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作物杂志, 2019, 35(6): 20-26 doi: 10.16035/j.issn.1001-7283.2019.06.004

遗传育种·种质资源·生物技术

黄淮麦区4省小麦种质农艺性状的比较分析

张婷, 逯腊虎, 杨斌, 袁凯, 张伟, 史晓芳

山西省农业科学院小麦研究所,041000,山西临汾

Comparative Analysis of Wheat Agronomic Traits in Four Provinces of Huanghuai Wheat Area

Zhang Ting, Lu Lahu, Yang Bin, Yuan Kai, Zhang Wei, Shi Xiaofang

Wheat Research Institute, Shanxi Academy of Agricultural Sciences, Linfen 041000, Shanxi, China

通讯作者: 逯腊虎,副研究员,主要从事小麦遗传育种研究

收稿日期: 2019-04-19   修回日期: 2019-06-3   网络出版日期: 2019-12-15

基金资助: 国家重点研发项目(2016YFD0101602)
山西省农业科学院生物育种工程项目(17YZGC013)
山西省重点研发计划项目(201703D211007-10)
山西省面上青年基金(201801D221314)

Received: 2019-04-19   Revised: 2019-06-3   Online: 2019-12-15

作者简介 About authors

张婷,助理研究员,主要从事小麦遗传育种研究 。

摘要

为明确小麦种质资源的遗传差异和特点,提高其利用效率,以株高、穗长、小穗数、穗粒数、千粒重5个主要农艺性状为指标,对来自黄淮麦区4省（河北、山东、河南和山西）的263个小麦品种（系）进行统计分析。显著性分析结果表明,除穗粒数外,4个省的小麦种质在其余各农艺性状上差异极显著。变异性分析结果表明,供试材料的5个农艺性状中穗粒数变异系数最大,小穗数变异系数最小;4省中,河北小麦株高、千粒重的变异系数最小,穗粒数变异系数最大;河南小麦穗长、小穗数和穗粒数的变异系数最小,千粒重变异系数最大;山东小麦穗长的变异系数最大;山西小麦株高、小穗数的变异系数最大。相关分析结果表明,株高与穗长呈极显著正相关,与小穗数呈极显著负相关;穗长与小穗数、穗粒数呈极显著正相关;小穗数与穗粒数呈极显著正相关;千粒重与穗粒数呈极显著负相关。因此,在育种实践中,可根据4省小麦种质农艺性状的变异特点筛选符合目标性状的亲本材料,同时加强种质基因库的更新。

关键词： 黄淮麦区 ; 小麦 ; 农艺性状 ; 变异分析

Abstract

Abstact In order to clarify the genetic differences and characteristics of wheat germplasms and improve their utilization efficiency, 263 wheat germplasms from four provinces (Hebei, Shandong, Henan, and Shanxi) in the Huanghuai wheat area were used in this study. Statistical analysis was carried out on five major agronomic traits, including plant height, spike length, spikelet number, grains per spike and 1000-grain weight. The results showed that except for the grains per spike, the wheat germplasms of the four provinces were extremely different among the other agronomic traits. The variability analysis showed that the five agronomic traits of the tested materials had a certain variation range, among which the coefficient of variation of grains per spike was the largest, and the spikelet number was the smallest. Among the four provinces, Hebei’s plant height and 1000-grain weight had the smallest coefficient of variation, and the grains per spike had the largest coefficient of variation. Henan’s spike length, spikelet number and the grains per spike had the smallest coefficient of variation, the 1000-grain weight had the largest coefficient of variation. Shandong’s coefficient of variation of spike length was the longest; Shanxi’s plant height, spikelet number has the largest coefficient of variation. Correlation analysis showed that plant height was significantly positively correlated with spike length, and a significant negative correlation with spikelet number; spike length was significantly positively correlated with spikelet number, grains per spike; spikelet number was significantly positively correlated with spikelet number; 1000-grain weight was significantly negatively correlated with spikelet number. For breeding practice, the parent materials that meet the target traits can be screened according to the variations of the agronomic traits of the wheats from the four provinces as well as strengthen the germplasm gene pool.

