在燕麦种质评价基因型多样性和定义的理想株型适应地中海环境

文摘

燕麦(燕麦属漂白亚麻纤维卷l .)是一种谷物物种广泛用于人类食品和牲畜饲料。富含主要代谢物(如蛋白质、碳水化合物和纤维)以及在许多次生化合物(例如,fructo-oligosaccharides)。种质资源评价进行了确定的遗传多样性,使用单变量和多变量分析,定义一个oat理想株型粮食和饲料生产适应地中海环境。共有109个基因型在田间条件下研究了在福贾(意大利南部)两个生长季节(2008 - 2009和2009 - 2010年)。所有的登记入册的特征是根据13 bioagronomic特征。到达非常不同的对这些评估特征,发现宽可变性特别是种子产量和fructo-oligosaccharide浓度(简历= 37%)。主成分分析表明,前六轴占81%的变异。生产力特点和标题时间其中燕麦种群多样性的主要来源。聚类条目确认9组根据它们的形态和农艺特性。特征之间的关系发现可以帮助决定哪些基因型群体更好的适应特定的环境条件和不同的目的来确定发展理想株型品种如食物或饲料。

1。介绍

燕麦(燕麦属漂白亚麻纤维卷l .)在世界范围内用于人类食品和动物饲料,并经常种植作为一个两用作物(放牧或饲料削减后粮食收成)[1]。作为纯站,或也与最常见的年度豆类、燕麦的主要饲草种植和轮作在地中海农业系统的主要组成部分(2]。近年来,其农艺和营养价值,以及有机农业的普及提高的能力作为一个冬天在免耕覆盖作物轮作,导致了新的兴趣这种作物。此外,燕麦供人类消费的需求增加了,特别是因为证明了饮食的好处燕麦全麦产品(3]。燕麦被认为是营养丰富的蛋白质来源,碳水化合物、膳食纤维、维生素和矿物质,以及对健康有益的化合物(例如,聚合物的果糖,和抗氧化剂分子)(4]。特别是燕麦颗粒的高浓度fructo-oligosaccharides (FOS)提交,可溶性非结构碳水化合物制成的短链的果糖分子(5]。安全系数被称为“益生元”,因为他们可以有选择性地刺激经济增长和/或活动的潜在health-stimulating肠道细菌,它们有重要作用在许多对真核生物分子过程的影响和疾病(6]。最近,提要供应链的一种新方法表明,牛奶产量和组成可以受到的可用性和特征可溶性碳水化合物在动物的饮食(7]。然而,对安全系数的可变性牧草生物量浓度的谷物。

目前,相同品种的燕麦,通常用于饲料也用于谷物。Oat基因型一般都选择高产量和收获指数、抗虫和/或环境压力公差(8]。然而,饲料品种必须产生大量的高度消化的绿色饲料对动物,必须有高切割后,再生能力,必须对潜在的植物病害,可以限制饲料产量生产领域(9]。在这种背景下,一个oat理想株型,可以可靠地种植在地中海地区粮食或饲料作物是必要的。

育种计划的第一步是确定的变异存在于内农艺重要性的人物大量的材料,以进一步定义价值的人口被认为是。遗传变异性的评估可以通过使用形态测量和表型描述(10]。Bioagronomic描述使用适当的统计方法仍然是一个有用的工具燕麦的初步描述和分类收藏,因为它允许植物育种者识别和选择有价值的遗传资源直接使用由农民、育种项目或规划有效的种质资源保护和利用(11,12]。种质资源的农艺性状的遗传变异可进行多变量分析(主成分分析(PCA)和聚类分析)建立各种财产增益之间的关系。

本研究的目标是:(i)探索和量化的遗传变异主要bioagronomic特征,(2)分析相似/不同的程度在109年燕麦到达使用多元统计方法,和(3)定义oat理想株型的粮食或饲料生产适用于地中海条件下植物育种。

2。材料和方法

实验进行了在2008 - 2009和2009 - 2010年种植季节在福贾的谷物研究中心(意大利)(41°28′N, 15°34 E′76 a.s.l。)。壤土土的试验进行分类(美国农业部)具有以下特点:21%的粘土,淤泥43%,36%的沙子,8 (pH值),15毫克公斤⁻¹可用的P(奥尔森方法),800毫克公斤⁻¹可交换的K (),21 g公斤⁻¹有机质(Walkey-Black方法)。每日最大和最小温度,降雨量的两个实验生长季节与历史(1955 - 2006)。气候数据都是来自一个现场气象站。最大和最小每日气温用于计算增长程度的日子(GDD) 0°C基准温度。

