97份大麦种质资源农艺性状分析与评价

通过对97份大麦种质资源农艺性状、生育期、抗性调查,筛选综合性状优异的种质,为大麦高产育种提供依据。运用相关分析、聚类分析和主成分分析等多元统计方法对6个性状进行遗传多样性分析。结果表明,6个性状平均变异系数为14.45%,主穗粒数和穗下节长的变异系数最大,蛋白质含量变异系数最小。通过系统聚类,将参试的97份材料分为4个类群,第Ⅰ类群属于矮杆组,第Ⅱ类群属于低蛋白组,第Ⅲ类群属于高杆高蛋白组,第Ⅳ类群包括48份材料,产量性状优异。在主成分分析中,可选取方差累计贡献率为89.9%的前4个主成分来评价97份大麦资源。本研究揭示了大麦不同资源的表型特异性和遗传多样性,筛选出了部分优异资源,为高产优质大麦新品种的选育提供重要的科学依据。     

199份高粱种质资源农艺性状综合分析

为提高西辽河地区高粱种质资源利用效率,以199份高粱种质资源为材料,运用主成分分析、聚类分析等方法对其16个农艺性状进行综合分析。结果表明,西辽河地区高粱种质资源农艺性状的变异范围在6.51%～53.75%之间,遗传多样性指数变幅介于0.678～2.046之间,株高(53.75%)和穗形(50.06%)的变异系数最大,茎粗(2.027)、穗柄长(2.020)、千粒重(2.046)3个数量性状的遗传多样性指数最大。通过主成分分析将16个农艺性状简化为9个主成分,累计遗传贡献率为86.702%。构建高粱种质资源评价方程,作为评价高粱种质农艺性状的综合指标。通过聚类分析将199份高粱种质划分为四大类群,分别对应早熟矮秆高粱、中早熟紧凑型高粱、中熟抗倒伏高秆高粱以及综合农艺性状优良的育种亲本,可在高粱新品种选育时根据育种需求有目的地选取育种亲本。     

70份大麦种质资源遗传多样性评价

为探究大麦种质资源的遗传多样性，筛选综合性状优异的种质，以70份种质资源为试验材料，通过对连续3年的10个主要农艺性状进行相关性分析、聚类分析及主成分分析，对大麦种质进行遗传多样性分析与性状综合评价。结果表明，参试大麦材料存在丰富的遗传变异，第一茎节长变异系数最大，为56.24%，其次是主穗粒数（44.31%）和单穗粒重（41.50%）。聚类分析将参试大麦分为6个类群，类群Ⅰ属于高秆―短穗型，可作为粮饲兼用品种选育的亲本；类群Ⅱ属于大粒―高产型，综合性状表现最好，可作为中矮秆―大粒―高产型品种选育的亲本，或生产上直接利用；类群Ⅲ可作为长穗型品种选育的亲本；类群Ⅳ可作为矮秆多穗型品种选育的亲本；类群Ⅴ综合性状表现最差，建议作为资源材料保存；类群Ⅵ材料属于小粒―多穗型。结合二维排序分析，筛选出以矮秆、强分蘖、高产为基础，分别兼具短穗、多粒、长穗的3类大麦种质，并构建了大麦种质资源的综合评价方程。本试验为大麦种质的评价、利用及优异基因资源的挖掘提供依据。     

39份老芒麦种质资源表型多样性分析

解析老芒麦种质资源表型性状的遗传多样性,可为老芒麦育种及重要性状深入研究提供参考。以39份老芒麦种质为材料对其主要表型性状进行统计分析,结果表明,39份老芒麦种质资源存在丰富的遗传变异,性状变异系数在8.53%～41.52%之间,其中,小穗宽度的遗传变异最大,为39.95%,千粒重的广义遗传力最大,为72.55%;相关性分析表明,株高、茎节数、穗长、旗叶长等与产量相关的指标间呈正相关关系;主成分分析提取了前6个主成分,其累计贡献率为78.29%。聚类分析将39份老芒麦种质分为5类,其中第2类种质植株高大,叶片大、小穗数多、千粒重较大,可以作为选育高产的目标亲本加以利用。     

