青花菜品種資源重要農藝性狀的鑒定與評價

高旭， 檀國印， 朱長志， 章紅運， 何道根*， 汪海飛

(1.臺州市農業科學研究院，浙江 臨海 317000； 2.浙江勿忘農種業股份有限公司，浙江 杭州 310020；3.臺州科技職業學院，浙江 臺州 318020)

青花菜亦稱西蘭花、綠菜花，是十字花科蕓薹屬甘藍種中的一個變種，原產于地中海東部沿岸地區。青花菜的可食用部分為花球，含有豐富的蛋白質、維生素、胡蘿卜素等物質，尤其是花球中富含的蘿卜硫素具有一定的抗癌效果[1-3]。隨著人們健康的意識不斷增強，對青花菜營養和保健雙重功能的了解也不斷深入，對青花菜的需求量也不斷增加。據報道，我國種植青花菜的面積近7萬hm2，且在未來5～10 a還會繼續增加，預計會達到16萬～20萬hm2。然而我國青花菜育種起步較晚，種質資源較為匱乏。國內雖然選育出了許多新品種，但對青花菜品種的評價未形成統一標準。因此，篩選出能快速評價青花菜品種的指標，對加快生產應用具有重要意義。

農藝性狀具有直觀、經濟、便于觀察及與作物的生產直接關聯等特點，是作物重要的評價指標[4]。近年來，作物農藝性狀的主成分與聚類分析在番茄[5]、水稻[6]、棉花[7]、芥菜[8]、小麥[9-10]、谷子[11]、黃瓜[12]、甘蔗[13]、馬鈴薯[14]等作物上的研究很多，從中篩選出許多優良種質資源及品種，并獲得快速評價的指標。高旭等[15]通過對19份青花菜種質資源進行主成分及聚類分析，從中篩選出耐澇材料，并獲得快速篩選耐澇種質材料的指標。朱長志等[16]通過主成分及聚類分析，將76份青花菜種質材料歸為3大類，并對其農藝性狀進行了相關性分析。張志仙等[17]利用SSR分子標記技術，將28份青花菜種質材料進行主成分及聚類分析，將28份種質歸為2大類，并從中鑒定出遺傳差異較大的材料用于育種。然而青花菜生產應用均為雜交種，前人篩選出的均為種質材料，因此，直接通過雜交種篩選更能直接指導生產應用。在評價作物時，因作物類型及生長發育不同而異，因此，需構建一套相應的農藝性狀指標體系進行評價。本研究通過對26份青花菜品種的13個農藝性狀的數據進行變異分析、相關性分析和主成分分析、聚類分析，從中篩選出優良的青花菜品種及評價指標，以期為選擇適宜本地生產的青花菜品種提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料

供試材料為26份青花菜品種。其中，優秀、耐寒優秀、炎秀、綠雄90來自日本，臺綠1號和臺綠6號以及TLB001～TLB018均來自臺州，浙青60和浙青75來自杭州。田間試驗所在地臺州市農業科學研究院臨海基地屬亞熱帶季風氣候，四季分明，雨量充沛，年平均氣溫17.3 ℃，常年平均降雨量1 638 mm。2018年8月20日進行穴盤基質育苗，9月20日進行大田移栽，試驗小區面積4.8 m2(長2.4 m×寬2.0 m)，隨機排列，重復3次。每份材料種植5行，每行4株，株行距為40 cm×40 cm。

1.2 性狀調查

目標農藝性狀調查按照《花椰菜和青花菜種質資源描述規范和數據標準》進行。在花球成熟期，隨機挑選3株進行株高、球位高、橫向最大開展度、縱向最大開展度、葉片數、最大葉長、葉柄長、葉寬、側枝數、莖徑、球寬、球高、單球重等13個性狀的測定與評價。

1.3 數據處理

各指標隸屬函數值參考周廣生等[18]的方法進行計算：

μ(x)=(x-xmin)/(xmax-xmin)

式中，μ(x)為某農藝性狀的隸屬函數值，若指標與綜合評價為負相關，用1-μ(x)表示；x表示某性狀的耐澇系數；xmax，xmin分別為某一性狀的極大值和極小值。

田間調查數據采用Excel 2007進行整理，采用SPSS 19.0進行相關性分析、遺傳變異分析及主成分與聚類分析，其中聚類分析采用組間連接(類間平均距離)和歐氏距離進行系統聚類。

