CN112634072A - 一种基于主成分分析对水稻苗期耐寒性的评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于主成分分析对水稻苗期耐寒性的评价方法，该方法采用主成分分析法对水稻种质资源苗期耐寒性进行综合评价，相关性分析结果显示6个生理指标与形态学指标黄叶率之间均呈负相关关系；通过主成分分析将测定的7个单项指标转换成3个相互独立的综合指标，累计贡献率达84.76％；根据综合指标D值，种质资源可以划分为5类，共筛选出4份苗期综合耐寒性极强的品种；主成分和回归联合分析结果表明，7个指标均可作为水稻种质资源苗期耐寒性鉴定的重要指标。本发明所公开的方法对于苗期耐寒水稻品种培育具有指导意义。
Description
技术领域
本发明公开涉及作物遗传育种技术领域，尤其涉及一种基于主成分分析对水稻苗期耐寒性的评价方法。
背景技术
水稻是世界上大部分人口消费的主食。据统计，我国水稻产量约占世界上稻作总产量的45％，然而平均每4-5年就会发生一次大面积冷害减产现象。水稻属于亚热带喜温作物，生长发育的各阶段均会遭受低温冷害，而水稻种质资源的耐寒性鉴定和评价是培育耐寒水稻品种的重要前提和保证，对于扩大水稻播种面积、降低产量损失等具有十分重要的意义。
目前，已有研究人员对水稻苗期耐寒种质资源筛选做了很多工作；如商水根等以存活率为评价指标，从1542份水稻核心种质资源中，筛选出存活率80％以上的苗期耐寒性较强种质资源73份；肖宇龙等以苗期叶片的赤枯度作为耐寒性评价指标，从江西省23份早稻主栽品种中筛选出8份苗期耐寒性较强的材料；蔡志欢等以死苗率作为评价指标，从230份水稻种质资源中筛选出死苗率小于10％的苗期耐寒性较强的种质资源19份；王代鑫等以抗坏血酸过氧化物酶活性等4个生理指标为评价指标，从吉林省21份晚熟水稻苗期种质资源中，筛选出5份苗期耐寒性较强的材料。已有的这些研究结果表明，幼苗的叶片赤枯度、存活率、死亡率、过氧化物酶活性、叶绿素含量、丙二醛含量等均可作为鉴定苗期耐寒性的评价指标。然而，耐寒性是由多个因素共同决定的数量性状，仅用某一个或几个评价指标具有一定局限性，不能精准地鉴定出水稻的苗期耐寒性。
发明内容
鉴于此，本发明公开提供了一种基于主成分分析对水稻苗期耐寒性的评价方法，将形态学性状和生理指标相结合，采用主成分分析方法来鉴定评价水稻苗期耐寒性，以实现对水稻苗期耐寒性进行综合评价。
本发明提供的技术方案，具体为，
一种基于主成分分析对水稻苗期耐寒性的评价方法，包括如下步骤：
1)确定水稻苗期耐寒性的评价指标，选择及培养待评价水稻品种的幼苗；
选用初始荧光(Fo)、最大荧光产量(Fm)、光合系统Ⅱ潜在活性(Fv/Fo)、原初光能转换效率(Fv/Fm)、叶绿素含量(SPAD)、叶片性能(PI)6个生理指标并结合形态指标黄叶率作为水稻苗期耐寒性的评价指标；
2)测定水稻品种的生理指标、形态指标共7个单项指标；
3)低温胁迫下对各指标进行相关性分析；
4)将水稻品种7个单项指标的耐寒系数进行主成分分析；
5)根据主成分分析得到的特征值、贡献率，选取相对独立的3个综合指标CI1、CI2和CI3对水稻品种的苗期耐寒性进行综合评价；
综合评价得到：所有试验品种的隶属函数值U(x)、3个综合指标权重、耐寒性综合评价值D；
6)以耐寒性综合评价值D值为基础，将水稻品种进行耐寒性聚类分析，基于D值筛选出强耐寒种质资源；
7)建立回归模型，根据模型方程的判定系数进一步筛选苗期耐寒性的主要评价指标，最终得出所述7个指标与水稻苗期耐寒性显著相关，可作为水稻苗期耐寒性的主要评价指标。
