44份花生资源品质性状分析

摘 要：该文利用SPSS软件对44份花生品种资源的蛋白质、油酸、亚油酸、油亚比（O/L）、硬脂酸等主要品质性状进行了主成分分析和聚类分析。结果显示：主成分分析表明，将21个品质性状综合成为3个主成分因子，可代表花生品质80.069%的原始数据信息量；聚类分析表明，44个花生品种可划分为5类，各类别间品质和遗传距离有较大差距。

关键词：花生；品质性状；主成分分析；聚类分析；综合评价

中图分类号 S56 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2016）06-47-05

Quality Traits Analysis of 44 Peanut Germplasm Resources

Tong Shijian1 et al.

（1Agriculture Committee of Xinyi，Xinyi 221400，China）

Abstract：Comprehensive evaluation on peanut quality traits can provide the basis for peanut quality breeding and production.Principal component and cluster on peanut quality traits were analyzed by using SPSS software.The results showed that the 21 traits were consolidated into 3 principal components which accounted for 80.069% of total variation.44 peanut varieties were divided into 5 categories through cluster analysis，and there was a wide genetic distance and quality between each categories.

Key words：Peanut；Quality traits；Principal components analysis；Cluster analysis；Comprehensive evaluation

花生是我国重要的油料作物和经济作物，是我国重要的出口创汇农产品。过去50a来，我国花生品种改良工作取得了巨大成就，通过对农家品种、育成品种（系）、引入资源的搜集整理和鉴定，筛选出一大批优异种质，在育种或生产上发挥了较大作用[1-2]。随着人们生活水平的不断提高，花生育种目标由以高产为主转向产量与品质并重，选育优质专用型花生品种已经成为我国花生产业发展的迫切需求，而鉴定、评价和利用现有种质资源是品质遗传改良和开展品质育种的基础性工作[3]。

近红外光谱分析技术是近年来发展起来的一项物理测试技术，该技术具有检测快、成本低、无污染、不破坏样本等优点，已经被广泛应用于农作物品质分析[4-6]。目前在研究作物亲本各数量性状之间的关系及对品种进行综合评价时则越来越多地运用主成分分析法[7-8]。本研究利用DA7200型近红外光谱仪，连续5a对44份花生资源的品质性状进行检测，并利用主成分分析和聚类分析进行综合评价，运用多指标衡量花生品质，为品质育种提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料 44份花生品种资源（表1）由江苏徐淮地区徐州农业科学研究所油料研究室提供。

1.2 试验方法

1.2.1 田间试验设计 田间试验于2011―2015年在江苏徐淮地区徐州农业科学研究所试验田进行。每个花生品种种2行，2粒播；行长2.5m，行距0.4m，株距0.2m。栽培管理措施与大田相同，适时收获。

1.2.2 品质性状分析 将收获的花生种子剥壳，选取籽粒饱满、无破损的代表性种子待测。利用波通公司（Perten）生产的DA7200型近红外光谱仪对样品进行检测，重复3次。检测品质指标包括：粗脂肪含量、蛋白质含量、脂肪酸含量（油酸、亚油酸、棕榈酸、硬脂酸、花生酸、山嵛酸、二十四烷酸）、氨基酸含量（总氨基酸、苏氨酸、缬氨酸、蛋氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、苯丙氨酸、赖氨酸、组氨酸、精氨酸、脯氨酸），共20个性状。

1.2.3 数据处理 利用Excel 2003、SPSS18.0分析数据。

2 结果与分析

2.1 花生品质性状的变异情况 5a间利用近红外分析仪对44份供试材料的粗脂肪含量、蛋白质含量、油酸含量和亚油酸含量进行检测，结果表明不同年份间花生品质性状差异较大，不同品种间油亚比变异系数最高，达18.56%，硬脂酸、脯氨酸、山嵛酸、油酸含量变异系数差异也达10%以上（图1）。说明花生品种的上述品质性状变异范围广，遗传变异丰富，选择潜力大，通过育种途径改良这些品质性状具有一定可行性。

2.2 花生品质性状相关性分析 从相关系数矩阵（表2）可知，各指标之间都存在着一定的相关性，其中油酸与棕榈酸、油酸与亚油酸、棕榈酸与亚油比、亚油酸与亚油比显著负相关，蛋白质与总氨基酸、蛋白质与缬氨酸、蛋白质与异亮氨酸、蛋白质与亮氨酸、蛋白质与苯丙氨酸、蛋白质与精氨酸、亚油酸与棕榈酸、花生酸与硬脂酸、油酸与油亚比、苏氨酸与缬氨酸、总氨基酸与异亮氨酸、精氨酸与异亮氨酸、苯丙氨酸与异亮氨酸、总氨基酸与异亮氨酸、苯丙氨酸与亮氨酸、总氨基酸与亮氨酸、精氨酸与苯丙氨酸、总氨基酸与苯丙氨酸、总氨基酸与精氨酸之间显著正相关，但各品质性状提供的信息发生重叠，同时各单项指标对花生品质所起的作用也不尽相同，因此直接利用这些指标不能准确评价花生的综合品质。

