119个苜蓿品种(系)产量和农艺性状的遗传多样性分析
Genetic Diversity Analysis of Yield and Agronomic Traits of 119 Alfalfa Varieties (Lines)
通讯作者:
收稿日期: 2020-03-16 修回日期: 2020-07-15 网络出版日期: 2020-12-15
基金资助: |
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Received: 2020-03-16 Revised: 2020-07-15 Online: 2020-12-15
作者简介 About authors
杨婉君,主要从事作物遗传育种研究,E-mail:
研究了紫花苜蓿的产量和农艺性状的遗传多样性,旨在为紫花苜蓿品种的改良和选择提供科学依据。应用相关性分析和聚类分析等方法对国内外119个苜蓿品种(系)的13个产量和农艺性状进行综合评价和分析,其变异系数范围为10.57%(株高,2017年初茬)~45.09%(茎干重,2018年末茬)。相关性分析表明,鲜草产量与干草产量呈极显著正相关,且二者均与株高、植株密度呈极显著正相关,说明较高的株高和较大的植株密度是高产的重要性状特征。聚类分析将119份苜蓿材料分为3类,类群Ⅰ的植株生长密度大,叶片较大;类群Ⅱ植株枝条数多,叶片数多;类群Ⅲ植株较高,产量较大,茎叶较大,叶片相对较小。
关键词:
The genetic diversities of alfalfa yield and agronomic traits were studied to provide scientific basis for the improvement and selection of alfalfa varieties. The correlation analysis and cluster analysis were used to comprehensively evaluate the yield and agronomic traits of 119 alfalfa varieties (lines) at home and abroad. Thirteen yield and agronomic traits of 119 alfalfa germplasms were analyzed, and the coefficients of variation ranged from 10.57% (plant height, the first cutting in 2017) to 45.09% (stem dry weight per plant, the last cutting in 2018). The correlation analysis showed that fresh grass yield and hay yield were significantly positively correlated, and both of them were significantly positively correlated with plant height and plant density. This indicated that higher plant height and plant density were important traits for high yield. The 119 alfalfa materials were divided into three groups by the cluster analysis. GroupⅠhad higher growth density and larger leaves. GroupⅡhad more branches, grew stronger, and with more leaves. GroupⅢhad higher plant height, larger yield, larger stem-leaf ratio, and smaller leaves.
Keywords:
本文引用格式
杨婉君, 潘香逾, 王秀华, 王璐, 赵岩.
Yang Wanjun, Pan Xiangyu, Wang Xiuhua, Wang Lu, Zhao Yan.
开放科学(资源服务)标识码(OSID):
