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贵州粳稻育种产量相关性状基因型与环境效应研究

2022-06-09

余本勋,田孟祥,何友勋,张时龙,卢 运,叶永印

(贵州省毕节市农业科学研究所,贵州 毕节 551700)

摘要:应用AMMI模型对2002-2011年贵州省粳稻区域试验品种(组合)产量相关性状基因型与环境互作效应进行分析。结果表明,基因型、环境、基因型与环境互作对考察的7个性状影响程度各不相同,基因型效应、环境效应、基因型与环境互作效应的大小因基因型(参试品种)、试验环境(年份和试点)的不同存在一定的差异。在贵州生态条件下,所研究的7个性状在不同试验环境下差异较大,不同基因型间也存在很大差异,基因型与环境互作差异相对较小。不同性状在不同试验环境下表现出不同的基因型效应、环境效应和互作效应。所研究的7个性状中,株高受基因型效应和环境效应影响为主;生育期、有效穗主要受环境效应影响;产量、穗粒数、结实率和千粒重同时受基因型效应、环境效应、基因型与环境互作效应影响,但产量和千粒重受基因型与环境互作效应影响相对较大,穗粒数和结实率受环境效应影响相对较大。贵州粳稻育种中对产量相关性状进行选择时,需针对基因型、环境、基因型与环境互作效应进行,以提高育种效率。

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关键词 :粳稻育种;产量相关性状;基因型与环境效应;AMMI模型;贵州

中图分类号:S511.22 文献标识码:A 文章编号:0439-8114(2015)04-0778-06

DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.04.003

收稿日期:2014-05-29

基金项目:贵州省科技厅重大专项[黔科合字(2012)6005号];毕节市科技局毕科合字项目[(2012)34-3号]

作者简介:余本勋(1964-),男,贵州毕节人,研究员,主要从事水稻育种及栽培研究,(电话)13708576058(电子信箱)bjriceybx@126.com。

水稻产量相关性状主要受基因型和环境的共同影响,在不同环境条件下进行品种区域试验旨在鉴定新品种特征特性、应用价值和适用区域,为品种审定和推广应用提供依据。AMMI模型已被广泛应用于水稻、棉花、玉米、小麦、油菜及花生等作物品种区域试验资料分析[1-13],并取得了很好的效果,但多见于单年试验资料分析。为进一步探索多年多试点条件下不同基因型产量相关性状的基因型效应、环境效应和基因型与环境互作效应,本研究以2002~2011年连续10年贵州省粳稻新品种(组合)区域试验为资料,应用AMMI模型[14,15]对产量、生育期、株高、有效穗、穗粒数、结实率及千粒重7个性状的基因型与环境变异特征进行分析,旨在为贵州粳稻育种产量相关性状的选择提供参考和借鉴。

1 材料与方法

1.1 试验材料

试验材料来源于2002~2011年贵州省粳稻新品种(组合)区域试验汇总总结。2002年参试品种(组合)6个、试点4个;2003年参试品种(组合)6个、试点5个;2004年参试品种(组合)5个、试点5个;2005年参试品种(组合)5个、试点5个;2006年参试品种(组合)12个、试点4个;2007年参试品种(组合)10个、试点5个;2008年参试品种(组合)7个、试点6个;2009年参试品种(组合)9个、试点6个;2010年参试品种(组合)10个、试点5个;2011年参试品种(组合)7个、试点6个。

1.2 分析方法

以各试点、各品种和各性状3次重复平均值为基础数据,采用DPS数据处理系统8.01版进行AMMI模型分析[16]。品种(性状)稳定性参数按如下公式进行计算[1]:

式中,k=1,2……n;n为显著的IPCA个数; IPCAik为性状i的第k个主成分;Di为性状稳定性定量指标。

2 结果与分析

2.1 AMMI模型联合方差分析

将2002~2011年贵州省粳稻区试参试品种(组合)产量相关性状进行AMMI模型联合方差分析,基因型效应、环境效应及基因型与环境互作效应占总效应的比值如表1所示,AMMI模型PCA1、PCA2占互作效应的比值如表2所示。

