貴州香禾糯地方稻種資源表型遺傳多樣性分析與綜合評價

李歡，鄢小青，楊占烈，譚金玉，黎小冰，陳能剛，吳榮菊，陳惠查，阮仁超

貴州香禾糯地方稻種資源表型遺傳多樣性分析與綜合評價

李歡，鄢小青，楊占烈，譚金玉，黎小冰，陳能剛，吳榮菊，陳惠查，阮仁超

貴州省農業科學院農作物品種資源研究所，貴陽 550006

【目的】分析貴州傳統特色地方稻種資源香禾糯種質的表型遺傳多樣性，篩選表型綜合評價指標，構建可靠的綜合評價模型，為香禾糯特色優異種質的發掘和選育提供理論支撐。【方法】以286份來源于貴州黔東南州的香禾糯種質為研究對象，測定其13個表型性狀。綜合運用遺傳多樣性指數、主成分分析結合隸屬函數法、回歸分析等多元統計方法，對香禾糯種質進行表型遺傳多樣性分析和綜合評價。【結果】香禾糯種質具有較高的表型遺傳多樣性，13個表型性狀的變異系數為6.79%（谷粒寬）—30.73%（單株有效穗），多樣性指數（'）為2.484（谷粒長寬比）—2.996（劍葉寬）。相關性分析表明，各性狀間顯著或極顯著相關，主成分分析將13個單項指標轉換為7個獨立的綜合指標，貢獻率為8.44%—23.14%，累計貢獻率達90.29%。通過隸屬函數法計算表型綜合評價值顯示排名前5的品種綜合性狀最優；13個表型中有11個性狀與值顯著相關。利用逐步回歸分析建立表型評價數學模型，=-0.249+0.1195+0.39513+0.0716-0.1613+0.10810+ 0.1702+0.1109（=2 800.200，2=0.986），篩選出7個表型綜合評價指標。基于值進行系統聚類，將286份種質劃分為4類，各類群間性狀差異明顯，特點突出。第Ⅰ類綜合性狀最優，具有高產潛力，包含38份資源；第Ⅱ類綜合性狀一般，結實率較高，包含103份資源；第Ⅲ類綜合性狀較差，生育期較長，包含94份資源；第Ⅳ類綜合性狀最差，包含51份資源。【結論】貴州香禾糯稻種資源表型遺傳多樣性豐富；采用多元統計分析方法綜合評價香禾糯種質是可行的；相同條件下構建的回歸方程，可量化評價香禾糯種質的綜合表現，且穗實粒數、谷粒寬、結實率、單株有效穗、劍葉長、株高和單株產量可作為鑒評指標；鑒選出早禾、糯禾-12、90天禾、茍東-1、糯禾-11等綜合性狀協調的優異種質，可供香禾糯品種遺傳改良與水稻育種利用。

