李亞杰，羅 磊，姚彥紅，范 奕，邊彩燕，李城德，董愛云，劉惠霞，李豐先，牛彩萍，韓儆仁，李德明

(1. 定西市農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院，甘肅 定西 743000； 2. 甘肅省馬鈴薯工程技術(shù)研究中心，甘肅 定西 743000；3. 甘肅省農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣總站，甘肅 蘭州 730000)

隨著我國(guó)馬鈴薯主糧化戰(zhàn)略的實(shí)施，主糧化產(chǎn)品加工成為戰(zhàn)略實(shí)施的重要保障，對(duì)馬鈴薯新品種的目標(biāo)性、功能性及品質(zhì)加工性能提出相應(yīng)要求，多種特色馬鈴薯新品種的選育工作成為研究重點(diǎn)。新品種選育中，高代品系的精確評(píng)價(jià)是優(yōu)良品種審定的前提，決定品系能否進(jìn)入?yún)^(qū)域試驗(yàn)環(huán)節(jié)，對(duì)大量參試材料的篩選成為重點(diǎn)工作。從單個(gè)性狀進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，往往會(huì)造成優(yōu)良育種材料及基因資源的丟失，利用綜合性狀對(duì)品種的穩(wěn)定性、適應(yīng)性進(jìn)行評(píng)價(jià)分析是選育優(yōu)良品種的基礎(chǔ)條件。穩(wěn)定性及適應(yīng)性分析測(cè)定是品種審定命名的重要前期工作，在現(xiàn)有的研究報(bào)道中，在作物新品種選育中，從最初始的Eberhart和Russell模型[1](1966年)、George C. C. Tai模型[2](1971年)、Shukla模型[3](1972年)、聯(lián)合回歸分析[4]等，到近年來(lái)出現(xiàn)的AMMI[5]、GGE-biplot[6]等分析工具，均為育種家們準(zhǔn)確把握品種的穩(wěn)定性及適應(yīng)性提供了幫助。

HIDAP(Highly interactive data analysis platform)為高交互性數(shù)據(jù)分析軟件，屬于CIP全球試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的一部分，主要包含數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)、數(shù)據(jù)分析等功能，與CIP-BioMart數(shù)據(jù)庫(kù)建立連接形成數(shù)據(jù)共享。HIDAP軟件對(duì)國(guó)際馬鈴薯中心的無(wú)性系作物育種具有支持功能。HIDAP基于之前的內(nèi)部工具數(shù)據(jù)收集(Data Collector，DC)和無(wú)性系篩選(Clone Selector，CS)。目前對(duì)于HIDAP應(yīng)用的相關(guān)學(xué)術(shù)論文還未檢索到，本研究率先將HIDAP軟件應(yīng)用于馬鈴薯高代品系的相關(guān)數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析。

本文主要利用HIDAP軟件的數(shù)據(jù)高交互性處理分析原理，依據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)處理方法，以2020年定西市農(nóng)科院在5個(gè)示范基地種植的14個(gè)馬鈴薯高代品系為分析對(duì)象，以產(chǎn)量、薯塊數(shù)量、商品薯率性狀表現(xiàn)為評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)參試的14個(gè)馬鈴薯高代品系進(jìn)行綜合性分析篩選。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

2020年參加定西市農(nóng)科院5個(gè)示范基地的14個(gè)馬鈴薯高代品系分別為0934-62、1281-109、1281-191、1350-85、1293-14、14137-20、1275-38、1025-5、1026-2、0904-75、1125-36、1233-55、1035-8、1233-25，如表1所示。

表1 參加2020年多點(diǎn)試驗(yàn)的14個(gè)馬鈴薯品系的基本信息

5個(gè)試點(diǎn)為安定(E1)、臨洮(E2)、渭源(E3)、通渭(E4)、岷縣(E5)，各試點(diǎn)平均降雨量和氣溫具有差異，如表2所示。

表2 參加2020年多點(diǎn)試驗(yàn)的5個(gè)試點(diǎn)的基本信息

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

各試點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)一管理，均采用隨機(jī)區(qū)組排列，3次重復(fù)。小區(qū)面積20 m2，小區(qū)長(zhǎng)6.67 m，寬3.0 m。每小區(qū)種植5行，行距60 cm，株距30 cm，每行20株，共100株。