AMMI模型分析结果表明,产量、生育期、株高、有效穗、穗粒数、结实率及千粒重7个性状的基因型效应、环境效应、基因型与环境互作效应的大小因基因型(参试品种)和试验环境(年份和试点)的不同而存在一定的差异。2002~2011年连续10年中,产量性状受基因型效应影响差异达显著或极显著水平的有9次,受环境效应影响差异达显著或极显著水平的有10次,受基因型与环境互作效应影响差异达显著或极显著水平的有7次。生育期受基因型效应影响差异达显著或极显著水平的有9次,受环境效应影响差异达显著或极显著水平的有10次,受基因型与环境互作效应影响差异达显著或极显著水平的有5次。株高受基因型效应影响差异达显著或极显著水平的有8次,受环境效应影响差异达显著或极显著水平的有9次,受基因型与环境互作效应影响差异达显著或极显著水平的有6次。有效穗受基因型效应影响差异达显著或极显著水平的有6次,受环境效应影响差异达显著或极显著水平的有8次,受基因型与环境互作效应影响差异达显著或极显著水平的有3次。穗粒数受基因型效应影响差异达显著或极显著水平的有9次,受环境效应影响差异达显著或极显著水平的有9次,受基因型与环境互作效应影响差异达显著或极显著水平的有7次。结实率受基因型效应影响差异达显著或极显著水平的有5次,受环境效应影响差异达显著或极显著水平的有7次,受基因型与环境互作效应影响差异达显著或极显著水平的有3次。千粒重受基因型效应影响差异达显著或极显著水平的有8次、受环境效应影响差异达显著或极显著水平的有9次,受基因型与环境互作效应影响差异达显著或极显著水平的有7次。结果表明,在贵州生态条件下,所研究的7个性状在不同试验环境下差异较大,不同基因型间也存在较大差异,基因型与环境互作效应差异相对较小。

2.2 基因型效应、环境效应、基因型与环境互作效应占总效应成分分析

不同性状在不同环境下表现出不同的基因型效应、环境效应和基因型与环境互作效应,2002~2011年不同性状基因型效应、环境效应和基因型与环境互作效应占总效应的比例如表2所示。由表2可知,产量性状方面各效应所占比例分别为6.44%~74.28%、11.40%~65.12%、6.74%~60.52%;生育期方面各效应所占比例分别为3.13%~45.39%、26.47%~90.24%、3.54%~39.31%;株高方面各效应所占比例分别为3.08%~81.68%、15.66%~91.05%、2.66%~33.16%;有效穗方面各效应所占比例分别为4.78%~44.00%、22.91%~84.78%、8.85%~39.27%;穗粒数方面各效应所占比例分别为13.25%~62.87%、12.10%~65.98%、16.14%~42.47%;结实率方面各效应所占比例分别为6.49%~71.20%、21.41%~53.87%、7.40%~46.34%;千粒重方面各效应所占比例分别为6.82%~69.15%、7.99%~59.27%、17.43%~63.89%。2002~2011年基因型效应、环境效应、基因型与环境互作效应占总效应的平均值,产量性状方面各效应所占比例分别为30.24%、32.77%、36.99%;生育期方面各效应所占比例分别为24.80%、60.68%、14.52%;株高方面各效应所占比例分别为43.72%、42.26%、14.02%;有效穗方面各效应所占比例分别为21.54%、60.93%、17.53%;穗粒数方面各效应所占比例分别为36.10%、36.54%、27.25%;结实率方面各效应所占比例分别为28.81%、40.16%、31.03%;千粒重方面各效应所占比例分别为32.64%、34.01%、33.35%。

分析不同性状基因型效应、环境效应、基因型与环境互作效应占总效应的平均值(表2),结果表明,所研究的7个性状中株高以基因型效应(43.72%)和环境效应(42.26%)为主,生育期和有效穗主要受环境效应影响(环境效应所占比例分别为60.68%和60.93%),产量、穗粒数、结实率和千粒重同时受基因型效应、环境效应、基因型与环境互作效应影响,但穗粒数、结实率、千粒重以环境效应影响相对较大,而产量则以基因型与环境互作效应为主。因此在贵州粳稻育种中对产量相关性状进行选择时,需针对不同性状进行基因型效应、环境效应、基因型与环境互作效应的选择,以提高育种效率。

