CN109618833B - 一种春油菜高光效种质的筛选方法 - Google Patents

一种春油菜高光效种质的筛选方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109618833B
CN109618833B CN201910071361.8A CN201910071361A CN109618833B CN 109618833 B CN109618833 B CN 109618833B CN 201910071361 A CN201910071361 A CN 201910071361A CN 109618833 B CN109618833 B CN 109618833B
Authority
CN
China
Prior art keywords
measuring
leaf
light
photosynthetic
efficiency
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910071361.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109618833A (zh
Inventor
赵小光
张耀文
陈文杰
赵兴忠
王竹云
侯君利
王丽萍
张新
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
SHAANXI HYBRID RAPESEED RESEARCH CENTRE
Original Assignee
SHAANXI HYBRID RAPESEED RESEARCH CENTRE
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by SHAANXI HYBRID RAPESEED RESEARCH CENTRE filed Critical SHAANXI HYBRID RAPESEED RESEARCH CENTRE
Priority to CN201910071361.8A priority Critical patent/CN109618833B/zh
Publication of CN109618833A publication Critical patent/CN109618833A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109618833B publication Critical patent/CN109618833B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G22/00—Cultivation of specific crops or plants not otherwise provided for
    • A01G22/15—Leaf crops, e.g. lettuce or spinach 
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G7/00—Botany in general
    • A01G7/02—Treatment of plants with carbon dioxide
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01H—NEW PLANTS OR NON-TRANSGENIC PROCESSES FOR OBTAINING THEM; PLANT REPRODUCTION BY TISSUE CULTURE TECHNIQUES
    • A01H1/00—Processes for modifying genotypes ; Plants characterised by associated natural traits
    • A01H1/04—Processes of selection involving genotypic or phenotypic markers; Methods of using phenotypic markers for selection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A10/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
    • Y02A10/40—Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping

Abstract

本发明公开了一种春油菜高光效种质的筛选方法。包括：测定叶片和角果的净光合速率、气孔导度、胞间CO2浓度、蒸腾速率、气孔限制值及水分利用效率；测定油菜绿色角果皮光合面积；测定光响应曲线、CO2响应曲线；1)在苗期、薹期、花期及角果期将待选材料长柄叶、短柄叶、无柄叶及角果净光合速率与对照品种“青杂7号”四个时期比较后求平均值，高出对照5％的为初级高光效材料；2)苗期和薹期测短柄叶的光响应曲线和CO2曲线；利用光响应曲线计算出光饱和点、光补偿点及光量子效率，利用CO2曲线计算出羧化效率、CO2补偿点及CO2饱和点；将至少具有高光饱和点或低CO2补偿点的种质作为最终的高光效材料。