Keywords： Huanghuai wheat area ; Wheat ; Agronomic traits ; Variation analysis

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本文引用格式

张婷, 逯腊虎, 杨斌, 袁凯, 张伟, 史晓芳. 黄淮麦区4省小麦种质农艺性状的比较分析[J]. 作物杂志, 2019, 35(6): 20-26 doi:10.16035/j.issn.1001-7283.2019.06.004

Zhang Ting, Lu Lahu, Yang Bin, Yuan Kai, Zhang Wei, Shi Xiaofang. Comparative Analysis of Wheat Agronomic Traits in Four Provinces of Huanghuai Wheat Area[J]. Crops, 2019, 35(6): 20-26 doi:10.16035/j.issn.1001-7283.2019.06.004

小麦（Triticum aestivum L.）是我国主要的粮食作物之一,种植面积仅次于水稻和玉米。黄淮麦区小麦常年种植面积约1 530万hm2,是我国最大的小麦适宜生产区域,保障该区域小麦高产与稳产对我国粮食安全具有重要意义[1]。然而,近年来商业化育种在配制组合时越来越青睐部分大面积推广的高产品种或其衍生系,造成现有育成品种在形态上趋于同质性[2],降低了优良等位基因的遗传多样性[3,4]。遗传基础狭窄一方面导致小麦产量很难取得大的突破[5,6],另一方面也降低了育成品种对不良环境及病害的抵抗能力,增加了小麦生产安全隐患[7]。解决这一问题的关键是对黄淮麦区小麦种质资源进行比较鉴定与评价,从中筛选出地域性及遗传差异较大的优良种质资源进行配制组合[8],以提高小麦种质资源遗传多样性,这对挖掘小麦产量潜力、提高品种的广适性与综合抗性具有重要意义[9]。

黄淮麦区作为我国小麦主产区,种质资源的遗传多样性研究近年来成为热点。武玉国等[3]利用SSR标记对黄淮冬麦区175个小麦品种遗传多样性进行聚类分析,发现多数北京、河北、部分山东和部分山西的品种被聚为一类,说明这些地区可能存在较多种质资源交流,品种具有相近的亲缘关系。李艳丽等[10]利用55对SSR引物分别对67份美国冬小麦品种和17份黄淮麦区的小麦品种进行检测,发现美国品种的遗传多样性高于黄淮冬麦区品种,说明黄淮冬麦区品种的遗传相似度较高;李鲜花等[11]、张帅等[12]研究也证实国外品种遗传多样性高于黄淮冬麦区品种。然而,上述研究关于黄淮麦区种质资源遗传多样性分析中山西品种较少,作为黄淮冬麦区的一份子,山西地貌类型复杂多样,境域内地势高低起伏异常显著,独特的气候特征使得山西小麦品种资源具有遗传多样化的特点[13],在配制组合时适当引入山西品种,可有效增加黄淮麦区种质资源遗传多样性。此外,在保证遗传多样性的基础上,农艺性状的互补也应给予充分考虑,这样才能有效缩短育种年限。

鉴于此,本研究对来源于河北、山东、河南、山西4省的263份小麦种质资源的株高、穗长、小穗数、穗粒数、千粒重5个重要农艺性状进行调查,旨在了解黄淮麦区不同地域来源小麦种质资源的差异及其变异分布特点,为提高黄淮片区小麦种质资源利用效率提供理论支撑。