安定香泉播種時(shí)間為4月17日，臨洮漫洼播種時(shí)間為4月15日，渭源會(huì)川播種時(shí)間為4月23日，通渭華家?guī)X播種時(shí)間為5月2日，岷縣禾馱播種時(shí)間為5月6日，各試點(diǎn)土壤理化性質(zhì)如表3所示，各試點(diǎn)播前結(jié)合整地施腐熟農(nóng)家肥30 000 kg·hm-2，施尿素300 kg·hm-2(N 46%)，過(guò)磷酸鈣750 kg·hm-2(P2O514%)，硫化鉀225 kg·hm-2(K2O 60%)。整地時(shí)用40%辛硫磷乳油7.5 kg·hm-2加細(xì)沙土450 kg·hm-2，攪拌撒施以防地下害蟲。

表3 各試點(diǎn)土壤理化性質(zhì)

1.3 測(cè)定指標(biāo)

(1)小區(qū)產(chǎn)量(Toal tuber weight per plot,TTWP)：對(duì)小區(qū)內(nèi)所有植株進(jìn)行收獲，裝袋測(cè)產(chǎn)。產(chǎn)量按照小區(qū)單收計(jì)算，單位kg。

(2)小區(qū)薯塊數(shù)量(Total number of tubers per plot,TNTP):收獲時(shí)對(duì)整個(gè)小區(qū)的薯塊數(shù)量進(jìn)行人工統(tǒng)計(jì)計(jì)算。

(3)商品薯率(Marketable tubers rate per plot,MTRP)計(jì)算公式為：商品薯率(%)=小區(qū)內(nèi)(重量>70 g)的薯塊重量/全部薯塊重量×100%。

1.4 模型應(yīng)用

HIDAP(Highly interactive data analysis platform) V.1.0.3數(shù)據(jù)分析軟件包含方差分析(ANOVA)、AMMI模型、GGE-biplot模型、聯(lián)合回歸分析、Tai模型。

1.4.1 GGE-biplot模型 GGE雙標(biāo)圖的數(shù)學(xué)模型是考慮品系總體效應(yīng)(G)和品系與環(huán)境互作(G×E)的方法，多品系多環(huán)境試驗(yàn)產(chǎn)量，一般可分解為：

為了將PC1 和PC2顯示在雙標(biāo)圖中，GGE雙標(biāo)圖數(shù)學(xué)模型可重新表示為：

1.4.2 AMMI模型 AMMI模型是指主效可加、互作可乘的數(shù)字模型，其表達(dá)式為：

式中,Yij是第i品種在第j環(huán)境的平均值。加性參數(shù)：μ為總體平均數(shù)；αi為第i基因型與總平均數(shù)的離差；βj為第j環(huán)境與總平均數(shù)的離差。λn是第n個(gè)交互效應(yīng)主成分軸(IPCA)的奇異值；γin是第n軸的基因型特征向量值；δjn是第n軸的環(huán)境特征向量值；參數(shù)n表示能合理解釋G×E互作所需要的乘積項(xiàng)數(shù)目，包含n個(gè)乘積項(xiàng)的AMMI 模型可寫為AMMIn；N是在模型主成分分析中主成分因子軸的總個(gè)數(shù)；θij為留下的殘差。

1.4.3 Tai模型 各個(gè)品種對(duì)環(huán)境效應(yīng)的直線效應(yīng)αi及直線效應(yīng)的離差λi計(jì)算方法參照陳海玲等[7]。αi<0，λi→1的品種為超平均穩(wěn)定性品種；αi→0，λi→1的品種為平均穩(wěn)定性品種；λi>1的品種為難以預(yù)測(cè)品種；λi<1的品種為環(huán)境敏感性品種。

