CN109635002A - 一种基于表型距离的玉米特异性测试近似品种筛选方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于表型距离的玉米特异性测试近似品种筛选方法。本发明首先根据环境条件和人员对不同性状表达状态观测值的影响程度不同这一特点,对品种间表型性状代码的差值,给予一个权重(见表1)。权重的大小取决于该性状表达状态观测值受环境和人员观测影响程度和代码差值的大小。所有表型性状上的权重相加得出品种间的表型距离。通过对大量真实品种间表型距离和差异明显程度的比较分析,确定一个安全的表型距离阈值。在筛选近似品种时,小于阈值的已知品种作为近似品种与申请品种进行田间相邻种植和特异性评价。本方法较好排除了人员观测偏差、基因型与环境互作和数据录入错误和对近似品种筛选的影响,提高了近似品种筛选的严谨性。

Description

一种基于表型距离的玉米特异性测试近似品种筛选方法
技术领域
本发明涉及一种基于表型距离的玉米特异性测试近似品种筛选方法,属于植物新品种测试(或称DUS测试)技术领域。
背景技术
特异性、一致性和稳定性是对植物品种的基本要求,是植物新品种获得品种权保护、主要农作物品种审定和非主要农作物品种登记的前提条件。特异性是指申请品种应当明显区别于申请日以前所有已知的同属或同种品种。为鉴定一个品种具备特异性,需要证明该品种在表型性状上不同于已知的同类作物其他任何品种。主要作物已知品种往往数以万计,将每一个申请DUS测试的品种(申请品种)与这些已知品种进行田间种植比较,实践上是不可行的。为此,需要通过一些筛选机制,将那些不需要种植比较即可确定与申请品种表型性状明显不同的品种排除,只种植那些不通过田间比较试验则不能确定与申请品种是否有明显表型差异的品种(即近似品种)。通过田间种植试验,比较申请品种与近似品种是否存在明显差异,据此得出申请品种是否具备特异性的结论。因此,近似品种的选择是特异性测试的关键环节。
虽然主要作物已知品种数量众多,但是对于大多数已知品种,尤其是选育早的品种,因丰产性等原因已不能满足当前生产需要,在近似品种筛选时可以不予考虑。近似品种的筛选一般通过比较申请品种和仍有应用潜力的已知品种(例如近十年来育成的品种)的性状表达状态进行。如果能够确定一个已知品种与申请品种的表达状态差异足够大以至于田间种植时两者间必定会表现出明显差异,则可以将该已知品种排除,剩余的品种作为近似品种。对于数量性状和假质量性状(尤其是假质量性状的连续变化区域的表达状态),其表达状态观测值会因环境条件和人为因素的影响呈现以下特点:(1)受环境条件影响,同一个品种的同一个性状,在不同年份和不同地区种植时,表达状态观测值(表达状态代码)会发生一定的波动;(2)不同的性状表达受环境影响的程度不同,表现为表达状态波动程度因性状而异。(3)不同测试人员对性状表达状态的观测结果,容易产生偏差。偏差的大小,与性状和人员均有关系。如何确定近似品种筛选指标,是近似品种筛选的难点。一种做法是根据性状的表达方式、性状表达受环境程度影响波动程度和受人为误差影响大小,通过申请品种与已知品种各个性状表达状态的比较,筛选近似品种:对于假质量性状和数量性状,采用与之相差1-3个代码的表达状态范围。采用上述做法,对于数据的准确性要求很高。实践中,存在着一些性状表达状态的数据由于受人员观测偏差的影响偏离正常值过大、或由于性状与环境条件的互作(极少数情况下)、或由于数据录入错误,会导致本应作为近似品种的已知品种未能筛选进来,造成近似品种的遗漏,直接影响特异性测试的准确性。另外,对每个品种的筛选条件进行设置,过程繁琐,筛选效率较低。
申请人之前开发了一种基于表型性状的玉米特异性测试中的近似品种筛选方法(发明专利申请号201610061377.7),该方法是根据性状的表达方式、性状表达受环境程度影响波动程度和受人为误差影响大小,对于申请品种的每一个假质量性状和数量性状,已知品种采用与之相差1-3个代码的表达状态范围,通过申请品种与已知品种各个表达状态的比较,筛选近似品种。申请人在后续研究中发现,该方法仍然存在以下不足,需要进一步改善:(1)容错性差,对数据的准确性要求很高。实践中,存在着个别性状表达状态的数据由于受人员观测偏差的影响偏离正常值过大、或由于数据录入错误,或由于性状与环境条件的互作(极少数情况下),会导致本应作为近似品种的已知品种未能筛选进来,造成近似品种的遗漏。(2)该方法基于单个性状的差异筛选近似品种,不能把品种间的差异进行累加,导致选入不够近似的品种;(3)不能显示入选近似品种与申请品种的近似程度,不便于设计田间特异性测试试验。
发明内容
