甜高粱新品種（系）綜合評價與聚類分析

高進+蔡立旺+王永慧+施慶華+王海洋+王為+孫艷茹+陳建平

摘要：為客觀評價甜高粱新品種（系），提高其性狀改良進程。對2014—2015年全國高粱品種區試能源青貯組15個品種（系）的主要農藝性狀和產量品質性狀進行了遺傳變異分析。結果發現，絲黑穗病接種發病率變異系數最大，高達127.47%；主成分分析表明，前5個主成分的方差累積貢獻率達85.442%，已反映所列性狀的絕大部分變異信息；通過各品種（系）的主成分得分對參試品種（系）進行了聚類分析，結果將15個品種（系）分為四大類，同時對聚類結果進行判別分析，聚類正確率達100%；在聚類分析的基礎上對各類品種（系）的主要農藝性狀、產量品質性狀進行了多元方差分析，對各類品種（系）的綜合評價與性狀改良方向進行了探討。

關鍵詞：甜高粱；農藝性狀；產量品質性狀；遺傳變異；絲黑穗病；發病率；主成分分析；綜合評價

中圖分類號： S514.02 文獻標志碼： A 文章編號：1002-1302（2017）20-0093-05

高粱[Sorghum bicolor （L.） Moench.]是世界五大谷類作物之一，也是中國最早栽培的禾谷類作物之一。甜高粱是粒用高粱的一個變種，甜高粱除具有普通高粱的一般特征外，其莖稈中還含有大量的汁液和糖分，其籽粒可食用、飼用、釀酒，莖稈可飼用、制糖、釀酒、做飲料、提煉酒精等，稈渣還可制紙、制板、人造纖維等。甜高粱作為一種新興的飼料、糖料、能源作物，極具開發價值[1-4]。

聚類分析方法在研究作物品種資源的差異和分類方面已有不少應用，是一種比較可行的分析評價方法[5-7]。作物生物學性狀的聚類分析是其種質資源評價的重要方面[8-9]。表型性狀的調查測定相對簡單、易操作，而且更直觀，是種質資源研究的最基本方法，也是分類不可缺少的重要依據之一[10-11]。將差異顯著的N個性狀變換為既不具相關性又能反映原來多個性狀主要信息的綜合指標進行聚類分析，進而比較親本間的遺傳差異，達到歸類使用的目的[12-13]。本研究通過甜高粱新品種（系）在全國不同生態環境下的主要農藝性狀、產量品質性狀的表現，采用多元統計分析方法，探討它們之間的量化關系，從而對各個參試品種（系）進行綜合評價和聚類分析，為甜高粱新品種（系）的推廣、高產高效栽培、品種的改良、品質的提高提供參考依據。

1 材料與方法

1.1 材料

供試甜高粱材料為2014—2015年全國高粱品種區試能源青貯組區試參試品種（系）。編號1～15的名稱依次為遼甜14-1、中科甜5號、311A/LTR108、遼甜14-2、遼甜6號、遼甜14-3、吉甜雜2號、遼甜15-1、3436A×Pi57、遼甜15-2、科甜5號、154A3×Pi571、遼甜15-4、晉甜1401、遼甜15-3。試驗分別安排在江蘇鹽城、內蒙古赤峰、內蒙古通遼、山西晉中、安徽蚌埠、湖南長沙、河南鄭州、山東濟南、吉林公主嶺、吉林吉林、遼寧沈陽、甘肅平涼、遼寧朝陽、河北石家莊14個試點進行。均采用直播的方式，隨機區組排列，3次重復，行長 5 m，小區面積不少于15 m2。收獲時，去掉兩側邊行（兩側各1行），收中間數行計產，收獲面積不少于10 m2，密度 75 000株/hm2。栽培管理略高于當地一般水平。

考察植株性狀有株高X1（cm）、莖粗X2（cm）、分蘗數X3（個）、生育期X4（d）、傾斜率X5（%）、倒折率X6（%）、穗長X7（cm）、穗粒質量X8（g）、千粒質量X9（g）、育性X10（%）、鮮質量產量X11（kg/hm2）、籽粒產量X12 （kg/hm2）、莖稈含糖錘度X13（%）、莖稈出汁率X14（%）、絲黑穗病接種發病率X15（%）共15個。

1.2 方法

采用變異系數、主成分分析、聚類分析、判別分析、多元方差分析方法[6]進行分析，以期找出具有生物學及專業意義的統計參數，為甜高粱新品種（系）進行綜合評價并制定性狀改良決策，為適應沿海灘涂飼料化利用提供有益的信息。數據處理采用SPSS 22.0軟件[14]。

2 結果與分析

2.1 主要農藝性狀、產量品質性狀的遺傳變異分析

變異系數是測定作物各性狀受一定環境條件影響發生變異程度的一個指標，它能反映出作物性狀遺傳的基本動態。甜高粱品種（系）主要農藝性狀、產量品質性狀的平均值與變異系數見表1。

