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作物杂志,2023, 第4期: 52–59 doi: 10.16035/j.issn.1001-7283.2023.04.008

• 遗传育种·种质资源·生物技术 • 上一篇    下一篇

基于主成分分析及隶属函数法对芝麻苗期耐热性综合评价

苏小雨1,2,3(), 高桐梅1,2,3, 张鹏钰1,2,3, 李丰1,2,3, 吴寅1,2,3, 王东勇1,2,3, 田媛1,2,3, 卫双玲1,2,3()   

  1. 1河南省农业科学院芝麻研究中心，450002，河南郑州
    2神农种业实验室，450002，河南郑州
    3河南省特色油料作物基因组学重点实验室，450002，河南郑州
  • 收稿日期:2022-03-29 修回日期:2022-07-15 出版日期:2023-08-15 发布日期:2023-08-15
  • 通讯作者: 卫双玲，主要从事作物高产栽培生理研究，E-mail：wsl041162@126.com
  • 作者简介:苏小雨，主要从事作物栽培逆境生理研究，E-mail：suxiaoyu_2014@163.com
  • 基金资助:
    国家现代农业产业技术体系(CARS-14-1-14);河南省重大科技专项(201300116004);河南省农业科学院自主创新项目(2020ZC53);河南省农业科学院自主创新项目(2021ZC7);中国博士后科学基金资助项目(2020M672239);河南省重点研发与推广专项（科技攻关）(222102110084)

Comprehensive Evaluation of Heat Resistance of Sesame Seedlings Based on Principal Component Analysis and Membership Function Method

Su Xiaoyu1,2,3(), Gao Tongmei1,2,3, Zhang Pengyu1,2,3, Li Feng1,2,3, Wu Yin1,2,3, Wang Dongyong1,2,3, Tian Yuan1,2,3, Wei Shuangling1,2,3()   

  1. 1Sesame Research Center, Henan Academy of Agricultural Sciences,Zhengzhou 450002, Henan, China
    2The Shennong Seed Industry Laboratory, Zhengzhou 450002, Henan, China
    3HenanKeyLaboratoryofGenomicsofCharacteristicOilCrops, Zhengzhou 450002, Henan, China
  • Received:2022-03-29 Revised:2022-07-15 Online:2023-08-15 Published:2023-08-15

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PDF (PC)

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摘要：

为了综合评价芝麻苗期耐热性，对20个芝麻品种的14个相关指标进行了主成分分析和隶属函数法分析。结果表明，14个耐热性相关指标存在不同程度变异，变异系数为3.53%~18.26%；通过主成分分析提取了3个主成分，包含全部信息的83.54%；利用隶属函数法和聚类分析对不同芝麻耐热性综合值进行等级划分，将芝麻品种划分为6个等级，其中强耐热型品种2个，高敏感型品种3个。利用逐步回归法建立了芝麻苗期耐热性评价数学模型，从14个指标中筛选出9个关键指标，可以快速鉴定芝麻的耐热性能。结论可为耐热性芝麻品种选育和相关高产栽培提供理论及技术依据。

关键词: 芝麻, 耐热性, 主成分分析, 隶属函数, 综合评价

Abstract:

To comprehensively evaluate the heat tolerance of sesame seedling, 14 indexes of 20 sesame varieties were analyzed by principal component analysis and membership function method. The results showed that there were different degrees of variation in 14 heat tolerance related indexes, and the coefficients of variation ranged from 3.53% to 18.26%. Three principal components were extracted by principal component analysis, representing 83.54% of the total information. The comprehensive values of heat tolerance of different sesame varieties weregraded by membership function method and cluster analysis,and sesame varieties were divided into six grades, including two heat-tolerant varieties and three high-sensitive varieties. A mathematical model of sesame seedling heat tolerance evaluation was established by stepwise regression method. Nine key indexesselected from 14 indexes could be used as important indexes for screening and evaluation of heat tolerance of sesame. This conclusion was helpful to provide theoretical and technical basis for breeding heat-tolerant sesame varieties and related high-yield cultivation.

Key words: Sesame (Sesamum indicum L.), Heat resistance, Principal component analysis, Membership function, Comprehensive evaluation

表1

供试芝麻种质资源信息

编号Number 品种Variety 来源Source 粒色Grain colour
SP002 翼城芝麻 山西 黄
SP014 河涧黄芝麻 河南 黄
SP018 河北八杈 河北 白
SP019 山东白芝麻 山东 白
SP028 尖嘴芝麻 海南 黄
SP039 胡芝麻 安徽 黄
SP059 黄芝麻 辽宁 黄
SP067 白芝麻 江西 白
SP078 晚芝麻 湖北 黑
SP102 中芝20号 河南 白
SP112 黄芝麻 海南 黄
SP117 豫芝DW607 河南 白
SP133 一条鞭 河南 白
SP146 三铺村黑芝麻 江苏 黑
SP157 山东黑芝麻 山东 黑
SP162 江西黑芝麻 江西 黑
SP170 郑太芝3号 河南 白
SP174 临漳芝麻 河北 白
SP184 山东黑芝麻 山东 黑
SP197 扶绥白芝麻 广西 白