1.5 數(shù)據(jù)處理

試驗(yàn)材料各性狀統(tǒng)計(jì)由HIDAP軟件內(nèi)含的材料管理(Material management)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，試驗(yàn)數(shù)據(jù)采用Microsoft Excel 2007進(jìn)行統(tǒng)計(jì)編輯，產(chǎn)量、薯塊數(shù)量、商品薯率分析通過(guò)HIDAP軟件的多點(diǎn)試驗(yàn)分析(MET report)模塊進(jìn)行分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 方差分析

利用方差分析對(duì)薯塊數(shù)量及產(chǎn)量等因子與基因、環(huán)境、基因與環(huán)境互作的相關(guān)性進(jìn)行分析，通過(guò)方差分析(表4)可知，基因型的變化對(duì)薯塊數(shù)量、產(chǎn)量及商品薯率影響差異較大，均達(dá)到極極顯著水平(P<0.001)。試點(diǎn)的環(huán)境變化對(duì)馬鈴薯薯塊數(shù)量的差異影響達(dá)到極顯著水平(P<0.01)，對(duì)產(chǎn)量及商品薯率影響均達(dá)到極極顯著水平(P<0.001)；基因與環(huán)境的交互作用對(duì)薯塊數(shù)量的差異影響達(dá)到顯著水平(P<0.05)，基因與環(huán)境的交互作用對(duì)產(chǎn)量及商品薯率的影響達(dá)到極顯著水平(P<0.01)。

表4 馬鈴薯高代品系性狀指標(biāo)方差分析

2.2 AMMI分析

AMMI1雙標(biāo)圖(圖1a，1c，1e)主要針對(duì)品種的穩(wěn)定性與適應(yīng)性分析。穩(wěn)定性分析中，在縱向，品種的IPCA1值的絕對(duì)值越大，表明其與試點(diǎn)的交互作用大，品種的穩(wěn)定性較差；IPCA1值的絕對(duì)值越小，表明其與試點(diǎn)的交互作用越小，品種越穩(wěn)定。在適應(yīng)性方面，過(guò)縱坐標(biāo)零點(diǎn)做一條水平線，過(guò)零點(diǎn)水平線上、下的品種與位于同側(cè)地點(diǎn)之間的互作為正向，與位于另一側(cè)地點(diǎn)間的互作為負(fù)向，品種與試點(diǎn)具有正向交互作用，表明這些品種在這些地點(diǎn)具有特殊適應(yīng)性，適合該地區(qū)種植，可能取得較高產(chǎn)量。品種與試點(diǎn)具有較大正向互作作用，表明這些品種在這些地區(qū)具有特殊適應(yīng)性，可能會(huì)取得較高產(chǎn)量。在豐產(chǎn)性方面，水平線上越靠右的品系在產(chǎn)量、薯塊數(shù)量及商品薯率中表現(xiàn)越好。

圖1 AMMI雙標(biāo)圖Fig.1 Biplot of AMMI

圖1a表示高代品系在薯塊數(shù)量(TNTP)的穩(wěn)定性，圖中看出高代品系1205-5位于水平線最左側(cè)，其薯塊數(shù)值最低，品系0934-62、1281-191、1350-85、1125-36、1275-38、14137-20、1035-8、1026-2的數(shù)值較高，其中高代品系0934-62位于水平線的最右側(cè)且接近于水平線，豐產(chǎn)性與穩(wěn)定性表現(xiàn)較好。品系1281-109與1293-14的IPCA絕對(duì)值較高，穩(wěn)定性較差。品系14137-20、0934-62、1035-8、1026-2、1233-25、0904-75與環(huán)境E2、E4、E5具有正向交互作用，這些品種在這些地點(diǎn)具有特殊適應(yīng)性，適合該地區(qū)種植，能夠取得高產(chǎn)。與E1、E3具有負(fù)向交互作用。在圖1c中，高代品系1205-5遠(yuǎn)離水平軸，IPCA絕對(duì)值最高，穩(wěn)定性差，高代品系0934-62位于水平線的最右側(cè)，其產(chǎn)量水平數(shù)值最高。在圖1e中，高代品系0934-62位于水平線的最右側(cè)且接近于水平線，其商品薯率水平數(shù)值最高，高代品系1233-25與1205-5位于水平軸左側(cè)，商品薯率較低。

