李颖，张树航，郭燕，张馨方，王广鹏

（河北省农林科学院昌黎果树研究所，河北昌黎 066600）

0 引言

【研究意义】板栗（Castanea mollissimaBl.）起源于中国，植株抗旱、耐瘠薄，果实营养价值高，是世界上山地开发所依赖的重要坚果类树种[1]。板栗在中国已有4 000多年的栽培历史，现广泛分布在境内24个省、市、自治区，各地板栗在长期的自然演化和人工选择下，形成了各具特色、遗传丰富的种质资源，挖掘利用潜力巨大[1-2]。明确种质遗传多样性是开展创新利用的基础，其中表型性状多样性是种质整体多样性的一个重要组成部分[3-5]，对种质的表型性状值进行科学分析，有助于了解其遗传稳定性和育种潜力，对发掘、利用和创新种质具有重要指导意义。【前人研究进展】目前关于板栗表型遗传多样性方面的研究，主要包括叶片、刺苞、果实、品质、枝条等性状[6-13]，叶片和果实等性状的表型分化系数显示，板栗的表型变异主要来源于群体内部，同一群体品种间的变异更高，多样性程度高于群体间，叶片大小、叶柄的长（粗）度、果实形状、果实大小等形态性状的变异系数均高于10%，遗传多样性丰富，选择潜力巨大，中国板栗果实表型性状遗传稳定性高于品质性状，叶片性状由南向北表现出从长椭圆形逐渐变为椭圆形的规律，北方板栗果实质量小于南方板栗，枝条涉及的9个性状中，表型分化幅度较大，其主要变异来源为群体间变异。同时在分子研究方面，利用AFLP、SSR、ISSR 和RAPD等分子标记技术对栗属植物的多样性水平和起源问题也进行了研究[14]。取得的研究结果以及通过评价鉴定出的特异或优良种质，已在育种生产及科研利用中发挥了重要作用[15]。【本研究切入点】花序作为板栗的重要器官，其形态大小，两性花序的比例等性状是遗传变异的重要特征，同时对产量和品质影响巨大[3,16]，但至今仍缺乏关于板栗花序相关性状遗传变异多样性的系统报道。同时以现有的分子生物学信息，在花序性状相关基因发掘不明确的情况下，很难有针对性地筛选花序性状优异的相关种质。【拟解决的关键问题】本研究以我国10个板栗主产区（群体）的211份实生良种、地方品种和古树资源为材料，鉴定评价其花序相关15个表型性状的遗传多样性程度，进一步丰富中国板栗表型性状遗传多样性信息，为现有板栗种质资源的挖掘、创新和保护提供科学支撑，提高育种效率，为今后核心种质的筛选提供依据，为花序表型相关性状的基因定位奠定前期基础。

1 材料与方法

1.1 试验材料

以源自我国10个板栗主产区（群体）的211份实生良种、地方品种和古树资源为试验材料（表 1）。试材保存于河北省昌黎果树研究所板栗种质资源圃，东经 119°15′，北纬 39°72′，属温带半湿润大陆性气候区，年平均气温11℃，无霜期186 d，年平均降水量638 mm。所有供试板栗种质均是在2004年统一嫁接于3年生‘燕山早丰’实生砧木上，每份种质嫁接5株，株行距4 m×4 m，常年树体整形修剪均采用轮替更新修剪法[17]，每m2留枝量保持在6—9条，其他管理措施一致。2017—2019年，连续3年选取每份种质生长状况基本一致的健康树体3株，分别测量各单株花序相关表型性状。

1.2 花序相关表型测定

花序长度、花序粗度和花序小花簇密度按照刘庆忠[18]方法测定。

花轴粗度：在雄花盛花期，随机选取树冠外围 1年生结果新枝中部的雄花序20条，采用游标卡尺测量花序中间花轴的直径（mm），精确到 0.1mm，取平均值。

雄蕊长度=（花序粗度-轴粗度）/2。单位为mm，精确到0.1mm。

花序长粗比=（花序长度/花序粗度）×100%

花轴长粗比：花轴长度同花序长度。花轴长粗比=（花序长度/花轴粗度）×100%

轴序粗度比=（花轴粗度/花序粗度）×100%

每果枝雄花序个数：在雄花盛花期，随机选取树冠外围1年生结果新枝20条，调查其上雄花序数量，取平均值。

每果枝两性花序个数：在雄花盛花期，随机选取树冠外围1年生结果新枝20条，调查其上两性花序数量，取平均值。

每果枝雌花个数：在雄花盛花期，随机选取树冠外围1年生结果新枝20条，调查其上雌花数量，取平均值。

每果枝总花序个数：在雄花盛花期，随机选取树冠外围1年生结果新枝20条，调查其上花序数量，取平均值。

每两性花序上雌花个数：在雄花盛花期，随机选取树冠外围1年生结果新枝20条，调查其上两性花序数量及两性花序上着生的雌花个数。每两性花序上雌花数=雌花总数/两性花序总数。

