杨涛^,, 黄雅婕, 李生梅, 任丹, 崔进鑫, 庞博, 于爽, 高文伟^,新疆农业大学农学院/棉花教育部工程研究中心,乌鲁木齐 830052

Genetic Diversity and Comprehensive Evaluation of Phenotypic Traits in Sea-Island Cotton Germplasm Resources

YANG Tao^,, HUANG YaJie, LI ShengMei, REN Dan, CUI JinXin, PANG Bo, YU Shuang, GAO WenWei^,College of Agriculture, Xinjiang Agricultural University/Engineering Research Centre of Cotton, Ministry of Education, Urumqi 830052

通讯作者: 高文伟,E-mail：280594606@qq.com

责任编辑: 李莉
收稿日期:2020-11-12接受日期:2021-01-8网络出版日期:2021-06-16

基金资助:

南京农业大学-新疆农业大学联合基金.KYYJ201601 国家自然科学基金.31771885 国家自然科学基金.31660406

Received:2020-11-12Accepted:2021-01-8Online:2021-06-16
作者简介 About authors
杨涛,E-mail：yngtao25@163.com。










摘要
【目的】研究海岛棉种质表型性状的遗传多样性关系及筛选优异性状的海岛棉种质,为海岛棉优异性状深入研究提供理论基础。【方法】以175份海岛棉12个表型性状进行遗传多样性分析;主成分分析、权重和利用隶属函数产生综合评价值D进行海岛棉种质资源综合评价。【结果】表型性状变异范围在6.40%—28.10%,海岛棉类型较丰富;海岛棉资源遗传多样性指数为1.97—2.05,各性状间遗传多样性指数差异较小,国内外海岛棉资源遗传多样性无显著性差异（P＞0.05）,在国内,新疆与疆外海岛棉资源遗传多样性存在显著差异（P＜0.05）。主成分分析将12个表型性状转换为3个综合因子,贡献率分别为49.34%、18.03%和10.63%,累计贡献率为78.00%,第一主成分荷载较大为株高、始节数、始节高、有效果枝数、铃数、有效铃数、单株籽棉重和单株皮棉重,代表生长及有效产量因子;第二主成分荷载较大为衣分、单铃籽棉重和单铃皮棉重,代表单铃产量因子;第三主成分荷载较大为蕾铃脱落数,代表蕾铃脱落因子;海岛棉资源统计分析发现国内外极端种质差异不大,表现中等的海岛棉资源材料国内较多,在国内,疆外极端种质所占比例较高,新疆与疆外中间型种质差异较小;通过聚类分析将175份海岛棉资源分为4个类群,Ⅰ类群是矮秆、低产的较差种质;Ⅱ类群是高衣分、单株皮棉重较高的潜在增产种质;Ⅲ类群是综合性状较好的优异种质;Ⅳ类群低重心、衣分较高的极端特殊种质,综合评价筛选到综合性状较优的2个品种：XH30和270;利用逐步回归筛选到海岛棉种质评价的5个关键性指标（株高、始节高、果枝数、单铃皮棉重和单株籽棉重）。【结论】参试海岛棉种质资源类型较丰富但遗传多样性较差;株高、果枝数、衣分和单株皮棉重在各基因型中呈正态分布,其余性状呈偏态分布;参试种质分为4个类群;株高、始节高、果枝数、单铃皮棉重和单株籽棉重5个指标可作为海岛棉种质评价的关键性指标。
关键词： 海岛棉;种质资源;表型性状;遗传多样性;综合评价

Abstract
【Objective】The study is an attempt to the genetic diversity relationship of phenotypic traits of Sea-island cotton germplasm and screen Sea-island cotton germplasm with excellent traits, which provides a theoretical basis for in depth research on quality traits of Sea-island cotton.【Method】Genetic diversity analysis and comprehensive evaluation were carried out with 12 phenotypic traits of 175 Sea-island cotton. Principal component analysis, weights and the use of membership function to generate comprehensive evaluation value D for comprehensive evaluation of Sea-island cotton germplasm resources.【Result】The results (showed that) Sea-island cotton have rich types and consistent with the range of phenotypic traits was 6.40%-28.10%,which the resource genetic diversity index is 1.97 to 2.05, the diversity analysis significant differences in genetic diversity of Sea-island cotton resources between Xinjiang and outside Xinjiang (P＜0.05); 3 comprehensive factors were converted from principal component analysis 12 traits, which the contribution rates are: 49.34%, 18.03% and 10.63%, with a total contribution rate of 78%; The larger load of the first principal component is the number of envoys, the height of envoys, the number of effective branches, the number of bolls, the number of effective bolls, the weight of seed cotton per plant and the weight of lint per plant, representing growth and effective yield factors; The larger load of the second component is lint, single boll seed cotton weight and single boll lint weight, which represents the single boll yield factor; The third component load is the plant height and the number of boll shedding, representing plant height and boll shedding factor; The statistical analysis of Sea-island cotton resources evident that the difference was not significant in extreme germplasm at domestic , and there are more materials with medium-performing Sea-island cotton resources in China. In China, the proportion of extreme germplasm outside Xinjiang is relatively high, and the difference was not significant between Xinjiang and foreign intermediate germplasm; Cluster analysis 175 Sea-island cotton resources then divided into 4 groups. Group I has discrepancy germplasm with short stalk of gravity, low yield; Group II has high lint percent and extensive yield of lint yield per plant, and has higher potential yielding germplasm; Group III has perferable comprehensive traits and excellent germplasm; group IV is short-stalked, high-lint, and extremely particular germplasm; comprehensive evaluation screens out 2 excellent comprehensive traits varieties XH30 and 270; By stepwise regression screening Sea-island cotton germplasm screening phenotype of five key indicators (plant height first node height, number of fruit branches, lint weight per boll and cotton weight per seed). 【Conclusion】The genetic diversity of the tested Sea-island cotton germplasm resources is relatively high, but the genetic diversity is low. The plant height, fruit branch number and lint yield per plant are normally distributed among the genotypes, those left traits are skewed. The tested germplasm divided into 4 categories; Plant height, height of the first node, fruit branch number, yield of single boll Lint yield, seed cotton yield per plant, the research provides a theoretical reference to selection of excellent germplasm for sea-island cotton germplasm resources that 5 indicators can be used as comprehensive indicators for the evaluation of core germplasm.
Keywords：Gossypium barbadense;germplasm resources;phenotypic traits;genetic diversity;comprehensive evaluation


