摘要
为了提高我国裸大麦种质资源的利用效率，通过变异系数、多样性指数、相关性分析、主成分分析和聚类分析，分析了398份国内外裸大麦种质资源表型性状的多样性水平。结果显示：18个表型性状在不同裸大麦资源间存在丰富的变异，18个表型性状的多样性指数为0.66~2.06，平均为1.42，以芒型的多样性指数最小，株高与每穗粒数的多样性指数最大；变异系数在4.71%~61.03%之间，平均为26.59%，其中籽粒颜色的变异系数最高，抽穗期的离散程度最低。相关性分析表明，单株穗数、穗长、每穗粒数、千粒重和结实率可作为今后选育高产裸大麦品种的指导目标性状。主成分分析结果显示，5个主成分子的累计贡献率达 64.297%，其中抽穗期、株高、棱型和千粒重等性状是裸大麦表型变异的主要因素。结合隶属函数值计算综合得分（F值）获得排名前10的品种：江苏元麦33号、Ⅶ-131、玉米麦、江苏元麦58号、建湖团六棱子、戴帽元麦、江苏元麦65号、江苏元麦23号、江苏元麦20号和江苏元麦22号。系统聚类将裸大麦资源分为4类，聚类结果与地理位置相关性不显著。相关结果为不同地域裸大麦种质资源的利用及品种选育提供重要参考。
裸大麦（Hordeum vulgare var. nudum Hooker f.）属于禾本科大麦属，青藏高原地区称之为青稞，江苏地区称之为元麦。江苏省曾是裸大麦的主产区之一，种植历史悠久，种质资源丰
丰富的种质资源是种业振兴的关键，对种质资源进行多样性鉴定是了解种质资源特性和挖掘种质资源利用潜力的基
表型鉴定也是分析裸大麦资源多样性的常用方法。夏腾飞
江苏拥有丰富的裸大麦资源，但尚未有关于江苏裸大麦资源表型性状遗传多样性分析的报道。本研究以277份江苏省和121份国内外其他来源的裸大麦资源为试验材料，运用相关性分析、主成分分析和聚类分析等方法鉴定裸大麦材料的表型多样性，以期为不同地域裸大麦种质资源的利用和品种选育提供理论依据。
以国内外398份裸大麦资源为参试材料（详见http：//doi.org/10.13430/j.cnki.jpgr.20230301002，
| 性状Traits | 记载标准 Criteria for recording |
|---|---|
| 生长习性GH | 1=匍匐，2=半匍匐，3=直立 |
| 叶片颜色LC | 1=浅绿，2=绿，3=深绿 |
| 芒型AT | 1=无芒，2=短芒，3=长芒，4=短钩芒，5=长钩芒 |
| 棱型KR | 1=二棱，2=中间型，3=六棱 |
| 籽粒颜色KC | 1=黄，2=蓝，3=紫，4=褐，5=黑 |
| 叶耳颜色AP | 1=白，2=绿，3=红，4=紫 |
| 小穗密度SD | 1=稀，2=密，3=极密 |
| 籽粒形状KS | 1=长圆形，2=卵圆形，3=椭圆形，4=圆形 |
| 穗姿SP | 1=直立，2=水平，3=下垂 |
| 抽穗期HD | 50%以上茎秆穗子抽出叶鞘 1cm（芒除外）的日期 |
| 单株穗数 SPP | 大麦种质的单株平均穗数 |
| 株高PH | 成熟植株从主茎分蘖节到穗顶的高度，不含芒 |
| 穗长SL | 穗轴基部至穗顶部的长度（不包括芒） |
| 穗下节间长ILBS | 从主穗的最后一个节到主穗基部的长度 |
| 每穗粒数 KPS | 每个穗子的实际结实数 |
| 千粒重TKW | 1000粒自然风干的大麦籽粒的重量 |
| 单株产量YPP | 连续取6株套袋收获，计算其平均产量 |
| 结实率SR | 饱满籽粒占颖花总数的百分率 |
GH： Growth habit；LC： Leaf color；AT： Awn type；KR： Kernal rows；KC： Kernel color；AP： Auricle pigmentation；SD： Spike density；KS： Kernal shapes；SP： Spike posture；HD： Heading date； SPP： Spikes per plant； PH： Plant height； SL： Spike length； ILBS： Internode length below spike； KPS： Kernels per spike； TKW： Thousand kernels weight； YPP： Yield per plant； SR： Setting rate； The same as below
试验于2021-2022年在江苏沿江地区农业科学研究所薛窑基地（32°7′N，120°27′E）进行，前茬为大豆。每份种质种植3行，行长1.2 m，行距0.25 m，株距0.03 m，栽培措施同大田生产。
田间调查裸大麦种质资源的幼苗生长习性、叶片颜色、芒型、棱型、叶耳颜色、抽穗期和穗姿。每份资源选取长势一致的6个单株套袋收获，室内考察株高、穗长、穗下节间长、籽粒颜色、籽粒形状、小穗密度、单株穗数、每穗粒数、千粒重、结实率和单株产量，共统计18个指标。表型指标考察参照《大麦种质资源数据质量控制规范