表2

芝麻种质资源单项指标耐热系数和存活天数

指标
Index		 极小值
Minimum		 极大值
Maximum		 均值
Mean		 变异系数
Coefficient of variation(%)
X1 8.06 15.93 12.86±2.00 15.59
X2 0.84 0.98 0.92±0.03 3.53
X3 0.41 0.74 0.60±0.08 13.43
X4 1.41 2.31 1.85±0.26 14.54
X5 0.60 0.89 0.74±0.07 8.82
X6 0.39 0.79 0.61±0.11 18.26
X7 1.64 2.31 1.86±0.18 9.62
X8 0.56 0.86 0.72±0.07 10.17
X9 0.73 1.36 1.12±0.20 17.85
X10 2.63 4.85 3.72±0.61 16.40
X11 2.19 3.11 2.50±0.22 8.89
X12 1.27 1.93 1.68±0.15 8.91
X13 1.60 2.64 2.19±0.23 10.54
X14 1.46 2.60 2.05±0.35 17.32

表3

不同芝麻品种的耐高温系数和存活天数的相关性分析

指标Index X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14
X1 1.00
X2 0.40 1.00
X3 0.83** 0.41 1.00
X4 -0.86** -0.45 -0.86** 1.00
X5 0.77** 0.34 0.71** -0.73** 1.00
X6 0.84** 0.22 0.78** -0.79** 0.76** 1.00
X7 -0.78** -0.32 -0.71** 0.77** -0.68* -0.77** 1.00
X8 0.82** 0.32 0.76** -0.80** 0.72** 0.78** -0.73** 1.00
X9 0.92** 0.38 0.79** -0.78** 0.64* 0.79** -0.70** 0.69* 1.00
X10 0.73** 0.39 0.73** -0.81** 0.68* 0.64* -0.55* 0.73** 0.63* 1.00
X11 0.79** 0.36 0.78** -0.85** 0.75** 0.73** -0.62* 0.76** 0.60* 0.75** 1.00
X12 0.76** 0.22 0.56* -0.59* 0.73** 0.62* -0.72** 0.65* 0.67* 0.55* 0.62* 1.00
X13 -0.73** -0.31 -0.71** 0.78** -0.71** -0.73** 0.71** -0.76** -0.59* -0.69* -0.83** -0.71** 1.00
X14 -0.88** -0.45 -0.87** 0.94** -0.74** -0.82** 0.73** -0.85** -0.81** -0.79** -0.86** -0.58* 0.80** 1.00

表4

各主成分综合指标的系数及贡献率

指标Index CI(1) CI(2) CI(3)
X1 0.30 -0.03 0.21
X2 0.14 0.84 0.34
X3 0.28 0.11 -0.07
X4 -0.29 -0.14 0.15
X5 0.27 -0.12 0.04
X6 0.28 -0.21 0.03
X7 -0.26 0.18 -0.33
X8 0.28 -0.07 -0.13
X9 0.27 0.00 0.41
X10 0.26 0.16 -0.36
X11 0.28 0.04 -0.39
X12 0.24 -0.34 0.38
X13 -0.27 0.11 0.25
X14 -0.30 -0.13 0.16
特征值Eigenvalue 10.09 0.94 0.66
贡献率Contribution rate(%) 72.09 6.74 4.71
累计贡献率
Accumulative contribution rate (%)		 72.09 78.83 83.54

表5

不同芝麻品种的综合指标值、隶属函数值μ(x)、权重和综合得分值（C）

品种
Variety		 得分Score 隶属函数值Membership function C
CI(1) CI(2) CI(3) μ(1) μ(2) μ(3)
SP002 3.61 0.95 0.52 0.82 0.73 0.66 0.80
SP014 -1.67 -1.54 0.58 0.39 0.02 0.68 0.38
SP018 -1.24 0.83 1.57 0.43 0.70 1.00 0.48
SP019 -2.25 -1.06 -0.32 0.34 0.15 0.38 0.33
SP028 3.14 1.18 -0.13 0.78 0.80 0.45 0.76
SP039 -0.94 -1.59 0.33 0.45 0.00 0.59 0.42
SP059 -4.64 -0.31 -1.00 0.15 0.37 0.16 0.17
SP067 0.48 0.08 0.37 0.56 0.48 0.61 0.56
SP078 -5.40 0.09 -1.49 0.09 0.48 0.00 0.12
SP102 0.42 1.54 1.17 0.56 0.90 0.87 0.60
SP112 -0.86 -0.55 -0.62 0.46 0.30 0.29 0.43
SP117 5.88 -0.12 -0.71 1.00 0.42 0.26 0.91
SP133 2.79 -0.17 -0.69 0.75 0.41 0.26 0.70
SP146 0.85 -1.16 0.56 0.59 0.12 0.67 0.56
SP157 2.28 0.32 -0.15 0.71 0.55 0.44 0.68
SP162 1.75 0.63 0.33 0.67 0.64 0.60 0.66
SP174 -0.75 -0.82 0.94 0.47 0.22 0.80 0.46
SP184 -6.52 1.88 -0.76 0.00 1.00 0.24 0.09
SP197 -1.96 -0.36 -0.09 0.37 0.35 0.46 0.37
SP170 5.03 0.17 -0.51 0.93 0.51 0.32 0.86
权重Weight 0.86 0.08 0.06

图1

20个芝麻品种耐热性聚类树状图

表6

不同芝麻品种各单项指标与C值的灰色关联度分析

关联排序
Relational order		 指标
Index		 关联系数
Correlation coefficient
1 X1 0.69
2 X3 0.64
3 X6 0.62
4 X5 0.59
5 X8 0.58
6 X9 0.57
7 X11 0.56
8 X10 0.53
9 X2 0.51
10 X12 0.50
11 X13 0.36
12 X7 0.29
13 X4 0.26
14 X14 0.26
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