作物杂志, 2024, 40(4): 14-23 doi: 10.16035/j.issn.1001-7283.2024.04.003

遗传育种·种质资源·生物技术

我国谷子登记品种遗传多样性分析及综合评价

袁迪,1,2, 智慧2, 王海岗3, 张慧2, 姚琦2, 梁红凯2, 王君杰3, 陈凌3, 刁现民,2, 贾冠清,1,2

1青岛农业大学农学院,266109,山东青岛

2中国农业科学院作物科学研究所,100081,北京

3山西农业大学农业基因资源研究中心,030031,山西太原

Genetic Diversity Analysis and Comprehensive Evaluation of Registered Varieties of Foxtail Millet in China

Yuan Di,1,2, Zhi Hui2, Wang Haigang3, Zhang Hui2, Yao Qi2, Liang Hongkai2, Wang Junjie3, Chen Ling3, Diao Xianmin,2, Jia Guanqing,1,2

1College of Agronomy, Qingdao Agricultural University, Qingdao 266109, Shandong, China

2Institute of Crop Sciences, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China

3Agricultural Gene Resources Research Center, Shanxi Agricultural University, Taiyuan 030031, Shanxi, China.

通讯作者: 贾冠清,研究方向为谷子资源与遗传,E-mail:jiaguanqing@caas.cn刁现民,研究方向为谷子资源与遗传,E-mail:diaoxianmin@caas.cn

收稿日期: 2023-10-26   修回日期: 2024-03-26  

基金资助: 国家自然科学基金(32241042)
作物基因资源与育种全国重点实验室、国家谷子高粱产业技术体系(CARS06-14.5-A04)
中国农业科学院创新工程

Received: 2023-10-26   Revised: 2024-03-26  

作者简介 About authors

袁迪,研究方向为谷子资源与遗传,E-mail:yuandimiss0712@163.com

摘要

谷子登记品种在农业生产中发挥着重要的支撑作用。开展相关的多样性评估,可以指导谷子品种的生产布局和育种优异互补亲本选择,进而提高新品种培育和田间生产效率。对2011-2022年间登记的200份谷子品种进行了一年两点的农艺性状调查和分析。结果表明,200份谷子登记品种变异系数范围为9.12%~21.96%,遗传多样性指数(H′)为1.9578~2.0866。区域性农艺性状分析结果表明,东北春谷区的品种变异系数高于西北春谷区和华北夏谷区,其中穗重、穗粒重具有最高的变异系数。相关性分析显示,穗重和穗粒重正相关性系数最高,穗颈长和茎粗负相关性系数最高。基于主成分分析和综合得分(F值)筛选出综合评价较好的前20个登记品种,200份登记品种中F值最高的品种为太选谷28,最低的是龙谷26。基于农艺性状进行聚类分析,200份谷子登记品种可分为4个类群,其中类群Ⅰ大部分农艺性状平均值偏高,类群Ⅳ中12个农艺性状均值较低。

关键词: 谷子; 登记品种; 农艺性状; 遗传多样性; 综合评价

Abstract

Registered varieties of foxtail millet are crucial for agricultural production as a supporting crop. Relevant diversity assessment could guide the production layout of millet varieties and the selection of excellent complementary parents for breeding, so as to improve the efficiency of new variety breeding and filed production. The agronomic characteristics of 200 foxtail millet cultivars registered between 2011 and 2022 were examined and assessed in two points a year. The results showed that the coefficient of variation of the foxtail millet registered varieties were 9.12% to 21.96%, and the range of genetic diversity index (H′) were 1.9578-2.0866. The results of regional phenotypic analysis showed that the variation coefficient of northeast spring sowing area was higher than that in northwest spring sowing area and summer sowing area in North China, in which the panicle weight and grain weight per panicle had the highest coefficient of variation. Correlation analysis showed positive correlation coefficient between panicle weight and grain weight per panicle, and negative correlation coefficient between panicle neck length and stem diameter. The top 20 registered varieties with good comprehensive evaluation were selected based on principal component analysis and comprehensive score (F-value). Among the 200 registered varieties, Taixuangu 28 had the highest F-value, while Longgu 26 had the lowest score. Based on the cluster analysis of agronomic traits, the 200 registered foxtail millet varieties could be divided into four groups, among which the average value of most agronomic traits in group I was high, and the mean values of 12 agronomic traits in group IV were low.

Keywords: Foxtail millet; Registered varieties; Agronomic trait; Genetic diversity; Comprehensive evaluation

PDF (529KB) 元数据 多维度评价 相关文章 导出 EndNote| Ris| Bibtex  收藏本文

本文引用格式

袁迪, 智慧, 王海岗, 张慧, 姚琦, 梁红凯, 王君杰, 陈凌, 刁现民, 贾冠清. 我国谷子登记品种遗传多样性分析及综合评价. 作物杂志, 2024, 40(4): 14-23 doi:10.16035/j.issn.1001-7283.2024.04.003

Yuan Di, Zhi Hui, Wang Haigang, Zhang Hui, Yao Qi, Liang Hongkai, Wang Junjie, Chen Ling, Diao Xianmin, Jia Guanqing. Genetic Diversity Analysis and Comprehensive Evaluation of Registered Varieties of Foxtail Millet in China. Crops, 2024, 40(4): 14-23 doi:10.16035/j.issn.1001-7283.2024.04.003

谷子[Setaria italica (L.) Beauv]是起源于我国的禾本科粮饲兼用作物,具有抗旱、耐瘠薄、生育期短和营养价值高等特点,有上万年的栽培历史,是我国北方的传统优势作物和旱作生态农业的主栽作物,同时也是民众膳食结构改善和种植业结构调整的主体作物[1-3]。从20世纪50年代开始,经过3次全国系统性资源收集,我国保存有各类谷子种质资源28 915份,占世界谷子资源总量的70%[4]。我国谷子产区主要分布在北方13个省、市、自治区,其中内蒙古、山西和河北种植面积占全国的67.1%[5]。在生产中,河北、山西和内蒙古登记的谷子品种发挥了重要的作用[6]。实施谷子品种登记的主要目的是为产业发展提供良种支撑,并为促进行业健康发展提供服务[7]。谷子登记品种作为推进农业生产现代化的核心,其类型多样化,通过优化品种结构,可以有效支撑谷子产业的发展[8-9]。农业农村部从2017年开始实施非主要农作物品种登记制度,将谷子列入第1批登记目录,2021年8月底登记的谷子新品种数量达到497个[3],截至目前,已登记谷子品种735个[10]。登记的谷子品种类型多样,是不同生态区生产利用的支撑品种,同时这些品种综合抗性和丰产性较突出,是进一步提升谷子育种水平的宝贵资源。