香禾糯；稻種資源；表型性狀；遺傳多樣性；綜合評價

0 引言

【研究意義】水稻（L.）是世界上最重要的主糧作物之一[1]，也是貴州第一大糧食作物。貴州復雜多樣的立體農業生態條件孕育了豐富的稻種資源，構成了貴州地方稻種的遺傳多樣性[2-3]。香禾糯（Kam Sweet Rice）是原產于貴州東南部的一種地域性很強的特殊珍稀稻類生態型[2, 4-5]，被聯合國糧農組織稱為世界“特產稻”（specialty rice），在長期的自然演變和人工選擇下形成了對當地特定生態環境的強適應能力，具有抗逆強、營養高、耐貧瘠、米質優、味道好、香味濃、耐饑餓等諸多優良特性和品質[6-7]。種質資源的遺傳多樣性是農業生物多樣性的重要組分，而表型遺傳多樣性研究是遺傳演化和現代育種的理論支撐，對于深入挖掘控制重要表型相關基因及育種實踐都有較強的參考價值[8-9]。水稻地方種質蘊藏著豐富的表型性狀優良基因資源，是水稻遺傳改良的重要載體[10]。因此，開展表型遺傳多樣性分析并進行綜合評價，對于發掘貴州香禾糯特色優異種質、促進地方稻種資源的及時有效保護、高效利用研究及品種選育改良等具有重要意義。【前人研究進展】表型是作物基因型與環境互作后呈現出來的性狀，是認識和利用種質資源的基礎[8]。從形態學或表型性狀來檢測遺傳變異是最直接、最簡便易行的方法。魏興華等[11]對242份貴州各類優異稻種資源的7個主要農藝性狀和光溫特性進行了異地多點綜合評價，表明表型綜合評價是發揮種質資源利用潛力的有效途徑之一；游俊梅等[12]、張冬玲等[13]分別對貴州旱稻、栽培稻資源的表型性狀進行多樣性分析，發現它們都有豐富而廣泛的表型遺傳多樣性；雷啟義等[14]、吳嫻等[15]利用分子標記手段對香禾糯遺傳多樣性分析得出其遺傳多樣性總體水平較高且具有獨特的遺傳結構，這與當地的自然環境和民族傳統文化密切相關；胡標林等[16]對美國農業農村部核心種質中6個大洲的1 579份水稻資源14個表型進行多樣性分析與綜合評價，表明這六大洲的水稻資源均具有較豐富的表型遺傳多樣性，并篩選出6個性狀可用于水稻資源綜合評價；趙璐等[17]、陳越等[18]、宮彥龍等[19]、陳麗等[20]對寧夏、新疆、云南、福建、東北等地的水稻種質表型遺傳多樣性進行了分析與綜合評價，并篩選出關鍵的表型綜合評價指標。【本研究切入點】前人對水稻種質表型遺傳多樣性及綜合評價的研究已有報道，針對香禾糯這類特殊珍稀地方稻種資源的研究多見于收集保存、與傳統民族文化關系的研究、利用分子標記手段分析遺傳多樣性水平等方面，尚未全面反映香禾糯種質特性。目前，基于香禾糯表型性狀數據采用多元統計分析法進行表型遺傳多樣性分析和綜合評價，適宜于篩選香禾糯優異種質的研究鮮見報道。【擬解決的關鍵問題】本研究以來源于貴州黔東南州的286份香禾糯地方稻種資源為研究對象，采用多元統計分析法對其13個農藝性狀進行表型遺傳多樣性分析和綜合評價，建立綜合評價數學模型，篩選評價指標，為水稻種質資源優異基因挖掘、創新利用研究和新品種選育提供依據。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗材料選自國家科技基礎性工作專項“貴州農業生物資源調查”項目在2012—2017年采集自貴州黔東南州黎平、從江、榕江、錦屏等地區的286份香禾糯地方稻種資源[21-22]，均由貴州省農作物品種資源研究所種質資源庫提供（電子附表1）。

1.2 試驗設計

試驗于2019—2021年在貴州省農作物品種資源研究所試驗基地（26°50′N，106°66′E；海拔1 140 m）進行。供試材料采取統一編號，順序排列，每份材料以單株種植5行，每行10株，行株距為30 cm×16 cm，四周種植保護行，土壤質地為黃壤，肥力中等，田間管理遵循當地水稻大田種植栽培模式進行。

1.3 測定項目與方法

適時調查供試材料的播始歷期（1）、株高（2）、單株有效穗（3）、穗長（4）、穗實粒數（5）、結實率（6）、千粒重（7）、谷粒長寬比（8）、單株產量（9）、劍葉長（10）、劍葉寬（11）、谷粒長（12）、谷粒寬（13）等13個表型性狀。每份材料成熟后選取長勢一致的10株，風干后用于室內考種，各表型性狀測定均參照《水稻種質資源描述規范和數據標準》[23]執行。286份供試材料連續種植3年，選取13個指標連續測定3年后的平均值用于后續統計分析。

1.4 數據統計與分析

利用Excel 2007軟件進行數據輸入、整理和計算。利用IBM SPSS Statistics 20進行表型性狀的描述性統計、相關性分析、主成分分析、隸屬函數分析、逐步回歸分析和聚類分析，聚類圖使用iTOL（interactive tree of life）在線軟件進行繪制。

香禾糯稻種資源的綜合評價方法：將標準化的表型數據代入每個主成分得分線性方程中，計算各主成分的得分；再利用模糊隸屬函數對各主成分歸一化處理，計算各個性狀的隸屬函數值；根據貢獻率，確定各主成分的權重系數；最后計算各個材料的綜合評價值進行綜合評價，再結合逐步回歸分析篩選綜合評價指標。