雄花序比例=（每果枝雄花序个数/每果枝总花序个数）×100%

两性花序比例=（每果枝两性花序个数/每果枝总花序个数）×100%。

1.3 数据分析

测量性状，计算均值(X)和标准差(δ)，Shannon's多样性指数(H')的计算公式为：H'=-ΣPi ln Pi，参考文献[19-23]方法。试验数据采用Excel 2010统计并计算各性状的平均值、标准差和变异系数等，用IBM SPSS 20软件对表型数据进行相关性分析和主成分分析，使用EGMA 7.0软件对表型性状进行聚类分析。

2 结果

2.1 板栗种质资源花序相关表型多样性分析

由表2可知，板栗15个花序表型性状的变异系数和遗传多样性指数不尽相同，呈现出较大的变异和丰富的多样性。其中雄花序比例是所有性状中唯一变异系数低于 10%，极差低于均值 50%的性状，可见该性状整体离散度低，遗传稳定度高，其余14个性状的变异系数均高于 10%，其中每果枝雌花个数最大为60.66%，说明这些性状遗传变异相对较大，而每果枝雌花个数更能反映品种间的差异。进一步研究发现，描述花序形态的表型性状变异系数介于15.70%—26.07%，说明这些表型性状变异幅度差异较少，而描述花序数量的表型性状变异系数介于7.37%—60.66%，证明花序数量的表型性状变异幅度差异较大。序轴粗度比的多样性指数最大为1.99，两性花序比例的多样性指数最小为1.41，花序形态表型性状中多样性指数范围是1.53—1.99，均值1.77；花序数量表型中多样性指数范围是 1.41—1.87，均值1.63，表明花序形态表型性状的遗传多样性程度高于花序数量表型性状。

表1 211份板栗种质资源编号、来源及名称Table 1 Name, source and number of 211 resources in chestnut

续表1 Continued table 1

续表1 Continued table 1

综上可知，花序形态表型性状离散程度低但分布频率普遍均匀，尽管变异较小，但多样性程度高，而花序数量表型性状虽然离散程度较高，但分布频率相对集中。因此，这类性状遗传变异范围较大，但多样性程度相对较低。

2.2 板栗花序表型在不同群体间的变异和多样性比较

由表3可知，板栗不同群体间15个花序表型性状的变异系数和多样性指数均存在差异。江苏群体的平均变异系数最大，为35.53；安徽群体的平均变异系数最小，为16.96。山东群体中有4个性状平均变异系数群体间最大，全部为花序形态表型性状；江苏群体有4个性状变异系数群体间最大，全部属于花序数量表型性状。安徽有5个性状变异系数群体间最小，其中5个属于花序形态性状，陕西有4个性状变异系数群体间最小，全部属于花序数量性状。可见，就整体而言，江苏群体的花序表型变异较丰富，而安徽群体的遗传更稳定。山东群体的丰富变异集中在花序形态性状上，而江苏群体的丰富变异更集中在花序数量性状上。安徽群体花序形态性状的遗传更稳定，而陕西群体花序数量性状遗传稳定性相对更高。

表2 211份板栗花序相关性状基本参数及多样性Table 2 Basic parameter value and diversity of traits related catkin for chestnut

对不同群体板栗资源表型性状H′值进行分析可知，河北群体的平均H′最高为1.86，并且有11个性状H′都是在群体间最高。浙江和安徽群体的平均H′最低为0.95，其中浙江群体有花序粗度、花轴粗度、雄蕊长度、花序长粗比、每两性花序上雌花个数、每果枝总花序个数、每果枝雄花序个数、雄花序比例和两性花序比例9个性状H′最低，安徽群体有花序长度、花序小花簇密度、花轴长粗比、序轴粗度比、每果枝雌花个数5个性状H′最低。由此可知，河北板栗群体的性状频率分布较均匀，浙江和安徽群体的性状频率分布较集中。

