黃土高原半干旱區飼用燕麥種質表型性狀遺傳多樣性 分析及綜合評價

南 銘， 趙桂琴，柴繼寬

(1. 甘肅農業大學草業學院， 甘肅 蘭州 730070； 2. 甘肅省定西市農業科學研究院， 甘肅 定西 743000)

飼用燕麥(AvenasativaL.)又稱皮燕麥、普通栽培燕麥，與裸燕麥(AvenanudesL.)同屬禾本科(Gramineae)早熟禾亞科燕麥屬植物，是世界公認的優質飼草料作物。國外主要在加拿大、澳大利亞和美國等地種植，我國主要分布在青藏高原、華北及西北部分地區，大部分用于制作青、干飼草料飼養家畜，少量用作糧食[1]。上世紀初，全世界飼用燕麥種植面積僅次于水稻、小麥和玉米，位居第4，本世紀初下降到第6位[2]，而我國飼用燕麥面積僅占到燕麥種植面積的10%左右。

甘肅作為我國西北地區僅次于青海的第2大燕麥飼草生產省份，具有得天獨厚的燕麥青飼草生產優勢[3]。目前，僅甘肅中部旱作區飼用燕麥種植面積已經達20萬畝，在飼草料合理供給和修復退化天然草場方面成效顯著，有效緩解了該區苜蓿連作造成的草產量低而不穩的現狀[4-5]。飼用燕麥對農業結構調整、草牧業發展和生態環境保護均具有重要意義[6-7]。然而，我國適宜于飼草種植的燕麥品種并不多，種質資源數量又少，遺傳背景相對狹窄，大部分屬于引進利用，自育品種更是鳳毛麟角，遺傳基礎研究進展緩慢[8]。國內對飼用燕麥種質研究主要側重于營養品質、生產性能和皮燕麥遺傳多樣的分子標記等方面[9-14]，而國外在飼用燕麥種質資源利用與分類、育種及栽培等方面研究比較深入，育成了一大批飼用燕麥品種，且遺傳多樣性水平高于國內[15-17]。盡管各種分子生物學及遺傳學技術已經廣泛應用于燕麥種質資源的遺傳多樣性鑒定分析和評價研究[18-19]，但是植物學性狀的描述和鑒定依然是種質資源研究的重要途徑和方法，更是種內或種以上分類的重要依據[20]。

合理利用飼用型燕麥種質資源，促進飼用燕麥高效選擇育種，就必須分析遺傳基礎、種質構成及演變趨勢，研究和探討表型性狀的遺傳規律[21]。我國在飼用燕麥種質資源研究和評價利用方面報道較多[4,12,28-29]，但基本都集中在青藏高原及高寒冷涼地區[3,10,12,27]，而針對黃土高原中部半干旱區飼用燕麥種質資源引進及評價的研究少有報道。尤其對飼用燕麥種質在表型性狀遺傳上的差異缺乏系統分析和精準鑒定，影響其高效利用。因此，本研究選取45份飼用燕麥種質，針對植物學特征、生物學特性，借助多元統計分析[21]及二維排序評價方法，深入探究飼用燕麥種質表型性狀遺傳多樣性，挖掘飼用燕麥種質基因型和拓寬飼用燕麥遺傳基礎，為促進飼用燕麥育種提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 試驗概況

試驗地設在甘肅省定西市國家旱地作物育種創新基地(E 104°42′，N 35°32′)，屬典型溫帶干旱大陸性季風氣候，旱地雨養農業區。平均海拔1 920 m，年均氣溫7.6～8.2 ℃，年日照時數2 100～2 600 h，≥0℃年積溫2 900℃左右，晝夜溫差大，年降水量380～400 mm，年均蒸發量1 400 mm，強烈蒸發期在春秋兩季，無霜期140 d。試驗地為川地，土壤屬黃綿土，有機質含量1.01%，全氮0.08%，速效氮56.43 mg·kg-1，速效磷35.43 mg·kg-1，速效鉀195.48 mg·kg-1，pH值8.03。

