46份棉花杂交组合主要性状主成分和聚类分析

46份棉花杂交组合主要性状主成分和聚类分析

张华崇，闫振华，赵树琪，黄晓莉，戴宝生，李蔚(黄冈市农业科学院，湖北黄冈438000)principalcomponentanalysis;clusteranalysis棉花是我国重要的经济作物，在国民经济中占据重要的地位。据国家统计局发布的数据显，1978年全国棉花产量仅有217万t，2019年全国棉花产量达到588.9万t，增加了2倍多，单位面积产量也有较大幅度的提高。随着国民经济、社会发展和科技的不断进步，对棉花品种的产量和纤维质量要求越来越高，但高产仍是棉花育种的首要目标，因为产量是植棉效益的基础[1]。棉花产量是一个复杂的综合性状，是若干性状相互作用的结果，这些性状大多属于数量性状，它们之间又存在不同程度的相关性[2]。相关性分析和主成分分析在棉花中广泛应用于数量性状分析中[3-6]。主成分分析法可将研究对象从原来众多具有相关性的指标，综合为少数几个主成分，从而达到简化的目的。在水稻[7]、小麦[8]、玉米[9]和大豆[10]等作物农艺性状的综合评价中也有报道。由于杂交棉在提高产量和改善品质方面具有突出表现，在棉花生产推广中有一定的优势[11]。本研究以46份棉花杂交组合为材料，进行主要农艺性状的主成分分析与聚类分析，评价各性状对产量和纤维品质的作用大小，以期筛选出综合性状较好的新组合，创制出优良的新材料或新品种。1材料与方法1.1试验材料试验材料来源详见表1。表1杂交组合的来源Table1Sourcesofhybridcombinations1.2试验设计试验在黄冈市现代农业科技范园，随机排列，3次重复，小区面积20m2，密度为1800株/667m2，试验期间各个处理与常规大田管理一致，每小区定点10株有代表性、连续的植株，9月15日调查第一果枝节位、株高、单株果枝数及单株铃数，取中部吐絮正常铃进行室内考种，测定单铃重及衣分，籽棉产量以小区实收计产，并计算皮棉产量。取纤维样品20g寄送农业农村部棉花品质监督检验测试中心(安阳)进行检测，测定指标主要包括上半部平均长度、整齐度指数、断裂比强度、马克隆值和伸长率。试验研究的性状为：生育期(X1)、株高(X2)、果枝数(X3)、单株铃数(X4)、第一果枝节位(X5)、单铃重(X6)、子指(X7)、衣分(X8)、皮棉产量(X9)、上半部平均长度(X10)、整齐度指数(X11)、断裂比强度(X12)、马克隆值(X13)和伸长率(X14)。1.3数据分析方法采用DPS7.5和SASV8软件进行统计和分析。2结果与分析2.146份棉花杂交组合主要性状遗传多样性分析对46份棉花杂交组合14个主要农艺性状分析结果(表2)表明，研究群体主要性状的变异系数在0.8%～13.0%之间，依次为第一果枝节位>单株铃数>皮棉>子指>断裂比强度>单铃重>株高>衣分>马克隆值>果枝数>上半部平均长度>生育期>整齐度指数>伸长率。变异系数越大，反映了性状差异越大，与环境互作越明显，选择的范围也越大。本研究表明，46份材料在第一果枝节位、单株铃数和皮棉变异系数较大，均大于10%，受环境影响较大，有较大的改良空间，可进一步挖掘其潜力，其余性状受遗传因素影响较大，具有一定稳定性。2.246份棉花杂交组合主要性状相关性分析对46份棉花杂交组合主要性状相关性分析发现(表3)，有15对性状达到显著相关水平(p<0.05)，27对性状达到极显著相关水平(p表346份棉花杂交组合主要性状变异相关性分析Table3Correlationanalysisofmaintraitsof46cottonhybridcombinations具体到产量因子、纤维品质以及两者之间，相关性表现不一。