前人对不同苜蓿品种(系)的产量和农艺性状进行过较多遗传多样性分析,其中茎干重、叶干重、单株干重和单株鲜重等均有丰富的多样性且变异系数较大[1],株高、叶长、叶宽、鲜草产量和茎叶比等性状也是苜蓿遗传多样性的重要构成因素[7,8]。然而由于采用的试验材料、材料生长地和分析方法的不同,不同研究所得出的结论也不尽相同。关潇[9]认为相对于RAPD和ISSR等技术,采用SRAP标记可检测到更多的遗传变异,能更准确反映材料的来源及分布情况;王娟等[10]和Talebi等[11]对苜蓿种质进行遗传多样性研究,发现材料来源越广泛,得到的基因多样性和Shannon信息指数越大,对研究遗传多样性越有意义;王红柳等[12]研究发现,苜蓿品种的聚类结果与其地理分布有直接关系,刘青松[13]则认为地理来源并未对其性状起决定作用。近年来我国引种的苜蓿资源在逐年增加,但对其产量和农艺性状的遗传多样性研究较少。对于苜蓿遗传多样性的分析大多从分子水平进行[10,14],然而产量和农艺性状等表型的精准鉴定对苜蓿遗传多样性的研究也具有重要价值。
本研究对国内外的119份苜蓿品种(系)的主茎枝条数、植株密度、鲜草产量、干草产量、干鲜比、茎粗、叶片数、叶长、叶宽、茎干重、叶干重和茎叶比等性状进行调查,通过变异分析、相关性分析和聚类分析等,评价其遗传多样性,为我国苜蓿种质引进与遗传改良提供科学依据。
1 材料与方法
1.1 试验材料
供试苜蓿种质材料119份,其中110份由国家种质资源共享平台提供,5份来自新疆农业科学院,3份来自东营市农业科学研究院,1份来自山东神力企业发展有限公司(表1)。根据苜蓿种质的地理来源,中国52份、美国36份、加拿大10份、苏联5份、澳大利亚3份、德国2份、英国2份,日本、罗马尼亚、沙特阿拉伯、波兰、新西兰、荷兰、秘鲁、丹麦和印度各1份。
表1 供试苜蓿品种(系)
Table 1
序号 No. | 品种(系) Variety (Line) | 产地 Origin | 序号 No. | 品种(系) Variety (Line) | 产地 Origin | 序号 No. | 品种(系) Variety (Line) | 产地 Origin |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
A1 | 甘肃紫花苜蓿 | 中国甘肃 | A41 | 阿佩克斯 | 加拿大 | A81 | 天津苜蓿 | 中国天津 |
A2 | 加拿大3010 | 加拿大 | A42 | 阿波罗Ⅱ | 美国 | A82 | 天水苜蓿 | 中国甘肃 |
A3 | 新疆紫花苜蓿 | 中国新疆 | A43 | K4 | 美国 | A83 | 头屯河苜蓿 | 中国新疆 |
A4 | 美国巨能 | 美国 | A44 | WF101 | 澳大利亚 | A84 | 吐鲁番苜蓿 | 中国新疆 |
A5 | WL343 | 美国 | A45 | Podus | 加拿大 | A85 | 尉犁苜蓿 | 中国新疆 |
A6 | 金皇后 | 加拿大 | A46 | Dp Vela | 美国 | A86 | 渭南苜蓿 | 中国陕西 |
A7 | 巨能801 | 美国 | A47 | AS13R | 新西兰 | A87 | 蔚县苜蓿 | 中国河北 |
A8 | 中苜3号 | 中国宁夏 | A48 | AIBLE | 美国 | A88 | 西北紫花苜蓿 | 中国陕西 |
A9 | 游客 | 澳大利亚 | A49 | AC Longview | 加拿大 | A89 | 西宁苜蓿 | 中国青海 |
A10 | 先锋555 | 美国 | A50 | WL324 | 美国 | A90 | 新疆大叶苜蓿 | 中国新疆 |
A11 | 维多利亚 | 加拿大 | A51 | Power 4.2 | 美国 | A91 | 兴平苜蓿 | 中国陕西 |
A12 | 特瑞 | 美国 | A52 | Diamond T | 美国 | A92 | 焉耆大叶苜蓿 | 中国新疆 |
A13 | 索伊尔施格 | 罗马尼亚 | A53 | Anik | 加拿大 | A93 | 伊盟苜蓿 | 中国内蒙古 |
A14 | 首领 | 美国 | A54 | 驯鹿 | 加拿大 | A94 | 榆次苜蓿 | 中国山西 |
A15 | 山雀 | 美国 | A55 | 协和 | 荷兰 | A95 | 长武苜蓿 | 中国陕西 |
A16 | 三得利 | 美国 | A56 | 阿克苏 | 中国新疆 | A96 | 肇东苜蓿 | 中国黑龙江 |
A17 | 赛特 | 美国 | A57 | 宝鸡苜蓿 | 中国陕西 | A97 | 伊犁苜蓿 | 中国新疆 |
A18 | 切姆 | 美国 | A58 | 保定苜蓿 | 中国河北 | A98 | 河西苜蓿 | 中国甘肃 |
A19 | 普罗旺斯 | 英国 | A59 | 北疆苜蓿 | 中国新疆 | A99 | 准格尔苜蓿 | 中国新疆 |
A20 | 普列洛夫卡 | 苏联 | A60 | 博乐苜蓿 | 中国新疆 | A100 | 敖汉苜蓿 | 中国黑龙江 |
A21 | 普拉多 | 德国 | A61 | 布尔津苜蓿 | 中国新疆 | A101 | 龙牧1号 | 中国黑龙江 |
A22 | 诺斯鲁金 | 美国 | A62 | 沧州苜蓿 | 中国河北 | A102 | 多叶苜蓿 | 中国青海 |