2.3 板栗不同群体间的花序表型变异特征

由表4、5可知，15个板栗花序表型性状中，除雄蕊长度和序轴粗度比两个性状无明显差异外，其余13个性状在群体间的差异均达到显著水平，这种相同性状在不同群体差异明显的特点，说明长期的环境异质对群体表型差异有显著影响。北京、广西、河北、山东4个群体资源果枝雌花比较高，广西、山东、湖南、浙江、陕西群体雄花序花簇较稀疏。进一步从群体所处地理位置上看，板栗种质自北向南呈现出雄花序由细长渐变为粗短，雄花序比例逐渐升高，两性花序比例和每果枝雌花数逐渐减少的表型变化特征。

2.4 板栗花序表型性状相关性分析

由表6可知，8个花序形态表型性状多呈显著或极显著相关性，7个花序数量表型性状亦呈现相同特征，但大多数花序形态和数量表型性状间相关性不显著。序轴粗度比与每果枝总花序个数和雄花序个数呈极显著正相关，与每果枝两性花序个数显著正相关；每两性花序上雌花个数与每果枝雌花个数极显著正相关，与每果枝总花序个数、每果枝雄花序个数显著负相关。每果枝雌花个数与每果枝总花序个数、每果枝雄花序个数、每果枝两性花序个数和两性花序比例成极显著正相关，与雄花序比例极显著负相关。综上可知，板栗花序花轴越粗，果枝上的总花序、雄花序和两性花序越多；两性花序上的雌花越多，则果枝上的总雌花数越多；果枝上的总雌花数越大，花序、雄花序、混合花序的数量都随之增大，但混合花序比例升高，雄花序比例降低。

2.5 板栗花序表型性状主成分分析

以特征值大于1.0为标准提取主成分。由表7可知，花序表型性状中前5个主成分的特征值均大于1，说明这5个主成分在板栗花序表型变异性构成中作用较大，累计反映了总信息量的84.18%，其中第1主成分贡献率占23.52%，对它作用最大的性状包括每果枝两性花序个数（0.931）、每果枝雌花个数(0.828)、雄花序比例（-0.821）和两性花序比例(0.820)，由此可知第1主成分主要是和花序数量有关的性状并与雌花数量呈正相关；第2主成分占21.10%，对它作用最大的性状为花序粗度(0.912)、花序长粗比(-0.889)、雄蕊长度（0.806），说明第2主成分主要是和花序形态有关的性状；第 3、4和 5主成分贡献率分别占17.537%、11.963%和10.065%。每果枝两性花序个数(0.931)、花序粗度(0.912)、花序长粗比(-0.889)、花序长度（0.864）、每果枝雌花个数（0.828）、雄花序比例（-0.821）、两性花序比例（0.820）、雄蕊长度（0.806）这8个性状的相关系数都在0.8以上，认为其是造成板栗花序表型变异的主要因素，与上述变异系数分析结果基本吻合。以第 1主成分为横坐标，第 2主成分为纵坐标做成散点图（图 1），将211份板栗资源划分为5大类群。类群Ⅰ只有1份资源，来源于山东，花序短粗，雌花量较少；类群Ⅱ包括了大部分板栗种质，性状表现比较集中；类群Ⅲ有 5份资源，来源于河北、北京和广西，果枝上雌花丰富；类群Ⅵ有 2份资源，全部来自河北，花序长粗比例大；类群Ⅴ有 6份资源，来源于山东、北京、河北和江苏，果枝上雌花多、花序细小。对板栗高产育种来说，选育两性花序比例高、每果枝雌花个数多的资源具有重要意义，以横坐标高于2.0为标准选出高雌花量种质9份。

表3 不同群体间板栗资源表型性状变异系数和多样性指数Table 3 Variation coefficient and diversity indexes of phenotypic traits of Chinese chestnut indifferent populations

表4 不同群体间板栗花序形态比较Table 4 Comparision of Catkin morphology for Chinese chestnut in different populations

表5 不同群体间板栗花序数量比较Table 5 Comparision of Catkin numbers for Chinese chestnut in different populations