1.2 試驗材料

45份飼用燕麥種質均由甘肅省定西市農業科學研究院提供，見表1。

1.3 試驗設計

試驗用種均為精選過的優質種源，種子純凈度、發芽率均符合試驗要求，完全隨機區組設計，3次重復，每份燕麥種質資源種植8行，行距25 cm，行長3 m，小區面積6 m2，每個重復間隔1 m，周邊設置保護行。4月10日播種，采用人工開溝條播種植，考慮到當地飼用燕麥生產實際，播種量為180 kg·hm-2，播種深度6～8 cm，前茬秋季翻耕(15～20 cm)，播種時一次性施磷肥(P2O5)525 kg·hm-2作基肥，硫酸鉀(K2O)300 kg·hm-2，尿素(N)150 kg·hm-2。分蘗期和拔節期人工除草各一次，抽穗期前后防治紅葉病一次，其余栽培管理措施等同大田。各小區1/6面積用于飼草產量測定，另外5/6面積用于性狀測定和種子收獲。

表1 材料編號與名稱Table 1 The number and name of varieties

1.4 觀測項目

燕麥屬于一年生禾本科植物，供試種質對生態環境的適應性不完全一致，為了充分歸納其表型性狀的遺傳多樣性并合理評價，試驗材料連續種植二年(2014—2015年)。燕麥進入乳熟期取樣，每小區隨機選取3～5株用于測定：植株高度、穗長、葉長、葉寬。調查穗型、小穗型、芒型、生育期、抗倒伏性、抗病性；各小區去除邊際效應后取有代表性的1 m2齊地刈割稱取飼草產量。成熟期每小區隨機拔取完整的10株，考種統計：粒型、粒色、有效分蘗數、小穗數、單株粒數、單株粒重、主穗粒重、千粒重。性狀的選取綜合考慮了飼用燕麥種質資源特點和遺傳育種研究的需要，所有指標嚴格依據《燕麥種質資源描述規范和數據標準》調查記錄[23]。

1.5 數據分析

數據采用Microsoft Excel 2010整理和繪制二維排序散點圖，SPSS 22.0軟件進行相關性分析、主成分分析，在主成分因子得分基礎上，構建出以主成分特征向量為系數的綜合評價函數式，并用歐式距離作為種質間距離，利用Ward離差平方和法進行系統聚類。

采用Shannon-Wiener′s多樣性指數(Shannon-Wiener′s diversity index，H′)進行遺傳多樣性評價，計算公式：H′=﹣∑PiPi，式中，Pi為某一性狀在第i個級別出現的頻率。為了便于數量化和統計分析，對數量性狀進行分級，質量性狀予以賦值[24]，多樣性指數的劃級方法如下：先計算參試種質材料總體平均數(X)和標準差(d)，然后對數量性狀劃分為10級，即1級X+2σ，中間每級間隔0.5σ(σ為標準差)，每一級的相對頻率用于計算遺傳多樣性指數，不同種質材料間性狀值的離散性特征用變異系數(CV)表示。

2 結果與分析

2.1 遺傳變異分析

如表2所示，供試種質質量性狀遺傳多樣性指數平均為0.8891，具有豐富的變異類型和廣泛的遺傳基礎。小穗型以紡錘型為主(頻數0.711)。大部分供試種質有芒，且以黃色為主(頻數0.911)。抗燕麥紅葉病種質占81.2%，抗倒伏種質占64.5%，中熟種質占到51.1%。抗倒伏能力強的占供試種質的50%以上，這與飼用燕麥大部分以皮燕麥為主有關，皮燕麥抗倒伏能力比裸燕麥強，主要是因為株高對燕麥莖桿的韌性和硬度的影響大[25-26]。

