◎王小國

（三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院食品園林學(xué)院，河南三門峽472000）

小麥品質(zhì)性狀的主成分和相關(guān)性分析

◎王小國

（三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院食品園林學(xué)院，河南三門峽472000）

利用IBM SPSS19.0軟件對82個不同小麥品種的品質(zhì)性狀進(jìn)行了主成分和相關(guān)性分析，結(jié)果表明：小麥蛋白含量與干面筋和濕面筋間、干面筋和濕面筋間、直鏈淀粉和支鏈淀粉間存在0.01水平顯著相關(guān)；按方差貢獻(xiàn)率提取出3個主成分，3個主成分初始特征值累積貢獻(xiàn)率達(dá)89.683%，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化正交特征向量矩陣，得出3個主成分的表達(dá)式和綜合模型，通過綜合得分的高低，對不同小麥品種的品質(zhì)性狀進(jìn)行了排序，其中由新疆維吾爾自治區(qū)品種審定委員會審定的優(yōu)勢強筋小麥品種“新春21”的得分最高，“巴優(yōu)1號”的綜合得分最低。

主成分；相關(guān)系數(shù)；小麥；品質(zhì)性狀

小麥品質(zhì)通常指小麥對某種特定用途的滿足程度，主要包括營養(yǎng)品質(zhì)和加工品質(zhì)。[1]加工品質(zhì)性狀主要包括直鏈淀粉、支鏈淀粉和面團(tuán)流變學(xué)特性等，其中直鏈與支鏈淀粉的含量及比例是影響面條質(zhì)量的重要因素。[2]而衡量小麥營養(yǎng)品質(zhì)通常有蛋白質(zhì)含量、氨基酸、面筋含量等諸多指標(biāo)。[3]

那么在評價品質(zhì)性狀時，為了能夠正確處理這些指標(biāo)間錯綜復(fù)雜的關(guān)系，就有必要從這些諸多個指標(biāo)和因素中提取出主要指標(biāo)和因素來，這通常需要用多元統(tǒng)計的方法來整理數(shù)據(jù)。[4]主成分分析（Principal components analysis，PCA）就是研究如何用少數(shù)幾個綜合指標(biāo)或因素來代表眾多指標(biāo)或因素，綜合后的新指標(biāo)能綜合反映原來多個指標(biāo)或因素的大部分信息的一種統(tǒng)計方法[5-7]，已在多種植物的性狀評價中得到應(yīng)用。[8-10]

本研究利用IBM SPSS19.0對來自16個省的82個小麥品種的品質(zhì)性狀中蛋白含量、沉降值、濕面筋、干面筋、直鏈淀粉和支鏈淀粉等進(jìn)行相關(guān)性分析和主成分分析，以期為小麥品質(zhì)改良和新品種培育提供參考。

1 試驗材料和方法

1.1 試驗材料

以石河子大學(xué)農(nóng)學(xué)院提供的82個春小麥品種資源作為試驗材料，具體品種名稱見主成分得分及綜合得分情況表。

1.2 測定方法

蛋白質(zhì)含量采用近紅外反射法測定；干、濕面筋含量測定方法參照國家標(biāo)準(zhǔn)（GB/T14608-93）；沉降值采用常量法；直鏈淀粉含量和總淀粉含量采用微量分光光度法。支鏈淀粉含量為總淀粉含量和直鏈淀粉含量的差值。

1.3 數(shù)據(jù)處理

將數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，計算相關(guān)系數(shù)矩陣、特征值和單位特征向量以及主成分的方差貢獻(xiàn)率和累積方差貢獻(xiàn)率，得出主成分?jǐn)?shù)學(xué)模型和綜合得分，并按得分高低對不同小麥品種的品質(zhì)性狀進(jìn)行排序。

2 結(jié)果與分析

2.1 小麥品質(zhì)性狀的相關(guān)系數(shù)矩陣

雙側(cè)檢驗條件下，小麥品質(zhì)性狀間的相關(guān)系數(shù)矩陣（見表1）可以看出，小麥蛋白含量與干面筋和濕面筋間、干面筋和濕面筋間、直鏈淀粉和支鏈淀粉間存在0.01水平顯著正相關(guān)，沉降值和直鏈淀粉存在0.05水平顯著正相關(guān)，而沉降值和蛋白含量、支鏈淀粉間存在負(fù)相關(guān)。較強的相關(guān)性說明相關(guān)性狀間存在不同程度的信息重疊，有必要進(jìn)行主成分分析。