Description

一种春油菜高光效种质的筛选方法
技术领域
本发明涉及农业育种技术领域，尤其涉及一种春油菜高光效种质的筛选方法。
背景技术
高光效育种是一种筛选低光呼吸类型植株以培育作物品种的方法。光呼吸的强弱常用二氧化碳补偿点的高低表示。光呼吸强度高，二氧化碳补偿点也较高，光合作用强度则小，光合效能就较低；反之则光合效能较高。可通过杂交、辐射引变等方式将低光效植物改造成高光效植物；或从低光效植物中筛选出补偿点低或较低的个别植株或品系，从而培育成高光效新品种。
光合作用是植物的物质积累与生理代谢的基本单元，也是研究植物生长和代谢的重要途径。而光合能力的高低与作物光合产物积累、产量潜力发挥以及产品品质优劣密切相关，因此研究作物的光合作用对农业育种工作具有重要的意义。作物内90％～95％的干物质直接来自于光合作用。按理论推算，作物光能利用率可达4％～5％，但实际上作物的光能利用率仅为0.5％～1.0％。若光能利用率提高1个百分点，作物产量可增加25％～50％，甚至更高。植物光合作用又是一个十分复杂的生理过程,光合效率与自身因素如叶绿素含量、叶片厚度、叶片成熟度密切相关,同时又受光照强度、气温、空气相对湿度、土壤含水量等外界因素的影响。以上影响因素在每个生长季节都会发生改变，造成油菜光合测定周期长，准确性差。
油菜按其春化类型，主要划分冬性、半冬性和春性三种油菜品种。根据地理位置和生长习性的不同，划分为春油菜区和冬油菜区2个生态区。春油菜区的生长周期从4月到9月，主要种植春性油菜，而冬油菜区的油菜生长周期则是从当年的10月到来年的5月，主要种植冬性和半冬性油菜。目前我国油菜的推广面积主要在冬油菜区，因而国内的高光效育种基本也是围绕冬油菜而开展的。冬油菜区生长周期长：9月底播种到第二年5月底收获，跨越秋、冬、春三季，约240天。不同时期光合功能器官更换：长柄叶-短柄叶-无柄叶-角果，造成了光合测定周期长，数据季节性波动大，不能准确反映出油菜整个生育期的光合能力。而春油菜区，油菜光合功能器官生长周期相对集中，且相比冬油菜具有较高的光能和CO2利用能力。近年来我国油菜品种的含油量得到较大提升，但最高产量水平一直在250kg左右浮动，未有大的突破。单纯通过利用杂种优势来大幅度提高油菜品种产量水平的难度越来越大；生产中各种提高作物产量的途径都已发挥了作用，但这种产量“瓶颈”尚还存在。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种春油菜高光效种质的筛选方法，主要目的是提供一种科学有效的方法准确筛选出春油菜高光效种质。
为达到上述目的，本发明主要提供了如下技术方案：
一方面，本发明实施例提供了一种春油菜高光效种质的筛选方法，所述方法包括以下步
测定叶片和角果的光合气体交换参数，测定指标包括：净光合速率、气孔导度、胞间CO2浓度、蒸腾速率、气孔限制值及水分利用效率，记录数据；
测定绿色角果皮光合面积，记录数据；
测定油菜光响应曲线和CO2响应曲线；
对所述数据进行两次筛选：
(1)种间筛选：
筛选时期：苗期、薹期、花期及角果期；
筛选对象：长柄叶、短柄叶、无柄叶及角果；
筛选指标：净光合速率；
对照品种：青杂7号；
方法：将待选材料与所述对照品种在四个时期的长柄叶、短柄叶、无柄叶及角果的净光合速率进行比较，分别计算所述待选材料和所述对照品种在每个时期的净光合速率，从所述待选材料中挑出各时期净光合速率均高于对照品种净光合速率的材料作为入选材料，分别计算所述对照品种和所述入选材料的四个时期总净光合速率的平均值，将入选材料中平均值大于对照品种平均值5％以上的材料作为初级高光效材料；
2)种内筛选：
筛选时期：苗期和薹期；
筛选对象：初级高光效材料的短柄叶；
筛选指标：光响应曲线和CO2响应曲线；
方法：利用所述光响应曲线计算出光饱和点、光补偿点及光量子效率，利用所述CO2响应曲线计算出羧化效率、CO2补偿点及CO2饱和点；筛选高光量子效率、高羧化效率、高光饱和点、高CO2饱和点、低光补偿点或低CO2补偿点；
将所述初级高光效材料中至少具有高光饱和点或低CO2补偿点的种质作为最终的高光效材料。
作为优选，所述测定叶片光合气体交换参数的具体步骤包括：
①取样部位：在苗期选择第6-8叶位长柄叶，薹期和花期选择倒1、2叶位短柄叶和第2叶位无柄叶进行测定；
②测定样本数：每材料选择12片叶子；
③取样方法：从与近主茎相接处的叶柄处剪下叶片，立即用湿药棉包裹叶柄，迅速上机测试，从取叶到测定完成控制在2分钟内；
④测定仪器和条件：用Li-6400光合作用测定系统进行测定，选用6400-02B LED红蓝光源叶室，测定时叶室内光照控制为1100μmol·m-2·s-1；温度为25℃；每隔30分钟至少匹配一次；
⑤测定时间：晴朗无风的上午9：00-12：00、下午3:30-4:30；