由于谷子品种培育具有区域化特点,选择和评价适宜的谷子品种是持续提高谷子产量和品质的关键和前提条件[11]。我国谷子生产区主要划分为3个区域,分别是以内蒙古、山西、甘肃、河北承德、河北张家口等地区为主的西北春谷区,以黑龙江、吉林、辽宁等地区为主的东北春谷区和以河北中南部、河南、山东等地区为主的华北夏谷区[12],开展谷子登记品种农艺性状、品质和产量的综合评价可以为谷子品种的合理布局以及谷子的引种与推广提供科学依据[13]。董晓杰等[14]通过对2011-2021年东北春谷区选育品种的产量性状及农艺性状进行分析,明确该区域谷子育种现状及存在的问题,为东北春谷区新品种选育、示范推广及资源利用等方面提供了理论指导。路志国等[15]对2021年参加全国谷子品种区域适应性联合鉴定(华北夏谷区组)试验的22个谷子品种的13个农艺性状进行分析评价,利用变异系数、高稳系数和回归分析法对22个品种进行丰产、稳产及适应性分析,筛选出适宜华北夏谷区种植的优质谷子品种。杨延兵等[16]对不同生态区谷子品种进行表型鉴定和遗传分析,为优异谷子品种培育及种质资源利用提供了依据。相吉山等[17]对不同生态区谷子种质资源表型进行比较分析,探讨了我国不同生态区谷子种质资源在内蒙古赤峰地区的性状表现及遗传多样性,为当地的谷子育种及生产实践储备了品种资源并提供了信息指导。

虽然目前已经报道了部分谷子登记品种农艺性状评价的研究,但是针对全国谷子登记品种的整体综合评价尚没有开展,制约了谷子育种效率和水平的持续提升。本研究对全国收集的200份谷子登记品种的农艺性状进行多方面综合鉴定评价,为深入认识谷子品种表型遗传多样性提供基础信息,并为其育种应用提供理论支撑。

1 材料与方法

1.1 试验材料

试验材料由中国农业科学院作物科学研究所提供,是来自河北、河南、内蒙古、山西、山东、甘肃、辽宁、黑龙江8个省、自治区搜集的2011- 2022年完成登记的谷子品种,包括河北61份、内蒙古83份、山西18份、山东11份、甘肃9份、辽宁12份、黑龙江5份、河南1份,共200份,详见表1。将8个省、区品种按照谷子主要生产区分为3类,其中西北春谷区(内蒙古、山西、甘肃及河北承德)品种114份,东北春谷区(辽宁、黑龙江)品种17份,华北夏谷区(河北、河南、山东)品种69份。需要说明的是未征集到吉林省近2年的登记品种,黑龙江省的登记品种数量也较少,因此东北春谷区的品种数量较少;河北张家口和承德属于西北春谷区[12],来自河北地区的品种中有4份来自承德,表1中以河北(承德)作区分。这些品种较大程度地包含了各生态区登记品种的遗传多样性类型。

表1   200份谷子登记品种的登记时间及来源

Table 1  Registration time and sources of 200 foxtail millet registered varieties

编号
Number
品种
Variety
来源
Source
登记年份
Registration
year
编号
Number
品种
Variety
来源
Source
登记年份
Registration
year
编号
Number
品种
Variety
来源
Source
登记年份
Registration
year
1冀谷37河北201729衡谷13号河北201857冀杂金苗2号河北2021
2汇华金米河北201830衡谷10号河北201858冀杂金苗3号河北2021
3冀谷35河北201831衡谷22号河北201859冀谷46河北2022
4冀谷36河北201832衡谷16号河北201860冀杂金苗4号河北2022
5冀谷38河北201833衡谷25号河北201961冀杂金苗1号河北2022
6冀谷42河北201834衡谷27号河北201962豫谷28河南2018
7冀谷43河北201835衡谷28号河北201963红苗红谷内蒙古2017
8冀谷45河北201836衡谷29号河北201964敖谷6内蒙古2017
9冀谷T6河北201837衡谷36号河北201965敖谷8内蒙古2017
10冀谷T7河北201838承谷14号河北(承德)201966敖金苗内蒙古2017
11冀科谷29河北201839承谷15号河北(承德)201967墩谷内蒙古2017
12冀科谷66河北201840天粟金米河北201968金枪内蒙古2017
13冀科谷958河北201841万粟38河北201969毛毛粮内蒙古2017
14金谷5号河北201842万粟66河北201970蒙香红谷内蒙古2017
15金谷6号河北201843先优大懒汉1号河北201971千金谷内蒙古2017
16天粟1号河北201844先优黄金黄7号河北201972小粟粮内蒙古2017
17天粟2号河北201845承谷17号河北(承德)202073赤谷K1内蒙古2018
18天粟3号河北201846金香谷K2河北202074赤谷20内蒙古2018
19天粟4号河北201847聚谷23河北202075黑粟1内蒙古2018
20天粟5号河北201848聚谷36河北202076绿粟1内蒙古2018
21天粟6号河北201849聚谷38河北202077农谷17内蒙古2018
22天粟7号河北201850聚谷628河北202078峰红2号内蒙古2018
23天粟8号河北201851聚谷K18河北202079敖谷1号内蒙古2018
24沧谷6号河北201852聚杂谷10号河北202080瑞谷11内蒙古2018
25沧谷9号河北201853磁山黑谷河北202081瑞谷8内蒙古2018
26承谷13号河北(承德)201854宫米1号河北202082瑞谷9内蒙古2018
27衡谷24号河北201855冀谷168河北202083宇谷10号内蒙古2018
28衡谷11号河北201856冀谷47河北202184宇谷1号内蒙古2018
85宇谷7号内蒙古2018124金苗K3内蒙古2020163太选谷29山西2020
86宇谷8号内蒙古2018125赤优金苗1号内蒙古2020164济谷17山东2013
87宇谷9号内蒙古2018126赤谷K3内蒙古2020165济谷18山东2014
88鑫谷5号内蒙古2018127蒙龙香谷内蒙古2020166济谷19山东2015
89鑫谷10内蒙古2018128赤谷24内蒙古2020167济谷20山东2016
90赤谷16内蒙古2018129赤谷25内蒙古2020168济绿谷1号山东2017
91赤优金谷内蒙古2018130金苗K1内蒙古2021169济糯谷2号山东2018
92赤优红谷内蒙古2018131鑫谷K8内蒙古2021170济谷21山东2018
93利禾金谷内蒙古2018132矮金谷内蒙古2021171济谷23山东2019
94利禾毛毛谷内蒙古2018133矮丰谷内蒙古2021172济谷24山东2019
95利禾八杈谷内蒙古2019134千金苗内蒙古2021173济糯谷1号山东2019
96利禾金苗内蒙古2019135千金红谷内蒙古2021174济谷27山东2020
97辰诺金谷内蒙古2019136中敖谷8号内蒙古2021175陇谷12号甘肃2018
98辰诺金苗内蒙古2019137中优谷7内蒙古2021176陇谷13号甘肃2018
99中敖谷9号内蒙古2019138金苗K5内蒙古2021177陇谷14号甘肃2018
100黄八杈内蒙古2019139赤谷K2内蒙古2021178陇谷15号甘肃2018
101蒙龙红苗内蒙古2019140赤金谷16内蒙古2022179陇谷16号甘肃2020
102蒙龙金谷内蒙古2019141赤金谷21内蒙古2022180陇谷18号甘肃2020
103蒙龙香谷2号内蒙古2019142赤金谷25内蒙古2022181陇谷029甘肃2022
104蒙优谷2号内蒙古2019143赤金谷27内蒙古2022182陇谷032甘肃2022
105蒙优谷5号内蒙古2019144赤毛谷1号内蒙古2022183陇谷23号甘肃2022
106赤谷19内蒙古2019145雷谷1号内蒙古2022184朝鑫谷5号辽宁2017
107赤谷26内蒙古2019146晋谷51号山西2011185朝鑫谷1号辽宁2017
108赤优金苗4号内蒙古2020147晋谷52号山西2011186辽谷13辽宁2018
109松科优谷9内蒙古2020148晋谷53号山西2012187辽风谷3号辽宁2018
110松科长毛谷内蒙古2020149晋谷55号山西2013188辽风谷7号辽宁2018
111赤谷4号内蒙古2020150晋谷58号山西2014189辽风谷8号辽宁2018
112峰谷12内蒙古2020151晋谷59号山西2015190朝谷58辽宁2018
113峰红谷内蒙古2020152晋谷60号山西2015191辽谷7号辽宁2020
114华优谷9号内蒙古2020153晋谷62号山西2016192朝谷21辽宁2020
115蒙谷野谷内蒙古2020154太选谷19山西2018193朝谷22辽宁2020
116蒙龙红谷内蒙古2020155太选谷21山西2018194朝谷24辽宁2022
117辰诺金苗2内蒙古2020156太选谷22山西2018195朝谷27辽宁2022
118辰诺长毛粮内蒙古2020157太选谷23山西2018196龙谷25黑龙江2018
119峰红6号内蒙古2020158太选谷24山西2018197龙谷26黑龙江2019
120峰红7号内蒙古2020159晋品谷5号山西2019198嫩选17号黑龙江2019
121峰优谷18内蒙古2020160太选谷25山西2020199龙谷37黑龙江2022
122峰优谷1号内蒙古2020161太选谷26山西2020200龙谷45黑龙江2022
123峰优谷4号内蒙古2020162太选谷28山西2020