使用Excel软件计算表型性状的极差、平均值、变异系数和多样性指数（H’，Shannon-Wiener diversity index）。对数量性状进行10级分类，从第一级［Xi<（X-2σ）］到第十级［Xi>（X+2σ）］，每 0.5σ为一级，每级的相对频率用于计算Shannon多样性指数。Shannon多样性系数H′=-∑PilnPi。Pi为该性状第i级别内的材料份数占总份数的百分比，ln为自然对数。
使用R语言ggplot包绘制相关性热图。使用隶属函数值将表型数据标准化：μ（Xi）=（Xi-Xmin）/（Xmax-Xmin），i=1，2，…，n，式中，Xi为第i个综合指标，Xmin为第i个综合指标的最小值，Xmax为第i个综合指标的最大值。使用SPSS 21.0软件对标准化后的数据进行主成分分析。使用Origin Pro 2022绘制环形聚类树和箱线图。
分析裸大麦资源表型性状的遗传多样性，由
性状 Traits | 平均值 Mean | 标准差 SD | 最大值 Max. | 最小值 Min. | 极差 Range | 变异系数 （%）CV | 多样性指数 H＇ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 生长习性GH | 1.75 | 0.52 | 3.00 | 1.00 | 2.00 | 29.45 | 0.75 |
| 叶片颜色LC | 2.48 | 0.58 | 3.00 | 1.00 | 2.00 | 23.33 | 0.83 |
| 芒型AT | 3.01 | 0.57 | 5.00 | 1.00 | 4.00 | 19.01 | 0.66 |
| 棱型KR | 2.44 | 0.72 | 3.00 | 1.00 | 2.00 | 29.34 | 0.94 |
| 籽粒颜色KC | 1.42 | 0.87 | 5.00 | 1.00 | 4.00 | 61.03 | 0.81 |
| 叶耳颜色AP | 1.62 | 0.55 | 3.00 | 1.00 | 2.00 | 33.88 | 0.80 |
| 小穗密度SD | 2.17 | 0.81 | 3.00 | 1.00 | 2.00 | 37.45 | 1.08 |
| 籽粒形状KS | 2.58 | 0.64 | 4.00 | 1.00 | 3.00 | 24.75 | 0.95 |
| 穗姿SP | 1.78 | 0.68 | 3.00 | 1.00 | 2.00 | 38.01 | 0.99 |
| 抽穗期（d）HD | 149.04 | 7.02 | 165.00 | 132.00 | 33.00 | 4.71 | 1.90 |
| 单株穗数 SPP | 4.39 | 1.38 | 12.00 | 2.00 | 10.00 | 31.54 | 1.90 |
| 株高（cm）PH | 101.57 | 15.93 | 136.75 | 46.58 | 90.17 | 15.69 | 2.06 |
| 穗长（cm）SL | 5.42 | 1.37 | 8.88 | 2.88 | 6.00 | 25.35 | 2.00 |
| 穗下节间长（cm）ILBS | 33.88 | 5.40 | 48.48 | 11.48 | 37.00 | 15.94 | 2.02 |
| 每穗粒数 KPS | 42.38 | 10.39 | 68.89 | 15.30 | 53.59 | 24.51 | 2.06 |
| 千粒重（g）TKW | 31.77 | 6.86 | 57.74 | 20.45 | 37.29 | 21.59 | 1.90 |
| 单株产量（g）YPP | 5.51 | 1.75 | 15.04 | 2.09 | 12.95 | 31.82 | 1.93 |
| 结实率（%）SR | 76.79 | 8.64 | 94.60 | 41.50 | 53.10 | 11.25 | 2.02 |
分析裸大麦数量性状的相关性，从
图1 裸大麦资源数量性状的相关分析
Fig.1 Correlation coefficient among quantitative characters of naked barley germplasm resources
* 在P<0.05 水平上显著相关；** 在P<0 .01 水平上显著相关；下同；红色正相关，蓝色负相关，颜色越深、圆越大代表相关系数越大
*indicate significantly correlated at the P<0.05 level；**indicate significantly correlated at the P<0.01 level； The same as below； Red is positively correlated，blue is negatively correlated，and the darker the color，the larger the circle，the greater the correlation coefficient
对参试资源18个表型性状进行主成分分析，选出5个主成分，特征值均大于1，累计贡献率为64.297%（
