高金虎，吳曉宇，趙銘森，馮旭平，孔佳茜，薛紅麗，孟曉康，康紅梅

（山西農業(yè)大學 經濟作物研究所，山西 太原 030031）

大 麻（Cannabis sativaL.） 是 大 麻 科（Cannabinaceae）大麻屬（Cannabis）1 年生草本植物。大麻在許多國家均有種植，是一種傳統(tǒng)的可加工為食品、紡織纖維和藥物的植物資源［1-3］。工業(yè)大麻以獲取纖維和種子為目的，其致幻成分四氫大麻酚（THC）含量＜0.3%，為無毒品利用價值的大麻品種［4-5］。

當前，全球工業(yè)大麻分布格局呈現出中國、歐盟和北美三足鼎立的局面。聯合國糧農組織的統(tǒng)計資料表明，我國是世界上工業(yè)大麻種植面積最大的國家，產量（種子和纖維）約占全世界50%。因受自然條件、種植傳統(tǒng)和地方政策等區(qū)位因素影響，我國工業(yè)大麻種植形成了東北地區(qū)黑龍江省以纖維用、華北地區(qū)山西省以籽粒用、西南地區(qū)云南省以花葉（醫(yī)藥）用為主的產業(yè)分布格局。

種質資源的開發(fā)和利用是推動種業(yè)和產業(yè)發(fā)展的重要基礎。目前，我國工業(yè)大麻種質資源保有量偏少，依托于中國農業(yè)科學院麻類研究所的國家麻類種質資源庫保存工業(yè)大麻種質資源僅1 300 多份，全國審（認）定品種少之又少。因此，深入研究現有種質資源遺傳多樣性，充分挖掘種質資源育種選擇潛力是種業(yè)發(fā)展的必然選擇。然而對于大麻遺傳多樣性分析報道較少。GAO 等［4］和信朋飛等［5］運用聚丙烯酰胺凝膠銀染檢測法分別對115 個栽培品種和24 個大麻品種進行了遺傳分析研究。張慶瀅等［6］利用基于表達序列標簽的微衛(wèi)星（EST-SSR）熒光標記技術，對22 份中國野生大麻種質資源與8 個大麻代表性栽培品種進行EST-SSR 指紋圖譜構建，并對中國野生與栽培大麻資源遺傳關系和遺傳分布格局進行探討。但這類方法專業(yè)性強，投資較大，操作不便。形態(tài)學評價方法簡單、直觀、實用［7］，在確定種質資源適應性、綜合農藝性狀潛力及育種價值方面能起到關鍵作用［8］。為此，擬通過對不同來源的30份工業(yè)大麻種質資源的12 個主要農藝性狀進行田間鑒定，并運用主成分分析法和聚類分析法明確表型性狀的遺傳變異和多樣性，以期為工業(yè)大麻新品種選育及推廣提供參考依據。

1 材料和方法

1.1 試驗區(qū)概況

試驗于2019 年在山西農業(yè)大學經作所試驗田（山西省汾陽市，37°15′N、111°44′E，海拔474.7 m）進行。地屬溫帶季風氣候，多年平均降水467.2 mm，降水量年際變化較大，年內分配不均，大部分集中在6—9 月的汛期，春秋兩季降水偏少。多年平均氣溫12.6 ℃，多年平均日照為2 601.3 h，無霜期179 d。該試驗田土壤為粉砂質壤土，呈堿性，全氮含量1.33 g/kg，有效磷含量54.7 mg/kg，速效鉀含量176 mg/kg，有機質含量18.9 g/kg，pH 值為8.23。

1.2 試驗材料

將收集保存的30 份工業(yè)大麻種質資源進行系統(tǒng)性評價鑒定。供試材料信息見表1。

表1 供試材料編號、名稱及來源

1.3 試驗設計

試驗采用隨機區(qū)組設計，設4 次重復，每小區(qū)寬2.4 m、長5.4 m。2019 年5 月7 日采用小型播種機等行條播，行距60 cm、株距30 cm（苗高約10 cm 時人工間苗）。播前整地時，將復合肥450 kg/hm2均勻撒施于地表，機翻入地下。其他管理一致。

1.4 性狀調查

參照粟建光等［9］的方法，于收獲前選擇各材料有代表性的植株20 株，分別測定株高、莖粗、分枝數、分枝高、節(jié)數、第一分枝節(jié)位、分枝習性、熟性和株莖比，對各小區(qū)實打實收，將種子脫粒、曬干、清選后測定產量、千粒質量和籽粒類型等指標。

