检索
E-mail
RSS
高级检索 图表检索

当期目录 我要投稿 过刊浏览
高级检索 图表检索

作物杂志,2021, 第4期: 38–45 doi: 10.16035/j.issn.1001-7283.2021.04.006

• 遗传育种·种质资源·生物技术 • 上一篇    下一篇

黄淮南片新育成小麦品种（系）主要性状的综合性分析

杜晓宇(), 李楠楠, 邹少奎, 王丽娜, 吕永军, 张倩, 李顺成, 杨光宇, 韩玉林()   

  1. 周口市农业科学院,466001,河南周口
  • 收稿日期:2020-12-31 修回日期:2021-05-25 出版日期:2021-08-15 发布日期:2021-08-13
  • 通讯作者: 韩玉林
  • 作者简介:杜晓宇,从事作物遗传育种研究,E-mail：du6536@126.com
  • 基金资助:
    财政部和农业农村部：国家现代农业产业技术体系(CARS-03-02-33);河南省现代小麦产业技术体系(Z2010-01-11);河南省重大科技专项(181100110200);国家重点研发计划(2017YFD0100700);国家重点研发计划(2016YFD0101802)

Comprehensive Analysis of Main Traits of Newly Bred Wheat Varieties (Lines) in Southern Huang-Huai Region

Du Xiaoyu(), Li Nannan, Zou Shaokui, Wang Lina, Lü Yongjun, Zhang Qian, Li Shuncheng, Yang Guangyu, Han Yulin()   

  1. Zhoukou Academy of Agricultural Sciences, Zhoukou 466001, Henan, China
  • Received:2020-12-31 Revised:2021-05-25 Online:2021-08-15 Published:2021-08-13
  • Contact: Han Yulin

RichHTML

12

PDF (PC)

619

摘要：

以2017-2018和2018-2019年度国家黄淮南片区试冬水组的39份冬小麦品种（系）为材料,通过多样性指数、聚类分析、相关性分析和主成分分析等对参试小麦的10个主要性状进行综合评价。结果表明,10个主要性状的多样性指数（H′）为1.56~2.01,平均为1.88,其中面粉吸水率H′最大,面团稳定时间H′最小。面团稳定时间的变异系数最大（71.93%）。主成分分析将10个性状归为4个主成分,可解释73.76%的性状信息。在欧式距离6.5处可将39份小麦品种（系）分为5大类群,每个类群各有侧重,优质小麦呈现聚类特征;小麦的性状综合评价值（D）越高,其综合性状越优秀,总体呈现出强筋小麦>中强筋小麦>中筋小麦的特点。黄淮区试小麦品种（系）具有较高的遗传多样性。综合性状较好的新麦45、山农116和轮选2000等品种（系）可作为小麦育种的首选杂交亲本。

关键词: 小麦性状, 聚类分析, 主成分分析, 综合评价

Abstract:

A total of thirty-nine winter wheat varieties (lines) tested in the national winter water section trial in the Southern Huang-Huai region in 2017-2018 and 2018-2019 were used as materials, and ten main traits of the tested wheat varieties (lines) were comprehensively evaluated by calculating the diversity index, cluster analysis, correlation analysis, and principal component analysis. The results showed the diversity indexes (H’) of the ten main traits were 1.56-2.01 with an average of 1.88. Among them, H’ of flour water absorption was the largest and H’ of dough stabilization time was the smallest. The coefficient of variation of dough stabilization time was the highest (71.93%). Principal component analysis classified ten traits into four principal components which could explain 73.76% of the trait information. At the Euclidean distance of 6.5, the 39 wheat varieties (lines) could be divided into five groups, each group had its own emphasis and high-quality wheat presents clustering characteristics. On the whole, the higher the comprehensive evaluation value (D) of the wheat variety, the better the comprehensive traits. The score of strong gluten wheat was higher than that of medium-strong gluten wheat, and the score of medium gluten wheat was relatively low. The wheat varieties (lines) in the Southern Huang-Huai region had high genetic diversity. Varieties (lines) such as Xinmai 45, Shannong 116, and Lunxuan 2000 with better comprehensive performance can be used as the preferred parents sources for wheat breeding.