表2 飼用燕麥質量性狀的遺傳多樣性Table 2 Genetic diversity of Avena sativa qualitative traits

注：穗型1～4依次為周散、側散、周緊、側緊；小穗型1～3依次為鞭炮型、串鈴型、紡錘型；芒1～2依次為：1.無芒，2.直芒；芒色：1.黃色，2.黑色；粒色1～3依次為黃色、白色、褐色、黑色；粒型1～4依次為卵型、長筒型、紡錘型、橢圓型；熟性1～3依次為早熟、中熟、晚熟；抗倒伏性1～3依次為抗、中抗、不抗；抗病性1～4依次為高抗、抗、中抗、感。

Note: Spike type 1～4 in regular turn around-scatter, side-scatter, around-tight, side-tight; Micro-spike type 1-3 in regular turn firecracker type, string, string-bells type; Awn 1～2 in regular turn smooth, direct awn; Awn color 1～2 in regular yellow, black; Grain color 1～4 in regular turn yellow, white, brown, black; Grain shape: 1～4 in regular turn cylinder, oblong-fusiform, spindle, ovate; Maturity 1～3 in regular turn early-maturing, medium-maturing, later-maturing; Lodging resistance 1～3 in regular resistance, moderate resistance, lodging; Disease resistance 1～5 in regular turn highly resistance, resistance, moderate resistance, susceptible.

由表3看出供試種質數量性狀間差異均達顯著水平。尤其在單株粒數、單株粒重及主穗粒重方面差異較大，變異系數分別為36.98%、36.05%、33.33%。數量性狀遺傳多樣性指數單株粒重最高(3.86)，11個數量性狀多樣性指數平均為3.16，變異系數平均為21.31%。單株粒數的最大極差(227.60%)最大，葉寬的最大極差(0.90%)最小。表明45份材料數量性狀之間存在著顯著的遺傳差異，同時各性狀在不同材料間也表現出一定程度的多樣性。單株粒數變異最大，對飼用燕麥生長發育和提高生產性能具有重要作用，單株粒數的多少從一定程度上決定其生產性能和抗逆性的高低[27]。不同種質之間除主穗輪層數和葉寬為變異較小外，對產量起關鍵作用的小穗數、粒重和有效分蘗數變異明顯。變異系數與遺傳多樣性指數在同一種質不同性狀及不同種質間均不一致，因此，將兩個指標結合起來，既能反映變異范圍的大小，又能反映出基因型頻率的分布。

注：*表示差異顯著(P<0.05)，**表示差異極顯著(P<0.01)，下同。

Note：* and ** indicate significant difference at the 0.05 and 0.01 level, respectively, the same as below.

2.2 相關性分析

相關性檢驗結果表明供試種質9個產量性狀間存在不同程度的相關性如表4所示。飼草產量與株高、單株有效分蘗數呈極顯著正相關，飼草產量與單株粒重和籽粒產量間也存在顯著相關性。說明株高、葉長等指標的增加有利于飼草高產，但有減小籽粒大小及重量的趨勢。單株有效分蘗數與單株粒數和籽粒產量呈顯著正相關，而單株粒重與單株粒數和千粒重顯著正相關，說明花期生物量積累一定程度上決定了收獲期籽粒的單株粒重、籽粒大小和重量。成熟期籽粒產量與株高有相關性但不顯著，與單株粒重呈顯著正相關，說明供試飼用燕麥種質的產量同籽粒大小、重量及單株粒重的變化趨勢相一致。

表4 飼用燕麥種質資源產量性狀相關性Table 4 Correlation analysis of quantitative yield traits of Avena sativa germplasm resources

FY：Forage yield；PH：Plant height；LL：Leaf length；NTP：Number of Tillers per plant；GWP：Grain weight per plant；NS：Number of main spikelet；GWS：Grain weight of main spike；TGW：Thousand grain weight；GY：Grain yield．