寒带小麦种质资源农艺性状综合评价

以寒带农作物种质资源保存库中的177份小麦种质资源为材料，调查了（千粒重，幼苗习性，灌浆日数，生育日数，株高，穗型，芒型，植株整齐度，粒色、产量）10个农艺性状，对小麦种质资源进行综合评价。结果表明：生育日数变异系数最小，为4.28%；遗传多样性指数以千粒重性状最高，达到2.08；聚类分析得到3个类群，其中第Ⅲ类群的3份种质在灌浆速度、穗型、粒色、产量方面可以作为育种亲本材料加以利用。     

引入的美国小麦种质主要农艺性状的遗传多样性分析

旨在筛选适宜的小麦杂交亲本。以2015 年引入的51 份美国小麦种质为试验材料,研究了4 个质量性状的频率分布与遗传多样性,分析了9 个主要农艺性状间的相关性、遗传多样性,并以农艺性状为指标,对51 份小麦种质进行了聚类分析。参试小麦种质的株型以直立型为主,穗型以纺锤形为主,芒型以长芒为主,旗叶以下披型为主。产量与有效穗数(0.472**)极显著正相关,与千粒重(0.340*)显著正相关。9 个主要农艺性状间的差异性较大,各性状的变异系数除容重(1.71%)外,均超过了5%,以不孕小穗(55.21%)为最大,参试种质的遗传多样性丰富。Ward 法聚类将51 份种质分为了4 类,其中第1 类群10份种质的千粒重(40.31 g)、有效穗数（656.74 万/hm2）、产量(8718.63 kg/hm2)是4 个类群中最高,可作为重点亲本利用,其余种质可依据类群特征作为改良某一性状的中间材料利用。     

120份谷子种质资源的农艺性状表现和遗传多样性分析

对120份谷子种质资源的21个主要农艺性状进行遗传多样性、主成分以及聚类分析。结果表明,遗传多样性指数以主穗重和主穗粒重最高,均为2.02;变异系数以单株干草重最高,为64.12%。根据谷子种质性状间的遗传差异,对21个主要农艺性状进行主成分分析,得到10个主成分因子的累计贡献率达81.777%。通过聚类分析,将谷子种质资源分为6个类群,各类群在生育期、株高、分蘖性、籽粒产量和干草产量等性状间有明显的形态学特征,从早熟、高产和单株干草重3个方面筛选出11份优异谷子种质资源。本研究结果可为甘肃干旱高寒农业区谷子种质资源高效利用和亲本选择提供科学依据。     

内蒙古162份苦荞资源表型性状的遗传多样性及综合评价

通过遗传多样性指数、变异系数、相关性分析、主成分分析、聚类分析及逐步回归分析对162份苦荞种质资源的13个表型性状进行分析及评价。结果表明,5个质量性状的遗传多样性指数为0.7180～1.2826,8个数量性状的遗传多样性指数为1.3037～2.0727,变异系数为5.4%～43.4%,除生育期外其余7个农艺性状变异系数均大于10%,说明所选苦荞资源遗传变异非常丰富。相关性分析表明,主茎分枝数、主茎节数、单株粒数、单株粒重、千粒重和生育期6个性状对产量影响最大。主成分分析提取的4个主成分累计贡献率达83.559%,单株粒重、单株粒数、产量、株型、主茎分枝数和粒型等性状是造成苦荞表型变异的主要因素。聚类分析将162份苦荞种质资源聚为5类,其中类群Ⅰ的材料各农艺性状表现较为均衡,是选育苦荞优良品种（系）的理想材料。类群Ⅴ的材料具有较好的抗倒伏性与较优的性状表现,是抗倒伏亲本的较优选择。通过模糊隶属函数基于4个主成分贡献率权重构建综合评价指标,筛选出10份综合性状较优的苦荞种质资源。     