2.6 板栗花序表型性状聚类分析

由图2可知，通过聚类分析，在遗传距离为0.38处将211份板栗资源聚为8大类群。第1类群有43份资源，占20.38%，主要来源于华北地区的群体，特征以花序粗且长，花轴粗，小花簇稀疏，雄蕊长度中等，总花序量中等，两性花序占比较低，雌花数量少为主；第2类群包含1份资源，来源为广西地区，特征为花序细短，花轴细弱，花簇密度比较稀疏，雄蕊较短，总花序量中等，两性花序占比中庸，雌花数量中等；第3类群包含155份资源，占73.46%，来源涵盖了10个群体，特征以花序粗且长，轴粗中等，花簇密度比较稀疏，总花序量较少，两性花序占比较少，雌花数量少的资源为主；第4类群包含6份资源，来源为华北、安徽、广西地区，特征以花序长度、粗度中等，花簇较密集，总花序量较少，两性花序占比较少，雌花数量少的资源为主；第5类群包含2份资源，来源于山东，特征为花序细长，花簇稀疏，雄蕊较短，总花序量大，两性花序占比高，雌花数高；第6大类群包含1份资源，来自山东，特征为花序短粗，花轴纤细，花簇密度比较稀疏，雄蕊较长，总花序量少，两性花序占比低，雌花数少；第7大类群包含1份资源，来源于广西地区，特征为花序较粗，长度中等，花簇密度中等，总花序量大，两性花序占比高，雌花数多；第8类群包含2份资源，来源于河北和江苏，特征为花序长度、粗度中等，花簇密集，总花序量多，两性花序占比中等，雌花量多。

表6 板栗花相关表型性状相关性分析Table 6 Correlation analysis of phenotypic traits related catkin for Chinese chestnut

3 讨论

花序是板栗的重要器官，其形态大小，两性花序的比例等对产量影响巨大[1-3]。对板栗种质资源的花序性状进行多样性分析，是开展育种的基础工作，同时也是一种简便有效的筛选特异种质的方法。板栗花序相关性状是一类重要的表型性状，受遗传和环境效应的影响，这类性状表现出复杂的数量性状特点。由于在个体或微观水平上对表型性状进行研究，较难取得突出进展[24]，因此，本研究从全国10个省份（群体）选取211份资源开展花序性状研究，这10个省份涵盖了中国板栗全部5个地方品种群即华北品种群、长江中下游品种群、西北品种群、东南品种群、西南品种群[1]，累计栽培面积约占中国板栗栽培面积的85%[25]，区域内资源丰富，就种质分布而言有较强的代表性，选取这10个省份（群体）资源开展研究，有利于从宏观水平上开展整体趋势分析和探讨，以便更准确探明性状的遗传变异规律。但10个群体中陕西、安徽、

表7 板栗花相关表型性状的主成分矩阵、特征向量和贡献率Table 7 The eigenvalue and contributive percentage of principal components and component scores coefficient matrix of t phenotypic traits related catkin for Chinese chestnut

图1 211份板栗资源花表型性状的主成分分析图Fig. 1 The principal component analysis of 211 Chinese chestnut germplasms

图2 板栗资源聚类图Fig. 2 Cluster dendrogram of Chinese chestnut

浙江等群体在此次研究中选取资源较少，因此板栗花相关的遗传多样性信息有待进一步完善。变异系数和多样性指数是植物多样性分析最常用的两个指标，变异系数越高，表明性状的离散程度越大、变异幅度越大；而多样性指数越高，表明性状多样性程度越丰富、种类越多[26]。在本研究中，我国板栗资源花序相关性状表现出丰富的变异和表型多样性，其中花序形态表型性状离散程度低但分布频率均匀，整体变异相对较小但多样性程度高，花序数量表型离散程度较高但分布频率相对集中，所以变异范围更大，但多样性程度相对较低，这种现象说明，在板栗的进化过程中，相较于花序的形态，花序数量的变化更大，但分布更集中，这与人们长久以来的育种目的趋于一致，证明板栗资源整体的遗传变异一直在受人为选择的影响。