A23 | 牧歌 | 中国甘肃 | A63 | 昌吉苜蓿 | 中国新疆 | A103 | Williamsburg | 美国 |
A24 | 米蒂奥 | 美国 | A64 | 阜康苜蓿 | 中国新疆 | A104 | 苏联36号 | 苏联 |
A25 | 麦格纳姆 | 加拿大 | A65 | 哈密苜蓿 | 中国新疆 | A105 | 苏联0134 | 苏联 |
A26 | 马亚 | 日本 | A66 | 和田苜蓿 | 中国新疆 | A106 | 润布勒 | 加拿大 |
A27 | 劳拉 | 美国 | A67 | 淮阴苜蓿 | 中国江苏 | A107 | Indian | 印度 |
A28 | 劳博 | 美国 | A68 | 晋南苜蓿 | 中国山西 | A108 | Honeoye | 美国 |
A29 | 堪利浦 | 美国 | A69 | 矩苜蓿 | 中国陕西 | A109 | Taborka | 美国 |
A30 | 凯力 | 美国 | A70 | 抗旱苜蓿 | 中国新疆 | A110 | Resis | 丹麦 |
A31 | 卡普瑞 | 美国 | A71 | 奎屯苜蓿 | 中国新疆 | A111 | 美国苜蓿 | 美国 |
A32 | 亨特菲尔德 | 澳大利亚 | A72 | 临汾苜蓿 | 中国山西 | A112 | Ladak | 美国 |
A33 | 哈沙维 | 沙特阿拉伯 | A73 | 陇东苜蓿 | 中国甘肃 | A113 | BC-79 | 美国 |
A34 | 德福 | 美国 | A74 | 陇中苜蓿 | 中国甘肃 | A114 | 苏联1号 | 苏联 |
A35 | 德宝 | 美国 | A75 | 玛纳斯苜蓿 | 中国新疆 | A115 | U5560 | 美国 |
A36 | 波兰 | 波兰 | A76 | 民丰大叶苜蓿 | 中国新疆 | A116 | 瓦加苜蓿 | 美国 |
A37 | 柏拉图 | 德国 | A77 | 若羌苜蓿 | 中国新疆 | A117 | 旱地苜蓿 | 美国 |
A38 | 敖德萨 | 苏联 | A78 | 莎车苜蓿 | 中国新疆 | A118 | 秘鲁苜蓿 | 秘鲁 |
A39 | 安格 | 英国 | A79 | 陕北苜蓿 | 中国陕西 | A119 | 无棣苜蓿 | 中国山东 |
A40 | 爱若 | 美国 | A80 | 陕西香苜蓿 | 中国陕西 |
1.2 测定项目及方法
试验地设在山东省泰安市山东农业大学科教园区(106°08′ E,36°08′ N),土壤类型为棕壤,耕作层(0~20cm)pH值为7.30,有机质含量12.67g/kg,全氮0.68g/kg,有效磷39.74mg/kg,速效钾91.80mg/kg。试验地属暖温带大陆性季风气候,年均气温13℃,年均降水量697mm,年均湿度66%,无霜期195d。试验材料于2016年秋播种,每个品种2行,行距50cm,行长1.2m,设置保护行2行,正常田间管理。每份材料随机选取5株挂牌,测量其根颈部至主茎顶端之间的长度,记为株高。用游标卡尺测量根颈部直径,记为茎粗。初花期刈割,刈割高度均为50cm,调查分枝数,计算植株密度,称量鲜草产量。将植株装袋后于105℃杀青60min,然后于65℃烘干至恒重,计算干草产量和干鲜比。对选取的5株紫花苜蓿各单株的主茎上的分枝计数,记为主茎枝条数,统计叶片数。测量叶片最长部分及最宽部分,分别记为叶长和叶宽。分离新鲜样品茎叶,茎叶比为茎干重与叶干重的比值。产量性状为2017年初茬(the first cutting,E1)和2018年初茬(E2)的数据;农艺性状为2018年初茬(E2)和末茬(the last cutting,E3)的数据。
1.3 数据分析
利用Excel 2010整理表型数据,使用SPSS Statistics 17.0进行多元统计分析,包括差异性分析和相关性分析。利用DPS软件计算欧式距离,导入MEGA 4.0程序进行UPGMA聚类分析[15]。
2 结果与分析
2.1 表型变异分析
119份紫花苜蓿的13个产量及农艺性状的变异系数范围为10.57%(株高,E1)~45.09%(茎干重,E3),平均为26.08%(表2),说明紫花苜蓿种质在产量和农艺性状上存在较大变异。
表2 紫花苜蓿产量和农艺性状变异特征
Table 2
性状 Trait | 茬次 Cutting times | 最大值 Maximum | 最小值 Minimum | 平均值 Average | 变异系数 Coefficient of variation (%) |
---|---|---|---|---|---|
株高Plant height (cm) | E1 | 93.00 | 53.26 | 77.12 | 10.57 |
E2 | 150.40 | 66.20 | 114.47 | 12.63 | |
