全 文 ：。 学米国地 .
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北方 啤酒 用二 棱 皮
大麦群分析初步探讨
赵德玉 (黑龙江省 农科 院黑河 农抖所 )
、洪 J`入 J、洪 J切 J`人口`入 J认 J飞满 J七八 J`八 J`习认 J认 J沙 U几习、习`凡刀`习` 凡J
提 要
利用 14 个啤酒用二棱皮大麦品种的八个产量性
状资料 , 根据其表现型的相似性 , 用群分析 “ Q ”
法对品种材料进行归类 , 并计算各品种之间所有能
成对的距离系数 。 聚类开始 , 以两个关系密切的品
种聚为一组 , 随后不断将相似水平最大组的品种聚
合 , 直至最后所有品种都聚在单一的一个组内。 聚
类结果 : 14 个品种可分为 2 群、 4 类 , 类下又分为
6 组 , · 又利用 8 个产最性状资料 , 根据其表现型相
似性用群分析 “ R ” 法对比分类 , 也计算各品种间
的所有可能成对的相关系数 . 聚类结果 : 14 个品种
可绘成直观的主穗结构和产量结果的谱系图 . 81 原
30 6 是有希望的啤酒用二棱皮大麦 , 已确定参加全
国北方和省内区域试验 。
表 1 啤酒用二梭皮大麦原始数据
前 官
群分析的方法 , 是依据多种变量的观测数据和
叉虽间的相似程度 , 应用数学归组成群多元统计的
吞注 , 来研究生物的数纽关系的方法。 群分析是聚
类分析的一 种 。 聚类分析是本世纪六十年代以来 ,
最初应用于生物分类 , 逐渐发展为数量分类 . 近 10
多年以来 , kI 内外不少育种工作者在各作物的育种
上进行了众多的研究 。
群分析根据 研 究 的 对象又分 “ Q 型 ” 和 “ R
型 ” 分析 。 如果把 “ Q型 ” 分析应用于啤酒用大麦
育种上 , 主要研究品种间为关系 , 从而把品种分类
到有关的群中去 , 把关系密切品种归入小的分类单
位 , 不密切的归入到大的分类单位 。 这样形成由小
到大分类系统 。 如果把 “ R型 ” 分析应用于啤酒大
麦育种上 , 主要研究品种间性状的相互关系 , 据相
似程度的大小进行归组分群 。 我们以 14 个啤酒用二
棱皮大麦品种为研究对象 , 初步进行品种间的 “ Q
型 ” 分析和产量性状间的 “ R型 ” 分析 , 为今后选
育啤酒用二棱皮大麦新品种作些探索性的研究 。
材料与方法
198 2年选用长芒啤酒用二棱皮大麦 14 个品种 ,
种于北纬 5 0 . 15 , , 东经 12了0 2 7 , 黑龙江省农科
院黑河农科所中等水平 的育 种试验地上 .
田间设计为 随 机 区组法 , 重复三
峥
荃 次 , 10 行区 , 行长 6 米 , 行距 30 公分 ,密度为 32 万株 / 亩 。每小区随机取 5 株进行各产里性状考种 , 小区产量全区脱粒称重 。啤酒用二棱皮大麦 14 个品 种 产里性状及产量平均各表型 原始 数据列于表 1 。根据表 1原始数据按 F 述 要求 进行 。 群分析 ` Q 型 ” 法 :正规化数据来源以原始数据按下式正规化公式均匀化 :X i j X i j 一 X j m i n式中现型值。 X j m a x 一 X j m i nX i j 为 i 品种第 变最的表 少X ij 为 i品种第规化数据 。 变盆的表现型值正
才
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X m a x 为 i品种第 j变最的表现型值的最大值 。
X j m in 为 i品种第 j变量的表现型值的最小值 。
这样计算得到 的 正规化数据将在 最 大值为
“
1
” ; 最小值为 “ 0 ” 的范围内。
供试品种彼此间的距离系数来源 :
X ij 为 i品种第 j个变量的表现型值。
X ik j为 i品种第 K个变盆的表现型值 。
d i k取最小值优先进行合并 。
群分析 “ K型 ” 法 :
标准化数据来源 : X ij 二 X i j
一 又 i
S j
. .… …③
式中 :
n艺=
i一N一
V艺 ( X ij ~ X ik )j ’ · · · 一客
= 1
、
2
、
.3
· · … … N为品种数 。
= 1
、
2
、
.3
· · … … V为变量数 。
X j X ij 为 j变量的 一平均落溉
了IJù
一kid
表 2 啤酒用二棱皮大麦 “ Q型 ” 分析分类
S j
{下丁一一一— 一J鱼 e竺三竺 ’ _ _ _
X ij 为原始数据 .
S j为变量的标准差 。
经过变换后 , 每个变量的平均值为
, 使每个变量处于同一度星 。
方趁为
相关系数来源 : 又 j ) ( X i k 一 x k )
也
品种名 组序号组特点…类序” 类特点
8 1原3 06 1 高产 1
8 1原 309 2 中产 2
K 1
a g c , 3 中高产 2
81原习0 8 4 汗 , 了匕日毖 4
H V , 18 6
8 1原2 80 甲 1硒厂
8 1原3 9了 中低产
2 2 49
2 2 3马
浙农 12
7 6一 23
早高
7 6一 22
K e t e h
U
艺 ( X i j二 1
( X i j 一
U
艺 ( X i k 一 X k )
二 l
V艺二11刁.