针对上述基于单个性状的近似品种筛选方法容易导致遗漏近似品种的问题,本发明提供了一种基于表型距离的玉米特异性测试近似品种筛选方法。该方法首先针对玉米品种不同性状表达状态观测值受环境和人员观测影响程度不同这一特点,对申请品种和已知品种之间入选表型性状的表达状态代码差值给予一定的权重(如表1),将申请品种与已知品种表型性状上的权重相加,得出品种间的表型距离。权重的大小取决于该性状表达状态观测值受环境和人员观测影响程度和代码差值的大小。性状表达越稳定、观测偏差越小,权重越大;同时代码差值越大,权重越大。通过对性状存在明显差异的大量已测试品种间表型距离的统计,找出一个近似品种筛选的安全距离,保证高于该安全距离的品种存在明显的差异。在筛选近似品种时,以该安全距离作为近似品种筛选的阈值:高于该安全距离的已知品种与近似品种存在明显的差异,不需要种植;小于该安全距离的已知品种作为近似品种与申请品种进行田间相邻种植和特异性评价。采用这种方法,较好排除了人员观测偏差、互作和数据录入错误和对近似品种筛选的影响,提高了近似品种筛选的严谨性。
本发明的技术方案是:一种基于表型距离的玉米特异性测试近似品种的筛选方法,其特征是:
(1)设置各个表型性状的表达状态代码差值的权重
采集当前仍具有应用潜力的玉米品种(例如近十年来育成的品种)的表型性状数据(DUS测试指南中的品种鉴别力高的性状,每个品种一般测试二个生长周期);对采集的表型性状数据进行整理,建立玉米品种表型性状数据库。根据各个表型性状的表达状态观测值受环境条件影响的程度和人员观测偏差的大小,对玉米表型性状的所有表达状态代码差值(如代码为1-9,差值为0、1、2……8)设置不同的权重,得到一组数据(如表1所示),输入表型性状数据库。
所述权重设置方法为:对于质量性状,表达状态代码差值≥1时,权重为6,对于数量性状和假质量性状,根据各个表型性状的表达状态观测值受环境条件影响的程度和人员观测偏差的大小,对不同的表达状态代码差值,给予不同的权重。
(2)表型距离阈值的设定
两个玉米品种之间的表型性状表达状态代码差值,根据步骤(1)的方法,得到相应的权重,所有表型性状上的权重相加得出两品种间的表型距离。将大量品种间的表型距离与品种间差异的明显程度进行比较,得出二者之间的关系,在此基础上确定一个表型距离阈值,并将其输入数据库系统。
本发明经多年研究发现,合适的表型距离阈值为3,即当品种间表型距离≥3时,品种之间差异很明显;两品种间的表型距离<3时判定为近似品种。
(3)近似品种筛选
基于建立的玉米品种表型性状数据库,开发基于表型距离的近似品种筛选软件。向表型性状数据库中输入待测的申请品种的表型性状数据,该筛选软件能根据步骤(2)的方法计算待测的申请品种与每个已知品种的表型距离,并与表型距离阈值进行比较,表型距离小于阈值的已知品种作为该待测的申请品种的近似品种。
表1玉米不同DUS测试性状表达状态差值的权重
表1(续)
表1(续)
表1(续)
注:1.QN:数量性状,PQ:假质量性状;QL:质量性状;
2.“-”表示没有(对应相应代码差值的权重);
3.“*”表示DUS测试中规定必须测试的性状。
本发明的方法,根据环境条件和人员对不同性状表达状态观测值的影响程度不同这一特点,对入选表型性状品种间代码的差值,给予一个权重,计算品种间所有差异性状权重之和作为品种间的表型距离。通过对大量真实品种间表型距离和差异明显程度的比较分析,确定一个安全的表型距离阈值,保证品种间表型距离高于该阈值时,品种间一定存在很明显的差异。本发明的方法有以下特点:(1)严谨性好。本方法通过对品种间的差异进行累加,即使个别性状表达状态观测值由于人为原因(观测偏差、个别数据错误)或品种与环境的互作,偏离正常值,也不容易遗漏近似品种,即本方法的容错性更强,提高了近似品种筛选的严谨性和准确性。(2)针对性强。本方法可以通过数据库系统自动对入选的近似品种按照表型距离大小排队,便于田间试验时将最近似的品种与申请品种相邻种植,提高了特异性测试的针对性;(3)筛选效率高。采用该方法,不需要根据申请品种的表达状态单独设置各个性状的表达状态范围,缩短了近似品种筛选时间。
附图说明
图1玉米申请品种2011-0522A(鲁系1124)近似品种筛选结果图。
具体实施方式
实施例1:建立玉米品种表型性状数据库
2000年至2014年,申请人共对黄淮海地区4000余份次玉米申请品种进行了DUS测试。每个品种一般测试二个生长周期,在每个周期对测试指南中的全部41个性状采集了数据,共采集表型性状数据16万多个,后期又在此基础上不断收录新育成的玉米品种,并适当去掉一些不再有应用潜力的玉米品种的数据,不断完善数据库信息。对采集的表型性状数据,按照测试性状表达方式、数据类型进行了整理。在此基础上,建立了黄淮海地区玉米品种表型性状数据库,共储存了1400个品种的DUS测试性状数据。本实例近似品种的筛选依托上述表型性状数据库进行。
实施例2:设置不同表型性状的表达状态代码差值的权重
根据各个表型性状的表达状态观测值受环境条件影响的程度和人员观测偏差的大小,对入选的玉米表型性状的所有表达状态代码差值(如代码为1-9,差值为0、1、2……8)设置不同的权重,各个性状的权重设置如表2.1-48.2所示,以该表作为基础进一步整理得到一组统计数据(表1),输入上述的表型性状数据库。
