摘要：為了篩選玉米優(yōu)良品種，促進(jìn)玉米產(chǎn)業(yè)發(fā)展，選取來自中國、法國、美國的26份玉米品種資源，運用相關(guān)性分析、主成分分析和聚類分析等方法，對26份玉米種質(zhì)資源的株高、穗長、穗粗、穗位高、雄穗長、穗行數(shù)、抽雄天數(shù)、主莖葉片數(shù)、千粒重等農(nóng)藝性狀進(jìn)行分析和評價。結(jié)果表明，26個玉米品種資源的9個農(nóng)藝性狀表現(xiàn)出明顯的差異性，其中穗位高變異系數(shù)高達(dá)24.00%，抽雄天數(shù)變異系數(shù)低至6.60%。9個性狀之間，株高和穗位高、穗粗和穗行數(shù)、穗粗和千粒重、穗位高和抽雄天數(shù)、穗位高和主莖葉片數(shù)、抽雄天數(shù)和主莖葉片數(shù)之間均呈現(xiàn)顯著相關(guān)，其他性狀之間沒有顯著相關(guān)性。通過聚類分析和主成分分析發(fā)現(xiàn)當(dāng)歐氏距離為9時，26個玉米品種資源可以分為六大類，HLJZM009573、HLJZM009589、HLJZM009666三個品種得分排在前3名，綜合性狀較好，適宜在黑龍江省哈爾濱市及相同生態(tài)區(qū)種植。

關(guān)鍵詞：玉米；種質(zhì)資源；農(nóng)藝性狀；主成分；聚類分析

玉米（Zea mays L.）是世界上產(chǎn)量最高的糧食作物，在保證糧食供應(yīng)和糧食安全方面發(fā)揮著重要作用[1]。玉米種質(zhì)資源蘊藏著豐富的基因資源[2]，其豐富的遺傳基礎(chǔ)和巨大的開發(fā)潛力[3]，是培育新品種、提高產(chǎn)量的重要途徑。玉米品種的鑒定與評估，對于有效擴大現(xiàn)有種質(zhì)的遺傳基礎(chǔ)十分重要。近年來，關(guān)于玉米種質(zhì)的研究主要集中在種質(zhì)資源抗逆性[4-5]、病害抗性分析[6-7]、基因鑒定[8]等方面。玉米種質(zhì)資源收集、鑒定、評價和篩選，是解決目前玉米優(yōu)良種質(zhì)資源匱乏和資源利用率低等難題的有效舉措。

黑龍江省地處43°26′N～53°33′N，121°11′E～135°05′E，位于中國的最北方，具有特殊的氣候特征（高緯度、無霜期短，前期溫度低而干旱，后期降溫迅速），農(nóng)作物的成熟和收獲非常緊迫。在此氣候背景下，本研究選取了26份玉米品種，針對其9個重要農(nóng)藝性狀進(jìn)行了深入的表型鑒定，這些農(nóng)藝性狀包括株高、穗長、穗粗、穗位高、雄穗長、穗行數(shù)、抽雄天數(shù)、主莖葉片數(shù)和千粒重。通過相關(guān)性分析、主成分分析和聚類分析[9]，綜合評價各品種農(nóng)藝性狀，篩選出性狀相對優(yōu)良，適應(yīng)黑龍江省的特殊氣候條件，且在產(chǎn)量、品質(zhì)等方面表現(xiàn)出色的玉米種質(zhì)資源，旨在為黑龍江省乃至全國的玉米育種工作提供寶貴的種質(zhì)資源，促進(jìn)玉米優(yōu)良品種的產(chǎn)業(yè)化和推廣應(yīng)用。

1材料與方法

1.1材料

供試的26份玉米品種由黑龍江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物種質(zhì)資源保存庫提供，原產(chǎn)地分別來自中國、美國和法國，采用編號和品種名稱標(biāo)示的方式來區(qū)分（表1）。