板栗雄花多、雌花少的特性导致营养分配、物质疏导等方面的不均衡，雄花耗养量大，是限制板栗产量提高的重要因素，生产上常需要采取多种方法解决，如配方施肥、施用微量元素和生长调节剂、人工疏雄等措施，虽可增加雌雄花的比率和坐果率，但也增加了生产成本，所以选育雌花多、雄花序短小、花簇稀疏或雌雄比例大的丰产优质品种，是解决板栗低产的最有效途径之一。由本研究群体看，板栗种质资源自北向南呈现出雄花序由细长渐变为粗短、雄花序比例逐渐升高、两性花序比例和每果枝雌花数逐渐减少的表型变化特征，不同地理来源的板栗资源同一花序表型差异明显，这一结果与江锡兵等[12]的研究相似，说明长期环境异质可导致群体表型的明显差异，推断复杂多变的地理特征和气象条件，悠久的栽培历史，长期的自然和人工选择，是板栗形成具有特定适应性的地方群体资源的共同作用因子。本研究中，地理来源不同的各群体在性状表型值、变异系数及多样性程度上都有显著的差异，相同群体内的不同性状，差异程度也不尽相同，说明基因型差异和环境异质导致了不同群体间表型变异的不同，体现了群体间种质在育种上的不等值性。此现象与笔者之前对板栗枝条多样性的研究结果一致[13]。地理隔离是增加多样性的一个重要因素[27]，结合本研究结果，在育种工作中可以根据不同群体间的特点进行亲本选配，打破地理隔离，更易选育出杂合性更高、适应性更强、超亲更明显的品种。比如选取北方的河北群体和南方的广西群体内资源进行杂交，其后代雄花序相关性状变异幅度和多样性水平可能更大，更容易聚合出雄花序短粗、每果枝雌花数等综合品质更优秀的高产品种。

性状相关性分析可以看出，多数花序形态性状和数量性状间相关性不显著，但花轴粗度与两种花序个数显著正相关，花轴越粗，雄花序数和两性花序数都随之变大，由此推测，花轴粗度可以作为判断板栗花量多少的一个佐证。本研究还发现总雌花数量与雄花序数正相关，但与雄花序占比为负相关，因此在育种过程中，不能因为雄花序养分消耗较大[15]，一味选择雄花序数量少的资源，而更应该关注雌雄比例适当的资源。

主成分分析可将多个变量化为少数几个指标，从而简化分析过程，更好地描述总变异构成特征[28-29]，因此用主成分分析来筛选资源，这样筛选出来的资源不是某单一性状突出，而是相关性状综合优质，在育种上更有意义。本研究中，第一主成分的特征向量与花序数量性状有关，第二主成分的特征向量与花序形态有关。由第一、二主成分为坐标做出的散点图中，类群Ⅰ中变异大的‘徐家1号’在聚类分析中被单独聚出，类群Ⅴ中离其他资源较远的‘143野杂’和‘泰安薄壳’在聚类分析中也被单独聚为一类，类群Ⅴ中的‘BJHH1’在聚类分析中虽未被单独聚类，但从图中也可看出‘BJHH1’与其他资源有较远的遗传距离。可见，本研究中主成分分析所分类群与聚类分析结果相似，证明主成分分析中贡献率较高的性状确实能反映资源变异的主要特点。这一结果与李鸿雁等[30]的研究结果一致。依据主成分分析结果，鉴定筛选出9份两性花数量大、雌雄比例高的高雌花量资源（84-2、长南庄2号、BJHJ1、BJHH1、北京8号、沂蒙短枝、焦杂、广西14-4），这9份特异资源可以在今后的育种工作中作为花性别调控、提高产量的亲本材料。

描述和分析植物表型性状在种质资源研究的过程中是最基本的方法和不可替代的途径。根据目前的研究结果，在作物种质研究中，已有许多通过利用综合评价种质资源来构建核心种质资源库的成功案例，并成功地提高了育种效率[31-37]，表型性状已成为生物学研究的重要命题，基因组和转录组等生物信息学数据只有和植物表型性状互相结合，共同分析才能解析遗传的特点和机理[38-39]。由此可知，充分挖掘表型数据并整理分析，将有助于推动育种学跨越式的发展。

4 结论

中国板栗资源花相关表型性状变异丰富，多样性程度高，地域间遗传变异和多样性程度不同，群体间性状差异显著。花序形态表型性状和花序数量表型性状内部的相关性较明显，但花序形态和花序数量间相关性不明显。综合相关性分析和主成分分析，筛选出每果枝两性花序个数、花序粗、花序长粗比、花序长、每果枝雌花数、雄花序数/花序数、两性花序数/花序数、雄蕊长8个性状可作为板栗花形和花量的综合评定指标；84-2、长南庄2号、BJHJ1、BJHH1、北京8号、沂蒙短枝、焦杂、广西14-4共9个高雌花量的板栗资源可作为性别调控、改善产量的亲本材料。聚类分析将211份资源分为8个类群。本研究为进一步丰富中国板栗表型性状遗传多样性信息，挖掘优异基因材料和现有种质资源保护、利用、创新及遗传改良奠定了基础。