共有109个基因型不同的地理起源进行了评估,属于老和现代品种和先进的繁殖。实验设计与一个随机完整块复制被种植在每两年。情节大小10 m²,8行相隔7.5米长,0.17米;播种是在11月,下半年350种子的播种密度⁻²。200公斤公顷⁻¹18/46化肥(18%元素N、46%,按重量)是应用于播种。在植物分蘖,阴谋与200公斤top-dressed公顷⁻¹ (26%元素N)。对于除草,每年除草剂应用在分蘖期。

在2009年期间,五为每个基因型植物收获来确定安全系数,当第一个50%的两个或三个小穗燕麦穗在每个情节出现的引导(Feekes的增长阶段,10.1)。植物被切成小块,立即存放在−80°C到化学分析。约100 g的子样品烘干的真空在40°C下48 h,称重,然后地面通过旋风机屏幕1毫米。酶的方法(Megazyme、方法采用AOAC公认的999.03和32.32协会)被用于测定”丛书内容(%干重(d.w。))。两年对于每一个情节,以下特征测定:标题时间(HT);天从4月1日),到期时间(太;天从4月1日)和灌浆期(FP;天),随着成熟度的差异和时间。生理成熟度测定的日期内50%的圆锥花序的阴谋已达到80%叶绿素损失(Feekes的增长阶段,11.4)。此外,到期,播种后约210天,种子产量(SY; g m⁻²奇遇记》)立志收获后六行内部阴谋。株高(PH值;厘米),种子测试(圣;公斤霍奇金淋巴瘤⁻¹),和1000年种子重量(天水围;g)也被记录在两年的评估。在2009年期间,种子产量构成确定在一个线性米行之前分别从每个情节和存储的中心,和30个随机和代表圆锥花序圆锥花序被用来确定特征相关。农艺性状的记录是:植物密度(NP / m⁻²;不。米⁻²)、穗密度(NPa / m⁻²;不。米⁻²),每穗种子重量(SW / Pa;g)、每穗实粒数和种子(NS / Pa;没有)。收获指数(HI)计算了籽粒产量和生物产量之间的比率。

2.1。统计分析

方法,标准错误,变异系数(CV;%),范围的所有bioagronomic特征计算的两个生长季节整个集合。基因型方差分析包括固定因素和随机因素进行了为每个特征,使用基因型×年作为误差项的主要基因型的影响。此外,我们计算所有可能的特征之间的相关系数在2009年录制的。调查不同特征的重要性的解释多元在oat基因型多态性,PCA是借助STATISTICA软件开发(StatSoft StatSoft 7.1版本,Inc .,塔尔萨,俄克拉荷马州,美国)。不同特征的数据标准化的零均值,方差,在记录期间克服差异大小(13]。六个主成分提取通过确定相对的分数。聚类分析进行测量分层基因型之间的相似性。从主成分分析值,建立了欧几里得距离矩阵(14获得一个相对系统树图。集群使用病房的最小方差方法的条目。系统树图上的参考线是在集群的数量等于大约20%的总距离。第一和第二主成分轴分数密谋加入援助的可视化差异。此外,oat数量任意分组对种子产量潜力高(SY≥平均值+标准偏差(SD)),中等(平均−SD < SY >的意思是+ SD),或低(SY≤意味着−SD)和标题时间早(HT <平均时间)或迟(HT≥意味着时间)。

3所示。结果

气象条件的两个生长季节,长期意味着,当地气象站的福贾,如表所示1。年最大和最小平均气温非常相似,总降雨量,GDD值。1.3°C的最大区别从52-yr意味着被记录,而相比之下,长期气候数据,这两个生长季节多雨。

描述性统计(即。,米ean, range, CV) for the 13 quantitative traits are reported in Table2。最变量特征是种子产量,你好,”丛书内容,种子重量,和每穗粒数。最低的变化估计到期时间和株高;所有其他的特征显示中间值。种子产量从118克米不等⁻²(简历。Plata)到606 g m⁻²(简历。Alcudia),而其他重要特征也显示大水平的差异。事实上,天年龄在18岁到45天。此外,燕麦通常是一个高大的植物和到达分析显示平均身高133厘米,与育种BD 118最短(107.5厘米)和育种线Vir 2301年最高(162.5厘米)。穗数米的数量²也广泛,变化从246年到918年,平均495穗数米²,而生物质中的”丛书内容从1.12%到6.70%不等。特征相关的种子,种子测试是重要的农艺质量,范围从33.9公斤霍奇金淋巴瘤⁻¹(简历。Pluco) 53.5公斤霍奇金淋巴瘤⁻¹(土卫五×Peniarth)。作为一个重要的角色来表示种子大小,天水围范围从13.7克(简历。咆哮Se飞机)36.5克(育种PC 59行)。此外,基因型之间的差异是显著的特征记录了两年。