不同生态区粳稻资源表型遗传多样性综合评价

为探究粳稻种质资源遗传多样性,提高粳稻育种组合选配的针对性和育种效率,通过变异系数、遗传多样性指数、聚类分析、相关分析、主成分分析、二维排序分析和逐步回归分析方法对不同生态区80份粳稻种质资源的8个表型性状的多样性水平进行了分析。结果表明：8个表型性状的变异系数为11.06%~36.97%,其中,千粒重的变异系数最小,每穗总粒数的变异系数最大;8个表型性状的遗传多样性指数为1.54~2.06,其中,单株有效穗数的遗传多样性指数最高,结实率的遗传多样性指数最低;在欧式距离9.0处,可将80份参试材料分为4类,各类表型性状差异明显;根据主成分分析和综合评价结果,80份粳稻种质资源中贵州的毕大香6号综合性状排名第1位,同时筛选到每穗实粒数、千粒重、株高、穗长和单株有效穗数性状可作为粳稻种质资源综合评价的关键指标;利用主成分二维排序分析筛选到矮秆、大穗、分蘖能力强及结实率高的4类优异种质资源,结合二维排序结果,大方晚糯是在二维排序重叠种质,可作为育种中间材料。同时基于主成分构建了粳稻种质资源的综合评价方程。     

西藏油菜地方种质资源主要农艺性状分析与评价

为充分利用西藏油菜地方种质资源,对收集到的52份油菜种质资源的12个主要农艺性状进行了遗传多样性分析、主成分分析和聚类分析。结果表明,52份油菜种质资源具有丰富的遗传多样性,12个农艺性状中单株产量的变异系数最高,为76%;主成分分析将12个农艺性状归为4个主成分,累计贡献率为74.989%;聚类分析将52份供试材料划分为3个类群,第Ⅰ类群包含31份材料,第Ⅱ类群包含14份材料,第Ⅲ类群包含7份材料。     

山西省冬小麦地方品种形态特征和生物学特性的遗传多样性分析

为了有效利用山西省冬小麦地方品种质资源,了解不同生态区的冬小麦地方品种在主要农艺性状上的遗传多样性,对551份山西省冬小麦地方品种的遗传多样性进行聚类与主成分分析。结果表明:16个质量性状和7个数量性状都存在着丰富的遗传多样性。对比2个冬麦区的小麦23个性状发现:芒形、幼苗习性、粒质和穗长4个性状的遗传多样性指数比其他性状高,遗传变异较丰富。其中,南部中熟麦区的芒形、抗倒伏性、穗长和小穗着生密度4个性状多样性指数较高,茎粗和整齐度多样性指数偏低;中部晚熟麦区的芒形、幼苗习性、穗长和千粒重4个性状多样性指数较高,株高、小穗着生密度、整齐度和叶姿多样指数偏低。根据材料间各性状的遗传差异,经聚类分析将材料分为5大类群,其中第Ⅳ类群属于矮杆、穗粒数多和千粒重高的丰产亲本材料。7个数量性状的主成分分析结果表明:前3个主成分累计贡献率达72.78%,第一主成分反映每穗小穗数和每穗粒数,第二主成分反映小穗着生密度,第三主成分反映千粒重。本研究对深入探索山西小麦地方品种的遗传多样性提供理论参考,并为小麦新品种选育提供优异的亲本材料。     

小麦主要农艺性状的相关性及聚类分析

为了解小麦产量与农艺性状间的关系。采用变异性分析、相关性分析和聚类分析,对18份小麦新品系的产量及各农艺性状间的关系进行统计分析。结果表明,不同小麦品系的产量与其农艺性状间存在显著差异,株高和千粒重变异系数较大,产量与茎蘖数呈极显著正相关,有效穗数与产量、茎蘖数呈显著正相关,穗粒数与千粒重、株高呈负相关。聚类分析结果显示,18份小麦品系可划分为4个类群,依据各类群的特点提出了不同的改良目标。在小麦育种选配亲本时,应注意亲本间农艺性状的相关性和协调性。     

