黄淮海麦区小麦耐热性分析及其鉴定指标的筛选

作者：李敏; 苏慧; 李阳阳; 李金鹏; 李金才; 朱玉磊^*; 宋有洪^*

来源：中国农业科学, 2021, 54(16): 3381-3393.

• 冬小麦
• 花后耐热性
• 主成分分析
• 综合评价

【目的】分析不同基因型小麦的耐热性,筛选耐热鉴定指标,建立可靠的耐热评价模型,为耐热小麦品种的选育提供理论支撑。【方法】以黄淮海麦区大面积推广的20个小麦品种为试验材料,采用田间试验,设置高温(花后第14—20天,连续7 d高温处理)和自然条件2种处理,在灌浆后期测定小麦穗部冠层温度、旗叶叶绿素相对含量(SPAD)、丙二醛(MDA)含量以及超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)和过氧化氢酶(CAT)活性;收获晾干后测定单穗粒重、千粒重和产量。根据高温处理和自然条件生长下各项指标的耐热系数,采用主成分分析、隶属函数法、聚类分析和逐步回归分析方法对小麦耐热性进行综合评价。【结果】高温处理下各性状变异幅度为-14.89%—15.09%。通过对9个性状指标的相关分析,发现各指标之间存在显著或极显著相关性。通过主成分分析将9个单项指标转换为3个相互独立的综合指标,其贡献率分别为55.970%、15.530%和12.171%,代表了全部数据83.670%的信息量。利用隶属函数法计算综合耐热评价值(D),并对其进行聚类分析,按照耐热性强弱将20个小麦品种划分为3类,第一类耐热型8个品种;第二类中等耐热型7个品种;第三类高温敏感型5个品种。通过逐步回归方程建立了小麦耐热性的评价数学模型:D=-4.801+0.834X4+2.913X7+0.303X6+2.937X8-1.409X1-0.524X3+0.876X9(R2=0.986),利用建立的最优回归方程预测供试材料的耐热性,预测值(VP)与D值基本一致,表明SOD活性(X4)、单穗粒重(X7)、CAT活性(X6)、千粒重(X8)、冠层温度(X1)、MDA含量(X3)和产量(X9)这7个指标可用于小麦耐热性品种的鉴定。【结论】采用多元统计分析方法对小麦耐热性评价是可行的;20个小麦品种被分为3类(耐热型、中等耐热型和高温敏感型);高温处理下,SOD活性、单穗粒重、CAT活性、千粒重、冠层温度、MDA含量和产量可以作为小麦耐热性的鉴定指标。

• 单位
  安徽农业大学