1 材料和方法

1.1 试验材料

以黄淮麦区263个小麦品种（系）为研究对象,包括来自河北省120份,河南省38份,山东省72份,山西省33份,详见表1。

表1   试验材料名称及来源

Table 1  Names and sources of test wheat materials

编号
No.		品种(系)
Variety (Line)		来源
Source		编号
No.		品种(系)
Variety (Line)		来源
Source
1D08-3河北38衡4568河北
2D08-6河北39衡5011河北
3沧州小麦河北40衡5108河北
4邯00-7086河北41衡5317河北
5邯05-5092河北42衡5362河北
6邯05-5093河北43衡5364河北
7邯07-6092河北44衡5386河北
8邯09-41344河北45衡6421河北
9邯105284河北46衡6632河北
10邯4080河北47衡辐9103河北
11邯4589河北48衡观126河北
12邯5092河北49衡观216河北
13邯6228河北50衡观33河北
14邯6736河北51衡观35河北
15邯7095河北52冀5265河北
16邯旱1号河北53冀729河北
17邯麦13河北54冀麦112河北
18邯农2312河北55冀麦22河北
19邯农351河北56冀麦30河北
20邯生923河北57冀麦325河北
21蒿优5766河北58冀麦518河北
22蒿优1718河北59冀麦585河北
23蒿优5218河北60冀麦729河北
24河农5290河北61冀麦867河北
25河农9211河北62冀糯200河北
26河农9311河北63冀师02-1河北
27河农T609河北64金丰7183河北
28衡07-5114河北65金禾8431河北
29衡07-5205河北66金禾9123河北
30衡08观29河北67津07006河北
31衡09观76河北68津07214河北
32衡10-5218河北69科0901河北
33衡10929-2河北70科农1006河北
34衡1303河北71科农199河北
35衡4399河北72科农2009河北
36衡4422河北73科农3106河北
37衡4444河北74科遗6014河北
编号
No.		品种(系)
Variety (Line)		来源
Source		编号
No.		品种(系)
Variety (Line)		来源
Source
75廊研3611河北124存麦1号河南
76轮选103河北125存麦8号河南
77山农0911河北126华育116河南
78师栾08-2河北127华育198河南
79师栾08-4河北128俊达129河南
80师栾10-1河北129浚2016河南
81石02-6207河北130开麦18河南
82石03y119河北131开麦20河南
83石05-6678河北132兰考矮早8河南
84石06-6136河北133轮选5191河南
85石08-4741河北134洛旱13河南
86石1109-4366河北135洛旱7号河南
87石11-5139河北136平安9号河南
88石4185河北137神麦1号河南
89石6172河北138天民298河南
90石6207河北139新麦0208河南
91石6228河北140许科316河南
92石6678河北141许科718河南
93石7394河北142豫安x208河南
94石8号河北143中原之星河南
95石909-4366河北144众麦998河南
96石B05-6507河北145周麦16河南
97石B05-6678河北146周麦17河南
98石B05-7388河北147周麦18河南
99石B07-4056河北148周麦19河南
100石H06-402河北149周麦20河南
101石H083-366河北150周麦22河南
102石H09-4366河北151周麦23河南
103石H09-7075河北152周麦24河南
104石麦15河北153周麦25河南
105石麦18河北154周麦26河南
106石新633河北155周麦27河南
107石新733河北156周麦30河南
108石新811河北157周麦31河南
109石优17河北158周麦32河南
110石优20河北159980402山东
111邢04-1135河北160DH155山东
112邢531河北161LS4223山东
113邢麦10号河北162LS4697山东
114邢麦11河北163ls6045山东
115邢麦12河北164LS6109山东
116邢麦13号河北165SH299山东
117邢麦17河北166济06-7251山东
118邢台456河北167济麦06037山东
119硬B216-6河北168济麦06039山东
120硬旱2018河北169济麦17山东
121矮抗58河南170济麦18山东
122百农207河南171济麦19山东
123存麦12号河南172济麦20山东
编号
No.		品种(系)
Variety (Line)		来源
Source		编号
No.		品种(系)
Variety (Line)		来源
Source
173济麦22山东219泰山D44304山东
174济麦23山东220汶农14山东
175济麦6097山东221汶农19山东
176济麦6487山东222鑫麦296山东
177济麦7251山东223烟09135山东
178济南16山东224烟6172山东
179莱麦9818山东225烟99102山东
180良星162山东226烟农19山东
181良星619山东227烟农23山东
182良星66山东228烟农25山东
183良星77山东229泽麦2号山东
184良星99山东230洲元9369山东
185聊麦19山东23104R252山西
186临麦4号山东23204R345山西
187鲁济18山东233晋麦31山西
188鲁麦21山东234晋麦47山西
189鲁麦22山东235晋麦65山西
190鲁麦23山东236晋麦78山西
191鲁麦5号山东237晋麦79山西
192鲁麦7号山东238晋麦83山西
193农大992600山东239临y012山西
194齐麦2号山东240临y8159山西
195山农0911山东241临汾6028山西
196山农10-2山东242临旱6101山西
197山农2149山东243临抗14山西
198山农22山东244临抗22山西
199山农23山东245临抗4058山西
200山农矮2号山东246临抗5067山西
201泰95-1山东247临抗5069山西
202泰高4682山东248临抗6180山西
203泰麦18山东249临选6109山西
204泰麦1号山东250临优2069山西
205泰农173山东251临远3158山西
206泰农18山东252临远8号山西
207泰农2419山东253临运13号山西
208泰农243山东254尧麦16山西
209泰农2987山东255运旱20410山西
210泰农7018山东256运旱5301山西
211泰农8681山东257运旱805山西
212泰农9862山东258运麦07号46山西
213泰山21山东259运麦08-1山西
214泰山22山东260运麦08-178山西
215泰山4241山东261运麦288山西
216泰山4606山东262运麦494山西
217泰山5号山东263长5581山西
218泰山9818山东