PDF (883KB)元数据多维度评价相关文章导出EndNote|Ris|Bibtex收藏本文
本文引用格式
杨涛, 黄雅婕, 李生梅, 任丹, 崔进鑫, 庞博, 于爽, 高文伟. 海岛棉种质资源表型性状的遗传多样性分析及综合评价[J]. 中国农业科学, 2021, 54(12): 2499-2509 doi:10.3864/j.issn.0578-1752.2021.12.002
YANG Tao, HUANG YaJie, LI ShengMei, REN Dan, CUI JinXin, PANG Bo, YU Shuang, GAO WenWei. Genetic Diversity and Comprehensive Evaluation of Phenotypic Traits in Sea-Island Cotton Germplasm Resources[J]. Scientia Acricultura Sinica, 2021, 54(12): 2499-2509 doi:10.3864/j.issn.0578-1752.2021.12.002


开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

0 引言

【研究意义】海岛棉（Gossypium barbadense）作为主要的经济作物及重要的战略储备物资^[1,2],因其纤维长、细、强等特点^[3],被誉为“纤维上的宝石”。目前,海岛棉产量约占世界棉花产量的2%^[4],新疆是中国海岛棉唯一产区,海岛棉种植面积约为10万hm^2[5],产量约为世界海岛棉产量的25%^[6]。【前人研究进展】遗传资源材料是育种家选育新品种的基础^[7],而遗传材料的遗传基础是育种的关键。目前,种质资源的遗传多样性和评价研究主要集中于表型及分子水平^[8,9,10],表型及分子研究是育种家获得海岛棉遗传差异的重要手段。表型研究是最直接、最有效的研究方法,可更直观地表现某一品种特异性,不同于分子研究。目前,水稻^[11]、小麦^[12]、玉米^[13]、绿豆^[14,15]应用表型进行多样性分析及综合评价已有报道,开展资源多样性分析及鉴定,不仅有利于有利基因的发掘,而且对抗逆性品种的选育更有重要意义。海岛棉作为常异花授粉作物,育种过程中,主要以种间杂交为主,利用分子标记辅助育种及转基因育种单位较少,新品种选育中,亲本数量有限且遗传基础较窄,严重影响了新品种的选育;为进一步选育优质、高产和稳产的海岛棉品种,筛选优异亲本成为目前主要目标。【本研究切入点】目前,海岛棉表型性状在自然群体的分布规律仍不明确,适宜于筛选海岛棉优异资源综合评价的文章仍鲜见报道。【拟解决的关键问题】本研究利用175份海岛棉资源的12个表型性状进行海岛棉种质资源遗传多样性分析及综合评价,为海岛棉种质创新利用、品种改良提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料

175份海岛棉资源材料包含国外材料72份（涵盖亚洲、美洲等,分别来自美国16份、前苏联44份、埃及12份）和国内材料103份（新疆47份、疆外56份）。基于株高（plant height,PH）、衣分（lint percent,LP）、铃数（boll number,BN）、始节数（first node of fruit branch,FNB）、果枝数（fruit branch number,FBN）、有效果枝数（effective fruit branch number,EFBN）、有效铃数（effective boll number,EBN）、蕾铃脱落数（number of boll drop,NOBD）、单铃籽棉重（yield of single boll seed cotton,YOSBSC）、单铃皮棉重（yield of single boll lint yield,YOSBLY）、单株籽棉重（seed cotton yield per plant,SCYPP）、单株皮棉重（lint yield per plant,LYPP）12个表型性状,利用主成分分析和隶属函数产生综合评价值D进行海岛棉种质资源综合评价。

1.2 试验设计

试验于2018—2019年（4—11月）种植于阿拉尔市12团阿拉尔国家科技园及2019年4—11月种植于石河子市144团（新疆农业大学实验基地）。采用完全随机区组设计,一膜6行,每个小区2行,行长2.00 m,2—3粒点播,行距0.40 m,株距0.10 m,2次重复,田间管理方式同常规管理一致。严格按照《棉花种质资源描述规范和数据标准》进行农艺性状的鉴定^[16],于10月初,各重复连续选取5株测定各表型性状,收获20铃测定单铃重,连续收获10株测得籽棉重,扎花后测定相应皮棉重。

1.3 数据处理

采用Origin 2018统计各性状变异系数、均值及标准差等描述性指标,利用R 3.6.0进行Person相关性分析、聚类分析;利用Excel 2010计算Shannon-Weaver遗传多样性指数,具体分级采用前人研究方法^[17,18,19],之后主成分分析,利用隶属函数产生综合评价值D评价海岛棉种质^[20,21,22]。

（1）隶属函数值：μ（X_i）=（X_i—X_min）/（X_max—X_min）,i=1,2,…,n
式中,X_i为第i个综合指标,X_min为第i个综合指标的最小值,X_max为第i个综合指标的最大值。

（2）综合指标权重：W_i= P_i/∑n i=1P_i,i=1,2,…,n
式中,W_i为第i个综合指标在所有综合指标中的权重,P_i为各品种第i个综合指标的贡献率。