2.3 主成分分析

供試種質10個數量性狀標準化后進行主成分分析，得到的前4個主成分反應總信息量的83.735%，近似代表原始性狀中變異的絕大部分信息(表5)。對其影響較大的分別是單株粒重因子、主穗小穗數因子、株高因子和單株有效分蘗因子。數量性狀大多由微效多基因控制，容易受環境條件的影響，因此，不同種質的同一性狀在相同環境下具有不同的表型數值，其中，第1主成分貢獻率達34.392%，特征值2.508，主要代表主穗粒重、單株粒重、千粒重。向量間關系為主穗粒重越高，千粒重越大；第2主成分貢獻率19.903%，特征值1.616，主要代表小穗數、主穗輪層數和千粒重，向量間關系為主穗輪層數越多，小穗數越多；第3主成分貢獻率15.369%，特征值1.291，主要代表葉長和株高；第4主成分貢獻率14.071%，特征值1.096，主要代表單株有效分蘗數。

表5 主成分分析的特征值、貢獻率Table 5 The characteristic value and contribution rate of principle component analysis

根據主成分分析結果得出相應的因子關系式如下：

F1=0.463 X1+0.609 X2+0.495 X3+0.687 X4+0.269 X5+0.071 X6+0.543 X7+0.760 X8+0.852 X9+0.679 X10；

F2=0.037 X1-0.124 X2-0.388 X3+0.720 X4+0.434 X5+0.419 X6+0.541 X7-0.087 X8-0.107 X9-0.505 X10；

F3=-0.586 X1-0.232 X2+0.309 X3-0.239 X4+0.608X5+0.149 X6-0.234 X7+0.241 X8+0.325 X9-0.0.056 X10；

F4=0.381X1+0.433 X2+0.480 X3-0.284 X4+0.311 X5+0.272 X6-0.368 X7-0.324 X8-0.159 X9+0.124 X10。

綜合評價函數F=(λ1/λ1+λ2+λ3+λ4)F1+(λ2/λ1+λ2+λ3+λ4)F2+(λ3/λ1+λ2+λ3+λ4)F3+(λ4/λ1+λ2+λ3+λ4)=0.3852F1+0.2482F2+0.1983F3+0.1683F4。其中，λ1、λ2、λ3和λ4分別為各主成分對應的特征值，根據綜合評價函數，計算各種質材料的綜合得分(表6)，給予供試種質材料定量化的描述，綜合得分越大，表明綜合表現越好。由表6可知，Z6、Z5號種質材料的綜合得分最高，其次是Z32、Z22、Z4 、Z21和Z12，Z23 、Z25、Z39的綜合得分最低。

表6 45份飼用燕麥種質的綜合得分Table 6 Factor scores of 45 Avena sativa germplasm resources

2.4 二維排序

以第1主成分(單株粒重)為橫坐標，分別以第2主成分(小穗數)、第3主成分(株高)、第4主成分(單株有效分蘗)為縱坐標做成二維散點圖(圖1、圖2、圖3)，直觀揭示飼用燕麥種質資源間基因型差異及各品種自然分類的特點。

圖1 第1、2主成分二維排序圖Fig.1 Scatter plot based on the first and second PC

結合表4可知，單株粒重與小穗數極顯著正相關，而與株高呈正相關，種質的橫坐標值與縱坐標值越大，小穗數越多，則單株粒重越高。圖1、2看出，Z6(定燕2號)、Z17(壩燕4號)、Z32(Loevile)和Z7(定引1號)第2主成分值比其他種質大，是小穗數較多的優良種質。Z21(Marion)和Z2(索里多爾)的第1主成分值較大，是單株粒重較高的品種。Z5(Bauntebue)的第1、2、3主成分結合最好，Z12(Jerry)第1和第2主成分結合最好，Z22(Trophy)是第1和第3主成分均結合最好的種質。圖3中，Z32(Loevile)、Z7(定引1號)的第3主成分值比其他品種大，是植株較高的優良種質。Z4(青引1號)和Z21(Marion)第1主成分值較大，是單株粒重較高的種質。Z5(Bauntebue)、Z22(Trophy)和Z6(定燕2號)是第1和第3主成分均結合較好的種質。