Key words: Wheat trait, Cluster analysis, Principal component analysis, Comprehensive analysis

表1

参试小麦品种（系）

序号
Number		 品种（系）
Variety (line)		 亲本组合
Parent combination		 来源
Source		 序号
Number		 品种（系）
Variety (line)		 亲本组合
Parent combination		 来源
Source
1 中麦578 中麦255/济麦22 河南 21 中育1428 周麦22/洛麦22 河南
2 新麦45 新麦26/济麦20 河南 22 百农4199 百农高光3709F2/矮抗58 河南
3 山农116 W080068/石4185 山东 23 德研0516 周麦16/百农矮抗58 河南
4 驻麦762 04中36/矮抗58 河南 24 平安0658 周麦22号/洛麦21号 河南
5 瑞华1568 周麦16/瑞华麦523 江苏 25 中颖8号 周麦16/漯麦4号 河南
6 益科麦1506 6108（紫麦19）/淮麦25 安徽 26 濮麦1165 周麦18/郑育8号 河南
7 许研5号 周麦22/许科1号 河南 27 顺麦11号 周麦22/周麦24 河南
8 赛德麦601 周麦13/郑麦9023//周麦22 河南 28 创麦58 周16/郑366//新麦18 安徽
9 新农23 （周麦16/济麦22）F1//西农979 河南 29 LS018R 泰农18/临麦6号-RIL 山东
10 华成865 华成3366//（淮麦18/皖麦46）F5 安徽 30 金麦1号 （淮核0308/宿4002）/洛新998 安徽
11 丰韵麦5号 百农AK58/泛麦7030 河南 31 淮核15173 冬春轮回选择群体 江苏
12 民丰266 Mx001/05(16)-18 河南 32 西农733 西农509/漯麦7239 陕西
13 众麦166 百农207/中麦895 河南 33 豫农804 豫农202/许农5号//豫农202 河南
14 顺麦10号 兰（考）特早/内乡188//周麦22 河南 34 淮麦1403 淮麦28/淮麦25 江苏
15 豫农168 （周麦16/豫麦68）//CP1106 河南 35 轮选2000 矮败西农979/豫农416//西农9718 河南
16 轮选6号 济麦22/165-5Z 北京 36 淮麦1196 04346//洛麦23/05296 安徽
17 苑丰8号 亿麦6号//（漯麦4号/豫麦49-198）F3 河南 37 宝亮5号 豫麦52//（周麦16/cp11-06） 河南
18 涡麦77 莱137/周麦16号//AK58 安徽 38 郑麦22 周麦22/偃展4110//矮抗58 河南
19 厚德麦981 周麦16/才智97(5)-3 河南 39 科大1026 豫麦46×郑麦9405 河南
20 德研0518 周麦22/洛麦21号//新麦26 河南

表2

黄淮南片小麦主要性状的变异系数及多样性指数

性状Trait 年度Year 变异范围Range 平均值Mean 标准差SD 变异系数CV (%) 多样性指数H′
产量 2017-2018 6936.0~7411.5 7213.5 6.82 1.41 1.84
Yield (kg/hm2) 2018-2019 8710.5~9007.5 8848.5 5.76 0.97
均值 7837.5~8205.0 8025.0 5.63 1.05
穗数 2017-2018 541.5~636.0 583.5 1.59 4.08 1.95
Spike number (×104/hm2) 2018-2019 571.5~697.5 637.5 2.24 5.27
均值 556.5~663.0 610.5 1.89 4.46
穗粒数 2017-2018 27.7~35.0 31.2 1.43 4.58 1.88
Number of seeds per ear 2018-2019 28.8~37.9 34.1 1.89 5.54
均值 28.6~36.3 32.7 1.59 4.89
千粒重 2017-2018 38.1~49.1 44.6 2.57 5.76 1.93
1000-seed weight (g) 2018-2019 38.4~51.3 45.2 2.84 6.28
均值 39.3~50.1 44.9 2.66 5.93
株高 2017-2018 67.7~85.0 77.4 3.71 4.79 1.84
Plant height (cm) 2018-2019 74.0~90.6 81.9 3.58 4.37
均值 70.9~87.8 79.7 3.58 4.49
容重 2017-2018 760.0~839.0 803.0 14.23 1.77 1.83
Bulk density (g/L) 2018-2019 769.0~841.0 799.1 12.40 1.55
均值 764.5~840.0 801.1 12.58 1.57
蛋白质含量 2017-2018 13.8~17.8 15.3 0.87 5.70 1.98
Protein content (%) 2018-2019 12.7~16.3 14.2 0.68 4.77
均值 13.2~16.6 14.7 0.71 4.83
湿面筋含量 2017-2018 28.4~41.6 35.5 3.31 9.31 1.98
Wet gluten content (%) 2018-2019 27.6~35.9 32.3 2.23 6.91
均值 28.0~38.3 33.9 2.58 7.61
面粉吸水率 2017-2018 56.0~63.0 59.0 1.79 3.03 2.01
Flour water absorption (%) 2018-2019 52.0~63.0 57.6 2.28 3.96
均值 55.0~63.0 58.3 1.84 3.17
面团稳定时间 2017-2018 2.0~16.7 5.7 3.51 61.68 1.56
Dough stability time (min) 2018-2019 2.2~26.9 7.6 6.31 83.46
均值 2.4~20.0 6.6 4.76 71.93