进一步地，步骤1)幼苗培养：水稻种子放于50℃72h打破休眠，置于营养土中培养，30℃、光照/黑暗＝12h/12h，生长至三叶一心期后，一份放入人工气候培养箱，10℃、光照/黑暗＝12h/12h，进行48h低温胁迫后，用于测定其生理指标；一份放入气候培养箱，4℃、光照/黑暗＝12h/12h，进行24h低温胁迫，用于测定黄叶率；
进一步地，所述步骤2)测定水稻品种的生理指标、形态指标具体包括：
取低温胁迫前与低温胁迫后两个时间点进行叶绿素含量和叶绿素荧光相关参数Fo、Fm、Fv/Fo、Fv/Fm和PI这五个生理指标测定，每个指标测定3次生物学重复；
形态指标的测定：测定4℃低温胁迫24h后其幼苗黄叶的数量，叶片超过一半发黄记为黄叶，3次生物学重复；
进一步地，所述步骤4)中耐寒系数计算方法为：
对于所测得的原始数据进行处理，对照组所测3次生物学重复进行平均值计算，取其平均值；处理组同对照组，取其平均值；
式中，CTC表示55个水稻品种其7个单项指标的耐寒系数，T表示处理组，CK表示对照组。
进一步地，所述步骤5)综合评价具体包括：
根据综合指标值CI(x)和公式(2)，计算出所有试验品种的隶属函数值U(x)；
其中，综合指标隶属函数值
式中的U(Xj)为所有试验材料第i个主成分的隶属函数值，Xj、Xmin和Xmax依次表示每个试验材料中第j个综合指标值、最小值和最大值；
根据各综合指标的贡献率结合公式(3)，得到3个综合指标权重；
权重：
式中的Wj表示第j个综合指标在所有指标中的重要程度，Pj为所有试验材料第j个综合指标的贡献率；
根据公式(4)，求出各品种的综合评价值D，且D值与耐寒性成正相关关系；
耐寒性综合评价值
式中D表示水稻品种耐寒能力的综合评价值。
进一步地，所述步骤6)耐寒性聚类分析后得到阀值，在阈值处将水稻品种分成5类，分别为极强耐寒、强耐寒、中耐寒，弱耐寒及寒敏感品种。
进一步地，以耐寒性综合评价值D值作为因变量y，7个相关指标作为自变量x，进行逐步回归分析，回归方程如下：
Y＝0.173++0.019X1+0.146X2+0.202X3+0.202X4-0.065X5+0.157X6+0.104X7，
其中X1-7依次代表Fo、Fm、Fv/Fo、Fv/Fm、SPAD、PI和黄叶率，方程判定系数R2＝1，F＝230.379。
本发明提供的一种基于主成分分析对水稻苗期耐寒性的评价方法，采用主成分分析法对水稻种质资源苗期耐寒性进行综合评价，首先通过相关性分析结果显示6个生理指标与形态学指标黄叶率之间均呈负相关关系；则选择通过主成分分析将测定的7个单项指标转换成3个相互独立的综合指标，累计贡献率达84.76％；根据综合指标D值，种质资源可以划分为5类，共筛选出4份苗期综合耐寒性极强的品种；主成分和回归联合分析结果表明，7个指标均可作为水稻种质资源苗期耐寒性鉴定的重要指标。本发明的结果对于苗期耐寒水稻品种培育具有指导意义。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明的公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明公开实施例提供的基于D值的55份水稻种质资源的耐寒性聚类分析。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的系统的例子。