性状 Traits | 主成分特征向量 Eigenvector of the principal component | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| PC1 | PC2 | PC3 | PC4 | PC5 | |
| 抽穗期 HD | 0.723 | 0.267 | -0.002 | -0.305 | 0.268 |
| 株高 PH | 0.712 | 0.547 | 0.179 | -0.051 | 0.019 |
| 棱型KR | 0.677 | -0.340 | -0.015 | 0.367 | 0.162 |
| 千粒重TKW | -0.618 | 0.192 | -0.387 | -0.106 | -0.007 |
| 穗下节间长 ILBS | 0.575 | 0.472 | 0.173 | -0.255 | -0.198 |
| 结实率 SR | -0.573 | -0.235 | 0.476 | -0.105 | -0.172 |
| 叶耳颜色AP | -0.485 | -0.082 | -0.140 | -0.106 | -0.018 |
| 生长习性GH | -0.466 | -0.244 | -0.208 | 0.343 | -0.278 |
| 穗长 SL | -0.405 | 0.751 | 0.076 | 0.244 | -0.084 |
| 小穗密度SD | 0.245 | -0.725 | 0.190 | -0.313 | -0.038 |
| 穗姿SP | 0.001 | 0.626 | -0.082 | 0.441 | -0.106 |
| 籽粒形状KS | 0.259 | -0.543 | -0.119 | 0.185 | -0.081 |
| 单株产量 YPP | -0.382 | 0.186 | 0.662 | 0.275 | 0.230 |
| 单株穗数 SPP | -0.512 | 0.195 | 0.604 | -0.202 | 0.239 |
| 每穗粒数 KPS | 0.492 | -0.173 | 0.436 | 0.626 | 0 |
| 叶片颜色LC | -0.086 | -0.147 | 0.373 | -0.431 | 0.049 |
| 籽粒颜色KC | -0.121 | 0.204 | -0.46 | -0.092 | 0.614 |
| 芒型AT | 0.284 | 0.339 | -0.028 | -0.319 | -0.564 |
| 特征值 Eigenvalue | 4.025 | 2.924 | 1.909 | 1.636 | 1.079 |
| 方差贡献率（%） Variance contribution | 22.361 | 16.245 | 10.607 | 9.091 | 5.993 |
| 累计贡献率（%） Accumulative contribution | 22.361 | 38.606 | 49.213 | 58.304 | 64.297 |
采用隶属函数法对表型性状进行标准化处理，获得参试资源的5个主成分得分。根据5个主成分的方差贡献率计算权重系数，得到参试资源的综合得分值（F）=0.348F1+0.253F2+0.165F3+0.141F4+0.093F5。398份裸大麦资源的综合得分值范围为-0.264~0.755，平均值为0.299，排名前10的资源为：江苏元麦33号（0.586）、Ⅶ-131（0.588）、玉米麦（0.592）、江苏元麦58号（0.597）、建湖团六棱子（0.599）、戴帽元麦（0.606）、江苏元麦65号（0.635）、江苏元麦23号（0.664）、江苏元麦20号（0.712）和江苏元麦22号（0.755）（详见http：//doi.org/10.13430/j.cnki.jpgr.20230301002，
性状 Traits | F值 F-value | 性状 Traits | F值 F-value | 性状 Traits | F值 F-value |
|---|---|---|---|---|---|
| 生长习性GH |
-0.5 | 小穗密度SD |
-0.1 | 穗长SL |
0.1 |
| 叶片颜色LC |
-0.1 | 籽粒形状KS | -0.06 | 穗下节间长ILBS |
0.6 |
| 芒型AT |
0.2 | 穗姿SP |
0.3 | 每穗粒数KPS |
0.5 |
| 棱型KR |
0.4 | 抽穗期HD |
0.6 | 千粒重TKW |
-0.5 |
| 籽粒颜色KC | -0.07 | 单株穗数SPP |
-0.1 | 单株产量YPP | 0.04 |
| 叶耳颜色AP |
-0.4 | 株高PH |
0.8 | 结实率SR |
-0.4 |
基于表型性状值和F值，采用逐步回归分析法构建最优回归方程为Y=-0.943-0.066X1+0.057X4-0.065X6-0.050X7+0.066X9+0.005X10+0.004X12+0.004X15，式中X1、X4、X6、X7、X9、X10、X12和X15分别代表生长习性、棱型、叶耳颜色、小穗密度、穗姿、抽穗期、株高和每穗粒数。方程决定系数