（3）综合指标优劣：D=∑n i=1[μ(X_i)×W_i],i=1,2,…,n
式中,D值为综合指标评价值。

2 结果

2.1 海岛棉主要农艺性状的描述性分析

175份海岛棉材料表型性状PH、FNB、FBN、EFBN、BN、EBN、NOBD、YOSBSC、YOSBLY、LP、SCYPP、LYPP变异范围为6.40%—28.10%,其中LYPP最大,为28.10%,LP最小,为6.40%,基本排序为：LP＜YOSBSC＜FNB＜YOSBLY＜NOBD＜FBN＜PH＜EBN＜BN＜EFBN＜SCYPP＜LYPP,其中LP、YOSBSC变异系数均小于10.00%,EFBN、BN、EBN、SCYPP、LYPP变异系数均大于20.00%。偏度与峰度绝对值部分小于1,多数大于1,表明海岛棉资源各性状基本服从偏态分布。

Table 1
表1
表1主要农艺性状描述性指标
Table 1Descriptive indicators of main agronomic traits

性状Trait	变幅Range	均值±标准差Mean±SD	偏度Skewness	峰度Kurtosis	变异系数CV (%)
PH	50.18—110.57	75.33±12.97	0.501	-0.317	17.22
FNB	7.38—14.59	9.92±1.04	0.629	1.776	10.47
FBN	8.27—19.39	12.13±2.06	0.854	0.727	16.95
EFBN	2.96—13.77	6.85±1.80	0.846	1.511	26.31
BN	5.54—21.50	10.89±2.62	0.693	1.077	24.02
EBN	3.16—14.17	7.46±1.77	0.606	1.45	23.77
NOBD	5.97—16.56	9.42±1.56	1.073	3.235	16.52
YOSBSC	2.11—3.99	3.00±0.26	0.118	1.274	8.63
YOSBLY	0.64—1.32	0.97±0.11	0.168	0.844	11.27
LP	0.27—0.38	0.32±0.02	0.032	0.254	6.40
SCYPP	9.22—45.10	22.59±5.97	0.654	1.252	26.42
LYPP	2.91—14.78	7.27±2.04	0.617	0.903	28.10

PH：株高;FNB：始节数;FBN：果枝数;EFBN：有效果枝数;BN：铃数;EBN：有效铃数;NOBD：蕾铃脱落数;YOSBSC：单铃籽棉重;YOSBLY：单铃皮棉重;LP：衣分;SCYPP：单株籽棉重;LYPP：单株皮棉重。下同
PH: Plant height; FNB: First node of fruit branch; FBN: Fruit branch number; EFBN: Effective fruit branch number; BN: Boll number; EBN: Effective boll number; NOBD: Number of boll drop; YOSBSC: Yield of Single boll seed cotton; YOSBLY: Yield of single boll lint yield; LP: Lint percent; SCYPP: Seed cotton yield per plant; LYPP: Lint yield per plant. The same as below

新窗口打开|下载CSV

2.2 表型数量性状的遗传多样性

通过对海岛棉资源遗传多样性指数的统计（图1-A）可知海岛棉遗传多样性指数为1.97—2.05,其中,FBN、SCYPP分别为1.97和1.98,其余各性状遗传多样性指数为2.00—2.06。

图1

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图1海岛棉遗传多样性

A：海岛棉12个数量性状的遗传多样性指数;B：国内外海岛棉数量性状的遗传多样性指数。PH：株高;FNB：始节数;FBN：果枝数;EFBN：有效果枝数;BN：铃数;EBN：有效铃数;NOBD：蕾铃脱落数;YOSBSC：单铃籽棉重;YOSBLY：单铃皮棉重;LP：衣分;SCYPP：单株籽棉重;LYPP：单株皮棉重。下同
Fig. 1Genetic diversity of Sea-island cotton

A: Genetic diversity index of 12 quantitative traits in Sea-island cotton; B: Genetic diversity index of quantitative traits in Sea-island cotton in China and abroad. PH: Plant height; FNB: First node of fruit branch; FBN: Fruit branch number; EFBN: Effective fruit branch number; BN: Boll number; EBN: Effective boll number; NOBD: Number of boll drop; YOSBSC: Yield of Single boll seed cotton; YOSBLY: Yield of single boll lint yield; LP: Lint percent; SCYPP: Seed cotton yield per plant; LYPP: Lint yield per plant. The same as below

2.3 国内外种质资源遗传多样性分析

分别计算国外（72份）和国内（103份）海岛棉遗传多样性指数（图1-B）。国外海岛棉遗传多样性指数为1.89—2.05,中国海岛棉遗传多样性指数为1.96—2.05,均值为2.00。在中国,新疆海岛棉遗传多样性指数为1.90—2.02,均值为1.98;疆外海岛棉遗传多样性指数为1.87—2.00,均值为1.93。利用海岛棉12个数量性状遗传多样性指数进行差异性分析表明,国内外海岛棉育成品种多样性无显著差异,新疆与疆外海岛棉育成品种多样性存在显著差异（P＜0.01）。

2.4 海岛棉表型性状相关性分析

相关性分析发现PH、FNB、FBN、EFBN、BN、EBN之间呈极显著正相关;LYPP与SCYPP、YOSBSC、EFBN、FBN、EBN、LP、YOSBLY、PH、FNB、BN呈极显著正相关;SCYPP与YOSBSC、FNB、YOSBLY、FBN、PH、EBN、BN、EFBN呈极显著正相关,与LP呈显著正相关;LP与YOSBLY呈极显著正相关,与EBN呈显著正相关;YOSBLY与YOSBSC呈极显著正相关,与EBN、PH呈显著正相关;YOSBSC与PH呈极显著正相关,与FNB呈显著正相关;NOBD与EFBN和BN呈极显著负相关;其余各指标间存在不同程度的弱相关。由于各指标间存在不同程度的相关性,会使所包含的信息进行重叠,各指标所代表的信息不同,发挥的作用也不一致,故而进行多指标简化是有必要的。