植物受逆境胁迫的影响与逆境种类、逆境强度、持续时间等多种因素紧密相连，且与植物种类有关。低温胁迫对水稻的外部形态特征和生理生化指标均会产生影响，目前，前人对于水稻苗期耐寒评价指标已有一定的研究，已有的这些研究表明，叶片赤枯度、卷曲度等形态学指标和叶绿素含量、可溶性糖含量等生理指标均可作为水稻苗期耐寒性的评价指标。但是，相对于形态学指标而言，生理学指标可进一步反映植物在受逆境条件下体内各代谢过程的变化，因此本实施方案选用形态学指标黄叶率并在此基础上结合Fo、Fm、Fv/Fo、Fv/Fm、SPAD及PI 6个生理指标作为水稻苗期耐寒性的评价指标。
植物耐寒特性是一个由多种因素共同调节的复杂机制，仅用单一的某个指标评价植物的耐寒性具有一定的局限性，可能导致结果出现误差。多个评价指标可以从不同方面反映出其耐寒性，但多个指标间往往存在一定的相关性，数据出现信息重叠，导致难以正确判断各个指标对于某一性状的影响。应用主成分分析法，可有效消除各项指标之间的相关性，且指标间相关系数越大，分析效果越好。主成分分析是一种降维的多元统计方法，可将多个变量转化为少数几个综合指标(即主成分)，且每个综合指标可涵盖原始变量的绝大部分信息，有效避免了指标间存在的信息重叠。目前主成分分析已应用在探究水稻、小麦等农作物多个生长时期其耐盐、耐旱等抗逆性综合评价。然而，将形态学性状和生理指标相结合，采用主成分分析方法来鉴定评价水稻苗期耐寒性的研究还未见报道。
此外，主成分分析可将多个指标转换成相对独立的几个综合指标，且按照方差大小依次排序，通常选择累计贡献率大于80％的主成分，包含绝大部分原始数据信息。目前已有的主成分分析研究中，有关水稻苗期耐寒性的研究相对较少，并且由于生理指标的评定工作量大且繁琐，因此绝大多数研究均采用形态学指标，只有少数研究采用生理学指标。本实施方案选用了形态学指标黄叶率，并在此基础上添加了叶绿素含量和叶绿素荧光参数作为生理指标，以上生理指标可直接通过仪器测定，简便易行，工作量小。已有研究表明，光合作用可反映植物在逆境条件下自身生长发育质量的好坏，叶绿素含量和叶绿素荧光参数的大小可作为植物耐受逆境的生理指标。
本实施方案以55个水稻品种作为研究对象，采用人工低温胁迫法，结合生理生化指标与外部形态学特征，分析其叶绿素含量、叶绿素荧光参数6个生理指标及其形态学性状黄叶率的变化。应用主成分分析、隶属函数法、聚类分析、回归分析等多元方法，对水稻苗期耐寒性进行综合评价。
一种基于主成分分析对水稻苗期耐寒性的评价方法：
1)选用55份水稻种质资源由中国农业科学院作物科学研究所提供，其分属于中国、菲律宾、马来西亚、斯里兰卡及日本5个国家。具体品种信息详见表1。
表1用于本实验水稻品种详细信息
幼苗培养，具体为将水稻种子放于50℃72h打破休眠，置于营养土中培养(30℃，光照/黑暗＝12h/12h)生长至三叶一心期后，一份放入人工气候培养箱(10℃，光照/黑暗＝12h/12h)进行48h低温胁迫后，用于测定其生理指标；一份放入气候培养箱(4℃，光照/黑暗＝12h/12h)进行24h低温胁迫，用于测定黄叶率。
2)进行生理指标的测定，取低温胁迫前与低温胁迫后两个时间点进行叶绿素含量和叶绿素荧光相关参数测定，每个指标测定3次生物学重复。
叶绿素含量的测定：采用SPAD-502Plus叶绿素仪(浙江托普仪器公司)进行测定。
叶绿素荧光参数的测定：使用pocket PEA便携式荧光仪(英国Hansatech公司)测定Fo、Fm、Fv/Fo、Fv/Fm和PI这五个生理指标。
形态指标的测定：测定4℃低温胁迫24h后其幼苗黄叶的数量，叶片超过一半发黄记为黄叶，3次生物学重复。
本实施方案中的数据处理涉及使用Excel 2010计算原始数据均值，SPSS 26.0软件进行相关性分析、主成分分析、聚类分析以及逐步回归分析；
