蓖麻高光效種質的篩選

顧帥磊，陸建農，楊 婷，Akwasi Yeboah，李東娜，曾泳怡，殷學貴

（廣東海洋大學濱海農業學院，廣東 湛江 524088）

【研究意義】蓖麻（Ricinus communisL.）屬大戟科蓖麻屬，常異花授粉作物［1］，分布在熱帶和亞熱帶地區［2］，具有悠久的栽培歷史，是一種特殊的工業油料作物、新興能源作物，是世界十大油料作物之一，具有特殊的用途和很高的經濟價值［3］。蓖麻油作為商業羥基化脂肪酸的唯一來源，被廣泛應用于航天、醫藥、紡織、精細化工等領域，對全球特種化工業具有持續重要性［4］。蓖麻籽含油率為40%～60%，作為一種工業油料作物，具有廣闊的發展前景［5］。隨著經濟發展，蓖麻籽和蓖麻油的需求增長迅速，但是蓖麻產量及效益是產業發展的瓶頸，利用高光效種質育成高產雜交種是蓖麻育種的方向，由于對光合效率強的材料發掘、利用不夠，因此進展緩慢。【前人研究進展】作物所積累的干物質90%～95%來自于葉片的光合作用，光合作用是所有食物鏈的基礎，是作物生產力的決定因素之一［6-7］。高光效是提高農作物產量的重要因素之一，在高光效育種中提出了高光效作物品種，即具有較強光合能力，較高光能利用效率的作物品種［8］。因此篩選高光效材料對蓖麻高光效育種至關重要［9］。相關資料表明，我國在大豆［8,10］、水稻［11］、小麥［12］、馬鈴薯［13］和甘薯［14］等作物上已完成了與高光效相關的生理基礎和形態特征研究，并選育出光合效率高的品種，實現了產量與光合效率的同步提高［15］。在蓖麻品種選育工作中，對各地區的種質資源進行收集、培育、評價和利用始終處于重要地位［16］。而改善光合性能就是要調控葉片生長速率和光合速率等光合生理指標［17］。唐艷梅等［18］對蓖麻6 個雜交種研究發現，氣孔導度變化直接或間接影響植物多種生理代謝過程，結合前人研究得出土壤水分含量高、葉片氣孔導度大可增加光合產物積累。周麗娟等［19］和朱欽欽等［20］分別研究了磷肥和鉀肥對蓖麻不同生育期光合特性的影響，得出光合能力和光合產物積累量直接影響作物產量。陸建農等［21］比較蓖麻二倍體與同源四倍體的光合特性，認為蓖麻生長和產量所需的物質需要光合產物的累積。【本研究切入點】光合參數直接或間接影響光合產物的累積，但目前對蓖麻高光效種質篩選的研究相對較少，且針對性范圍較窄。【擬解決的關鍵問題】以來自5個國家7 個地區的29 份蓖麻種質資源為試材，同時結合主成分分析與系統聚類分析等數量分析方法，按照多個光合參數綜合評估，更好地反映種質的光合特性，以期篩選出適宜的高光效材料，為蓖麻育種提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

29 份供試蓖麻材料（表1）由廣東海洋大學能源作物育種實驗室提供，可分為兩類：一是與國內外育種專家交換得到的各地代表性材料；二是由廣東海洋大學能源作物育種實驗室經多代以上自交純化獲得的代表性材料。

1.2 試驗方法

試驗在廣東海洋大學蓖麻育種基地進行，2019 年9 月播種，采用隨機區組設計，每個材料種植5 株，行株距為1.0 m×0.8 m，3 次重復，常規田間管理。每個重復在主穗開花期選取中間3株，并取主莖上成熟葉（倒三葉）進行測量，每個重復測量3 片葉片，每個葉片重復記錄3 組數據，取平均值。

1.3 測定指標

在蓖麻開花期的晴天上午9:00～11:30，使用LCi-SD（ADS BioScientific Ltd.UK）便攜式光合儀測定光合指標。測定的指標有胞間CO2濃度（Ci，μmol/mol）、蒸騰速率（Tr，mmol H2O/m2·s）、氣孔導度（Gs，mol/m2·s）和凈光合速率（Pn，μmol/m2·s），計算葉片瞬時水分利用效率（WUE）和蒸騰效率（TE）數值［22］：