相關指標計算方法[24-31]如下：

表型遺傳多樣性指數（'）：'=?ΣPLnP(=1, 2, 3,···,n) （1）

式中，'為Shannon-Wiener遺傳多樣性指數，P為某性狀第級別的材料份數占總份數的百分比，表示自然對數。

隸屬函數值（）：(Z)=(Z-Zmin)/(maxmin) (=1, 2, 3,···,n) （2）

式中，(Z)為第個主成分因子的隸屬函數值；Z為第個主成分因子的值；max和min分別為第個主成分因子的最大值和最小值。

權重（）：W=R/ΣR(=1, 2, 3,···,n) （3）

式中，W為第個主成分因子在所有綜合指標中的重要程度即權重；R為各材料第個主成分因子的貢獻率。

綜合評價值（）：=Σ((Z)×W) (=1, 2, 3,···,n) （4）

式中，為香禾糯表型綜合評價值。

2 結果

2.1 貴州香禾糯地方稻種資源表型遺傳多樣性分析

通過對香禾糯13個表型性狀的遺傳變異情況及遺傳多樣性指數進行統計分析（表1），結果表明，13個表型性狀的變異系數為6.79%（谷粒寬）—30.73%（單株有效穗），其中，單株有效穗、單株產量、穗實粒數的變異系數均達20.00%以上；單株有效穗的變幅為1.6—20.5，均值為7.7；單株產量的變幅為6.8—72.5，均值為35.8；穗實粒數的變幅為119.0—399.2，均值為236.5，表明這些性狀離散程度較大，變異度豐富；而千粒重、穗長等變異系數小于10.00%的性狀遺傳特性較穩定。13個表型性狀的Shannon-Wiener遺傳多樣性指數（′）為2.484（谷粒長寬比）—2.996（劍葉寬），平均變幅為2.815。其中，劍葉寬、穗長、穗實粒數、劍葉長遺傳多樣性指數較大，表明這些性狀具有較高的表型遺傳多樣性和分布平衡性，谷粒長寬比的多樣性指數最低，表明其分布相對集中。

2.2 貴州香禾糯地方稻種資源表型性狀綜合評價

2.2.1 貴州香禾糯地方稻種資源表型性狀的相關性分析 相關性分析（表2）表明，13個表型性狀間存在不同程度的相關性，且大部分達顯著或極顯著水平。在與產量及粒型相關的性狀方面，單株有效穗與絕大部分性狀都呈極顯著相關，且與單株產量的相關系數（絕對值）最高（0.58）；穗實粒數與所有性狀都呈極顯著相關，且與穗長的相關系數（絕對值）最高（0.52）；結實率與單株產量呈極顯著正相關，與播始歷期、穗實粒數、劍葉寬呈顯著或極顯著負相關，與單株產量的相關系數（絕對值）最高（0.31）；千粒重與谷粒長和谷粒寬均呈極顯著正相關。

表1 香禾糯種質13個表型性狀的遺傳變異情況及遺傳多樣性指數

DSH：播始歷期；PH：株高；PNP：單株有效穗；PL：穗長；FGPP：穗實粒數；SSR：結實率；TGW：千粒重；RLWG：谷粒長寬比；GYP：單株產量；FLL：劍葉長；FLW：劍葉寬；GL：谷粒長；GW：谷粒寬。下同

DSH: Duration from seeding to heading; PH: Plant height; PNP: Panicle number per plant; PL: Panicle length; FGPP: Filled grains per panicle; SSR: Seed setting rate; TGW: Thousand-grain weight; RLWG: Ratio of length to width for grain; GYP: Grain yield per plant; FLL: Flag leaf length; FLW: Flag leaf width; GL: Grain length; GW: Grain width. The same as below

表2 香禾糯種質13個表型性狀的相關性分析

*和**分別表示在＜0.05和＜0.01水平時差異顯著。下同

* and ** mean significant differences at the levels of 0.05 and 0.01, respectively. The same as below