表3

39份小麦品种（系）主要性状的相关系数

性状
Trait		 产量
Yield		 千粒重
1000-seed weight		 容重
Bulk density		 穗粒数
Number of
seeds per ear		 穗数
Spike
number		 株高
Plant height		 蛋白质含量
Protein content		 湿面筋含量
Wet gluten content		 面粉吸水率
Flour water absorption		 面团稳定时间Dough
stability time
产量Yield 1
千粒重1000-seed weight -0.11 1
容重Bulk density 0.39* -0.12 1
穗粒数Number of seeds per ear -0.13 -0.51** -0.21 1
穗数Spike number 0.47** -0.46** 0.47** -0.44** 1
株高Plant height 0.12 -0.05 0.01 0.08 -0.02 1
蛋白质含量Protein content -0.15 0.11 -0.27 -0.08 -0.06 -0.09 1
湿面筋含量Wet gluten content -0.34* 0.33* -0.46** 0.09 -0.56** 0.06 0.58** 1
面粉吸水率Flour water absorption -0.06 0.01 0.29 -0.13 0.17 -0.25 0.22 -0.02 1
面团稳定时间Dough stability time 0.11 -0.12 0.37* -0.32* 0.49** -0.22 0.23 -0.44** 0.34* 1

图1

基于10个主要性状对黄淮南片小麦品种（系）的聚类分析

表4

黄淮区试小麦品种（系）各类群性状的统计分析结果

性状
Trait		 类群Group
Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
产量Yield (kg/hm2) 8001.0 7992.0 8101.5 8109.0 8053.5
穗数
Spike number (×104/hm2)		 595.5 591.0 637.5 640.5 649.5
千粒重
1000-seed weight (g)		 46.3 45.2 42.4 49.8 41.5
株高Plant height (cm) 80.3 78.1 81.9 79.1 76.7
穗粒数
Number of seeds per ear		 32.2 33.5 32.6 28.8 33.1
容重Bulk density (g/L) 792.2 799.1 810.5 824.3 800.8
蛋白质含量
Protein content (%)		 15.2 14.3 14.1 14.9 16.2
湿面筋含量
Wet gluten content (%)		 36.6 33.5 31.3 32.3 33.3
面团稳定时间
Dough stability time (min)		 4.5 4.8 7.9 15.8 12.4
面粉吸水率
Flour water absorption (%)		 57.1 59 57.4 60.5 60.7

表5

4个主成分的特征值和得分系数矩阵

项目
Item		 性状
Trait		 第1
主成分
PC1		 第2
主成分
PC2		 第3
主成分
PC3		 第4
主成分
PC4
特征向量 产量 0.55 -0.22 -0.30 0.36
Eigenvector 穗数 -0.09 -0.42 -0.33 0.59
千粒重 0.86 0.05 0.04 0.29
株高 -0.35 -0.60 0.62 -0.03
穗粒数 -0.36 0.51 -0.70 -0.23
容重 0.73 0.01 -0.11 -0.09
蛋白质含量 -0.29 0.65 0.31 0.56
湿面筋含量 -0.79 0.33 0.01 0.32
面团稳定时间 0.28 0.56 0.36 -0.14
面粉吸水率 0.64 0.47 0.24 0.04
特征值Eigenvalue 3.03 1.90 1.37 1.08
方差百分率Variance percentage (%) 30.34 19.01 13.66 10.75
累计贡献率
Accumulative contribution rate (%)		 30.34 49.35 63.01 73.76
权重系数Weight coefficient (%) 41.13 25.77 18.52 14.57