2.5 主成分分析

基于表型性状进行主成分分析,KMO（0.76）和Bartlett（P＜0.01）检验合格,根据特征根及累计贡献率提取前3个主成分,贡献率分别为49.34%、18.03%和10.63%,解释总方差为78.00%,表示这3个成分能反映12个表型性状的绝大多数信息。第一主成分荷载较大为PH、FNB、FBN、EFBN、BN、EBN、SCYPP和LYPP,代表单株生长及有效产量因子;第二主成分荷载较大为LP、YOSBSC和YOSBLY,代表单铃产量因子;第三主成分荷载较大为NOBD,代表蕾铃脱落因子。

Table 2
表2
表2前4个主成分的特征值及特征向量描述
Table 2The eigenvalues and eigenvectors of the first 4 principal components

特征向量 Eigenvectors	因子1 Factor 1	因子2 Factor 2	因子3 Factor 3
PH	0.63	-0.07	0.55
FNB	0.59	-0.18	0.47
FBN	0.79	-0.34	0.03
EFBN	0.90	-0.26	-0.13
BN	0.86	-0.28	-0.15
EBN	0.93	-0.15	-0.15
NOBD	-0.14	0.19	0.66
YOSBSC	0.38	0.71	0.29
YOSBLY	0.39	0.90	0.00
LP	0.20	0.65	-0.38
SCYPP	0.95	0.09	-0.05
LYPP	0.93	0.24	-0.16
特征根 Eigenvalues	5.92	2.16	1.28
贡献率 Contribution rate (%)	49.34	18.03	10.63
累积贡献率 Cumulative contribution rate (%)	49.34	67.37	78.00

新窗口打开|下载CSV

图2

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图212个数量性状的相关性

*：P＜0.05;**：P＜0.01
Fig. 2Correlation of 12 quantitative traits

2.6 聚类分析

基于海岛棉资源材料12个表型性状聚类（图3）,分为4个类群,进行统计分析。Ⅰ类群70份材料,占所有种质资源40.00%,包括国外24份、国内46份（新疆14份和疆外32份）,主要特征矮秆（63.4）、低产（6.31）的较差种质;Ⅱ类群35份材料,占所有种质资源20.00%,包括国外15份,国内20份（新疆12份和疆外8份）,主要特征衣分较高（0.33%）、单株皮棉重较高（8.83）的潜在增产种质;Ⅲ类群19份材料,占所有种质资源的10.86%,包括国外8份、国内11份（新疆9份和疆外2份）,主要特征高秆（99.56）,其余性状较好的优异种质;Ⅳ类群51份材料,占所有种质资源29.14%,包括国外25份、国内26份（新疆12份和疆外14份）,主要特征低重心、衣分较高（0.33）的极端特殊种质。

图3

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图3175份海岛棉聚类分析

Fig. 3Cluster analysis of 175 Sea-island cotton



Table 3
表3
表3海岛棉4个类群表型特征
Table 3Phenotypic characteristics of 4 group in Sea-island cotton resources

类群 Group	PH	FNB	FBN	EFBN	BN	EBN	NOBD	YOSBSC	YOSBLY	LP	SCYPP	LYPP
Ⅰ	63.40d	9.41b	11.18b	6.08c	9.66b	6.63b	9.18a	2.92b	0.94b	0.32a	19.51b	6.31b
Ⅱ	86.30b	10.37a	13.17a	7.71b	12.35a	8.68a	9.87a	3.14a	1.03a	0.33a	27.38a	8.83a
Ⅲ	99.56a	11.02a	14.37a	9.12a	14.16a	9.26a	9.11a	3.06ab	0.96a	0.31a	28.49a	8.81a
Ⅳ	75.15c	9.89a	11.90b	6.47c	10.35b	7.08b	9.55a	2.99b	0.98a	0.33a	21.33b	6.94b

同列不同字母表示差异显著（P＜0.05）
Different letters in the same column indicate significant difference (P＜0.05)

新窗口打开|下载CSV

2.7 海岛棉种质综合评价

利用3个主成分因子（1—3）及公式（1）分别算出μ（X_i）,利用贡献率结合公式（2）求得权重分别为49.34%、18.03%和10.63%,利用权重及μ（X₁）—μ（X₃）结合公式（3）求得综合评价值D,D值大小决定某一种质资源的综合性状优劣程度,D越大越优,反之亦然;根据综合性状优劣程度将国内外种质分为3类,分别为劣（D≤0.35）、中等（0.35＜D≤0.59）和优（D＞0.59）。海岛棉资源统计分析发现国内外极端种质差异不大;表现中等的资源材料国内较多;在国内,疆外极端种质所占比例较高,新疆与疆外中间种质差异不大。根据D值筛选出排名较高的10个品种为T07-152、JZ1、TH-901、K222、65-3028-5、BZ-3761、Y51、5172F、XH30和270;较低的10个品种为774-11、H3549、KNK、YJ1H、HNDFM、2515、JZHDM、Y51-2、Y51-4和DJ-1。

Table 4
表4
表4不同地域海岛棉种质资源评价结果
Table 4Evaluation results of Sea-island cotton germplasm resources in different regions