相关矩阵显示一些重要的植物特征(表之间的相关性3)。标题和成熟时间与种子产量负相关,嗨,天水围。种子产量增加而增加嗨,SW / Pa和天水围。反过来,嗨是NPa / m呈正相关²,NS / Pa, SW / Pa,天水围。”丛书内容之间没有显著相关性观察生物量和其他特征。

确定变化的模式和检测结构特征之间的关系,进行了主成分分析(表同时考虑所有的13个变量4)。表示主成分的方差的特征值,特征值的累积百分比表明总方差的百分比贡献归功于每个主成分的特征向量表示原始数据之间的关联程度,每个主成分也报道在表4。第一个六个主成分(PC1-PC6)占总变异的81%以上估计,估计PC1包括总变异的23.4%,PC2 17.5%,生物14.5%,PC4 9.3%, PC5 8.9%, PC6 7.5%。每个主成分的特征确定的基础上估计因子载荷。PC1有关SY,嗨,SW / Pa和天水围;PC2 HT,太,灌浆期(FP), NPa / m²;生物SW / Pa和NS / Pa;PC4”丛书内容和NPa / m²;PC5 PH值和圣;和PC6”丛书的内容。考虑到载荷相对于第一和第二部件,可以推断,生产力字符,SY,嗨,天水围,(积极的特征向量)标题一起时间(负面特征向量)的主要来源是其中燕麦种群多样性。

由于低价值因子载荷,前两个主成分的散点图显示不明显和重要的基因型(图组1)然而,这些到达之间的表型变异的燕麦种子产量和标题是大型和分散在两个主成分轴支持界定基于观察这两个基因型特征。产量潜力高登记入册的右侧的散点图,和一个不同物候梯度是形成于晚早。每组标题的时间有一个独特的位置,尽管一些发生重叠。最高的三个到达第一个组件的正面和负面的系数(第一和第二象限,resp)都是品种和育种。

这些大多数发散登记入册,根据变化,连同前两个主成分表5。有趣的是,人口同样高的种子产量潜力不同的标题超过2周时间。特别是Genziana显示高你好,而繁殖线连续波早些时候短,0002/58,与FP,嗨,低和高安全系数的内容。此外,这些不同种子等其他重要特性测试和穗密度。三low-seed-yield人群主要为不同株高、每穗实粒数和种子,你好。

由于困难群体基因型只使用PCA分析,聚类分析是揭示这些种质之间的联系进行登记入册。相似的人群聚集分析的基础上,根据最小距离平均值的六个主要组件。109基因型检测可以凝聚成九个集群的欧式距离22%(图2)。聚类分析,根据主成分分析获得的结果,揭示极端基因型之间的差异。最高和最低值的原始特征为每个集群也列在图2。集群包含相似的从5 - 22日到达特定的特征。特别是,集群我第九涉及22(成熟度较高的时间,较高的植物,和高”丛书内容)、14(高种子测试和降低种子产量的平均值,嗨,天水围),12 (FP和早期标题较长的时间),高出15 (NP / m²),6(高你好,NPa / m²较高的)、17日(SW / Pa和NS / Pa), 8(种子产量较高,嗨和天水围),较低的10 (NP / m²NPa /米²和NS / Pa)和5(标题)末种群,分别。特别是集群第三和第七符合前两个电脑的结果,其中包括最早的和最有效的登记入册,分别。

4所示。讨论

根据理查兹(15)和短等。(16),第一步最大化作物产量由农学或植物育种是确保作物物候学很适合生产环境的可用资源。在目前的研究中,分析bioagronomic这109燕麦人群特征显示了明显的变化,可以用于各种改良计划。数据显示,基因型评估主要是对种子产量和异构”丛书的内容。一个很大的安全系数的变化浓度也报道了利文斯顿et al。17]在超过200行分蘖期的燕麦评估工厂的发展。遗传变异性”丛书浓度高到足以让更详细的生理研究用更少的登记入册,内容广泛的安全系数。

标题的时间是一个重要的特征确定最后的种子生产在地中海环境中高温在春天是频繁的。通常,标题在燕麦在意大利南部气候条件下发生在五月的第十天。的确,开花允许长seed-fill早期,叶子仍然提高绿色和种子填充。因此,高收益在oat可能与快速种子充填特征,所以对环境的适应可能通过改善早期开花基因型的选择(18]。早熟性状的重要性,作为响应非生物胁迫的机制在生物周期的最后阶段,已经确认标题之间的显著负相关发现时间和种子产量。范围和变化测量航向次越高,与成熟时间相比,表明有很好的潜力改善这些燕麦到达这个特质。

