劉子記，牛 玉，朱 婕，劉昭華，楊 衍

(1中國熱帶農業(yè)科學院 熱帶作物品種資源研究所/農業(yè)部華南作物基因資源與種質創(chuàng)制重點開放實驗室，海南 儋州 571737； 2海南大學 園藝園林學院，海南 ?？?570228)

苦瓜核心種質資源構建方法的比較

劉子記1，牛 玉1，朱 婕2，劉昭華1，楊 衍1

(1中國熱帶農業(yè)科學院 熱帶作物品種資源研究所/農業(yè)部華南作物基因資源與種質創(chuàng)制重點開放實驗室，海南 儋州 571737； 2海南大學 園藝園林學院，海南 ?？?570228)

【目的】通過比較不同方法構建的苦瓜Momordicacharantia核心種質資源的優(yōu)劣，選擇能代表原群體遺傳多樣性的核心種質，為苦瓜種質資源的高效利用提供依據?！痉椒ā坎捎没旌暇€性模型對154份苦瓜種質的第1雌花節(jié)位、瓜縱徑、瓜橫徑、瓜肉厚和單瓜質量等5個性狀的基因型值進行無偏預測；基于性狀的基因型預測值，采用馬氏距離計算苦瓜種質間的遺傳距離；通過8種聚類方法和3種抽樣方法，按照30%的抽樣率構建苦瓜核心種質資源，評價不同聚類方法和抽樣方法構建苦瓜核心種質的優(yōu)劣?！窘Y果】8種聚類方法構建的核心種質所有5個性狀的變異系數均高于原群體；最短距離法構建的苦瓜核心種質5個性狀的方差和變異系數均高于原群體，明顯優(yōu)于其他7種聚類方法。優(yōu)先抽樣法和偏離度抽樣法構建的核心種質的極差與原群體一致，但偏離度抽樣法構建的苦瓜核心種質有3個性狀的變異系數高于其他2種抽樣法，表明偏離度抽樣法略優(yōu)于隨機抽樣法和優(yōu)先抽樣法；基于馬氏距離、偏離度抽樣法及最短距離法獲得了46份苦瓜核心種質，其中，Y5、Y87、Y112和Y139為苦瓜骨干材料?！窘Y論】基于馬氏距離、偏離度抽樣法及最短距離法獲取的46份苦瓜核心資源能夠代表原群體的遺傳多樣性。本研究進一步證實了來源于印度及東南亞地區(qū)的苦瓜種質具有豐富的遺傳多樣性，為苦瓜種質資源的收集、評價與高效利用提供了重要依據。