性状1幼苗:第一叶鞘花青甙显色强度
表2.1表达状态和代码
表2.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 1 2 3 4 5 6 7
性状2幼苗:第一叶顶端形状
表3.1表达状态和代码
表达状态 尖到圆 圆到匙形 匙形
代码 1 2 3 4 5
表3.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4
权重 0 0 2 4 6
性状4散粉期
表4.1表达状态和代码
表4.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 1 2 3 4 5 6 7
性状5抽丝期
表5.1表达状态和代码
表5.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 0 1 2 3 4 5 6
性状6植株:上部叶片与茎秆夹角
表6.1表达状态和代码
表6.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 1 2 3 4 5 6 7
性状8植株:叶片:弯曲程度
表7.1表达状态和代码
表7.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 1 2 3 4 5 6 7
性状9植株:雄穗:颖片基部花青甙显色强度
表8.1表达状态和代码
表8.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 1 2 3 4 5 6 7
性状10植株:雄穗:颖片除基部外花青甙显色强度
表9.1表达状态和代码
表9.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 0 0 1 2 3 4 5
性状11雄穗:花药花青甙显色强度
表10.1表达状态和代码
表10.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 1 2 3 4 5 6 7
性状12雄穗:小穗密度
表11.1表达状态和代码
表11.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 1 2 3 4 5 6 7
性状13雄穗:侧枝与主轴夹角
表12.1表达状态和代码
表12.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 1 2 3 4 5 6 7
性状14雄穗:侧枝弯曲程度
表13.1表达状态和代码
表13.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 1 2 3 4 5 6 7
性状15雌穗:花丝花青甙显色强度
表14.1表达状态和代码
表14.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 1 2 3 4 5 6 7
性状16雄穗:最低位侧枝以上主轴长度
表15.1表达状态和代码
表15.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 1 2 3 4 5 6 7
性状17雄穗:最高位侧枝以上主轴长度
表16.1表达状态和代码
表16.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 1 2 3 4 5 6 7
性状18雄穗:一级侧枝数目
表17.1表达状态和代码
表17.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 1 2 3 4 5 6 7
性状19雄穗:侧枝长度
表18.1表达状态和代码
表18.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 0 1 2 3 4 5 6
性状20茎秆:“之”字形程度
表19.1表达状态和代码
表达状态 无或极弱
代码 1 2 3 4
表19.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3
权重 0 0 1 2
性状21茎秆:支持根花青甙显色强度
表20.1表达状态和代码
表20.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 0 1 2 3 4 5 6
性状22叶片:宽度
表21.1表达状态和代码
表21.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 1 2 3 4 5 6 7
性状23叶片:绿色程度