3)低温胁迫下对各指标的相关性分析，55份水稻种质资源在低温胁迫下，其苗期7个指标的相关分析结果见表2，从中可以看出，6个生理指标与形态学指标黄叶率之间均呈负相关关系，其中Fo、Fm、SPAD与黄叶率呈显著负相关，Fm与黄叶绿的相关系数最大，达到-0.33；Fm与Fo、Fv/Fo、Fv/Fm、PI之间均呈极显著正相关，其中Fv/Fo与Fv/Fm之间的相关系数最大，为0.91。此外，由表2可知，这些指标之间均存在显著相关关系，导致信息重叠，无法通过这些指标准确的鉴定出水稻的苗期耐寒性，故接下来本实施方案通过主成分分析法对水稻的耐寒性进行综合评价。
表2低温胁迫下水稻苗期各指标的相关系数矩阵
**表示极显著相关(P＜0.01)，*表示显著相关(P＜0.05)。
4)主成分分析，将低温胁迫下55份水稻品种7个单项指标的耐寒系数进行主成分分析(表3)；
耐寒系数：对于所测得的原始数据进行处理，对照组所测3次生物学重复进行平均值计算，取其平均值；处理组同对照组，取其平均值。
式中，CTC表示55个水稻品种其7个单项指标的耐寒系数，T表示处理组，CK表示对照组。
由表3可知，主成分1、2、3的特征值依次为3.31、1.77和0.85，均大于0.80，且前三个主成分的贡献率分别是47.35％、25.30％和12.12％，累计贡献率高达84.76％，包含了绝大多数信息。因此，本实施方案选取前三个主成分(CI1、CI2和CI3)，即将最初的7个指标转换成3个相对独立的综合指标对其苗期耐寒性进行综合评价。
表3各综合指标的特征值及贡献率
从表4可知，在主成分1(CI1)中，Fm、Fv/Fo和Fv/Fm为主要作用因子，其因子载荷分别为0.95、0.90、和0.91；在主成分2(CI2)中，Fo、SPAD和PI为主要作用因子，其因子载荷分别为-0.68、-0.73和0.61；而在主成分3(CI3)中，黄叶率的因子载荷是0.80，为主要作用因子。
表4各综合指标值的因子载荷矩阵
5)水稻苗期耐寒性综合评价
根据综合指标值CI(x)和公式(2)，计算出所有试验品种的隶属函数值U(x)(表5)。对于同一个综合指标CI1而言，“东农4号”在10℃低温胁迫下的综合指标值(CI1)最大，达到3.68，且对应的隶属函数值U1＝1，说明如果将主成分1作为苗期耐寒性评价指标，“东农4号”品种的耐寒性最强；而“IRIS 313-15901”CI1值最小，且U1值为0，说明其耐寒性最差。根据各综合指标的贡献率结合公式(3)，求出3个综合指标权重W分别为0.56、0.30和0.14，说明主成分1所占的权重较大。根据公式(4)，求出各品种的综合评价值D(表5)，且D值与耐寒性成正相关关系。
综合指标隶属函数值
公式中的U(Xj)为所有试验材料第i个主成分的隶属函数值，Xj、Xmin和Xmax依次表示每个试验材料中第j个综合指标值、最小值和最大值。
权重
公式中的Wj表示第j个综合指标在所有指标中的重要程度，Pj为所有试验材料第j个综合指标的贡献率。
耐寒性综合评价值
式中D表示水稻品种耐寒能力的综合评价值。
表5低温胁迫下55个水稻品种的综合指标值CI及其权重W、隶属函数值U、耐寒性评价D值及排序
6)聚类分析，以耐寒性综合评价值D值为基础，将55份水稻品种进行耐寒性聚类分析，在阀值5.0处，可将55份水稻品种分成5类，分别为极强耐寒、强耐寒、中耐寒，弱耐寒及寒敏感品种。见图1。