在产量因子中，单铃重与单株铃数之间呈极显著负相关，与衣分也呈显著负相关。偏相关性分析发现(表4)，皮棉产量构成各因素与产量间均呈显著正相关，相关程度大小依次为单铃重、衣分、单株铃数，且各因素间均表现负相关，进一步印证了产量构成因素间互相制约。在纤维品质中，上半部平均长度与整齐度指数、断裂比强度和伸长率呈极显著正相关，与马克隆值呈极显著负相关；断裂比强度与整齐度指数和伸长率呈显著正相关，与马克隆值呈极显著负相关，这说明纤维品质构成因素间也存在相互制约的关系。在产量因子与纤维品质中，单株铃数与断裂比强度和伸长率显著负相关，衣分与上半部平均长度和伸长率显著负相关，皮棉产量与上半部平均长度量呈显著负相关，说明产量与品质间也存在相互制约关系。总之，棉花14个主要农艺性状间相互作用，关系错综复杂。表446份棉花杂交组合产量因素偏相关性分析Table4Partialcorrelationanalysisofyieldfactorsof46cottonhybridcombinations2.346份棉花杂交组合主要性状主成分分析对46份棉花杂交组合的14个主要农艺性状数据标准化后进行主成分分析，依据特征值大于1原则，选取前4个主成分，其累积贡献率达74.11%，能基本反映全部特征。由表5可知，第一主成分的特征值为5.1173，贡献率为36.55%，分析的14个因素中断裂比强度和上半部平均长度特征向量值最大，可以称为品质因子，而衣分和皮棉产量有较大的负向量，说明纤维品质好的材料衣分和产量较低。由表6可知，第一主成分得分越高的材料，其纤维品质较好，而皮棉产量较低，代表组合为2、66、26、29号和33号。表546份棉花杂交组合主成分特征向量Table5Principalcomponenteigenvectorof46cottonhybridscombinations第二主成分的特征值为2.5910，贡献率为18.51%，生育期、第一果枝结位和株高特征向量值较大且生育期为最大正值，可以称为生育期因子，这表明生育期长的材料，有较高株高和较高的第一果枝结位。由表6可知，第二主成分得分高代表组合为16、18号和46号。第三主成分的特征值为1.5508，贡献率为11.08%，单铃重负向量值最大，可以称为铃重因子，单株铃数有较大正向量，纤维品质构成因素除马克隆值均为正向量，这说明随单铃重增加而单株铃数有减少的趋势，纤维品质也有降低的趋势。由表6可知，第三主成分得分高代表组合为11、12、24号和27号。表646份棉花杂交组合主成分得分Table6Principalcomponentscoresof46cottonhybridcombinations第四主成分的特征值为1.1158，贡献率为7.97%，果枝数特征向量值最大，可以称为果枝因子，这表明第四主成分得分高的材料，其果枝数较多，代表组合为15号和37号。2.446份棉花杂交组合主要性状聚类分析对46份棉花杂交组合14个性状数据标准化处理，采用离差平方和法进行了聚类分析，当欧式距离在11.0时可以将试验材料划分为四大类(图1)。图146份棉花杂交组合的聚类分析Fig.1Clusteranalysisof46cottonhybridcombinations第Ⅰ类群有10份材料，农艺性状表现为生育期长，株高高，铃数多，单铃重较高，衣分高，皮棉产量高，上半部平均长度短和断裂比强度低的一类品种，综合表现高产纤维品质差，代表组合为15号和34号。第Ⅱ类群有8份材料，农艺性状表现为生育期短，株高低，铃数较多，单铃重低，衣分低，皮棉产量低，上半部平均长度较短和断裂比强度较低的一类品种，综合表现低产纤维品质差，代表组合为22、23号和24号。