沈吉成，王蕾，趙彩霞，3，葉發(fā)慧，3，呂士凱，劉德梅，劉瑞娟，張懷剛，3，陳文杰*

（1. 中國科學院高原生物適應與進化重點實驗室，中國科學院西北高原生物研究所，中國科學院種子創(chuàng)新研究院，青海 西寧 810008；2. 青海省作物分子育種重點實驗室，青海 西寧 810008；3. 中國科學院大學，北京 100049）

燕麥（Avena sativa）是禾本科燕麥屬（Avena）一年生糧飼兼用作物，具有生產(chǎn)潛力大，適應性強、高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)等特點，廣泛種植于世界各地，既為畜牧業(yè)提供了大量的飼草來源，其籽粒也是重要的糧食，尤其對我國畜牧業(yè)發(fā)展和生態(tài)建設都具有重要意義［1-2］。相關研究表明燕麥的籽粒產(chǎn)量在世界糧食產(chǎn)量中居第六位，因其籽粒中蛋白質(zhì)、淀粉等含量居8 種主糧作物之首，可作為極好的營養(yǎng)食品［3-4］；燕麥籽粒的蛋白質(zhì)不僅含量較高，更是一種優(yōu)質(zhì)的谷物蛋白，同時燕麥籽粒中β-葡聚糖、酚類和油脂等還具有潛在的降血脂功能［5-6］。目前我國燕麥種植面積達到34.7×104hm2左右，主要分布在華北、東北、西北等各大生態(tài)區(qū)［7-8］。按脫粒種子是否帶稃可將燕麥分為帶稃型和裸粒型兩大類，帶稃型的燕麥常被稱為皮燕麥（Avena sativa），裸粒型的燕麥則常被稱為裸燕麥（Avena nuda），其中皮燕麥起源于伊朗和俄羅斯等地，而裸燕麥則起源于中國和蒙古國［9-10］。通常認為裸燕麥由于籽粒中含有豐富的蛋白質(zhì)、脂肪等營養(yǎng)物質(zhì)，可以作為極好的膳食纖維，而皮燕麥因其莖葉汁多柔嫩，粗蛋白含量高，氨基酸含量均衡等特點作為飼草使用，我國栽培的燕麥則是以裸燕麥為主［11-12］。大量研究表明，不同燕麥品種由于遺傳基礎不同，其適應能力和生長潛力差異較大，同時不同生態(tài)條件和栽培措施下燕麥品種的農(nóng)藝性狀和品質(zhì)表現(xiàn)各異，篩選出的適宜栽培品種不盡相同［13-14］。因此開展不同燕麥品種籽粒性狀差異研究，通過熵權賦權法的灰色系統(tǒng)理論對燕麥種質(zhì)資源進行綜合評價可以為優(yōu)異燕麥品種的挖掘提供基礎數(shù)據(jù)［15-16］。

以往關于青海地區(qū)不同燕麥品種產(chǎn)量與品質(zhì)評價的研究主要集中在飼草產(chǎn)量和品質(zhì)等方面［17-18］，但對裸燕麥品種籽粒表型性狀和品質(zhì)方面缺乏研究，因此本研究運用聚類分析方法對77 個裸燕麥品種進行分類比較，并采用灰色關聯(lián)度進行綜合評價，篩選籽粒性狀優(yōu)異的裸燕麥品種，以期為引種和選育適宜該地區(qū)種植的優(yōu)異裸燕麥品種提供理論和技術依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 供試材料

供試裸燕麥品種來自17 個國家（77 份），由青海省作物分子育種重點實驗室提供。其中來自德國的材料最多，占20.78%，其次為來自俄羅斯和法國的材料，分別占10.39%和9.09%。供試裸燕麥品種在各年限種植后均有穩(wěn)定表現(xiàn)，發(fā)芽率≥95%，本研究于2020 年4 月播種，用于收獲后測定籽粒相關性狀，裸燕麥起源地見表1。

表1 供試裸燕麥品種Table 1 The naked oats varieties for testing

1.2 測定指標及方法

1.2.1 試驗區(qū)概況 本研究于2020 年3-9 月在中國科學院西北高原生物研究所海東生態(tài)農(nóng)業(yè)試驗站進行（100°41.5′-103°04′E，35°25.9′-37°05′N），該地區(qū)屬于典型的黃土高原向青藏高原過渡鑲嵌地帶，海拔2016 m，年均氣溫3.2～8.6 ℃，年均降水量319.2～531.9 mm，蒸發(fā)量1275.6～1861 mm，年均日照2708～3636 h，無霜期約90 d。