表1 小麥品質(zhì)性狀的相關(guān)系數(shù)矩陣

2.2 小麥品質(zhì)性狀的主成分分析

對標(biāo)準(zhǔn)化相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行KMO和Bartlett球形度檢驗，顯著度為0，小于顯著性水平0.05，因此拒絕Bartlett球度檢驗的零假設(shè)，適合進(jìn)行主成分分析。對供試小麥品種蛋白含量、沉降值、濕面筋、干面筋、直鏈淀粉和支鏈淀粉含量六個品質(zhì)性狀的初始特征值、方差貢獻(xiàn)率及累計方差貢獻(xiàn)率（見表2），提取到的3個主成分的累積方差貢獻(xiàn)率為89.683%，說明這3個主成分能夠反映大部分的小麥品質(zhì)特性。

表2 初始特征值和方差貢獻(xiàn)率

載荷矩陣旋轉(zhuǎn)可使載荷矩陣中各元素平方值向0和1兩極分化，強烈影響品質(zhì)的因子載荷接近于1，反之接近于0。由旋轉(zhuǎn)前的因子載荷矩陣表（見表3）可以看出，第1主成分能夠綜合反映的是濕面筋、干面筋和蛋白含量三個指標(biāo)信息；第2主成分可以綜合反映直鏈淀粉和支鏈淀粉的相關(guān)信息；沉降值主要通過第3主成分上反映其指標(biāo)的信息，三個主成分能夠反映全部所選性狀的信息。

2.3 供試小麥品質(zhì)性狀的綜合評價

將3個主成分進(jìn)行特征向量轉(zhuǎn)換后得出標(biāo)準(zhǔn)化正交特征向量矩陣（見表4）。

表3 旋轉(zhuǎn)前的因子載荷矩陣

表4 標(biāo)準(zhǔn)化正交特征向量矩陣

依據(jù)公式，得出供試小麥3個主成分的線性方程，如式（1），（2）和（3）：

式中，y1，y2，y3表示3個主成分的得分，ZxN為六個變量標(biāo)準(zhǔn)化后的值。

以每個主成分所對應(yīng)的特征值占所提取主成分總的特征值之和的比例作為權(quán)重，得出主成分綜合模型為：

式中，Y綜表示品質(zhì)綜合得分，λ1、λ2、λ3分別表示3個主成分的初始特征值，y1，y2，y3分別表示3個主成分的得分。

依據(jù)主成分線性方程和綜合模型即可對供試小麥品種進(jìn)行綜合評價。通過對各小麥品質(zhì)主成分綜合得分進(jìn)行排序，可以發(fā)現(xiàn)“新春21”得分最高，“巴優(yōu)1號”得分最低。分析原因可能是82個小麥品種中，“新春21”是新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)農(nóng)五師以高蛋白小麥“NS-23-3”為父本,“青海946”為母本雜交選育而成的優(yōu)質(zhì)強筋小麥新品種，其綜合品質(zhì)性狀最好，除自身遺傳因素外，可能與該品種能較好地適應(yīng)新疆氣候條件有直接關(guān)系。

3 小結(jié)

主成分分析是在損失很少信息的前提下把多個指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計方法，近年來，已在烤煙、稻米、葡萄、小麥等植物的品質(zhì)評價中得到應(yīng)用。本研究通過相關(guān)性分析，得出了小麥蛋白含量與干面筋和濕面筋間、干面筋和濕面筋間、直鏈淀粉和支鏈淀粉間存在極顯著正相關(guān)，這和陳華萍[11]等的研究結(jié)果是一致的。同時通過主成分分析，對來自不同省份的82個小麥品種的品質(zhì)性狀進(jìn)行了排序，建立了3個主成分的表達(dá)式和綜合數(shù)學(xué)模型，這對于今后提高小麥品質(zhì)育種工作的效率具有積極的現(xiàn)實意義。

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（責(zé)任編輯 卞建寧）

S331

A

1671-9123（2015）02-0137-03

2015-02-17

王小國（1977-），男，山西長治人，三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院食品園林學(xué)院講師。