基于多元統計分析的番茄性狀研究

朱曉林　魏小紅　馮悅　趙耀東

摘要：以培育的29份無限生長型番茄為材料，采用相關性、通徑與主成分為主的評價方法從番茄內在品質與外在特征等方面綜合分析其12個農藝性狀指標。結果表明：（1）12個性狀指標的平均變異系數為33.07%，番茄紅素含量的變異系數最大，為73.30%，果形指數的變異系數最小，為9.20%，各性狀指標間既相互獨立又密切相關，這種變異為以后的育種與品種改良提供了很大發展空間。（2）相關及通徑分析表明，單果質量與果實橫徑、果形指數的相關系數以及直接通徑系數均達到極顯著相關水平，與可溶性蛋白含量以及類黃酮含量呈顯著負相關;同時以質量為因變量，建立了估測營養成分含量的回歸方程。（3）主成分分析將12個農藝性狀簡化為6個主成分，且累計貢獻率為85.081%，能夠反映12個性狀的大部分信息，同時對6個主成分的特征值進行加權計算，篩選出得分最高的優質番茄材料516與844;多元分析法為今后蔬菜品質準確全面的綜合評價提供了一種可行的新思路。

關鍵詞：番茄性狀;單果質量;相關分析;通徑分析;主成分分析

中圖分類號： S641.201文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2020）07-0174-08

番茄（Solanum lycopersicum），作為茄科番茄屬中多汁漿果1年生草本植物，被聯合國糧農組織列為優先推廣的四大水果之一[1]。番茄果實表面光亮，色澤鮮艷，口味獨特，富含番茄紅素、維生素和礦物質，營養價值高，具有防癌、降血壓、降膽固醇等保健作用[2-6]，深受消費者喜愛。隨著番茄的廣泛栽培，其消費量也在逐年增加，人們對于番茄的風味及多樣性要求也逐漸提高。在提高番茄產量的同時也要求其果實綜合表現良好，對影響番茄產量的因素進行分析并對其品質進行綜合評價也必不可少。

目前相關分析與通徑分析[7]在作物遺傳育種及栽培研究上應用廣泛。張京社等對103個玉米雜交種的主要農藝性狀作相關與通徑分析，結果表明，穗部性狀在影響籽粒產量諸因素中占主導地位[8]。申慧芳等對與綠豆產量有關的12個農藝性狀作相關與通徑分析，結果表明，單株莢數、抗性和生育期對綠豆產量影響較大[9]。蘇澤春等對7個草莓品種的單株產量及主要經濟性狀作相關與通徑分析，發現果實橫徑和硬度是影響單株產量的主要因素[10]。張繼寧等研究12個茄子品種的11個農藝性狀，并作相關與通徑分析，結果表明，結果數、單果質量與早期產量3個性狀對產量影響較大，可作為茄子高產育種主要選擇性狀[11]。陳賢等研究番茄紅熟果實耐貯性與品質，通徑分析結果表明，果實干物質含量是果實變質率的主要影響因素[12]。曲瑞芳研究認為，番茄果實的番茄紅素含量與可溶性固形物含量、黏度等性狀呈正相關，與硬度等性狀呈負相關[13]。萬賽羅等作番茄果實硬度與相關性狀間相關與通徑分析，結果表明，纖維素含量和原果膠含量對番茄果實硬度影響最大[14]。主成分分析法是將多個變量簡化為少數幾個主成分的多元統計分析法，番茄農藝性狀系統是由多個指標構成的復雜系統，各評價指標間存在不同程度的相關性，采用主成分分析法既可以同時提取多個指標的大部分信息，又避免了人為選擇評價因子的主觀性[15-17]，同時可根據主成分得分篩選出綜合得分較高的材料。