1.2.2 籽粒表型形態(tài)測定 燕麥收獲后，每個品種隨機選取50 粒完整的燕麥籽粒，固定在同一直線夾板上，用游標卡尺（ACE101-150，廣東）分別測定50 粒籽粒總的長度、寬度和直徑，每個品種測定3 次重復，然后換算成單個籽粒長度（mm）、寬度（mm）和直徑值（mm）；千粒重用萬分之一電子天平（BSA224S，德國Sartorius）測定，每次隨機取500 粒稱重，3 次重復，最后換算成千粒重（g）。

1.2.3 籽粒品質(zhì)指標測定 將燕麥籽粒去除碎麥、石粒等雜物，放入離心粉碎機中進行粉碎，經(jīng)0.25 mm 濾網(wǎng)過濾，將各測定樣品充分混勻后置于陰涼處保存。參照GB/T 20264-2006［19］，使用便攜式快速水分測定儀（PM-8188-A，日本KETT）測定樣品含水率（%）；參照GB/T 5519-2008［19］，采用粗蛋白自動分析儀（KDN-08C，托普云農(nóng)）測定粗蛋白含量（%）；參照GB/T 14772-2008［19］，使用脂肪抽提測定儀（JOYN-SXT-06，巴躍儀器）測定粗脂肪含量（%）；使用DA7200 近紅外儀（Perten，瑞典波通）測定淀粉含量；重復3 次。

1.3 灰色關聯(lián)度分析

灰色關聯(lián)度分析是一種定量化比較分析方法，是根據(jù)數(shù)列的可比性和相似性，分析系統(tǒng)內(nèi)部主要因素之間的相關程度，它反映了因素間的密切程度，關聯(lián)度越大，因素間相互關系越密切［15，20］。根據(jù)灰色關聯(lián)理論，將所有的供試燕麥品種看成一個灰色系統(tǒng)，每一個燕麥品種都是系統(tǒng)中的一個因素，選出各項指標最優(yōu)的作為參考品種，分析系統(tǒng)中各因素與最優(yōu)品種的聯(lián)系程度來對其進行綜合評價。本研究選用裸燕麥千粒重、籽粒長度、寬度、直徑、含水率、粗蛋白、粗脂肪和淀粉進行灰色關聯(lián)度分析和綜合評價。關聯(lián)系數(shù)和加權關聯(lián)度（γi）的計算公式分別為：

式中：Ψi（k）是X0和Xi關聯(lián)系數(shù)；|X0（k）-Xi（k）| 表示X0數(shù)列與Xi數(shù)列在k點的絕對值差，minimink|X0（k）-Xi（k）|為二級最小差值；maximaxk|X0（k）-Xi（k）| 為二級最大差值；ρ為分辨系數(shù)，取值范圍為0～1，本研究取0.5；Wi是根據(jù)文獻計算的各指標權重值［15］。

1.4 數(shù)據(jù)分析

采用SigmaPlot 12.5 繪圖，用SPSS 19.0 對數(shù)據(jù)進行顯著性、相關性及回歸分析，不同處理間的比較采用Duncan’s 新復極差法（P＜0.05）。

2 結(jié)果與分析

供試燕麥品種籽粒千粒重平均值為19.52 g（表2），變異系數(shù)為49.29%，變異范圍為6.07～44.23 g；≥40 g的材料占3.90%，69 號最高，為44.23 g；≤10 g 的材料占7.79%，9 號最低，為6.07 g；69 號比9 號高628.67%，二者差異顯著（P＜0.05）。

表2 不同品種裸燕麥籽粒千粒重、籽粒大小變化Table 2 Changes in 1000-grain weight and grain size of different varieties of naked oats

續(xù)表Continued Table

籽粒長度的平均值為7.91 mm，變異系數(shù)為12.79%，變異范圍較小，為5.52～9.34 mm；≥9 mm 的材料占7.79%，58 號籽粒長度最大，為9.34 mm，9 號長度最小，為5.52 mm；58 號比9 號顯著增加69.20%（表2）。

籽粒寬度的平均值為2.27 mm，變異系數(shù)為15.54%，76 號寬度最大，為2.84 mm，54 號最小，為1.17 mm，76號比54 號顯著增加142.74%（表2）。

籽粒長寬比的平均值為3.56，其中54 號最高，為6.86，其他材料籽粒長寬比范圍為2.45～4.52；籽粒直徑的平均值為1.82 mm，變異系數(shù)為12.97%，≥2 mm 的材料占14.29%，73 號最大，為2.12 mm，54 號最小，為0.97 mm，73 號比54 號顯著增加118.56%（表2）。