1.2方法

1.2.1試驗設(shè)計

2022-2023年，于黑龍江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院鄉(xiāng)村振興科技研究所試驗田（45°40′N，126°35′E）種植26個玉米品種。試驗地海拔151 m，年均氣溫3.5～4.5 ℃，年降雨量533 mm，無霜期約135 d[10]。試驗采用隨機區(qū)組設(shè)計，3次重復(fù)，2行區(qū)，行長3 m，行距0.65 m，株距0.25 m，田間管理與當(dāng)?shù)卮筇镉衩咨a(chǎn)管理保持一致。

1.2.2測定項目及方法

9個農(nóng)藝性狀包括株高、穗長、穗粗、穗位高、雄穗長、穗行數(shù)、抽雄天數(shù)、主莖葉片數(shù)和千粒重，調(diào)查標(biāo)準(zhǔn)按《玉米種質(zhì)資源描述規(guī)范和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)》[11]進(jìn)行。

1.2.3數(shù)據(jù)分析

用Excel 2003軟件計算各數(shù)據(jù)的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)，對各農(nóng)藝性狀的遺傳多樣性進(jìn)行評價。利用Origin 2021數(shù)據(jù)處理軟件進(jìn)行相關(guān)性分析。利用SPSS 21.0數(shù)據(jù)處理軟件進(jìn)行聚類分析和主成分分析。

2結(jié)果與分析

2.1田間性狀統(tǒng)計分析

由表2可知，供試地方品種9個農(nóng)藝性狀的變異系數(shù)變幅為6.60%～24.00%，其中抽雄天數(shù)變異系數(shù)偏小（6.60%），低于10.00%，株高、

千粒重、穗粗、雄穗長、穗長、穗行數(shù)、主莖葉片數(shù)的變異系數(shù)介于10.00%～20.00%，穗位高的變異系數(shù)最大，達(dá)到24.00%。說明，這26個玉米品種表現(xiàn)類型豐富，可以在玉米育種中加以利用。

2.2農(nóng)藝性狀的相關(guān)性分析

由圖1可知，9個農(nóng)藝性狀之間，株高和穗位高、穗粗和穗行數(shù)、穗粗和千粒重、穗位高和抽雄天數(shù)、穗位高和主莖葉片數(shù)均呈現(xiàn)顯著正相關(guān)（Plt;0.05）、抽雄天數(shù)和主莖葉片數(shù)之間呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)（Plt;0.05），其他性狀之間沒有顯著相關(guān)性。

2.3玉米資源的聚類分析

由圖2可知，當(dāng)歐氏距離為9時，26個玉米品種資源可以分為六大類，其中2、3、4、9、18、22、25聚為一類，表現(xiàn)為主莖葉片數(shù)較少；1、6、8、10、14、17、19、21、24聚為一類，表現(xiàn)為穗位高較高，穗行數(shù)中等；7、16、20聚為一類，性狀表現(xiàn)為千粒重較高；11、12聚為一類，表現(xiàn)為穗行數(shù)較少、抽雄天數(shù)較長；5、13、15、26聚為一類，表現(xiàn)為穗位高較低、抽雄天數(shù)較短；23單獨聚為一類，表現(xiàn)為株高較低、穗粗較高、穗行數(shù)較多。

2.4玉米資源的主成分分析

由表3可知，對26個玉米品種資源株高、穗長、穗粗、穗位高等9個農(nóng)藝性狀通過降維、標(biāo)準(zhǔn)化處理后進(jìn)行主成分分析，共提取3個主成分。第1個主成分Y₁貢獻(xiàn)率達(dá)30.280%；第2個主成分Y₂貢獻(xiàn)率達(dá)22.053%；第3個主成分Y₃貢獻(xiàn)率達(dá)15.322%。3個主成分累計貢獻(xiàn)率達(dá)到67.655%，即這3個主成分涵蓋了原始數(shù)據(jù)信息總量的67.655%。通過主成分分析得到玉米各農(nóng)藝性狀與相應(yīng)主成分的相關(guān)系數(shù)、特征值、貢獻(xiàn)率以及累計貢獻(xiàn)率。第一主成分的特征值（F₁）為2.725，在第1主成分中起主要作用的性狀為穗位高、穗行數(shù)和抽雄天數(shù)；第二主成分的特征值（F₂）為1.985，在第2主成分中起主要作用的性狀為千粒重和穗粗；第三主成分的特征值（F₃）為1.379，在第3主成分中起主要作用的性狀為株高。