1.5 數據分析

用Excel 2007 軟件進行數據處理。根據計算結果將30 份工業(yè)大麻種質資源的各個性狀分別劃分為10個 等 級，按 第1 級［Xi＜（X-2s）］到第10 級［Xi＞（X+2s）］，每0.5s為1 級，每1 級中材料所占的比例（Pi）用于計算多樣性指數。遺傳多樣性指數即Shannon-Wiener index（H′）信息指數，其計算公式：H′=-∑Pi×lnPi，式中Pi為某性狀第i級中包含的材料份數所占材料總份數的百分比［10］。采用SPSS 25.0 軟件對30 份材料進行主成分分析和聚類分析，聚類方法采用離差平方和法，遺傳距離為歐式距離。

2 結果與分析

2.1 工業(yè)大麻種質資源表型的遺傳多樣性

對30 份工業(yè)大麻種質資源的12 個性狀進行分析，結果表明，各材料間差異性較大，不同性狀在各材料間表現出一定的多樣性。如表2 所示，12 個表型性狀的遺傳多樣性指數介于0.45～2.00，其中最高的是第一分枝節(jié)位，為2.00；其次為株高和莖粗，均為1.98；再次為籽粒產量，為1.97；分枝習性、果實熟性和籽粒類型數值較低。

表2 工業(yè)大麻種質資源表型多樣性

從變異系數分析，12 個表型性狀的變異系數介于9.01%～34.00%，其中變異系數最高的是果實熟性，為34.00%；其次為分枝高（24.13%）；株高/莖粗、分枝數、株高變異系數較低。

2.2 工業(yè)大麻種質資源表型間的相關性分析

研究不同性狀間的相關性可為育種提供參考。相關分析表明，供試的工業(yè)大麻部分性狀間呈現出顯著相關性（表3）。由表3 可知，株高與莖粗（r=0.463）、分 枝 高（r=0.444）、節(jié) 數（r=0.566）、第 一 分 枝 節(jié) 位（r=0.476）、果實熟性（r=0.796）呈顯著正相關；莖粗與株高/莖粗（r=-0.775）呈顯著負相關；分枝數與分枝習性（r=0.748）呈顯著正相關；分枝高與第一分枝節(jié)位（r=0.931）、果實熟性（r=0.488）呈顯著正相關；節(jié)數與分枝習性（r=0.470）、株莖高/莖粗（r=0.377）呈顯著正相關；第一分枝節(jié)位與果實熟性（r=0.446）呈顯著正相關；籽粒產量與籽粒類型（r=0.417）、千粒質量（r=0.420）呈顯著正相關；果實熟性與千粒質量（r=0.442）呈顯著正相關。

表3 工業(yè)大麻種質資源表型性狀的相關系數

2.3 工業(yè)大麻種質資源表型性狀的主成分分析

對30 份工業(yè)大麻材料12 個農藝性狀進行主成分分析，結果見表4。在所有主成分構成中，主要信息集中在前4 個主成分，累計貢獻率達80.801%，可以反映表型性狀大部分的遺傳信息。第一主成分特征值為3.584，貢獻率為29.868%。該主成分中，載荷較高且數值為正的性狀有株高、熟性、分枝高、第一分枝節(jié)位，特征向量值分別為0.432、0.431、0.404 和0.402。說明這一主成分主要反映工業(yè)大麻株型有關信息。第二主成分特征值為2.341，貢獻率為19.511%。載荷較高且數值為正的性狀有分枝數和分枝習性，特征向量值分別為0.573 和0.568，載荷為負且絕對值較高的性狀為第一分枝節(jié)位和分枝高，該主成分主要反映工業(yè)大麻分枝方面信息。第三主成分特征值為2.108，貢獻率為17.566%。節(jié)數特征向量值最大，為0.422，說明第三主成分主要反映節(jié)數信息。第四主成分特征值為1.663，貢獻率為13.855%。載荷為正且數值較高的為株高/莖粗、籽粒產量、籽粒類型和千粒質量，特征向量值分別為0.521、0.383、0.358 和0.353。第四主成分主要反映的是株高/莖粗、產量及其構成相關信息。株高/莖粗和產量升高會使分枝高下降，說明育種中要選擇株高/莖粗合適、分枝高較小的材料作為親本。

表4 工業(yè)大麻種質資源主要農藝性狀的主成分分析

2.4 工業(yè)大麻種質資源表型性狀的聚類分析

對30 份工業(yè)大麻種質資源的12 個性狀進行聚類分析，以歐氏距離為遺傳距離，聚類方法采用離差平方和法，在遺傳距離為15 時，可將30 份材料分為三大類群（圖1）。

