倪正斌 ，朱俊凯 ，王陈燕 ，孙红芹 ，万林生 ，孙明法 *

（1.江苏沿海地区农业科学研究所，江苏 盐城224005；2.江苏金土地种业有限公司，江苏 扬州225002；3.盐城市亭湖区农委，江苏 盐城224005）

22个玉米杂交组合农艺性状的主成分和动态聚类分析

倪正斌1，朱俊凯2，王陈燕3，孙红芹1，万林生1，孙明法1*

（1.江苏沿海地区农业科学研究所，江苏 盐城224005；2.江苏金土地种业有限公司，江苏 扬州225002；3.盐城市亭湖区农委，江苏 盐城224005）

为揭示江苏扬州地区夏玉米植株农艺性状对产量的影响，主要通过主成分分析和动态聚类分析方法，对2015年度参加江苏省玉米区域试验的22个组合11个性状的数据资料进行研究。结果表明：主成分分析的前3个主成分(Y1，Y2，Y3)的总贡献率达到71.329 6%，根据需要对其继续进行动态聚类分析，得到不同聚类结果，可为选择优良的亲本组合提供参考依据。

玉米；农艺性状；主成分；动态聚类

玉米是世界上主要的粮食作物之一，又是重要的工业原料和“饲料之王”，用途多、产业链长、涉及面广，既关系到国家粮食安全，又关系到经济社会发展。由于我国玉米产量的90%以上都用于饲料和工业原料，因此其消费弹性和供求变化都大于水稻与小麦，对玉米育种的要求也日趋专业化与多样化。

当前玉米育种工作越来越精细化，使得在传统育种中，依赖肉眼判断农艺性状和唯产量高低判断其价值显示出越来越多的弊端。本研究通过将多元统计分析方法中的主成分分析和动态聚类分析结合起来，对玉米多个农艺性状资料进行降维，通过线性组合，提炼出彼此独立的2～3个主成分，并对提炼出来的几个主成分进行动态聚类分析，将品系（种）或者育种材料进行分类，从而选择与对照一类或者超越对照性状的几类进行进一步研究，为传统育种的量化分析提供一个新的思路。近年来，利用主成分分析对作物的农艺性状进行聚类已被广泛使用在植物品系（种）评价及农艺性状的相关研究中[1-7]。本文运用主成分分析对玉米的农艺性状进行聚类，并对玉米杂交种各农艺性状之间的关系进行分析，可为扬州地区玉米杂交种选育提供参考。

1 材料与方法

1.1 供试材料

以2015年参加江苏省普通玉米预试的22个玉米组合为供试材料，其编号分别为CY01、CY02、…、CY22，其中CY22为对照。试验于2015年3—7月在扬州金土地种业有限公司试验田进行。

1.2 试验方法

选择有代表性、地势平坦、排灌方便、土壤肥力中等、地力均匀、前作为大麦的田块进行区域试验。小区面积24 m2，长方形，采用完全随机区组排列，3次重复。试验地四周设保护行。田间管理按当地大田生产水平进行，各项栽培管理措施一致。因当年无特殊及异常气象条件，各杂交组合均未发生明显病害。玉米成熟后收获前进行田间取样，调查各个玉米参试杂交组合的主要农艺性状及产量。

1.3 农艺性状调查

2015年7月玉米成熟后，在每个组合中随机选取 10 个单株，对其生育期（X1）、株高（X2）、穗位高（X3）、穗长（X4）、穗粗（X5）、秃尖长（X6）、穗行数（X7）、行粒数（X8）、千粒质量（X9）、出籽率（X10）及小区产量（X11）进行调查。

1.4 数据统计与分析

用Excel 2016进行数据统计；SPSS进行主成分分析，根据各性状间的遗传相关关系矩阵计算特征根、特征向量；基于Matlab R2014a，采用动态聚类分析中最小组内平方和法（SSW）进行聚类分析。

2017-04-27

江苏省农业科技自主创新资金项目[CX(15)1005-3-1]；农业部沿海盐碱地科学观测实验站开放课题(YHS201609)。

倪正斌（1985—），男，助理研究员，主要从事作物遗传育种研究。E-mail:303796259@qq.com。

*通讯作者：孙明法（1966—），男，研究员，主要从事作物遗传育种研究。E-mail:201493682@qq.com。

2 结果与分析

2.1 22个供试玉米杂交组合材料的农艺性状

表1为2015年度江苏省玉米区域试验22个组合11个性状的数据资料。对22个玉米杂交组合11个性状数据及其变异情况分析表明（表1、表2），各农艺性状中，生育期、株高、穗长、穗粗、行粒数、出籽率和小区产量的变异系数均小于10%，其余3个性状变异系数均超过10%，说明参试组合来源不同，不同的种质资源的性状差异较大，尤其是秃尖长、穗位高、千粒质量差异明显，增加了玉米品系（种）选育材料的多种选择性。