2 結果與分析

2.1 青花菜品種外觀性狀

供試的26份青花菜品種外觀性狀調查結果見表1。

表1 26份青花菜品種外觀性狀調查

2.2 青花菜重要農藝性狀表現與變異分析

由表2～3可知，青花菜品種優秀的花球球位最高、花球最寬；青花菜品種耐寒優秀的花球最高；綠雄90植株最高、葉片數最多；臺綠1號葉片最寬、莖最粗、單球最重、開展度最大、葉片最長；臺綠6號葉柄最長，TLB001葉片最寬，TLB009側枝數最多。因此，單一的農藝性狀指標評價青花菜品種所得出的結果均不同，導致篩選的結果也不穩定。因此，需對13個重要農藝性狀進行綜合評價，以獲得準確的篩選結果。

表2 不同青花菜品種的株高等農藝性狀

表3 不同青花菜品種的葉寬等農藝性狀

由表4可知，所考察的13個重要農藝性狀變異系數介于9.85%～63.93%，可見其變異性較大。其中，側枝數變異系數最大，球寬的變異系數最小，其余的變異系數都在10%以上。各農藝性狀變異系數由大到小依次為側枝數>單球重>葉柄長>橫向最大開展度>球高>縱向最大開展度>株高>球位高>最大葉長>葉片數>葉寬>莖徑>球寬。

表4 青花菜13個重要農藝性狀的變異分析

2.3 青花菜重要農藝性狀相關性分析

由表5可知，株高與球位高、最大葉長、葉柄長、莖徑之間的相關性達到極顯著水平，與縱向最大開展度、葉片數、葉寬、單球重相關性達到顯著水平，其中株高與最大葉長顯著性最大，因此，青花菜植株生長發育越好，則葉片越長，從而引起植株的開展度越大。球位高與球寬、球高、單球重之間的相關性達到極顯著水平，與最大葉長相關性達到顯著水平，說明青花菜花球的商品性需要花球各農藝性狀進行綜合評價，單一的指標不能準確反映花球的優劣；縱向最大開展度與最大葉長、葉柄長、葉寬、莖徑的相關性達到極顯著水平，與側枝數的相關性達到顯著水平，其中縱向最大開展度與最大葉長和莖徑相關系數最大，說明青花菜植株的開展度主要由葉片長短與莖徑決定，橫向最大開展度同理；最大葉長與葉柄長、葉寬、莖徑的相關性達到極顯著水平，且與葉柄長的相關系數最大；葉寬與莖徑的相關性達到顯著水平；莖徑與單球重的相關性達到極顯著水平，莖徑越粗則花球產量越高；球高與單球重的相關性達到顯著水平，反映出花球單球重受花球的高度的影響。

表5 青花菜重要農藝性狀相關性分析

2.4 青花菜重要農藝性狀主成分分析

通過對26份青花菜品種13個重要農藝性狀進行主成分分析(表6)，得到其因子載荷矩陣，提取特征值大于1的前4個主成分，其累計貢獻率達到81.543%，提取前1～4個主成分即可反映重要農藝性狀的絕大部分信息，由此可利用這4個主成分對供試品種進行分析評價。

由表6可知，第Ⅰ主成分特征根為5.326，貢獻率為40.967%，其特征根較大(>0.7)的性狀有6個，分別是株高、橫向最大開展度、縱向最大開展度、最大葉長、葉柄長、莖徑，說明第Ⅰ主成分主要由以上6個性狀決定。但在第Ⅰ主成分中，最大葉長的絕對值最大，即貢獻率最大，因此，第Ⅰ主成分主要由最大葉長決定。第Ⅱ主成分特征根為2.601，貢獻率為20.009%，其特征根較大(>0.7)的性狀有2個，分別為球寬和球高，說明第Ⅱ主成分主要由以上2個性狀決定，且由表5可知，球寬與球高呈正相關極顯著水平，說明花球高的青花菜，其花球寬度也相應較高。第Ⅱ主成分中球高的絕對值最大，即貢獻率最大，故第Ⅱ主成分主要由球高決定。第Ⅲ主成分特征根為1.391，貢獻率為10.700%，其側枝數的絕對值最大，即貢獻率最大，說明第Ⅲ主成分主要由側枝數決定。第Ⅳ主成分特征根為1.283，貢獻率為9.866%，其葉片數的絕對值最大，即貢獻率最大，說明第Ⅳ主成分主要由葉片數決定。