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1.2 试验设计

试验于2016-2017和2017-2018两个年度在山西省农业科学院小麦研究所试验基地进行,土壤肥力中等,全生育期灌溉3次,每次150m3,田间管理措施同大田。试验采用随机区组设计,3次重复,每份材料种植2行,行长2m,行距20cm,株距5cm。成熟后每份材料选取5株代表性植株收获并进行室内考种,调查株高、穗长、小穗数、穗粒数及千粒重。

1.3 数据分析

以两个年度5个农艺性状的平均值作为统计分析的原始数据,采用DPS软件计算其平均值、最小值、最大值、标准差和变异系数,并进行差异显著性分析、变异性分析和相关性分析。

2 结果与分析

2.1 农艺性状的显著性分析和变异性分析

为了解不同来源供试材料的农艺性状表现和变异情况,对4个省份小麦5个农艺性状基本参数进行差异显著性分析与频数分布分析。2.1.1 株高 如表2和图1所示,4省小麦种质的平均株高排序为山西>山东>河北>河南。山西平均株高最高,河南最低。山西小麦的株高极显著高于山东、河北、河南;山东与河北小麦株高差异不显著,但均极显著高于河南。其中,山西小麦株高的变异系数最大,河北变异系数最小;山西株高较高,主要集中在70.00~79.99cm,河北、河南和山东株高主要分布在60.00~69.99cm。

表2   4省小麦种质5个农艺性状的表现及变异

Table 2  Five agronomic traits performance and variation of wheat germplasms in four provinces

性状Trait统计参数Statistical parameter河北Hebei河南Henan山东Shandong山西Shanxi全部材料Total materials
株高Plant height (cm)最小值Min54.6749.0055.6764.6749.00
最大值Max82.0090.0090.3393.6793.67
平均值Mean68.43bB62.07cC68.93bB77.31aA68.76
标准差SD04.5707.1005.4308.8607.07
变异系数CV (%)06.6811.4407.8811.4610.27
穗长Spike length(cm)最小值Min06.7307.2006.0707.5006.07
最大值Max11.5710.2310.7010.7311.57
平均值Mean08.83bB08.49cC08.54cC09.30aA08.76
标准差SD00.8100.7000.8700.7900.84
变异系数CV (%)09.1708.2110.2408.5309.65
小穗数Spikelet number最小值Min15.6717.3316.0016.0015.67
最大值Max23.0022.6722.3322.3323.00
平均值Mean19.26bB20.43aA18.88bB19.14bB19.31
标准差SD01.3601.2601.3801.3601.45
变异系数CV (%)07.0706.1707.2908.1407.53
穗粒数Grains per spike最小值Min33.6729.0035.3333.6729.00
最大值Max69.0059.3365.3365.0069.00
平均值Mean48.27aA47.91aA47.82aA49.01aA48.19
标准差SD07.2806.1406.4607.2906.88
变异系数CV (%)15.0912.8113.5014.8714.27
千粒重1000-grain weight (g)最小值Min35.5842.1040.3346.3035.58
最大值Max59.9862.0558.4858.1862.05
平均值Mean48.48cC51.11aA49.24bB51.06aA49.39
标准差SD00.6204.6303.6803.0904.13
变异系数CV (%)04.2109.0507.4706.0508.36