在AMMI2雙標(biāo)圖(圖1b，1d，1f)中，越接近坐標(biāo)原點(diǎn)的品種或試點(diǎn)越穩(wěn)定。如果品種的垂直投影落在試點(diǎn)與原點(diǎn)的連線或外延線上，則表明該品種與該試點(diǎn)有正向交互作用，該品種在該試點(diǎn)有一定的特殊適應(yīng)性，如果投影點(diǎn)與原點(diǎn)距離越大，則品種與該試點(diǎn)的交互作用越大，在該試點(diǎn)可能取得較高產(chǎn)量，如果投影落在連線的反向延線上，則該品種與該試點(diǎn)有負(fù)向交互作用，表明品種在試點(diǎn)不具有推廣種植價(jià)值。結(jié)合AMMI2雙標(biāo)圖(圖1b)與表5可知，薯塊數(shù)量(TNTP)中，在安定(E1)試點(diǎn)，品系1281-109在原點(diǎn)與試點(diǎn)(安定)連線的垂直投影線段最長(zhǎng)，且相關(guān)性數(shù)值達(dá)到131.888，與該環(huán)境具有最大正向交互作用，在該試點(diǎn)可能取得較高產(chǎn)量。品系1293-14與試點(diǎn)安定(E1)具有較大反向交互作用，且相關(guān)性數(shù)值達(dá)到-152.044，不適應(yīng)在該地區(qū)進(jìn)行推廣種植。在臨洮(E2)，品系0904-75與環(huán)境的交互性強(qiáng)，相關(guān)性數(shù)值達(dá)到105.117(表4)，品系1281-109落在試點(diǎn)臨洮(E2)的反向延長(zhǎng)線，投影點(diǎn)距原點(diǎn)最遠(yuǎn)，負(fù)向交互作用最大。在岷縣(E5)，品系1233-55與環(huán)境的交互性強(qiáng)，相關(guān)性數(shù)值達(dá)到65.119，能夠適應(yīng)該地區(qū)生長(zhǎng)環(huán)境，在通渭(E4)，品系1035-8與環(huán)境的交互性強(qiáng)，相關(guān)性數(shù)值達(dá)到46.950，能夠適應(yīng)該地區(qū)生長(zhǎng)環(huán)境，在渭源(E3)，品系1275-38與環(huán)境的交互性強(qiáng)，相關(guān)性數(shù)值達(dá)到80.279，能夠適應(yīng)該地區(qū)生長(zhǎng)環(huán)境。

表5 環(huán)境與基因的相關(guān)性分析

Table 5 Analysis of correlation between environment and genotype

指標(biāo)Index品系Strain地點(diǎn) Site安定Anding臨洮Lintao渭源Weiyuan通渭Tongwei岷縣Minxian薯塊數(shù)量TNTP0904-75-49.088105.117-43.565-12.7150.2520934-62-13.11129.761-32.587-8.29324.2301026-2-64.15514.384-9.298-0.11559.1851035-8-67.755-36.88267.76846.950-10.0801125-3621.777-2.682-3.365-39.51523.7851205-556.977-0.81528.50114.350-99.0141233-25-73.622-11.41534.23439.75011.0521233-5529.444-50.682-58.69814.81765.1191275-38-7.244-29.59380.279-17.871-25.5691281-109131.888-74.12667.079-70.071-54.7691281-19184.155-24.415-8.987-17.249-33.5031293-14-152.04432.60630.81246.43942.1851350-8581.933-7.304-33.542-25.026-16.05814137-20 20.84456.050-118.63128.55013.185產(chǎn)量TTWP0904-75-2.79614.593-5.1441.177-7.8290934-62-5.4951.8888.923-13.5548.2371026-2-13.629-5.5730.289-4.05622.9701035-8-1.023-2.0661.7954.283-2.9891125-363.376-1.9333.929-0.549-4.8231205-516.457-0.357-2.2563.031-16.8751233-25-0.029-4.940-4.5445.8433.6701233-55-0.996-8.906-2.544-0.95613.4031275-38-2.330-2.71912.771-0.107-7.6141281-10911.653-5.456-8.610-1.8564.2701281-1918.0021.4140.004-3.407-6.0141293-14-18.2344.7445.2849.006-0.8001350-855.2372.0221.823-0.521-8.56214137-20 -0.1927.292-11.7231.6652.957商品薯率MTRP0904-75-51.106104.10013.004-29.296-36.7010934-624.58234.011-78.97312.05828.3201026-2-26.2390.96633.204-9.0961.1651035-8-30.039-17.16614.07133.769-0.6341125-3615.093-8.700-2.795-4.7631.1651205-549.6044.366-4.95014.303-63.3231233-25-39.639-13.1005.80440.1696.7651233-5542.093-58.700-24.461-1.09642.1651275-38-6.039-8.16626.849-3.341-9.3011281-10963.115-36.78817.893-33.074-11.1461281-19152.115-34.78815.226-8.407-24.1461293-14-81.595-7.27747.51517.21424.1421350-85-12.5956.500-21.48411.43616.14214137-2020.64934.744-40.906-39.87425.387