表6 青花菜主成分的特征向量值與貢獻率

根據主成分分析得出因子得分函數公式：

Y1=0.343X1+0.236X2+0.337X3+0.357X4+0.092X5+0.380X6+0.316X7+0.288X8+0.168X9+0.354X10+0.166X11+0.098X12+0.246X13；

Y2=-0.162X1+0.503X2-0.376X3-0.372X4+0.212X5-0.152X6-0.240X7-0.239X8-0.100X9-0.003X10+0.671X11+0.693X12+0.433X13；

Y3=-0.292X1+0.060X2+0.191X3+0.143X4-0.320X5-0.141X6-0.361X7-0.175X8+0.608X9+0.046X10+0.056X11-0.142X12+0.420X13；

Y4=0.207X1-0.050X2-0.120X3-0.038X4+0.700X5-0.025X6-0.105X7-0.411X8+0.255X9+0.296X10-0.195X11-0.278X12+0.013X13。

Y1、Y2、Y3和Y4分別只反映部分數據，說明單一的主成分不能進行主成分分析，必須由Y1、Y2、Y3和Y4得到綜合因子的得分函數才能進行綜合評價，其函數為Y=0.410Y1+0.200Y2+0.107Y3+0.099Y4。利用綜合因子得分(Y)能夠對青花菜的重要農藝性狀做出綜合性評價，Y值越大，代表該品種的綜合性狀越好。由表7可知，臺綠1號的綜合性狀相對最好，TLB018綜合性狀相對最差。

表7 不同青花菜品種重要農藝性狀的綜合評價

2.5 青花菜重要農藝性狀聚類分析

利用系統分類的組間連接法，當歐式距離在15.0～16.0時，可將26份青花菜品種分為4大類(圖1)。第Ⅰ類群有TLB012、TLB013、TLB018、TLB009，其主要是株型較小，可作為高密種植雜交親本的中間材料加以利用；第Ⅱ類群有TLB001、浙青60、TLB014、TLB017、臺綠6號、TLB008、TLB015、TLB010、TLB011、TLB003、TLB004、TLB016、TLB005、TLB007、TLB006，其主要是葉片數少，可作為選育透風性好而減少病蟲害的中間材料加以利用；第Ⅲ類群有優秀、耐寒優秀，其花球的球位最高，側枝數最少，可作為適合機械化采收及選育側枝數少而減少病害的中間材料加以利用；第Ⅳ類群為臺綠1號、浙青75、炎秀、綠雄90和TLB002，其單球重最高，可作為高產的中間材料加以利用。

圖1 青花菜品種基于13個農藝性狀的聚類結果

由表8可知，第Ⅰ大類群包括4份青花菜品種，該類群植株最矮，開展度最小，葉長和葉柄長最短，葉片最窄，這4份青花菜品種的Y值均較小，綜合性狀評價最差。第Ⅱ大類群包括15份青花菜品種，該類群花球球位最低，葉片數最少，花球直徑最小，花球最矮，單球重最輕，這類青花菜品種的Y值都偏小，綜合性狀相對稍差。第Ⅲ大類群包括2份青花菜品種，該類群花球球位最高、側枝數最少、花球直徑最大、花球最高，這2份青花菜品種的Y值均較大，綜合性狀評價相對較好。第Ⅳ大類群包括5份青花菜品種，該類花球植株最高、開展度最大、葉片數最多、葉片與葉柄最長、葉片最寬、側枝數最多、球莖最粗、單球重最重，這5份青花菜品種的Y值都大，綜合性狀評價相對最好。

表8 青花菜品種系統聚類各類群農藝性狀

3 小結與討論

品種資源的收集與利用對作物育種起著至關重要的作用[19-20]，優異品種資源的高效利用有利于品種的改良，掌握品種資源之間的差異性能可有效提高育種效率[21-22]。近年來，多元統計分析法在農作物品種資源評價方面進行了廣泛應用[23]。彭嘉熹等[24]采用主成分及聚類分析將100份陸地棉主推品種分為6大類，通過綜合分析找出這些品種的缺陷，指明了育種方向。郭元元等[25]采用聚類分析法將10份廣西的地方黃瓜品種分為4大類，并通過綜合分析表明廣西黃瓜地方品種在瓜棱、種瓜裂紋、瓜斑紋和瓜刺色等性狀方面具有較大的應用潛力，可為黃瓜育種提供優異的親本材料。黃偉康等[26]采用主成分及聚類分析法準確地將75份長莢豇豆分為5大類，通過綜合分析篩選出適合海南當地種植的高產長莢豇豆品種。

