基于PCA方法的夏玉米穗部性狀綜合評價

趙玉坤　高根來　田瑋瑋　王向東　甄勝虎

摘要：為了探究不同年際間夏玉米穗部多性狀統(tǒng)計數(shù)據(jù)的內在關聯(lián)規(guī)律，以晉南地區(qū)品比圃鑒定2個玉米對照品種和7個雜交組合為研究對象，調查2011-2013年3年間11個玉米穗部性狀因子的數(shù)據(jù)，通過主成分分析，提取3—4個主成分，評價各雜交組合在穗部性狀上的數(shù)量差異。結果表明，不同年際間提取的各主成分側重反應的穗部性狀分量各有不同，但在分別構建主成分評價函數(shù)后，主成分評價得分表現(xiàn)相似的變化趨勢；與對照品種（‘鄭單958、‘先玉335）相比，雜交組合PB6和PB7綜合主成分得分較高，表現(xiàn)出優(yōu)異的綜合穗部性狀信息，存在一定的增產潛力。因此，可將主成分分析作為玉米常規(guī)育種的輔助數(shù)據(jù)分析手段，提高育種效率。

關鍵詞：主成分分析；穗部性狀；評價函數(shù)

中圖分類號：S513.01

文獻標志碼：A

論文編號：2014-0818

0 引言

玉米穗部性狀與產量密切相關，通過玉米穗部性狀間接篩選優(yōu)良品種的效率要遠高于對產量的直接篩選，針對具體穗部性狀目的明確地遺傳改良，能夠有效提高玉米田間產量，如何借助于有效的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析手段，評價玉米穗部多性狀的綜合優(yōu)劣程度，是玉米育種工作的重要環(huán)節(jié)。本研究宗旨在通過對晉南地區(qū)3年間夏玉米穗部性狀數(shù)據(jù)的豐成分提取及函數(shù)評價分析，揭示穗部多性狀數(shù)據(jù)在不同主成分載荷上的內在關聯(lián)規(guī)律，以豐成分函數(shù)模型評價不同玉米品種穗部性狀的綜合表現(xiàn)，為玉米高效育種提供理論參考。基于多元統(tǒng)計分析的豐成分分析法（PrincipalComponent Analysis，PCA），通過少數(shù)幾個彼此不相關的豐成分來解釋多變量的方差一協(xié)方差結構，將多變量從高維空間映射到低維空間，簡化多變量數(shù)據(jù)分析，已在模型建立、指標評價中有較多應用。

玉米穗部性狀大多是由微效多基因控制的數(shù)量性狀，受外界復雜環(huán)境因子的支配影響較大，因此，在穗部性狀研究中多采用一些生物數(shù)理統(tǒng)計方法，來完成對玉米穗部性狀的綜合評價，常用的方法有相關分析、通徑分析、灰色關聯(lián)度分析等。崔震海等研究了在玉米苗期不同供水條件下穗部性狀與產量的相關關系，結果表明在苗期正常供水條件下，百粒重對產量的影響較大，在苗期輕度干旱脅迫條件下，粒長和出籽率與產量關系最密切，在苗期中度干旱脅迫條件下，行粒數(shù)對產量的影響較大。王久光等利用通徑分析方法研究了陰雨寡照條件下玉米穗部性狀與產量的相關規(guī)律，表明穗行數(shù)、干粒重、行粒數(shù)對產量的直接作用較大，禿尖長雖然直接作用比較小，但它要通過行粒數(shù)、千粒重來對產量造成影響，在實際育種中要注意協(xié)調選擇。岳堯海等應用灰色理論關聯(lián)度分析法，對夏玉米7個數(shù)量性狀與子粒產量進行分析，表明各性狀與產量的灰關聯(lián)度依次順序為，葉數(shù)>行粒數(shù)>株高>穗長>百粒重>穗行數(shù)，在玉米常規(guī)育種中要兼顧各性狀對產量的促進作用，協(xié)調一致，充分發(fā)揮雜交種白身增產的最大潛力。豐成分分析方法作為一種有效的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析手段，在玉米穗部性狀研究中應用較少，且未形成成熟的系統(tǒng)理論，因此，筆者選取品比圃試驗的2個玉米對照品種和7個玉米雜交組合為試驗材料，通過調查記錄2011-2013年3年問11個玉米穗部性狀因子的數(shù)據(jù)，利用主成分分析法進行豐成分提取和構建函數(shù)評價，比較、分析雜交組合與對照品種間的差異，從而為玉米新品種的選育提供統(tǒng)計依據(jù)和理論借鑒。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗于2011-2013年在山西省農科院小麥研究所玉米試驗田品比圃進行，試驗地前茬為休閑用地，土壤為石灰性褐土，播種前養(yǎng)分含量為：有機質14.30 g/kg，堿解氮37.80 mg/kg，速效磷11.52 mg/kg，速效鉀125.00 mg/kg，pH 7.48。