新窗口打开| 下载CSV


1.2 试验设计与指标测定

2022年6-10月分别将材料种植于北京市密云区河南寨试验基地(116.8° E,40.33° N)和山西省晋中市东阳试验基地(112.7° E,37.6° N),每份材料种2行,行长3 m。对每份材料的株高、茎粗、茎节数、穗颈长、穗长、穗粗、穗重、穗粒重、千粒重、谷码数、叶长、叶宽共12个农艺性状进行调查,按照《谷子种质资源描述规范和数据标准》[18]进行测量和记录,用自动考种分析及千粒重仪测量千粒重,性状的选取兼顾了资源和遗传育种研究的需要以及性状精准调查的稳定可靠性等,从而使结果更可靠和实用[19]。每个性状由同一人测量,3次重复。

1.3 数据处理

采用Excel 2021进行数据整理,计算平均数、变异系数、方差、标准差和遗传多样性指数(H′)。参考前人[5]的方法计算H′,首先计算参试材料某一性状的总体平均数(X)和标准差(σ),然后从第1级(Xi<X-2σ)到第10级(XiX+2σ)划分为10级,中间每级相差0.5σ,每一级中观察值个体数相对于总个数的比例用于计算H′H′=-ƩPi lnPi,式中,Pi为某一性状第i级别内材料份数占总份数的百分比。利用SPSS软件进行主成分分析,基于主成分分析求得每份材料的综合得分(F值)[20],进而对各个品种进行综合评价,用Origin 2021进行相关性分析作图,用R软件(https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/)进行聚类分析。

2 结果与分析

2.1 谷子登记品种农艺性状的遗传多样性分析

表2表明,株高平均值为105.79 cm,变幅为56.50~154.83 cm,最低的为来自内蒙古的矮金谷,最高的为山西的太选谷21,极差为98.33 cm;茎节数的平均值为10,变幅为5~14,最少的是辽宁的辽风谷7号,最多的是山东的济谷24,极差为9;穗颈长的平均值为27.90 cm,变幅为15.17~42.17 cm,最短的是来自河北的2个品种汇华金米和宫米1号,最长的是来自内蒙古的蒙龙红苗,极差为27.00 cm。总地来看,株高整体变幅较大,不同地区的谷子品种在株高上有明显差异。

表2   200份谷子登记品种的农艺性状变化

Table 2  Agronomic traits changes of 200 foxtail millet registered varieties

农艺性状Agronomic trait平均值Mean变幅Range变异系数CV (%)H
株高Plant height (cm)105.79±16.5856.50~154.8315.631.9578
茎粗Stem diameter (mm)7.18±1.003.80~9.6013.992.0690
茎节数Stem node number10±15~1413.322.0080
穗颈长Panicle neck length (cm)27.90±5.4515.17~42.1719.522.0866
穗长Panicle length (cm)24.42±3.4113.50~36.1713.952.0276
穗粗Panicle diameter (mm)27.22±3.7013.74~38.0913.602.0032
穗重Panicle weight (g)19.78±4.184.52~29.5821.132.0218
穗粒重Grain weight per panicle (g)15.96±3.503.74~23.7421.962.0543
千粒重1000-grain weight (g)2.82±0.261.89~3.449.122.0752
谷码数Spikelet number per panicle96±1644~13716.422.0555
叶长Leaf length (cm)43.51±4.6025.58~56.8310.562.0209
叶宽Leaf width (cm)3.10±0.331.83~4.0810.732.0445

新窗口打开| 下载CSV


表2可知,与穗部性状相关的农艺性状中穗长的平均值为24.42 cm,变幅为13.50~36.17 cm,最短的是辽宁的辽风谷7号,最长的是甘肃的陇谷16号,极差为22.67 cm;穗粗平均值为27.22 mm,变幅在13.74~38.09 mm,最细的是黑龙江的龙谷26,最粗的是辽宁的辽风谷3号,极差为24.35 mm;穗重平均值为19.78 g,变幅在4.52~29.58 g,最轻的是黑龙江的龙谷26,最重的是内蒙古的毛毛粮,极差为25.06 g;穗粒重平均值为15.96 g,变幅在3.74~23.74 g,最轻的是黑龙江的龙谷26,最重的是内蒙古的毛毛粮,极差为20.00 g;千粒重的平均值为2.82 g,变幅为1.89~3.44 g,最小的是辽宁的朝鑫谷5号,最大的是内蒙古的敖谷1号,极差为1.55 g;谷码数的平均值为96,变幅为44~137,最少的是内蒙古的瑞谷9,最多的是甘肃的陇谷032,极差为93;大部分穗部相关的性状之间的变幅较大,各地区间的品种在穗部性状上具有一定的差异。

叶部性状相关的农艺性状中叶长的平均值为43.51 cm,变幅在25.58~56.83 cm,最短的是来自黑龙江的龙谷26,最长的是河北的磁山黑谷,极差为31.25 cm;叶宽平均值为3.10 cm,变幅为1.83~ 4.08 cm,最小值是黑龙江的龙谷26,最大的是山西的太选谷28,极差为2.25 cm;尽管叶部性状的变幅较大,但变异系数不高,不同谷子品种的叶部性状差异较小,说明少数品种的叶部性状表现特殊。

