小麥品質性狀的主成分分析

雷加容　余　敖　任　勇　李生榮　周　強　陶　軍　歐俊梅　杜小英　何員江

(綿陽市農業科學研究院，四川綿陽621023)

小麥品質性狀的主成分分析

雷加容余敖任勇李生榮周強陶軍歐俊梅杜小英何員江

(綿陽市農業科學研究院，四川綿陽621023)

我們在大田生產中抽取綿陽市農業科學研究院培育的16個小麥品種樣品，進行品質分析，并對其中9個品種的品質性狀進行主成分分析研究。結果表明，這9個品種品質性狀在品種材料間差異顯著，變異豐富。相關分析顯示，14對品質性狀間差異顯著或極顯著。主成分分析表明4個主成分的累計百分率達87.73%，其中蛋白質因子的百分率最高(51.94%)，其次濕面筋的百分率為16.98%。

小麥；品質；相關分析；主成分分析

小麥品質是小麥育種和生產的重要目標，同時也是影響小麥產業競爭力的重要因素[1]。綿陽系列小麥品種對四川小麥、乃至對我國小麥生產做出了巨大貢獻[2]。任勇等[3]分析了'綿麥37'特異位點在其衍生品種中遺傳貢獻率；雷加容等[4]調查分析了兩系雜交小麥“綿雜麥168”的大田品質性狀；李生榮等[5]研究了綿麥367和綿麥51的主要特征特性及高產栽培技術；雷加容等[6-8]調查分析了四川北部大田小麥和倉儲小麥的品質性狀。但關于綿麥系列小麥品質性狀的主成分分析較少。我們以大田生產的16個綿陽市農業科學研究院培育的小麥品種樣品為試驗材料，采用主成分分析研究綿陽系列小麥品種大田品質性狀，以便為這些品種在生產中推廣應用和產后加工利用提供依據。

1　材料與方法

1.1材料

2009、2010及2013年四川省北部地區大田生產中隨機抽取16個小麥品種，39份樣品，具體見表1。

1.2方法

籽粒蛋白質含量參照糧食、油料檢驗-粗蛋白質測定法GB/T 5511—1985測定；容重按糧食、油料檢驗-容重測定法GB/T 5498—1985測定；千粒重按糧食和油料千粒重的測定法GB 5519—1988測定；濕面筋含量及面筋指數參照GB/T 14608—1993進行；降落數值參照谷物降落數值測定法GB/T 10361—1989進行；粉質參數參照GB/T 14614—2006進行。

1.3數據處理

根據統計學原理，對樣本的品質參數進行處理，用DPS(v7.05版)數據統計軟件進行方差分析、相關分析和主成分分析。

2　結果與分析

2.1品質性狀表現

由表2可知，16個小麥品種品質性狀在材料間差異較大，變異豐富。千粒重變幅為41.2～54.6g，平均為47.8g,有12個小麥品種千粒重在45g以上，綿麥43的千粒重最高(54.6g)；容重變幅為686～808g/L，平均值為753g/L,只有4個品種容重在770g/L以上；籽粒蛋白質含量變幅為9.3%～13.9%，平均值為11.20%，只有1個品種籽粒蛋白質含量在13%以上，其余12個品種籽粒蛋白質含量在13%以下，達弱筋小麥標準[9]；降落值變幅為200.0～321.5s，平均值為258.0s，有9個品種在250s以上；濕面筋變幅為14.0%～31.1%,平均值為23.6%，只有3個品種濕面筋在28.0%以上，達中筋標準[9]，而13個品種濕面筋在28%以下，達弱筋標準[9]；吸水率變幅為50.9%～63.4%,平均值為55.8%,有8個品種小麥吸水率56.0%以上,達中筋標準[9]；形成時間變幅為0.8～6.2min，平均值為2.1min；穩定時間變幅為1.0～6.7min，平均值為3.3min，其中有8個品種穩定時間在3～7min，達中筋標準[9]，有8個品種穩定時間在3.0min以下，達弱筋標準[9]；軟化度變幅為46～244 BU,平均值為127 BU。

各品質性狀變異系數依次為：形成時間>穩定時間>軟化度>濕面筋>降落值>籽粒蛋白質>千粒重>吸水率>容重(表2)。可以看出，各品種的形成時間、穩定時間、軟化度和濕面筋等4個品質性狀變異系數高(>20%)，表明品種材料間差異大，可選擇范圍較寬，這些品質性狀存在豐富的變異類型。而其余品質性狀表現適中。

表1　分析材料名稱及基本情況

表2　小麥品質性狀表現

2.2品質性狀的相關分析

在品質性狀相關分析結果(表3)中，有14對品質性狀間相關差異顯著或極顯著，有11對品質性狀間偏相關差異顯著或極顯著。在相關分析中，千粒重與容重、籽粒蛋白質和濕面筋，容重與籽粒蛋白質、濕面筋和形成時間，形成時間和穩定時間，濕面筋與吸水率，吸水率與軟化度等14對品質性狀呈顯著或極顯著正相關。在偏相關分析中，濕面筋與千粒重和容重，形成時間與容重和吸水率，穩定時間與形成時間，軟化度與吸水率和穩定時間等7對品質性狀是顯著或極顯著正偏相關；吸水率與容重，穩定時間與容重和吸水率，軟化度與形成時間等4對品質性狀是顯著或極顯著負偏相關。從而看出，供試小麥品質性狀間有著復雜的相關關系。