苦瓜； 核心種質； 基因型值； 抽樣方法； 聚類方法

苦瓜Momordicacharantia起源于非洲，屬于葫蘆科Cucurbitaceae苦瓜屬Momordica蔓生草本植物，在亞洲、南美洲和非洲有著悠久的種植歷史[1-2]?？喙细缓S生素、氨基酸及礦物質，營養(yǎng)成分豐富。此外，苦瓜所含的皂苷、多糖、小分子蛋白及黃酮類物質具有降低血糖含量[3]、抑制腫瘤細胞增殖[4]、增強人體免疫力[5]和消炎[6]等活性。隨著消費者對苦瓜價值的深入認識和接受，也推動了苦瓜研究工作的深入開展。種質資源不僅包括栽培種，還包括近緣種和野生種，是種質創(chuàng)新和新品種選育的物質基礎，蘊含著豐富的遺傳多樣性[7]。遺傳多樣性和親緣關系分析是種質資源評價的主要內容。前人對苦瓜種質資源遺傳多樣性進行了大量研究。溫慶放等[8]分析了24份苦瓜材料的親緣關系，將供試材料分為3大類群。張長遠等[9]對國內外的45份苦瓜種質進行了親緣關系分析，將45份苦瓜種質分為滑身苦瓜和麻點苦瓜，研究表明苦瓜種質存在一定的地域性差異。黃如葵等[10]基于28個形態(tài)性狀對33份苦瓜種質資源進行聚類分析，發(fā)現(xiàn)各組群間存在明顯的地域性差異，中國苦瓜種質與印度、東南亞地區(qū)的種質資源間遺傳距離較大。楊衍等[11]對36份苦瓜種質資源進行遺傳多樣性和親緣關系分析，結果表明供試材料存在廣泛的遺傳變異。康建坂等[12]對48份苦瓜種質的遺傳多樣性進行分析，準確地將形態(tài)特征相似、親緣關系極其密切的種質區(qū)分開來。張鳳銀等[13]研究表明，苦瓜種質資源的形態(tài)學性狀和營養(yǎng)成分具有豐富的多樣性。陳禪友等[14]對30份苦瓜種質進行了遺傳多態(tài)性分析，發(fā)現(xiàn)苦瓜種質間的親緣關系與地理分布和植物學性狀特征等有一定關聯(lián)。周坤華等[15]對國內外不同栽培類型和野生資源共48份苦瓜材料進行了聚類分析，結果表明苦瓜種質資源遺傳基礎豐富，并能有效地區(qū)分栽培類群和野生類群。張燕等[16]評價了51份苦瓜種質資源，明確了不同品系的表型特征和遺傳多樣性，篩選出了一些特異種質資源。

隨著種質資源的不斷收集和積累，龐大的數量不僅保存困難，而且篩選特異種質材料的難度不斷加大，很難對其進行深入地研究并加以有效利用。因此，篩選具有多樣性和代表性的一部分種質資源加以保存和研究，成為一個亟需解決的問題。Frankel等[17]和Brown[18]于80年代提出了構建核心種質的理念，即在深入評價與鑒定種質資源的基礎上，以最少的種質數量最大限度地保存整個群體的遺傳變異。構建核心種質庫不僅有利于種質庫的管理，也是促進種質資源深入研究和有效利用的關鍵。以往研究主要基于性狀表型值、分子標記、性狀基因型值3種方法構建核心種質。性狀表型值的測量具有直接、簡便、易行的優(yōu)點，被廣泛應用于園藝植物核心種質庫構建的研究[19-24]，但表型值受基因型、環(huán)境以及環(huán)境條件與基因型互作等多重影響，因此單純依靠表型值來度量種質間的遺傳差異具有一定的局限性。近年來，隨著分子標記的發(fā)展，分子標記技術已被應用于核桃[25]、甘蔗[26]、番茄[27]等作物的核心種質構建?？喙匣蚪M研究相對滯后，可以利用的序列資源及標記數量有限，依靠穩(wěn)定、可靠、高通量的標記類型進行核心種質構建具有一定的局限性，國內外有關苦瓜核心種質庫構建的研究鮮見報道。準確度量遺傳材料間的遺傳差異及理想的聚類和抽樣方法是有效構建核心種質的關鍵所在。本研究利用MLM(Mixed linear model)模型無偏預測苦瓜性狀的基因型值，通過不同聚類法和抽樣方法構建苦瓜核心種質，以期為苦瓜種質資源的收集、評價和高效利用提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 材料

供試苦瓜種質資源共154份，20份來自中國海南，18份來自中國福建，25份來自中國廣東，10份來自中國云南，10份來自中國廣西，5份來自中國山東，8份來自中國湖南，8份來自中國江西，15份來自泰國，20份來自日本，5份來自斯里蘭卡，10份來自印度(表1)。不同種質間第1雌花節(jié)位、果實大小等性狀存在顯著差異。

表1 苦瓜種質資源的來源
Tab.1 The origin of bitter gourd germplasm

種質編號來源種質編號來源Y1～Y20日本Y94～Y103中國云南Y21～Y25中國山東Y104～Y111中國湖南Y26～Y50中國廣東Y112～Y121中國廣西Y51～Y58中國江西Y122～Y139中國福建Y59～Y78中國海南Y140～Y144斯里蘭卡Y79～Y93泰國Y145～Y154印度