主茎枝条数 | E1 | 23.20 | 10.40 | 16.69 | 15.94 |
Number of main stem branches | E2 | 19.40 | 8.20 | 15.26 | 12.12 |
植株密度(株/hm2) | E1 | 436.00 | 96.00 | 227.56 | 35.79 |
Plant density (plant/hm2) | E2 | 376.00 | 76.00 | 211.72 | 35.82 |
鲜草产量Fresh yield (t/hm2) | E1 | 41.40 | 9.20 | 21.72 | 36.56 |
E2 | 55.20 | 11.20 | 27.56 | 37.37 | |
干草产量Hay yield (t/hm2) | E1 | 11.30 | 2.70 | 6.74 | 28.78 |
E2 | 11.90 | 2.50 | 6.37 | 37.79 | |
干鲜比Dry-fresh ratio | E1 | 0.43 | 0.24 | 0.33 | 13.89 |
E2 | 0.32 | 0.18 | 0.24 | 12.19 | |
茎粗Stem diameter (mm) | E2 | 6.70 | 2.70 | 4.50 | 14.03 |
E3 | 5.00 | 1.30 | 2.40 | 22.56 | |
叶片数Leaf number | E2 | 251.60 | 57.40 | 137.02 | 30.69 |
E3 | 46.60 | 10.20 | 21.54 | 32.97 | |
叶长Leaf length (cm) | E2 | 4.16 | 1.47 | 3.20 | 12.34 |
E3 | 4.32 | 1.10 | 2.40 | 28.76 | |
叶宽Leaf width (cm) | E2 | 4.30 | 0.92 | 1.53 | 25.84 |
E3 | 2.98 | 0.90 | 1.76 | 23.72 | |
单株茎干重 | E2 | 31.80 | 6.57 | 17.86 | 31.97 |
Stem dry weight per plant (g) | E3 | 2.60 | 0.52 | 1.09 | 45.09 |
单株叶干重 | E2 | 23.39 | 5.23 | 12.61 | 32.56 |
Leaf dry weight per plant (g) | E3 | 3.39 | 0.68 | 1.55 | 40.83 |
茎叶比Stem-leaf ratio | E2 | 2.84 | 0.82 | 1.48 | 23.00 |
E3 | 1.29 | 0.38 | 0.70 | 24.18 |
2.2 相关性分析
相关性分析(表3)表明,鲜草产量与干草产量呈极显著正相关(相关系数为0.875),并且均与株高、植株密度呈极显著正相关,说明较高的株高和较大的植株密度是高产的重要性状特征。株高还与主茎枝条数、单株叶干重、单株茎干重、茎叶比呈极显著或显著正相关,说明植株高的材料分枝多,茎叶多且茎叶比大。植株密度与茎粗、单株叶干重呈显著负相关;主茎枝条数与茎粗、叶片数、叶长和叶宽呈极显著正相关;茎粗与叶片数、叶长、叶宽、单株茎干重和单株叶干重都呈极显著正相关;单株茎干重与单株叶干重呈极显著正相关,而且均与茎粗、叶片数和叶宽呈极显著正相关,干鲜比也与茎粗、叶长和叶宽呈极显著正相关,说明分枝越多,茎叶生长越好。
表3 紫花苜蓿产量和农艺性状相关系数
Table 3
性状 Trait | 株高 Plant height | 主茎枝条数 Number of main stem branches | 植株密度 Plant density | 鲜草产量 Fresh yield | 干草产量 Hay yield | 干鲜比 Dry-fresh ratio | 茎粗 Stem diameter | 叶片数 Leaf number | 叶长 Leaf length | 叶宽 Leaf width | 单株茎干重 Stem dry weight per plant | 单株叶干重 Leaf dry weight per plant |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
主茎枝条数 Number of main stem branches | 0.225* | |||||||||||
植株密度Plant density | 0.016 | -0.101 | ||||||||||
鲜草产量Fresh yield | 0.235** | -0.211* | -0.419** | |||||||||
干草产量Hay yield | 0.287** | -0.025 | -0.483** | -0.875** | ||||||||