表3　小麥品質性狀的相關分析

注：*表示0.05顯著水平，**表示0.01顯著水平。左下角為相關,右上角為偏相關。相關系數臨界值,a=0.05時,r=0.4973;a=0.01時,r=0.6226。

2.3品質性狀主成分分析

為了能更充分反映各因素中起主導作用的綜合指標，對供試小麥中的9個品質性狀進行主成分分析，并計算出相關矩陣的特征根和相應的特征向量及特征根的累計百分率(表4)。根據累計百分率≥85%的標準，前4個主成分的累計百分率為87.73%，這4個主成分包含絕大部分相關信息。

第一主成分特征值為4.67，百分率為51.94%，主要反映蛋白質的影響，其次是穩定時間與千粒重等，可稱為蛋白質因子；若提高蛋白質含量，千粒重和濕面筋都會減少，穩定時間和形成時間會縮短，而吸水率會增加。

第二主成分特征值為1.53，百分率為16.98%，主要反映濕面筋和吸水率的影響，其次是千粒重、形成時間和軟化度，可稱為濕面筋因子；伴隨著濕面筋的增加，形成時間會縮短，吸水率、千粒重和軟化度會減少。

第三主成分特征值為1.02，百分率為11.39%，其中降落值的作用最大，其次是容重和穩定時間，可稱為降落值因子；伴隨降落值的增加，容重會增加，穩定時間會延長。

第四主成分特征值為0.67，百分率為7.42%，其中形成時間的作用最大，可稱為形成時間因子；若延長形成時間，濕面筋和軟化度會增加，而千粒重減少，穩定時間會縮短。

表4　小麥主要品質性狀的主成分分析

3　小結與討論

3.1結論

本研究表明，供試小麥的形成時間、穩定時間、軟化度和濕面筋的變異系數高(≥20%)，而容重、吸水率和千粒重的變異系數低(<8%)；供試小麥品質性狀間有著復雜的相關關系，其品質性狀的4個主成分的累計百分率為87.73%。

3.2討論

研究表明，綿陽市農業科學研究院培育的小麥品種的籽粒蛋白質與濕面筋呈極顯著正相關，這與我們以前[4]研究兩系雜交小麥'綿雜麥168'大田品質性狀較一致。我們研究的小麥樣品取自于大田生產，因此小麥品質性狀相關分析及主成分分析結果對大田生產及其后加工有指導意義。

本研究表明，綿陽市農業科學研究院培育的小麥品種的蛋白質、濕面筋、降落值和形成時間等4個主成分的累計百分率達85%以上，其中蛋白質因子的百分率最高(51.94%)。這與薛香等[10]研究較相似，其對13個品質性狀指標按主成分分析可簡化為5個主成分因子,累積貢獻率達85.52%。

[1]何中虎,宴月明,莊巧生,等.中國小麥品種品質評價體系建立與分子改良技術研究[J].中國農業科學,2006,39(6):1091-1101.

[2]李生榮.20世紀綿陽號小麥品種選育及應用[J].西南科技大學學報,2003,18(4):79-83

[3]任勇,李生榮,羅建明,等.綿麥37特異位點在其衍生品種中的遺傳貢獻率分析[J].遺傳,2014,36(2):145-151

[4]雷加容,余敖,李生榮,等.兩系雜交小麥綿雜麥168品質性狀分析[J].安徽農學通報,2014,20(15):35-37,77

[5]李生榮,杜小英,任勇,等.國審小麥新品種綿麥367和綿麥51及高產栽培技術[J].農業科技通訊,2014(6):206-208.

[6]雷加容,余敖,李生榮,等.四川北部小麥品種的品質性狀及其區域差異性調查研究[J].西南農業學報,2013,26(Suppl.):29-32

[7]雷加容,余敖,任勇,等.四川北部大田小麥品質性狀分析[J].農業科技通訊,2014(8):88-91

[8]雷加容,余敖,李生榮,等.四川北部倉儲小麥的質量調查[J].農業科技通訊,2014(7):94-96

[9]中華人民共和國.GB/T 17320—1998#專用小麥品種品質[S].北京：中國標準出版社，1998

[10]薛香,郜慶爐,楊忠強.小麥品質性狀的主成分分析[J].中國農學通報，2011,27(7):38-41

Principal Components Analysis of Qualitative Traits in Wheat

LEI Jia-rong, YU Ao , REN Yong, LI Sheng-rong, ZHOU Qiang,TAO Jun, OU Jun-mei, DU Xiao-ying,HE Yuan-jiang

(Mianyang Academy of Agricultural Sciences,Mianyang, 621023,China)

In this research, the samples of 16 wheat varieties bred by Mianyang Academy of Agricultural Sciences were collected from wheat production fields of performing quality analysis, of which nine were subjected to the principal components analysis of their qualitative traits. As the result, the nine varieties had significant differences in qualitative traits, revealing substantial variations. The correlation analysis showed that 14 pairs of qualitative traits had significant or very significant levels of correlation. The principle components analysis demonstrated that four principal components accounted for the accumulative percentage of 87.30% of these traits, with protein having the highest percentage of 51.49%, followed by wet gluten (16.98%).

Wheat; Qualitative Traits; Correlation Analysis; Principal Components Analysis

2015-02-05

國家小麥產業技術體系綿陽綜合試驗站(CARS-3-2-40)；優質弱筋小麥新品種綿麥51的高產栽培與產業化示范(2013GB2F000408)；強優勢雜交種綿雜麥168示范推廣與產業化(12CGZHZX0753)。

雷加容(1969-)，女，高級農藝師，碩士，主要從事小麥品質分析和栽培研究工作。