引进大白菜种质资源表型多样性分析

摘 要：为了给大白菜新品种选育、种质改良和基础生物学研究提供新的材料和表型数据参考，通过调查和图像分析技术汲取了138份国内外大白菜种质资源的32个表型性状数据并进行多样性分析。结果表明，32个性状变异系数、多样性指数和均匀度指数分别为3.64%～52.82%、0.69～2.09、0.68～1.00，平均值分别为33.73%、1.69和0.88，其中叶色变异系数最大，株高和最大外叶主叶脉多样性指数最大；荷兰引进材料以叶色浅绿、叶球筒形合抱为主，北京和河北2地种质表型具有多样性；经主成分分析将32个性状归为10个主成分，累计贡献率为72.70%，其中叶球的6个连续性性状和结球期最大外叶的6个连续性性状分别居于第1和第2主成分；聚类分析将138份材料聚为5类，经过典型特征性状分析可分别归纳为小株型、小外叶型、高产型、叶球松散型和大株型。综上所述，引进的种质资源具有丰富的表型多样性，可进一步应用于大白菜种质资源创新。

关键词：大白菜；种质资源；遗传多样性；主成分分析；聚类分析

中图分类号：S634.1 文献标志码：A 文章编号：1673-2871（2023）11-040-10

Phenotypic diversity analysis of introduced Chinese cabbage germplasm resources

WEI Shudong1， SUN Xiaoxue1， MENG Chuan2， ZHAO Jianjun1， MA Wei1， LU Yin1

（1. State Key Laboratory of North China Crop Improvement and Regulation /Key Laboratory for Vegetable Germplasm Ehhancement and Utilization of Hebei Province/College of Horticulture， Hebei Agricultural University， Baoding 071000， Hebei， China; 2. Institute of Economic Crops， Hebei Academy of Agriculture and Forestry Sciences， Shijiazhuang 050057， Hebei， China）

Absrtact： To provide new materials and phenotypic data references for the breeding， germplasm improvement， and basic biological research of Chinese cabbage， 32 phenotypic traits of 138 Chinese cabbage germplasm resources imported from local and oversea regions were determined by investigation and image analysis technology， and their diversity was examined. The results showed that the coefficient of variation， diversity index and richness index of the 32 individual traits were 3.64%-52.82%， 0.69-2.09 and 0.68-1.00， respectively. The average values of them accounted for 33.73%， 1.69 and 0.88， respectively， among which the leaf color coefficient of variation exhibited the highest value， and the plant height and the main leaf vein diversity index of the largest outer leaf remained the highest value. Germplasm resources imported from the Netherlands exhibited the major phenotypes with light green leaves and cylindrical， inward-curling leafy head， while germplasm recourses imported from Beijing and Hebei province had the highly diverse phenotypes. The principal component analysis revealed that 32 individual traits were classified into 10 principal components， and the cumulative contribution rate was 72.70%， among which 6 continuous traits of leaf heading and 6 continuous traits of the largest outer leaf at the heading stage were ranked number one in the first and second principal components， respectively. The clustering analysis results clustered 138 materials into five categories， and the classical type characteristic trait analysis can be divided into small plant type， small outer leaf type， high yield type， loose leaf ball type， and large plant type. In summary， the introduced germplasm resources have rich phenotypic diversity and can be further applied to the innovation of Chinese cabbage germplasm.

Key words： Chinese cabbage; Germplasm resources; Genetic diversity; Principal component analysis; Cluster analysis

大白菜（Brassica rapa L. ssp.）原产于我国，是芸薹属芸薹种大白菜亚种的2年生草本植物，是我国第二大蔬菜作物[1-2]。我国大白菜种质资源十分丰富，截止到2000年国家种质库保存的大白菜种质达1680份，且仍旧有新的种质资源不断被搜集、引进和保存[3]。然而，我国大白菜种子市场上却存在严重的同质化问题，不同公司的许多品种无论在商品性、产量、生育期还是在抗逆性等方面都存在相同或相似现象。面对当前蔬菜市场上激烈的竞争形势和人们日益多样化的消费需求，大白菜种质创新迫在眉睫。有效利用已保存的多样化种质资源既是种质创新的重要途径，也可为大白菜基础生物学研究提供更多有价值的材料。