干鲜比Dry-fresh ratio | 0.001 | -0.538** | -0.066 | -0.430** | -0.114 | |||||||
茎粗Stem diameter | 0.156 | -0.397** | -0.186* | -0.096 | -0.004 | -0.333** | ||||||
叶片数Leaf number | 0.027 | -0.207** | -0.055 | -0.09 | -0.001 | -0.092 | -0.377** | |||||
叶长Leaf length | 0.127 | -0.425** | -0.062 | -0.065 | 0.074 | -0.314** | -0.488** | 0.059 | ||||
叶宽Leaf width | 0.077 | -0.472** | -0.003 | -0.095 | 0.073 | -0.330** | -0.479** | 0.108 | -0.701** | |||
单株茎干重 Stem dry weight per plant | 0.298** | -0.186 | -0.013 | -0.015 | 0.070 | -0.052 | -0.452** | 0.524** | -0.098 | -0.265** | ||
单株叶干重 Leaf dry weight per plant | 0.245* | -0.353** | -0.214* | -0.032 | -0.014 | -0.249* | -0.670** | 0.501** | -0.314** | -0.297** | 0.448** | |
茎叶比Stem-leaf ratio | 0.303** | -0.062 | -0.100 | -0.085 | 0.149 | -0.057 | -0.008 | 0.227** | -0.091 | -0.032 | 0.449** | -0.183 |
注:*和**分别表示在P<0.05和P<0.01水平下显著相关
Note: * and ** indicate significant correlation at P < 0.05 and P < 0.01, respectively
2.3 聚类分析
根据13个产量及农艺性状数据,119份紫花苜蓿品种(系)聚为3个类群(图1)。
图1
图1
基于13个产量和农艺相关性状聚类分析
Fig.1
Cluster analysis based on 13 yield and agronomic related traits
类群Ⅰ有31份材料,占总种质资源的26.05%,包括中国11份,美国11份,加拿大4份,英国、波兰、德国、印度和新西兰各1份。该类群材料株高较矮、主茎枝条数较少、植株密度大、茎秆较细、叶片大。类群Ⅰ分为2个亚类,亚类Ⅰ-1包含17份材料,11份来自国外;亚类Ⅰ-2包含14份材料。
类群Ⅱ有33份材料,占总种质资源的27.73%,包括中国11份、美国12份、苏联3份、加拿大2份,澳大利亚、丹麦、德国、日本和英国各1份。该类群材料植株较矮、主茎枝条数多、生长健壮、叶片数多、叶片较小、植株生物量较大。类群Ⅱ分为2个亚类,亚类Ⅱ-1包含14份材料;亚类Ⅱ-2包含19份材料,来自8个国家,其中我国有8份。
类群Ⅲ有55份材料,占总种质资源的46.22%,包括中国30份、美国13份、加拿大4份、澳大利亚2份、苏联2份,荷兰、罗日尼亚、秘鲁和沙特阿拉伯各1份。该类群的材料植株较高、主茎枝条数较少、植株密度相对较大、产量大,茎叶比较大。类群Ⅲ分为2个亚类,亚类Ⅲ-1包含19份材料;亚类Ⅲ-2包含36份材料,其中16份为国外材料。
3个类群间不同性状平均值存在差异(表4)。
表4 基于聚类结果的各产量和农艺性状均值
Table 4
性状 Trait | 类别Group | ||
---|---|---|---|
Ⅰ | Ⅱ | Ⅲ | |
株高Plant height (cm) | 94.74 | 93.29 | 98.33 |
主茎枝条数Number of main stem branches | 16.35 | 16.42 | 15.56 |
植株密度(株/hm2) Plant density (plant/hm2) | 235.94 | 175.26 | 231.10 |
鲜草产量Fresh yield (t/hm2) | 2.38 | 2.19 | 2.68 |
干草产量Hay yield (t/hm2) | 0.67 | 0.58 | 0.70 |
干鲜比Dry-fresh ratio | 0.29 | 0.29 | 0.28 |
茎粗Stem diameter (mm) | 3.44 | 3.53 | 3.43 |
叶片数Leaf number | 73.19 | 85.63 | 77.70 |
