玉米穗部相關性狀的灰色關聯度分析

玉米穗部相關性狀的灰色關聯度分析

李清超1，孫開利1*，馬浪浪1，劉建新1，馬 俊1，王 嵩1，彭德勇2，李俊霖2

(1.畢節市農業科學研究所，貴州畢節 551700；2.貴州省六盤水市種子站，貴州六盤水 553000)

摘要[目的]揭示玉米穗部相關性狀對單穗粒重的關系以及穗部性狀間的相互關系。[方法]對11個玉米新組合的穗重、穗長、穗粗、穗行數、行粒數、禿尖、軸重、百粒重、含水量和單穗粒重進行灰色關聯度分析。[結果]對單穗粒重關聯度大小順序是穗重(0.948 4)、穗行數(0.741 1)、穗粗(0.706 7)、軸重(0.703 9)、含水量(0.701 1)、百粒重(0.698 5)、禿尖長(0.692 7)、穗長(0.635 5) 、行粒數(0.618 9)。[結論]提高穗重和穗行數，能有效提高單穗粒重。

關鍵詞玉米；穗部性狀；灰色關聯度分析

中圖分類號S513

作者簡介李清超(1984- )，男，貴州畢節人，助理研究員，碩士，從事玉米育種工作。*

收稿日期2015-06-24

GreyCorrelativeDegreeAnalysisofEar-typeTraitsinMaize

LIQing-chao,SUNKai-li*, MA Lang-lang et al(BijieInstituteofAgriculturalSciences,Bijie,Guizhou551700)

Abstract[Objective]The aim was research the relationship between net weight per ear and ear-type traits. [Method] In this paper, the grey correlative degree analysis was used to analyze ear- type traits (i.e. ear weight, ear length, ear coarse, ear row number, line grain number, bare tip length, axle weight, kwei, water content and net weight per ear) of 11 maize hybrids. [Result] The result showed that the values of the correlation degree between yield and main agronomic traits among different varieties were sequenced as follows: ear weight (0.948 4),ear row number(0.741 1), ear coarse(0.706 7), axle weight(0.703 9), water content(0.701 1), kwei(0.698 5), bare tip length(0.692 7), ear length(0.635 5), line grain number(0.618 9). [Conclusion] Improving the ear weight and ear row numbers can effectively improve the single ear grain weight.

KeywordsMaize;Ear-typetraits;GreyCorrelativeDegreeAnalysis

玉米穗部相關性狀是由多個性狀構成的復雜性狀組合，包括穗重、穗長、穗粗、穗行數、行粒數、禿尖長等多個農藝性狀，這些農藝性狀共同影響著玉米穗部的變化，弄清這些農藝性狀間的主次關系，對育種實踐及后續研究將有重要的指導和參考作用。該文利用玉米穗部相關的10個性狀作為研究對象，利用灰色關聯分析法揭示其他穗部性狀與單粒穗重間作用的主次關系，同時分析所有穗部性狀間的相互關系，為育種實踐提供理論指導。

1材料與方法

1.1供試材料11個參試材料及其相關數據來源于2013年度國家西南區域試驗(4組)結果，11個參試材料代號分別為QIV-1、QIV-2、QIV-3、QIV-4、QIV-5、QIV-6、QIV-7、QIV-8、QIV-9、QIV-10和QIV-11，田間及室內測量相關性狀：穗重、穗長、穗粗、穗行數、行粒數、禿尖長、軸重、百粒重、含水量和單穗粒重。

試驗在畢節市農業科學研究所國家區試基地進行，試驗采用隨機區組排列，3次重復，小區面積20m2，行數5行，行長5 m，密度為49 500株/hm2。施肥水平與當地生產相當，實驗管理略高于當地生產水平。實收中間3行(面積12 m2)計產。每項田間管理和測定均在同一天內完成。

1.2分析方法該研究采用灰色關聯分析法對10個農藝性狀進行分析，按照灰色系統理論要求[1-3]，將單穗粒重視為參考數列產量(X0)，其余性狀視為一個灰色系統，分別標示為穗重(X1)、穗長(X2)、穗粗(X3)、穗行數(X4)、行粒數(X5)、禿尖長(X6)、軸重(X7)、百粒重(X8)、含水量(X9)。而在分析所有穗部性狀間的相互關系時，分別將其一作為參考數列，其余則為比較數列，從而構建所有穗部性狀間的關聯矩陣。

2結果與分析

2.2單粒穗重與其余穗部性狀間的關聯度分析 將單穗粒重視為參考數列X0，其余性狀作為比較數列，將對單穗粒重的關聯系數列于表3。可以看出，其余穗部性狀對單穗粒重的關聯度大小依次為穗重(0.948 4)>穗行數(0.741 1)>穗粗(0.706 7)>軸重(0.703 9)>含水量(0.701 1)>百粒重(0.698 5)>禿尖長(0.692 7)>穗長(0.635 5)>行粒數(0.618 9)，根據灰色關聯分析理論可知，與產量關聯系數較大的性狀，與產量的關系就越密切，反之，則疏遠。可見，穗重對單穗粒重的影響最大，其次為穗行數，行粒數影響最小。

2.3穗部相關性狀間的相互關系分析根據灰色關聯分析理論，分別將不同的穗部性狀作為參考數列，其余性狀作為比較數列，獲得穗部相關性狀間的關聯矩陣(表4)。由表4可知，①穗重與單穗粒重的關系最為密切，軸重關系次之，穗長的關聯度最小；②穗長與行粒數關系最為密切，百粒重次之，含水量關聯度最小；③穗粗與穗行數的關系最為密切，軸重次之，穗長關聯度最小；④穗行數與軸重的關系最為密切，穗粗次之，穗長關聯度最小；⑤行粒數與軸重的關系最為密切，穗長次之，百粒重關聯度最小；⑥禿尖長與軸重的關系最為密切，單穗粒重次之，穗長關聯度最小；⑦軸重與禿尖長的關系最為密切，穗行數次之，穗長關聯度最小；⑧百粒重與禿尖長關系最為密切，單穗粒重次之，行粒數關聯度最小；⑨含水量與軸重的關系最為密切，禿尖長次之，穗長關聯度最小。

表1　11個參試品系穗部性狀平均值

表2　11個參試品系穗部性狀數據標準化

表3　單穗粒重與穗部性狀間關聯度及位序

3小結與討論

由以上分析可以看出，各穗部農藝性狀對單穗粒重關聯度大小順序是穗重(0.948 4)、穗行數(0.741 1)、穗粗(0.706 7)、軸重(0.703 9)、含水量(0.701 1)、百粒重(0.698 5)、禿尖長(0.692 7)、穗長(0.635 5)、行粒數(0.618 9)，可以看出，要提高單穗粒重，可以注重穗重和穗行數的選擇。

表4　各農藝性狀間關聯度分析關聯矩陣

穗部性狀相對較為復雜，由多個因素共同影響，各種影響因素的作用大小是育種實踐中較為關心的問題，灰色關聯分析法能將其他因素按照影響大小(關聯度)區分開來。該

研究對穗部性狀間的相互關系進行分析后發現，不同性狀間均有各自最為密切的影響因素，而它們間又相互制約，相互影響，穗長在穗部性狀間同時與多個性狀的關聯度都較小，推測穗長與其他穗部性狀的遺傳基礎可能不一致。而軸重與其他多個穗部性狀關系較為密切，可推測其間可能存在相似的遺傳基礎。在進行育種實踐時，只有弄清各個性狀間相互協調統一的關系，才能在育種實踐中有所突破。

參考文獻

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