表1 22个玉米杂交组合11个性状表现

表2中22个参试玉米组合变异系数最大的是80.32%，最小的为1.07%，可见各性状的变异系数差异明显。玉米组合变异系数大小排序为：秃尖长（X6）＞ 穗位高（X3）＞ 千粒质量（X9）＞ 小区产量（X11）＞行粒数（X8）＞ 穗行数（X7）＞ 穗长（X4）＞ 株高（X2）＞ 穗粗（X5）＞ 出籽率（X10）＞ 生育期（X1）。

表2 22个玉米杂交组合11个性状变异情况

2.2 对供试玉米农艺性状的主成分分析

表3列出了22个供试材料的各农艺性状主成分分析的结果。由表3可知，前3个综合指标的贡献率分别为31.246 0%、23.294 7%和16.788 9%，累积贡献率达71.329 6%。

第一主成分：

Y1=-0.081 1X1+0.367 7X2+0.352 0X3-372 2X4+0.551 2X5-0.223 8X6-0.066 5X7-0.009 3X8+0.353 5 X9+0.326 7X10-0.075 3X11；

第二主成分：

Y2=0.285 5X1+0.431X2-0.078 6X3+0.165 6X4-0.344 2X5-0.222 2X6-0.190 0X7-0.155 0X8+0.576 4 X9-0.349 1X10-0.130 6X11；

第三主成分：

Y3=0.302 3X1+0.353 4X2-0.142 9X3-0.294 0X4-0.480 5X5+0.138 3X6+0.233 0X7+0.279 5X8-0.084 9 X9+0.513 4X10-0.153 6X11，

该结果表明，前3个综合指标（主成分）基本上反映了11个指标的全部信息。根据3个主成分在各个性状所对应的特征向量，穗位高、千粒质量、株高、出籽率等性状在Y1中所占的比重较大；千粒质量、生育期等性状在Y2中所占的比重较大；出籽率、株高、生育期等性状在Y3中所占的比重较大。

表3 各个主成分的特征向量和累积贡献率

2.3 对3个主成分的动态聚类分析

对Y1、Y2、Y3主成分进行动态聚类分析，结果如图1—3所示，其中图1是分为3类的结果，SSW=88.218 7，其中 CY2、CY3、CY7、CY13、CY14、CY17、CY18、CY19 归为一类，CY5、CY6、CY8、CY9、CY10、CY15、CY20、CY21、CY22 归 为 一 类 ，CY1、CY4、CY11、CY12、CY16归为一类，每一类所包含的序号即为所对应的杂交组合。

图1 22个杂交组合聚为3类

图2为分为4类的结果，SSW=59.153 9，其中CY1、CY4、CY11、CY12 、CY16 归 为 一 类 ，CY2、CY13、CY17 归 为 一 类 ，CY3、CY7、CY14、CY18、CY19 归为一类，CY5、CY6、CY8、CY9、CY10、CY15、CY20、CY21、CY22归为一类，每一类所包含的序号即为所对应的杂交组合。

图2 22个杂交组合聚为4类

图3是分为5类的结果，SSW=43.577 8，其中CY1、CY4、CY11 归为一类，CY12、CY16 归为一类，CY2、CY13、CY17 归 为 一 类 ，CY3、CY7、CY14、CY18、CY19 归为一类，CY5、CY6、CY8、CY9、CY10、CY15、CY20、CY21、CY22 归为一类，每一类所包含的序号即为所对应的杂交组合。

依据这样的动态聚类分析结果，就可以将各个杂交组合根据需要划分不同的类，同一类内的杂交组合相似，不同类之间的杂交组合存在较大差异，距离越远，差异越大。动态聚类是一种迭代算法，通过反复修改分类可达到最满意的聚类结果。不同的聚类结果说明各个组合之间的亲缘关系也不一样，可更加有效直观地了解各个组合，为传统育种的量化分析提供一个新的思路。