30份春小麦品系主要农艺性状的聚类分析

为了合理利用春小麦种质资源,给小麦新品种选育提供材料,对30份供试材料的9个农艺性状进行主成分分析和聚类分析。结果表明,有效分蘖数、生物产量、单株产量、穗粒数、穗长、千粒重、株高7个农艺性状的变异系数超过10%,是影响春小麦特征特性的主要农艺性状;参试材料分为3类,第Ⅱ类材料的综合表现较优,该组材料的生物产量、单株产量较大,千粒重、穗粒数适中,是综合性状表现较为理想的育种选择材料。     

油用向日葵品种主要农艺性状的主成分分析和聚类分析

高产是油用向日葵育种的主要目标,为探讨农艺性状与产量的关系,对11个国内外油用向日葵品种的9个农艺性状进行变异分析、相关分析、主成分分析和聚类分析。变异分析结果表明,11个品种的变异系数在2.9%~29.1%之间,其中,小区产量、单盘粒重和叶片数的变异系数较大,分别为29.1%、16.5%和13.9%,生育期的变异系数最小,为2.9%;相关分析结果表明,株高、盘径与小区产量呈显著正相关;主成分分析结果表明,前3个主成分累计贡献率达86.9825%;聚类分析结果表明,在遗传距离486处将11个品种分为3个群体,第Ⅰ群体为高产群体,第Ⅱ群体为早熟中产群体,第Ⅲ群体为低产群体,各群体间产量差异明显,在育种中应根据育种目标综合考虑。     

二棱大麦品种（系）的综合评价

为更精准筛选和选育不同用途二棱大麦品种,对38份不同来源及用途的二棱大麦品种（系）的株高、穗长、千粒重、穗粒数、有效穗数、籽粒产量和不孕粒数等主要农艺性状及籽粒蛋白质含量进行综合评价。结果表明,参试二棱大麦品种（系）有效穗数、产量、穗长、不孕粒数及蛋白质含量变异丰富,株高、千粒重及穗粒数变异相对较小,二棱大麦育种的增产效应主要体现在穗长和有效穗数的适度增加。相关性分析表明,二棱大麦各性状间存在复杂的相关性,且多个性状均可影响产量,有效穗数与产量呈极显著正相关。供试二棱大麦品种（系）在遗传距离10水平上可聚为中秆大粒型和矮秆多穗型两类。主成分分析将38份二棱大麦品种（系）的主要农艺性状分为4个主成分,其累计贡献率达85.5807%;以前4个主成分得分值为指标进行主成分二维排序分析,分析38份二棱大麦品种（系）在特定因子性状上的差异,结果为创制优异种质及亲本选择提供依据。     

江汉平原大豆品系表型分析及综合评价

种质资源是大豆育种的基础,理论方法是品种选育的关键。以64份大豆品系为材料,采用变异性分析、相关性分析、因子分析和聚类分析等多元分析方法相结合,对大豆品系的10个农艺性状及产量性状进行研究,筛选适宜江汉平原种植的大豆品系,同时探究影响大豆产量的关键因素,为选育优质高产大豆品种提供种质和理论依据。结果表明,大豆品系10个农艺性状的变异系数为4.19%~46.95%,有效分枝数变异系数最大,蛋白质含量变异系数最小;因子分析将10个农艺性状转化为4个主因子,分别为产量构成因子、株高因子、粒重因子和品质因子,累计贡献率为80.067%。由农艺性状与综合得分相关性分析可知,生育期、株高、主茎节数、单株荚数、单株粒数、单株粒重和蛋白质含量7个农艺性状可作为大豆品系综合评价指标。聚类分析将64份大豆品系分成3个类群,类群Ⅰ31份,类群Ⅱ24份,类群Ⅲ 9份,类群Ⅲ大豆品系综合表现较好,适宜在江汉平原种植。     

