麻城山茶种质资源表型遗传多样性研究

对麻城五脑山山茶花苗圃的35份山茶花种质材料的11个表型性状进行遗传多样性分析。结果表明,研究所选择的关于花和叶的11个性状均有不同程度的变异,花瓣数变异系数最大,其次为子房高,叶片长变异系数最小。F测验结果显示:11个表型性状的差异均达到了极显著水平。由性状相关性分析可知,测试的11个表型性状间存在极显著的正或负相关关系。主成分分析结果表明,前3个主成分累计贡献率为71.185%,其中反映花型的特征向量最大,花型对山茶品种分类有较大的影响。基于品种间各性状的遗传差异,将35份供试材料划分为3类,第一类群主要特征是花型大,第二类群特点是叶型大,第三类群资源特征表现为花瓣多。花径大小和花高是山茶品种分类的重要标准。     

麻城山茶种质资源表型遗传多样性研究

对麻城五脑山山茶花苗圃的35份山茶花种质材料的11个表型性状进行遗传多样性分析。结果表明,研究所选择的关于花和叶的11个性状均有不同程度的变异,花瓣数变异系数最大,其次为子房高,叶片长变异系数最小。F测验结果显示:11个表型性状的差异均达到了极显著水平。由性状相关性分析可知,测试的11个表型性状间存在极显著的正或负相关关系。主成分分析结果表明,前3个主成分累计贡献率为71.185%,其中反映花型的特征向量最大,花型对山茶品种分类有较大的影响。基于品种间各性状的遗传差异,将35份供试材料划分为3类,第一类群主要特征是花型大,第二类群特点是叶型大,第三类群资源特征表现为花瓣多。花径大小和花高是山茶品种分类的重要标准。     

淮山药种质资源主要农艺性状遗传多样性分析

【目的】探讨我国不同地区淮山药种质资源农艺性状的遗传多样性、亲缘关系及分类特征,为淮山药品种选育及生产利用提供参考。【方法】对收集的44份淮山药种质资源的19个农艺性状进行调查,通过遗传多样性分析、聚类分析与主成分分析,探讨其遗传多样性、亲缘关系及分类特征。【结果】44份淮山药种质资源形态性状间具有较高的多样性。在12个质量性状中,遗传多样性指数最高的是叶形（1.53）,其次是薯皮颜色（1.51）;薯形的频率分布最高（93.18%）,其次为薯肉颜色（90.91%）和茎蔓形状（81.82%）。在7个数量性状中,多样性指数最高的是薯块长度（1.89）,其次是生育期（1.84）和薯块径粗（1.77）;变异系数最大的是单株产量（79.25%）,其次为薯块径粗（42.21%）和单株结薯数（35.62%）,最小的为生育期（17.57%）。根据各农艺性状的遗传差异,可将44份淮山药种质聚为四大类群;第Ⅰ类群种质均来源于广西,可作为有增产潜力的加工型亲本材料;第Ⅱ类群种质主要来源于广西,可作为高产选育目标亲本;第Ⅲ类群种质主要来自南方地区,均是人工栽培的野生类型品种,为一般性亲本;第Ⅳ类群种质主要来源于北方省区的种质,可作为一般性早熟选育亲本。主成分分析结果表明,前6个主成分累计贡献率达83.73%,第一主成分反映高产株型综合因子,第二主成分反映加工株型因子,第三主成分反映植株结薯因子,第四、五、六主成分分别反映薯块、薯皮颜色和茎蔓颜色因子。【结论】我国淮山药主要地方栽培种质资源间农艺性状差异明显,具有丰富的遗传多样性,其亲缘关系呈现一定地域生态环境规律;南方地区在品种选育中应注重对第一、第二主成分的选择。     