籽粒含水率的平均值為6.33%（表3），變異系數(shù)為12.18%，變異范圍為3.97%～7.63%，含水率≥7% 的材料占7.79%。39 號籽粒含水率最高，為7.63%，比7 號高92.19%，7 號最低，為3.97%，兩者差異顯著；粗蛋白含量的平均值為14.12%，變異系數(shù)為9.83%，變異范圍為10.45%～17.62%，≥16%的材料占6.49%，64 號最高，為17.62%，30 號最低，為10.45%，64 號比30 號顯著提高68.61%；粗脂肪含量的平均值為4.90%，變異系數(shù)為12.23%，粗脂肪含量≥5.50% 的材料占15.58%，14 號最高，為5.86%，30 號最低，為3.53%，14 號比30 號顯著提高66.01%；淀粉含量的平均值為44.96%，變異系數(shù)為2.01%，44 號籽粒中淀粉含量最高為47.77%，73 號最低為43.87%，44 號籽粒淀粉含量較73 號顯著提高8.89%。

表3 不同品種燕麥籽粒品質(zhì)變化Table 3 Grain quality changes of different varieties oats（%）

供試燕麥品種千粒重與籽粒含水率呈顯著負相關（表4），籽粒含水率與粗蛋白、淀粉含量呈極顯著負相關，籽粒粗蛋白含量與粗脂肪含量呈極顯著負相關。

表4 供試品種不同性狀指標間相關性分析Table 4 Correlation analysis of different naked oat varieties

采用函數(shù)方程來分析供試燕麥千粒重和籽粒大小之間的關系（圖1）。供試燕麥千粒重與籽粒長度之間的決定系數(shù)（R2）最高為0.30，與籽粒直徑、寬度之間的決定系數(shù)分別為0.25 和0.21，而與籽粒長寬比之間的決定系數(shù)最低為0.004，因此千粒重與籽粒長度的擬合曲線解釋程度最高，與籽粒長寬比擬合曲線解釋程度最低；千粒重與籽粒長度、寬度和直徑呈極顯著正相關（P＜0.001），與籽粒長寬比無相關性（P＞0.05）。

圖1 燕麥千粒重與籽粒大小相關性Fig. 1 Correlation with 1000-grain weight and grain size of oat

采用熵權法用于燕麥種質(zhì)資源綜合評價中各因素的賦權，并應用灰色系統(tǒng)理論對其種質(zhì)資源進行綜合評價，結(jié)果表明，供試燕麥品種籽粒粗蛋白含量權重最高為0.247，其次為粗脂肪為0.246，籽粒長度和含水率權重較高，分別為0.163、0.113（表5）?；疑P聯(lián)度綜合評價較高的10 個品種分別為5、73、26、14、18、40、77、2、63 和34 號（表6），其中綜合評價最高的3 個品種分別為5（r=0.679）、73（r=0.676）和26 號（r=0.649）。

表5 供試燕麥各指標權重及排名Table 5 Weights and rank of each index of tested oats

表6 供試燕麥加權關聯(lián)度及排名Table 6 Weight relevance and rank of tested oat varieties

采用歐氏距離類平均法對供試燕麥籽粒性狀進行聚類分析（圖2），結(jié)果表明，在歐氏距離小于1.0 水平上，77份燕麥品種分為6 類：類群Ⅰ包含3 份材料，2 份來自荷蘭，1 份來自德國；類群Ⅱ包含6 份材料，其中來自德國和荷蘭的品種各2 份，英國、加拿大各1 份；類群Ⅲ包含6 份材料，中國、美國、德國、英國、荷蘭和日本各1 份；類群Ⅳ包含32 份材料，其中7 份來自德國、3 份來自法國、3 份來自俄羅斯；類群Ⅴ包含2 份材料，分別來自中國和法國；類群Ⅵ包含28 份材料，其中5 份來自俄羅斯、5 份來自德國和4 份來自法國。