結(jié)合AMMI2雙標(biāo)圖(圖1d)與表5可知，在產(chǎn)量(TTWP)中，在安定(E1)試點(diǎn)，品系1205-5在原點(diǎn)與試點(diǎn)(E1)連線的垂直投影線段最長(zhǎng)，且相關(guān)性數(shù)值達(dá)到16.457，與該環(huán)境具有最大正向交互作用，在該試點(diǎn)可能取得較高產(chǎn)量；在臨洮(E2)，品系0904-75在原點(diǎn)與試點(diǎn)(E2)連線的垂直投影線段最長(zhǎng)，且相關(guān)性數(shù)值達(dá)到14.593；在渭源(E3)，品系1275-38在原點(diǎn)與試點(diǎn)(E3)連線的垂直投影線段最長(zhǎng)，且相關(guān)性數(shù)值達(dá)到12.771；在通渭(E4)，品系1293-14在原點(diǎn)與試點(diǎn)(E4)連線的垂直投影線段最長(zhǎng)，且相關(guān)性數(shù)值達(dá)到9.006；在岷縣(E5)，品系1026-2在原點(diǎn)與試點(diǎn)(E5)連線的垂直投影線段最長(zhǎng)，且相關(guān)性數(shù)值達(dá)到22.970。

由AMMI2雙標(biāo)圖(圖1f)與表5可知，在商品薯率(MTRP)中，品系1281-109與安定(E1)相關(guān)性強(qiáng)，相關(guān)性數(shù)值達(dá)到63.115，品系0904-75與臨洮(E2)的相關(guān)性數(shù)值達(dá)到104.100，品系1293-14與渭源(E3)的相關(guān)性數(shù)值達(dá)到47.515，品系1233-25與通渭(E4)的相關(guān)性數(shù)值達(dá)到40.169，品系1233-55與岷縣(E5)的相關(guān)性數(shù)值達(dá)到42.165。

表6為AMMI模型中各主成分軸(PC)在產(chǎn)量、薯塊數(shù)量、商品薯率中的貢獻(xiàn)值大小。其中，主成分軸(PC1)與主成分軸(PC2)在產(chǎn)量、薯塊數(shù)量、商品薯率中解釋變異程度的累計(jì)貢獻(xiàn)值分別達(dá)到74.90254、83.98092、70.64809。

表6 主成分(PC)的貢獻(xiàn)值

2.3 GGE雙標(biāo)圖分析

在GGE雙標(biāo)圖中(圖2a，2c，2e)，過(guò)縱坐標(biāo)零點(diǎn)做一條水平線，過(guò)零點(diǎn)水平線上的品種在這些地點(diǎn)具有特殊適應(yīng)性，綜合性狀表現(xiàn)優(yōu)良，適合該地區(qū)種植，可能取得較高產(chǎn)量。綜合圖2a、2c、2e可知品系0934-62、1026-2、14137-20在薯塊數(shù)量、產(chǎn)量、商品薯率方面排名靠前，綜合表現(xiàn)突出，其中品系0934-62表現(xiàn)最好。