主成分分析是將原來多個指標用少數互不相關的綜合指標來代替反映大部分信息的一種降維的分析方法[27-28]。聚類分析是將研究對象關系更接近的合并為一類，明確分類界限，但不會對信息進行刪減，不會區分元素重要性，即類別間的重要性是等同的[27]。張志仙等[17,29]通過花球的營養成分與SSR分子標記對青花菜進行聚類分析與綜合評價及鑒定，從中篩選出適合作青花菜品種選育的親本材料。朱長志等[26]利用主成分與系統聚類的方法對青花菜進行分析與綜合評價，從中篩選出特異的種質材料用于青花菜育種。雖然篩選出一些適宜的青花菜育種材料，但要應用到育種中仍需進行改良與創制。目前作物評價的研究較多，但均未形成相應的評價體系，且不同作物所處的環境不同，其所篩選的評價指標體系也不同。本研究通過前期篩選，收集了26份優異的青花菜品種作為供試材料，從株高、最大開展度、球位高、葉片數、最大葉長、葉柄長、葉寬、側枝數、莖徑、球寬、球高、球重等13個農藝性狀進行主成分分析及聚類分析，從中篩選出影響較大的最大葉長、球高、側枝數、葉片數4個獨立指標進行青花菜的綜合評價，這與朱長志等[16]的研究結果不同，可能是因為所用的材料及地理位置不同所致。

本研究表明，26份供試青花菜品種的13個重要農藝性狀的變異性較大，變異范圍介于9.85%～63.93%，性狀變異豐富，資源類型較廣泛，具有很好的利用前景。其中，側枝數的變異系數最大(>60%)，說明此性狀的變異類型最為豐富。但在實際生產中，側枝數多的青花菜品種易發病，造成花球商品性變差與減產，這為后期選育側枝數少的育種目標提供理論基礎和方向。研究還表明，株高、球位高、最大開展度、葉片數、最長葉長、葉柄長、葉寬、莖徑、球高等農藝性狀的變異系數均在10%以上，且花球單球重的變異系數在20%以上，變異類型均較豐富，這為以后不同的育種目標提供了理論指導。但花球直徑的變異系數最小(<10%)，這是由于青花菜采收時花球的直徑均較一致的原因。

主成分分析可將作物多個農藝性狀聚為較少的主成分進行解釋生物學的大部分信息，且各指標都是相對獨立而又是綜合評價，數值直觀，容易分析，這既簡化了統計，又使結果更精確[30-31]。本研究利用主成分分析法將13個農藝性狀聚為4個農藝性狀，提取前4個主成分累計貢獻率達到81.543%，從中篩選出最大葉長、球高、側枝數、葉片數共4個農藝性狀為主來進行綜合評價的主成分載荷因子。研究發現，第Ⅰ主成分主要由葉長決定，反映了葉片形態與植株長勢呈正比關系。第Ⅱ主成分主要由球高決定，反映了球高與產量呈相互作用的關系，這為選育高產的青花菜品種提供了理論依據。第Ⅲ主成分主要由側枝數決定，側枝數與葉片形態有正相關也有負相關，但與植株的最大開展度有顯著正相關，在選育過程中減少側枝數可減少植株的開展度，為青花菜在生產過程中減少病害、適當增加種植密度從而提高產量提供科學理論依據。第Ⅳ主成分主要由葉片數決定，葉片數與其他農藝性狀無顯著相關性，在選育過程中可減少葉片的數量，從而增加田間透風性，減少病蟲害發生。

通過聚類分析將供試的26份青花菜品種分為4大類。通過綜合因子得分可知，第Ⅳ類群的青花菜品種綜合性狀最好，其次是第Ⅲ類群，第Ⅱ類群相對較差，而第Ⅰ類群最差，這與主成分及聚類分析結果一致。第Ⅳ類群的青花菜品種產量較高，生長勢強，綜合性狀較好，可作為當地種植的品種。

綜上所述，通過主成分分析和聚類分析對青花菜進行綜合評價，可將26份青花菜品種分為4大類，從中篩選出綜合性狀較好的臺綠1號、浙青75、炎秀、綠雄90和TLB002等5個品種。通過對26份青花菜品種進行變異分析、相關性分析及主成分分析，從中篩選出最大葉長、球高、側枝數、葉片數等4個獨立指標，可對青花菜進行快速綜合評價。