农艺性状的变异系数分析结果(表2)表明,千粒重变异系数最小,为9.12%,穗粒重变异系数最大,为21.96%;200份登记品种中农艺性状H′平均值为2.0354,株高最低,为1.9578,穗颈长最高,为2.0866,以上结果说明200份登记品种整体上具有丰富的多样性和差异性。

2.2 不同生产区谷子登记品种农艺性状比较

我国谷子种植按照各地气候环境的不同,将谷子主要生产区划分为西北春谷区、东北春谷区和华北夏谷区3个区,各区域农艺性状统计结果详见表3,3个区域来源的品种穗粒重的变异系数最大,其次是穗重,其中东北春谷区的最高,穗重和穗粒重变异系数分别为36.85%和37.37%,远高于西北春谷区和华北夏谷区的穗重和穗粒重的变异系数。千粒重变异系数相对较低,西北春谷区为8.93%,东北春谷区为12.02%,华北夏谷区为7.40%。东北春谷区选育的登记品种12个农艺性状变异系数最高,说明东北春谷区的品种多样性更为丰富。

表3   不同生产区谷子登记品种农艺性状比较

Table 3  Comparison of agronomic traits of foxtail millet registered varieties in different production regions

农艺性状
Agronomic trait
西北春谷区NSSD东北春谷区NSSA华北夏谷区SSANC
平均值
Mean
变幅
Range
变异系数
CV (%)
平均值
Mean
变幅
Range
变异系数
CV (%)
平均值
Mean
变幅
Range
变异系数
CV (%)
株高PH (cm)108.60±18.1956.50~154.8316.7594.32±20.0160.00~138.5021.22103.97±10.3261.17~129.179.93
茎粗SD (mm)6.91±0.945.15~9.6013.656.69±1.373.80~8.7220.837.78±0.686.35~9.578.70
茎节数SNN10±17~1413.459±25~1117.7611±18~149.31
穗颈长PNL (cm)30.41±4.8516.00~42.1715.9528.87±5.3017.17~36.4218.3623.51±3.2715.17~29.1713.90
穗长PL (cm)24.87±3.7715.63~36.1715.1623.21±3.8113.50~28.2516.4323.97±2.5919.67~34.6710.21
穗粗PD (mm)26.97±3.7915.94~37.6814.0426.62±6.2113.74~38.0923.3327.79±2.5921.05~34.489.31
穗重PW (g)19.32±4.1610.65~29.5821.5617.99±6.634.52~28.0136.8520.97±3.0512.66~28.0314.56
穗粒重GWPP (g)15.52±3.477.55~23.7422.3514.34±5.363.74~23.7437.3717.09±2.639.86~23.4515.39
千粒重TGW (g)2.88±0.262.16~3.448.932.79±0.341.89~3.2312.022.72±0.202.13~3.117.40
谷码数SP94±1744~13717.8894±1748~13218.07101±1366~13012.49
叶长LL (cm)43.10±4.8929.71~55.8311.3541.25±5.4325.58~47.3513.1744.75±3.4637.67~56.837.74
叶宽LW (cm)3.04±0.352.23~4.0811.543.02±0.441.83~3.5614.483.21±0.232.62~3.777.27

NSSD:西北春谷区,NSSA:东北春谷区,SSANC:华北夏谷区,PH:株高,SD:茎粗,SNN:茎节数,PNL:穗颈长,PL:穗长,PD:穗粗,PW:穗重,GWPP:穗粒重,TGW:千粒重,SP:谷码数,LL:叶长,LW:叶宽。下同。

NSSD: Northwest spring sowing area, NSSA: Northeast spring sowing area, SSANC: Summer sowing area in North China, PH: Plant height, SD:Stem diameter, SNN: Stem node number, PNL: Panicle neck length, PL: Panicle length, PD: Panicle diameter, PW: Panicle weight, GWPP: Grain weight per panicle, TGW: 1000-grain weight, SP: Spikelet number per panicle, LL: Leaf length, LW: Leaf width. The same below.

新窗口打开| 下载CSV


从农艺性状表现上看,西北春谷区品种的平均株高、穗颈长、穗长和千粒重在3个生态区中最高,如株高平均值为108.60 cm,极差达到了98.33 cm。东北春谷区品种的平均株高、茎粗、茎节数、穗长、穗粗、穗重、穗粒重、叶长和叶宽为3个生态区中最小。华北夏谷区品种的平均茎粗、茎节数、穗粗、穗重、穗粒重、谷码数、叶长和叶宽在3个生态区中最大。西北春谷区和东北春谷区的谷码数平均值一致,平均值94,华北夏谷区的谷码数最大,为101。

2.3 登记品种农艺性状的环境变异

将谷子登记品种分别种植在北京密云和山西晋中2个环境,表4显示,与密云相比,晋中平均株高降低了13.49 cm,茎粗增加了1.26 mm,茎节数增加了3,穗颈长减少了5.29 cm,穗长增加了3.00 cm,穗粗增加了0.81 mm,穗重减少了1.56 g,穗粒重减少了4.34g,千粒重增加了0.05 g,叶长增长了5.84 cm,叶宽增长了0.22 cm。黑龙江的登记品种龙谷26在两地穗重和穗粒重都是最低的;辽风谷7号的茎节数在两地均最少。穗颈长和穗粗变异系数变化稍大,其他性状变异系数较小。

表4   200份谷子登记品种在2个地区种植农艺性状比较

Table 4  Comparison of agronomic traits of 200 registered foxtail millet varieties in two regions

农艺性状
Agronomic trait
北京密云Miyun, Beijing山西晋中Jinzhong, Shanxi
平均值Mean变异系数CV (%)平均值Mean变异系数CV (%)
株高Plant height (cm)112.39±18.1116.1199.19±17.9918.14
茎粗Stem diameter (mm)6.54±1.0415.977.82±1.4118.04
茎节数Stem node number9.00±1.0016.1712.00±2.0014.40
穗颈长Panicle neck length (cm)30.54±6.0019.6625.27±6.5425.90
穗长Panicle length (cm)22.91±3.8116.6325.93±4.1015.81
穗粗Panicle diameter (mm)26.81±3.7513.9727.63±5.4019.53
穗重Panicle weight (g)20.54±5.5627.0619.01±5.2427.59
穗粒重Grain weight per panicle (g)18.16±5.2028.6213.76±4.1430.08
千粒重1000-grain weight (g)2.79±0.248.502.84±0.3813.35
谷码数Spikelet number per panicle93.00±18.0019.46100.00±21.0020.74
叶长Leaf length (cm)40.60±4.9212.1246.42±5.5912.04
叶宽Leaf width (cm)2.99±0.3612.193.21±0.4213.03