圖2b，2d，2f主要功能是各試驗(yàn)點(diǎn)在育種材料評(píng)價(jià)上的相似性分析，連接環(huán)境與原點(diǎn)線段之間的夾角余弦值表示相關(guān)系數(shù)，夾角小于90°表示正相關(guān)，說(shuō)明兩環(huán)境的品種排序相似，大于90°表示負(fù)相關(guān)，表示兩環(huán)境對(duì)品種排序相反，等于90°說(shuō)明兩環(huán)境不相關(guān)。夾角較小說(shuō)明試驗(yàn)點(diǎn)是重復(fù)設(shè)置的，去掉一個(gè)不影響對(duì)品種的評(píng)價(jià)。圖2b中，在薯塊數(shù)量(TNTP)中，環(huán)境E2、E4、E5 之間夾角最小，說(shuō)明環(huán)境之間相關(guān)性強(qiáng)，具有相同的地域環(huán)境條件，對(duì)品種的排序很相似。E1與E2、E4、E5的夾角較大，它們之間相關(guān)性弱，環(huán)境之間具有不同的氣候條件，對(duì)品種的排序能力強(qiáng)。圖2d中，在產(chǎn)量(TTWP)方面，環(huán)境E2、E3、E4 之間夾角最小，說(shuō)明環(huán)境之間相關(guān)性強(qiáng)，具有相同的地域環(huán)境條件，對(duì)品種的排序很相似。E1與E5的夾角較大，它們之間相關(guān)性弱，環(huán)境之間具有不同的氣候條件，對(duì)品種的排序能力強(qiáng)。圖2f商品薯率(MTRP)GGE2雙標(biāo)圖中，環(huán)境E3、E4、E5 之間夾角最小，說(shuō)明環(huán)境之間相關(guān)性強(qiáng)，具有相同的地域環(huán)境條件，對(duì)品種的排序很相似。綜合圖2b、2d、2f信息可知，環(huán)境E2與E4之間夾角最小，為了避免重復(fù)工作性，節(jié)省試驗(yàn)成本，可以將環(huán)境E2與E4只保留1個(gè)試點(diǎn)。

圖2 GGE雙標(biāo)圖Fig.2 GGE-biplot analysis

表7中，對(duì)2020年馬鈴薯高代品系的塊莖數(shù)量、產(chǎn)量、商品薯率與環(huán)境、基因以及環(huán)境×基因的互作關(guān)系等進(jìn)行聯(lián)合方差分析。塊莖數(shù)量、產(chǎn)量、商品薯率總變異由基因、環(huán)境、基因與環(huán)境互作，基因型回歸異質(zhì)性(Het.Regr.G)，基因型回歸誤差(Dev.Regr.G)，環(huán)境回歸異質(zhì)性(Het.Regr.E)，環(huán)境回歸誤差(Dev.Regr.E)構(gòu)成。

通過(guò)表7中數(shù)據(jù)可看到基因、環(huán)境對(duì)塊莖數(shù)量、產(chǎn)量、商品薯率的總變異達(dá)到極極顯著水平(P<0.001)，基因×環(huán)境的交互作用對(duì)總變異影響達(dá)到極顯著水平(P<0.01)以上，其余部分達(dá)到極顯著水平(P<0.01)。

表7 聯(lián)合回歸分析Table 7 Combined regression analysis

表8為GGE雙標(biāo)圖中各主成分軸(PC)的貢獻(xiàn)值大小。主成分軸(PC1)與主成分軸(PC2)在產(chǎn)量、薯塊數(shù)量、商品薯率中解釋變異程度的累計(jì)貢獻(xiàn)值分別達(dá)到81.25460，81.73695，78.68588。