根據(jù)提取的主成分特征值，將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后可計算出各處理主成分得分，見公式（1）～（4）。

以各主成分對應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重，可構(gòu)建綜合評價模型，見公式（5）。

Y₁=0.318X₁+0.244X₂+0.273X₃+0.525X₄+0.248X₅+0.374X₆+0.400X₇+0.333X₈+0.134X₉ （1）

Y₂=-0.163X₁+0.260X₂+0.488X₃-0.127X₄+0.104X₅+0.284X₆-0.346X₇-0.420X₈+0.514X₉ （2）

Y₃=0.508X₁+0.307X₂-0.373X₃+0.153X₄+0.307X₅-0.468X₆-0.144X₇-0.284X₈+0.264X₉ （3）

Y_綜合=0.303Y1+0.221Y2+0.153Y3（4）

Y=（30.280%/67.655%）Y₁+（22.053%/67.655%）Y₂+（15.322%/67.655%）Y₃（5）

主成分得分越大，說明處理在這一主成分上的作用越強，反之越弱。由表4可知，在主成分綜合得分中，HLJZM009573品種綜合得分最高，分值為2.22，HLJZM009674品種得分最低，分值為-1.20，排在前三名的品種依次為：HLJZM009573gt;HLJZM009589gt;HLJZM009666，綜合性狀較佳。

3討論

3.1玉米種質(zhì)資源遺傳多樣性

評價玉米品種是否優(yōu)質(zhì)，除了關(guān)注其產(chǎn)量，還需綜合考慮株高、穗長、穗粗、穗位高等多個性狀［12］。品種的種群劃分，有助于深入地了解品種特性，從而推動種質(zhì)資源的改良與有效利用。對老芒麥進(jìn)行種質(zhì)資源農(nóng)藝性狀綜合評價發(fā)現(xiàn)7個性狀變異系數(shù)大于10%[13]，這與本研究結(jié)果相似，本研究中株高、穗長、穗粗、雄穗長、穗行數(shù)、主莖葉片數(shù)、千粒重、穗位高變異系數(shù)均大于10%，穗位高變異系數(shù)高達(dá)24.00%，這表明供試品種變異性強，遺傳信息豐富。

3.2玉米種質(zhì)資源相關(guān)性分析

相關(guān)系數(shù)體現(xiàn)了不同性狀間的關(guān)聯(lián)緊密程度[14]，有助于篩選目標(biāo)性狀。本研究中，穗位高和株高、抽雄天數(shù)及主莖葉片數(shù)呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)，表明穗位高越高，株高越高，抽雄天數(shù)越長，主莖葉片數(shù)越多。這與齊欣等[15]在東歐玉米上的研究結(jié)果一致，對東歐玉米8個主要農(nóng)藝性狀相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)株高與穗位高、穗粗與穗行數(shù)呈極顯著正相關(guān)。在實際生產(chǎn)中，可以根據(jù)既定的育種目標(biāo)有針對性地選擇相應(yīng)性狀。

3.3玉米種質(zhì)資源聚類分析

聚類分析作為種質(zhì)資源綜合評價的關(guān)鍵方法，被廣泛應(yīng)用于種質(zhì)資源鑒定[16-19]。用歐氏距離法對供試玉米進(jìn)行聚類分析，當(dāng)歐氏距離為9時，26個玉米品種資源可以分為六大類，每個類群特征獨特。第1類有7個品種，性狀表現(xiàn)為主莖葉片數(shù)較少；第2類有9個品種，性狀表現(xiàn)為穗位高較高，穗行數(shù)中等；第3類有3個品種，性狀表現(xiàn)為千粒重較高；第4類有2個品種，性狀表現(xiàn)為穗行數(shù)較少、抽雄天數(shù)較長；第5類有4個品種，性狀表現(xiàn)為穗位高較低、抽雄天數(shù)較短；第6類有1個品種，性狀表現(xiàn)為株高較低、穗粗較高、穗行數(shù)較多。聚類結(jié)果與品種的原產(chǎn)地沒有必然聯(lián)系，分析原因可能是各品種在栽培地域中長期人為選擇的結(jié)果，這與譚禾平等[20]的研究結(jié)果基本一致。