1.2 方法

1.2.1 材料種植和性狀調查 試驗于2015年1月初在中國熱帶農業(yè)科學院熱帶作物品種資源研究所試驗基地進行育苗，1月下旬進行田間移栽，按隨機區(qū)組設計種植154份苦瓜種質資源，2次重復，每個重復種植6株。2015年2— 4月參考《苦瓜種質資源描述規(guī)范與數據標準》[28]調查第1雌花節(jié)位、瓜縱徑、瓜橫徑、瓜肉厚、單瓜質量。在同一生長季節(jié)完成農藝性狀表型值的調查，避免了不同種植季節(jié)造成的誤差。采用MLM模型調整無偏預測法預測性狀的基因型效應值[29]。

1.2.2 遺傳距離計算與聚類分析 基于性狀的基因型值，采用馬氏距離方法計算不同苦瓜遺傳材料間的遺傳距離[30]?；谶z傳距離分別利用最短距離法、中間距離法、最長距離法、類平均法、重心法、可變類平均法、可變法以及離差平方和法進行聚類分析[31]。

1.2.3 抽樣與核心種質遺傳變異評價 采用隨機抽樣法[32]、優(yōu)先抽樣法[33]和偏離度抽樣法[34]基于30%的抽樣率分別構建苦瓜核心種質庫。采用極差、方差、變異系數和均值等4個指標評價苦瓜核心資源庫的優(yōu)劣。t檢驗分析均值的差異性，F(xiàn)測驗分析方差的差異性。

2 結果與分析

2.1 苦瓜資源主要數量性狀變異情況

苦瓜種質資源主要數量性狀的變異情況見表2。各性狀變異系數平均值為0.238。5個數量性狀中，單瓜質量變異系數最大，為0.310，變異幅度幾乎是平均值的2倍；第1雌花節(jié)位變異系數為28.93%，位居第2位；瓜縱徑最大值為49.60 cm，最小值為10.60 cm，變異系數為0.214，位居第3位；瓜肉厚變異系數為0.207；瓜橫徑最大值為10.60 cm，最小值為1.40 cm，變異系數在5個性狀中最小，為0.167。種質Y5、Y87、Y112、Y139、Y152性狀優(yōu)良，為苦瓜骨干材料。Y5縱徑23.0～25.0 cm，橫徑6.5～7.5 cm，肉厚1.0 cm左右，單瓜質量0.25～0.35 kg，皮色油綠有光澤，短紡錘型，中早熟，強雌性系，耐寒性較強，中抗白粉病、枯萎病; Y87縱徑30.0～35.0 cm，橫徑6.0～7.5 cm，肉厚1.5 cm左右，單瓜質量0.50～0.70 kg，皮色油綠有光澤，長圓錐形，中晚熟，肉質致密，微苦，抗枯萎病; Y112縱徑20.0～25.0 cm，橫徑8.0～8.5 cm，肉厚1.5 cm左右，單瓜質量0.75～0.95 kg，皮色油綠有光澤，晚熟，耐熱性較強，中抗白粉病、枯萎病; Y139縱徑29.0～32.0 cm，橫徑6.0～7.0 cm，肉厚1.1 cm左右，單瓜質量0.40～0.50 kg, 果實長圓錐形，油綠色，瘤粗長，肉質脆，優(yōu)質，抗病，雌性強，中熟，分枝性強。Y152縱徑24.0～26.0 cm，橫徑5.5～6.0 cm，肉厚1.0 cm左右，單瓜質量0.35～0.39 kg，瓜形整齊，肩部平整，早熟。

表2 苦瓜資源主要數量性狀的變異情況

Tab.2 Genetic variations of main quantitative traits in bitter gourd germplasm

性狀第1雌花節(jié)位瓜縱徑/cm瓜橫徑/cm瓜肉厚/cm單瓜質量/kg最小值410．61．40．60．1最大值3149．610．62．31．1平均值1430．77．21．20．6極差2739．09．21．71．0標準差4．16．61．20．20．2變異系數0．2890．2140．1670．2070．310