由表1可以看出，絲黑穗病接種發病率變異系數最大，高達127.47%；其次是育性，為74.94%。由此可見，供試甜高粱品種（系）抗病性和育性具有較豐富遺傳多樣性，改良空間較大。平均生育期132.3 d，變異系數3.75%；莖稈出汁率平均為47.8%，變異系數3.91%，表明這2個性狀受外部環境因素及栽培條件的影響較小，主要受遺傳因子支配。其他性狀的變異系數依次為株高<穗長<莖稈含糖錘度<鮮質量產量<籽粒產量<分蘗數<千粒質量<莖粗<傾斜率<穗粒質量<倒折率。

2.2 主要農藝性狀、產量品質性狀的相關性分析

表2顯示，株高（X1）與生育期（X4）、鮮質量產量（X11）呈極顯著正相關，與倒折率（X6）呈顯著負相關；莖粗（X2）與千粒質量（X9）呈顯著負相關；分蘗數（X3）與絲黑穗病接種發病率（X15）呈極顯著正相關；生育期（X4）與倒折率（X6）呈極顯著負相關，與絲黑穗病接種發病率（X15）呈顯著負相關，與鮮質量產量（X11）呈極顯著正相關；倒折率（X6）與鮮質量產量（X11）呈顯著負相關；穗粒質量（X8）與籽粒產量（X12）呈極顯著正相關，與莖稈含糖錘度（X13）呈極顯著負相關；千粒質量（X9）與絲黑穗病接種發病率（X15）呈顯著負相關；鮮質量產量（X11）與莖稈出汁率（X14）呈極顯著正相關；其余性狀之間呈正或負相關性但均不顯著。由此可見，這些性狀間存在著正負、強弱相關錯綜復雜的關系，致使它們提供的相關信息出現重疊，不易尋求其簡明的變化規律，所以須進行主成分分析，以便找出影響各個性狀的主成分。endprint

2.3 主成分分析

利用表2中得到的相關系數矩陣進行主成分分析，結果提取前5個主成分，其累積方差貢獻率達85.442%，已代表所考查性狀的絕大部分相關信息。由相關系數矩陣的前5個特征值及相應的特征向量計算所得的主成分載荷矩陣如表3所示。

這些載荷表示該因子對變量的影響程度，如株高性狀值=0.706f1-0.241f2+0.543f3+0.153f4+0.202f5；莖粗性狀值=0.213f1+0.089f2+0.452f3-0.745f4-0.382f5等。共同度表示所選主成分對變量方差的貢獻率，其數值大小表明所選主成分能反映該變量變異信息的多少。因此從表3可以看出，共同度最小的為傾斜率（59.9%），其次是穗長（696%）、莖稈出汁率（70.6%）、莖稈含糖錘度（77.8%），其余各性狀的共同度均超過80%，表明所選的5個主成分能較好地反映這些性狀所包含的相關信息。

基于求得的主成分載荷矩陣（表3）及各性狀的標準化值，按式F=A×Z[其中F 、A 、Z 依次為主成分得分、載荷矩陣參試品種（系）的因子得分值、樣本矩陣的標準化]計算各參試品種（系）的主成分得分，結果見表4。

2.4 聚類分析

根據所選15個主要農藝性狀和產量品質性狀，對15個區試品種（系）進行聚類。首先利用主成分將15個性狀在保留它們變異總信息量85.442%的前提下濃縮為5個主成分，再將所選各性狀進行標準化， 進一步利用5個主成分和各性狀的標準化值計算供試品種（系）相對應于第1 、第2 、第3、第4、第5 主成分上的得分，在此基礎上進行系統聚類[品種間相似性尺度用閔式（minkowski）距離P表示，P=15，聚類方法用離差平方和表示]，系統聚類結果如圖1所示。結果表明，15個品種（系）可以聚為四大類。第Ⅰ類包括遼甜14-1、遼甜6號、遼甜14-3、3436A×Pi57、遼甜15-2、科甜5號、遼甜15-4；第Ⅱ類包括154A3×Pi571、晉甜1401；第Ⅲ類僅為311A/LTR108、遼甜14-2、遼甜15-3；第Ⅳ類包括中科甜5號、吉甜雜2號、遼甜15-1。

2.5 判別分析

為了驗證上述聚類分析結果的準確合理性，基于聚類結果，以5個主成分作為判別變量，采用一般判別分析方法，建立判別函數（表5）。根據判別函數，對參試品種（系）重新判別歸類，判別結果見表6。結果發現，類別Ⅰ共有7個品種（系），用判別函數回代分類，與實際相符也是7個品種（系），沒有錯分，判別的準確率為100%；同樣類別Ⅱ、類別Ⅲ、類別Ⅳ判別的準確率也均為100%。由此可見，上述聚類分析結果準確可靠。