此外,根据Redaelli et al。18)、高种子产量与株高在oat是负相关,与种子重量呈正相关。株高是非常重要的抗倒伏,你好。逐步降低株高增加嗨代表谷物的主要育种目标,产能影响水槽和生物量分区(19]。此外,在目前的研究中,种子产量呈正相关,种子重量,每穗实粒数的特征,被认为是Peltonen-Sainio [20.)是一个更合适的参数来定义生产燕麦理想株型。

根据彼得森et al。4)、知识的不同特征之间的关系可以帮助育种家同时优化的一些特征。的相关分析只能显示单一特征之间的关系,多变量分析被用来量化相似与相异以及评估各种特征的相对贡献的总变异性种质收集(12,14,21,22]。此外,分类使用多个农艺特点有助于更精确地确定一个品种的适应和提高评估潜在的适应的品种(23]。我们的数据表明,每一个特征是一个重要的变异来源至少有一个主成分轴虽然没有一个主成分特征,可以解释变异的合理程度。然而,考虑到加载相对于PC1 PC2,可以推断,收益率特征与物候学的主要来源的多样性。

据Firincioǧlu et al。24],biplot图可以用来选择基因型可能有利的组合特征用于育种项目。例如,如果一个目标是增加种子产量、基因型,在正确的象限这个特定的特质通常高于平均水平。在目前的研究中,登记入册的祝圣礼沿着第一和第二主成分轴显示两个不同的集群,时间和种子产量的基础上标题。然而,不同的基因型可以被认为是早熟的潜在来源,尽管他们不适合改善种子产量。

的确,这些数据显示材料的不同特征之间的关联研究。这表明,通过选择,有可能获得合适的基因型,可以把高产与理想的特征,使用这些在未来选择项目。随着人口与相同的潜在生产力似乎大大不同的其他特征,他们在SY的高性能可以不同的基因池的结果。如果这是真的,跨越这些,可以实现非常广泛的遗传变异在隔离代25]。这使我们有机会合成燕麦品种的特点是不同的标题,植物高度和/或安全系数的内容。

最高效的基因型,Genziana和CW 0002/58显示高和低嗨值,分别。根据Peltonen-Sainio et al。26),这证实了嗨的复杂的性质和其依赖组件(植物生物量和谷物)。此外,Peltonen-Sainio et al。26)发现,燕麦,籽粒产量高,对比phytomass载荷。在我们的例子中,似乎在CW的0002/58增加粮食产量并不是植物地上生物量为代价获得的。换句话说,看来Genziana CW 0002/58代表好理想株型的粮食和饲料生物质产量在地中海的环境。

集群计算根据前六个主成分分析显示非凡的内群体和社会团体内部的多样性。dendogram获得由九组和大量的子组,结果从不同的形态和农艺性状。它已经被提出,这些组织将预测品种之间遗传相似性(23]。多元方法出现,因此,在燕麦种质评价一个有效的系统,它允许的详细描述种群的适应和生产力,较高的歧视性的能力相比,单独的单特征分析。从育种角度来看,根据凡塞内利韦罗内西和25],存在显著的多样性种质收集似乎是伟大的兴趣为育种计划提供有价值的材料,旨在研究燕麦改善环境,这是地中海气候的代表。

5。结论

变异的分析这109到达提供了有趣的关联的字符信息,有助于制定更好的育种研究假设。事实上,缺乏强有力的协会在调查性状育种研究可以获得有用的重组。此外,这种分析清楚地显示了独立的安全系数变化内容,这表明在育种计划基础广泛,可以独立操作的质量特征草料和谷物。改进在燕麦品种的籽粒产量应该源于基因变化的能力取得粮食的植物,地上生物量(高嗨)和获得良好的粒重和测试重量。基因型集群V,第六、第七和显示这些可取的特点。fodder-yielding工厂应该是高大,枝叶繁茂,有更长的营养阶段和一个更大的生物量(低你好)。基因型集群I, II, IX的这些特征,随着生物质”丛书含量高,这使得它们适合绿色饲料作物。

因此,目前的研究,有助于我们增长知识可用的燕麦种质,和理想株型的定义的基础上,它强调发展的潜力品种为不同的目的,如食物或饲料。然而,应该进行进一步的研究来证实这些数据。

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