2.2 不同聚類方法構建的苦瓜核心種質比較

采用優(yōu)先抽樣法、馬氏距離和30%的抽樣比率，分別基于8種聚類方法(最短距離法、中間距離法、最長距離法、類平均法、重心法、可變法、可變類平均法和離差平方和法)構建苦瓜核心種質。由表3可知，8種聚類方法構建的核心種質的均值與原群體的差異不顯著 (P>0.05)，5個性狀的方差與原群體相比均得到不同程度地提高，極差與原群體一致。利用最短距離法構建的核心種質，5個性狀的方差均大于其他7種聚類方法，與原群體方差相比差異均達極顯著水平(P<0.01)。采用最長距離法和可變法構建的核心種質均有4個性狀的方差與原群體相比差異達極顯著水平。采用離差平方和法構建的苦瓜核心種質有3個性狀的方差與原群體方差相比差異達極顯著水平。采用中間距離法、重心法、可變類平均法構建的核心種質，分別有2個性狀的方差與原群體的差異達極顯著水平，采用類平均法構建的核心種質有1個性狀的方差與原群體的差異達極顯著水平。第1雌花節(jié)位、瓜縱徑、瓜橫徑、瓜肉厚和單瓜質量5個性狀原群體的極差分別為27、39.0 cm、9.2 cm、1.7 cm和1.0 kg，各性狀8種聚類方法構建的核心種質的極差與原群體的完全一致。8種聚類方法構建的核心種質所有5個性狀的變異系數均高于原群體；采用最短距離法構建的苦瓜核心種質所有5個性狀的變異系數均高于其他7種聚類方法。綜合以上分析結果，采用最短距離法構建的苦瓜核心種質與其他聚類方法相比具有較大的遺傳差異，5個性狀的變異系數均最大，明顯優(yōu)于其他7種聚類方法。

表3 不同聚類方法構建的苦瓜核心種質與原群體間遺傳差異比較1)

Tab.3 Comparisons of genetic variations between core collections constructed using eight clustering methods and the initial population of bitter gourd

性狀項目原群體核心種質H1H2H3H4H5H6H7H8第1雌平均值13．6613．7814．3314．0713．8014．4114．1514．2213．93花節(jié)位方差16．43630．618??30．402??28．773??29．183??27．314?28．799??29．063??29．129??變異系數0．2970．4010．3850．3810．3910．3630．3790．3790．387瓜縱徑/cm平均值30．6929．6929．8329．7028．7630．0130．0030．1830．15方差43．07478．911??74．871??61．35665．589?68．444?67．415?70．856?68．566?變異系數0．2140．2990．2900．2640．2820．2760．2740．2790．275瓜橫徑/cm平均值7．237．277．197．237．117．297．277．137．17方差1．4682．929??2．648??2．699??2．685??2．744??2．544??2．652??2．604??變異系數0．1680．2350．2260．2270．2300．2270．2200．2280．225瓜肉厚/cm平均值1．161．191．181．211．171．181．171．181．19方差0．0580．109??0．101??0．091?0．091?0．096?0．097?0．100??0．103??變異系數0．2070．2770．2700．2500．2570．2620．2650．2660．269單瓜質量/kg平均值0．580．590．570．570．550．590．580．570．57方差0．0340．068??0．055?0．056?0．052?0．054?0．052?0．058??0．055?變異系數0．3150．4470．4120．4130．4150．3950．3900．4240．412

1)H1～H8分別表示基于最短距離法、最長距離法、中間距離法、重心法、類平均法、可變類平均法、可變法以及離差平方和法構建的核心種質；相同性狀的核心種質與原群體的均值差異均不顯著(P>0.05,t檢驗)； *或**分別代表相同性狀的核心種質與原群體的方差差異達到顯著(P<0.05)或極顯著水平(P<0.01，F(xiàn)測驗)。