极耐寒品种是“IRIS 313-11986”、“东农4号”、“湘矮早7号”、“豫籼9号”4份材料；较强耐寒品种是“广场13”、“盐粳48”、“IRIS 313-11911”、“科砂1号”、“IRIS 313-11866”、“镇籼96”、“富禾99”、“特优2035”、“珍珠矮11”、“双桂1号”、“沈农129”、“广场矮3784”、“IRIS 313-11929”、“开粳2号”、“龙粳14”、“津原85”、“IRIS 313-12012”、“IRIS313-11951”、“胜优2号”、“镇稻2号”、“IRIS 313-12273”、“IRIS 313-11884”、“南粳37”、“IRIS 313-11859”、“扬稻5号”25份材料；中等耐寒品种是“IRIS 313-11882”、“IRIS 313-12236”、“合江4号”、“元丰6号”、“临籼22”、“马来红”、“特三矮2”、“京稻21”、“IRIS 313-11885”、“五优稻1号”、“IRIS 313-11968”、“IRIS 313-12135”、“IRIS 313-11887”13份材料；不耐寒品种是“石狩白毛”、“BG90-2”、“北稻1号”、“镇籼272”、“京花103”、“特青”、“藤系138”、“籼小占”8份材料；冷敏感品种是“牡丹江17”、“泸红早1号”、“IRIS 313-15901”、“中花8号”、“旱丰8号”5份材料。
7)回归模型建立与苗期耐寒性主要评价指标的筛选，为了进一步确定水稻苗期耐寒性评价指标，以综合评价值D值作为因变量y，7个相关指标作为自变量x，进行了逐步回归分析，回归方程如下：
Y＝0.173++0.019X1+0.146X2+0.202X3+0.202X4-0.065X5+0.157X6+0.104X7。
其中X1-7依次代表Fo、Fm、Fv/Fo、Fv/Fm、SPAD、PI和黄叶率，方程判定系数R2＝1，F＝230.379，综合评价值D值和7个相关指标完美拟合，达到极显著水平，由此可见，这7个指标与水稻苗期耐寒性显著相关，可以作为水稻苗期耐寒性的主要评价指标。
本实施方案选用形态学性状指标黄叶率，并在此基础上结合Fo、Fm、Fv/Fo、Fv/Fm、SPAD及PI等6个光合生理指标，对55份水稻种质资源进行苗期耐寒性鉴定，通过相关性分析，表明低温胁迫下7个指标之间存在不同程度的相关性，所包含的信息必定存在一定程度的重叠；再通过主成分分析，将7个单项指标转换成3个相互独立的综合指标；并结合隶属函数法得到各主成分的权重及55个水稻品种耐寒特性的综合评价值(D值)。通过聚类分析将55个水稻种质资源划分成5个耐寒类型。基于D值筛选出4份强耐寒种质资源，分别为“IRIS313-11986”、“东农4号”、“湘矮早7号”、“豫籼9号”。综合主成分分析和回归分析筛选出该7个指标均可以作为鉴定水稻苗期耐寒特性的可靠指标，本发明的结果可为耐寒品种的选育提供重要理论依据。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (7)
1.一种基于主成分分析对水稻苗期耐寒性的评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)确定水稻苗期耐寒性的评价指标，选择及培养待评价水稻品种的幼苗；
选用初始荧光(Fo)、最大荧光产量(Fm)、光合系统Ⅱ潜在活性(Fv/Fo)、原初光能转换效率(Fv/Fm)、叶绿素含量(SPAD)、叶片性能(PI)6个生理指标并结合形态指标黄叶率作为水稻苗期耐寒性的评价指标；
2)测定水稻品种的生理指标、形态指标共7个单项指标；
3)低温胁迫下对各指标进行相关性分析；
4)将水稻品种7个单项指标的耐寒系数进行主成分分析；
5)根据主成分分析得到的特征值、贡献率，选取相对独立的3个综合指标对水稻品种的苗期耐寒性进行综合评价；
综合评价得到：所有试验品种的隶属函数值U(x)、3个综合指标权重、耐寒性综合评价值D；