叶长Leaf length (cm) | 2.85 | 2.82 | 2.77 |
叶宽Leaf width (cm) | 1.67 | 1.61 | 1.61 |
单株茎干重Stem dry weight per plant (g) | 8.54 | 10.20 | 9.50 |
单株叶干重Leaf dry weight per plant (g) | 6.83 | 7.81 | 6.75 |
茎叶比Stem-leaf ratio | 1.06 | 1.05 | 1.12 |
3 讨论
4 结论
119个苜蓿品种(系)的产量和农艺性状变异较大,变异系数平均为26.08%,范围为10.57%~45.09%。鲜草产量与干草产量呈极显著正相关,且都与株高、植株密度呈极显著正相关,说明较高的植株高度和较大的植株密度是高产的重要性状特征。通过聚类分析,将119份苜蓿材料分成3个类群,类群Ⅰ的植株生长密度大,叶片较大;类群Ⅱ植株枝条数多,生长健壮,叶片多,植株生物量较大;类群Ⅲ植株较高,植株密度相对较大,产量大,茎叶比也较大,叶片较小。这些聚类关系为紫花苜蓿杂交育种的亲本选择提供了参考。
参考文献
基于SSR标记的中美紫花苜蓿品种遗传多样性研究
,DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2014.14.015 URL [本文引用: 1]
【目的】紫花苜蓿是世界上最重要的栽培牧草。传统的育种方式对其产量及品质的改良幅度多年来徘徊不前,已经远远不能满足生产需要。对于品种的改良,一方面依赖于所掌握资源的数量,另一方面则是对其农艺性状遗传基础的了解程度。本试验基于SSR分子标记,研究现有中美两国的紫花苜蓿品种遗传变异,分析两国紫花苜蓿种质资源的遗传多样性和群体结构,为利用全基因组关联分析发掘紫花苜蓿重要产量与品质性状显著关联的优异标记、等位位点提供基础,为分子育种提供信息,加快育种进程。【方法】利用覆盖紫花苜蓿全基因组的40对SSR分子标记(每条染色体上选取3-9对SSR标记),采用基于测序的基因型鉴定技术对中美16个紫花苜蓿主栽品种的100个基因型个体(中国每个品种8个基因型个体,美国每个品种4个基因型个体)进行全基因组扫描分析。利用基于混合模型的Structure软件分析紫花苜蓿的群体结构。设定群体数K的估计值范围为1-6,将MCMC(Markov chain monte carlo) 开始时的不作数迭代(length of burn-in period) 设为10 000次,将不作数迭代后的MCMC设为100 000次,每个K值重复数为10次。采用了两种方法来确定最优的群体数K的值,结果由Structure Harvester和Distruct软件来展示。对Structure群体结构结果进一步用主成分分析和聚类分析进行验证。根据群体结构结果,对全体材料及不同群体进行遗传多样性分析。【结果】40对覆盖紫花苜蓿全基因组的SSR分子标记共检测到446个等位基因,每个位点等位基因范围为3-27个,平均每个位点等位基因数为11.2个;基因多样性的变异范围为0.542-0.908,平均值为0.742;多态信息含量的变异范围为0.493-0.901,平均值为0.707。这些参数显示了中美紫花苜蓿所包含的遗传多样性信息含量较高。其中,mtic238、mtic188、bf111、afctt1、bf641851、maa660456、aw361等位点上表现较高的遗传多样性,表明这些位点可以较好地反映中美紫花苜蓿品种的遗传多样性,适用于中美紫花苜蓿品种的遗传多样性检测。就不同染色体而言,第二条和第八条染色体上分布的SSR标记揭示的遗传多样性较高,而第一条相对较低。基于混合模型的方法对紫花苜蓿全体基因型进行群体结构分析,两种不同方法均显示确定最优的群体数K值为2,中美两国16个紫花苜蓿品种共100个基因型个体基本按照来源分为两个亚群体,群体间有少量混杂的情况发生。主成分分析和聚类分析与群体结构的分析结果相一致。中国紫花苜蓿品种多样性略高于美国,但差异不显著。【结论】中美两国紫花苜蓿材料蕴含了比较丰富的遗传变异,显示了较高水平的基因多样性。中美群体间的遗传多样性水平存在一定的差异,中国紫花苜蓿种质多样性水平略高于美国。群体结构不严格按照来源国家的划分而区分,这一现象与紫花苜蓿异花授粉与广泛的基因交流有着密切的关系。
Genetic diverdity and population structure of four Iranian alfalfa population revealed by sequence-related amplified polymorphism (SRAP) markers
,DOI:10.1007/s12892-011-0030-6 URL [本文引用: 1]