目前很多研究只涉及番茄農藝性狀與某一個品質指標之間的相關性，主成分分析只涉及篩選出主成分因子。采用相關分析、通徑分析、回歸分析多種手段進行各指標之間相關性充分分析的研究和根據主成分得分篩選優良品種等的研究還鮮見報道。本試驗以29份不同果色的番茄種質資源為材料，采用多元統計分析方法，在相關性及通徑分析的基礎上，建立關于質量的逐步回歸方程，以期為今后在番茄產量預測方面提供參考依據。同時通過主成分分析法在簡化分析步驟的基礎上，根據主成分因子得分篩選優質的番茄種質資源，以期為今后番茄品種選育提供理論指導。

1 材料方法

1.1 試驗地概況

田間試驗于2018年3—8月在甘肅省張掖市益新泉蔬菜育種公司溫室大棚內進行，該試驗地地處100°6′～100°52′E、38°32′～39°24′N，平均海拔1 474 m，屬于溫帶大陸氣候。年平均降水量113～120 mm，蒸發量2 047 mm，日照時長3 086 h，無霜期138～179 d，具有日照時間長、溫差大等特點，適合番茄生長。試材隨機區組排列，3次重復，每個小區定植20株，株距25 cm，行距45 cm。

1.2 試驗材料

供試番茄種質資源共29份，采用局部控制的原則，隨機取樣，每份材料至少取樣3份，于2018年8月初采自甘肅省張掖市益新泉蔬菜育種公司溫室大棚內。29份材料均為培育的番茄種質資源，保存于甘肅農業大學生命科學技術學院，每種種質資源3份，每份包含數個果實，品質測定為單個果實取樣。

1.3 分析方法

1.3.1 營養組分指標測定方法 可滴定酸含量的測定采用酸堿滴定法[18]，可溶性糖含量的測定采用蒽酮比色法測定[19]，維生素C含量的測定采用高效液相色譜法[20]，可溶性蛋白質含量的測定采用考馬斯亮藍G-250法[21]，番茄紅素含量的測定采用高效液相色譜法[22]，硝酸鹽含量的測定采用硝酸根電極法[23]。

1.3.2 植物次級代謝物指標測定方法 總酚含量的測定采用Folin-Ciocalteu比色法[24];類黃酮含量的測定采用亞硝酸鈉-硝酸鋁比色法[25]。

1.3.3 外觀指標 單果質量（g，FM）采用精確度為0.1 g的電子天平測定，隨機測取3個果實質量求其平均值，重復3次。果實縱徑（mm，FW）和橫徑（mm，FL）采用游標卡尺測定，分別測果實果基到果頂的長度和果實最粗處的直徑，各測定3次，取平均值。果形按果形指數（縱徑/橫徑：H/D）大小分為圓形（H/D=0.86～1.00）、扁圓形（H/D=0.71～0.85）、扁平形（H/D≤0.70）、長圓形（H/D≥1.01），同時觀察果色、果面特征和果肩。

1.4 數據統計分析

每組數據設定3個重復，采用Microsoft Excel 2010進行數據整理分析，采用SPSS 21.0對不同番茄材料的營養組分與次級代謝物方面的指標進行相關性及通徑分析，確立關于產量的回歸方程，并進行主成分分析，按累計貢獻率大于80%確定主成分個數。

2 結果與分析

2.1 番茄品質性狀的多樣性分析

29份番茄材料的外觀特征如表1所示，可以看出，果形指數大于1的材料有L8與867，屬長果形;其余均小于1，屬扁圓或圓形。參試番茄單果質量為37.9～232.7 g，果色包括橙紅、深紅、橘黃、橙黃等，果形指數為0.73～1.04，心室數介于1.9～12.0個之間，可見29份材料外觀特征差異較大，體現了參試番茄材料的多樣性，有利于番茄種質資源的深入鑒定與評價。