2.3 不同抽樣方法構建的苦瓜核心種質比較

采用最短距離法、馬氏距離和30%的抽樣率，分別基于隨機抽樣、優(yōu)先抽樣和偏離度抽樣方法構建苦瓜核心種質庫，結果見表4。由表4可知，利用這3種抽樣方法構建的苦瓜核心種質的均值與原群體均值相比沒有顯著性差異。基于3種抽樣方法構建的苦瓜核心種質，5個性狀的方差與原群體相比均得到不同程度地提高。采用優(yōu)先抽樣與偏離度抽樣2種方法構建的苦瓜核心種質，所有5個性狀的方差均極顯著地高于原群體(P<0.01)。采用偏離度抽樣法構建的苦瓜核心種質，有3個性狀(瓜橫徑、瓜肉厚和單瓜質量)的方差高于其他2種抽樣法。采用優(yōu)先抽樣與偏離度抽樣構建的核心種質的極差與原群體一致，采用隨機抽樣法構建的核心種質瓜縱徑的極差低于原群體。與原群體相比，采用3種抽樣方法構建的苦瓜核心種質5個性狀的變異系數均有不同程度地提高，基于偏離度抽樣法構建的苦瓜核心種質，其中3個性狀(第1雌花節(jié)位、瓜橫徑和瓜肉厚)的變異系數高于其他2種抽樣法。綜合以上，與優(yōu)先抽樣和隨機抽樣相比，采用偏離度抽樣法構建的苦瓜核心種質具有相對較大的遺傳差異。

表4 不同抽樣方法構建的苦瓜核心種質與原群體間遺傳變異比較1)

Tab.4 Comparisons of genetic variations between core collections constructed using three sampling methods and the initial population of bitter gourd

性狀項目原群體核心種質F1F2F3第1雌平均值13．6613．6113．7812．91花節(jié)位極差27．027．027．027．0方差16．43630．688??30．618??29．948??變異系數0．2970．4070．4010．424瓜縱徑/cm平均值30．6929．4129．6930．08極差39．032．639．039．0方差43．07467．341?78．911??76．956??變異系數0．2140．2790．2990．292瓜橫徑/cm平均值7．237．227．277．36極差9．29．29．29．2方差1．4682．990??2．929??3．215??變異系數0．1680．2400．2350．244瓜肉厚/cm平均值1．161．181．191．22極差1．71．71．71．7方差0．0580．110??0．109??0．119??變異系數0．2070．2810．2770．284單瓜質量/kg平均值0．580．570．590．60極差1．01．01．01．0方差0．0340．066??0．068??0．070??變異系數0．3150．4540．4470．442

1) F1～F3分別表示基于隨機抽樣、優(yōu)先抽樣和偏離度抽樣方法構建的核心種質；相同性狀的核心種質與原群體的均值差異均不顯著(P>0.05,t檢驗)； *或**分別代表相同性狀的核心種質與原群體的方差差異達到顯著(P<0.05)或極顯著水平(P<0.01,F測驗)。