⑥测定方法：从叶片基部开始夹样进行测定，每次测定时读3次数据，以平均数进行计算统计；采用品种间轮测的方法，每次每材料测定2片叶子，在30分钟内测定一遍，共测定6遍；
⑦测定指标有：净光合速率、气孔导度、胞间CO2浓度、蒸腾速率、气孔限制值及水分利用效率；
⑧由于光合数据波动较大，叶片的CV％控制在10％。
作为优选，所述测定角果的光合气体交换参数的具体步骤包括：
①取样部位：选择日龄为25-30天，主花序第15-20位角果进行测定；
②测定样本数：选择16个角果进行测定；
③取样方法：从临近主茎1cm处果柄处剪角果，立即用湿药棉包裹叶柄，从距果柄的3cm处剪下角果，然后迅速上机测试，从取样到测定完成控制在2分钟内；
④为了防止叶室漏气，在叶室的下部海绵垫内部按照测量角果两端的形状刻取两个凹槽，测定时将角果置于两个凹槽内部，靠海绵的压力密封紧整个叶室；
④测定仪器和条件用Li-6400便携式光合作用测定系统进行测定，选用6400-02BLED红蓝光源叶室，控制叶室内温度为28℃，光照为在1300μmol·m-2·s-1光强；
⑤测定时间：在晴朗无风的上午9：00-12：00进行测定；
⑥测定方法：从果身基部夹样进行测定，每次测定时读3次数据，以平均数进行计算统计，采用品种间轮测的方法，每次每材料测定2个角果，在30分钟内测定一遍，共测定8遍；全部测完后，将所测角果带回实验室测定面积；
⑦重新计算：用游标卡尺量果身长，1/3和2/3处量角果宽和厚，按照公式计算单个角果皮面积；按照N＝1/2·S，将单个角果皮面积输入计算机，利用光合系统自带的Li-6400Simulator 5.2.01系统中Recompute程序进行测定指标的重新计算；
其中，计算绿色角果皮面积采用克拉克改良公式：
Figure BDA0001957388360000041
⑧测定指标有：净光合速率、气孔导度、胞间CO2浓度、蒸腾速率、气孔限制值及水分利用效率；
⑨角果的CV％控制为12％。
作为优选，所述测定光响应曲线的具体步骤包括：在油菜苗期和薹期用Li-6400便携式光合作用测定系统进行测定，选用6400-02B LED红蓝光源叶室，叶室内温度控制为25℃，CO2浓度控制为400μmol·ml-1，在1100μmol·m-2·s-1光强下适应15分钟后，采用自动光曲线程序进行测定，每种材料测定10株。
作为优选，所述测定CO2响应曲线的具体步骤包括：控制叶室内温度为25℃，CO2浓度设为1200μmol·ml-1，光强设为1100μmol·m-2·s-1，适应15min后采用自动CO2曲线测定程序进行测定，每种材料测定10株。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明通过测定春油菜不同发育时期叶片光合气体交换参数的取样部位、测定样本数、测定时期、测定方法和计算方法和通过测定油菜角果光合气体交换参数的测定取样部位、测定样本数、测定时期、测定方法和计算方法来对田间大量的油菜种质资源进行初筛；在此基础上，对每种筛选出的初级高光效种质资源通过测定光响应曲线和CO2响应曲线，选出具有高光饱和点和低CO2补偿点的种质资源，建立了一套在春播区进行油菜高光效种质创建的方法，该方法可全面评定油菜的光合特性，筛选高光效种质，为进行高光效育种提供有力的保障。
附图说明
图1是本发明实施例提供的不同春油菜材料的叶片净光合速率数据表图；
图2是本发明实施例提供的同一春油菜材料叶片的不同光合气体交换参数数据表图；
图3是本发明实施例提供的同一春油菜材料角果的不同光合气体交换参数数据表图；
图4是本发明实施提供的不同春油菜材料角果面积测定数据表图；
图5是本发明实施例提供的同一春油菜材料不同单株的光响应曲线图；
图6是本发明实施例提供的同一春油菜材料不同单株的CO2响应曲线图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下以较佳实施例，对依据本发明申请的具体实施方式、技术方案、特征及其功效，详细说明如后。下述说明中的多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
实施例1
本实施例采用的仪器包括：LI-6400XT光合作用测定系统；采用携式Li-6400光合作用测定系统测定油菜四个生长时期(苗期、薹期、花期与角果期)的净光合速率、气孔导度等光合参数和光合有效辐射、大气温度等环境因子的变化；测定油菜的光响应曲线，CO2响应曲线；
1、测定光合气体交换参数：
(1)叶片：
①取样部位：在苗期选择第6-8叶位长柄叶，薹期和花期选择倒1、2叶位短柄叶和第2叶位无柄叶进行测定；
②测定样本数：每材料选择12片叶子；
③取样方法：从与近主茎相接处的叶柄处剪下叶片，立即用湿药棉包裹叶柄，迅速上机测试(从取叶到测定完成控制在2分钟内)；
④测定仪器和条件：用Li-6400光合作用测定系统进行测定，选用6400-02B LED红蓝光源叶室，测定时叶室内光照控制为1100μmol·m-2·s-1；温度为25℃；每隔30分钟至少匹配一次；
⑤测定时间：晴朗无风的上午9：00-12：00、下午3:30-4:30进行测定；
⑥测定方法：从叶片基部开始夹样进行测定，每次测定时读3次数据；采用品种间轮测的方法，每次每材料测定2片叶子，在30分钟内测定一遍，共测定6遍；