基于农艺和品质性状的宛艾种质综合评价

采用科学合理的方法综合评价宛艾种质并筛选优异性状材料,为宛艾新品种的选育提供亲本材料及技术支撑。以30个来源于南阳市的宛艾种质为试验材料,采用Shannon-weaver遗传多样性指数、隶属函数法、相关性分析、主成分分析、聚类分析对其农艺和品质性状进行综合评价。结果表明,宛艾种质具有较高的遗传多样性,不同性状的遗传多样性指数为0.53～1.58,变异系数为16.95%～160.71%。相关分析表明,多数农艺性状间存在显著或极显著相关,部分品质性状之间存在显著相关性,但农艺性状与品质性状间相关性较差。主成分分析将15个性状转换成5个综合因子,累积贡献率为85.12%,第1、2、4主成分主要反映农艺性状信息,第5个主成分主要反映品质性状信息,第3个主成分主要反映农艺性状和品质性状信息。基于离差平方和法将30个宛艾种质在欧式距离14.0处聚为三类,第一类为优质型,包含8个种质;第二类为丰产型,包含8个种质;第三类种质性状介于第一类和第二类之间。基于隶属函数法对宛艾种质进行综合评价,筛选出产量和品质综合表现优异的5个种质,可为宛艾新品种选育提供亲本材料支撑。     

基于枝条、叶和花的油梨种质表型多样性分析

【目的】明确当前粤西已收集油梨种质资源的表型多样性,加强油梨种质资源的利用。【方法】以保存于国家热带果树种质资源圃的 53 份油梨种质资源为试验材料,采用偏相关分析、主成分分析和聚类分析等方法,对油梨的 7 个质量性状（叶形、叶缘、叶尖形状、叶片颜色、叶面状态、花型、叶柄凹槽）和 12 个数量性状（枝条粗度、节间长度、叶长、叶宽、叶形指数、叶柄长度、花序侧轴长度、花序宽度、花序主轴长度、花梗长度、花瓣长度、萼片长度）进行调查分析。【结果】已收集油梨种质资源表型性状多样性丰富,质量性状与数量性状的多样性指数范围分别在 0.094~1.228 和 1.373~1.921 之间,表明油梨数量性状相对质量性状多样性更丰富。19 个油梨表型性状间呈极显著相关的有 29 对,呈显著相关的 21 对。主成分分析表明,6 个主成分因子的累计贡献率达 72.396%,其中叶柄长度、枝条粗度、花瓣长度、花序侧轴长度、叶缘和叶面状态为主要性状。聚类分析显示,当欧氏距离为 15 时,可将 53 份油梨种质资源分为 4 大组群,组群Ⅰ花序较小,组群Ⅱ枝条粗度最粗,组群Ⅲ叶宽最窄,组群Ⅳ花序侧轴长度最长。【结论】粤西已收集保存的 53 份油梨资源的表型多样性丰富,调查的 19 个表型性状间有一定的相关性,其中叶柄长度、枝条粗度、花瓣长度、花序侧轴长度、叶缘和叶面状态可作为油梨资源评价及育种的主要指标。     

西瓜茎叶表型性状的多样性分析

为研究西瓜种质资源茎叶性状遗传多样性,调查了100份西瓜资源的节间长度、茎粗、叶片长度、叶片宽度和叶柄长等5项茎叶性状,进行了变异系数分析、相关性分析、主成分分析以及聚类分析。结果表明,西瓜茎叶性状的变异系数范围为6.67%~21.27%,具有较强的多样性;西瓜茎叶性状之间也存在较高的相关性。前3个主成分的累积方差贡献率为82.655%,可以作为西瓜茎叶性状选择的综合指标。聚类分析结果表明,取阈值为5时,将供试西瓜材料可分为6个类型。西瓜茎叶表型分析对于西瓜品种鉴定、种质创新和杂交育种亲本选配具有重要的应用价值。     