依据18个表型性状对参试裸大麦资源进行聚类分析，398份资源被分为4类。由
图2 裸大麦资源聚类图
Fig. 2 Cluster dendrogram of naked barley
图中编号同附表1
The numbers are the same as those in table S1
图3 4个类群裸大麦资源的9个数量性状的箱线图
Fig.3 The boxplot of 9 quantitative traits of naked barley resources in 4 groups
盒图两端表示性状的极值范围；不同字母则表示差异显著（P<0.05）；□：平均值；中间直线：中位线；◆：个别极值
Both ends of boxplot indicate the extreme range of traits； different letters mean significantdifference（P<0.05）； □： The mean of the trait； The lines in the middle： The median line； ◆： Individual extremum
表型性状受基因型和环境共同作用，表型多样性分析是研究作物遗传多样性的重要手
作物表型性状的变异系数越大，其离散程度就越
数量性状间的相关性分析有利于评估次要性状对主要性状遗传增益的影响，为育种中多个性状的选择提供参
聚类分析是研究作物种质资源的亲缘关系及起源的常用手段，可以直观体现种质个体间相关性的分
相关性研究发现大部分数量性状间均存在显著或极显著相关，因此需要采用主成分分析将多个变量降维为少数不相关的综合指标，以便更好地描述总变异构成特
前人在进行作物表型性状的综合评价时，常将主成分分析和隶属函数法相结合，以提高评价结果的准确
目前，多样性指数、相关性分析、主成分分析、聚类分析等方法已成为分析种质资源表型多样性的常用手段，被广泛运用于种质资源的鉴定和评
参考文献
拾方坚. 中国栽培裸大麦的品种特性及其应用价值. 麦类作物学报， 1992 （3）： 41-43 [百度学术]
Shi F J. Variety characteristics and application value of cultivated naked barley in China. Journal of Triticeae Crops， 1992 （3）： 41-43 [百度学术]
刘建. 关于加速推进江苏省沿江地区裸大麦生产发展的思考. 江苏农业科学， 2015， 43（3）： 1-4 [百度学术]
Liu J. Thoughts on accelerating the development of naked barley production along Yangtze River in Jiangsu province. Jiangsu Agricultural Sciences， 2015， 43（3）： 1-4 [百度学术]
Tong L T， Zhong K， Liu L， Zhou X， Qiu J， Zhou S. Effects of dietary hull-less barley β-glucan on the cholesterol metabolism of hypercholesterolemic hamsters. Food Chem， 2015， 169： 344-349 [百度学术]
Bozbulut R， Sanlier N. Promising effects of β-glucans on glyceamic control in diabetes. Trends in Food Science & Technology， 2019， 83（1）： 159-166 [百度学术]
王晓鸣， 邱丽娟， 景蕊莲， 任贵兴， 李英慧， 李春辉， 秦培友， 谷勇哲， 李龙. 作物种质资源表型性状鉴定评价： 现状与趋势. 植物遗传资源学报， 2022， 23（1）： 12-20 [百度学术]
Wang X M， Qiu L Q， Jing R L， Ren G X， Li Y H， Li C H， Qing P Y， Gu Y Z， Li L. Evaluation on phenotypic traits of crop germplasm： Status and development. Journal of Plant Genetic Resources， 2022， 23（1）： 12-20 [百度学术]
蔡羽， 杨平， 冯宗云. 大麦表型多样性分析及优异饲草种质资源筛选. 植物遗传资源学报， 2019， 20（4）： 920-931 [百度学术]
Cai Y， Yang P， Feng Z Y. Characterization of phenotypic variation in cultivated barley provided elite genetic germplasm with potential breeding for silage barley. Journal of Plant Genetic Resources， 2019， 20（4）： 920-931 [百度学术]