WUE=Pn/Tr

TE=Pn/Gs

試驗數據使用Microsoft Excel 2016和SPSS Statistics 22.0進行處理與分析。

2 結果與分析

2.1 不同蓖麻種質間光合參數差異

方差分析結果（表2）顯示，參試29份蓖麻種質間的6個光合參數差異有統計學意義。其中，變異系數由大到小依次為Pn和TE（35%）、Gs和WUE（32%）、Tr（22 %）、Ci（16%）。說明29份蓖麻材料光合性狀變異大，類型較為豐富，可為選育高產蓖麻親本提供種質材料。29份蓖麻材料中，有17份材料的Pn高于平均值，9份材料的Pn都超過16.00 μmol/m2·s。所有材料中Pn最高的來自山東的SD-21，達到23.69 μmol/m2·s，最低的是來自莫桑比克的MSBK-1，只有5.36 μmol/m2·s。各蓖麻種質Gs在0.14～0.47 mol/m2·s范圍變化，其中Gs較高的品種是YSL-5、SD-21，Gs最低的仍是B1-2。Ci變幅為200.33～342.67 μmol/mol，其中較高的是MSBK-1、B2-2、MSBK-4，而最低的是A40-7和B47-5。Tr變幅為2.16～5.58 mmol/m2·s，其中較高的是A40-7、B11-1、SD-21，最低的是YD-1和 B1-2。

表2 不同蓖麻種質光合參數及方差分析Table 2 Analysis of photosynthetic parameters and variance of different castor germplasms

取方差最小Gs 和最大Ci 的兩個光合參數做正態分布檢驗。Gs 的正態分布（圖1）顯示，柱與正態曲線大部分擬合度較高，即表明Gs 服從正態分布。Ci 的正態分布（圖2）顯示，柱與正態曲線的擬合度較好，即表明Ci 也服從正態分布。由此對數據進行后面的相關性分析和回歸分析。

圖1 蓖麻種質氣孔導度正態分布Fig.1 Normal distribution of Gs of castor germplasm

圖2 蓖麻種質胞間CO2 濃度正態分布Fig.2 Normal distribution of Ci of castor germplasms

2.2 不同蓖麻種質間光合參數的相關性

蓖麻種質光合參數的相關性分析結果見表3。除Pn 和Ci、TE，Tr 和WUE，TE 和Ci、Gs 之間為負相關，其余均為正相關。其中，Pn 與Ci 呈極顯著負相關，與Tr 和WUE 呈極顯著正相關。Ci 和TE 呈極顯著負相關關系，Tr 與WUE 呈極顯著負相關，Gs 與TE 呈顯著負相關。表明水分利用的強弱、胞間CO2濃度的消耗直接決定凈光合速率的高低，氣孔導度的變化間接影響光合作用。

表3 蓖麻種質光合參數的相關性Table 3 Correlation of photosynthetic parameters of castor germplasms

2.3 不同蓖麻種質間光合參數的主成成分分析

從表4 可以看出，29 份蓖麻種質光合參數主成分分析結果表明，主要信息集中在前3 個主成分，第一主成分特征值是3.251，對于總方差的貢獻率為54.176%；第二主成分特征值是1.672，對總方差的貢獻率為27.859%，二者累加達到82.035%；第三主成分特征值是1.027，對總方差的貢獻率為17.122%，三者累加達99.157%。說明前3 個主成分代表了數據的大部分信息，可以作為主成分分析的依據。第一主成分中Pn、TE、WUE、Ci對Y1有較大貢獻率，特征值分別為0.928、0.814、0.783 和-0.964。因此第一主成分Y1代表的是光合作用的光合因素、水分因素和氣孔因素，除Ci 為光合速率的負因素外，其他三者均為光合速率的正因素，所以適當降低Ci 有利于提高光合能力。第二主成分中Gs 對Y2的貢獻率較大，特征值為0.951，所以Y2代表的是光合作用的氣孔因素。第三主成分中Tr 對Y3有較大貢獻率，特征值分別為-0.720，說明Y3代表的是光合作用的水分因素，Tr 為光合速率的負因素，說明光合強度受水分散失影響。

2.4 不同蓖麻種質間光合參數的系統聚類分析

本研究采用歐氏距離-離差平方和法基于6個光合參數進行系統聚類分析，在歐式遺傳距離12.5處，29份材料被分為4個類群（圖3），各類群特征明顯（表5）。第Ⅰ類群包括7個材料，占總材料數的24.13%，超過整體Pn平均值的材料占14.28%，該類群的Tr、Pn、WUE差異最小，Gs差異最大，TE最高（59.79 μmol/mol），Gs最低（0.23 mol/m2·s），其他光合參數均處于中等水平；第Ⅱ類包括4個材料、占13.79%，超過整體Pn平均值的材料數占100%，該類群各光合參數的差異相對較大，Pn最高（18.70 μmol/m2·s）、Tr最高（4.87 mmol/m2·s）、Gs最高（0.40 mol/m2·s），WUE中等偏大（3.82 μmol/mmol）。第Ⅲ類包括11個材料，占總材料數的37.93%，超過整體Pn平均值的材料數占72.72%，該類群的TE差異最少，WUE最高（均值為5.24 μmol/mmol），Ci最低（244.61 μmol/mol）其他光合參數均處于中等水平；第Ⅳ類包括7個材料，占總材料數的24.13%，該類群中Pn均低于平均值，其中Ci差異最小，Tr、WUE差異最大，Ci最高（均值為316.43 μmol/mol），Tr最低（均值為2.94 mmol/m2·s），WUE最低（2.41 μmol/mmol），TE最低（為31.39 μmol/mol），Pn最低（18.70 μmol/m2·s）。因此在選育品種時，最好在第Ⅱ類選擇親本，因此類中材料的光合速率最高，氣孔導度大，葉片瞬時水分利用效率高，且葉片凈光合速率均超過平均值。