2.4 苦瓜核心種質構建的結果

采用最短距離法、馬氏距離、30%的抽樣率和偏離度抽樣法構建苦瓜核心種質，獲取了46份核心種質，編號為：Y5、Y7、Y16、Y39、Y43、Y47、Y48、Y50、Y58、Y60、Y66、Y69、Y72、Y74、Y77、Y83、Y85、Y86、Y87、Y90、Y96、Y100、Y101、Y102、Y108、Y112、Y113、Y115、Y119、Y120、Y121、Y122、Y124、Y125、Y131、Y134、Y139、Y140、Y141、Y142、Y144、Y146、Y147、Y149、Y150、Y153。核心種質5個性狀的均值與原群體相比沒有顯著差異，5個性狀的方差均極顯著地高于原群體，保存了原群體的極差。與原群體相比，苦瓜核心種質所有5個性狀的變異系數均有不同程度地提高，獲取的46份核心種質能夠代表苦瓜原群體的遺傳多樣性。入選的核心種質Y5、Y87、Y112和Y139為苦瓜骨干材料，表明構建的苦瓜核心種質是有效的。入選的核心種質Y153與骨干材料Y152來源于同一地區(qū)，農藝性狀十分相似，Y153與其他種質的遺傳差異大于Y152，因此利用Y153取代骨干材料Y152配制雜交組合，能夠更好地利用雜種優(yōu)勢，推動苦瓜種質資源的高效利用。另外，來自中國云南、中國廣西、印度、斯里蘭卡的苦瓜種質入選核心種質的比例較高(表5)，說明來源于這些地區(qū)的苦瓜資源具有豐富的遺傳多樣性。

表5 不同來源地苦瓜種質入選核心種質所占比例

Tab.5 The proportions of selected core germplasms from different origins

來源地收集種質總數入選核心種質數量占比/%日本20315．0中國山東500中國廣東25520．0中國江西8112．5中國海南20630．0泰國15533．3中國云南10440．0中國湖南8112．5中國廣西10660．0中國福建18633．3斯里蘭卡5480．0印度10550．0合計1544629．9

3 討論與結論

作物種質資源內蘊含著豐富的遺傳變異，是農業(yè)生產和新品種選育的物質基礎[35]。構建核心種質庫對新種質收集、種質繁殖更新及種質資源的高效利用具有重要意義。表型值不僅受基因型控制，還受環(huán)境條件的影響，基于農藝性狀表型值進行遺傳分類不能夠準確度量種質間的遺傳差異，種質資源固有的遺傳結構不能夠被真實地反映[36]。采用統(tǒng)計模型進行性狀的基因型值預測，可以有效排除環(huán)境效應、基因型與環(huán)境的互作效應及試驗誤差。李長濤等[37]以992份水稻品種為材料，基于13個農藝性狀表型數據，采用調整無偏預測法預測水稻性狀的基因型值，成功構建了水稻核心種質。馬洪文等[38]以250份粳稻為研究材料，基于7個數量性狀的基因型預測值，有效構建了粳稻核心種質。本研究采用MLM無偏預測苦瓜5個性狀的基因型效應值并計算種質間的遺傳距離，從而進行聚類分析，結果更準確可靠。

為確保核心資源盡可能多地保存原種質群體的遺傳結構，首先需要對原群體進行遺傳分類。聚類分析常應用于種質資源的分類、親緣關系及遺傳多樣性分析[39]。聚類方法主要包括最長距離法、最短距離法、中間距離法、可變類平均法、類平均法、重心法、離差平方和法和可變法等。本研究比較了8種聚類方法和3種抽樣方法構建的苦瓜核心種質的優(yōu)劣。研究結果表明，8種聚類方法中，采用最短距離法構建的苦瓜核心種質具有相對較大的遺傳變異，能使5個農藝性狀的方差和變異系數最大化，明顯優(yōu)于其他7種聚類方法，這與劉遵春等[22]、李慧峰等[24]、馬洪文等[40]的研究結果一致；3種抽樣方法中，偏離度抽樣法構建的苦瓜核心種質所有5個性狀的方差均大于其他2種抽樣方法，并且核心種質的極差與原群體一致，優(yōu)于隨機抽樣法和優(yōu)先抽樣法，這與李長濤等[37]和馬洪文等[38]的研究結果一致。