2.5 系統聚類

為深入了解45份旱地飼用型燕麥種質的親緣關系，針對11個田間表型性狀按照系統聚類Ward法在Euclidean距離9.5時劃分為3大類群(圖4)，同一生態環境下不同來源種質因適應性差異并為聚類在一起，這符合供試種質自身遺傳特點。第Ⅰ類群占供試種質的13.3%，屬于中稈中熟種質，分蘗力較強，產量較高；第Ⅱ類群占供試種質的71.1%，涵蓋了所有地理來源供試種質材料，表型性狀豐富，晚熟種質居多，生長旺盛，植株高大，莖稈粗壯，分蘗力強，飼草產量較高，抗燕麥紅葉病，但較易倒伏，可作為選育多目標性狀的優良親本；第Ⅲ類群屬于中早熟中稈種質，植株分蘗力中等，但耐倒伏，千粒重和籽粒產量較高，可作為選育高產抗倒品種的優良親本。

圖2 第1、3主成分二維排序圖Fig.2 Scatter plot based on the first and third PC

圖3 第1、4主成分二維排序圖Fig.3 Scatter plot based on the first and fourth PC

圖4 45份供試種質11個表型性狀聚類分析Fig.4 Cluster analysis of 11 phenotypic characters of 45 germplasm

3 討論與結論

3.1 45份旱地飼用型燕麥種質資源表型性狀遺傳多樣性

種質資源的遺傳多樣性是育種工作的基礎，在飼用燕麥新品種選育過程中，親本的選擇存在著不同程度的盲目性和隨意性，影響了育種效率的提高和雜種優勢的利用，每次突破均依賴于優良基因的發現和特異單株的改良利用[7]。甘肅中部是我國旱地燕麥的主要種植區和主產區之一，本地優良燕麥品種無法滿足飼用生產和草牧業發展需求，對引進新種質的篩選和利用是選育飼用型燕麥新品種的關鍵。表型性狀遺傳多樣性研究和綜合評價既可以為飼用燕麥種質科學分類提供理論參考，又為飼用燕麥育種合理選擇親本提供科學依據，對充分了解國內外飼用燕麥種質資源的親緣關系具有借鑒意義[27]。

表型數據的完整是種質資源精準鑒定的基礎。2014和2015兩年在甘肅省定西市國家旱地作物育種創新試驗基地對45份旱地飼用燕麥資源種植，這些材料盡管來自于國外或我國的各個生態環境，但均能夠在半干旱區正常成熟，沒有發現極端不抽穗或者不能成熟的材料，這說明半干旱區氣候條件適宜飼用燕麥種植，也說明在這個生態環境下能夠獲得較全面且穩定的表型數據。種質資源表型性狀遺傳多樣性研究及其評價主要對生物學性狀通過主成分分析、判別分析和相關性分析等多元統計，可通過肉眼可以觀測的外部表型特征開展的遺傳分析，其差異主要表現環境和基因型相互影響的結果，不同來源的材料可能在同一種植環境下表現出形態學上的表型相似性[28-29]。本試驗選擇半干旱地區種植的45份飼用型燕麥種質資源進行表型遺傳多樣性研究，綜合考慮了變異系數和多樣性指數的結合應用，歸類劃分的質量性狀和數量性狀有效區分了種質間差異，克服了經驗性的直觀分類。質量性狀和數量性狀的遺傳多樣性指數平均值分別為0.8891和3.16，均表現出豐富的變異。尤其是抗病性、單株粒重、小穗數和千粒重的遺傳多樣性指數較高，遺傳差異大、遺傳基礎廣、多樣性豐富，利用現有種質提高燕麥飼用產量潛力較大，以便對種質拓展和長期創新提供保證。因地理來源不同，在同一地區栽培表現出明顯差異，不同種質在表型特征方面有豐富的遺傳多樣性。針對主要表型性狀將45份飼用型燕麥種質按來源系統聚類，劃分成3大類群可以創制利用的不同親本材料，不同地理來源種質間差異較大，并沒有完全歸為一類，這可能與燕麥表型性狀受生境條件影響有關，說明各種質之間遺傳差異性和地理來源有一定的聯系，這是燕麥種質其內部遺傳因子和外部環境因子相互作用的結果，從而可以篩選優勢燕麥材料[4,21]。這與張坤[4]，張向前等[21,30]的研究結果相類似。