2.2.2 貴州香禾糯地方稻種資源表型性狀的主成分分析 主成分分析結果表明（表3），根據特征值大于1及累計貢獻率大于85%的原則，將13個表型性狀提取為7個新的相互獨立的綜合指標（comprehensive index，），7個主成分的特征值分別為3.009、1.745、1.615、1.578、1.379、1.315和1.098，貢獻率分別為23.14%、13.42%、12.42%、12.14%、10.61%、10.12%和8.440%，累計貢獻率達90.29%，表明這7個綜合指標可代表全部數據絕大部分的信息量。

第1主成分（1）中谷粒長寬比（絕對值）、谷粒長（絕對值）、谷粒寬的特征向量較大，說明1可作為粒型因子相關的綜合指標；第2主成分（2）中株高、穗長、穗實粒數的特征向量較大，說明第2主成分是株高、穗長、穗實粒數的綜合反映；第3主成分（3）中劍葉寬的特征向量較大，說明3反映的是劍葉型因子；第4主成分（4）中單株有效穗和單株產量的特征向量較大，說明4可作為產量因子相關的綜合指標；第5主成分（5）中千粒重的特征向量較大，說明5反映的是粒重因子；第6主成分（6）中播始歷期（絕對值）、劍葉長的特征向量較大，說明6是播始歷期和劍葉長的綜合反映；第7主成分（7）中結實率的特征向量較大，說明7反映的是結實率因子。

表3 13個表型性狀的前7個主成分的特征值、貢獻率、累計貢獻率及特征向量

2.2.3 貴州香禾糯地方稻種資源表型性狀的綜合評價 對香禾糯表型進行綜合評價，先根據特征向量矩陣及標準化后的表型數據得到各種質在7個主成分的得分，再分別依據公式（2）和（3），得出各主成分權重分別為0.2563、0.1487、0.1376、0.1345、0.1175、0.1120和0.0935；進而利用公式（4）計算值對每份種質進行綜合評價。根據值高低排名（電子附表1）發現，值排名前5位的資源為早禾、糯禾-12、90天禾、茍東-1和糯禾-11，表明這5份材料的表型綜合性狀最優，排名末5位的資源為九月谷、早谷子、矮糯、雞爪糯和香米，表明這5份材料的表型綜合性狀較差。

將13個表型性狀與值進行相關性分析（表4），結果表明，值與除千粒重和單株產量外的11個性狀均達顯著或極顯著水平，其中，值與單株有效穗、谷粒長寬比和谷粒長呈極顯著負相關，與剩余性狀呈顯著或極顯著正相關。

2.2.4 貴州香禾糯地方稻種資源表型性狀回歸模型建立及綜合評價指標篩選 利用值和13個表型性狀構建最優回歸方程，篩選香禾糯表型性狀評價指標。以值為因變量（），13個表型性狀為自變量（）進行逐步回歸分析，構建出最優回歸方程：=-0.249+ 0.1195+0.39513+0.0716-0.1613+0.10810+0.1702+0.1109（=2 800.200，=0.000，2=0.986），式中，5、13、6、3、10、2和9分別代表穗實粒數、谷粒寬、結實率、單株有效穗、劍葉長、株高、單株產量7個表型性狀，其對應的標準系數分別為0.264、0.274、0.080、-0.506、0.177、0.202和0.288，方程相關系數=0.993，決定系數2=0.986，值為2 800.200，方程達極顯著相關水平，這7個自變量可決定值總變異的98.6%。說明可利用該方程評估香禾糯的綜合表現，上述7個表型指標可作為篩選香禾糯優異種質的關鍵指標。

表4 13個表型性狀與表型綜合評價值（D值）間的相關系數

2.3 聚類分析

基于值以歐氏距離法進行系統聚類，并計算出每個類群的表型性狀均值（表5）。結果表明，在歐氏距離1.6處可將供試材料劃分為4大類（圖1）。第Ⅰ類群包含38份資源，占供試材料的13.29%，該類群值均值最高，單株產量、千粒重、穗實粒數、穗長、株高、劍葉長、劍葉寬和谷粒寬的均值在4個類群中均最高。第Ⅱ類群包含103份資源，占供試材料的36.01%，結實率均值在4個類群中最高。第Ⅲ類群包含94份資源，占供試材料的32.87%，播始歷期均值在4個類群中最高，結實率、單株產量和劍葉長的均值在4個類群中均最低。第Ⅳ類群包含51份資源，占供試材料的17.83%，該類群值均值最低，單株有效穗、谷粒長寬比和谷粒長的均值在4個類群中最高，播始歷期、株高、穗長、穗實粒數、千粒重、劍葉寬和谷粒寬的均值在4個類群中最低。