新窗口打开| 下载CSV


2.4 登记品种农艺性状的相关性分析

图1表明,12个农艺性状中穗重与穗粒重呈极显著正相关,相关性系数最高,为0.97;穗颈长与茎粗负相关系数最高,为-0.35。穗长与其他性状均呈显著正相关。茎节数与穗颈长呈显著负相关,与其他性状均呈显著正相关。穗颈长与穗粗、谷码数、穗重、穗粒重、茎节数、叶宽、茎粗等大部分性状均呈显著负相关。株高与茎节数相关系数最高,为0.64,与叶长、穗长、穗颈长、千粒重呈显著正相关。茎粗除与株高、千粒重相关性不显著外,与其他性状均显著相关;叶长与千粒重和穗颈长相关性不显著,与其他性状均呈显著正相关;叶宽与株高相关性不显著,与其他性状均显著相关,其中与千粒重和穗颈长显著负相关;穗粗与株高和谷码数相关性不显著,与千粒重和穗颈长显著负相关;千粒重与大部分性状相关性不显著;穗重和穗粒重与千粒重和株高均相关性不显著,与穗颈长呈显著负相关,与其他性状呈显著正相关。

图1

图1   12个农艺性状的相关性分析

*:P≤0.05,**:P≤0.01,***:P≤0.001。PH:株高,SD:茎粗,LL:叶长,LW:叶宽,PNL:穗颈长,PL:穗长,PD:穗粗,SP:谷码数,TGW:千粒重,PW:穗重,GWPP:穗粒重,SNN:茎节数。

Fig.1   Correlation analysis of the 12 agronomic traits

PH: Plant height, SD: Stem diameter, LL: Leaf length, LW: Leaf width, PNL: Panicle neck length, PL: Panicle length, PD: Panicle diameter, SP: Spikelet number per panicle, TGW: 1000-grain weight, PW: Panicle weight, GWPP: Grain weight per panicle, SNN: Stem node number.


2.5 登记品种农艺性状的主成分分析及综合评价

对12个农艺性状进行了主成分分析,表5结果显示,前4个主成分累计贡献率达到72.20%,第1主成分贡献率最大,达到35.26%;穗重、茎粗、穗粒重和叶长的载荷较高,分别为0.803、0.781、0.754和0.712;第2主成分贡献率为16.35%,株高、穗颈长和千粒重载荷最大,分别为0.754、0.687和0.656;第3主成分贡献率为10.61%,穗粒重载荷最大,为0.532;第4主成分贡献率为9.98%,穗长载荷值最大,为0.565。

表5   农艺性状主成分分析

Table 5  Principal component analysis of the agronomic traits

性状TraitPV1PV2PV3PV4
株高Plant height0.2620.754-0.402-0.286
茎粗Stem diameter0.781-0.163-0.101-0.286
茎节数Stem node number0.6320.265-0.472-0.462
穗颈长Panicle neck length-0.3090.6870.2490.190
穗长Panicle length0.4720.4510.1020.565
穗粗Panicle diameter0.656-0.3050.0310.216
穗重Panicle weight0.803-0.0870.493-0.237
穗粒重Grain weight per panicle0.754-0.0380.532-0.313
千粒重1000-grain weight-0.0780.6560.464-0.107
谷码数Spikelet number per panicle0.4740.072-0.088-0.198
叶长Leaf length0.6730.255-0.1920.444
叶宽Leaf width0.712-0.134-0.1380.314
特征值Eigenvalue4.2311.9621.2731.198
贡献率Contribution rate (%)35.2616.3510.619.98
累计贡献率
Cumulative contribution rate (%)
35.2651.6162.2272.20

新窗口打开| 下载CSV


基于主成分分析计算出各主成分的权重系数,最后计算各个品种的F值,利用F值对200份品种进行综合评价,F值越高,综合农艺性状越好。分析结果(表6)显示,排名前20的品种中属于西北春谷区的登记品种最多,包括太选谷28、太选谷25、金苗K3、陇谷16号、赤优金谷、晋品谷5号、赤谷25、陇谷18号、瑞谷11、太选谷29、中敖谷9号、陇谷029、毛毛粮和太选谷19共14个品种;来自华北夏谷区的有4个,分别为冀谷37、衡谷29号、衡谷36号和天粟4号;来自东北春谷区的最少,有2个,分别为朝谷22和朝谷27。200个登记品种中排名后5位的分别为来自西北春谷区的鑫谷5号、中优谷7以及来自东北春谷区的龙谷37、辽风谷7号、龙谷26。

表6   200份谷子登记品种前20综合得分排名

Table 6  The top 20 comprehensive score rankings of the 200 foxtail millet registered varieties

编号Number品种VarietyFF-value排名Ranking
162太选谷281.651
160太选谷251.572
124金苗K31.383
179陇谷16号1.334
91赤优金谷1.285
1冀谷371.216
159晋品谷5号1.177
129赤谷251.168
180陇谷18号1.109
80瑞谷111.0810
163太选谷291.0711
99中敖谷9号1.0612
36衡谷29号1.0613
181陇谷0291.0214
193朝谷221.0115
37衡谷36号0.9916
69毛毛粮0.9617
154太选谷190.9618
195朝谷270.9419
19天粟4号0.9320

新窗口打开| 下载CSV


2.6 200份登记品种的聚类分析

根据12个农艺性状对200份登记品种进行聚类分析,图2表7结果显示,200份品种划分为4个类群。类群Ⅰ有57个品种(西北春谷区43个、华北夏谷区11个,东北春谷区3个),大部分农艺性状平均值偏高。类群Ⅰ中来自西北春谷区的太选谷25 F值最高,陇谷13号F值最低,这一类群整体F值在4个类群中较高。

图2

图2   200份谷子登记品种聚类分析

Fig.2   Cluster analysis of 200 foxtail millet registered varieties


表7   4个类群农艺性状变化情况

Table 7  Changes of agronomic traits of four groups

类群
Group
株高
PH (cm)
茎粗
SD (mm)
茎节数
SNN
穗颈长
NL (cm)
穗长
PL (cm)
穗粗
PD (mm)
穗重
PW (g)
穗粒重
GWPP (g)
千粒重
TGW (g)
谷码数
SP
叶长
LL (cm)
叶宽
LW (cm)
I121.987.301130.3725.5727.3519.8416.092.929445.133.16
115.647.231227.0325.4626.3720.3916.432.8711945.903.09
96.337.231026.1424.0127.9720.5816.532.7210243.053.13
99.016.901029.0223.0025.7717.3814.112.867440.752.95

新窗口打开| 下载CSV


类群Ⅱ有19个品种(华北夏谷区9个,西北春谷区8个,东北春谷区2个),这一类群的品种数量最少,其叶长、谷码数和茎节数平均值在4个类群中最大。类群Ⅱ中东北春谷区的潮谷27 F值最高,西北春谷区的陇谷12号F值最低。

类群Ⅲ和Ⅳ农艺性状的平均值和F值相对较低。类群Ⅲ有90个品种(西北春谷区41个,华北夏谷区40个,东北春谷区9个),株高、穗颈长、千粒重和茎节数的平均值在4个类群中较低。类群Ⅲ F值最高的是西北春谷区的赤优金谷,最低的是来自东北春谷区的龙谷37。