3.4玉米種質(zhì)資源主成分分析

主成分分析旨在維持?jǐn)?shù)據(jù)本質(zhì)的同時實現(xiàn)降維與標(biāo)準(zhǔn)化，將原始指標(biāo)融合為線性組合的綜合指標(biāo)，來反映樣品的核心信息[21-22]。本研究將26份玉米種質(zhì)的9個農(nóng)藝性狀歸為3個主成分，涵蓋農(nóng)藝性狀67.655%的變異信息，綜合評價表明，在第1主成分中起主要作用的性狀為穗位高、穗行數(shù)、抽雄天數(shù)；在第2主成分中起主要作用的性狀為千粒重和穗粗；在第3主成分中起主要作用的性狀為株高。品種的綜合得分越高，表明其綜合表現(xiàn)越好[23]。

本研究僅在哈爾濱市對供試品種進(jìn)行鑒定，相關(guān)結(jié)果未必能完全客觀地反映出品種的特性。在今后的研究中，需要結(jié)合現(xiàn)代分子技術(shù)等手段，從遺傳改良[24]、新種質(zhì)創(chuàng)新[25]、全基因組關(guān)聯(lián)[26]、增強種質(zhì)抗逆性[27]等方面進(jìn)行深入探索，為玉米種質(zhì)資源保護和合理利用提供更精準(zhǔn)的依據(jù)。

4結(jié)論

對來自中、法、美三個國家的26份玉米品種資源進(jìn)行相關(guān)性分析、主成分分析和聚類分析，結(jié)果顯示26個品種的9個農(nóng)藝性狀中，除抽雄天數(shù)變異系數(shù)偏?。?.60%），其余幾個性狀的變異系數(shù)均大于10.00%。各性狀之間，株高和穗位高、穗粗和穗行數(shù)、穗粗和千粒重、穗位高和抽雄天數(shù)、穗位高和主莖葉片數(shù)均呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，抽雄天數(shù)和主莖葉片數(shù)之間呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)，其他性狀之間沒有顯著相關(guān)性。通過主成分分析和聚類分析可以將26個玉米品種資源分為六大類，9個農(nóng)藝性狀歸為3個主成分。HLJZM009573、HLJZM009589、HLJZM009666三個品種的得分排在前3名，適宜在黑龍江省哈爾濱市及生態(tài)相同區(qū)域種植。

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Identification and Comprehensive Evaluation of Agronomic Characters of Maize Germplasm Resources

MAO Junying，YANG Guang，TAO Meng，LI Guiwei，ZHANG Kun，ZHAO Wenbo，ZHANG Jinghua

（Institute of Rural Revitalization Science and Technology， Heilongjiang Academy of Agricultural Sciences，Harbin 150023，China）

Abstract：In order to screen excellent varieties of maize and promote the development of maize industry， 26 maize germplasm resources from China， France and the United States were selected， and nine agronomic characters， such as plant height， ear length， ear diameter， ear height， tassel length， rows per ear， days of tasseling， number of main stem leaves and 1000-grain weight were analyzed and evaluated by using the methods of correlation analysis， principal component analysis and cluster analysis. The results showed that 26 maize varieties showed obvious differences in 9 agronomic traits， among which the coefficient of variation of ear height was as high as 24.00%， and the coefficient of variation of tasseling days was as low as 6.60%. There were significant correlations between plant height and ear height， ear diameter and rows per ear， ear diameter and 1000-grain weight， ear height and tasseling days， ear height and the number of main stems and leaves， and the number of tasseling days and the number of main stem leaves. Through cluster analysis and principal component analysis， it is found that when euclidean distance was 9， 26 maize varieties can be divided into six categories， and three varieties， HLJZM009573， HLJZM009589 and HLJZM009666， rank in the top three， with good comprehensive properties， which are suitable for planting in Harbin City， Heilongjiang Province and the same ecological area.

Keywords：maize; germplasm resources; agronomic traits; principal component; cluster analysis