表5 香禾糯種質不同類群13個表型性狀的均值

圖1 286份貴州香禾糯地方稻種資源基于表型綜合評價值（D值）的聚類圖

3 討論

3.1 貴州香禾糯地方稻種資源表型遺傳多樣性

變異系數和遺傳多樣性指數是評價種質資源表型遺傳多樣性的重要指標，二者值越大說明品種間差異越大，越容易含有極端變異類型，遺傳多樣性越豐富，品種改良選擇潛力越大[16, 32-33]。本研究中香禾糯的變異系數為6.79%（谷粒寬）—30.73%（單株有效穗），表明各性狀間存在明顯差異，其中，只有千粒重、穗長、谷粒長和谷粒寬的變異系數在10.00%以下，說明這幾個性狀遺傳特性較穩定；而單株有效穗、單株產量和穗實粒數的變異系數均達到20.00%以上，說明這3個性狀具有更大的變異程度，可選擇空間大，研究價值較高，這與前人研究結果基本一致[19, 34-35]。本研究中遺傳多樣性指數變異范圍為2.484（谷粒長寬比）—2.996（劍葉寬），平均為2.815，遠高于前人研究結果[19, 26, 36]，說明香禾糯具有較高的表型遺傳多樣性和分布平衡性。

綜上所述，香禾糯各表型性狀差異明顯，總體遺傳變異豐富，表型遺傳多樣性較高。此外，香禾糯種質在類型上有水、旱、秈、粳、黏、糯之分，其中，以粳-水-糯型為主[5]，谷粒多有芒，芒色有紅、黑、紫、稈黃等，莖稈有綠色、棕色、深黃色等，種皮有黑、紅、白、紫等顏色，后續可結合這些質量性狀深入分析香禾糯表型遺傳多樣性。

3.2 貴州香禾糯地方稻種資源表型性狀綜合評價

遺傳多樣性評價是從整體上認識作物基因型和表型多樣性程度、挖掘和利用優異基因資源的理論和實踐基礎[37]。目前，針對香禾糯表型性狀綜合評價的研究還不多見。本研究基于13個表型性狀以隸屬函數法結合主成分分析計算綜合評價值，并構建評價方程，為香禾糯的綜合表現提供直觀、便捷和量化的參考。本研究中13個表型性狀間存在顯著或極顯著相關性，其中播始歷期、株高、穗長、谷粒長和寬、劍葉長和寬對供試材料的產量影響顯著，在一定條件下，適當縮短播始歷期、降低株高、增加穗長可提高香禾糯產量，增加谷粒長和谷粒寬可顯著提高香禾糯千粒重，增大劍葉面積可加強香禾糯光合作用，從而提升產量。在針對水稻高產定向選育時可綜合考慮上述性狀。