类群Ⅳ有34个品种(西北春谷区22个,华北夏谷区9个,东北春谷区3个),其中茎粗、叶长、叶宽、穗长、穗长、谷码数、穗重、穗粒重和茎节数等大部分表型的平均值在4个类群中最低,类群Ⅳ中F值最高的为西北春谷区的中敖谷9号,最低的为中优谷7。

3 讨论

3.1 我国谷子登记品种具有丰富的农艺性状多样性

谷子登记品种作为种质评价和利用的基础,遗传多样性可为基因资源的发掘提供必要信息,其农艺性状是育种家进行育种实践和复杂性状机理解析的重要依据[21]。农艺性状描述可作为种质资源研究和新品种保护、审定、登记的基本方法和途径,国内外学者针对多种作物搜集的种质资源和申请品种保护的新品种进行了遗传多样性评价、核心种质库构建、性状关联分析等研究[6,22]。王海岗等[19]通过遗传种质的多样性评估说明我国谷子资源的表型遗传多样性丰富,且株高、穗长、茎粗和单穗粒重等8个性状可作为谷子表型鉴定的主要指标。本研究发现200份谷子登记品种遗传多样性在不同农艺性状之间存在差异,12个农艺性状调查分析结果显示我国谷子登记品种变异系数范围在9.12%~21.96%,H′平均值为2.0354。多数农艺性状的平均值统计结果显示,晋中地区的结果高于密云地区,且2个试点的农艺性状的变异系数均有一定变化,其中变化较大的农艺性状为穗颈长和穗粗,这些性状可能受对环境敏感的多基因调控。

3.2 不同区域来源的谷子登记品种具有一定的区域特征

拓宽谷子遗传基础可以选择亲缘关系较远的亲本,这是构建丰富遗传变异的后代群体的有效方法[23]。本研究中谷子登记品种来自我国西北春谷区、东北春谷区和华北夏谷区3个主要谷子产区。其中东北春谷区登记品种的农艺性状变异系数比西北春谷区和华北夏谷区的高,穗重和穗粒重的变异系数高于西北春谷区和华北夏谷区,且株高平均值较低,因此可以将东北春谷区品种作为降低株高和改良穗部性状的优异亲本来源。考虑本研究中东北春谷区收集到的材料数量较少,此结论还有待通过大批量材料调查验证。西北春谷区登记品种数量多,大多数农艺性状平均值变幅比东北春谷区和华北夏谷区大,可供选择育种材料农艺性状范围较为广泛。华北夏谷区登记品种的茎粗、穗重、穗粒重和谷码数的平均值高于西北春谷区和东北春谷区的品种,可作为改良抗倒伏或产量相关基因的亲本来源。3个生态区登记品种的农艺性状与种植环境关系密切,农艺性状调查分析一定程度上反映了当地选育品种的偏好,这些材料可作为构建丰富遗传变异群体和改良品种性状的基础。由于我国谷子的育种水平整体较低,通过杂交育种开展选择和进步的空间还很大,培育出更多有突破性品种的可能性很大,并且其难度要远低于水稻和小麦等选择瓶颈已很大的主要农作物[19]。谷子登记品种目前在生产上应用最多,具有更多符合育种需求的性状基因,在育种改良性状上,选取合适的登记品种作为亲本远比选用其他种质资源可以更加快速地达到育种家期望的效果。

3.3 农艺性状综合评价和性状之间的相关性分析可为谷子资源育种利用提供参考

结合主成分分析与综合得分对种质资源进行综合评价,这一方法已在植物遗传多样性评价中得到应用[24]。本文基于对谷子登记品种的12个性状进行主成分分析,通过计算表型性状F值来评价我国200份谷子登记品种,研究结果可为育种家和研究者提供直观清晰的利用途径参考。评价结果显示,F值最高的前20个品种中,西北春谷区的品种有14个,东北春谷区的品种仅有2个,这与西北春谷区选育品种较多和东北春谷区选育品种较少有一定关系,另外由于地域条件、环境气候的不同导致了谷子不同品种的生态学特征和农艺性状差异[25]。来自西北春谷区的太选谷28的F值最高,来自东北春谷区的龙谷26的F值最低;龙谷26的茎粗、穗粗、叶长、穗重和穗粒重是所有品种中最低的。东北春谷区的品种F值普遍偏低,可能与种植环境有一定关系。

解慧芳等[26]提出谷子表型性状相关性分析是检验性状间相关程度的重要方法,对育种性状的选择具有重要意义,其中与茎节数相关性最高的为株高,与穗重相关性最高的为穗粒重。本研究中12个农艺性状之间的部分相关性结果与该研究结果一致。降低谷子株高、选育中矮秆品种是当前谷子育种的重要方向,在所有登记品种中,来自西北春谷区的矮金谷和来自东北春谷区的辽风谷7号尽管F值不高,但它们的株高、茎节数值都相对较低,可作为降低株高的优异亲本。除此之外,穗重与穗粒重呈极显著正相关,相关性系数最高,这2个性状在育种上与谷子产量密不可分,来自西北春谷区的登记品种毛毛粮的穗重和穗粒重最高,在改良谷子产量上可以优先考虑。穗颈长和大部分农艺性状都呈显著负相关,其中与茎粗的负相关性系数最高,茎粗与谷子是否抗倒伏具有一定关联性,西北春谷区茎粗最粗的是瑞谷11,穗颈长较短,F值排在前十,可作为改良谷子抗倒性的优异亲本。

3.4 基于农艺性状的谷子登记品种聚类为育种利用提供了便利

聚类分析将谷子登记品种基于农艺性状分为4个类群,西北春谷区、东北春谷区和华北夏谷区的大部分登记品种都聚在了类群Ⅲ,类群Ⅲ的株高、穗颈长的平均值在4个类群中最低;穗粗、穗重和穗粒重的平均值在4个类群中最高。育种工作中降低谷子株高、提高产量一直是育种家培育品种的主要目标,类群Ⅲ中包含了来自3个主要生产区可用于改良此类性状的大部分材料。类群Ⅰ中西北春谷区的登记品种占多数,此类群中株高、茎粗、叶宽、穗颈长、穗长和千粒重等农艺性状平均值较高,反映出大部分来自西北春谷区的登记品种的表型特征以及西北春谷区选育品种的偏好。类群Ⅱ中所包含登记品种数量最少,此类群中的谷码数和茎节数是4个类群中平均值最高的。类群Ⅳ的谷码数、穗重和穗粒重的平均值在4个类群中最低,育种中改良产量性状时可避免选择此类群中的材料。本研究通过农艺性状分类为研究者高效筛选育种中所需的目标亲本提供参考。

4 结论

登记品种在农业生产中发挥着重要的基础性作用,本研究对3个谷子主要生产区选育的200份谷子登记品种的研究结果显示,200个登记品种遗传多样性丰富,筛选出了综合得分较高的前20个登记品种,通过聚类分析将200个品种分为4个类群,类群Ⅰ有57个品种,大部分农艺性状偏高;类群Ⅱ只有19个品种,但其叶长、谷码数、茎节数平均值在4个类群中最大;类群Ⅲ和类群Ⅳ各农艺性状偏低。

参考文献

刁现民. 中国谷子产业与产业技术体系. 北京: 中国农业科学技术出版社, 2011.

