大麦种质资源苗期耐碱性鉴定与综合评价

李建波，刘志萍，郭呈宇，吕二锁，巴 图，马 宇，王金波，王文迪，王海泽，徐寿军

（1.内蒙古民族大学 农学院，内蒙古 通辽028043；2.内蒙古自治区农牧业科学院，内蒙古 呼和浩特010031）

全球约有8.3×1011hm2的土地受盐碱化的影响，其中，有一半为碱性地［1-2］.我国东北盐碱化土壤已达3.70×107hm2，是世界上三大苏打盐碱地集中分布区之一［3］，且每年以1.4%的速率扩增［4］.土壤的盐碱化可分为土壤的盐化和碱化，盐化土壤中以中性盐为主，如NaCl、Na2SO4等，而碱化土壤中以碱性盐为主，如NaHCO3、Na2CO3等［5-6］.碱性土壤中由于存在额外的高pH值（8.0～11.0）胁迫［7］，对植物的伤害较中性盐胁迫更为严重［8-9］.高pH值可能导致种子发芽率降低、根细胞结构破坏、养分有效性改变和养分吸收紊乱，从而导致农作物产量显著下降［10］.因此，盐碱地的改造与开发利用已成为农业可持续发展中亟待解决的重要问题.筛选耐碱植物资源，培育耐碱品种，是高效利用盐碱地的最根本途径.

大麦是世界第四大禾谷类作物，栽培历史悠久，分布范围广，兼具食用、饲用、药用和酿造用等多种用途，具有抗旱、抗寒、耐贫瘠和耐盐碱等特性，是禾本科作物中公认的耐盐碱作物［11］，在农业生产和国民经济中占有重要的地位和作用［12］.因此，大麦可作为一种研究耐盐碱的模式作物，用于探究与耐盐碱性有关的复杂的生理生化与遗传机制，并开发其基因资源以提高谷类作物的耐盐性［13］.因此，耐碱大麦种质资源的筛选、鉴定与评价就显得尤为重要.本研究对285份不同来源的大麦材料进行耐碱性鉴定，对其进行耐碱性综合评价，以期为耐盐大麦新品种的培育提供种质资源和技术支撑.

1 材料与方法

1.1 试验材料

试验于内蒙古通辽市科尔沁区高新农业科技园区智能温室进行，供试285份大麦种质由内蒙古农牧业科学院大麦研究室提供，详见表1.

表1供试大麦种质资源编号Tab.1 Code of tested barley germplasm resources

续表1

续表1

1.2 试验设计

苗期碱胁迫在育苗盒内进行，将蛭石装入含有12个孔的育苗盒中，并用蒸馏水对其完全浸润，种子消毒处理后种入育苗盒，播种深度约1 cm，每个基因型单次重复为6个孔，每个孔内播种4粒种子.种子发芽后利用1/2 Hoagland营养液浇灌培养，待幼苗长至二叶一心期，进行碱胁迫处理，胁迫液浓度为100 mmol·L-1混合碱（Na2CO3∶NaHCO3=1∶1），并设置无胁迫液的1/2 Hoagland营养液作为对照.每个处理3次重复，胁迫处理5 d后，记录每个基因型的萎蔫指数，并且每个基因型取5株测定苗高、根长、根条数、苗鲜重、根鲜重、苗干重、根干重，取平均值.剩余植株用于记录每个基因型的存活天数.

1.3 数据统计分析

计算苗期各指标的相对耐碱系数，即胁迫下各性状的平均值与对照下各性状的平均值比值.采用DPSv18.10进行相关性分析、隶属函数分析、主成分分析、逐步线性回归分析以及聚类分析，以构建大麦耐碱种质资源的表型评价体系.

萎蔫指数等级划分为：0级，生长正常；1级，生长稍受抑制，只有叶尖皱缩；2级，30%的叶片呈灰绿色，缺乏叶绿素；3级，50%的叶片呈灰绿色，缺乏叶绿素；4级，大多数叶片枯黄，只有心叶为绿色；5级，几乎所有植株死亡.

存活天数利用加权平均值法计算，即，存活天数=∑（胁迫天数×每天死亡株数）/总株数.

隶属函数值计算公式［14］为：X（ij）=（Xij-Xjmin）/（Xjmax-Xjmin），式中X（ij）表示i种类j指标的隶属值；Xij表示i种类j指标的测定值，Xjmax、Xjmin分别为指标的最大值和最小值.如果某一指标与抗耐性呈负相关，则采用反隶属函数计算，公式为：X（ij）=1-（Xij-Xjmin）/（Xjmax-Xjmin）.

2 结果与分析

2.1 表型性状耐碱性遗传多样性分析

大麦苗期碱胁迫下，各性状的相对值均小于1，表明各性状在碱胁迫下均呈降低趋势（表2）.不同性状

间，相对地上鲜重的变异最大，变幅为0.24～0.97，变异系数为30.36%；萎蔫系数的变异最小，变幅为1.33～4.33，变异系数为12.71%.

2.2 性状间的相关分析

图1碱胁迫下大麦种质各性状的相关性分析Fig.1 Correlation analysis of various traits of barley under alkaline stress

由图1可知，存活天数与相对地上鲜重、相对根干重和萎蔫系数呈显著或极显著负相关，相关系数分别为-0.14（P＜0.05），-0.13（P＜0.05）和-0.58（P＜0.01）.相对根条数与相对苗长、相对地上干重、相对地上鲜重、相对根鲜重和相对根干重呈极显著正相关，相关系数分别为0.18（P＜0.01），0.21（P＜0.01），0.25（P＜0.01），0.34（P＜0.01）和0.27（P＜0.01）.相对苗长与相对地上干重、相对地上鲜重、相对根鲜重和相对根干重呈极显著正相关，相关系数分别为0.49（P＜0.01），0.49（P＜0.01），0.22（P＜0.01）和0.27（P＜0.01）.相对地上干重与相对地上鲜重、相对根鲜重和相对根干重呈极显著正相关，相关系数分别为0.64（P＜0.01），0.27（P＜0.01），0.46（P＜0.01）.相对根鲜重与相对地上鲜重和相对根干重呈极显著正相关，相关系数分别为0.29（P＜0.01）和0.51（P＜0.01）.相对地上鲜重与相对根干重呈极显著正相关，相关系数为0.43（P＜0.01）.

2.3 主成分分析与评价

前6个主成分代表大麦种质碱胁迫下各表型性状87.201%的遗传信息量（表3）.第1主成分贡献率为31.562%，主要与地上鲜重和地上干重相对值有关，反映大麦地上部的碱害性状.第2主成分贡献率为17.554%，主要与存活天数和萎蔫系数有关，反映了大麦综合的耐碱害性状.第3主成分贡献率为12.449%，主要与根长和根条数有关，反映了大麦地下部的碱害性状.第4主成分贡献率为11.667%，主要与苗长有关，反映大麦地上部的碱害性状.第5主成分贡献率为7.955%，主要与根鲜重和根干重有关，反映大麦地下部的碱害性状.第6主成分贡献率为6.014%，主要与根长、地上干鲜重有关.

将种质资源的9个表型性状的值利用模糊隶属函数进行标准化处理，其中，萎蔫系数利用反隶属函数进行标准化处理，并将其带入6个主成分的得分中，求得各种质的6个主成分得分，6个主成分得分分别是F1=0.383X1-0.030X2+0.283X3+0.468X4+0.361X5+0.463X6+0.437X7-0.104X8-0.085X9，F2=0.112X1+0.085X2+0.090X3+0.040X4+0.065X5+0.094X6-0.047X7+0.695X8+0.688X9，F3=-0.079X1+0.693X2+0.489X3-0.235X4+0.366X5-0.248X6-0.009X7+0.031X8-0.155X9，F4=0.480X1+0.562X2-0.219X3+0.201X4-0.422X5+0.212X6-0.364X7-0.085X8-0.058X9，F5=0.027X1+0.262X2-0.778X3-0.150X4+0.423X5+0.005X6+0.321X7+0.128X8-0.074X9，F6=-0.703X1+0.347X2-0.042X3+0.286X4-0.244X5+0.298X6+0.252X7-0.179X8+0.241X9.利用6个主成分贡献率权重（0.362，0.201，0.143，

0.134，0.091和0.069），构建用于筛选大麦优异耐碱种质的评价指标F值，其为F=0.362F1+0.201F2+0.143F3+0.134F4+0.091F5+0.069F6，F值越高，表明该种质耐碱性越强.

利用285份大麦种质在碱胁迫下F值的大小，筛选出排名前10的种质为226（2.170），233（2.086），112（2.052），109（2.043），265（2.031），222（2.023），248（1.981），139（1.980），35（1.979）和240（1.970），其F值较高，表明其耐碱性较好；排名较低的10份种质为165（1.183），63（1.267），175（1.352），1（1.382），75（1.412），2（1.427），198（1.428），65（1.462），89（1.465）和204（1.469），其F值较低.

表3大麦种质碱胁迫下各性状的主成分分析Tab.3 Principal component analysis of each trait of barley germplasms under alkaline stress

以参试材料表型性状及F值进行逐步回归分析，并构建线性回归方程以用于耐碱种质资源筛选，构建方程为：F=0.0436+0.1613X1+0.2234X2+0.1758X4+0.1654X5+0.1907X6+0.1427X7+0.0896X8+0.0831X9，其中，X1，X2，X4，X5，X6，X7，X8和X9分别代表相对苗长、相对根长、相对地上鲜重、相对根鲜重、相对地上干重、相对根干重、存活天数和萎蔫系数.该方程的相关系数为0.998 1，决定系数为0.998 0，表明X1，X2，X4，X5，X6，X7，X8和X9这8个变量可决定总得分F值总变异的99.8%.相关分析结果表明，这9个表型性状均与F值呈极显著相关（表4），该方程可用于大麦种质资源耐碱性的筛选与评价.

表4表型性状与综合得分（F值）间的相关性Tab.4 Correlation between phenotypic traits and comprehensive score（F-value）

2.4 表型性状的聚类分析

根据各品种的综合得分值进行聚类分析，划分为4类不同类型的品种，其中，第一类（I）为耐碱型，包括编号为24，35，109，112，133，139，222，225，226，233，240，248和265等13个品种；第二类（II-1）为中度

耐碱型，包括编号为7，9，11，14，16，18，20，21，25，26，27，28，29，30，31，33，39，41，42，48，49，50，54，55，59，66，69，71，76，77，78，80，81，82，88，91，98，103，105，106，108，114，125，126，127，134，135，136，138，149，150，151，152，157，159，161，166，168，169，170，171，177，178，179，192，196，197，200，201，202，208，211，213，220，221，234，235，242，249，252，253，254，256，260，262，263，264，269，270，271，274，278，279和284等94个品种；第三类（II-2）为中度碱敏感型，包括编号为3，6，8，10，12，13，19，23，32，34，38，43，44，45，46，47，51，56，57，58，60，61，62，64，67，68，74，83，86，90，94，95，96，97，107，113，117，124，129，137，140，142，144，146，153，155，156，158，160，162，167，172，182，183，186，189，194，195，205，207，216，219，223，224，227，229，230，231，232，239，241，243，244，246，247，251，255，257，258，259，261，266，268，272，275，276，280，282，283和285等90个品种；第四类（III）为碱敏感型，包括编号为1，2，4，5，15，17，22，36，37，40，52，53，63，65，70，72，73，75，79，84，85，87，89，92，93，99，100，101，102，104，110，111，115，116，118，119，120，121，122，123，128，130，131，132，141，143，145，147，148，154，163，164，165，173，174，175，176，180，181，184，185，187，188，190，191，193，198，199，203，204，206，209，210，212，214，215，217，218，228，236，237，238，245，250，267，273，277和281等88个品种.