利用降維的方法將原來多個彼此相關的單項指標轉換成少數幾個新的相互獨立的綜合指標。本研究由于各性狀間存在不同程度的相關性，提供的信息相互重疊，且各性狀變化不盡相同，直接利用單一或某些性狀進行評價過于片面，會影響香禾糯的真實評價結果。為了消除上述因素的影響，采用主成分分析結合隸屬函數法綜合評價香禾糯種質，該方法可靠易行，已在水稻[16, 38]、櫻桃番茄[25]、高粱[31]、海島棉[39]等作物的綜合評價中得到應用。本研究將13個表型指標簡化為7個主成分，累計貢獻率達90.29%，代表了供試材料表型性狀絕大部分的信息量，其中，貢獻率較高的性狀可作為篩選目標種質的參考性狀。本研究利用隸屬函數法計算得到值，排名靠前的早禾、糯禾-12、90天禾、茍東-1、糯禾-11綜合表型最優，可作為選育親本或中間材料加以應用，其中，早禾資源的部分性狀如圖2所示。結合值與逐步回歸分析，篩選出最佳綜合評價方程及評價指標，在13個表型性狀中，穗實粒數、谷粒寬、結實率、單株有效穗、劍葉長、株高、單株產量7個性狀對值的影響顯著，可作為香禾糯綜合評價的關鍵指標，在育種實踐中應多注重對這些性狀的考察。聚類分析將供試材料劃分為4大類，第Ⅰ類群香禾糯資源表現為高稈、分蘗少、千粒重大，穗長、穗粒數多，粒型闊卵型，劍葉面積大，具有高產的潛力，綜合性狀最優；第Ⅱ類群結實率高，具有一定的高產潛力，綜合性狀表現一般；第Ⅲ類群綜合性狀表現較差，具有生育期長的特點；第Ⅳ類群表現為矮稈、多分蘗、生育期短、千粒重小、短穗、穗粒數少、橢圓形粒型，產量較低等特點。總的來看，4個類群香禾糯的各表型性狀差異明顯，育種家在實際育種工作中可根據育種目標進行綜合分析和篩選利用。此外，供試材料收集自2012—2017年，年份跨度大，涉及縣份多，可能存在漏收和重復收集，造成同名異種或同種異名等情況，后續將利用表型精準鑒定與分子標記手段等聯合篩查與分析，以期得到更加準確客觀的評價結果。

3.3 貴州香禾糯地方稻種資源的保護與利用

香禾糯稻種資源已有上千年的種植史，在長期的自然演變和人工選擇下形成了高抗、優質等諸多特性[7]，為貴州稻作歷史發展和少數民族的生產生活、文化習俗[6]、族源及遷徙路線研究等[40]作出重要貢獻，具有重要的經濟和文化價值。當地“禾+魚+鴨”的共生復合立體農業模式是少數民族在長期生活與生產實踐得出的一種創新生態模式，現已在脫貧攻堅、鄉村振興工作中發揮重要作用并得到了廣泛認可和大力推廣。因此，及時有效保護和持續利用貴州少數民族地區的作物種質資源是十分必要的[41]。香禾糯獨特的地域性，狹窄而保守，也導致其育種利用程度較低。至今，由香禾糯選育改良并得到大面積推廣利用的優質品種還要追溯到20世紀80年代貴州省水稻研究所育成的糯稻良種“農虎禾”[42]，因此，如何打破香禾糯的育種壁壘，馴服其育種頑劣性，發揮體內蘊藏的優異基因優勢，成為未來香禾糯研究的重點方向。

目前，關于香禾糯種質資源遺傳多樣性的研究多采用分子標記的手段，但表型遺傳多樣性仍是最基本、最直接簡便的研究方法，一直發揮著重要的作用。通過對表型特征的鑒定和分類，可以更好地進行香禾糯的分類和管理，保證這一資源的遺傳多樣性和穩定性。香禾糯芒的有無、長短、顏色、穎殼顏色、籽粒形狀等性狀紛繁，品種類型豐富，植株形態多樣，豐富的表型遺傳多樣性可為稻種資源保護和利用提供詳實基礎數據，針對這些表型特征，可進行形態學或生理學的測量，加之多年來的調查統計，分析其變異性和遺傳基礎，可發現對產量和品質具有重要作用的遺傳因素，對水稻的遺傳改良和選育意義重大。通過對香禾糯表型遺傳多樣性的研究，可深入了解水稻的遺傳特性和種質資源的豐富性，為水稻種質資源的保護和利用提供科學依據和信息支持，進一步推動香禾糯的經濟和文化價值的開發和提升。

4 結論

貴州香禾糯稻種資源表型遺傳多樣性豐富，特點突出；采用多元統計分析方法綜合評價香禾糯種質是可行有效的；相同條件下構建的回歸方程，可量化評價香禾糯種質的綜合表現，穗實粒數、谷粒寬、結實率、單株有效穗、劍葉長、株高、單株產量可作為鑒評指標；鑒選出早禾、糯禾-12、90天禾、茍東-1、糯禾-11等綜合性狀協調的優異種質，可供香禾糯品種遺傳改良與水稻育種利用。