圖2 燕麥品種聚類分析Fig. 2 Cluster analysis of oat varieties

結(jié)合供試燕麥籽粒性狀表現(xiàn)（表2～3）可見，類群Ⅰ中千粒重、籽粒含水率均較高，其中以千粒重表現(xiàn)尤為突出；類群Ⅱ中籽粒含水率最高，淀粉含量較高，其他各性狀指標均相對較低；類群Ⅲ中籽粒長度和淀粉含量最高，籽粒含水率最低，其他各性狀指標均相對較高；類群Ⅳ中籽粒粗脂肪含量最高；類群Ⅴ中籽粒寬度最高，淀粉含量較高；類群Ⅵ中籽粒粗蛋白含量最高，籽粒寬度較高?？傮w來看，綜合評價較高的前10 個品種當中類群Ⅵ包含了其中的7 個，分別為5、18、26、34、40、63 和73 號；類群Ⅳ包含2 個，分別為2 和14 號；類群Ⅲ包含1 個，為77 號。

3 討論

采用灰色關聯(lián)度對燕麥品種進行綜合評價的關鍵是依據(jù)育種目標、結(jié)合生產(chǎn)實際進行性狀的選取、各性狀權重值的確定和參考品種的構(gòu)建［21-22］。研究表明對燕麥引進品種篩選和綜合評價方面所選取的指標中粗蛋白含量是反映燕麥籽粒營養(yǎng)品質(zhì)最重要、最具代表性的指標［12］。本研究通過熵權賦值法對供試裸燕麥品種籽粒性狀進行權重確定，結(jié)果表明籽粒粗蛋白含量所占權重最高為0.247，粗脂肪為0.246，這與王桃等［23］、周啟龍［24］研究結(jié)果基本一致。因此，該地區(qū)今后在燕麥引種工作中，應把燕麥籽粒粗蛋白含量作為重要指標加以考慮。

灰色關聯(lián)度可將多個性狀綜合起來定量評價，使各品種的優(yōu)劣評價結(jié)果更全面，準確可靠，根據(jù)其結(jié)果可以綜合判別品種的優(yōu)劣，避免傳統(tǒng)方法中僅靠單一指標的片面判斷，從而可為篩選、推廣適宜該地區(qū)的優(yōu)良品種提供可靠的依據(jù)［15，25］。本研究結(jié)果表明，綜合評價較高的3 個品種分別為5、73、26 號，其中5 號綜合評價最高為0.679，73 號綜合評價值為0.676，26 號為0.649；聚類分析結(jié)果表明，類群Ⅵ中籽粒粗蛋白含量最高，且類群Ⅵ中綜合評價前10 的品種占70%，其中包括綜合評價最高的3 個品種（5、73 和26 號），同時綜合評價較高的品種與大田試驗所測結(jié)果基本一致，說明基于熵權法的灰色系統(tǒng)理論可以在燕麥種質(zhì)資源綜合評價中應用，而且其結(jié)果是可靠的，這與張光雨等［26］、劉剛等［15］的研究結(jié)果相似。因此類群Ⅵ可考慮作為優(yōu)異燕麥品種的選擇區(qū)域，5、73 和26 號可被考慮用作改良燕麥籽粒品質(zhì)性狀的良好供試材料。

變異系數(shù)表示性狀離散程度，變異系數(shù)越大則表明離散程度越高［27-28］。本研究中供試燕麥品種千粒重變異系數(shù)最高為49.29%，籽粒粗脂肪和粗蛋白含量變異系數(shù)相對較低，分別為12.23%和9.83%，因此供試燕麥品種在籽粒千粒重等相關指標上具有豐富的遺傳多樣性，作為引種材料時可選擇范圍較大；同時本研究結(jié)果表明千粒重與籽粒長度、寬度和直徑呈極顯著正相關；籽粒含水率與粗蛋白、淀粉含量呈極顯著負相關，這些結(jié)果與前人的研究基本一致［11-12］；本研究中籽粒粗蛋白含量與粗脂肪含量呈極顯著負相關，這與南銘等［29］的研究結(jié)果不一致，這可能是由品種、氣候條件及土壤條件等因素引起的［13-14，29］。因此在篩選青海宜種粒用裸燕麥品種時，應在權衡高產(chǎn)與優(yōu)質(zhì)關系的前提下，兼顧較低籽粒含水率，考慮綜合評價指數(shù)較高的燕麥品種作為優(yōu)選材料。

4 結(jié)論

本研究采用灰色關聯(lián)分析法對77 份裸燕麥品種籽粒性狀進行綜合評價，結(jié)果表明：籽粒粗蛋白含量所占權重最高，為0.247；綜合評價較高的3 個品種分別為：5、73、26 號；聚類分析表明，類群Ⅵ可考慮作為優(yōu)異燕麥品種的選擇區(qū)域。因此，5、73 和26 號可被考慮用作改良燕麥籽粒品質(zhì)性狀的良好供試材料。