表22.1表达状态和代码
表达状态
代码 1 2 3
表22.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2
权重 0 0 1
性状24:叶:叶鞘花青甙显色强度
表23.1表达状态和代码
表23.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 1 2 3 4 5 6 7
性状25.1:植株:穗位高度(自交系)
表24.1表达状态和代码
表24.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 0 1 2 3 4 5 6
性状25.2:植株:穗位高度(杂交种)
表25.1表达状态和代码
表25.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 0 1 2 3 4 5 6
性状26.1:植株:高度(自交系)
表26.1表达状态和代码
表26.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 0 1 2 3 4 5 6
性状26.2:植株:高度(杂交种)
表27.1表达状态和代码
表27.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 0 1 2 3 4 5 6
性状27.1:植株:穗位高与株高比率(自交系)
表28.1表达状态和代码
表28.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 0 1 2 3 4 5 6
性状27.2:植株:穗位高与株高比率(杂交种)
表29.1表达状态和代码
表29.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 0 1 2 3 4 5 6
性状28:果穗:穗柄长度
表30.1表达状态和代码
表30.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 1 2 3 4 5 6 7
性状29.1:果穗:长度(自交系)
表31.1表达状态和代码
表31.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 0 1 2 3 4 5 6
性状29.2:果穗:长度(杂交种)
表32.1表达状态和代码
表32.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 0 1 2 3 4 5 6
性状30.1:果穗:直径(自交系)
表33.1表达状态和代码
表33.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 0 1 2 3 4 5 6
性状30.2:果穗:直径(杂交种)
表34.1表达状态和代码
表34.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 0 1 2 3 4 5 6
性状31.1:果穗:穗行数(自交系)
表35.1表达状态和代码
表35.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 0 1 2 3 4 5 6
性状31.2:果穗:穗行数(杂交种)
表36.1表达状态和代码
表36.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 0 1 2 3 4 5 6
性状32:果穗:形状
表37.1表达状态和代码
表达状态 锥形 锥到筒形 筒形
代码 1 2 3
表37.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2
权重 0 0 1
性状33:果穗:籽粒颜色数量
表38.1表达状态和代码
表达状态 单色 双色 多色
代码 1 2 3
表38.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2
权重 0 6 6
性状34仅适用于甜玉米:籽粒:黄色程度性状
表39.1表达状态和代码
表39.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 0 1 2 3 4 5 6
性状35仅适用于甜玉米:籽粒:长度
表40.1表达状态和代码
表40.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 0 1 2 3 4 5 6
性状36仅适用于甜玉米:籽粒:宽度
表41.1表达状态和代码
表41.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 0 1 2 3 4 5 6