Note: Different small letters indicate significant difference at 0.05 levels, different capital letters indicate extremely significant difference at 0.01 levels

注：不同小写字母表示材料间达到0.05显著水平,不同大写字母表示材料间达到0.01极显著水平

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图1

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图1   4省供试小麦各性状表现的频数分布

Fig.1   Frequency distribution of various traits of tested wheat germplasms in four provinces


2.1.2 穗长 从表2和图1可看出,4省小麦种质平均穗长的排序为山西>河北>山东>河南。山西平均穗长最长,河南穗长最短。山西小麦穗长极显著高于河北、山东及河南;河北极显著高于山东、河南;山东与河南之间无显著差异。其中,山东小麦穗长的变异系数最大,河南最小;河北、山东及河南小麦穗长主要分布在8.00~8.99cm,山西穗长偏长,主要集中在9.00~9.99cm。

2.1.3 小穗数 从表2和图1得知,4省小麦种质平均小穗数的排序为河南>河北>山西>山东。河南平均小穗数最高,山东最低。河南小穗数极显著高于河北、山西及山东,后3者之间无显著差异。其中,山西小麦小穗数变异系数最大,河南最小;河南小穗数为21个的材料在本省占比最高,河北、山东、山西占比最高的小穗数材料分别为20、19、18个。

2.1.4 穗粒数 如表2和图1所示,4省小麦种质平均穗粒数的排序为山西>河北>河南>山东,山西最高,山东最低,但4省之间平均穗粒数差异不显著。其中,河北穗粒数变异系数最大,河南最小;4省小麦穗粒数均以41~50粒居多。

2.1.5 千粒重 如表2和图1所示,河南小麦平均千粒重最高,山西第2,山东第3,河北最低。河南与山西之间平均千粒重无显著差异,但均极显著高于山东、河北;河北、山东间平均千粒重存在极显著差异。其中,河南千粒重变异系数最大,河北最小。河北、山东大多数小麦材料的千粒重在46~50g,河南、山西的千粒重较另外2省高,主要集中在51~55g。

2.2 农艺性状的相关性分析

5个主要农艺性状间的相关性分析如表3所示,4对性状达到了极显著正相关水平,2对达到了极显著负相关水平。其中,株高与穗长呈极显著正相关,与小穗数呈极显著负相关。这说明,当株高增加,穗长变长,但小穗数随株高的增加而减少。穗长与小穗数、穗粒数呈极显著正相关,小穗数与穗粒数呈极显著正相关,千粒重与穗粒数呈极显著负相关。这说明当穗长增加,小穗数、穗粒数随之增加,但穗粒数的增加会使千粒重降低。

表3   5个农艺性状间的相关性系数

Table 3  Correlation coefficent of five agronomic traits

性状Trait株高
Plant
height		穗长
Spike
length		小穗数
Spikelet
number		穗粒数
Grains per
spike
穗长Spike length-0.37**
小穗数Spikelet number-0.17**0.20**
穗粒数Grains per spike-0.040.22**-0.62**
千粒重1000-grain weight-0.100.04-0.11-0.21**

Note: "**" P<0.01

注：“**” P<0.01

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3 讨论

中国小麦育种工作的进展和突破依赖于关键性种质资源的发现和利用[14]。近年来,即使分子技术飞速发展,小麦品种改良的快速进展很大程度上仍取决于对农艺性状的研究[15]。对黄淮麦区小麦种质资源重要农艺性状进行比较分析,有利于充分了解育种材料的遗传背景和变异特点[16],明确各省主栽品种的优点与不足,在配制组合时可以充分利用各省种质的优势,进而提高育种效率[2]。