表6

39份小麦品种（系）的主成分得分（y）、归一化值（u）和综合评价值（D）

品种（系）Variety (line) y1 y2 y3 y4 u1 u2 u3 u4 D值D-value 排名Ranking
中麦578 Zhongmai 578 1.15 1.41 -0.47 0.83 0.74 0.93 0.06 0.46 0.62 6
新麦45 Xinmai 45 1.23 1.56 0.85 1.02 0.77 1.00 1.00 0.64 0.85 1
山农116 Shannong 116 1.76 0.58 0.27 0.73 0.98 0.51 0.59 0.36 0.69 3
驻麦762 Zhumai 762 0.54 0.06 0.76 0.57 0.50 0.24 0.94 0.22 0.47 12
瑞华1568 Ruihua 1568 1.10 -0.31 -0.32 0.95 0.72 0.06 0.17 0.57 0.42 18
益科麦1506 Yikemai 1506 0.61 -0.43 0.10 1.06 0.53 0.00 0.46 0.68 0.40 19
许研5号 Xuyan 5 -0.08 0.75 -0.16 0.86 0.26 0.59 0.28 0.48 0.38 22
赛德麦601 Saidemai 601 -0.25 0.62 -0.25 1.05 0.19 0.53 0.22 0.67 0.35 24
新农23 Xinnong 23 -0.63 0.76 -0.12 0.91 0.04 0.60 0.31 0.54 0.31 34
华成865 Huacheng 865 1.17 0.56 0.24 1.22 0.74 0.50 0.57 0.83 0.66 4
丰韵麦5号 Fengyunmai 5 1.47 0.00 -0.26 0.99 0.86 0.22 0.21 0.61 0.54 8
民丰266 Minfeng 266 -0.61 0.86 -0.05 0.86 0.05 0.65 0.36 0.48 0.33 29
众麦166 Zhongmai 166 -0.22 0.54 -0.16 0.85 0.20 0.49 0.28 0.48 0.33 27
顺麦10号 Shunmai 10 0.01 0.47 -0.37 0.84 0.29 0.45 0.13 0.47 0.33 28
豫农168 Yunong 168 -0.74 0.69 0.10 0.92 0.00 0.56 0.46 0.54 0.31 33
轮选6号 Lunxuan 6 0.11 0.75 -0.36 0.34 0.33 0.59 0.14 0.00 0.32 31
苑丰8号 Yuanfeng 8 -0.39 0.37 -0.18 1.03 0.14 0.40 0.26 0.65 0.30 35
涡麦77 Guomai 77 0.52 -0.20 0.16 1.41 0.49 0.11 0.51 1.00 0.47 14
厚德麦981 Houdemai 981 -0.50 0.52 -0.31 0.98 0.10 0.48 0.17 0.60 0.28 36
德研0518 Deyan 0518 0.70 0.69 0.64 1.22 0.56 0.56 0.85 0.82 0.65 5
中育1428 Zhongyu 1428 -0.18 0.51 -0.27 1.04 0.22 0.47 0.20 0.65 0.34 25
百农4199 Bainong 4199 0.92 0.38 -0.03 0.57 0.65 0.41 0.37 0.21 0.47 13
德研0516 Deyan 0516 0.02 0.54 -0.22 1.06 0.30 0.49 0.24 0.68 0.39 21
平安0658 Ping’an 0658 0.08 0.53 -0.11 0.48 0.32 0.48 0.31 0.13 0.33 26
中颖8号 Zhongying 8 -0.47 0.16 0.13 0.59 0.10 0.29 0.49 0.23 0.24 37
濮麦1165 Pumai 1165 -0.50 -0.01 0.00 0.71 0.10 0.21 0.40 0.34 0.22 39
顺麦11号 Shunmai 11 -0.29 0.14 -0.20 0.63 0.18 0.29 0.25 0.27 0.23 38
创麦58 Chuangmai 58 -0.07 0.63 -0.13 1.03 0.26 0.53 0.30 0.65 0.40 20
LS018R 1.21 0.06 -0.09 0.63 0.76 0.25 0.33 0.27 0.48 11