基于表型性状的观赏桃种质遗传多样性分析

以河南省许昌市鄢陵县林科所观赏桃资源圃收集的106份观赏桃种质资源为研究材料,通过计算变异系数和多样性指数,结合相关性、主成分及聚类分析,对30个表型性状（质量性状18个、数量性状12个）进行多样性分析。结果表明,106份观赏桃种质资源性状差异显著且遗传多样性丰富。其中,数量性状的平均变异系数为33.80%,花瓣数量的变异系数最大,为68.17%,多样性指数的均值为1.82,花径和花瓣长的多样性指数最高,均为2.07;质量性状的多样性指数（0.85）低于数量性状,花瓣颜色的多样性指数最高,为1.87。相关性及主成分分析表明,呈极显著和显著相关的性状分别有111对和39对,9个主成分的累计贡献率达72.691%,矮型、花型、瓣型、萼片数量、花径、花瓣数量、花瓣宽等是影响观赏桃表型的主要性状。基于种质间性状的遗传差异,当遗传距离为6.5时将参试材料分为11个类群,其遗传聚类与株型、花型、瓣型、花瓣颜色、花药颜色、花枝颜色、叶片颜色等性状关系密切,根据聚类结果,筛选出18份优异种质资源。综上,106份观赏桃种质资源的主要表型性状表现出丰富的遗传多样性。     

红籽瓜种质资源形态学多样性分析(英文)

[目的]旨在分析红籽瓜种质资源形态学多样性。[方法]对51份红籽瓜种质资源形态学性状进行聚类分析和主成分分析。[结果]红籽瓜种质资源39个形态性状变异系数为5.37%～66.95%,平均变异系数为22.87%。Shannon多样性信息指数平均值为1.55,种子长度Shannon多样性信息指数最高,为2.16;种皮覆纹最低,为0.32,数量性状多样性信息指数大于质量性状。通过主成分分析,第一主成分方差贡献率为19.49%,第二主成分方差贡献率为15.32%;第三主成分方差贡献率为9.55%。基于形态学的聚类分析将51份红籽瓜种质分为三大类,其中第一类仅1份材料,第二类2份材料,前两类均为野生种材料。第三类48份材料,为栽培种材料。[结论]为红籽瓜种质资源保护和利用提供理论依据。     

200份芝麻种质资源农艺性状遗传多样性分析

为了对山西芝麻种质资源进行深入、高效利用,利用SPSS 24.0软件对200份种质资源的13个农艺性状进行遗传多样性和聚类分析。结果表明,芝麻种质资源主茎果轴长度的遗传多样性指数最高,最小的为蒴果棱数;不同性状的变异系数不同,变异系数最大的为蒴果棱数,株高的变异系数最小。通过聚类分析,将供试材料分为四大类群:第Ⅰ类群可作为选育机械化品种的亲本材料;第Ⅱ类群综合性状好,可直接利用或者作为较好的亲本材料;第Ⅲ类群的资源分布最多,需利用育种手段加以改良;第Ⅳ类群可以筛选特异种质。通过主成分分析提取了6个主要因子,分别为株高因子、蜜腺因子、株型因子、始蒴高度因子、节间长度因子、蒴果棱数因子,累计贡献率71.696%。结果表明,供试芝麻种质资源多样性较丰富,对种质资源的充分了解和分类将为更好地引种和培育高产优质适合机械化的品种提供理论基础。     

矮生观赏番茄种质资源农艺性状鉴定及观赏性评价

为筛选优异的矮生观赏番茄种质资源及优良育种亲本,提高观赏番茄育种效率,以26份国内外矮生观赏番茄种质资源为试验材料,运用变异分析、主成分分析和聚类分析法对20个主要农艺性状进行鉴定与评价;并采用层次分析法对其观赏性进行评价,筛选出观赏价值高的优良种质资源。结果表明:供试矮生观赏番茄种质资源的主要农艺性状及观赏特性遗传变异丰富。在16个数量性状中,坐果期为弱变异性状,其他15个为中等变异性状,无强变异性状;单花序花数的多样性指数最小,为1.00,可溶性固形物含量的多样性指数最大,为2.05。4个质量性状中,叶色的多样性指数最小,为0.96,果形的多样性指数最大,为1.63。主成分分析将20个主要农艺性状简化为4个主成分,分别为整株形态因子、果实及成串因子、物候期因子和果实色泽因子。系统聚类分析将供试材料分为3大亚族,不同亚族间的农艺性状存在较明显的差异。此外,本试验确定了基于层次分析法的观赏番茄观赏性评价标准,并构建了评价模型,其中果实特征约束层在约束层中所占权重最大,成熟果色指标层在指标层中所占权重最大,最终筛选出观赏价值最高的种质材料S1。本研究结果为应用观赏番茄优异基因资源及改良育种亲本提供了一定的理论依据。     