表8 在顯著互作主成分軸上的得分

2.4 Tai穩(wěn)定性分析

用Tai模型進(jìn)行指標(biāo)穩(wěn)定性分析時(shí)綜合考慮了品種遺傳基因與試點(diǎn)環(huán)境互作的影響，將每一品種的遺傳型與環(huán)境互作效應(yīng)分解為兩個(gè)部分：以αi測(cè)定對(duì)環(huán)境效應(yīng)的直線效應(yīng)，以λi測(cè)定直線效應(yīng)的離差，αi<0，λi→1的品種為超平均穩(wěn)定性品種；αi→0，λi→1的品種為平均穩(wěn)定性品種；λi>1的品種為難以預(yù)測(cè)品種；λi<1的品種為環(huán)境敏感型品種，從而對(duì)參試品種在多個(gè)環(huán)境下的表現(xiàn)進(jìn)行比較和評(píng)價(jià)，是品種區(qū)域試驗(yàn)中實(shí)用的品種穩(wěn)定性分析統(tǒng)計(jì)模型。

表9中標(biāo)明各參試高代品系在塊莖數(shù)量、產(chǎn)量、商品薯率中的Tai穩(wěn)定性分布范圍及相關(guān)評(píng)價(jià)參數(shù)。在產(chǎn)量中(TTWP)，超平均穩(wěn)定性高代品系為1281-191，平均穩(wěn)定性品系為0934-62；在薯塊數(shù)量(TNTP)中，超平均穩(wěn)定性高代品系為1026-2與1275-38，平均穩(wěn)定性品系為0934-62與1281-191；在商品薯率(MTRP)中，超平均穩(wěn)定性高代品系為1026-2。綜合各高代品系在產(chǎn)量、塊莖數(shù)量、商品薯率中αi與λi參數(shù)分布范圍，可知穩(wěn)定性高的品系為0934-62、1026-2、1281-191。

表9 Tai穩(wěn)定性分析Table 9 Tai stability analysis

3 討 論

HIDAP為塊莖類作物專用的高交互性數(shù)據(jù)分析軟件，能夠幫助育種家進(jìn)行育種試驗(yàn)設(shè)計(jì)、育種材料歸類整理管理、分析評(píng)價(jià)，利用AMMI模型、GGE-biplot模型、聯(lián)合方差分析、Tai穩(wěn)定性模型等針對(duì)材料的各項(xiàng)性狀指標(biāo)進(jìn)行綜合性分析評(píng)價(jià)，通過(guò)查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料[7-12]，針對(duì)各種農(nóng)作物品種與環(huán)境的相互關(guān)系主要利用AMMI與GGE-biplot模型進(jìn)行分析解釋，在本研究中首次利用HIDAP軟件以產(chǎn)量、薯塊數(shù)量、商品薯率為評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行馬鈴薯育種材料的多性狀分析，利用圖表解析方式準(zhǔn)確的對(duì)育種材料進(jìn)行排序選優(yōu)，對(duì)試點(diǎn)環(huán)境的鑒別力進(jìn)行評(píng)價(jià)篩選。

AMMI分析圖通過(guò)對(duì)馬鈴薯高代品系在水平與垂直軸的位置判斷進(jìn)行穩(wěn)定性、豐產(chǎn)性與適應(yīng)性分析，在AMMI1分析圖中(圖1)，高代品系0934-62在產(chǎn)量、單株薯塊數(shù)、商品薯率中位于水平軸右側(cè)，豐產(chǎn)性相比其他品系突出，僅次于0934-62的高代品系為1281-191、14137-20、1026-2，其中高代品系1026-2在垂直方向的IPCA值大小不穩(wěn)定，在后續(xù)的年份試驗(yàn)中可以進(jìn)一步進(jìn)行驗(yàn)證。