周瑜， 李泽碧， 黄娟， 吴毓， 张亚勤， 张志良， 张晓春. 高粱种质资源表型性状的遗传多样性分析. 植物遗传资源学报， 2021， 22（3）： 654-664 [百度学术]
Zhou Y， Li Z B， Huang J， Wu Y， Zhang Y Q， Zhang Z L， Zhang X C. Genetic diversity of sorghum germplasms based on phenotypic traits. Journal of Plant Genetic Resources， 2021， 22（3）： 654-664 [百度学术]
丁银灯， 胡相伟， 聂石辉， 王仙， 冯国郡， 耿洪伟， 郭丁. 谷子种质资源表型及SSR遗传多样性分析. 植物遗传资源学报， 2018， 19（6）： 1210-1221 [百度学术]
Ding Y D， Hu X W， Nie S H，Wang X， Feng G J， Ge H W， Guo D. Analysis of phenotypic traits and SSR genetic diversity of Foxtail Millet germplasms. Journal of Plant Genetic Resources， 2018， 19（6）： 1210-1221 [百度学术]
赵盟， 王春超， 张仁旭， 窦婷语， 裴红红， 郭爱奎， 李姗姗， 吴斌， 刘敏轩， 高佳， 张京， 邢国芳， 王化俊， 孟亚雄， 郭刚刚. 中国大麦育成品种产量相关性状鉴定评价.植物遗传资源学报， 2022， 23（5）： 1371-1382 [百度学术]
Zhao M， Wang C C， Zhang R X， Dou T Y， Pei H H， Guo A K， Li S S， Wu B， Liu M X， Gao J， Zhang J， Xing G F， Wang H J， Meng Y X， Guo G G. Evaluation of the yield-related traits of Chinese barley cultivars. Journal of Plant Genetic Resources， 2022， 23（5）： 1371-1382 [百度学术]
夏腾飞， 王蕾， 徐金青， 王寒冬， 张怀刚， 刘登才， 沈裕虎， 昌西. 267份青藏高原青稞种质材料的表型多样性分析. 西北农业学报， 2018， 27（2）： 182-193 [百度学术]
Xia T F， Wang L， Xu J Q， Wang H D， Zhang H G， Liu D C， Shen Y H， Chang X. The genotypic diversity analysis of 267 six-rowed hulless barley accessions from the Qinghai-Tibetan plateau. Acta Agriculturae Boreali-occidentalis Sinica， 2018， 27（2）： 182-193 [百度学术]
徐肖， 栾海业， 张英虎， 卢健， 乔海龙， 臧慧， 杨红燕， 沈会权. 青藏高原裸大麦种质资源形态多样性分析. 浙江农业学报， 2019， 31（7）： 1037-1044 [百度学术]
Xu X， Luan H Y， Zhang Y H， Lu J， Qiao H L， Zang H， Yang H Y， Shen H Q. Morphological diversity of hulless barley accessions from Qinghai-Tibetan Plateau. Acta Agriculturae Zhejiangensis， 2019， 31（7）： 1037-1044 [百度学术]
白羿雄， 郑雪晴， 姚有华， 姚晓华， 吴昆仑. 青稞种质资源表型性状的遗传多样性分析及综合评价. 中国农业科学， 2019， 52（23）： 4201-4214 [百度学术]
Bai Y X， Zheng X Q， Yao Y H， Yao X H， Wu K L. Genetic diversity analysis and comprehensive evaluation of phenotypic traits in hulless barley germplasm resources. Scientia Agricultural Sinica， 2019， 52（23）： 4201-4214 [百度学术]
卓嘎， 伦珠朗杰， 张旭辉， 旺姆， 扎桑， 普布卓玛， 高利云， 达瓦顿珠， 汪妤. 西藏青稞地方品种主要农艺性状的遗传多样性. 西北农林科技大学学报： 自然科学版， 2023， 51（6）： 1-11 [百度学术]