[本文引用: 1]

刁现民.

禾谷类杂粮作物耐逆和栽培技术研究新进展

中国农业科学, 2019, 52(22):3943-3949.

DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2019.22.001      [本文引用: 1]

禾谷类杂粮作物谷子、高粱、黍稷等是旱作生态农业的主栽作物,也是中国传统农耕文化的载体作物,在膳食结构多样化和人民健康保障方面有着不可或缺的作用。禾谷类杂粮多栽培在旱薄地、盐碱地和粮食主产区的边际田块,品种的耐逆性尤其重要。本文作为本期《中国农业科学》20篇禾谷类杂粮的抗旱耐盐和栽培耕作技术研究文章的导读,在对谷子高粱和黍稷进行概况介绍的基础上,展示了这些文章的核心内容和创新点,比较了这些结果和国内外高度相关的同类文章在关键发现上的异同,以拓展读者的阅读视野,同时对谷子高粱黍稷的抗旱耐逆研究进行了展望。

贾冠清, 刁现民.

中国谷子种业创新现状与未来展望

中国农业科学, 2022, 55(4):653-665.

DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2022.04.003      [本文引用: 2]

种业是农业发展的&#x0201c;芯片&#x0201d;,原始创新是农业可持续发展的根本动力。2021年中央一号文件明确提出推进中国农作物种业快速发展的要求,对中国农作物种业原始创新研究提出了明确期望。谷子是中国起源的传统粮饲兼用作物及特色杂粮作物,生产及消费规模均位居世界首位。作为粟类作物,谷子在中国农业生产及农耕文明的起始与发展过程中发挥了重要的推动和支撑作用,已有研究证实谷子在中国拥有悠久的栽培历史,并且形成了分布广泛且多样性丰富的各类种质资源。近年来,谷子在杂交品种选育及杂种优势利用、抗除草剂品种和适于机械化栽培品种推广、基因组学及功能基因研究等领域取得进展,在原始创新的推动下初步形成了以杂交品种和抗除草剂品种为经营主体的谷子种业体系,推动了谷子种业从无到有的突破。中国在谷子优异种质鉴定与创制方法研究、谷子高效育种技术途径研发、谷子关键性状的协调表达与调控规律解析、谷子良种繁育过程基本生物学属性研究以及谷子新品种真实性鉴定方法探索等方面原始创新的进步为谷子种业发展提供了支撑,形成了一套初具规模的种业原始创新技术。目前,谷子种业持续良性发展仍然面临包括优异突破性种质匮乏、育种技术水平相对滞后、品质与产量协调性不够、良种扩繁标准缺乏以及种业市场监管手段有待加强等诸多挑战。为了推进谷子种业持续快速、高效、深入的发展,未来中国谷子种业原始创新研究的主要方向包括:基于表型组学与基因组修饰技术、单倍体育种与全基因组选择技术和关键性状优异单倍型鉴定与整合技术的谷子规模化高效育种技术体系构建;基于种子发育生理调控、分子指纹及杂种优势高效利用技术的谷子种子高效生产储藏与监管技术体系构建;以及基于谷子种业产学研推一体化设计与高效整合的人才培养与创新体系构建等方面。

刁现民.

育种创新造就谷子种业新发展

中国种业, 2022(4):4-7.

[本文引用: 1]

吕建珍, 任莹, 王宏勇, .

264份谷子主要育成品种(系)表型多样性综合评价

作物杂志, 2022(4):22-31.

[本文引用: 2]

纪军建, 付国庆, 寇淑君, .

谷子新品种DUS测试数量性状分级及遗传多样性研究

种子, 2022, 41(9):17-27.

[本文引用: 2]

李荣德, 程汝宏, 陈应志, .

谷子品种登记实施进展与建议

种子, 2019, 38(8):150-153,158.

[本文引用: 1]

李荣德, 程汝宏, 陈应志, .

《种子法》实施以来我国谷子品种管理的成效与建议

中国种业, 2019(3):26-29.

[本文引用: 1]

孙海艳, 陈应志, 史梦雅, .

非主要农作物品种登记管理

中国种业, 2018(4):31-33.

[本文引用: 1]

中国饲料工业协会网. 农村农业部:支持各地用好粮改饲政策,因地制宜发展张杂谷等特色饲草产业.(2023-06-30) [2023-10-26]. http://www.chinafeed.org.cn/xwdt_10092/hyxw/202306/t20230630_426757.html.

URL     [本文引用: 1]

郭瑞锋, 仁月梅, 杨忠, .

不同谷子品种在晋北地区的适应性研究

安徽农学通报, 2015, 21(15):26-30.

[本文引用: 1]

农业部小宗粮豆专家指导组全国农业技术推广服务中心.

2017年谷子生产技术指导意见

河北农业, 2017(4):4-6.

[本文引用: 2]

李志华, 穆婷婷, 李爱军, .

春谷登记品种农艺性状、品质和产量的综合评价

种子, 2021, 40(3):124-131.

[本文引用: 1]

董晓杰, 李志江, 马金丰, .

2011-2021年东北春谷区谷子选育品种现状分析

四川农业大学学报, 2024, 42(1):57-65,125.

[本文引用: 1]

路志国, 解慧芳, 邢璐, .

22个谷子品种农艺性状及适应性综合分析

中国种业, 2022(11):49-53.

[本文引用: 1]

杨延兵, 张会笛, 陈桂玲, .

不同生态区骨干谷子品种表型鉴定与遗传分析

核农学报, 2021, 35(5):1020-1029.

DOI:10.11869/j.issn.100-8551.2021.05.1020      [本文引用: 1]

骨干谷子品种对谷子产业发展发挥了重要的作用,为了解其优异性状遗传基础及利用价值,选用来源于不同生态区的12个骨干谷子品种,进行表型鉴定和遗传差异分析。结果表明,12个来源于不同生态区的骨干品种在株高、穗长、穗粗、穗下节间长、单穗重、生育期以及黄色素含量等方面差异较大。79对SSR多态性标记共检测到258个多态性变异位点,平均3.265 8个;SSR标记多态性(PIC)的变幅为0.141 1~0.711 6,平均为0.510 1;其中PIC&#x0003E;0.5的SSR标记有50对,占多态性标记的63.3%。12份材料的遗传距离变幅为0.140 2~0.801 1,平均为0.473 7;来自华北夏谷区的豫谷1号和沧谷4号遗传距离最近,而沧谷4号和来自内蒙高原的地方品种金香玉距离最远;总体而言,华北夏谷区品种和西北早熟春谷区品种遗传距离相对较大。相似性系数为0.594时,12个品种可聚为两类,华北夏谷区的豫谷1号、矮88、冀谷19号、沧谷4号和济谷12聚为一类,来自西北春谷早熟区、晚熟区和东北春谷区的7个品种聚为一类,聚类分析结果和品种的生态类型具有较高的一致性。群体结构分析和聚类分析的结果相似,华北夏谷区品种和春谷区品种之间存在基因交流。总之,不同生态区来源品种间遗传差异较大,同一生态区来源品种遗传差异较小;华北夏谷区骨干品种之间遗传差异较春谷区品种遗传差异相对较小;华北夏谷区品种和西北早熟春谷区品种间遗传差异较大,丰富华北夏谷区遗传变异,应加强与西北早熟春谷区品种之间的交流。本研究结果为优异谷子品种培育及种质资源利用提供了一定依据。

相吉山, 张恒儒, 刘涵, .