由表2可知，番茄材料性狀的變異系數為9.20%～73.30%，其中變異系數在35%以上的有單果質量、可溶性糖含量、類黃酮含量、番茄紅素含量，說明其離散程度較大;單果質量性狀的方差最大，數值為2 516.26，反映出在29份番茄中其單果質量波動最大;而果形指數與總酸度的方差最小，數值均為0.01，即這兩者的波動最小。

2.2 不同番茄品種性狀間的相關分析及通徑分析

2.2.1 不同番茄種質資源性狀間的相關性分析

由表3可知，單果質量與果實縱徑、橫徑間呈極顯著正相關，相關系數分別為0.870、0.879，而與可溶性蛋白、類黃酮含量呈顯著負相關，相關系數分別為-0.379、-0.406;可溶性蛋白含量與硝酸鹽含量、果形指數間呈極顯著正相關，相關系數分別達0.586、0.480，與總酚含量間呈顯著正相關，相關系數為0.445，而與果實橫徑間呈顯著負相關，相關系數為-0.452;同時維生素C含量與總酚含量、總酸度與番茄紅素含量間也呈顯著正相關，其相關系數分別為0.433、0.428;類黃酮含量與果實縱徑、橫徑間呈顯著負相關，相關系數分別為-0.428、-0.394;而果實橫徑與縱徑間呈極顯著正相關，且相關系數達到0.887。

2.2.2 不同農藝性狀指標與果實質量之間的通徑

相關性分析只能簡單說明2個變量間的相關程度和方向。為進一步確定與評估番茄12個農藝性狀間的相互作用方式，在相關分析的基礎上，對番茄果實的質量與其他農藝性狀之間的相關性進行通徑分析（表4）。通過通徑分析剖析相關系數，把相關系數分解為直接作用和間接作用2個部分。

同時分別對相關系數和直接通徑系數較大的農藝指標進行分析，當某個農藝性狀與果實營養品質之間的直接通徑系數與相關系數效應方向相同時，說明該性狀與果實營養品質之間直接相關，進一步結合其直接通徑系數與相關系數的大小，可判斷其是否可作為番茄該營養品質的選擇指標;當直接通徑系數與相關系數效應方向不相同時，說明該性狀通過作用于其他指標對目標性狀產生影響，因而不能作為番茄該營養品質的選擇指標。

由表3、表4可知，可溶性蛋白含量、類黃酮含量、果實橫徑、果實縱徑與單果質量的相關系數絕對值較大，大小排序為果實橫徑（0.879）>果實縱徑（0.870）>類黃酮含量（0.406）>可溶性蛋白含量（0.379）;果形指數、果實橫徑、果實縱徑與單果質量的直接通徑系數較大，排序為果實橫徑（2.095）>果實縱徑（1.101）>果型指數（0.813）。

果實橫徑、果形指數與單果質量的相關系數和直接通徑系數方向相同，均為正值;可溶性蛋白含量、類黃酮含量與單果質量的相關系數和直接通徑系數方向相同，均為負值;果實縱徑與單果質量的相關系數和直接通徑系數方向相反，說明可溶性蛋白含量、類黃酮含量、果形指數、果實橫徑可能成為番茄單果質量的篩選指標，而果實縱徑則不能成為單果質量的篩選指標。

進一步分析，果實橫徑、果形指數與單果質量的相關系數達到極顯著相關水平，說明它們與番茄單果質量有較大相關性且直接相關，因此可以作為番茄單果質量篩選的評價指標。可溶性蛋白、類黃酮含量與番茄單果質量的相關系數達到顯著水平，但其直接通徑系數分別僅為-0.149、-0.074。這是由于可溶性蛋白含量與果實橫徑呈顯著負相關，它通過果實橫徑對單果質量產生較大的間接負效應。而類黃酮含量也是通過果實橫徑對單果質量產生較大的間接負效應，從而降低了其對單果質量的直接通徑系數。因此可溶性蛋白含量與類黃酮含量不能作為單果質量的篩選指標。