种质资源重要农艺性状间的差异显著性、变异系数及分布频数反映其遗传变异程度。本研究发现,除穗粒数性状外,小麦种质在其余性状上差异显著或极显著。山东、河北的小麦株高差异不显著,但均极显著高于河南的小麦品种,低于山西的品种。河南小麦材料的穗长与山东之间差异不显著,但均显著低于河北和山西。河南、山西的千粒重都极显著高于河北、山东,河北极显著低于山东。河南材料的小穗数显著高于其他3省。吴儒刚等[17]对华北4省小麦品种的农艺性状显著性分析结果与本研究基本一致,但在一些性状上存在着一定的差异,如在千粒重性状上,其结果与本研究结论差异较大,一方面可能由于所选供试材料的差异导致,另一方面则可能是河南省的小麦材料在北引的过程中,抗逆能力减弱,对栽培环境敏感所致。

变异系数是反映各农艺性状变异程度的统计量,在配制亲本时,可以从变异系数较大的农艺性状中选择材料作为亲本进行遗传改良[18]。本研究发现,263份小麦种质5个农艺性状的变异范围为4.21%~15.09%,整体变异幅度不大,表明黄淮麦区供试材料的遗传多样性不高,这与李艳丽等[10]、李鲜花等[11]和张帅等[12]研究结果相似。5个农艺性状中,穗粒数的变异系数最大,在该性状上供试材料之间存在较大差异;而小穗数、千粒重变异系数较小,可能是由于相同的育种目标使得育种家在长期的育种过程中人为地选择相似的目标性状,导致其在育种过程中逐步趋于稳定,造成配制组合时后代中出现千粒重和小穗数超亲分离的概率较低。本研究与任欣欣等[16]对小麦品种主要农艺性状的变异分析结果基本一致,即穗粒数的变异系数较大、穗长的变异系数居中等水平、千粒重的变异系数很小。山西供试材料株高、小穗数的变异系数最大;河南穗长、小穗数和穗粒数的变异系数最小,千粒重的变异系数最大;河北株高、千粒重的变异系数最小,穗粒数的变异系数最大;山东穗长的变异系数最大。相关分析结果表明,株高的增加会导致小穗数的减少,进而影响穗粒数的增加。这与姚盟等[19]和张明响[20]的研究结果基本一致。任雅琴等[21]研究表明黄淮麦区株高在75~85cm的小麦不易倒伏,有利于实现高产。由于山西省品种（系）资源株高普遍偏高,存在倒伏的可能,因此,在后代选择时可以选择株高适合的品种（系）。本研究认为,在育种过程中可以合理利用河南省的矮秆资源进行亲本配制,改善山西省材料高秆易倒伏的风险,同时综合协调好产量三要素之间的关系,实现高产育种的目标。

综上所述,在选择育种亲本时,选择农艺性状差异较大的品种可能产生更大的杂种优势,在今后的育种工作中,合理利用黄淮麦区4省小麦种质资源农艺性状的特征及变异特点筛选符合目标性状的育种材料配制杂交组合,并通过加强地方种质资源利用的方式不断扩充种质基因库[22],对于破解当前黄淮麦区小麦生产上种质资源遗传多样性不高[12,19,23]的困局、实现小麦育种水平上质的飞跃具有重要作用。