地域 Region	劣Bad		中等Middle		优Good
	个数 Number	占比 Proportion (%)	个数 Number	占比 Proportion (%)	个数 Number	占比 Proportion (%)
国外Foreign	30	17.14	38	21.71	4	2.29
中国China	35	20.00	61	34.86	7	4.00
中国新疆Xinjiang, China	10	9.71	33	32.04	4	3.88
中国疆外Outside Xinjiang, China	25	24.27	28	27.18	3	2.91

新窗口打开|下载CSV

Table 5
表5
表5表型性状与综合得分（D值）间的相关性
Table 5Correlation between phenotypic traits and D-value

性状 Trait	D值 D-value		性状 Trait	D值 D-value
PH	0.68***		YOSBLY	0.63***
FNB	0.59***		SCYPP	0.91***
FBN	0.65***

***：在P＜0.001差异极显著相关
***: Very significant correlation at P＜0.001

新窗口打开|下载CSV

2.8 回归模型的建立及指标筛选

以综合评价值D和12个表型性状为基础,D作为因变量,12个数量性状作为自变量建立最优回归方程。X₁、X₂、X₃、X₄、X₅、X₆、X₇、X₈、X₉、X₁₀、X₁₁和X₁₂分别代表PH、FNB、FBN、EFBN、BN、EBN、NOBD、YOSBSC、YOSBLY、LP、SCYPP和LYPP,建立逐步回归方程：

Y=0.002X₁+0.018X₂+0.060X₃+0.384X₉+0.010X₁₁-0.598,相关系数r=0.995,校正R²=0.990,这5个指标解释了D值99.00%的变异,F=3284.53。相关分析表明,上述5个性状与D值均呈极显著正相关,该回归方程可用于海岛棉种质综合评价,上述5个指标可作为筛选海岛棉优异种质的关键性指标。

3 讨论

3.1 不同来源海岛棉遗传多样性

种质资源是品种遗传改良、创新利用的研究基础,而分析种质资源遗传基础对于育种工作显得尤为关键,利用175份海岛棉种质资源进行遗传多样性分析及变异分析,所选性状较广泛,对海岛棉遗传改良有重要意义。

研究表明,群体样本变异系数均大于10.00%,说明群体样本差异较明显^[23]。本研究表明单株籽棉重、衣分变异系数较低,这与马麒等^[24]研究结果一致,其余性状变异大于10.00%,说明所选海岛棉资源较丰富^[1],这有利于海岛棉优异种质的筛选,对于拓宽海岛棉遗传基础有积极意义。遗传多样性是生物遗传信息的总和,代表群体性状的多样性,往往能够决定物种的进化潜力和抵御不良环境的能力^[25,26]。因此,深入研究种质资源的遗传多样性,不仅有利于构建核心种质资源库,而且对于了解种质的遗传背景有重要意义。本研究遗传多样性表明,国内外育成海岛棉品种无显著差异,新疆较疆外育成海岛棉品种有显著差异,各性状间遗传多样性指数差异较小,遗传多样性指数相对较低,选择程度较高。这与李金荣等^[27]和谢元元等^[26]的研究结果较一致,但与潘兆娥等^[28]的研究结果不一致;这可能是海岛棉种质来源和数量不同有关,此外,表型是受环境型和基因型等共同作用,所以表型性状的最终表现形式是由多因素综合反映的结果^[29,30]。

主成分分析在尽量减少原有信息的基础上进行降维,简化原有信息工作量^[25]。主成分分析前3个因子包含了大部分信息量,且各性状间具有一定的相关关系,表明材料及性状对于主成分结果均有一定的影响。聚类分析是按照相似程度应运统计学软件的分析方法之一^[31,32,33];本研究利用175份海岛棉资源进行聚类分为4个类群,个数分别为70、35、19和51,说明这些种质有不同的育种目标,遗传背景差异相对较大,这与马麟等^[24]新疆海岛棉育种目标单一、目标性状相似的结论不一致;对不同来源海岛棉资源类群进行聚类表明,国外和中国新疆海岛棉种质与疆外海岛棉种质遗传背景较远,国外和中国新疆海岛棉资源背景较一致,这与中国新疆海岛棉及疆外海岛棉育种历程不同相符合,也可能与所选材料中有较多的苏棉有关,具体原因待进一步验证。因此,在育种过程中应加强国外、中国新疆和疆外海岛棉资源的利用,对于拓宽海岛棉遗传背景及提高产量有重要意义。

3.2 海岛棉资源基于表型综合评价

棉花遗传多样性的研究相对较多,但海岛棉种质资源综合评价的文章鲜有报道,吕伟等^[34]利用246份中国不同来源芝麻种质资源综合评价筛选到10份表型变异丰富、遗传多样性指数较好、综合指标较高的材料;胡标林等^[35]对六大洲的1 579份水稻种质进行综合评价,筛选到6个种质资源表型评价的关键指标。本研究利用175份不同来源海岛棉种质进行综合评价,更直观的D值作为指标将海岛棉种质分为3类,筛选单株皮棉重等5个指标作为海岛棉种质鉴定指标。此外表型性状研究存在一定的局限性,为提高海岛棉研究的宽度及深度仍需结合分子水平进行评价鉴定^[36,37],本研究后续将结合SNP标记进行群体结构及亲缘关系分析,扩宽海岛棉研究的宽度及深度。

4 结论

参试海岛棉种质资源类型丰富,但各性状遗传多样性指数差异较小;株高、始节高、果枝数、单铃皮棉重、单株籽棉重5个指标可作为核心种质评价的综合指标;品种XH 30和270表型变异较大、遗传基础较宽、产量较高且年份间稳定和综合得分较优,可作为重要的亲本选择。

参考文献 View Option 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

[1] 喻胡容. 新疆自育海岛棉品种纤维品质和产量性状的遗传多样性与全基因组关联分析
[D]. 杭州: 浙江大学, 2019.
[本文引用: 2]