通常采用分析性狀的方差、均值、變異系數、極差等參數對核心種質的遺傳變異進行評價。有效的核心種質各性狀的均值與極差應與原群體無顯著性差異，方差和變異系數應大于原群體[41]。本研究采用馬氏距離、最短距離法聚類、30%的抽樣率和偏離度抽樣法構建了苦瓜核心種質，核心種質的均值與原群體沒有顯著差異，所有5個性狀的方差和變異系數均比原群體有不同程度地提高，且變異幅度與原群體一致，獲取的46份苦瓜核心資源保持了原群體的遺傳多樣性。其中來自中國云南、中國廣西、印度、斯里蘭卡的苦瓜種質入選核心種質的比例較高，具有豐富的遺傳多樣性，也進一步說明了苦瓜可能起源于印度及東南亞熱帶地區(qū)。在前期研究中培育的5份骨干材料中有4份材料入選核心種質。利用優(yōu)良種質材料Y5、Y87、Y112、Y139配制了一系列雜交組合，其中，Y5×Y87、Y112×Y87、Y112×Y139組合綜合性狀表現(xiàn)良好。在今后的研究過程中，會進一步選取親緣關系較遠的核心材料配制雜交組合，培育優(yōu)良苦瓜新品種。

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【責任編輯 莊 延】

Comparison of different methods to construct core collections of Momordica charantia

LIU Ziji1, NIU Yu1, ZHU Jie2, LIU Zhaohua1, YANG Yan1

(1 Tropical Crops Genetic Resources Institute, Chinese Academy of Tropical Agricultural Sciences/Key Laboratory of Crop Gene Resources and Germplasm Enhancement in Southern China, Ministry of Agriculture, Danzhou 571737, China; 2 College of Horticulture and Landscape Architecture, Hainan University, Haikou 570228, China)

【Objective】 To construct core collections of bitter gourd (Momordicacharantia) which can represent the genetic diversity of the initial population by comparing different construction methods, and facilitate the efficient utilization of bitter gourd germplasm. 【Method】We sampled 154 bitter gourd germplasm as materials, predicted the genotypic values of five traits (node bearing first female flower, fruit length, fruit width, flesh thickness and mass per fruit) without bias using mixed linear model analysis, calculated the genetic distances among bitter gourd germplasm based on genotypic values of all five traits using Mahalanobis distance, and constructed core collections with 30% sampling proportion by using eight different clustering methods and three different sampling strategies. The quality of core collections constructed using different clustering methods and sampling strategies were evaluated. 【Result】 The variation coefficients of all five traits of the core collections constructed with eight clustering methods were larger than those of the initial population. Single linkage was better compared to the other seven clustering methods by significantly increasing the variances and coefficients of variation for all five traits. The ranges of core collections constructed with preferred sampling and deviation sampling were consistent with those of the initial population. The variation coefficients of three traits of the core collection from deviation sampling were larger compared to the other two sampling methods, indicating that deviation sampling was slightly better than random sampling and preferred sampling. Forty six core collections of bitter gourd were obtained based on Mahalanobis distance, deviation sampling and single linkage. Among them, Y5, Y87, Y112 and Y139 were the backbone materials. 【Conclusion】The 46 core collections of bitter gourd, which were obtained based on Mahalanobis distance, deviation sampling and single linkage, can well represent the genetic diversity of the initial population. This study further provides evidence for high genetic diversity in the bitter gourd germplasm from India and Southeast Asian. Our results provide an important theoretical basis for the collection, evaluation and efficient utilization of bitter gourd genetic resources.

Momordicacharantia; core collection; genotypic value; sampling strategy; clustering method

2016- 02- 25優(yōu)先出版時間：2016-12-28

劉子記(1982—)，男，副研究員，博士，E-mail：liuziji1982@163.com；通信作者：楊 衍(1971—)，男，研究員，博士，E-mail：catasvegetable@163.com

中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務費專項資金(1630032014019，1630032015003)；海南省重點研發(fā)計劃科技合作方向項目(ZDYF2016225)

S642.5

A

1001- 411X(2017)01- 0031- 07

優(yōu)先出版網址：http://www.cnki.net/kcms/detail/44.1110.s.20161228.0937.032.html

劉子記，牛 玉，朱 婕，等.苦瓜核心種質資源構建方法的比較[J].華南農業(yè)大學學報，2017,38(1):31- 37.