圖1 工業(yè)大麻種質資源基于12 個性狀的聚類分析結果

第Ⅰ類群包括4、5、10、14、15、16 在內的6 份材料。結合表5 分析可知，變異系數最大的性狀是分枝高，為40.90%；均值為1.27 m，為3 個類群中最小。變異系數最小的性狀是節(jié)數，為3.92%；均值為25.42，在3 個類群中居中。株高、莖粗、分枝高、第一分枝節(jié)位、籽粒產量和千粒質量均值分別為2.94 m、1.42 cm 1.27 m、6.32、876.30 kg/hm2和21.73 g，這6 個性狀平均值在3 個類群中均最小，變異系數分別為4.29%、7.63%、40.90%、30.09%、18.93%和19.01%。這一類群特征為細矮低產型，而且分枝高較低，千粒質量較小，可以作為細矮型、千粒質量小的目標親本加以利用。

表5 工業(yè)大麻種質資源各類群農藝性狀特征

續(xù)表5 工業(yè)大麻種質資源各類群農藝性狀特征

第Ⅱ類群包括2、3、9、11、12、18、22、27、29、30 在內的10 份材料。這一類群變異系數最大的是第一分枝節(jié)位，為20.55%，最小的是株高，為5.47%。從均值分析，分枝高、第一分枝節(jié)位、千粒質量分別為1.90 m、8.88、28.15 g，在3 個類群中均最大。該類群材料主要特征為粒大，其他性狀均處于中間水平，選育食用型品種時應多加利用。

第Ⅲ類群包括1、6、7、8、13、17、19、20、21、23、24、25、26、28 在內的14 份材料。此類群材料變異系數最大的是籽粒產量，為28.60%，最小的是分枝數，為6.17%。株高、莖粗、分枝數、節(jié)數、籽粒產量均值分別為3.47 m、1.85 cm、22.75、27.88、958.00 kg/hm2，在3 個類群中均最大。這一類群材料主要特征是高大、分枝多、產量高。育種中可作為高產、高稈和多分枝品種的目標親本加以利用。

3 結論與討論

種質資源遺傳多樣性的高低直接影響品種改良的效果，新品種選育有賴于優(yōu)良基因的發(fā)現和利用［11］。近10 a 來，工業(yè)大麻審（認）定的新品種逐年增多，但與其他作物相比，仍相當匱乏。種質資源數量少是其原因之一。此外，工業(yè)大麻絕大多數品種為雌雄異株，不能自交，為天然雜合體［12］，給種質資源創(chuàng)制和育種工作造成很大障礙。

本試驗中，30 份工業(yè)大麻種質在籽用栽培模式下具有豐富的表型變異和遺傳多樣性。充分利用這些種質資源能進一步拓寬工業(yè)大麻種質資源創(chuàng)制和育種的遺傳背景，同時也可為不同的育種目標提供豐富的種質材料［13］。相關分析表明，工業(yè)大麻種質資源12 個表型性狀間存在不同程度的相關性。

主成分分析可將多個性狀指標轉化為較少的幾個主成分，且是綜合的、相對獨立的指標體系，從而簡化選擇程序［14-16］。通過對30 份工業(yè)大麻材料12個農藝性狀進行主成分分析，提取前4個主成分，這4 個主成分能代表性狀80.80%的信息。第1 主成分主要反映工業(yè)大麻株型有關信息，第2主成分主要反映工業(yè)大麻分枝方面信息，第3 主成分主要反映節(jié)數信息，第4 主成分主要代表株高/莖粗、產量及其構成相關信息。說明在工業(yè)大麻品種選育過程中既要考慮產量及其構成因素，也要對株高/莖粗和分枝高等性狀進行綜合考量［17-20］。

聚類分析反映了不同品種的遺傳差異，將性狀相近的聚為一類，對雜交中親本的選擇具有指導作用［21］。利用聚類分析，將30 份工業(yè)大麻種質資源的12 個表型性狀劃分為三大類群，不同類群性狀表現上有明顯的差異性。第Ⅰ類群特征為細矮低產型，第Ⅱ類群為大籽粒型，第Ⅲ類群為高產型。在品種選育過程中，不同類群的種質資源可作為不同用途的育種親本材料而分別加以利用。從來源地分析，第Ⅲ類群主要是黑龍江省品種（系），第Ⅱ類群多為山西、甘肅等中部地區(qū)品種，第Ⅰ類群多為云南、安徽等南方品種，可見不同類群與種質資源的來源有明顯的相關性，這與王沛琦等［13］在紅花、萬述偉等［22］在豌豆、王麗俠等［23］在綠豆上的研究結果不同。這是因為工業(yè)大麻屬光照敏感性作物，不同地區(qū)的品種在種植地發(fā)生較大緯度范圍變化時，其物候期也發(fā)生較大變化，進而導致植株形態(tài)和產量等性狀改變。