不同生态区谷子种质资源表型比较分析

中国农业科技导报, 2020, 22(9):31-41.

DOI:10.13304/j.nykjdb.2020.0175      [本文引用: 1]

为明确不同生态区谷子种质资源的表型,从春播特早熟区、春播中熟区、春播晚熟区引进435个谷子品种,在赤峰地区进行表型鉴定及比较分析。结果表明,3个生态区谷子品种的生育期、农艺性状、产量性状差异显著。春播特早熟区谷子品种生育期平均值为(98.35&plusmn;13.00)d,分蘖多、植株矮、主茎粗、旗叶短、主穗小、穗粒重、出谷率高、产量中等,表型性状遗传多样性整体较低;春播中熟区谷子品种生育期平均值为(11307&plusmn;8.63)d,分蘖少、植株高、穗下节长、主茎细、旗叶短、主穗大、穗粒重、出谷率高、产量较低,产量性状遗传多样性整体较高;春播晚熟区谷子品种生育期平均值为(125.80&plusmn;6.76) d;穗下节短、主茎粗、旗叶长、主穗大、穗粒轻、出谷率低、产量较高,农艺性状遗传多样性整体较高。利用标准化处理后的16个表型进行聚类分析,可将参试品种划分为4大类群,类群Ⅰ品种中熟、生物量大、出谷率和产量较高,类群Ⅱ品种晚熟、生物量小、出谷率和产量较低,类群Ⅲ品种早熟、生物量小、产量较高,类群Ⅳ品种中晚熟、生物量大、产量较高。

陆平. 谷子种质资源描述规范和数据标准:7-109-10723-X. 北京: 中国农业出版社, 2006.

[本文引用: 1]

王海岗, 贾冠清, 智慧, .

谷子核心种质表型遗传多样性分析及综合评价

作物学报, 2016, 42(1):19-30.

[本文引用: 3]

贾瑞玲, 赵小琴, 南铭, .

64份苦荞种质资源农艺性状遗传多样性分析与综合评价

作物杂志, 2021(3):19-27.

[本文引用: 1]

Campbell D R.

Using phenotypic manipulations to study multivariate selection of floral trait associations

Annals of Botany, 2009, 103(9):1557-1566.

DOI:10.1093/aob/mcp032      PMID:19218579      [本文引用: 1]

A basic theme in the study of plant-pollinator interactions is that pollinators select not just for single floral traits, but for associations of traits. Responses of pollinators to sets of traits are inherent in the idea of pollinator syndromes. In its most extreme form, selection on a suite of traits can take the form of correlational selection, in which a response to one trait depends on the value of another, thereby favouring floral integration. Despite the importance of selection for combinations of traits in the evolution of flowers, evidence is relatively sparse and relies mostly on observational approaches.Here, methods for measuring selection on multivariate suites of floral traits are presented, and the studies to date are reviewed. It is argued that phenotypic manipulations present a powerful, but rarely used, approach to teasing apart the separate and combined effects of particular traits. The approach is illustrated with data from studies of alpine plants in Colorado and New Zealand, and recommendations are made about several features of the design of such experiments.Phenotypic manipulations of two or more traits in combination provide a direct way of testing for selection of floral trait associations. Such experiments will be particularly valuable if rooted in hypotheses about differences between types of pollinators and tied to a proposed evolutionary history.

Jia G Q, Huang X H, Zhi H, et al.

A haplotype map of genomic variations and genome-wide association studies of agronomic traits in foxtail millet (Setaria italica)

Nature Genetics, 2013, 45(8):957-961.

DOI:10.1038/ng.2673      PMID:23793027      [本文引用: 1]

Foxtail millet (Setaria italica) is an important grain crop that is grown in arid regions. Here we sequenced 916 diverse foxtail millet varieties, identified 2.58 million SNPs and used 0.8 million common SNPs to construct a haplotype map of the foxtail millet genome. We classified the foxtail millet varieties into two divergent groups that are strongly correlated with early and late flowering times. We phenotyped the 916 varieties under five different environments and identified 512 loci associated with 47 agronomic traits by genome-wide association studies. We performed a de novo assembly of deeply sequenced genomes of a Setaria viridis accession (the wild progenitor of S. italica) and an S. italica variety and identified complex interspecies and intraspecies variants. We also identified 36 selective sweeps that seem to have occurred during modern breeding. This study provides fundamental resources for genetics research and genetic improvement in foxtail millet.

胡标林, 万勇, 李霞, .

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.

[本文引用: 1]

Cao Q J, Lu B R, Xia H, et al.

Genetic Diversity and origin of weedy rice (Oryza sativa f. Spontanea) populations found in North-eastern China revealed by simple sequence repeat (SSR) markers

Annals of Botany, 2006, 98(6):1241-1252.

PMID:17056615      [本文引用: 1]

Weedy rice (Oryza sativa f. spontanea) is one of the most notorious weeds occurring in rice-planting areas worldwide. The objectives of this study are to determine the genetic diversity and differentiation of weedy rice populations from Liaoning Province in North-eastern China and to explore the possible origin of these weedy populations by comparing their genetic relationships with rice varieties (O. sativa) and wild rice (O. rufipogon) from different sources.Simple sequence repeat (SSR) markers were used to estimate the genetic diversity of 30 weedy rice populations from Liaoning, each containing about 30 individuals, selected rice varieties and wild O. rufipogon. Genetic differentiation and the relationships of weedy rice populations were analysed using cluster analysis (UPGMA) and principle component analysis (PCA).The overall genetic diversity of weedy rice populations from Liaoning was relatively high (H(e) = 0.313, I = 0.572), with about 35 % of the genetic variation found among regions. The Liaoning weedy rice populations were closely related to rice varieties from Liaoning and japonica varieties from other regions but distantly related to indica rice varieties and wild O. rufipogon.Weedy rice populations from Liaoning are considerably variable genetically and most probably originated from Liaoning rice varieties by mutation and intervarietal hybrids. Recent changes in farming practices and cultivation methods along with less weed management may have promoted the re-emergence and divergence of weedy rice in North-eastern China.

曹禹, 阿勒合斯•加尔得木拉提, 玛力帕提•努尔太, .

基于主成分分析的谷子种质资源主要农艺性状综合评价

黑龙江农业科学, 2023(3):1-7.

[本文引用: 1]

解慧芳, 牛静, 邢璐, .

117份谷子核心种质资源表型性状的遗传多样性分析

江苏农业科学, 2023, 51(13):76-81.

[本文引用: 1]

/