王永行 白立華 杜瑞霞 郭宏強(qiáng) 楊欽方

摘 要：該文通過對21份玉米雜交種的產(chǎn)量性狀進(jìn)行聚類分析，對玉米產(chǎn)量性狀間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了研究，為玉米育種工作提供科學(xué)的理論依據(jù)。采用R型聚類，組間連接Pearson相關(guān)計(jì)算10個(gè)性狀的相關(guān)關(guān)系。結(jié)果表明，10個(gè)性狀可以劃分4類，Ⅰ類為穗粒數(shù)、行粒數(shù)、出籽率；Ⅱ類為單株粒重、小區(qū)產(chǎn)量、穗行數(shù)；穗粗為Ⅲ類；Ⅳ類為突尖長、穗長、百粒重。通過典型篩選，可以用穗粒數(shù)、單株粒重、穗粗、突尖長4個(gè)產(chǎn)量指標(biāo)代替原來的10個(gè)產(chǎn)量性狀對品種進(jìn)行評價(jià)。

關(guān)鍵詞：玉米；產(chǎn)量性狀；聚類分析

中圖分類號 S513 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1007-7731（2016）07-25-03

Abstracts：In this paper，the relationship among yield traits of maize was studied by cluster analysis of 21 Maize Hybrids，using R type clustering，inter group connect and the Pearson correlation to calculate the relationship of ten traits，which provides scientific theoretical basis for maize breeding. Ten characters can be divided into four categories in the results. Class I includes the number of grains per spike，grain number and seed rate，class Ⅱ includes grain weight per plant，grain yield，ear row number，ear diameter is class Ⅲ，class Ⅳ includes sudden sharp，spike length and 100 kernel weight. By typical screening，10 yield traits could be replaced by grain number per plant，grain weight per plant，spike diameter and spike length to evaluate varieties.

Key words：Maize；Yield characters；Clustering analysis

系統(tǒng)聚類是一種研究品種間遺傳差異，簡化性狀間復(fù)雜關(guān)系的重要方法，用于剖析玉米雜交種產(chǎn)量性狀差異，明確性狀間的主次關(guān)系，篩選產(chǎn)量性狀的典型指標(biāo)，為玉米育種工作提供理論依據(jù)。玉米作為三大糧食作物之一，其重要性不言而喻，玉米產(chǎn)量性狀的相互關(guān)系一直是廣大玉米育種工作者所關(guān)心的問題。劉二明等[1]對水稻稻瘟病抗性進(jìn)行聚類分析，鮑江峰等[2]對中國紐荷爾臍橙主要食味品質(zhì)進(jìn)行研究，羅俊等[3]對甘蔗不同品種光合特性進(jìn)行探討，同時(shí)，該方法還在紅麻[4]、谷子[5]、甜糯玉米[6]等相關(guān)作物或領(lǐng)域進(jìn)行了研究。聚類分析對玉米的研究主要集中在玉米自交系配合力[7-10]，玉米苗期氮素吸收利用效率[11]等方面，而對玉米雜交品種及其農(nóng)藝性狀進(jìn)行R型聚類分析的研究鮮見報(bào)道。

1 材料與方法

1.1 供試材料 數(shù)據(jù)來源于2014年內(nèi)蒙古玉米區(qū)試21份雜交種試驗(yàn)結(jié)果，試驗(yàn)采用隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)設(shè)計(jì)，設(shè)3次重復(fù)，行長5m，株距0.269m，行距0.55m，密度為4 500株/667m2，試驗(yàn)管理略高于大田?？挤N的產(chǎn)量性狀有：百粒重、穗長、穗粗、穗行數(shù)、突尖長、出籽率、行粒數(shù)、穗粒數(shù)、單株粒重、小區(qū)產(chǎn)量等。

1.2 分析方法 采用Office Excel2003、SPSS17.0進(jìn)行相關(guān)及系統(tǒng)聚類分析，系統(tǒng)聚類采用組間連接法，度量標(biāo)準(zhǔn)采用Pearson相關(guān)法并繪制了10個(gè)產(chǎn)量性狀的聚類冰狀圖和樹狀圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 各性狀的描述性統(tǒng)計(jì)分析 由表1可見，21個(gè)品種10個(gè)產(chǎn)量性狀的變異系數(shù)變化較大，在0.53～13.29，其中突尖長的變異系數(shù)最大，出籽率的變異系數(shù)最小。可見，不同性狀變異系數(shù)不同，造成以上情況的原因主要有2個(gè)方面，一方面是由其自身的基因型所決定的，另一方面受基因與外部環(huán)境互作造成的。

2.2 產(chǎn)量性狀的聚類分析（R型） 采用系統(tǒng)分析組間連接法，Pearson相關(guān)性作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，得出10個(gè)性狀的聚類冰狀圖和樹狀圖（圖1、圖2），從樹狀圖可以看出，10個(gè)性狀被分為以下4類：Ⅰ類為穗粒數(shù)、行粒數(shù)、出籽率；Ⅱ類為單株粒重、小區(qū)產(chǎn)量、穗行數(shù)；穗粗為Ⅲ類；Ⅳ類為突尖長、穗長、百粒重。在玉米雜交種進(jìn)行綜合評價(jià)時(shí)，可將原來的10個(gè)產(chǎn)量性狀用4個(gè)指標(biāo)來替換，即4個(gè)指標(biāo)可以來解釋10個(gè)產(chǎn)量性狀的全部信息。

2.3 不同產(chǎn)量性狀聚類過程（R型）分析 系數(shù)代表各產(chǎn)量性狀的相關(guān)關(guān)系，相關(guān)性越強(qiáng)的先聚為一類，聚類過程見表2，例如：穗粒數(shù)和行粒數(shù)相關(guān)系數(shù)最大為0.905，首先聚為一類，其次小區(qū)產(chǎn)量與單株粒重相關(guān)為0.788聚為一類，以此類推通過9次迭代將10個(gè)性狀聚為4類。

3 討論與結(jié)論

聚類分析作為一種理想的多變量統(tǒng)計(jì)方法已經(jīng)廣泛的應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域，R型聚類分作為其中重要的分析方法而被大家熟知。各性狀通過R型聚類分析但可以反映各性狀的親疏關(guān)系，而且可以了解各變量組合間的親疏關(guān)系，從而為育種家在品種選育提供科學(xué)的理論依據(jù)。本文采用系統(tǒng)聚類的R型聚類方法對21個(gè)品種的10個(gè)產(chǎn)量性狀進(jìn)行研究，10個(gè)性狀被劃分為4類，Ⅰ類為穗粒數(shù)、行粒數(shù)、出籽率；Ⅱ類為單株粒重、小區(qū)產(chǎn)量、穗行數(shù)；穗粗為Ⅲ類；Ⅳ類為突尖長、穗長、百粒重。同一類內(nèi)產(chǎn)量性狀相關(guān)關(guān)系較大，不同類相關(guān)關(guān)系較遠(yuǎn)。

本試驗(yàn)將10個(gè)產(chǎn)量性狀聚為4類，按每一類的相關(guān)指數(shù)的大小篩選典型性指標(biāo)，用典型性指標(biāo)代替原來全部信息。本文可以用穗粒數(shù)、單株粒重、穗粗、突尖長4個(gè)因子代替原來全部10個(gè)產(chǎn)量來對品種進(jìn)行描述，綜上所述，聚類分析可以有效的應(yīng)用于玉米育種工作為優(yōu)良品種選育提供技術(shù)支持。

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（責(zé)編：張宏民）