图3 22个杂交组合聚为5类

3 结论与讨论

应用主成分分析和最小组内平方和法（SSW）的动态聚类分析方法，对22个玉米杂交组合进行分析，3个主成分涵盖了全部11个性状的71.33%的信息。给出的3个聚类图，可根据需要，将22个品系（组合）划分为3～5个类，在聚类图上，第一主成分坐标轴上的数值最大的类，为综合性状最优的类。

本研究重点以杂交玉米组合主要农艺性状数据为例，将多维彼此无关的杂交玉米材料的性状数据线性简化，形成的主成分分析结果再进行动态聚类分析，并结合在一起形成良好的多元数据分析体系，其结果更加直观[8-9]。该分析方法给玉米杂交种性状的量化分析提供了一个新的思路。在选配综合性状良好的玉米组合时，同一类型的材料基因互补程度少，选育新品系（种）的概率不高。而选择不同聚类群体的材料进行杂交组合，其亲缘关系远，遗传范围广，出现新品系（种）的概率高。玉米是杂种优势利用程度比较高的作物，现有的育种材料又来源于杂交组合的选系，根据动态聚类不同类别的分类结果，可更加直观的看出他们的亲缘关系，这样可为玉米育种的亲本选择提供可视化的参考信息。

[1]宁东贤,赵玉坤,闫翠萍,等.复播花生产量相关性状的主成分及通径分析[J].安徽农业科学,2016,44(30):16-17,19.

[2]梁万鹏,柴世伟,赫春杰,等.种植密度对饲用高粱农艺性状及生物量的影响[J].畜牧兽医杂志,2016,35(6):43-47.

[3]陈书霞,周 静,申晓青,等.大蒜种质产量和品质性状主成分聚类分析与综合评价[J].植物遗传资源学报,2012,13(3):429-434.

[4]武自念,魏臻武,雷艳芳,等.12份苜蓿农艺性状的主成分及聚类分析[J].草原与草坪,2011,31(1):50-53.

[5]翁伯琦,雷锦桂,王义祥,等.添加外源硒姬松茸主要农艺性状的主成分分析[J].湖南农业大学学报(自然科学版),2010，36(5):536-538.

[6]段利云,王通强,阳标仁,等.甘蓝型油菜主要农艺性状的主成分和聚类分析[J].山地农业生物学报,2007,26(5):381-385.

[7]丁厚栋,张尧锋,余华胜,等.甘蓝型油菜种质资源的农艺性状聚类分析[J].华北农学报,2009,24(增1):103-105.

[8]孙红芹,万林生,倪正斌,等.甘蓝型杂交油菜主要性状的主成分和动态聚类分析[J].江苏农业科学,2012,40(4):101-103.

[9]刘玉爱,侯建华,高志军,等.玉米引种材料的主成分分析和聚类分析[J].玉米科学,2006,14(2):16-18.

Assessment of the Agronomic Characters of 22 Corn Hybrids and Dynamic Clustering Analysis of Their Principal Components

NI Zheng-bin1，ZHU Jun-kai2，SUN Hong-qin1，WAN Lin-sheng1，SUN Ming-fa1
(1.Jiangsu coastal area Institute of Agricultural Sciences,Yancheng 224005,China；2.Jiangsu Kingearth Seed Co.,Ltd,Yangzhou 225002,China)

The present study was aimed to determine the impact of the agronomic characters on the yield of summer maize planted in Yangzhou region.The principal component analysis and dynamic clustering analysis were performed to evaluate 11 agronomic characters of 22 corn hybrid combinations involved in 2015 Regional Test of Corn in Jiangsu province.The principal component analysis indicated that the first three principal components(Y1,Y2,Y3)had a total contribution rate of 71.329 6%.Subsequently,they were subjected to dynamic clustering analysis based on quadratic sum within the group.Based on the result of classification and choice,the clustering results were obtained.This research is a preliminary analysis and evaluation of the germplasms of maize,providing a useful reference for future studies aiming at improving the efficiency of maize breeding.

Corn;Agronomic traits;The principal components;Dynamic clustering

S513

A

1673-6486-20170357

倪正斌,朱俊凯,孙红芹,万林生,孙明法.22个玉米杂交组合农艺性状的主成分和动态聚类分析[J/OL].大麦与谷类科学,2017,34(5):18-22，37[2017-10-15].http://kns.cnki.net/kcms/detail/32.1769.S.20171015.1747.004.html.