利用表型性狀變異系數和遺傳多樣性指數評估相結合的方法，得出45份黃土高原半干旱區旱地飼用燕麥種質資源20個表型性狀的遺傳多樣性指數變幅為0.29～3.86，揭示了不同來源種質適應同一種植環境的基因型差異和自然分類特點。

3.2 45份旱地飼用型燕麥種質資源二維排序和綜合評價

種質資源評價關系到遺傳育種的直接利用。目前，對作物種質資源表型性狀綜合評價已有多個報道[31-32]，本研究的性狀相關分析建立在大樣本和連續兩年數據的基礎上，根據統計學原理，有的相關系數較小，但相關性仍顯著或者極顯著(表4)，說明通過數量性狀的選擇可以有效提高育種的盲目性。盡管與產量關聯的數量性狀間也存在顯著相關，但相關系數均較小，株高和飼草產量之間的相關系數最高達0.8780，是所有相關中最高的，說明了這些性狀緊密的關聯性，遺傳的復雜性和育種選擇的困難性。

主成分分析將多個數量性狀轉化為能代表83.735%以上信息的4個主成分。表明10個數量性狀均為飼用燕麥種質資源特征分化的主要性狀，各主成分載荷值反映了主要數量性狀的育種選擇潛力。分蘗因子、株高因子、主穗因子和粒重因子是造成飼用燕麥種質形態變異的主要因素，根據4個主成分因子構建出了以單株有效分蘗、株高、小穗數和單株粒重4個主成分因子為參數的綜合評價函數模型，從定性遺傳變異分析上升到定量化評價篩選。10個由微效基因控制的數量性狀受種質基因型和種植環境的影響，在同一環境條件下表現并不相同，在相關性分析基礎上通過二維排序篩選出了表現優異的種質，將不同地理來源種質基于Ward法系統聚類成3大類可以互補選擇優勢并創新利用的不同性狀親本材料，具有較好的利用價值，可以提高優異基因的疊加和新品種培育效率，其結果首先對半干旱區利用種質開展飼用燕麥資源深入研究和育種實踐有直接指導意義，其次對其他同類生態區利用飼用燕麥種質也提供了表型多樣性參數，對促進飼用燕麥遺傳育種研究起重要作用。主成分基礎上結合相關性的二維排序分析，既能對供試種質的相對遺傳距離有一定的參考價值，又能區分供試種質性狀優劣，兩者在種質評價結果上高度一致，用于燕麥生物學性狀的評價相對直觀、具有科學性和代表性[29]。篩選出的優異資源可以作為親本用于雜交育種，或可以通過進一步的單株選育形成新品種，具有很高的利用價值。但是從單個性狀上看，這些材料仍然處于不穩定狀態，這可能是因為種質資源搜集沒能完整涵蓋表型性狀基因型，也有遺傳因素、環境因素與管理措施共同作用的影響[6]。表型數據的完整是種質資源精準鑒定的基礎[31]，45份飼用燕麥種質資源盡管來自不同的生態環境，但均能夠在西北旱地條件下正常生長和成熟，沒有發現極端特殊材料，這表明旱地生態環境在飼用燕麥資源繁種方面是適合的，也表明在這個生態環境下能夠獲得較全面且穩定的表型性狀數據。

本研究僅對飼用燕麥種質資源表型性狀的遺傳多樣性做了初步探討和評價，且在同一地點進行，需要通過多年多點試驗進行進一步的試驗。表型觀測鑒定和選擇受環境及栽培因素影響較大，具有一定的局限性，應結合實際生產需要，針對現有種質資源極豐富的表型多態性，對其在飼用性能和營養水平方面的遺傳多樣性研究都有待更進一步的工作，建立一個在生物學和統計學上都有效的飼用燕麥種質資源評價體系。