材料選取7個玉米雜交組合和2個對照品種，具體種類如表l所示，分別于2011年5月22日、2012年5月25日和2013年5月24日播種，播種密度為49500榭hm2，寬窄行種植，寬行行距0.70 m，窄行行距0.50 m，株距0.33 m。采用隨機區(qū)組設計，3次重復，共27個小區(qū)，每小區(qū)4行，行長10 m，面積為24m2芹右。玉米牛育期內追肥、除草等田間管理統(tǒng)一進行。

1.2 調查項目及方法

在玉米成熟期時，每小區(qū)隨機選取10株，調查株高（m）和穗位高（m），計算穗位系數(shù)（穗位高/株高）。待玉米收獲后，從小區(qū)取樣12穗中調查穗長（cm）、穗粗（cm）、禿尖長（cm）、穗行數(shù)、行粒數(shù)、百粒重（g）、單穗重（kg）、單穗粒重（kg）、出籽率（%）各指標，調查參照國家玉米區(qū)域試驗記載標準進行。選擇上述11個穗部性狀（株高除外）作統(tǒng)計分析。

1.3 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)采用Excel 2003和SPSS 16.0進行統(tǒng)計分析。

玉米穗部性狀的不同參數(shù)有不同的量綱，因此有較大的數(shù)量級差別，為了排除由此對結果分析造成的干擾，需要對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理。采用標準差標準化，用標準化后的數(shù)據(jù)進行豐成分分析。

其中豐成分評價函數(shù)Fp和綜合豐成分F的構建采用以下公式：

2 結果及分析

2.1 不同穗部性狀的主成分方差分解和特征值

在SPSS軟件中進行Factor分析，可得到提取豐成分的原始特征值（表2）、豐成分載荷矩陣（表3）。從表2中可以看到，在2011年，第1豐成分（4.097）的方差貢獻率為37.249%，第2豐成分（3.153）的方差貢獻率為28.662%，第3豐成分（1.931）的方差貢獻率為17.558%，第4豐成分（1.009）的方差貢獻率為9.17%，提取的前4個主成分累積貢獻率為92.639%，能較好地反映原先11個穗部性狀數(shù)據(jù)指標的大部分信息及變化趨勢，符合累積貢獻率≥85%的條件，因此共提取4個豐成分，完成后續(xù)數(shù)據(jù)分析。同理，對2012、2013年的11個穗部指標分別提取4個、3個豐成分完成接下來的分析。

2.2 不同穗部性狀主成分載荷值

表3中，2011年在第1主成分上有較大載荷值的性狀分量分別為穗長（0.933）、單穗粒重（0.885）、單穗重（0.818）、穗位高（0.738）；在第2豐成分上有較大載荷值的性狀分量分別為出籽率（-0.784）、禿尖長（0.707）、穗粗（0.7061；在第3主成分上有較大載荷值的性狀分量分別為穗行數(shù)（0.777）、穗位系數(shù)（0.647）；在第4豐成分上有較大載荷值的性狀分量分別為行粒數(shù)（0.477）、百粒重（-0.452）；4個主成分中每個豐成分均能綜合反映11個穗部性狀因子的數(shù)據(jù)信息，具體到每個豐成分其優(yōu)先反映的穗部性狀指標各不相同，而這4個主成分能代表原始11個玉米穗部性狀因子數(shù)據(jù)的綜合信息，從而簡化了數(shù)據(jù)分析的工作量和避免了變量重疊的誤差。

在2012年第1主成分載荷值高的性狀分量為穗位系數(shù)（0.866）、百粒重（0.854）、單穗粒重（0.79）、穗長（-0.747）、穗行數(shù)（0.726）；在第2主成分載荷值高的性狀分量為穗位高（-0.615）、出籽率（-0.585）、單穗重（0.584）、禿尖長（0.5781；在第3主成分載荷值高的性狀分量為穗粗（0.8171；在第4主成分載荷值高的性狀分量為行粒數(shù)（0.652）。在2013年，穗行數(shù)（0.835）、穗位高（0.854）、單穗重（0.78）、單穗粒重（0.716）4個指標在第1主成分有較高載荷；在第2主成分有較高載荷量的指標分別是：禿尖長（0.865）、百粒重（0.833）；第3主成分更多反映地是穗位系數(shù)（0.752）、穗粗（0.732）2個穗部性狀的綜合信息。在2011-2013不同年際間，提取的豐成分側重反應的穗部性狀分量各有不同，說明豐成分分析易受外界環(huán)境影響較大，且隨著調查數(shù)據(jù)的不同而存在一定差異。