一k护二
式中 j、 K “ 1 、 2 、
计算结果 r 的取值范围为
优先合并 。
N 为品种数 .
。兰 r ` lr 选最大者
式中 : V 为变量数 。
{北
认之吕3了
o 乙O` 5
} I t , ,
0 肠” 3
味
结果和分析
(一 ) “ Q型 ”
分析
啤酒用二棱皮
大麦的产量与其它
作物一样 , 是由单
位面积 的 有 效 穗
数 、 穗粒数和粒大
小三个因 素 构成
的 , 而环境条件和
栽培措施等 , 则是
产盆的影响因素 .
因此 , 今后选育啤
酒用二棱皮大麦析
品种时 , 就要抓住
2 3
· 学米园地一
构成产量的诸性状进行分析 .
将 “ Q型 ” 分析的结果列于表 2和阁 1
表 2和图 1说明 :
经 “ Q型 ” 分析啤酒用二棱皮大麦品种在距离
系数 0 .3 3 63和 0 .46 6 5的相似水平下一可分为两组 , 第
一组有 9 个品种 , 其产量表 现 高产 和中产为适应
群 ; 第二组有 5 个品种 , 其产量表现为中低产 、 次
表 3 啤酒用二棱皮大麦相关矩阵
根据 ` Q型 ” 分析结果说明 : 啤酒用三枝皮大
麦新品种选育 , 应以适应性好 、 高产的 “ 穗重型 ”
作为啤酒用大麦育种的主攻方向 .
(二 ) “ R型 , , 分析
将啤酒用二棱皮大麦主穗结构和产量结构各性
状经 “ K 型 ” 分析 , 主要阐明诸性 状 间 的 相关关
系 . 利用表 1 原始数据和图 1归组分群 , 取各自群
、
主穗
粒数 千粒崖
( 7 )
籽实产量
( 8 )
单憋重 05 88 0 . 67 2 5
单株拉数〔 2 ) 004 7 0 . 67 1 8
415 8 0
.
5332
0
.
8923
0
.
7 15 T
820,曰
0
.
90 82 玲
0
.
3072
.
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门川日||一110|:30|lT|而vIó|lwe|we|.舌`Uù、、产工n百n.曰.二JJ曰咬ù悦U一泊匡O臼n仙主咬六划一n口的O肠0.
分典成悠率
( 3 )
穆 长
( 4 )
主稼位重
( 6 )
主德位数
( 6 )
千 粒 重
( 7 )
{解j罄{黔…岔{洲。一 {。· “。。’…。1 1 {。 ’ ` 6 , ,!。 ’ B“ 31。
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…………
椒 啤加朴峨支叉麦渗盆,生扒户卜型’知沁户伪诱未呢
, 。` 肠艺, 穗长 )
,
内的平均值作为样本值 , 对 8 个产量性
状按公式⑧将变量标准化 , 并求出相关
系数组成相关矩阵如表 3 所示 。
从表 8 可知 :
泪关系数从 + 1 到 一 1为最相似到
最不相似 , 从中选出最大者单株粒重与
单株粒数 r 为 0 . 9 9 33 首先合并为一群。
而后采用一次计算 , 对表 8 的相关系数
用逐次加权平均求得性状和群之间新的
相关系数 , 从而又得到一个相关矩阵 ,
逐次进行 。 直到由大到小的分类关系归
总到一个谱系图 2 为止 .
表 3 和 图 2 分 析 又 进 一 步 说
明 :
啤酒用二棱皮大麦产量诸性状主穗
结构 (主穗粒重 、 主穗粒数 、 千粒重和
以及产 量 结 构 (单株粒数 、 主穗粒数 、
O脚 , 众, r乃
口甲冬仁找鱼丁 早仙比权口跳 长团 王晓往欠丁 王魂扎全国 J . :、产景万 分望我硬
下 于忿i 重.
主穗粒重与籽 粒亩产 ) “ K型 ” 分析进一步的证
实 , 主穗粒数对主穗粒重的作用比千粒重大 , 主穗
粒数对籽粒产最的贡献比单株粒数大 。 我们认为 ,
选育 “穗重型 ” 是今后啤酒用大麦育种可行的育种
途径 。 供试品种 81 原 3 06 从群分析法结果证明 : 是
适应性好 、 高产的 “ 穗重型 ” 有希望的优良啤酒用
二棱皮大麦品种 , 已确定参加全国北方和省内区域
试验 。
适应群 . 在第一组距离系数为。 . 2 8 37相似水平下适
应鲜又分为两类 , 第一类有 2 个品种 , 共同表现为
大他大粒的 “ 穗重型 ” 。 第二类有 7 个品种为均衡
穗拉型 , 共同表现中穗中粒型 . 而次适应群也分为
两类 , 第一类有 4个品种共同表现大粒中穗型 。 而
第二类丧现为大粒小穗型 。
蘸滋盆 j 江二 J L门山L口 令