YU H R. Genetic diversity and genome-wide association study on fiber quality and yield traits of derived Sea-island cotton cultivars in Xinjiang
[D]. Hangzhou: Zhejiang University, 2019. (in Chinese)
[本文引用: 2]

[2] SU X, ZHU G, SONG X, XU H, GUO W. Genome-wide association analysis reveals loci and candidate genes involved in fiber quality traits in Sea-island cotton (Gossypium barbadense)
BMC Plant Biology, 2020,20(1):289-300.
DOI:10.1186/s12870-020-02502-4URL [本文引用: 1]

[3] SHI Y, LI W, LI A, GE R, ZHANG B, LI J, LIU G, LI J, LIU A, SHANG H. Constructing a high-density linkage map for Gossypium hirsutum×Gossypium barbadense and identifying QTLs for lint percentage
Journal of Integrative Plant Biology, 2015,57(5):450-467.
DOI:10.1111/jipb.12288URL [本文引用: 1]

[4] 孔庆平. 我国海岛棉生产概况及比较优势分析
中国棉花, 2002,29(12):19-23.
[本文引用: 1]

KONG Q P. General situation of sea-island cotton production in my country and analysis of comparative advantage
China Cotton, 2002,29(12):19-23. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[5] 陈振, 陈平, 张巨松, 阿不都卡地尔·库尔班, 林涛, 郭仁松. 短期高温胁迫对海岛棉不同部位果枝产量形成的影响
中国生态农业学报, 2019,27(9):1375-1384.
[本文引用: 1]

CHEN Z, CHEN P, ZHANG J S, ABUDUKADIER K, LIN T, GUO R S. Effects of short-term heat stress on Sea-island cotton yield formation of different fruiting branches
Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2019,27(9):1375-1384. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[6] 田立文, 崔建平, 郭仁松, 徐海江, 林涛, 刘志清, 宁新民. 新疆长绒棉生产历史回顾与现状分析
安阳: 中国农学会棉花分会, 2016: 37-43.
[本文引用: 1]

TIAN L W, CUI J P, GUO R S, XU H J, LIN T, LIU Z Q, NING X M. Research on history review and actuality analysis of ELS cotton production in Xinjiang
Anyang: Cotton Branch of China Asssociation of Agricultual Science Societies, 2016: 37-43. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[7] 兴旺, 崔平, 潘荣, 苏宝忠. 不同国家甜菜种质资源遗传多样性研究
植物遗传资源学报, 2018,19(1):76-86.
[本文引用: 1]

XING W, CUI P, PAN R, SU B Z. Genetic diversity of sugar beet from different countries
Journal of Plant Genetic Resources, 2018,19(1):76-86. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[8] 徐濉喜, 王旭文, 田琴, 孔宪辉, 刘丽, 司爱君, 王娟, 余渝. 新疆早熟陆地棉种质资源遗传多样性及纤维品质性状SSR关联分析
棉花学报, 2020,32(3):233-246.
[本文引用: 1]

XU S X, WANG X W, TIAN Q, KONG X H, LIU L, SI A J, WANG J, YU Y. Genetic diversity and association analysis of fiber quality traits with SSR markers in germplasm resources of early maturity upland cotton in Xinjiang
Cotton Science, 2020,32(3):233-246. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[9] 何陈述, 郭小平. 长江流域棉花综合群体株系的遗传多样性分析
植物遗传资源学报, 2015,16(2):385-394.
[本文引用: 1]

HE C S, GUO X P. Genetic diversity analysis of the lines derived from cotton comprehensive population in Yangtze River Basin
Journal of Plant Genetic Resources, 2015,16(2):385-394. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[10] 曾艳华, 谢和霞, 江禹奉, 周锦国, 谢小东, 周海宇, 谭贤杰, 覃兰秋, 程伟东. 基于SNP标记的爆裂玉米农家品种遗传多样性
作物杂志, 2020,198(5):65-70.
[本文引用: 1]

ZENG Y H, XIE H X, JIANG Y F, ZHOU J G, XIE X D, ZHOU H Y, TAN X J, QIN L Q, CHENG W D. Genetic diversity of popcorn landraces based on SNP markers
Crops, 2020,198(5):65-70. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[11] 赵孟良, 王丽慧, 任延靖, 张敦宇, 付坚, 程在全. 中国南方地区水稻资源SSR指纹数据库的构建及遗传多样性分析
分子植物育种, 2020,19(1):6502-6517.
[本文引用: 1]

ZHAO M L, WANG L H, REN Y J, ZHANG D Y, FU J, CHENG Z Q. Analysis of rice resources in Southern China
Molecular Plant Breeding, 2020,19(1):6502-6517. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[12] 吴儒刚, 裴艳婷, 张超, 范业泉, 靳义荣, 刘鹏, 贾德新, 戴忠民. 基于盐胁迫的小麦农艺性状多样性分析及评价
麦类作物学报, 2019,39(9):1029-1037.
[本文引用: 1]

WU R G, PEI Y T, ZHANG C, FAN Y Q, JIN Y R, LIU P, JIA D X, DAI Z M. Analysis and evaluation of agronomic character diversity of wheat based on salt stress
Journal of Triticeae Crops, 2019,39(9):1029-1037. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[13] 刘海忠, 宋炜, 王宝强, 王江浩, 张全国, 张动敏. 李兴华, 魏剑锋, 李荣改. 120份欧美玉米自交系的遗传多样性分析
植物遗传资源学报, 2018,19(4):676-684.
[本文引用: 1]