Zhuo G， Lun Z L J， Zhang X H， Wang M， Zha S， Pu B Z M， Gao L Y， Da W D Z， Wang Y. Genetic diversity of main agronomic traits of barley landraces from Tibetan. Journal of Northwest A&F University： Natural Science Edition， 2023， 51（6）： 1-11 [百度学术]
张京， 刘旭. 大麦种质资源描述规范和数据标准. 北京： 中国农业出版社， 2006 [百度学术]
Zhang J， Liu X. Descriptors and data standard for barley（Hordeum vulgare L.）. Beijing： China Agricultural Publishers， 2006 [百度学术]
董昕， 李淑君， 杨华， 官玲， 付忠军， 祁志云， 金川， 余雪源， 易红华， 陈荣丽， 张丕辉. 重庆玉米地方品种表型多样性分析. 植物遗传资源学报， 2019， 20（4）： 861-870 [百度学术]
Dong X， Li S J， Yang H， Guan L， Fu Z J， Qi Z Y， Jin C， Yu X Y， Yi H H， Chen R L， Zhang P H. Phenotypic diversity of maize landraces collected from Chongqing. Journal of Plant Genetic Resources， 2019， 20（4）： 861-870 [百度学术]
吕伟， 任果香， 韩俊梅， 文飞， 王若鹏， 刘文萍. 干旱胁迫对芝麻幼苗生理生化指标的影响. 作物杂志， 2021（5）： 172-175 [百度学术]
Lv W， Ren G X， Han J M， Wen F， Wang R P， Liu W P. Effects of drought stress on physiological and biochemical indexes of sesame seedlings. Crops， 2021（5）： 172-175 [百度学术]
冯章丽， 于文全， 顾广军， 刘畅， 卜海东， 程显敏， 刘延杰， 董雪梅， 邢星. 东北部分地区山荆子种质资源表型多样性及聚类分析. 植物遗传资源学报， 2016， 17（6）： 984-992 [百度学术]
Feng Z L， Yu W Q， Gu G J， Liu C， Bu H D， Cheng X M， Liu Y J， Dong X M， Xing X. Phenotypic diversity and clustering analysis of Malus baccata （L.） Borkh. in some areas of Northeast China. Journal of Plant Genetic Resources， 2016， 17（6）： 984-992 [百度学术]
吕伟， 韩俊梅， 文飞， 任果香， 王若鹏， 刘文萍. 不同来源芝麻种质资源的表型多样性分析. 植物遗传资源学报， 2020， 21（1）： 234-242 [百度学术]
Lv W， Han J M， Wen F， Ren G X， Wang R P， Liu W P. Phenotypic diversity analysis of sesame germplasm resources. Journal of Plant Genetic Resources， 2020， 21（1）： 234-242 [百度学术]
侯维海， 王建林， 旦巴， 胡单. 不同生态因子条件下西藏青稞种子表型性状的相关分析. 核农学报， 2017， 31（10）： 2063-2071 [百度学术]
Hou W H， Wang J L， Ba D， Hu D. Phenotypic correlation analysis of hulless barley kernel traits form Tibet plateau region under the condition of different ecological environment. Journal of Nuclear Agricultural Sciences， 2017， 31（10）： 2063-2071 [百度学术]
白婷， 周珠扬， 靳玉龙， 朱明霞， 强小林. 二棱青稞品系群体动态及农艺性状分析. 河南农业科学， 2019， 48（2）： 35-39 [百度学术]
Bai T， Zhou Z Y， Jin Y L， Zhu M X， Qiang X L. Analysis of agronomic traits and population dynamics of two-rowed highland barley lines. Journal of Henan Agricultural Sciences， 2019， 48（2）： 35-39 [百度学术]
李晓曼， 段蒙蒙， 王鹏， 汪精磊， 张晓辉， 邱杨， 王海平， 宋江萍， 李锡香. 栽培萝卜植株地上部表型多样性分析. 植物遗传资源学报， 2018， 19（4）： 668-675 [百度学术]