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黄淮麦区小麦品种的高产潜力与实现途径

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黄淮麦区是中国冬小麦的主产区和高产区,对中国小麦生产以及国家粮食安全起着重要作用。针对中国人多、地少的基本国情,以及耕地资源非农化、耕地利用非粮化的发展现状,指出未来提高小麦总产的根本出路在于提高单产。要充分挖掘小麦高产潜力,培育高产品种是进一步提高单产的重要途径。文章根据黄淮麦区的生产条件及生态特点,分析不同时期高产品种产量结构的发展变化趋势,指出在大田条件下实现小麦高产潜力,千粒重与穗粒数并重是小麦新品种的发展方向。并从机械化生产对品种的要求出发,探讨了黄淮麦区小麦高产品种的高产空间与创育思路,提出进一步挖掘黄淮麦区小麦品种高产潜力的有效途径：（1）小麦高产潜力的实现,应重新认识和定位穗光合在产量形成中的作用,要充分挖掘和利用穗器官的光合优势,培育穗叶高光效品种。小麦穗器官除具有空间优势外,其光合特点类似于C4途径或介于C3&mdash;C4中间型,籽粒呼吸释放的CO2能被穗光合再次固定。鉴于穗光合对籽粒产量形成的较大贡献,应强化绿穗灌浆特性,发挥穗器官的光合优势,提升穗粒重。（2）提高单产水平,必须注重群体生物产量的提高。在保持现有收获指数基本不变的情况下,提高茎秆强度,实现植株高大化、密植化,能有效改善群体穗叶空间结构。通过调节生长发育节律,培育小叶、壮秆、大穗型新品种,实现小麦高生物产量。高生物产量品种还应拉开穗层,使穗层由一层增至三层,能有效提高单位面积容穗数。（3）小麦杂种优势利用已日趋成熟,有效利用杂种优势是今后挖掘高产潜力的重要途径。利用杂种优势挖掘高产潜力需同时兼顾品质性状的优化,充分考虑多个品质性状间的协调稳定。可通过多穗大穗实现高产,通过提高强势小花结实比例稳定品质,从而实现高产与优质并重发展。挖掘小麦产量潜力是一个长期的动态过程。文章旨在通过协调各种产量形成影响因素,最大限度地挖掘黄淮麦区小麦的高产潜力,为中国黄淮麦区的小麦高产育种实践提供思路和方法借鉴。

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为了解小麦品种资源的遗传多样性, 筛选株高、产量相关性状相关标记的等位变异, 选用108对覆盖小麦各同源染色体且多态性高的SSR引物, 对黄淮麦区175个小麦品种进行分析。共检测到448个等位变异, 平均每个标记4.15个等位变异, 变化范围为2~14个；全部SSR位点的多态性信息含量(PIC)变化范围为0.075~0.869, 平均为0.561。聚类分析显示同一地区或同一育种单位育成的、具有共同亲本的品种多数聚为一类。关联分析表明, 与株高、产量相关性状显著关联(P<0.01)的标记有23个, 其中3个标记达到极显著(P<0.001)水平。标记wmc128(1B)和wmc236(3B)与小穗数极显著相关, 分别解释小穗数变异的10.5%和8.0%；标记Xgwm129(2B)与千粒重达到极显著相关, 可以解释千粒重变异的19.3%。

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黄淮麦区小麦新品种(系)的遗传多样性分析

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为了解黄淮麦区新育成小麦品种的遗传多样性，选用33对SSR引物对2011/2012年度国家黄淮冬麦区(南片)区试42个小麦品种(系)的遗传差异情况进行了分析。结果显示，(1)33对引物共检测到128个等位变异，每对引物检测到等位变异数2～6个，平均3.88个；每个SSR位点多态性信息指数(PIC)为0.09～0.77，平均为0.53。(2)小麦新品种3个基因组的平均遗传丰富度不同，由高到低排序为A>B>D，平均遗传多样性指数为B>A>D。(3)品种间遗传相似系数(GS)为0.15～0.88，平均为0.52。聚类分析结果表明，42个品种被聚为2大类，4个亚类，其中大部分品种聚集于前两个亚类。本研究表明，黄淮麦区小麦区试品种(系)中少数品种具有较大遗传差异，可为亲本利用提供参考，但参试品种总体遗传多样性水平较低。

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近10年我国小麦育种研究在3个方面取得新进展：育成一批高产优质多抗新品种，周8425B、鲁麦14和普通小麦-簇毛麦6VS/6AL易位系在全国小麦育种中发挥了重要作用，育种技术研究也取得重要进展。但育种工作也存在4个主要问题。从育种角度评述分子标记辅助育种中连锁标记和功能标记的研究现状和存在的主要问题，并提出今后的重点领域。概括小麦品质研究中与育种密切相关的实用技术和方法，即面包、面条和饼干品质育种中的品质评价方法和选择指标，建议今后加强5个方面的工作。对未来小麦育种4个重要问题做了分析，提出国内进一步加强高产潜力研究的初步设想，建议加大持久抗性的研究力度，重视抗旱、抗热及适应性等与气候变化相关性状的研究，还分析了种业商业化等问题。

李振声 .