LIU H Z, SONG W, WANG B Q, WANG J H, ZHANG Q G, ZHANG D M, LI X H, WEI J F, LI R G. Genetic diversity analysis of 120 European and American maize inbred lines
Journal of Plant Genetic Resources, 2018,19(4):676-684. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[14] 陈红霖, 胡亮亮, 杨勇. 郝曦煜, 李姝彤, 王素华, 王丽侠, 程须珍. 481份国内外绿豆种质农艺性状及豆象抗性鉴定评价及遗传多样性分析
植物遗传资源学报, 2014,40(4):739-744.
[本文引用: 1]

CHEN H L, HU L L, YANG Y, HAO X Y, LI S T, WANG S H, WANG L X, CHENG X Z. Evaluation and genetic diversity analysis of agronomic traits and bruchid resistance using 481 worldwide Mungbean germplasms
Journal of Plant Genetic Resources, 2014,40(4):739-744. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[15] 王丽侠, 程须珍, 王素华, 朱旭, 刘振兴. 中国绿豆核心种质资源在不同环境下的表型变异及生态适应性评价
作物学报, 2014,40(4):739-744.
[本文引用: 1]

WANG L X, CHENG X Z, WANG S H, ZHU X, LIU Z X. Adaptability and phenotypic variation of agronomic traits in mungbean core collection under different environments in China
Acta Agronomica Sinica, 2014,40(4):739-744. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[16] 杜雄明, 周忠丽. 棉花种质资源描述规范和数据标准. 北京: 中国农业出版社, 2005.
[本文引用: 1]

DU X M, ZHOU Z L. Cotton germplasm resource description specification and data standard. Beijing: China Agricultural Press, 2005. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[17] 陈光, 杜雄明. 我国陆地棉基础种质表型性状的遗传多样性分析
西北植物学报, 2006,26(8):135-142.
[本文引用: 1]

CHEN G, DU X M. Genetic diversity of basal germplasm phenotypes in upland cotton in China
Acta Botanica Boreali-Occidentalia Sinica, 2006,26(8):135-142. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[18] 李海明, 刘绍东, 张思平, 李阳, 陈静, 马慧娟, 沈倩, 赵新华, 李存东, 庞朝友. 陆地棉种质资源花铃期抗旱性鉴定及抗旱指标筛选
植物遗传资源学报, 2019,20(3):102-116.
[本文引用: 1]

LI H M, LIU S D, ZHANG S P, LI Y, CHEN J, MA H J, SHEN Q, ZHAO X H, LI C D, PANG C Y. Identification and indices screening of drought tolerance at flowering and boll setting stage in upland cotton germplasm resources
Journal of Plant Genetic Resources, 2019,20(3):102-116. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[19] 赵璐, 杨治伟, 部丽群, 田玲, 苏梅, 田蕾, 张银霞, 杨淑琴, 李培富. 宁夏和新疆水稻种质资源表型遗传多样性分析及综合评价
作物杂志, 2018,182(1):25-34.
[本文引用: 1]

ZHAO L, YANG Z W, BU L Q, TIAN L, SU M, TIAN L, ZHANG Y X, YANG S Q, LI P F. Phenotypic genetic diversity and comprehensive evaluation of rice germplasm resources in Ningxia and Xinjiang
Crops, 2018,182(1):25-34. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[20] 王瑞雄. 菊芋种质资源耐盐性筛选及遗传多样性分析
[D]. 兰州: 兰州大学, 2015.
[本文引用: 1]

WANG R X. Salt tolerance screening and genetic diversity analysis of Helianthus tuberosus
[D]. Lanzhou: Lanzhou University, 2015. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[21] MANCUSO F, HORAN W P, KERN R S. Social cognition in psychosis: multidimensional structure, clinical correlates, and relationship with functional outcome
Schizophrenia Research, 2011,125(2):143-151.
DOI:10.1016/j.schres.2010.11.007URL [本文引用: 1]

[22] YUAN Y C, XING H X, ZENG W G. Genome-wide association and differential expression analysis of salt tolerance in Gossypium hirsutum L. at the germination stage
BMC Plant Biology, 2019,19(1):394-405.
DOI:10.1186/s12870-019-1989-2URL [本文引用: 1]

[23] 吕伟, 刘文萍, 任果香, 文飞, 韩俊梅, 王若鹏. 不同浓度生根粉对芝麻生长及产量的影响
作物杂志, 2017,180(5):100-105.
[本文引用: 1]

Lü W, LIU W P, REN G X, WEN F, HAN J M, WANG R P. Phenotypic diversity analysis of sesame germplasm resources
Crops, 2017,180(5):100-105. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[24] 马麒, 宁新柱, 李吉莲, 陈红, 余渝, 林海. 基于表型和SSR标记筛选海岛棉优异种质资源
棉花学报, 2020,32(2):91-101.
[本文引用: 2]

MA Q, NING X Z, LI J L, CHEN H, YU Y, LIN H. Mining elite sea-island cotton germplasm based on phenotyping and SSR markers
Cotton Science, 2020,32(2):91-101. (in Chinese)
[本文引用: 2]

[25] 艾先涛, 李雪源, 王俊铎, 郑巨云, 沙红, 吐尔逊江, 多力坤, 莫明. 北疆陆地棉育成品种表型性状遗传多样性分析
分子植物育种, 2011,9(1):120-129.
[本文引用: 2]

AI X T, LI X Y, WANG J D, ZHENG J Y, SHA H, TUERXUN JIANG, DUO L K, MO M. Genetic diversity on agronomic phenotypes in upland cotton varieties of north Xinjiang area
Molecular Plant Breeding, 2011,9(1):120-129. (in Chinese)
[本文引用: 2]

[26] 谢元元, 曲延英, 陈全家, 郑炜佳, 柴颜军, 孔杰. 新疆海岛棉育成品种表型性状的遗传多样性分析
新疆农业科学, 2013,50(12):2165-2171.
[本文引用: 2]

