属植物的73个典型性状进行统计分析发现,不同种间(含亚种、变种和品种)存在显著的表型多样性,数量性状的Shannon-Weaver指数介于0.325 1~2.000 7,而且11个数量性状在组间均存在极显著差异;质量性状的Shannon-Weaver指数介于0.253 6~2.035 4。Shannon-Weaver指数达到1.00即可认为多样性程度高。73个表型性状中共有34个性状的Shannon-Weaver指数大于1,由此可见,槭属植物具有非常丰富的表型多样性。变异系数则反映了某性状的离散程度,普遍认为,当变异系数大于10%时,说明种质间差异较大[37-38]。27种槭属植物的13个数量性状的变异系数介于12.37%~43.57%,均大于10%,证明其变异丰富。槭属植物的多样性程度非常高,而反观我国园林中所应用的种类却非常单一;因此,我们亟需加大对我国特色槭属植物的开发与利用,并构建槭属植物的核心种质资源。

前人认为数量性状较质量性状多样性指数高、变异程度丰富[29,38-39],本研究结果与此一致,这也说明槭属是槭树科中物种形态高度分化和分类处理十分困难的一个属。由于槭属植物的性状间存在着较多的平行和逆转进化,导致该属的系统发育、属下分类系统和部分种的系统位置仍未明确。

值得注意的是,各数量性状的多样性指数与变异系数变化趋势并不一致。与其他数量性状相比,小坚果宽的Shannon-Weaver指数为1.540 4,小于平均值1.579 5,但其变异系数为36.00%,大于平均值29.08%。而翅果长宽比的变异系数仅为12.37%,小于平均值29.08%,但其Shannon-Weaver指数则为1.832 3,大于平均值1.579 5。Shannon-Weaver指数代表变异分布的均匀度,变异系数代表变异的离散程度。变化趋势不一致说明变异的范围很大,且变异的分布不均匀,这与张海平等[40]对睡莲、火艳等[31]对月季的表型研究结果类似,同时符合Tilman[41]关于多样性指数和变异系数之间关系的观点。

本研究通过聚类分析,明确了27种槭属植物的亲缘关系,并提出了槭属植物的一级、二级和三级分类标准,这些分类标准与徐廷志[4]的分类标准基本一致,也与林立等[16]构建的槭属系统发育树结果基本吻合。综上可知,槭属植物的叶型、开花时间、花序着生位置、花性、叶缘特征和花序类型等形态特征都可以作为槭属进化分析的重要形态指标[16]。

槭属植物种类繁多,长期以来槭属属下的分类标准并未达成一致的意见,而小果槭组的系统位置更是备受争议。Rehder[33]认为,该组具有圆锥花序,应该将其作为穗状槭组的一个系处理;但是本研究发现鸡爪槭组和小果槭组更早地聚集在一起,之后再与坚果槭组聚在一起,这充分说明鸡爪槭组和小果槭组的亲缘关系更近,这一聚类结果支持了林立等[16]的分类建议。因此,赞同将小果槭组归为鸡爪槭组的观点。

目前已有众多学者利用主成分分析对种质表型性状评价进行探讨,而主成分分析所筛选出的性状指标则可通过对种质的聚类分析分组情况进行验证。本研究共提取的13个主成分反映了73个性状的绝大部分信息,其累计贡献率达85.426%。各主成分包含的性状信息具有一定的相关性,而且不同主成分包含性状类型的差异较大。不同性状在13个主成分中具有明显不同的载荷值,表明主成分分析结果与参试资源和性状指标的选择均有关系。贡献率较大的叶型、花序位置、花性、花序类型等43个性状都是实际形态鉴定分类的主要依据。这些遗传材料将为以后的槭属植物育种提供丰富的资源,有利于新品种的选育。

4 结论

槭属植物种质资源具有丰富的表型遗传多样性,且其数量性状的多样性较质量性状高。运用主成分分析法提取主成分,结合聚类分析法,可将27种槭属植物分为3大类,第Ⅱ大类和第Ⅲ大类聚在一起,两者与第Ⅰ大类的亲缘关系均较远。槭属植物的一级分类标准是叶型,二级分类标准是开花时间,三级分类标准是花序着生位置、花性、花序类型、单叶裂片数和叶缘特征。因此,在槭属植物种质资源的利用和实际应用中,在根据表型性状进行种或品种选育时,应从叶型和开花时间入手,同时将花性、花序着生位置、花序类型、单叶裂片数和叶缘特征作为亲本选择的主要形态指标。

猜你喜欢

花序特征向量贡献率
二年制职教本科线性代数课程的几何化教学设计——以特征值和特征向量为例
克罗内克积的特征向量
一些花序的新定义和一个新的花序分类系统
——植物学教材质疑(六)
一种通用的装备体系贡献率评估框架
一类特殊矩阵特征向量的求法
关于装备体系贡献率研究的几点思考
傀儡师
花序最大的木本植物
EXCEL表格计算判断矩阵近似特征向量在AHP法检验上的应用
花序最大的草本植物