性状37*仅适用于甜玉米:籽粒:皱缩程度
表42.1表达状态和代码
表达状态 弱到中 中到强
代码 1 2 3 4 5
表42.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4
权重 0 0 0 1 2
性状38籽粒:类型性状38籽粒:类型
表43.1表达状态和代码
表43.2代码差异与权重(表达状态1-5)
性状39仅适用于单色玉米:籽粒:顶端主要颜色表44.1表达状态和代码
表44.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
权重 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8
性状40仅适用于单色玉米:籽粒:背面主要颜色表45.1表达状态和代码
表45.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
权重 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8
性状41籽粒:形状
表46.1表达状态和代码
表达状态 圆形 近圆形 中间形 近楔形 楔形
代码 1 2 3 4 5
表46.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4
权重 0 0 1 2 3
性状42穗轴:颖片花青甙显色强度
表47.1表达状态和代码
表47.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2 3 4 5 6 7 8
权重 0 0 1 2 3 4 5 6 7
性状43籽粒:仅适用于爆裂玉米:籽粒:爆花形状表48.1表达状态和代码
表达状态 蝶形 中间型 球形
代码 1 2 3
表48.2代码差异与权重
代码差异 0 1 2
权重 0 0 1
实施例3:玉米近似品种的筛选
1.玉米申请品种共7个,代号及名称如表49所示;
2.将申请品种通过一年种植采集各性状数据(表50),导入玉米表型性状数据库;
3.点击申请品种代号,将安全距离设置为3,点击“筛选”按钮,数据库系统筛选出出对应每个申请品种的近似品种清单(表51,图1)。将上述申请品种和筛选的近似品种进行相邻种植,通过对申请品种和入选近似品种该性状表达状态的观测进行验证,证实该方法合适,筛选出的近似品种与申请品种表达状态相近。
表49申请品种
序号 申请品种代号 申请品种类型 品种名称
1 2012-2160A 杂交种 迪卡667
2 2012-1556A 杂交种 纪元101
3 2012-0666A 杂交种 津科糯208
4 2012-1498A 杂交种 京农科921
5 2012-1341A 杂交种 蠡玉88
6 2011-0522A 自交系 鲁系1124
7 2012-1387A 杂交种 山农糯168
表50申请品种第一年采集的数据(各性状的表达状态,即代码值)
表50(续)
表50(续)
注:“/”表示不涉及。“0”表示该性状未调查。为不影响分析结果,均以0表示该性状数据。
表51筛选出的近似品种
本方法可以通过数据库系统自动对入选的近似品种按照表型距离大小排队,便于田间试验时将最近似的品种与申请品种相邻种植,提高了特异性测试的针对性。

Claims (2)

1.一种基于表型距离的玉米特异性测试近似品种的筛选方法,其特征是,
(1)设置各个玉米表型性状的表达状态代码差值的权重
采集当前仍具有应用潜力的玉米品种的表型性状数据,对采集的表型性状数据进行整理,建立玉米品种表型性状数据库;根据各个表型性状的表达状态观测值受环境条件影响的程度和人员观测偏差的大小,对各个玉米表型性状的表达状态代码差值设置不同的权重,得到如表1所示的数据,输入玉米品种表型性状数据库;
表1
续表1
续表1
续表1
2)表型距离阈值的设定
两个玉米品种之间的表型性状表达状态代码差值,根据步骤(1)的方法,得到相应的权重,所有表型性状上的权重相加得出两品种间的表型距离;将大量品种间的表型距离与品种间差异的明显程度进行比较,然后确定一个表型距离阈值,并将其输入玉米品种表型性状数据库;
(3)近似品种筛选
基于建立的玉米品种表型性状数据库,开发基于表型距离的近似品种筛选软件;向玉米品种表型性状数据库中输入待测的申请品种的表型性状数据,该筛选软件能根据步骤(2)的方法计算待测的申请品种与每个已知品种的表型距离,并与表型距离阈值进行比较;则表型距离小于表型距离阈值的已知品种作为该待测的申请品种的近似品种。
2.如权利要求1所述的一种基于表型距离的玉米特异性测试近似品种的筛选方法,其特征是,所述步骤(2)表型距离阈值为3,当两品种间的表型距离<3时判定为近似品种。
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