第Ⅲ类群有20份材料，农艺性状表现为生育期较短，株高较低，铃数较多，单铃重较低，衣分较高，皮棉产量较高，上半部平均长度较长和断裂比强度较高的一类品种，综合表现高产纤维品质好，代表组合为14、16号和18号。第Ⅳ类群有8份材料，农艺性状表现为生育期较长，株高较高，铃数少，单铃重高，衣分低，皮棉产量低，上半部平均长度长和断裂比强度高的一类品种，综合表现低产纤维品质好，代表组合为2、6号和29号。结合材料来源发现，选用同一生态区域或相同品种作为亲本材料，F1代组合有聚为一类的趋势，例如第Ⅱ类群由于亲本有来源于中国农业科学院棉花研究所品种而聚为一类。3小结与讨论3.1相关性分析揭棉花主要性状间关系复杂性对46份棉花杂交组合主要性状的变异分析表明，材料变异丰富，其中第一果枝节位、单株铃数和皮棉产量变异系数较大，与环境间互作明显，受环境影响，有进一步改良空间，其余性状具有一定稳定性，受遗传因素影响较大。这表明该批材料应重点加强对第一果枝节位和单株铃数选择。产量性状中，前人研究显皮棉与主要性状间关系错综复杂。刘翔宇等[12]以126个棉花品种(系)为试验材料，在新疆季节性水分匮缺条件下进行了形态指标、产量指标和品质指标分析，发现皮棉产量与生育期、单株铃数、单铃重、衣分和上半部平均长度等性状极显著正相关，与断裂比强度呈显著正相关。高进等[13]对江苏省2013—2014年14个早熟棉花区试品种的主要性状进行了相关性分析，发现皮棉产量仅与整齐度指数呈极显著正相关。本研究与刘翔宇等[12]存在部分一致性，这可能是2019年本地区出现长时间干旱，试验条件有一定相似性，差异存在的可能与试验材料有关。进一步对产量因子相关性分析发现，单铃重与单株铃数之间呈极显著负相关，与衣分也呈显著负相关；偏相关性分析(表4)表明，皮棉产量构成各因素与产量间均呈显著正相关，相关程度从大到小依次为单铃重、衣分、单株铃数，且各因素间均表现负相关，表明产量构成因素间互相制约。与齐子杰[14]、戴宝生等[15]的研究结果类似，这要求育种者在今后育种过程中要增加单铃重，提高衣分，兼顾单株铃数，协调平衡三者间关系。纤维品质中，本研究显上半部平均长度与整齐度指数、断裂比强度和伸长率呈极显著正相关，与马克隆值呈极显著负相关；断裂比强度与整齐度指数和伸长率呈显著正相关，与马克隆值呈极显著负相关，这与石建斌等[16]的研究结果基本一致。皮棉产量与单株铃数和衣分呈极显著正相关，与生育期、株高、果枝数和第一果枝节位呈显著正相关，但皮棉产量与子指呈极显著负相关，与上半部平均长度呈显著负相关，这与李定国，张文英[17]和徐宇强等[19]的研究结果类似，在育种过程要协调产量与品质间的矛盾。3.2主成分分析提供了数据降维分析方法主成分分析法常被用来进行降维分析，达到简化性状间关系的目的。尹会会等[22]对134份国外棉花种质进行主成分分析，将15个表型性状简化为6个主成分，其累计贡献率达75.277%；董承光等[23]对新疆南北疆不同时期选育的84份陆地棉14个表型性状进行相关性分析，5个主成分可解释77.255%总变异；本研究将46份棉花杂交组合14个性状简化为4个主成分，其累计贡献率达74.11%，纤维品质、生育期、铃重和果枝数能基本反映全部特征，这与邓艳凤等[20]，李慧琴等[21]的研究基本类似，今后育种者应着重在纤维品质、生育期、铃重和果枝数综合选择。3.3聚类分析为材料筛选分类提供了便利聚类分析结果表明，46份棉花杂交组合可以分为四个类群，第Ⅰ类群综合表现高产、纤维品质差。第Ⅱ类群株综合表现低产、纤维品质差。第Ⅲ类群