XIE Y Y, QU Y Y, CHEN Q J, ZHENG W J, CHAI Y J, KONG J. Genetic diversity analysis of phenotypic traits of the self-cultivated sea island cotton in Xinjiang
Xinjiang Agricultural Sciences, 2013,50(12):2165-2171. (in Chinese)
[本文引用: 2]

[27] 李金荣, 王小国, 朱永军, 张西英 . 张薇. 利用SSR标记对14个海岛棉品种的聚类分析
新疆农业科学, 2009,46(2):237-241.
[本文引用: 1]

LI J R, WANG X G, ZHU Y J, ZHANG X Y, ZHANG W. Cluster analysis on 14 Sea -Island Cotton by SSRs
Xinjiang Agricultural Sciences, 2009,46(2):237-241. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[28] 潘兆娥, 何守朴, 贾银华, Larisa P. Podolnaya, 孙君灵, 王立如, 杜雄明. 引进海岛棉种质的SSR遗传多样性分析
植物遗传资源学报, 2014,15(2):399-404.
[本文引用: 1]

PAN Z E, HE S P, JIA Y H, LARISA P P, SUN J L, WANG L R, DU X M. Genetic diversity analysis of the sea island cotton introduced using SSR markers
Journal of Plant Genetic Resources, 2014,15(2):399-404. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[29] 杨继. 植物种内形态变异的机制及其研究方法
武汉植物学研究, 1991,9(2):185-195.
[本文引用: 1]

YANG J. Infraspecific variation in plant and the exploring methods
Journal of Wuhan Botany Research, 1991,9(2):185-195. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[30] 赵檀, 金柳艳, 李远, 安浩军, 邢志华, 王睿辉, 刘桂茹, 温树敏. 基于全基因组的河北省小麦品种遗传多样性分析
植物遗传资源学报, 2015,16(1):45-53.
[本文引用: 1]

ZHAO T, JIN L Y, LI Y, AN H J, XING Z H, WANG R H, LIU G R, WEN S M. Genetic diversity analysis for bread wheat (Triticum aestivum L.) cultivars in Hebei Province based on genome-wide SSR markers
Journal of Plant Genetic Resources, 2015,16(1):45-53. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[31] 罗俊杰, 欧巧明, 叶春雷, 王方, 王镛臻. 主要胡麻品种抗旱相关指标分析及综合评价
核农学报, 2014,28(11):2115-2125.
[本文引用: 1]

LUO J J, OU Q M, YE C L, WANG F, WANG Y Z. Drought resistance comprehensive evaluation and analysis of valuation indexes of main flax cultivars
Journal of Nuclear Agricultural Sciences, 2014,28(11):2115-2125. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[32] 王兰芬, 武晶, 景蕊莲, 程须珍, 王述民. 绿豆种质资源成株期抗旱性鉴定
作物学报, 2015,41(8):1287-1294.
[本文引用: 1]

WANG L F, WU J, JING R L, CHENG X Z, WANG S M. Identification of Mungbean germplasm resources resistant to drought at adult stage
Acta Agronomica Sinica, 2015,41(8):1287-1294. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[33] 张志仙, 何道根, 朱长志, 檀国印, 高旭. 青花菜种质资源遗传多样性的SSR分析
浙江农业学报, 2017,31(2):228-235.
[本文引用: 1]

ZHANG Z X, HE D G, ZHU C Z, TAN G Y, GAO X. SSR analysis of genetic diversity of broccoli germplasm resources
Acta Agriculturae Zhejiangensis, 2017,31(2):228-235. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[34] 吕伟, 韩俊梅, 文飞, 任果香, 王若鹏, 刘文萍. 不同来源芝麻种质资源的表型多样性分析
植物遗传资源学报, 2020,21(1):234-242.
[本文引用: 1]

Lü W, HAN J M, WEN F, REN G X, WANG R P, LIU W P. Phenotypic diversity analysis of sesame germplasm resources
Journal of Plant Genetic Resources, 2020,21(1):234-242. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[35] 胡标林, 万勇, 李霞, 雷建国, 罗向东, 严文贵, 谢建坤. 水稻核心种质表型性状遗传多样性分析及综合评价
作物学报, 2012,38(5):829-839.
[本文引用: 1]

HU B L, WAN Y, LI X, LEI J G, LUO X D, YAN W G, XIE J K. Analysis on genetic diversity of phenotypic traits in rice (Oryza sativa) core collection and it’s comprehensive assessment
Acta Agronomica Sinica, 2012,38(5):829-839. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[36] 赵久然, 李春辉, 宋伟, 王元东, 张如养, 王继东, 王凤格, 田红丽, 王蕊. 基于SNP芯片揭示中国玉米育种种质的遗传多样性与群体遗传结构
中国农业科学, 2018,51(4):626-644.
[本文引用: 1]

ZHAO J R, LI C H, SONG W, WANG Y D, ZHANG R Y, WANG J D, WANG F G, TIAN H L, WANG R. Genetic diversity and population structure of important Chinese maize breeding germplasm revealed by SNP-chips
Scientia Agricultura Sinica, 2018,51(4):626-644. (in Chinese)
[本文引用: 1]

[37] 黎裕, 李英慧, 杨庆文, 张锦鹏, 张金梅, 邱丽娟, 王天宇. 基于基因组学的作物种质资源研究现状与展望
中国农业科学, 2015,48(17):3333-3353.
[本文引用: 1]

LI Y, LI Y H, YANG Q W, ZHANG J P, ZHANG J M, QIU L J, WANG T Y. Genomics-based crop germplasm research: advances and perspectives
Scientia Agricultura Sinica, 2015,48(17):3333-3353. (in Chinese)
[本文引用: 1]