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为了比较美国及我国小麦品种的遗传多样性，选用55对SSR引物对引自美国的67份小麦品种及我国黄淮麦区推广面积较大的17个品种进行了遗传多样性分析。结果表明，67份美国小麦品种共检测到443个等位变异，单个引物位点的等位变异为2~24个，平均每个位点8.10个，各位点多态性信息含量（PIC）变幅为0.11~0.92，平均为0.59；黄淮麦区小麦品种共检测到266个等位变异，单个引物位点的等位变异为2~9个，平均每个位点4.82个，PIC变幅为0.10~0.84，平均为0.55。67个美国小麦品种A、B、D三个基因组的平均等位变异与平均PIC值大小分别为：B（8.60）>D（7.88）>A（7.63）和B（0.62）>A（0.58）>D（0.56）；黄淮麦区17个小麦品种三个基因组的平均等位变异与平均PIC值大小分别为：B（5.30）>A（5.10）>D（3.94）和B（0.58）>A（0.57）>D（0.48）。聚类分析结果表明，55对SSR引物能将84份材料区分开来，并分为六大类，15个国内小麦品种被聚为一类，中国春自成一类，其余材料被聚为四类。由此可知，美国小麦品种的遗传多样性较高，与黄淮麦区小麦品种的遗传差异较大。

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国外小麦种质资源农艺性状及品质性状的多样性分析

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为了解国外146份小麦种质的遗传多样性，提高小麦资源利用效率，在山西南部大田对从国外引进的146份小麦种质资源的农艺性状和品质性状进行了多样性分析。结果表明：18个农艺性状和品质性状指标的平均变异系数为10.9%，平均多样性指数为1.4。农艺性状的产量、主茎穗长、穗粒数、千粒重、单株成穗数和品质性状的稳定时间、拉伸面积、最大拉伸阻力、沉降值、形成时间等方面有着丰富的遗传多样性。同时对产量较好的31份材料进行了主成分分析和聚类分析，前8个主成分特征值的累计贡献率达92.73%，从中选出了影响力较大的8个性状，综合反映了经济性状和品质性状；31份材料按遗传距离远近划分为七大类，各类群特征表现各异，说明引进小麦资源农艺性状和品质性状遗传多样性丰富。

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黄淮麦区部分小麦种质资源农艺性状的聚类分析

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小麦遗传资源是小麦育种的重要基础,对小麦遗传多样性的研究不仅有助于种质资源的搜集、管理和利用,也有利于进行核心种质的研究.为了解黄淮麦区种质资源在农艺性状上的遗传多样性,对130份品种(系)的24个农艺性状进行了鉴定.结果表明:24个农艺性状具有较大的变异潜力,在12个数量性状中,变异系数最大的是穗下空节,为48.267,其次是叶夹角,为45.355;变异系数最小的是株高,为8.934.该群体间的欧氏距离变化在2.281～14.242之间,平均值为6.599.聚类分析在欧氏距离为9.200处把供试材料分为10组,各组具有一定的特点,有利于育种亲本选择.

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小麦品种的遗传多样性在育种工作中发挥着重要的作用.为了明确黄淮海麦区四省份小麦品种遗传多样性的基础,本研究以所收集的黄淮海麦区的河南、河北、山东和陕西四省的近十几年来(1992-2008年)审定的部分(42份)小麦品种为研究材料,以9个农艺性状为基础进行遗传性状的分析.结果表明,不孕小穗数的变异系数最大为61.39%,其次为有效分蘖和穗粒数,千粒重的变异系数最小为6.06%.河南、河北、山东和陕西四省的多样性指数分别为1.83,1.82,1.73和1.62,平均值为1.7.在此基础上,用最长距离法可将42份材料聚为三大类,但是第Ⅱ大类和第Ⅲ大类相差不大,这说明上述四省小麦品种遗传多样性在逐步提高的同时,其遗传基础仍需进一步拓宽.在性状选择上,首先对变异大的性状进行选择是非常重要的;在品种选择上,应注意选择产量、单株粒重和单株粒数均高的品种.

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