100份番茄种质资源表型性状的遗传多样性分析

番茄种质资源遗传多样性的研究是番茄育种的重要基础。本研究对收集的100份番茄种质资源材料进行遗传多样性分析、主成分分析和聚类分析。结果表明,不同性状在不同材料之间表现出不同程度的多样性。其中,质量性状中遗传多样性指数(H′)的变化范围为0.34～1.52,花序类型的H′最高,为1.52,数量性状中H′最高的是果梗洼大小和单果种子数,均为2.06;提取的9个主成分累计贡献率达到67.72%,第一、二主成分主要反映植株的生长状态和果实的外观形态,第三、四主成分分别反映果实因子和植株长势,第五、六主成分主要与果实熟性和品质有关。通过聚类分析将供试材料在欧氏距离为0.91处聚为Ⅴ类,其中第Ⅰ、Ⅱ类群可以作为培育高品质番茄的种质材料,第Ⅲ类群遗传改良潜力较大,第Ⅳ类群可以为今后选育不同利用价值的番茄品种提供宝贵材料,第Ⅴ类群是优良的种质资源。     

艾纳香种质资源表型性状遗传多样性分析

【目的】分析艾纳香种质资源表型性状的多样性,为良种选育提供科学依据。【方法】以159份艾纳香种质资源为材料,进行9个数量性状和13个质量性状的测定,并采用遗传多样性分析、相关性分析、主成分分析和聚类分析等方法进行遗传多样性分析。【结果】数量性状中遗传多样性指数最高的是株高(2.072),变异系数最大的是花枝数(32.76%);质量性状中遗传多样性指数最高的是叶片形状(1.201)。相关性分析表明,在数量性状中,冠幅与株高、叶宽、叶柄长度、花枝长度、花枝开张角度呈极显著正相关(P0.01);在质量性状中,叶脉花青苷显色强度与主茎花青苷显色强度、叶片边缘花青苷显色强度和叶柄花青苷显色强度呈极显著正相关(P0.01)。前8个主成分的累计贡献率达到64.32%,根据各性状的载荷量大小将各因子依次命名为产量因子、显色因子、叶光滑度因子、叶片边缘因子、叶片形状因子、叶片绿色因子和花枝角度因子。基于表型性状,以离差平方和法在遗传距离为10处将供试材料分为3个类群,类群Ⅰ有39份材料,占总数的24.53%;类群Ⅱ有38份材料,占总数的23.90%;群Ⅲ有82份材料,占总数的51.57%。【结论】159份艾纳香种质资源的表型性状具有丰富的遗传多样性,叶片形状的变异类型较为丰富,叶宽可作为日后选育高产艾纳香种质的指导目标性状。     

130份番茄种质资源表型性状的综合评价

通过对130份番茄种质资源表型性状的综合评价，发现并挖掘优良的番茄种质材料，创制骨干亲本，为下一步选育番茄新品种奠定基础。运用方差分析、主成分分析、聚类分析、计算综合评价得分等方法进行番茄供试材料的22个形态学性状的遗传多样性分析。12个数量性状的遗传变异性分析结果表明，供试材料的变异程度较高，且变异丰富。变异范围为18.16%～72.64%,总酸、糖酸比、单果质量、果形等性状都表现出较高的遗传变异。主成分分析结果表明，22个表型性状可划归为8个因子，特征值均在1.0以上，累计贡献率达73.356%,基本能够反映全部指标的大部分信息。聚类分析结果将130个种质资源分为5个大类10个亚类，小果型、中果型与大果型番茄种质划分明显，其中第4类、第5类种质资源进行亲本组合，定向选育综合性状优良的中、大果型新品种，第3类可作为选育小果型番茄的重要种质资源。综合评价结果表明，综合得分(F)的变化范围为-1.46～1.86,其中得分较高的种质资源BT036、BT039和BT067等为笔者所在单位保存的自交系材料，可优先做优良种质利用。     