2.2.3 不同農藝性狀指標與果實質量之間的回歸分析

通過對番茄種質資源的12個農藝性狀指標進行相關性與通徑分析，可較直觀地反映各指標與質量之間相關的密切程度。為進一步精確反映它們間存在的相關性，以單果質量為因變量，11個農藝性狀為自變量進行逐步回歸分析，建立回歸方程。同時為反映各自變量對因變量的重要程度，對回歸系數進行標準化處理得到偏回歸系數。偏回歸系數大則說明自變量對因變量的重要程度較大。由表5可知，果實質量主要取決于果實橫徑與果形指數，這與相關性及通徑分析結果一致。

2.3 不同農藝性狀指標主成分分析

對12個番茄品質性狀進行主成分分析得到12個主成分，其中前6個主成分的方差累計貢獻率達到85.081%（表6），可以說明，前6個主成分所包含的信息量足以反映出這12個品質性狀的絕大部分信息，因而對這6個主成分進行分析基本可以達到預期的目的，同時也簡化了分析步驟。

表7列出了各因子的得分，果實橫徑、果實縱徑、單果質量在第1主成分上有較高的載荷值，分別為-0.236、-0.212、-0.221，這些指標均與果形有關，因此稱為果形因子;總酸度在第2主成分上具有很高的載荷值，為0.401，果實酸度是決定其風味的關鍵因子，因此稱為風味因子;在第3主成分中，載荷值較大的有果形指數、果實縱徑，分別為0.370、0.338，占主要地位的果形指數反映果實形狀，因此稱為外觀因子;可溶性糖、維生素C含量在第4主成分里有很高的載荷值，分別為0.613、-0.462，這些性狀與果實營養有關，因此稱為營養因子;在第5主成分里硝酸鹽含量載荷最大，為0.551，代表了以硝酸鹽含量為主的成分因子;番茄紅素、類黃酮含量在第6主成分中的載荷值較大，分別為0.419、0.548，這些成分主要與果實次級物有關，因此稱為次級代謝因子。

表8是6個主成分的特征值加權計算12個性狀的主成分因子的綜合得分，即不同番茄材料果實的品質綜合評價指標，可以看出，材料516、844的綜合得分最高，均為8.321分，可以說明這2個番茄材料在綜合方面表現良好，是很好的番茄種質資源。其次是801，得分為8.105分，也是一個不錯的番茄材料。而綜合得分低于5的有材料512、515、L12、L14、867、826、828，這些材料在各方面表現較差，應在今后育種中進行改良。

3 討論

3.1 番茄品質性狀的多樣性分析

番茄性狀描述結果表明，各指標（除果形指數）的變異系數均大于15%，其中番茄紅素含量的變異最大，達到73.30%，這是因為被試番茄材料含有不同的果色，而果色則是影響番茄紅素含量的一個重要因素。其次為類黃酮含量，變異系數為47.87%。總酚含量、 總酸度與硝酸鹽含量間的變異系數差異不大，但均大于30%。說明試驗的29份番茄種質材料間存在明顯的遺傳差異，表明在新品種選育過程中質量和可溶性糖含量的選育空間比較大。此外，果實縱徑、橫徑的變異系數分別為17.91%、18.23%，兩者差異很小，推測縱、橫徑可能受同一類型基因調控。在本試驗中，番茄材料種植過程中的栽培管理、土地條件以及成熟度一致，因此番茄果實品質性狀的多樣性來源于品種間差異性[26]。

3.2 不同番茄品種性狀間的相關分析及通徑分析

3.2.1 不同番茄種質資源性狀間的相關性分析

番茄果實質量和果實縱徑、果實橫徑間呈極顯著的正相關性。可溶性蛋白含量與硝酸鹽含量、果形指數間也呈極顯著正相關性。果實橫徑與果實縱徑間呈極顯著正相關性。根據性狀的相關性可以通過對一種性狀的選擇間接達到選擇另一種性狀的效果，從而可以提高選擇效率，加速育種進程[27]。結果顯示，有些性狀之間表現為顯著正相關，而有些性狀之間表現為顯著負相關，體現出不同品種不同性狀之間緊密又復雜的聯系，為之后的育種工作提供了參考價值[28]。