2.3 花生品质性状的主成分分析 对花生21个品质性状的主成分分析（表3、表4）表明，前3个主成分累计方差贡献率达80.069%，可以用这3个主成分较好地代替上述21个品质特性来评价与判断花生品质。决定第一主成分的主要是蛋白质、缬氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、苯丙氨酸、精氨酸、总氨基酸等性状，第一主成分反映原始数据信息量的49.336%，这几个性状大多是氨基酸，因此可以把第一主成分称为氨基酸因子。决定第二主成分的是油酸、亚油酸、油亚比，其贡献率为22.097%，称其为不饱和脂肪酸因子。决定第三主成分的主要是硬脂酸，其贡献率为8.636%，称其为饱和脂肪酸因子。

2.4 44份花生资源的综合评价 根据特征值和相应的特征向量，计算44个品种各自的主成分得分，按前3个主成分大小依次排序，可权衡每个性状在每个品种中所处的位置与分量（表5），能较直观地判断某一品种的优劣。从表5可以看出，44个品种中小叶果的氨基酸因子得分最高，潍花8号的氨基酸因子得分最低；徐花8号的不饱和脂肪酸因子得分最高，8506A-6A的不饱和脂肪酸因子得分最低；花育20的饱和脂肪酸因子得分最高，阜花10号的饱和脂肪酸因子得分最低。从综合品质性状上看，综合主成分分值越高，综合品质表现越好。小叶果、粤油202-35、油93-81、阜花10号和徐花8号分别居综合主成分得分的前5名，说明这5个品种的综合品质表现最好；而鲁花6号、花育25、花育16号、8923B-1、潍花8号综合主成分得分居于后5名，说明这5个品种的综合品质表现最差。在对花生品质进行评价时，不能只考虑某一个性状或随机某几个性状的优劣而应该对其进行全面系统科学综合评价。

2.5 44份花生资源的聚类分析 将品质性状按照系统聚类方法进行聚类分析，由图2可知，利用花生的3个主成分因子可将44个花生品种划分为5个类群。聚入A类的有29个品种，占总数的65.9%。聚入B类的有10个品种，占总数的22.7%，这10个品种的氨基酸因子含量中等，不饱和脂肪酸因子较高，饱和脂肪酸因子较差。聚入C类的3个品种，占总数的6.8%，分别为小叶果、油93-81和粤油202-35，综合主成分得分排名分别为1、2、3，综合品质表现较好，这3个品种氨基酸因子含量最好，不饱和脂肪酸因子中等，饱和脂肪酸因子最高。聚入D类的只有花育20，占总数的2.3%，综合主成分得分排名16，综合表现中等，其氨基酸因子含量中等，不饱和脂肪酸因子较差，饱和脂肪酸因子最高。聚入E类的只有阜花10号，占总数的2.3%，综合主成分得分排名4，综合品质表现较好，这个品种的氨基酸因子含量较高，不饱和脂肪酸因子中等，饱和脂肪酸因子最差。

3 讨论

对供试的44份花生品种的粗脂肪、蛋白质、油酸及亚油酸的含量进行检测，结果表明，不同年份间花生品质性状差异较大，不同品种间油亚比变异系数最高，达18.56%，硬脂酸、脯氨酸、山嵛酸、油酸含量变异系数差异也达10%以上。说明新品种选育时，品种的上述品质性状选择空间较大，其他品质性状选择的空间较小。

主成分分析在小麦、水稻、玉米等多种作物性状评价与种质资源的综合评价中得到了广泛的运用[9-11]，本研究分析了44个品种的与品质相关的21个性状，利用主成分分析将这21个性状综合成氨基酸、不饱和脂肪酸、饱和脂肪酸3个独立因子，这3个合并因子反映原来变量的信息量的80.069%，而且彼此之间互不干扰，从而达到简化和综合的目的。

亲本亲缘关系的远近决定后代材料的变异幅度，亲缘关系差异越大，后代变异幅度越大。因此，杂交育种工作中杂交亲本的选择宜在类别间根据主成分互补进行，这样亲本的遗传差异较大，可以产生广泛的变异，易选出性状超亲本和适应性强的品种。

4 结论

通过主成分分析和模糊聚类分析，对44个花生品种的主要品质性状进行了分析。结果表明，21个品质性状分别隶属于3个主成分，代表全部信息的80.069%的信息量，44个品种可以聚合为5类，各类群之间在品质和遗传距离方面都有较大差异。

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