南京地区白菜种质资源遗传主成分与聚类分析

为了了解南京地区不结球白菜种质遗传多样性,对50份白菜种质的株高、株型等15个形态学性状进行了主成分分析和聚类分析。结果表明,15个形态学性状的平均变异系数为30.35%,其中叶柄长的变异系数最大,为58.48%,其次为株型、叶柄质量和叶形。主成分分析表明植株叶片指标、叶柄指标、植株外形和颜色指标等4个主成分代表了80.04%的变异,并以此进行聚类分析,依据种质间遗传距离将供试材料聚为夏播品种、秋播品种和腌制品种等3个大类。     

基于表型性状与简单重复序列标记的浙江省芋种质资源遗传多样性比较

为探讨浙江省地方芋种质资源的遗传多样性,并挖掘特异芋种质,对25份浙江省地方芋种质资源进行调查鉴定,对15个表型性状进行了遗传多样性分析、主成分分析、表型性状与简单重复序列(SSR)标记相结合的聚类分析。结果表明,浙江省芋种质遗传多样性丰富,变异系数与多样性指数均值分别为31.31%与0.97。主成分分析显示,前5个主成分累积特征值为10.871,累计贡献率为77.649%,第一主成分反映了多子芋株型综合因子,第二主成分反映了芋叶形状综合因子,第三主成分反映了母芋形状综合因子,第四、第五主成分分别代表母芋表皮棕毛、母芋颜色因子;另外,孙芋形状、母芋芽色、叶心色斑颜色、叶柄中下部颜色、母芋表皮棕毛可作为芋种质鉴别优先观测的形态性状指标。基于表型性状的聚类在遗传距离4.171处可将所有种质分为5个类别,其中第Ⅲ类与第V类的子孙芋形状均为卵圆,商品性好。此外,在20份多子芋中还挖掘出2份紫红柄特异芋种质。20对SSR引物在所有资源中扩增共获得53个条带,具有多态性的条带为48条,多态性比率为90.6%,多态信息含量(PIC值)为0.22～0.64;SSR分子标记聚类在DICE遗传相似系数0.665处将所有种质分为5个类别,与表型性状聚类结果有类似之处,但又有所不同。2种不同的聚类方式在芋种质资源的鉴别中具有互补作用,均表明了亲缘关系的远近与地理来源并无直接关系。上述结果将为芋种质资源进一步保护、利用与创新提供重要的理论基础。     

马铃薯种质资源表型性状的遗传多样性分析

为了解引进马铃薯种质资源的遗传多样性,为山西马铃薯新品种选育的亲本选配提供参考。田间采集种质资源的11个质量性状和10个数量性状,进行Shannon-Wiener指数、相关性、主成分与聚类分析。质量性状的多样性指数为0.42~1.52,其中薯形、皮色、肉色、株型的多样性指数较高;数量性状中,产量、株高、生育期、单株块茎数的遗传多样性指数较高,均≥2.0。相关分析结果显示,产量与出苗率、商品薯率、单株块茎数、株高、生育期和单薯质量呈极显著正相关。主成分分析确定了单薯质量、生育期、比重、株高4个主成分因子,累计贡献率达83.997%。聚类分析将种质资源分为中早熟低产型、中早熟高产型、中晚熟高产型、中晚熟低产型4大种质群。引进资源具有丰富的遗传多样性,第Ⅱ类种质群可作为早熟高产育种的优异资源,第Ⅲ类种质群可作为多目标性状育种的亲本材料加以利用。     

籽瓜种质资源表型性状鉴定及遗传多样性分析

为探究籽瓜种质资源的多样性,深度挖掘籽瓜优异种质应用潜力,采用相关性、主成分与聚类分析方法对100份籽瓜种质资源的21个农艺性状进行表型鉴定及遗传多样性分析。结果表明:籽瓜种质资源遗传多样性丰富,7个质量性状的多样性指数范围为0.53~1.65,14个数量性状变异系数为10.41%~35.56%,各表型性状间具有遗传相关性。以欧氏距离为遗传距离进行聚类分析,可将100份籽瓜种质资源聚为5大类群,其中第Ⅴ类群具有高产特性,可作为育种亲本材料。主成分分析提取前7个主成分,其成分累计贡献率达到了74.185%,可以作为籽瓜种质资源主要评价指标;籽瓜种质资源的综合得分范围为-2.78~2.86,依据综合得分排序,筛选出了3份优异籽瓜种质资源材料。本研究从多角度系统评价籽瓜种质资源遗传多样性,可为后续籽瓜种质资源高效利用及遗传育种提供科学依据。     