2.3 主成分評價函數(shù)構建及各主成分綜合得分排序

按前述公式，利用穗部性狀在各豐成分載荷值、豐成分特征值、標準化數(shù)據(jù)，即可構建主成分（F1、F2、F3、F4）及綜合豐成分F的函數(shù)表達式（表4）。將各穗部性狀數(shù)據(jù)代入函數(shù)，即可求得各豐成分和綜合豐成分的得分值，用所得數(shù)值大小對玉米品種及雜交組合作綜合評價（表5），幫助篩選與對照品種相比評價較高的玉米雜交組合。

由表5可知，2011年各玉米品種及雜交組合在第1主成分F1上得分較大的有PB1、PB2、PB7、‘鄭單958、‘先玉335；在第2主成分F2上得分較大的有PB1、PB4、PB6、‘鄭單958、‘先玉335；在第3主成分F3上得分較大的有PB1、PB3、PB6、PB7；在第4主成分F4上得分較大的有PB1、PB2、PB6、‘先玉335；在綜合豐成分F上得分較大的有PB4、PB6、PB7、‘鄭單958、‘先玉335；結合各主成分及綜合主成分分析的結果，可以認為，與對照（‘鄭單958和‘先玉335）相比，雜交組合PB4、PB6、PB7在綜合穗部性狀上存在一定優(yōu)勢。同理類推，在2012年和2013年中，在主成分得分上與對照相比存在優(yōu)勢的雜交組合分別為PB2、PB6、PB7和PB6、PB7。通過分析不同品種及雜交組合3年穗部性狀主成分得分評價結果，雜交組合PB6和PB7在2011-2013年間均表現(xiàn)出優(yōu)于對照的綜合穗部信息，而穗部性狀與產量密切相關，因此，雜交組合PB6（昌7-2改良系x478改良系）和雜交組合PB7（‘先玉335變異株選系x18599改良系）相比對照（‘鄭單958和‘先玉335）有一定的增產潛力，可作為新品種的候選組合，申請參加省玉米品種預備試驗。

3 結論與討論

玉米雜交組合的篩選以產量為豐要依據(jù)，而產量與玉米穗部性狀密切相關。在常規(guī)育種實踐中，若穗部性狀的表觀特征只存在微量的差異，則不容易決定組合的取舍。主成分分析法（PCA）可將多變量作降維處理，且原始變量的信息能最大程度地保存，從而為玉米雜交組合穗部性狀的篩選提供了一種較為簡便、準確度高的數(shù)據(jù)分析方法。宋江峰采用豐成分分析法對不同甜糯玉米品種軟罐頭的主要揮發(fā)性物質進行表征和區(qū)分，確定了不同品種甜糯玉米軟罐頭各自特有的揮發(fā)性風味物質組合。傅同良通過對33個糯玉米自交系進行主成分分析和遺傳距離分析，初步提出了評選糯玉米自交系優(yōu)劣的遺傳豐成分標準。Kroonenberg研究了三維聚類法和主成分分析法在玉米數(shù)量性狀分析中的應用，結果表明，這2種方法能把變量范圍降維為幾個易于區(qū)分和計算的變量組，從而有助于對玉米新的變量特征的研究。

在本研究中，通過對2011-2013年間11個玉米穗部性狀數(shù)據(jù)的主成分分析，主成分提取個數(shù)、各豐成分在穗部性狀上的載荷值在3年間存在一定差異，說明主成分數(shù)據(jù)分析隨著數(shù)據(jù)采集地點、年份的不同而不同。3年間在不同玉米品種及雜交組合穗部性狀的各主成分及綜合主成分函數(shù)評價上，主成分得分表現(xiàn)出相似的變化趨勢，雜交組合PB6和PB7與2個對照品種相比，在主成分得分上表現(xiàn)優(yōu)良，可作為選育新品種的候選組合。數(shù)據(jù)經(jīng)過PCA方法處理后，11個穗部性狀指標最終可以用3—4個主成分來綜合表征，簡化了原始多元數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，具有一定的實踐應用價值。因此，作為一種玉米常規(guī)育種的輔助數(shù)據(jù)分析手段，主成分分析（PCA）方法能有效指導育種實際，縮短育種進程，為玉米數(shù)量化育種研究提供了新的方向。