金麦1号 Jinmai 1 0.81 0.02 -0.22 0.99 0.61 0.23 0.24 0.61 0.44 15
淮核15173 Huaihe 15173 0.25 0.31 0.04 1.08 0.39 0.37 0.43 0.69 0.43 17
西农733 Xinong 733 0.40 0.20 0.19 0.46 0.44 0.31 0.53 0.11 0.38 23
豫农804 Yunong 804 0.24 0.30 -0.28 0.56 0.38 0.37 0.19 0.21 0.32 30
淮麦1403 Huaimai 1403 1.38 0.54 -0.34 0.89 0.83 0.49 0.15 0.52 0.57 7
轮选2000 Lunxuan 2000 1.82 1.32 -0.55 0.86 1.00 0.88 0.00 0.48 0.71 2
淮麦1196 Huaimai 1196 1.17 0.07 0.01 0.94 0.75 0.25 0.40 0.56 0.53 9
宝亮5号 Baoliang 5 -0.26 0.56 0.01 0.58 0.19 0.50 0.40 0.23 0.31 32
郑麦22 Zhengmai 22 -0.10 0.91 -0.22 1.21 0.25 0.68 0.24 0.82 0.44 16
科大1026 Keda 1026 0.25 1.00 0.41 0.60 0.39 0.72 0.69 0.25 0.51 10
[1] 何中虎, 庄巧生, 程顺和, 等. 中国小麦产业发展与科技进步. 农学学报, 2018,8(1):99-106.
[2] 孙宪印, 米勇, 王超, 等. 基因型和环境及其互作效应对旱肥地小麦产量性状的影响. 分子植物育种: 1-18[2021-4-13]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/46.1068.S.20200925.1723.010.html.
[3] 张帅, 庞玉辉, 王征宏, 等. 小麦种质资源农艺性状变异及其遗传多样性分析. 作物杂志, 2018(2):44-51.
[4] 周丽艳, 郭振清, 马玉玲, 等. 春小麦品种农艺性状的主成分分析与聚类分析. 麦类作物学报, 2011,31(6):1057-1062.
[5] 张学智, 魏芝, 杨珍. 春性硬粒小麦品种农艺性状的聚类分析. 作物品种资源, 1998(4):15-16,19.
[6] 魏亦农, 曹连莆. 二棱啤酒大麦品种资源农艺性状的聚类分析和主成分分析. 种子, 2003(3):69-70.
[7] 程晓明, 程婧晔, 胡文静, 等. 23个小麦品种春化特性主成分分析及聚类分析. 江苏农业科学, 2019,47(8):64-68.
[8] 宋晓, 张珂珂, 黄晨晨, 等. 基于主成分分析的氮高效小麦品种的筛选. 河南农业科学, 2020,49(12):10-16.
[9] 张志伟. 基于主成分分析法的5种棕榈科苗木抗寒性评价. 种子, 2019,38(12):72-76.
[10] 孟丽梅, 杨子光, 孙军伟, 等. 53份小麦品种农艺性状的聚类分析. 山西农业科学, 2018,46(7):1085-1088.
[11] 常世豪, 杨青春, 舒文涛, 等. 黄淮海夏大豆品种(系)主要农艺性状的综合性分析. 作物杂志, 2020(3):66-72.
[12] 董攀, 李伟, 郑有良. 波兰小麦主要农艺性状分析. 麦类作物学报, 2007,27(2):216-222.
[13] 郑文寅, 黄园园, 胡泽林, 等. 小麦种质资源萌发吸胀期耐湿性评价及筛选. 麦类作物学报, 2021(6):1-9[2021-04-14]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1359.S.20210304.1112.018.html.
[14] 汤翠凤, 张恩来, 董超, 等. 云南新收集水稻地方品种的表型多样性分析. 植物遗传资源学报, 2018,19(6):1106-1116.
[15] 胡标林, 万勇, 李霞, 等. 水稻核心种质表型性状遗传多样性分析及综合评价. 作物学报, 2012,38(5):829-839.
[16] 柴永峰, 李秀绒, 赵智勇, 等. 国外小麦种质资源农艺性状及品质性状的多样性分析. 农学学报, 2013,3(9):1-8.
[17] 丁明亮, 林丽萍, 李明菊, 等. 云南育成小麦品种(系)品质性状遗传多样性分析及综合评价. 南方农业学报, 2020,51(2):255-266.