⑦测定指标有：净光合速率(Pn)，气孔导度(Gs)，胞间CO2浓度(Ci)、蒸腾速率(Tr)、气孔限制值(Ls)、水分利用效率(WUE)等；
⑧由于光合数据波动较大，叶片的CV％控制在10％。
测定数据如图1和图2所示。
(2)角果：
①取样部位：选择日龄为25-30天，主花序第15-20位角果进行测定；
②测定样本数：选择16个角果进行测定；
③取样方法：从临近主茎1cm处果柄处剪角果，立即用湿药棉包裹叶柄，从距果柄的3cm处剪下角果，然后迅速上机测试(从取样到测定完成控制在2分钟内)；
④为了防止叶室漏气，在叶室的下部海绵垫内部按照测量角果两端的形状刻取两个凹槽，测定时将角果置于两个凹槽内部，靠海绵的压力密封紧整个叶室；
④测定仪器和条件用Li-6400便携式光合作用测定系统进行测定，选用6400-02BLED红蓝光源叶室，控制叶室内温度为28℃，光照为在1300μmol·m-2·s-1光强；
⑤测定时间：在晴朗无风的上午9：00-12：00进行测定(光午休时间较叶片推迟，下午测定时间短)；
⑥测定方法：从果身基部夹样进行测定，每次测定时读3次数据，以平均数进行计算统计，采用品种间轮测的方法，每次每材料测定2个角果，在30分钟内测定一遍，共测定8遍；全部测完后，将所测角果带回实验室测定面积；
⑦重新计算：用游标卡尺量果身长(不含果喙)，在1/3和2/3处量角果宽(W1、W2)和厚(T1、T2)，按照上述公式计算单个角果皮面积；按照N＝1/2S，将单个角果皮面积输入计算机，利用光合系统自代的“Li-6400 Simulator 5.2.01”系统中“Recompute”程序进行测定指标的重新计算；
⑧测定指标有：净光合速率(Pn)，气孔导度(Gs)，胞间CO2浓度(Ci)、蒸腾速率(Tr)、气孔限制值(Ls)、水分利用效率(WUE)等；
⑨角果的CV％控制为12％。
测定数据如图3所示。
2、测定油菜光合面积：
(1)绿叶面积：在不同时期每材料取10株代表性植株，用LI-3000A叶面积仪，测定整株绿叶面积；
(2)绿色茎干面积：分别用直尺测量茎干长(L茎),用游标卡尺在茎干的1/3和2/3处测量直径D1、D2计算茎干面积；
(3)绿色角果皮面积：每材料从主花序和倒1,2,3,4每分枝中部取20个角果，共取100个角果，用游标卡尺量果身长(L果)，在1/3和2/3处量角果宽(W1、W2)和厚(T1、T2)，按照公式计算单个角果皮面积，求平均值后再乘以单株角果数即为角果皮面积；
克拉克改良公式：
Figure BDA0001957388360000061
测定数据如图4所示。
3、测定光响应曲线：
在油菜薹期用Li-6400便携式光合作用测定系统进行测定，选用6400-02B LED红蓝光源叶室，叶室内温度控制为25℃，CO2浓度控制为400μmol·ml-1，在1100μmol·m-2·s-1光强下适应15分钟后，采用自动光曲线程序进行测定，每种材料测定6株，光响应曲线如图5所示。
4、测定CO2响应曲线：
材料选择标准同前，控制叶室内温度为25℃，CO2浓度设为1200μmol·ml-1，光强设为1100μmol·m-2·s-1，适应15min后采用自动CO2曲线测定程序进行测定，每种材料测定6株，CO2响应曲线如图6所示。
5、对上述测定的数据进行两次筛选，如下：
(1)种间筛选：
筛选时期：苗期、薹期、花期及角果期；
筛选对象：长柄叶、短柄叶、无柄叶及角果；
筛选指标：净光合速率；
对照品种：青杂7号；
方法：将待选材料与所述对照品种在四个时期的长柄叶、短柄叶、无柄叶及角果的净光合速率进行比较，分别计算所述待选材料和所述对照品种在每个时期的净光合速率，从所述待选材料中挑出各时期净光合速率均高于对照品种净光合速率的材料作为入选材料，分别计算所述对照品种和所述入选材料的四个时期总净光合速率的平均值，将入选材料中平均值大于对照品种平均值5％以上的材料作为初级高光效材料；
2)种内筛选：
筛选时期：苗期和薹期；
筛选对象：初级高光效材料的短柄叶；
筛选指标：光响应曲线和CO2响应曲线；
方法：利用所述光响应曲线计算出光饱和点、光补偿点及光量子效率，利用所述CO2响应曲线计算出羧化效率、CO2补偿点及CO2饱和点；筛选高光量子效率、高羧化效率、高光饱和点、高CO2饱和点、低光补偿点或低CO2补偿点；
将所述初级高光效材料中至少具有高光饱和点或低CO2补偿点的种质作为最终的高光效材料。
本发明实施例中未尽之处，本领域技术人员均可从现有技术中选用。
以上公开的仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以上述权利要求的保护范围为准。

Claims (1)

1.一种春油菜高光效种质的筛选方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
测定叶片和角果的光合气体交换参数，测定指标包括：净光合速率、气孔导度、胞间CO2浓度、蒸腾速率、气孔限制值及水分利用效率，记录数据；
测定绿色角果皮光合面积，记录数据；
测定油菜光响应曲线和CO2响应曲线；