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Analysis and Comprehensive Evaluation of Phenotype Genetic Diversity in Kam Sweet Rice Germplasm Resources in Guizhou

LI Huan, YAN XiaoQing, YANG ZhanLie, TAN JinYu, LI XiaoBing, CHEN NengGang, WU RongJu, CHEN HuiCha, RUAN RenChao

Institute of Crop Germplasm Resources, Guizhou Academy of Agricultural Sciences, Guiyang 550006

【Objective】To analyze the phenotypic genetic diversity of traditional characteristic landraces of Kam Sweet Rice (KSR) in Guizhou, this study screened the comprehensive evaluation indicatorsfor phenotype, and constructed a reliable mathematical model for comprehensive evaluation on phenotypes. This study providesvaluable theoretical support for the discovery and breeding of exceptional KSR germplasm resources. 【Method】13 phenotypic traits from a total of 286 KSR accessions collected from the Southeast Guizhou were measured. A variety of multiple statistical methods, including Shannon-Wiener genetic diversity index, principal component analysis,subordinate function value analysis, and stepwise regression analysis, were used to analyze the phenotypic genetic diversity and comprehensively evaluate on KSR germplasm resources. 【Result】Firstly, the KSR germplasm showed high phenotypic genetic diversity, with the variation coefficients of the 13 phenotypic traits ranging from 6.79% (Grain width) to 30.73% (Panicle number per plant), and the diversity index () ranging from 2.484 (Ratio of length to width for grain) to 2.996 (Flag leaf width). Correlation analysis showed significant or highly significant correlations among the different traits. Principal component analysis showed that the 13 traits were integrated into 7 principal components, with contribution rates ranging from 8.44% to 23.14%, and the additive contributing rate came up to 90.29%. The phenotypic comprehensive evaluationvalue calculated by subordinate function values analysis showed that the top 5 varieties had the best characteristics, and 11 phenotypic traits were significantly correlated with thevalue. The stepwise regression analysis established a mathematical model for phenotypic evaluation of KSR,=-0.249+0.1195+0.39513+0.0716-0.1613+0.10810+0.1702+0.1109(=2800.200,2=0.986). Based on the model, 7 comprehensive evaluation indicators were screened out. At last, the 286 germplasm resources were systematically clustered into four categories based on thevalue, displaying significant differences among the groups and outstanding characteristics. The group I, including 38 accessions, showed the best comprehensive traits and high yield potential; the group Ⅱ, including 103 accessions, showed general comprehensive traits and high seed setting rate; the group Ⅲ, including 94 accessions, showed poor comprehensive traits and long growth period; the group Ⅳ, including 51 accessions, had the worst comprehensive traits. 【Conclusion】The KSR germplasm resources in Guizhou have abundant phenotypic genetic diversity. It is feasible to use multiple statistical analysis methods for comprehensive evaluation on KSR germplasm diversity. The regression equation constructed under the same conditions can quantitatively evaluate the comprehensive performance of KSR germplasm resources. The filled grains per panicle, grain width, seed setting rate, panicle number per plant, flag leaf length, plant height and grain yield per plant can be used for identifying KSR germplasm resources. The outstanding germplasm resources with coordinated comprehensive traits such as Zaohe, Nuohe-12, 90 Tianhe, Goudong-1 and Nuohe-11 were screened out, which can be ultilized for genetic improvement of KSR and for rice breeding.

Kam Sweet Rice; rice germplasm resources; phenotypic traits; genetic diversity; comprehensive evaluation

2023-02-14；

2023-04-14

貴州省自然科學基金（黔科合基礎-ZK[2022]一般243）、貴州省科技支撐計劃（黔科合支撐[2022]重點025號）、貴州省科技支撐計劃（黔科合支撐[2022]重點026號）、貴州省科技計劃（黔科合服企[2022]014）、國家“十三五”重點研發計劃課題子課題（2016YFD0100101-04）

李歡，E-mail：pzslihuan@163.com。通信作者陳惠查，E-mail：chc429@126.com。通信作者阮仁超，E-mail：ruanrc@163.com

10.3864/j.issn.0578-1752.2023.11.001

（責任編輯 李莉）