在利用圖解方式解釋基因與環(huán)境相互關(guān)系的同時(shí)，HIDAP軟件提供了主成分貢獻(xiàn)值(表6)，環(huán)境與基因的相關(guān)性分析(表5)，通過(guò)圖1的AMMI2結(jié)合表中數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確分析育種基因材料在不同環(huán)境中的表現(xiàn)，為進(jìn)一步試驗(yàn)材料篩選提供有效幫助。表5中的基因與環(huán)境的互作效應(yīng)值能夠解釋基因與特定環(huán)境的關(guān)系。0904-75品系的薯塊數(shù)量的投影點(diǎn)落在安定區(qū)與原點(diǎn)的反向延長(zhǎng)線上，交互效應(yīng)值為-49.088，表現(xiàn)為較大負(fù)作用，但在臨洮具有很強(qiáng)的正向交互作用，交互效應(yīng)值為105.117，對(duì)環(huán)境具有特殊適應(yīng)性，在臨洮的產(chǎn)量與商品薯率均為正向交互作用，尤其在臨洮的商品薯率達(dá)到104.100，該品系在臨洮可能取得較高產(chǎn)量。0934-62的薯塊數(shù)量與臨洮、岷縣成正向交互效應(yīng)，與安定、渭源、通渭的負(fù)向交互效應(yīng)值較小，在產(chǎn)量中與臨洮、渭源、岷縣的交互性為正值，在商品薯率中，與安定、臨洮、通渭、岷縣的交互作用為正值，綜合表現(xiàn)穩(wěn)定性良好，第二年繼續(xù)進(jìn)行試種觀察。

在GGE雙標(biāo)圖中，綜合圖2a、2c、2e可知品系0934-62在薯塊數(shù)量、產(chǎn)量、商品薯率方面綜合表現(xiàn)突出，排名靠前，與AMMI模型的分析結(jié)果基本一致。在多點(diǎn)區(qū)域性試驗(yàn)中，針對(duì)相似度較高的試驗(yàn)點(diǎn)，為了減少區(qū)域試驗(yàn)的成本，可以進(jìn)行適當(dāng)刪減，在本文中，根據(jù)圖2b，2d，2f 中通過(guò)連接環(huán)境與原點(diǎn)線段之間的夾角余弦值大小對(duì)各試驗(yàn)點(diǎn)的相似性進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，通過(guò)對(duì)比分析各試點(diǎn)在3個(gè)衡量指標(biāo)的相似度變化可知，在薯塊數(shù)量(TNTP)中，環(huán)境E2、E4、E5之間夾角最小，E1與E2、E4、E5的夾角較大，在產(chǎn)量(TTWP)方面，環(huán)境E2、E3、E4之間夾角最小，在商品薯率(MTRP)中，環(huán)境E3、E4、E5 之間夾角最小，根據(jù)圖2b，2d，2f 的信息可知環(huán)境E2與E4相似度最高，可保留兩個(gè)試點(diǎn)中的1個(gè)。

在Tai穩(wěn)定性分析中，通過(guò)表中篩選出穩(wěn)定性高的品系為0934-62、1026-2、1281-191，但是，在Tai分析參數(shù)中表明λi>1的品種為難以預(yù)測(cè)品種；λi<1的品種為環(huán)境敏感性品種，在薯塊數(shù)量中，0934-62、1026-2與1281-191的λi值均小于1；產(chǎn)量中，0934-62與1281-191的λi值均小于1；商品薯率中，1026-2的λi值小于1，本試驗(yàn)由于只采用2020年的高代品系篩選數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，缺少多年份的重復(fù)性驗(yàn)證，部分品系的性狀穩(wěn)定性會(huì)出現(xiàn)變化。

在本研究中，創(chuàng)新性利用高交互性數(shù)據(jù)分析育種軟件HIDAP的數(shù)據(jù)管理及處理功能對(duì)馬鈴薯多點(diǎn)試驗(yàn)中的多個(gè)高代品系在產(chǎn)量、薯塊數(shù)量、商品薯率等指標(biāo)利用AMMI模型、GGE雙標(biāo)圖、Tai穩(wěn)定性模型并結(jié)合方差分析(ANOVA)，環(huán)境與基因的互作效應(yīng)分析，聯(lián)合回歸分析進(jìn)行分析篩選評(píng)價(jià)。在數(shù)據(jù)分析中首次運(yùn)用環(huán)境與基因的互作效應(yīng)分析，將高代品系與環(huán)境進(jìn)行一對(duì)一的適應(yīng)性分析，產(chǎn)生相對(duì)應(yīng)的相關(guān)性數(shù)值，用數(shù)據(jù)明確品系與試點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)度，明確品系的適應(yīng)范圍，增加系統(tǒng)分析的精準(zhǔn)性，為后續(xù)的品種選育提供一定科學(xué)依據(jù)。