对所述数据进行两次筛选：
(1)种间筛选：
筛选时期：苗期、薹期、花期及角果期；
筛选对象：长柄叶、短柄叶、无柄叶及角果；
筛选指标：净光合速率；
对照品种：青杂7号；
方法：将待选材料与所述对照品种在四个时期的长柄叶、短柄叶、无柄叶及角果的净光合速率进行比较，分别计算所述待选材料和所述对照品种在每个时期的净光合速率，从所述待选材料中挑出各时期净光合速率均高于对照品种净光合速率的材料作为入选材料，分别计算所述对照品种和所述入选材料的四个时期总净光合速率的平均值，将入选材料中平均值大于对照品种平均值5％以上的材料作为初级高光效材料；
2)种内筛选：
筛选时期：苗期和薹期；
筛选对象：初级高光效材料的短柄叶；
筛选指标：光响应曲线和CO2响应曲线；
方法：利用所述光响应曲线计算出光饱和点、光补偿点及光量子效率，利用所述CO2响应曲线计算出羧化效率、CO2补偿点及CO2饱和点；筛选高光量子效率、高羧化效率、高光饱和点、高CO2饱和点、低光补偿点或低CO2补偿点；
将所述初级高光效材料中至少具有高光饱和点或低CO2补偿点的种质作为最终的高光效材料；所述测定角果的光合气体交换参数的具体步骤包括：
①取样部位：选择日龄为25-30天，主花序第15-20位角果进行测定；
②测定样本数：选择16个角果进行测定；
③取样方法：从临近主茎1cm处果柄处剪角果，立即用湿药棉包裹叶柄，从距果柄的3cm处剪下角果，然后迅速上机测试，从取样到测定完成控制在2分钟内；
④为了防止叶室漏气，在叶室的下部海绵垫内部按照测量角果两端的形状刻取两个凹槽，测定时将角果置于两个凹槽内部，靠海绵的压力密封紧整个叶室；
④测定仪器和条件用Li-6400便携式光合作用测定系统进行测定，选用6400-02B LED红蓝光源叶室，控制叶室内温度为28℃，光照为在1300μmol·m-2·s-1光强；
⑤测定时间：在晴朗无风的上午9：00-12：00进行测定；
⑥测定方法：从果身基部夹样进行测定，每次测定时读3次数据，以平均数进行计算统计，采用品种间轮测的方法，每次每材料测定2个角果，在30分钟内测定一遍，共测定8遍；全部测完后，将所测角果带回实验室测定面积；
⑦重新计算：用游标卡尺量果身长，1/3和2/3处量角果宽和厚，按照公式计算单个角果皮面积；按照N＝1/2·S，将单个角果皮面积输入计算机，利用光合系统自带的Li-6400Simulator 5.2.01系统中Recompute程序进行测定指标的重新计算；
其中，计算绿色角果皮面积采用克拉克改良公式：
Figure FDA0003401501460000021
其中，L果为果身长，W1、W2分别为在1/3和2/3处量角果宽，T1、T2分别为在1/3和2/3处量角果厚，S为绿色角果皮面积，N为单个角果皮面积；
⑧测定指标有：净光合速率、气孔导度、胞间CO2浓度、蒸腾速率、气孔限制值及水分利用效率；
⑨因测量角果光合时叶室的密封性不如测叶片时严密，故角果的CV％控制为12％；
所述测定叶片光合气体交换参数的具体步骤包括：
①取样部位：在苗期选择第6-8叶位长柄叶，薹期和花期选择倒1、2叶位短柄叶和第2叶位无柄叶进行测定；
②测定样本数：每材料选择12片叶子；
③取样方法：从与近主茎相接处的叶柄处剪下叶片，立即用湿药棉包裹叶柄，迅速上机测试，从取叶到测定完成控制在2分钟内；
④测定仪器和条件：用Li-6400光合作用测定系统进行测定，选用6400-02B LED红蓝光源叶室，测定时叶室内光照控制为1100μmol·m-2·s-1；温度为25℃；每隔30分钟至少匹配一次；
⑤测定时间：晴朗无风的上午9：00-12：00、下午3:30-4:30；
⑥测定方法：从叶片基部开始夹样进行测定，每次测定时读3次数据，以平均数进行计算统计；采用品种间轮测的方法，每次每材料测定2片叶子，在30分钟内测定一遍，共测定6遍；
⑦测定指标有：净光合速率、气孔导度、胞间CO2浓度、蒸腾速率、气孔限制值及水分利用效率；
⑧由于光合数据波动较大，叶片的CV％控制在10％；
所述测定光响应曲线的具体步骤包括：在油菜苗期和薹期用Li-6400便携式光合作用测定系统进行测定，选用6400-02B LED红蓝光源叶室，叶室内温度控制为25℃，CO2浓度控制为400μmol·ml-1，在1100μmol·m-2·s-1光强下适应15分钟后，采用自动光曲线程序进行测定，每种材料测定10株；
所述测定CO2响应曲线的具体步骤包括：控制叶室内温度为25℃，CO2浓度设为1200μmol·ml-1，光强设为1100μmol·m-2·s-1，适应15min后采用自动CO2曲线测定程序进行测定，每种材料测定10株。
CN201910071361.8A 2019-01-25 2019-01-25 一种春油菜高光效种质的筛选方法 Active CN109618833B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910071361.8A CN109618833B (zh) 2019-01-25 2019-01-25 一种春油菜高光效种质的筛选方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910071361.8A CN109618833B (zh) 2019-01-25 2019-01-25 一种春油菜高光效种质的筛选方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109618833A CN109618833A (zh) 2019-04-16