种质资源又称遗传资源，是某一生物种内遗传多样性的全部，主要包括农家种、野生种以及育成品种等[4]。种质资源在自然进化和人工驯化的长期选择中形成，携带丰富多样的表型变异，是育种和生物学基础研究不可或缺的重要材料。实践证明，育种的许多突破性进展往往取决于特殊种质资源关键基因或性状的开发利用[5]。随着科技的迅猛发展，多学科、多领域的先进知识和技术手段被广泛应用于作物育种和生物学研究中，表型性状始终是作物育种和生物学研究的起点和最终落脚点，开展表型性状调查并利用表型数据进行遗传多样性分析是大白菜种质资源高效利用的有效途径，该方法在玉米、萝卜、青花椒、甜瓜、茄子等多种作物上均有报道[6-10]。大白菜中也有相关研究，孟淑春等[11]、范伟强等[2]、韩睿等[12]分别对65、33和47份大白菜种质进行了表型性状调查和多样性分析。赵美华等[13]利用表型性状结合分子标记的方法分析了41份大白菜种质的遗传多样性。李国强等[14]对国家蔬菜种质资源库中收集保存的1651份大白菜种质进行表型数据分析，并筛选获得了248份核心种质。这些研究报道为大白菜种质资源的表型鉴定提供了参考，但表型性状的调查方法多为传统的观察和测量，调查效率较低，部分重要性状如面积相关性状无法获得。随着科技的发展，表型数据分析软件、图像提取和处理软件、拍照扫描仪器、无人机和机器人等智能化、自动化的软、硬件设施设备被逐步开发并应用于表型性状调查中，大大提高了调查的效率和准确性[15-16]。其中，通过表型图像汲取性状数据的应用较为广泛，马晓丹等[17]利用高通量表型平台获取大豆冠层发育的3D图像，Merchuk等[18]开发的Coverage Tool软件可用于从已获得的植物图像中提取和分析表型数据，但该技术在大白菜表型性状研究中的应用较少，作为重要的叶用蔬菜，大白菜叶片面积、叶片绿叶占比等重要农艺性状尚无研究报道。

在当前国内大白菜种业市场同质化情况日趋严重的情况下，笔者引进了138份非主栽大白菜种质资源，以传统的调查测定结合创新的图片分析技术汲取了32个表型性状数据并进行分析，丰富了大白菜的表型调查方法和可调查性状，为大白菜新品种选育、种质改良与创新提供新的材料和表型数据参考，也为大白菜的基础生物学研究奠定坚实的基础。

1 材料与方法

1.1 材料

138份材料为引自中国北京、河北和荷兰三地的农家种、原始种、野生种等非主栽种质资源，经多代自交纯化后获得的纯合自交系，其中源自北京的种质资源73份，材料编号W1-W73；源自荷兰的种质资源11份，材料编号W74-W84；源自河北的种质资源54份，材料编号W85-W138。

1.2 方法

试验材料分别于2018年种植于河北省保定市徐水区崔庄镇农家田，2021年种植于石家庄辛集市的华北作物改良与调控国家重点实验室马兰试验基地，2022年种植于河北省保定市的河北农业大学农科教学实习基地，试验数据源自三地的调查结果。

试验材料播种于32孔穴盘内进行育苗，长至4～5片真叶时定植于露地，每份材料定植30株，每10株一组，分为3组，每组均采取完全随机排列，株距60 cm、行距50 cm，随机选取3个长势一致的单株为生物学重复，进行表型性状调查。共调查32个表型性状，包括12个间断性性状和20个连续性性状，以赋值的形式将间断性性状的调查结果转化为数据。具体的调查时期、部位、方法及赋值标准参考国家标准和已有研究报道并进行补充修改（表1）[19-21]。

连续性性状中，13个性状以先拍照再通过图像处理软件分析照片的方式获得数据，拍照在设有标尺的平整黑色背景下以支架固定微单相机（索尼ICLE-6000L）垂直向下拍摄（图1），以ImageJ（1.46 r）软件分析照片汲取相关性状的表型数据；其余7个性状采用直接测量和人工计数法测定，测定工具包括直尺、游标卡尺和台秤。

1.3 数据处理

利用Microsoft Office Excel（2019）进行数据统计并计算变幅、平均值、变异系数、多样性指数和均匀度指数；采用系统聚类法以Origin（2022）进行聚类和典型材料的提取分析；利用IBM SPSS Statistics（26.0）进行主成分分析和差异显著性分析。

2 结果与分析

2.1 大白菜引进种质资源的表型多样性分析

由表2 和表3可以看出，32个表型性状的变异系数、多样性指数和均匀度指数分别为3.64%～52.82%、0.69～2.09、0.68～1.00，可见供试的138份大白菜种质资源具有丰富的表型变异。通过比较分析，发现连续性性状较间断性性状变异系数低、多样性指数高。

根据20个连续性性状多样性分析结果（表2），可知变异系数、多样性指数和均匀度指数分别为3.64%～46.98%、1.98～2.09和0.86～0.91，均值分别为29.33%、2.05和0.89，其中叶球截面面积的变异系数最高，外叶绿叶面积占比的变异系数最低；外叶主叶脉长和株高的多样性指数最高，外叶绿叶面积占比和叶球截面面积的多样性指数最低；20个性状各表型均匀度指数变化幅度较小。