3.2.2 不同農藝性狀指標與果實質量之間的通徑分析

目前，關于植物性狀之間相關性的研究多采用相關與通徑分析的手段進行分析說明。本研究在相關與通徑分析的基礎上，進一步對各相關性狀進行回歸分析，從而對相關與通徑分析的結論進行驗證，同時也為番茄果實質量及組分含量提供一種快速無損化估測方法。

由于相關系數是通徑分析中直接與間接通徑系數共同作用的結果，這定會使直接通徑系數與相關系數間存在較大差異。而只有通過2種分析方法的相互補充，才能更好地評價性狀之間的相關程度以及方式，從而篩選出該地區評價番茄果實主要營養成分含量的影響因子。羅穎等對6份番茄品種果實發育、成熟后貯藏過程中可溶性固形物含量的動態變化及其與果實指標的相關性[29]分析，發現番茄可溶性固形物含量與可滴定酸含量、維生素C含量呈極顯著相關，與可溶性糖含量呈顯著相關，其研究為高可溶性固形物品種的選育提供依據[29]。本研究以29份番茄品種為材料，得到影響番茄果實質量的主要農藝性狀，從而可在不損壞果實的基礎上，根據對番茄植株以及果實的簡單觀察與測量，快速地對其營養品質進行判斷和選擇。

3.2.3 不同農藝性狀指標與果實質量之間的回歸分析

此外，本試驗利用29個番茄品種，分別對番茄的12個農藝性狀與果實質量間進行逐步回歸分析。結果表明，果實橫徑與果形指數是影響番茄果實質量的主要決定因素，這與相關以及通徑分析所得的結果一致。前人曾利用果實顏色的L*、a*、b*值獲得各種果實顏色系數，并用其評價番茄果實顏色，其中包括果實a*/b*[30-31]。國艷梅等也曾根據番茄果實的顏色系數建立番茄紅素含量的回歸方程，并采用柱狀圖的方式對預測值與實測值進行比較，以說明所建方程具較好的擬合性[31]。本試驗所建立回歸方程的擬合性較高，說明可用于番茄果實單果質量的定量分析，從而實現番茄果實營養成分含量的快速無損化估測。

3.3 主成分分析

由于多個單一指標間存在信息疊加，很難從單一指標方面評價或篩選番茄品種，同時為使試驗具有較強的代表性和結果具有較好的推廣應用價值，本研究中選取的參試品種較多，所考察農藝性狀之間的關系復雜，使得量化多品種多性狀綜合評價比較困難。因此多元統計分析方法在作物品種分類和育種材料篩選中的應用顯得尤為重要[32]。本試驗采用主成分分析方法，將12個農藝性狀簡化為6個主成分，累計貢獻率達到85.081%，同時采用綜合評價的方法利用主成分函數篩選出得分較高的番茄材料516、844、801。目前番茄品種的選育主要采用的是對優質親本的雜交等方法，存在周期長、結果不確定性較高等缺點，因此利用控制算法實現新番茄品種優化研究，對于番茄加工產業具有非常重要的意義。

4 結論

本研究采用相關及通徑分析、逐步回歸與主成分分析的多元統計方法，對29份番茄種質資源的12個農藝性狀從不同角度進行了較為全面的評價與分析。由相關及通徑分析結果可知，性狀間交互關系復雜，既相輔相成，又相互制約。逐步回歸確立了以質量為因變量的擬合性較高的預測方程。主成分分析簡化了繁瑣的分析步驟，篩選出綜合得分最高的材料844、516。多元統計分析方法為番茄育種以及品質分析提供了一種可行的分析思路。

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