基于表型性状的莴笋种质资源遗传多样性分析

【目的】对四川省莴笋种质资源进行表型遗传多样性分析,为有效地保护和利用四川省地方莴笋种质资源提供理论参考。【方法】以四川不同地区收集的108份莴笋种质资源为供试材料,并对其17个主要表型性状进行遗传多样性分析、主成分分析和聚类分析。【结果】 108份莴笋种质资源的不同表型性状表现出不同程度的多样性,8个质量性状的遗传多样性指数（H'）为0~1.10,其中,茎叶基部形状均为心胀形,茎叶附着方式均为无叶柄,故H'为0,肉质茎皮色的H'最高; 9个数量性状的H'为1.85~2.03,变异系数为0.07~0.24,H'最高的是肉质茎长,变异系数最高的是毛重。主成分分析提取的4个主成分累积贡献率达73.79%,包括12个表型性状。108份莴笋种质材料可划分为三大类群,其中,第Ⅰ类群主要是肉质茎大小和长度中等的资源;第Ⅱ类群肉质茎均较长,而且肉质茎较粗,单茎重较重,是具有高产特征的种质资源;第Ⅲ类群主要是节间较密的类型。【结论】四川省莴笋种质资源遗传多样性较高,但部分质量性状的遗传指数较低,需加强对现有种质资源的收集保护工作。开展莴笋种质资源评价和利用,有利于实现莴笋高产优质育种以及填补当前市场缺乏种类,其中第Ⅱ类群可用来选育高产品种,第Ⅲ类群可用来选育当前四川市场上缺乏的叶色紫色、叶形为长椭圆的种质资源。     

浙江省早籼稻种质资源的表型多样性分析与评价

为探究浙江省早籼稻种质资源遗传多样性,提高早籼稻育种中亲本选择的利用效率,通过变异系数、遗传多样性指数、主成分分析、二维排序分析、逐步回归分析和聚类分析等方法对100份早籼稻种质资源的14个主要表型性状的多样性水平进行分析。结果表明:14个表型性状的变异系数在0.96%(生育期)~41.07%(每穗瘪谷数);14个表型性状的遗传多样性指数在5.50(每穗瘪谷数)~5.61(生育期);基于主成分二维排序分析筛选到单穗重大、每穗瘪谷数少、长宽比小、倒二叶长度和生育期适中、穗长长且单株有效穗多的种质资源,根据二维排序结果,早籼稻材料4128、4209、4225和4278是在二维排序重叠种质,可以作为育种亲本或者中间材料。主成分分析和综合评价表明,100份早籼稻种质资源中材料4021综合性状排名第1,筛选到每穗实粒数、每穗瘪谷数、结实率、单株有效穗、谷粒长和谷粒宽这6个表型性状可以作为早籼稻资源综合评价的关键指标;同时基于离差平方和法进行层次聚类,将100份早籼稻材料分为4类,各类表型性状差异明显。     

246份番茄种质资源表型性状的遗传多样性

为研究番茄种质资源的遗传多样性和亲缘关系,科学评价种质,以246份番茄种质资源为试验材料,对其25个质量性状和8个数量性状进行遗传多样性、相关性及主成分分析.结果表明:供试材料的表型性状具有丰富的遗传多样性,质量性状中叶片着生状态的多样性指数最高的是2.46;单果质量的变异系数最大,为57.86％,8个表型性状的F值都达到了极显著的水平,各性状间存在复杂的相互关系;主成分分析中提取的9个主成分累计贡献率为66.18％,包含了全部指标的大部分信息.基于表型性状,采用系统聚类组间聚合的方法在遗传距离为10处将供试的246份资源主要以单果质量划分为4个组群.明确番茄表型变异的丰富程度及不同种质间的遗传关系,为番茄种质资源的进一步研究及番茄育种提供理论依据和工作基础.