2.6 不同類型品種（系）主要農藝性狀、產量品質性狀的多元方差分析

由表7可以看出，第Ⅰ類7個品種（系）的平均株高中等，為353.2 cm；莖粗為2.3 cm；分蘗數中等，為1.3個；生育期中等，為132.5 d；倒折率中等，為16.2%；穗粒質量最高，為67.7 g；千粒質量中等，為27.5 g；鮮質量產量中等，為 73 636.5 kg/hm2；籽粒產量最高， 為4 318.5 kg/hm2；莖稈含糖錘度最低，為16.4%；莖稈出汁率中等，為47.2%；絲黑穗病接種發病率較低，為7.1%，對于這類品種（系）應重點改良莖稈含糖錘度、鮮質量產量等方面，同時提高抗倒伏性，以滿足市場需求。

第Ⅱ類2個品種（系）的平均株高中等偏下，為 339.8 cm；莖粗最細，為2.1 cm；分蘗數最少，為1.2個；生育期中等，為133.5 d；倒折率中等偏低，為13.4%；穗粒質量中等，為59.2 g；千粒質量最高，為31. 5 g；鮮質量產量中等，為75 916.5 kg/hm2；籽粒產量中等，為3 853.5 kg/hm2；莖稈含糖錘度最高，為18.6%；莖稈出汁率最低，為46.9%；絲黑穗病接種發病率最低，為0.4%，屬優質品種（系）。對此類品種（系），應重點提高產量。

第Ⅲ類3個品種（系）的平均株高最高，為364.1 cm；莖粗為2.3 cm；分蘗數中等，為1.3個；生育期最長，為137.8 d；倒折率最低，為13.2%；穗粒質量最低，49.5 g；千粒質量最低，為23.7g；鮮質量產量最高，為83 698.5 kg/hm2；籽粒產量最低，為3 448.5 kg/hm2；莖稈含糖錘度較高，為17.4%；莖稈出汁率最高，為50.3%；絲黑穗病接種發病率中等，為128%，這類品種（系）產量、品質結合性較好。

第Ⅳ類3個品種（系）的平均株高最低，為324.3 cm；莖粗中等，為2.2 cm；分蘗數最多，為1.5個；生育期最短，為125.3 d；倒折率最高，為21.2%；穗粒質量中等，為58.3 g；千粒質量中等偏低，為25.1 g；鮮質量產量最低，為 70 098.0 kg/hm2；籽粒產量中等偏低，為3 612.0 kg/hm2；莖稈含糖錘度中等偏低，為16.9%；莖稈出汁率中等，為470%；絲黑穗病接種發病率最高，為43.2%，屬低產低質品種（系），且易倒伏。對這類品種（系）除著重提高產量外，同時加強品質改良。

3 結論與討論

本研究對能源青貯組區試新品種（系）株高、莖粗、分蘗數、生育期、傾斜率、倒折率、穗長、穗粒質量、千粒質量、育性、鮮質量產量、籽粒產量、莖稈含糖錘度、莖稈出汁率、絲黑穗病接種發病率共15個數量性狀進行研究，經主成分分析歸屬于5個主成分，其累積方差貢獻率達85.442%。主成分分析對這15個錯綜復雜關系的性狀進行了有效降維，能夠準確反映原性狀的主要信息。在此基礎上計算各品種（系）在主成分上的得分值，據此進行聚類分析，同時對聚類結果進行判別分析，驗證聚類分析結果的準確性。

在主成分分析的基礎上進行聚類分析，將15個區試甜高粱品種（系）聚為四大類，第Ⅰ類包括遼甜14-1、遼甜6號、遼甜14-3、3436A×Pi57、遼甜15-2、科甜5號、遼甜15-4，這類品種（系）鮮質量產量中等偏低，莖稈含糖錘度低，較易倒伏，抗病性較好；第Ⅱ類包括154A3×Pi571、晉甜1401，這類品種（系）鮮質量產量中等，莖稈含糖錘度和抗病性好，屬中產優質品種（系）；第Ⅲ類僅為311A/LTR108、遼甜14-2、遼甜15-3，這類品種（系）鮮質量產量高，莖稈含糖錘度和抗病性較好，屬產量、品質結合性較好的品種（系）；第Ⅳ類包括中科甜5號、吉甜雜2號、遼甜15-1，這類品種（系）鮮質量產量低，易倒伏，莖稈含糖錘度偏低，絲黑穗病接種發病率高，屬低產低質品種（系）。endprint

主成分分析和聚類分析被廣泛用于研究種質資源間的親緣關系，但由于是通過利用生物學性狀的途徑進行的，而生物學性狀個體量綱不一致，因此在利用統計軟件進行數據分析時，須對數據先進行標準化，再進行主成分分析和聚類分析，否則可能得出錯誤結論[15]。

本研究甜高粱生物學性狀數據來源于國家區域試驗，由于這些性狀不是在同一時期內測定，并且表型性狀容易受環境條件的影響而變動，因此有其不足之處，可能難以詳細準確地闡明品種（系）間的差異。

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