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首页 > 过刊浏览>2016年第17卷第3期 >475-482. DOI:10.13430/j.cnki.jpgr.2016.03.011 优先出版
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26份黄麻种质资源产量性状的主成分聚类分析及其评价
DOI:
10.13430/j.cnki.jpgr.2016.03.011
CSTR:
作者:
  • 张加强

    张加强

    浙江省萧山棉麻研究所
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中图分类号:

基金项目:

国家麻类产业技术体系建设专项资金(NO:CARS19S05);浙江省省级现代种业发展工程农作物种质资源保护项目(NO: 2014004);杭州市科技发展计划项目(NO:20140432B39)


Comprehensive Evaluation and Cluster Analysis on Yield Characters of Main Released Jute Varieties(Strains) Based on Principal Components
Author:
  • zhangjiaqiang,zhangjiaqiang

    zhangjiaqiang,zhangjiaqiang

    Cotton and Bast Fiber Crops Research Institute of Zhejiang Xiaoshan
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    摘要:

    为了解黄麻主要育成品种(系)的产量性状及遗传多样性,为黄麻育种和生产利用提供科学依据。本研究对26个黄麻育成品种(系)的8个产量性状进行主成分估算,并以前3个主成分为基础,分别作聚类分析和二维排序图。结果表明:参试材料产量相关性状的变异系数为2.54%~14.70%之间,其中,皮厚、单株鲜皮重、单株鲜骨重、鲜皮晒干率、单株干皮产量5个产量性状的变异系数超过10%,说明产量性状的变异潜力较高。主成分分析表明,单株鲜皮重因子、鲜皮晒干率因子、分枝高因子这3个主因子提供了原始性状88.247%的信息;在欧氏距离聚类图中,当取值D=2.15时,可把26个黄麻育成品种(系)分成4类,第Ⅰ类群包含18份材料,占69.23%,第Ⅱ类群包含5份材料,占19.23%,第Ⅲ类群只有1个品种(系)组成,第Ⅳ类群包括黄麻179和宽叶长果2份材料,各个类群具有不同的特点,在黄麻杂交育种上可根据不同类别的特点加以利用;二维排序表明9(09品-11)、11(89m5-83)、12(09繁-7)、19(福黄麻1号)、21(黄麻831)、25(Y007-10)等6个高产品种(系)的3个主成分构成因子协调最好。将聚类分析和二维排序分析结合起来的分析方法,能较好地为黄麻品种改良以及亲本利用提供科学依据。

    关键词:黄麻;育成品种(系);产量性状;主成分;聚类分析
    Abstract:

    In order to gain knowledge of genetic diversity of released jute varieties(strains), and provide scientific evidence to the improvment of jute varieties. The yield characters of 26 jute varieties(strains) were investigated based on the principal of numerical classification, and the PCA(define) of 8 yield characters were analyzed. The scatter plot were drawn based on the first 3 principal(PC) and the clustering analysis was carried out based on the genetic coefficients. The results showed that the coffident variation of 8 yield characters ranged from 2.54% to 14.70%, 7 yield characters of Fiber bark thickness, Fresh bark weight per plant, Fresh bone weight per plant, Fresh bark dry rate, Dry bark weight per plant have a high coefficient of variation over 10%, there was variation potential on filed. Principle component analysis indicated that the first 3 PC accounted for 88.247% of variation among the strains, followed by Fresh bone weight per plant factor, Fresh bark dry rate factor, Branching height factor. According to 3 principal components factors score, 26 strains could be divided into 4 categories while D=2.15, with 18 strains belonging to the first cluster, 5 strains belonging to the second cluster, 1 strains belonging to the third cluster and 2 strains belonging to the fourth cluster. Each group had different characteristics, these varieties(strains) could be used for castor breeding with different purposes. The scatter plot of the former three principal components indicated the coefficients of the first three PCs of 9(09 Pin-11), 11(89m5-83), 12(09 Fan-7), 19(Fuhuangma 1), 21(Fuhuangma 3), 25(Y007-10)were better than others. In general, cluster analysis and scatter plot based on PCs analysis together could make good comprehensive evaluation on jute strains, which could provide scientific evidence for the reasonable selection of germplasm resources for further jute breeding.

    Key words:Jute (Corchorus L.); Released varieties(strains) ; Yield characters; Principal components; Cluster analysis
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张加强,陈常理,骆霞虹,等.26份黄麻种质资源产量性状的主成分聚类分析及其评价[J].植物遗传资源学报,2016,17(3):475-482.

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  • 收稿日期:2015-07-02
  • 最后修改日期:2015-08-10
  • 录用日期:2016-02-25
  • 在线发布日期: 2016-05-17
  • 出版日期:
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