表5 蓖麻種質材料各類群的光合參數特征Table 5 Characteristics of photosynthetic parameters of various groups of castor germplasm materials

圖3 基于6 個光合特征參數的29 份蓖麻種質光合參數的聚類圖Fig.3 Clustering of 29 castor germplasms based on 6 photosynthetic parameters

3 討論

光合氣體交換參數影響光合作用效率，作物產量形成的基礎是光合作用對干物質的積累。大量研究表明，雜種F1的性狀受親本影響很大［11,23］。張耀文等［24］在油菜的高光效育種中提出，F1的性狀可以通過利用雜種優勢來提高，選擇光合特性強的親本可以提高雜種優勢。劉曉蘭等［25］在黃子甘藍型油菜親本材料的分析中得到，雜交育種中親本選配是育種成敗的關鍵。張貴和等［13］以6 個光合性狀對馬鈴薯進行聚類分析和判別分析篩選出5 個高光效品種（系），這些品系同時具有凈光合速率高、氣孔導度較高、蒸騰速率中等、消耗較低等特性。牛寧等［26］在對大豆種質研究中，通過統計分析的方法篩選出適合育種需要的高光效大豆種質類群，該類群具有高光合效率、高氣孔導度和高水分利用率。蒙祖慶等［27］采用非直角雙曲線模型進行光響應曲線擬合，計算早熟西藏玉米地方種質的光合參數，篩選出4個高光效品種。

本研究結果表明，29 份蓖麻種質的6 個光合參數差異顯著，說明蓖麻種質間光合性狀差異大、變異豐富，這與大豆、玉米、馬鈴薯及甘薯等的研究結果一致［13-14,26-27］。利用相關性分析發現，Pn 與Tr 和WUE 呈極顯著正相關，與Ci 呈極顯著負相關，Gs 與TE 呈顯著負相關，在其他作物中有類似結果。主成分分析選出了3 個主成分，包括反映光合作用強弱的光合因素（Pn、Ci）、水分因素（WUE、Tr）和氣孔因素（Gs、TE），說明主成分分析的結果與相關分析結果一致。通過聚類分析將29 份蓖麻種質分為4 個類群，第Ⅱ類中，Pn 最高，Tr 和Gs 也最高，WUE 中等偏大；第Ⅳ類中，Pn 最低，Ci 最高外，其他光合參數也較低。說明光合因素、水分因素和氣孔因素與蓖麻光合作用關系密切，所以在選育品種時，最好從光合速率高、氣孔導度大、葉片瞬時水分利用效率高的類群中選擇親本，該結果與牛寧等［26］對大豆種質的研究結果一致。綜合整體光合參數從中選出YSL-5、SD-21、A40-7、B11-1 共4 個優勢材料，可作為今后蓖麻雜交選配的親本。所篩選出的4 份優良種質中的基因也可被挖掘用于蓖麻育種，為蓖麻優質高光效親本材料提供更多選擇。

蓖麻高光效育種是通過篩選光合效率強的蓖麻親本，提高F1的雜種優勢，以期培育出高產、高含油率、高抗性的蓖麻品種。如何選擇具有高光效的蓖麻種質作為育種的親本，是開展蓖麻高光效育種工作的基礎和關鍵。但對于眾多種質資源如何進行研究與利用是各育種單位面臨的主要問題。因此運用科學的分析和評價方法，篩選不同來源的蓖麻種質，有助于更有效地利用蓖麻優良種質。

4 結論

通過結合主成分分析與系統聚類分析等數量分析法對蓖麻種質間光合參數綜合評估，可以看出不同蓖麻種質間存在遺傳變異。Pn 與Tr 和WUE 呈極顯著正相關，與Ci 呈極顯著負相關；Ci 和TE 呈極顯著負相關關系，Gs 與TE 呈顯著負相關。主成分分析中，光合因素、水分因素和氣孔因素對光合效率影響較大。聚類分析中，第Ⅱ類群的蓖麻種質表現出高氣孔導度、高水分利用率和高光合效率的特性，具有較高的應用價值。