Medicago sativa L.) was evaluated using sequence-related amplified polymorphism (SRAP) markers. Fourteen SRAP primer combinations produced 193 fragments of which 95 were polymorphic. The number of polymorphic fragments detected per primer combination ranged from 3 to 10 bands with an average of 6.78 bands. Average polymorphic information content (PIC) was 0.343 for all primer combinations. Although the AMOVA (analysis of molecular variance) results showed a significant difference in the genetic diversity among the populations (P < 0.0001), the genetic variation mainly caused by the variation of intra population accounted for 93.17% of the total genetic variation. Unweighted pair-group method arithmetic average (UPGMA) analysis of the marker data clearly separated the populations of subtropical (Yazdi) and semi-cold (Hamadani and Nikshahri) as well as Kodi, an improved population. It can be concluded that SRAP markers are useful for studying diversity and relationships among and within alfalfa populations.]]>
国外甜瓜种质资源形态性状遗传多样性分析
,DOI:10.3724/SP.J.1259.2013.00042 URL [本文引用: 1]
Cucumis melo)种质资源的19个形态性状多样性进行研究。结果表明, 国外甜瓜种质资源具有丰富的形态多样性, 平均遗传多样性指数为1.378。9个质量性状(果实形状、果皮底色、覆纹颜色、覆纹形状、网纹密度、网纹粗度、果肉颜色、果肉质地和种子颜色)和4个数量性状(单果鲜重、果肉厚度、可溶性固形物含量和种子千粒重)变异明显, 其Shannon’s指数分别大于1.0和1.9。不同生态区间种质资源遗传多样性差异明显, 多样性指数由高到低依次为: 南亚(1.512)、东北欧(1.404)、西欧(1.372)、北美(1.340)和东亚(1.281)。通过聚类分析将所有甜瓜种质划分为四大组群, 即南亚组群、东北欧组群、西欧北美组群和东亚北美组群。以印度为代表的南亚甜瓜种质形态多样性水平较高, 支持了印度次生大陆为甜瓜起源中心的观点。]]>
应用灰色系统理论综合评估亚热带地区引种紫花苜蓿
,应用灰色系统理论,通过对亚热带地区试种的14个紫花苜蓿品种的鲜草产量、株高、分蘖数、根长、叶茎比,蛋白含量等指标进行分析,建立了紫花苜蓿品种综合评估模型,并对其生产性能进行了综合评估.结果表明,WL-323HQ在综合评估模型中得分最高,综合生产性能最好,该品种在亚热带地区生态条件下,是最适宜推广栽培的品种.根据对各项指标的权重比较,其权重顺序为:株高>蛋白含量>分蘖数>根长>叶茎比>鲜草产量.
国内外苜蓿品种主要性状间的灰色关联度分析
,为分析苜蓿Medicago sativa主要性状间关系,在连续3年使用常规方法调查与测定国内外数种苜蓿品种主要性状基础上,采用灰色关联度分析方法,对17个苜蓿品种主要性状进行了分析,试验结果表明,在苜蓿主要农艺性状中,对单株产量影响最大的是株高,其次是生长速度、枝条直径,最小的是枝条密度。在苜蓿品质性状与农艺性状间的相互关系上,对品质性状影响较大的农艺性状有生长速度、枝条直径、枝条密度。因此,在高产育种中,应选择植株高大、生长速度较快的类型,在以品质性状为育种目标时,注重对生长速度、枝条直径、枝条密度几个性状的选择与改良。
Path analysis of yield and quality traits in alfalfa
,DOI:10.15835/nbha3926324 URL [本文引用: 1]
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