玉米雜交種產量性狀的聚類分析

王永行 白立華 杜瑞霞 郭宏強 楊欽方

摘 要：該文通過對21份玉米雜交種的產量性狀進行聚類分析，對玉米產量性狀間的相關關系進行了研究，為玉米育種工作提供科學的理論依據。采用R型聚類，組間連接Pearson相關計算10個性狀的相關關系。結果表明，10個性狀可以劃分4類，Ⅰ類為穗粒數、行粒數、出籽率；Ⅱ類為單株粒重、小區產量、穗行數；穗粗為Ⅲ類；Ⅳ類為突尖長、穗長、百粒重。通過典型篩選，可以用穗粒數、單株粒重、穗粗、突尖長4個產量指標代替原來的10個產量性狀對品種進行評價。

關鍵詞：玉米；產量性狀；聚類分析

中圖分類號 S513 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2016）07-25-03

Abstracts：In this paper，the relationship among yield traits of maize was studied by cluster analysis of 21 Maize Hybrids，using R type clustering，inter group connect and the Pearson correlation to calculate the relationship of ten traits，which provides scientific theoretical basis for maize breeding. Ten characters can be divided into four categories in the results. Class I includes the number of grains per spike，grain number and seed rate，class Ⅱ includes grain weight per plant，grain yield，ear row number，ear diameter is class Ⅲ，class Ⅳ includes sudden sharp，spike length and 100 kernel weight. By typical screening，10 yield traits could be replaced by grain number per plant，grain weight per plant，spike diameter and spike length to evaluate varieties.

Key words：Maize；Yield characters；Clustering analysis

系統聚類是一種研究品種間遺傳差異，簡化性狀間復雜關系的重要方法，用于剖析玉米雜交種產量性狀差異，明確性狀間的主次關系，篩選產量性狀的典型指標，為玉米育種工作提供理論依據。玉米作為三大糧食作物之一，其重要性不言而喻，玉米產量性狀的相互關系一直是廣大玉米育種工作者所關心的問題。劉二明等[1]對水稻稻瘟病抗性進行聚類分析，鮑江峰等[2]對中國紐荷爾臍橙主要食味品質進行研究，羅俊等[3]對甘蔗不同品種光合特性進行探討，同時，該方法還在紅麻[4]、谷子[5]、甜糯玉米[6]等相關作物或領域進行了研究。聚類分析對玉米的研究主要集中在玉米自交系配合力[7-10]，玉米苗期氮素吸收利用效率[11]等方面，而對玉米雜交品種及其農藝性狀進行R型聚類分析的研究鮮見報道。

1 材料與方法

1.1 供試材料 數據來源于2014年內蒙古玉米區試21份雜交種試驗結果，試驗采用隨機區組試驗設計，設3次重復，行長5m，株距0.269m，行距0.55m，密度為4 500株/667m2，試驗管理略高于大田?？挤N的產量性狀有：百粒重、穗長、穗粗、穗行數、突尖長、出籽率、行粒數、穗粒數、單株粒重、小區產量等。

1.2 分析方法 采用Office Excel2003、SPSS17.0進行相關及系統聚類分析，系統聚類采用組間連接法，度量標準采用Pearson相關法并繪制了10個產量性狀的聚類冰狀圖和樹狀圖。

2 結果與分析

2.1 各性狀的描述性統計分析 由表1可見，21個品種10個產量性狀的變異系數變化較大，在0.53～13.29，其中突尖長的變異系數最大，出籽率的變異系數最小?？梢?，不同性狀變異系數不同，造成以上情況的原因主要有2個方面，一方面是由其自身的基因型所決定的，另一方面受基因與外部環境互作造成的。

2.2 產量性狀的聚類分析（R型） 采用系統分析組間連接法，Pearson相關性作為衡量標準，得出10個性狀的聚類冰狀圖和樹狀圖（圖1、圖2），從樹狀圖可以看出，10個性狀被分為以下4類：Ⅰ類為穗粒數、行粒數、出籽率；Ⅱ類為單株粒重、小區產量、穗行數；穗粗為Ⅲ類；Ⅳ類為突尖長、穗長、百粒重。在玉米雜交種進行綜合評價時，可將原來的10個產量性狀用4個指標來替換，即4個指標可以來解釋10個產量性狀的全部信息。

2.3 不同產量性狀聚類過程（R型）分析 系數代表各產量性狀的相關關系，相關性越強的先聚為一類，聚類過程見表2，例如：穗粒數和行粒數相關系數最大為0.905，首先聚為一類，其次小區產量與單株粒重相關為0.788聚為一類，以此類推通過9次迭代將10個性狀聚為4類。

3 討論與結論

聚類分析作為一種理想的多變量統計方法已經廣泛的應用到農業生產的各個領域，R型聚類分作為其中重要的分析方法而被大家熟知。各性狀通過R型聚類分析但可以反映各性狀的親疏關系，而且可以了解各變量組合間的親疏關系，從而為育種家在品種選育提供科學的理論依據。本文采用系統聚類的R型聚類方法對21個品種的10個產量性狀進行研究，10個性狀被劃分為4類，Ⅰ類為穗粒數、行粒數、出籽率；Ⅱ類為單株粒重、小區產量、穗行數；穗粗為Ⅲ類；Ⅳ類為突尖長、穗長、百粒重。同一類內產量性狀相關關系較大，不同類相關關系較遠。

本試驗將10個產量性狀聚為4類，按每一類的相關指數的大小篩選典型性指標，用典型性指標代替原來全部信息。本文可以用穗粒數、單株粒重、穗粗、突尖長4個因子代替原來全部10個產量來對品種進行描述，綜上所述，聚類分析可以有效的應用于玉米育種工作為優良品種選育提供技術支持。

參考文獻

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（責編：張宏民）