CN109618833B true CN109618833B (zh) 2022-02-11

Family

ID=66063629

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910071361.8A Active CN109618833B (zh) 2019-01-25 2019-01-25 一种春油菜高光效种质的筛选方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109618833B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113597953A (zh) * 2021-08-06 2021-11-05 宁夏农林科学院枸杞科学研究所 一种枸杞高光效种质的筛选方法
CN113439624B (zh) * 2021-08-18 2022-05-03 湖南省作物研究所 一种适用于机械收获的甘蓝型油菜品种的筛选方法及其应用

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105115896A (zh) * 2015-09-10 2015-12-02 陕西省杂交油菜研究中心 一种测定植物角果光合特性的方法
CN105248272A (zh) * 2015-10-20 2016-01-20 陕西省杂交油菜研究中心 一种油菜高光效核心种质的选育方法
CN106613923A (zh) * 2016-11-29 2017-05-10 南京农业大学淮安研究院 强叶片功能的植物品种筛选方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105115896A (zh) * 2015-09-10 2015-12-02 陕西省杂交油菜研究中心 一种测定植物角果光合特性的方法
CN105248272A (zh) * 2015-10-20 2016-01-20 陕西省杂交油菜研究中心 一种油菜高光效核心种质的选育方法
CN106613923A (zh) * 2016-11-29 2017-05-10 南京农业大学淮安研究院 强叶片功能的植物品种筛选方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
甘蓝型油菜叶片和角果气体交换参数差异的比较;张耀文等;《华北农学报》;20151231;第153-164页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109618833A (zh) 2019-04-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Percival et al. Identification of drought-tolerant woody periennials using chlorophyll fluorescence
Sudhakar et al. Phenotyping crop plants for physiological and biochemical traits
Grant et al. Physiological and morphological diversity of cultivated strawberry (Fragaria× ananassa) in response to water deficit
Timlin et al. Whole plant photosynthesis, development, and carbon partitioning in potato as a function of temperature
Tenhunen et al. Development of a Photosynthesis Model with an Emphasis on Ecological Applications. II. Analysis of a Data Set Describing the Surface
Currey et al. Growth, morphology, and quality of rooted cuttings of several herbaceous annual bedding plants are influenced by photosynthetic daily light integral during root development