3 讨论与结论

碱胁迫对植物的伤害主要包括渗透胁迫、离子毒害和高pH胁迫［15］.与中性盐胁迫相比，碱性盐胁迫破坏植物细胞的离子平衡，影响K+和Ca2+等离子在植物细胞内的分布，对微量元素的吸收效率更低，严重抑制植物的生长发育.大麦具有耐寒、耐旱、耐盐碱、耐瘠薄、早熟等生物学特性，抗逆性强、适应性广，对大麦种质资源进行耐盐碱评价，筛选出耐盐碱性较强的品种对于开展耐盐碱生理与分子机制、耐盐碱育种以及盐碱地高产栽培技术研究具有十分重要意义.

有关大麦耐盐碱种质评价研究，目前主要集中在耐盐性的筛选上，国内外学者［16-19］对近3万份大麦种质进行耐盐性鉴定，发现六棱大麦较二棱大麦耐盐性更强［17］，并获得一系列耐盐种质.目前公认的耐盐大麦品种有青岛芒大麦、CM27、C2118和Erie［18］.然而，对于大麦耐碱性种质挖掘的研究较少，本研究选取285份大麦种质，包括育成品种、农家种，进行苗期耐碱性评价，试验结果发现，品种间耐碱性存在较大差异，其中，苗期中度耐碱性以上的品种超过1/3，这表明这些种质资源蕴含着优异的耐碱资源，可以为耐碱性新品种的选育提供优良亲本.

耐碱性评价指标的选择需要根据耐盐碱鉴定的时期和品种数量级来确定.在品种数量较多的耐盐碱鉴定工作中更适合使用便捷、直观、简易的鉴定指标，以保证最大效率地筛选出耐盐碱品种.本研究选择9个形态指标，包括2个综合指标（萎蔫系数和存活天数）以及7个形态指标（苗高、根长、根条数、地上干重、地上鲜重、根干重和根鲜重）进行测定.对大麦种质资源进行碱胁迫处理，苗高、地上干重、地上鲜重、根干重和根鲜重等指标表现出不同程度的下降，表明碱胁迫明显抑制了大麦生长和发育.然而，作物耐盐碱性是受自身遗传及外界环境影响的复杂的数量性状，各评价指标的重要程度不尽相同，单独使用某些或某一个指标很难准确、可靠地反映作物耐碱性的内在本质.此外，许多鉴定指标间存在一定的相关性，导致这些指标所反映的耐盐碱信息发生交叉与重叠［20］.因此，笔者运用主成分分析、系统聚类和回归分析等多元分析方法对大麦萌发期耐碱性进行了综合评价.

本研究在碱胁迫下，对不同基因型大麦苗期的7个形态指标和2个综合指标进行计算得到各形态指标的耐碱系数，利用隶属函数和主成分分析，将9个指标转换为6个独立的综合指标，并得到各大麦种质的耐碱综合得分（F值），依据对F值的聚类分析结果，可将大麦种质资源划分为耐碱型、中等耐碱型、中等碱敏感型和碱敏感型4种类型.最后，利用逐步回归法建立了可靠的大麦苗期耐碱性评价模型，F=0.0436+0.1613X1+0.2234X2+0.1758X4+0.1654X5+0.1907X6+0.1427X7+0.0896X8+0.0831X9，筛选出相对苗长、相对地上干鲜重、相对根干鲜重、存活天数和萎蔫系数等5个显著影响大麦耐碱性的单项评价指标.应用该综合评价模型可以有效预测大麦种质的耐碱性强弱，为大麦抗逆栽培、耐碱种质筛选及优良品种选育提供科学依据.