2.3 AMMI模型PCA1、PCA2占互作效应成分分析

由PCA1、PCA2效应占互作效应比值分析结果(表2)可知,2002~2011年AMMI模型PCA1、PCA2乘积项表达的基因型与环境互作分别解释了交互作用平方和的幅度,产量为77.68%~98.54%,生育期为71.14%~98.79%,株高为66.29%~97.89%,有效穗为76.67%~97.94%,穗粒数为71.63%~98.46%,结实率为54.42%~97.79%,千粒重为78.95%~99.53%。各性状PCA1、PCA2乘积项表达的基因型与环境互作所占比值10年平均值分别为产量89.54%、生育期88.95%、株高89.29%、有效穗89.39%、穗粒数87.73%、结实率80.75%、千粒重89.50%。结果表明,前2个AMMI分量代表的互作部分对7个产量相关性状评价顺序为产量>千粒重>有效穗>株高>生育期>穗粒数>结实率。

2.4 稳定性参数分析

为进一步分析比较产量相关性状的稳定性,对各年度交互作用差异显著性状的相对稳定性参数Di值进行计算(Di值越小性状越稳定),结果如表3所示。由表3可知,各年度间交互作用差异显著的性状不同,稳定性排序也存在一定差异。2002年交互作用差异显著的性状为有效穗和穗粒数,稳定性排序为穗粒数>有效穗;2003年交互作用差异显著的性状为产量、生育期、株高、穗粒数、结实率及千粒重,稳定性排序为千粒重>生育期>结实率>株高>穗粒数>产量;2004年交互作用差异显著的性状为产量和千粒重,稳定性排序为千粒重>产量;2005年交互作用差异显著的性状为产量、生育期、穗粒数,稳定性排序为生育期>穗粒数>产量;2006年交互作用差异显著的性状为生育期、株高、有效穗、穗粒数、千粒重,稳定性排序为千粒重>株高>生育期>穗粒数>有效穗;2007年交互作用差异显著的性状为产量、株高、结实率,稳定性排序为株高>结实率>产量;2008年交互作用差异显著的性状为产量、生育期、株高、有效穗、穗粒数、千粒重,稳定性排序为千粒重>生育期>株高>穗粒数>有效穗>产量;2009年交互作用差异显著的性状为产量、生育期、株高、穗粒数、结实率、千粒重,稳定性排序为千粒重>生育期>株高>结实率>穗粒数>产量。2010年交互作用差异显著的性状为产量、生育期、株高、有效穗、穗粒数和千粒重,稳定性排序为:千粒重>生育期>株高>穗粒数>有效穗>产量。2011年交互作用差异显著的性状为产量、株高、结实率、千粒重,稳定性排序为千粒重>株高>结实率>产量。分析结果表明,在所研究的7个性状中千粒重的稳定性最好,产量的稳定性最差。

3 小结与讨论

农作物品种区域试验是将新育成或引进的品种按统一的技术方案在不同的生态环境下进行连续多年多点试验,分析和评价其特征特性,以确定新品种利用价值和适宜推广区域的过程。在多环境试验中,基因型与环境互作普遍受到育种家的重视,采用有效的统计分析方法,可以对品种(性状)作出客观评价。AMMI模型将方差分析和主成分分析结合在一起,为研究品种区域试验基因型与环境互作提供了有效的分析方法。

应用AMMI模型对2002~2011年贵州省粳稻区域试验参试品种(组合)产量相关性状基因型与环境变异特征进行分析。结果表明,基因型、环境、基因型与环境互作对所考察的7个性状影响程度各不相同,基因型效应、环境效应、基因型与环境互作效应的大小因基因型(参试品种)、试验环境(年份和试点)的不同存在一定的差异,在贵州生态条件下,所研究的7个性状在不同试验环境下差异较大,不同基因型间也存在很大差异,基因型与环境互作差异相对较小。不同性状在不同试验环境下表现出不同的基因型效应、环境效应和互作效应。所研究的7个性状中,株高主要受基因型效应和环境效应影响,生育期、有效穗主要受环境效应影响,产量、穗粒数、结实率和千粒重同时受基因型效应、环境效应、基因型与环境互作效应影响,但产量和千粒重受基因型与环境互作效应影响相对较大,穗粒数和结实率受环境效应影响相对较大,在贵州粳稻育种中对产量相关性状进行选择时,需针对基因型效应、环境效应、基因型与环境互作效应进行,以提高育种效率。

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