[18] 曾潮武, 梁晓东, 李建疆. 新疆春小麦种质资源主要农艺性状的遗传多样性分析. 分子植物育种, 2017,15(9):3740-3750.
[19] 彭绍峰, 张媛菲, 吕树作, 等. 黄淮北部不同蛋白质含量类型小麦产量结构分析. 作物研究, 2020,34(2):124-127.
[20] 王亚飞, 李世景, 徐萍, 等. 黄淮和长江中下游冬麦区小麦品种(系)农艺性状及其聚类分析. 中国生态农业学报, 2020,28(3):395-404.
[21] Sun Q H, Miao C Y, Martin H, et al. Global heat stress on health,wildfires,and agricultural crops under different levels of climate warming. Environment International, 2019,128:125-136.
[22] 刘易科, 朱展望, 陈泠, 等. 基于SNP标记揭示我国小麦品种(系)的遗传多样性. 作物学报, 2020,46(2):307-314.
[23] 张东, 张政, 史雨刚, 等. 小麦产量相关性状的全基因组关联分析. 麦类作物学报, 2020,40(4):434-443.
[24] 朱保磊, 谢科军, 薛辉, 等. 河南省小麦品种(系)的品质状况及演变规律. 麦类作物学报, 2017,37(5):623-631.
[25] 曹颖妮, 余大杰, 赵光华, 等. 2006-2016年河南省小麦区域试验品种(系)的品质性状分析. 麦类作物学报, 2018,38(8):893-899.
[1] 唐红琴, 李忠义, 董文斌, 韦彩会, 何铁光, 蒙炎成, 汤海玲, 莫永诚. 不同间作绿肥替代化肥模式对木薯性状和产量的影响[J]. 作物杂志, 2021, (4): 184–190
[2] 张全芳, 姜明松, 陈峰, 朱文银, 周学标, 杨连群, 徐建第. 山东省水稻品种（系）的遗传多样性分析[J]. 作物杂志, 2021, (4): 26–31
[3] 郭强, 马文清, 秦昌鲜, 施泽升, 彭崇, 闭德金, 何洪良, 梁永检, 唐利球. 甘蔗新品系的DTOPSIS法综合评价[J]. 作物杂志, 2021, (4): 32–37
[4] 冯艳飞, 杨威, 任国鑫, 邓杰, 李文龙, 高树仁. 黑龙江省部分玉米杂交种的综合评价[J]. 作物杂志, 2021, (4): 46–50
[5] 李自林, 陆亚春, 赵磊峰, 范东升, 韦忠, 周文亮, 黄利广, 黄阳, 黄经鹏, 顾新权, 年夫照. 靖西市植烟土壤肥力适宜性综合评价[J]. 作物杂志, 2021, (3): 155–160
[6] 贾瑞玲, 赵小琴, 南铭, 陈富, 刘彦明, 魏立平, 刘军秀, 马宁. 64份苦荞种质资源农艺性状遗传多样性分析与综合评价[J]. 作物杂志, 2021, (3): 19–27
[7] 曲祥春, 王鼐, 石贵山, 于淼, 李海青, 高悦, 徐宁, 陈冰嬬. 同异分析法在粒用高粱杂交种评价中的应用[J]. 作物杂志, 2021, (3): 46–50
[8] 周月霞, 范昱, 阮景军, 严俊, 赖弟利, 彭艳, 唐勇, 翁文凤, 程剑平. 燕麦籽粒营养与农艺性状相关性分析[J]. 作物杂志, 2021, (2): 165–172
[9] 周启龙. 西藏阿里19个燕麦引进品种的灰色关联度评价[J]. 作物杂志, 2021, (1): 26–31
[10] 潘晓雪, 胡明瑜, 王忠伟, 吴红, 雷开荣. 不同水稻种质资源重要农艺性状与发芽期耐寒性鉴定研究[J]. 作物杂志, 2021, (1): 47–53
[11] 白苇, 胡杨, 杨素梅, 张宝英, 崔金丽, 靳涛, 白海花. 冀西北食葵地方资源农艺性状分析[J]. 作物杂志, 2021, (1): 54–59
[12] 高杰, 封广才, 李晓荣, 李青风, 彭秋. 贵州不同地区高粱种质资源表型多样性与聚类分析[J]. 作物杂志, 2020, (6): 54–60
[13] 杨学乐, 张璐, 李志清, 何录秋. 苦荞种质资源表型性状的遗传多样性分析[J]. 作物杂志, 2020, (5): 53–58
[14] 孙道旺, 王艳青, 洪波, 卢文洁, 尹桂芳, 王莉花. 云南冬播燕麦的农艺性状主成分和聚类分析[J]. 作物杂志, 2020, (5): 80–87
[15] 公丹, 王素华, 程须珍, 王丽侠. 普通豇豆应用核心种质的SSR指纹图谱构建及多样性分析[J]. 作物杂志, 2020, (4): 79–83
Viewed
Full text


Abstract

Cited
  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!