Daymond et al. The effects of temperature and light integral on early vegetative growth and chlorophyll fluorescence of four contrasting genotypes of cacao (Theobroma cacao)
Kuan-Hung et al. Applying Dickson quality index, chlorophyll fluorescence, and leaf area index for assessing plant quality of Pentas lanceolata
Allison et al. Effect of specific leaf nitrogen content on photosynthesis of sugarcane
Darbah et al. Effects of decadal exposure to interacting elevated CO2 and/or O3 on paper birch (Betula papyrifera) reproduction
Zhang et al. Optimizing planting pattern and nitrogen application rate improves grain yield and water use efficiency for rain-fed spring maize by promoting root growth and reducing redundant root growth
Liu et al. Optimum leaf removal increases nitrogen accumulation in kernels of maize grown at high density
Yang et al. Improved photosynthetic capacity during the mid-and late reproductive stages contributed to increased cotton yield across four breeding eras in Xinjiang, China
Gill et al. Physiological and morphological responses of industrial hemp (Cannabis sativa L.) to water deficit
Singh et al. Physiological efficiencies in mini-core peanut germplasm accessions during summer season
CN109618833B (zh) 一种春油菜高光效种质的筛选方法
Bharali et al. Potential option for mitigating methane emission from tropical paddy rice through selection of suitable rice varieties
Turner Ecophysiology of bananas: the generation and functioning of the leaf canopy
Li et al. Interactions of genotype, environment and management on wheat traits and grain yield variations in different climate zones across China
Lin et al. Modelling the effects of soil water potential on growth and quality of cut chrysanthemum (Chrysanthemum morifolium)
Iqbal et al. Effects of weed competition on flag leaf photosynthesis and grain yield of spring wheat
CN103889211B (zh) 植物的收获时生物量的管理方法以及管理系统
Shi et al. Timing of stolon removal alters daughter plant production and quality in the ever-bearing strawberry ‘Albion’
Zhao et al. Selection of morphological, physiological and biochemical indices: evaluating dwarfing apple interstocks in cold climate zones
Sadras et al. Crop development and growth

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant