大豆主要农艺性状与品质灰色关联度分析

Analysis of Grey Correlative Grades among the Main Agronomic Characters and Qualities of Soybean

摘要: 本文以黑龙江省近年来新育成的品种、品系为材料，用灰色关联分析方法分析主要农艺性状与品质性状的关联性。结果表明：百粒重与品质性状关联度较高，株高与大豆品质性状的关联度较低。农艺性状对粗脂肪含量影响最大。

Abstract: Using grey correlation analysis methods, the article evaluated the correlation between the main agronomic and quality characters of the soybean varieties and strains which were newly bred in Heilongjiang Province. The result showed that: there are high correlative grade among 100-seeds weight and quality characters. The correlative grade among plant height and quality characters was lower. The effect of economical character for oil content was lager.

1. 引言

大豆是世界重要的农作物之一，是人类重要的植物蛋白和油分的来源。大豆种子干重的60%是油分和蛋白 [1]。高产、优质、高效是目前大豆育种的重要目标。灰色关联分析样本不需要是典型分布、计算工作量小、方法简单、表格化、结果直观 [2]。本研究通过灰色关联分析，分析大豆主要农艺性状与品质的关系，以期为优质大豆的选育提供支持。

2. 材料与方法

2.1. 试验材料

以近年来黑龙江省新育成的品种品系600份为材料。分别以代号X1，X2，X3……X600表示。

2.2. 试验设计

试验采用顺序播种。

每份材料3行区，5 m行长，过道1 m，株距6 cm。田间管理同生产田。

收获时随机选取中间行的连续10株进行室内考种。考种项目主要有：株高(A1)、主茎节数(A2)、节间长度(A3)、单株荚数(A4)、单株粒数(A5)、百粒重(A6)。

品质测定采用近红外谷物分析仪，测定材料的粗蛋白含量(B1)、粗脂肪含量(B2)及可溶性蛋白含量(B3)。

2.3. 分析方法

将农艺性状和品质性状作为灰色系统的两个子系统，每一个性状作为一个灰元 [3] [4]。

2.3.1. 数据标准化公式如下

$x_i\left(k\right)=\frac{{x^{\prime }}_i\left(k\right)-{\bar{x}}_i}{s_i}$

上式中， $x_i\left(k\right)$ 为标准化后结果， $x_i$ 为同一性状的平均值， ${x^{\prime }}_i\left(k\right)$ 为原始数据， $s_i$ 为同一性状的标准差。

2.3.2. 绝对差值计算公式如下

计算绝对差值 $\Delta i\left(k\right)$ = $\left|x_o\left(k\right)-x_i\left(k\right)\right|$，k表示品种代号， $k=1,2,3,\cdots ,600$。

2.3.3. 相关系数计算公式如下

$L_{oi}\left(k\right)=\frac{{\Delta }_{\min }+\rho {\Delta }_{\max }}{\Delta i\left(k\right)+\rho {\Delta }_{\max }}$

上式中 ${\Delta }_{\min }$ 表示最小绝对差值， ${\Delta }_{\max }$ 表示最大绝对差值， $\rho$ 为分辨系数，设 $\rho$ = 0.5。

2.3.4. 关联度的计算公式如下

$r_{oi}=\frac{1}{N}{\displaystyle \underset{K=1}{\overset{N}{\sum }}{L}_{oi}(\; k\; )}$

N代表材料个数N = 600。

3. 结果与分析

3.1. 原始数据无钢化处理

由于各性状的原始数据单位不一致，在进行灰色关联分析时，要对数据进行均值处理。各品种基本数据统计表 [5]，见表1。

Table 1. Information of major agronomic characters of soybean after data processing

表1. 大豆主要农艺性状数据处理后的基本信息

3.2. 关联系数和关联度

根据公式计算出株高、主茎节数、节间长度、单株荚数、单株粒数、百粒重分别与粗蛋白含量、粗脂肪含量、可溶性蛋白含量的关联系数和关联度。主要农艺性状与品质性状的关联度，结果见表2。由表2可以看出，主要农艺性状与蛋白质含量的关联度顺序为：百粒重 > 单株粒数 > 主茎节数 > 单株荚数 > 节间长度 > 株高；主要农艺性状与油分含量的关联度顺序为：百粒重 > 单株荚数 > 节间长度 >主茎节数 > 单株粒数 > 株高，与张君 [6] (2004)研究结果一致；主要农艺性状与可溶性蛋白含量的关联度顺序为：百粒重 > 单株粒数 > 单株荚数 > 主茎节数 > 节间长度 > 株高。

Table 2. Grey correlative grades among agronomic characters and qualitative character of soybean

表2. 大豆品质性状与农艺性状间的灰色关联度

由图1可以看出，百粒重与品质性状关联度较高，株高与大豆品质性状的关联度较低，主茎节数、节间长度、单株荚数、单株粒数与品质性状的关联度相近。由图2可以看出，脂肪含量与各农艺性状的相关度较高，粗蛋白含量与主要农艺性状的关联度较低。粗脂肪含量与主要农艺性状关联度较高说明粗脂肪含量与其某些对应的农艺性状关联密切。

Figure 1. Grey correlative grades among agronomic characters and quality

图1. 农艺性状与品质的灰色关联度

Figure 2. Grey correlative grades among agronomic traits and the contents of crude protein, crude fat and soluble protein

图2. 粗蛋白、粗脂肪、可溶性蛋白含量与农艺性状的关联度

4. 结论

本研究以600份大豆品种、品系为材料，样本数量较多，结果更真实可靠。大豆主要农艺性状与品质关联度最大的是百粒重，其次依次是单株荚数、单株粒数、主茎节数、节间长度、株高。在育种过程中，品质性状很难直观的选择，可以根据百粒重的选择改良大豆的品质性状。

基金项目

“政府间国际科技创新合作”重点专项(2019YFE0105900)。

NOTES

^*通讯作者。