6)以耐寒性综合评价值D值为基础，将水稻品种进行耐寒性聚类分析，基于D值筛选出强耐寒种质资源；
7)建立回归模型，根据模型方程的判定系数进一步筛选苗期耐寒性的主要评价指标，最终得出所述7个指标与水稻苗期耐寒性显著相关，可作为水稻苗期耐寒性的主要评价指标。
2.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析对水稻苗期耐寒性的评价方法，其特征在于，步骤1)幼苗培养：水稻种子放于50℃ 72h打破休眠，置于营养土中培养，30℃、光照/黑暗＝12h/12h，生长至三叶一心期后，一份放入人工气候培养箱，10℃、光照/黑暗＝12h/12h，进行48h低温胁迫后，用于测定其生理指标；一份放入气候培养箱，4℃、光照/黑暗＝12h/12h，进行24h低温胁迫，用于测定黄叶率。
3.根据权利要求2所述的一种基于主成分分析对水稻苗期耐寒性的评价方法，其特征在于，所述步骤2)测定水稻品种的生理指标、形态指标具体包括：
取低温胁迫前与低温胁迫后两个时间点进行叶绿素含量和叶绿素荧光相关参数Fo、Fm、Fv/Fo、Fv/Fm和PI这五个生理指标测定，每个指标测定3次生物学重复；
形态指标的测定：测定4℃低温胁迫24h后其幼苗黄叶的数量，叶片超过一半发黄记为黄叶，3次生物学重复；
4.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析对水稻苗期耐寒性的评价方法，其特征在于，所述步骤4)中耐寒系数计算方法为：
对于所测得的原始数据进行处理，对照组所测3次生物学重复进行平均值计算，取其平均值；处理组同对照组，取其平均值；
式中，CTC表示55个水稻品种其7个单项指标的耐寒系数，T表示处理组，CK表示对照组。
5.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析对水稻苗期耐寒性的评价方法，其特征在于，所述步骤5)综合评价具体包括：
根据综合指标值CI(x)和公式(2)，计算出所有试验品种的隶属函数值U(x)；
其中，综合指标隶属函数值
式中的U(Xj)为所有试验材料第i个主成分的隶属函数值，Xj、Xmin和Xmax依次表示每个试验材料中第j个综合指标值、最小值和最大值；
根据各综合指标的贡献率结合公式(3)，得到3个综合指标权重；
权重：
式中的Wj表示第j个综合指标在所有指标中的重要程度，Pj为所有试验材料第j个综合指标的贡献率；
根据公式(4)，求出各品种的综合评价值D，且D值与耐寒性成正相关关系；
耐寒性综合评价值
式中D表示水稻品种耐寒能力的综合评价值。
6.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析对水稻苗期耐寒性的评价方法，其特征在于，所述步骤6)耐寒性聚类分析后得到阀值，在阈值处将水稻品种分成5类，分别为极强耐寒、强耐寒、中耐寒，弱耐寒及寒敏感品种。
7.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析对水稻苗期耐寒性的评价方法，其特征在于，以耐寒性综合评价值D值作为因变量y，7个相关指标作为自变量x，进行逐步回归分析，回归方程如下：
Y＝0.173++0.019X1+0.146X2+0.202X3+0.202X4-0.065X5+0.157X6+0.104X7，
其中X1-7依次代表Fo、Fm、Fv/Fo、Fv/Fm、SPAD、PI和黄叶率，方程判定系数R2＝1，F＝230.379。
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