Li X M， Duan M M， Wang P， Wang J L， Zhang X H， Qiu Y， Wang H P， Song J P， Li X X. Phenotypic diversity analysis of cultivated radish（Raphanus sativus L.）. Journal of Plant Genetic Resources， 2018， 19（4）： 668-675 [百度学术]
李颖， 张树航， 郭燕， 张馨方， 王广鹏. 211份板栗种质资源花序表型多样性和聚类分析. 中国农业科学， 2020， 53（22）： 4667-4682 [百度学术]
Li Y， Zhang S H， Guo Y， Zhang X F， Wang G P. Catkin phenotypic diversity and cluster analysis of 211 Chinese chestnut germplasms. Scientia Agricultural Sinica， 2020， 53（22）： 4667-4682 [百度学术]
韩海波， 师文贵， 王晓娜， 李志勇， 李鸿雁， 李兴酉， 刘磊. 内蒙古扁蓿豆野生资源形态特征研究. 植物遗传资源学报， 2011， 12（5）： 721-726 [百度学术]
Han H B， Shi W G， Wang X N， Li Z Y， Li H Y， Li X Y， Liu L. Morpholgical properties of wild resources in Medicago ruthenica in Inner Mongolia. Journal of Plant Genetic Resources， 2011， 12（5）： 721-726 [百度学术]
王海岗， 贾冠清， 智慧， 温琪汾， 董俊丽， 陈凌， 王君杰， 曹晓宁， 刘思辰， 王纶， 乔治军， 刁现民. 谷子核心种质表型遗传多样性分析及综合评价. 作物学报， 2016， 42（1）： 19-30 [百度学术]
Wang H G， Jia G Q， Zhi H， Wen Q F， Dong J L， Chen L， Wang J J， Cao X N， Liu S C， Wang L， Qiao Z J， Diao X M. Phenotypic diversity evaluations of Foxtail Millet core collections. Acta Agronomica Sinica， 2016， 42（1）： 19-30 [百度学术]
代攀虹， 孙君灵， 何守朴， 王立如， 贾银华， 潘兆娥， 庞保印， 杜雄明， 王谧. 陆地棉核心种质表型性状遗传多样性分析及综合评价. 中国农业科学， 2016， 49（19）： 3694-3708 [百度学术]
Dai P H， Sun J L， He S P， Wang L R， Jia Y H， Pan Z E， Pang B Y， Du X M， Wang M. Comprehensive evaluation and genetic diversity analysis of phenotypic traits of core collection in upland cotton. Scientia Agricultural Sinica， 2016， 49（19）： 3694-3708 [百度学术]
胡标林， 万勇， 李霞， 雷建国， 罗向东， 严文贵， 谢建坤. 水稻核心种质表型性状遗传多样性分析及综合评价. 作物学报， 2012， 38（5）： 829-839 [百度学术]
Hu B L， Wan Y， Li X， Lei J G， Luo X D， Yan W G， Xie J K. Analysis on genetic diversity of phenotypic traits in rice （Oryza sativa） core collection and its comprehensive assessment. Acta Agronomica Sinica， 2012， 38（5）： 829-839 [百度学术]
孙东雷， 卞能飞， 陈志德， 邢兴华， 徐泽俊， 齐玉军， 王幸， 王晓军， 王伟. 花生种质资源表型性状的综合评价及指标筛选. 植物遗传资源学报， 2018， 19（5）： 865-874 [百度学术]
Sun D L， Bian N F， Chen Z D， Xing X H， Xu Z J， Qi Y J， Wang X， Wang X J， Wang W. Comprehensive evaluation and index screening of phenotypic traits in peanut germplasm resources. Journal of Plant Genetic Resources， 2018， 19（5）： 865-874 [百度学术]