玉米雜交種主要農藝性狀的系統聚類分析

孫開利 李清超 馬 俊 吳瑞 田井平 郭龍富 陳啟敏

摘 要：該文采用系統聚類的R型聚類法對12個玉米雜交種的11個農藝性狀間相互關系進行了初步探討，采用組間連接法計算11個性狀間的相關系數。結果表明：11個性狀共劃分為4個類，Ⅰ類為株高、產量、穗粗、單穗粒重和穗行數，Ⅱ類為生育期、穗長和穗位高，Ⅲ類為行粒數和百粒重，Ⅳ類為禿尖長。可見，R型聚類分析能夠將不同性狀按照性狀間相關系數的大小進行聚類分析，可為玉米雜交種的選育及性狀相關研究提供科學依據。

關鍵詞：玉米；農藝性狀；聚類分析

中圖分類號 S513 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2015）14-28-03

系統聚類法的R型聚類是研究性狀間復雜關系的有效方法，剖析玉米雜交種性狀間的主次關系，篩選玉米相關性狀典型指標，為玉米雜交種選育及性狀間關系的科學評價提供參考。玉米是重要的糧食作物，研究玉米雜交種性狀間的相互作用一直是廣大育種者關心的問題，前人對玉米性狀間關系的研究，一般采用相關分析進行，相關分析能夠對性狀間的相關性進行很好的分析，但不能將性狀進行分類、篩選典型指標等。聚類分析是對多維空間的若干樣本點進行分類的一種多元統計方法[1]。近年來，該方法應用較為廣泛，劉二明等[2]對水稻稻瘟病抗性進行聚類分析，鮑江峰等[3]對臍橙主要食味品質進行研究，羅俊等[4]對甘蔗光合特性進行探討，同時，該方法還在紅麻[5]，谷子[6]等作物中進行研究，而對玉米的研究主要集中在配合力[7-10]、氮素吸收利用效率[11]等方面，對玉米農藝性狀進行R型聚類分析的研究鮮見報道。因此，本研究采用R型聚類法對12個玉米雜交種的11個農藝性狀進行聚類分析，篩選R型聚類性狀中每一類的典型指標性狀，為玉米雜交種的選育及性狀間的關系研究提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 供試材料 12個參試雜交種及其相關數據來源于2012年貴州省高海拔地區玉米區域試驗結果，實驗采用隨機區組排列，3次重復，小區面積20m2，行數5行，行長5m，密度為52 500株/hm2。實驗管理略高于當地生產水平。于2012 年在貴州省六盤水市盤縣、水城縣，貴州省畢節市赫章縣，貴州省畢節市大方縣和貴州省畢節市威寧縣等5個試點進行種植。觀測性狀：生育期、株高、穗位高、穗長、穗粗、穗行數、行粒數、禿尖長、單穗粒重、百粒重和產量。

1.2 分析方法 采用office2007和SPSS18.0軟件進行數據處理與分析，采用系統聚類的組間連接法，度量標準選擇Pearson相關性。并分別繪制11個農藝性狀的聚類冰狀圖和樹狀圖。

2 結果與分析

2.1 各性狀的描述性統計分析 由表1可知，12個品種的11性狀在5個試點下的變異系數變化范圍較大，在5.13%～114.51%之間，其中，變異系數最小的農藝性狀是穗粗，其次是生育期，變異系數最大的性狀是穗位高，其次是禿尖。可見不同的性狀變異系數不同，表明不同基因型間，不同的性狀存在不同程度的遺傳變異，這主要有

2個方面的原因，一是品種間本身的差異造成的。二是不同地點對品種的基因型與環境互作效應（GEI）造成的。

表1 各性狀描述統計分析

2.2 不同性狀間變量聚類（R型）分析 采用系統聚類的組間連接法，度量標準選擇Pearson相關性，得出11個性狀的系統聚類冰狀圖（圖1）和樹狀圖（圖2）。可看出，11個性狀共劃分為4個類群，Ⅰ類為株高、產量、穗粗、單穗粒重和穗行數；Ⅱ類為生育期、穗長和穗位高；Ⅲ類為行粒數和百粒重；Ⅳ類為禿尖長。在對玉米雜交種進行綜合評價時，可將原來的11個農藝性狀用4個綜合指標（因子）來進行代替，即4個綜合指標能夠解釋原來的11個農藝性狀的全部信息。本研究中禿尖自成一類，因此禿尖即是4個因子之一，只需要在其他3類中篩選相應的典型指標即可。

圖3 不同性狀間變量聚類（R型）冰狀

圖4 不同性狀間變量聚類（R型）樹狀

2.3 不同性狀間變量聚類（R型）過程分析 由表2可以看出，系數代表各參試性狀間的相關系數，相關系數越大的首先聚為一類，例如，株高和產量的相關系數最大，為0.743，首先聚為一類，其次，穗粗和單穗粒重的相關系數為0.635，合并在一起，以此類推，經過10次迭代分析聚類，最后將11個農藝性狀聚為4類。

表2 各性狀聚類分析

2.4 典型指標篩選分析 根據上述的性狀聚類分析結果可知，除禿尖外，在其余3類中分別選擇典型指標，根據公式[R2=r2m-1]，其中[R2]為相關指數，r為相關系數，m為該類中變量個數，計算出每一類中每一變量與其余變量的相關指數的均值，即各相關系數平方的均值。因此，第一類中包含株高、單產、穗粗、單穗粒重和穗行數，其相關指數分別為[

其中單產相關指數最大，為0.2797，因此，第一類中將選取單產作為典型指標。由于第二類包括生育期、穗長和穗位高等3個性狀，因此，利用上述方法分別計算該類中3個性狀的相關指數分別為[R2X1]=0.1445，[R2X4]=0.1397，[R2X3]=0.0633，因此，生育期為典型指標。行粒數和百粒重聚為第三類，其相關指數均為0.0475，二者均可作為典型指標，因此，本文可用單產、生育期、行粒數、百粒重和禿尖代替原始的11個性狀，對品種進行評價。

表3 各性狀相關性分析

*在0.05水平（雙側）上顯著相關；**.在0.01水平（雙側）上顯著相關。

3 討論與結論

R型變量聚類法，是一種降維的方法，用于在目標性狀眾多時尋找有代表性的性狀，以便在用少量、有代表性的性狀或綜合因子代替多性狀集時，損失信息少。本研究采用聚類分析的R型聚類分析法對12個品種的11個性狀進行研究，11個性狀共劃分為4個類，Ⅰ類為株高、單產量、穗粗、單穗粒重和穗行數，Ⅱ類為生育期、穗長和穗位高，Ⅲ類為行粒數和百粒重，Ⅳ類為禿尖長。每一類內部性狀間的相關系數較大，關系較密切，類間性狀的相關性較小，關系較疏遠。由于前人利用R型聚類法對玉米進行分析的研究較少，加之所有材料，研究性狀的差異，造成研究結果無法進行比較。

本研究將11個農藝性狀聚為4類，可在每一類中相關指數的大小篩選相應的典型指標，可將原來的11個農藝性狀用4個典型指標（因子）來進行代替，即4個綜合指標能夠解釋原來的11個農藝性狀的全部信息。本文可用單產、生育期、行粒數、百粒重和禿尖代替原有指標對品種進行評價。綜上所述，聚類分析法可以很好的應用于玉米雜交種性狀間關系研究及典型指標的篩選，為玉米雜交種的選育及性狀間的關系研究提供科學依據。

參考文獻

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