35份人工合成六倍体小麦的综合评价

为有效利用人工合成六倍体小麦种质资源,拓宽现有种质基础,从国际玉米小麦改良中心引进35份人工合成六倍体小麦,对其株高、穗下节长、穗下茎长、穗长、旗叶面积、分蘖数、穗粒数、生物量、收获系数、产量和千粒重11个主要农艺性状和产量性状,以及籽粒水分含量、蛋白含量、面筋含量、淀粉含量、纤维素含量、硬度、SDS沉降值和Zeleny沉降值8个品质指标进行综合评价。结果表明,这批材料的农艺和产量性状变异系数为7.46%~32.29%,平均为15.36%;多样性指数（H′）为1.85~2.04,平均为1.98。品质性状的变异系数为2.80%~17.55%,平均为10.19%;多样性指数的变化范围为1.87~2.04,平均为1.96。主成分分析表明,前5个主成分构成的信息量为总信息量的82.84%。聚类后方差分析可将材料分为4个类群,类群Ⅲ的产量等相关性状较高,类群Ⅳ的蛋白质含量、纤维含量、面筋含量、硬度和SDS沉降值最高。这批材料的农艺性状、产量和品质性状变异程度大,遗传类型丰富,可作为种质资源加以利用。     

龙井茶适制茶树品种多性状综合评价——基于多元统计分析

确定适宜加工龙井茶的茶树品种的多性状评价指标,建立龙井茶适制品种农艺性状的综合评价体系,为鉴定筛选优良龙井茶适制品种或资源提供技术支撑。对浙江省15份主要栽培茶树品种（系）的芽叶长宽比、百芽重、展叶角度、亮度值(L)、红绿属性(a)、黄蓝属性(b)、色彩饱和度(C)、氨基酸、茶多酚、水浸出物、咖啡碱、酚氨比、外形、汤色、香气、滋味和叶底17项农艺性状进行综合比较,并联合使用主成分分析、聚类分析和层次分析对茶树品种（系）的龙井茶适制性进行综合评价。17项农艺性状的平均变异系数为12.05%,百芽重的变异系数最大(28.15%),叶底的变异系数最小(0.86%),适制龙井茶农艺性状变量间既相对独立又密切相关,应用主成分分析法,将17个评价指标压缩成6个综合指标,经过分析6个主成分函数式中的17项农艺性状系数,可以将17项农艺性状分为外形因子、内质因子、感官因子3个主要指标,这3个主要指标可以较准确地评价龙井茶适制品种,其中芽叶长宽比、a值、茶多酚、酚氨比、外形、香气和汤色是主要性状。采用聚类分析,可以将15个品种分为2个大的类群,采用层次分析可以将茶树品种采制龙井茶的适宜性进行综合排序。采用多元统计分析中的主成分分析和聚类分析对15份茶叶品种的17项农艺性状进行龙井茶适制性综合评价是可行的,结合层次分析可以得到更加准确的排序,可以从不同角度进行较全面客观评价,为龙井茶适制品种的选育提供参考。     

新疆冬小麦品种农艺及产量性状遗传多样性分析

Grain yield is one of the most important goals in wheat breeding, and agronomic or yield-related traits can directly reflect the characteristics of varieties. In order to determine the evolution of genetic diversity in agronomic traits of Xinjiang winter wheat varieties and their adaptabilities to different ecological environments, 134 winter wheat landraces and 54 moderns bred varieties from Xinjiang were selected for agronomic trait investigation. They were planted in three different ecological environments (Urumqi and Yining in Xinjiang province, and Tai’an in Shandong province) for two consecutive growth seasons, and nine agronomic and yield-related traits were surveyed and analyzed. The estimated broad sense heritability of nine agronomic and yield traits was in descending order: plant height > grain width > grain length/width ratio > spike length > spikelet number > thousand- kernel weight > grain number per spike > grain length > fertile spikelet number. Correlation analyses of nine agronomic and yield traits showed that these traits were correlated with each other. It was found that the plant height, spike length and grain length/width ratio of landraces were higher than that in modern bred varieties, but the grain number per spike, thousand kernel weight, grain length and grain width in landraces were less than that in modern bred varieties. However, the correlation coefficient of these nine traits was higher in modern bred varieties than that in landraces. These variations reflected the evolution of Xinjiang winter wheat varieties in agronomic traits in recent years. This study may provide important information for breeders to select the breeding parents in different winter wheat regions.