杜金霞，李奕莎，李美霖，陳文浛，張木清

甘蔗不同基因型對(duì)白條病抗性的評(píng)價(jià)

杜金霞，李奕莎，李美霖，陳文浛，張木清

廣西大學(xué)農(nóng)學(xué)院/亞熱帶農(nóng)業(yè)生物資源保護(hù)與利用國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/廣西甘蔗生物學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南寧 530005

【目的】甘蔗白條病是影響甘蔗產(chǎn)業(yè)的一種重要細(xì)菌檢疫性病害，選擇抗病品種可有效降低病害的發(fā)生。了解甘蔗基因型的白條病抗性，規(guī)范抗性評(píng)價(jià)方法，為甘蔗白條病抗病種質(zhì)資源的選育和利用提供依據(jù)?！痉椒ā恳怨鹛?6號(hào)分離得到的黃單胞菌株JG43菌株為接種病原，采用截頭法人工接種于70個(gè)不同基因型的甘蔗上。通過蘸有細(xì)菌懸浮液（108CFU/ml）的剪刀剪切甘蔗生長(zhǎng)點(diǎn)上方，并用棉花吸取500 μl細(xì)菌懸浮液置于斜切面上。分別于接種后14、28、42、56和70 d，對(duì)每個(gè)甘蔗基因型的發(fā)病情況進(jìn)行調(diào)查，計(jì)算發(fā)病率（incidence，IC）。根據(jù)甘蔗白條病嚴(yán)重度評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算病情指數(shù)（disease index，DI）和病害進(jìn)展曲線下面積（area under the disease progress curve，AUDPC）。利用SPSS 25.0軟件分別進(jìn)行方差分析、主成分分析和判別分析。其中，采用一般線性模型和類型Ⅲ的平方和模型進(jìn)行方差分析，以IC、DI和AUDPC作為因變量，基因型、區(qū)組及接種后時(shí)間為固定因子。原始數(shù)據(jù)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化（Z-score）處理后，通過KOM和Bartlett球體檢驗(yàn)法進(jìn)行主成分分析。運(yùn)用DPS 9.50軟件的WPGMA法，計(jì)算歐幾里得距離（euclidean metric）進(jìn)行聚類分析。以聚類分析結(jié)果中的不同抗性等級(jí)作為分組變量，AUDPC、IC和DI作為自變量，根據(jù)Fisher準(zhǔn)則進(jìn)行判別分析，計(jì)算分類準(zhǔn)確率。【結(jié)果】接種14 d，部分基因型葉片開始發(fā)病，出現(xiàn)1—2條鉛筆狀條紋；接種28 d，條紋數(shù)增多且逐步向邊緣擴(kuò)展；接種42 d，葉片黃化或白化癥狀從邊緣逐步向葉脈擴(kuò)展；接種56 d，葉片向內(nèi)卷曲枯死；接種70 d時(shí)，發(fā)病嚴(yán)重的甘蔗整株枯萎死亡。方差分析發(fā)現(xiàn)，不同基因型（genotype，Gen）、接種后持續(xù)時(shí)間（days post-inoculation，Dpi)及其互作（Gen×Dpi）對(duì)IC、DI和AUDPC均具有極顯著影響（＜0.01），其中，總方差的42%歸因于接種后時(shí)間效應(yīng)，表明不同接種時(shí)間甘蔗基因型的抗性反應(yīng)存在顯著差異。接種56 d，病害的發(fā)生達(dá)到相對(duì)穩(wěn)定狀態(tài)，這一時(shí)期的病害數(shù)據(jù)經(jīng)平均值多重比較后能較好地進(jìn)行甘蔗基因型間的抗性劃分。判別分析與聚類分析的結(jié)果基本一致，將70個(gè)基因型分為5個(gè)不同抗病等級(jí)，包括高抗基因型15份、抗病基因型14份、中抗基因型15份、感病基因型11份、高感基因型15份?！窘Y(jié)論】通過截頭法人工接種進(jìn)行甘蔗抗白條病鑒定時(shí)，以接種56 d基因型的IC、DI和AUDPC作為抗性鑒定評(píng)價(jià)指標(biāo)，在聚類分析的基礎(chǔ)上增加判別分析，可以提高試驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性。篩選出中蔗9號(hào)、中蔗4號(hào)、中蔗2號(hào)、GUC19、GUC8、云瑞03-103、云瑞05-649、云瑞05-182、云瑞05-367、云瑞89-159、福農(nóng)11-601、福農(nóng)09-4059、桂糖02-467、桂糖08-297、新臺(tái)糖22號(hào)等15個(gè)高抗品種，可進(jìn)一步用于甘蔗抗白條病育種研究。

甘蔗；白條??；抗性鑒定；聚類分析；主成分分析；判別分析

0 引言

【研究意義】甘蔗（）是一種重要的糖料和經(jīng)濟(jì)作物，中國(guó)的蔗糖主要產(chǎn)自廣西和云南[1]。然而，每年因病害造成的產(chǎn)量損失約為25%[2]。甘蔗白條?。╯ugarcane leaf scald）是其主要的檢疫性細(xì)菌病害。近年來，研究人員通過病原菌分離和分子生物學(xué)鑒定，在廣西多個(gè)蔗區(qū)發(fā)現(xiàn)了甘蔗白條病[3-4]。甘蔗白條病是由黃單胞菌（）引起的一種細(xì)菌性病害，主要通過抑制葉綠體分化[5]、堵塞甘蔗維管束和木質(zhì)部[6]，導(dǎo)致甘蔗產(chǎn)量和品質(zhì)下降。發(fā)病植株通常節(jié)間變短并從莖底部長(zhǎng)出側(cè)枝[7]，蔗徑橫切面變紅，發(fā)病嚴(yán)重時(shí)整株死亡。發(fā)病葉片多為下部葉，植株頂端葉和上部葉很少出現(xiàn)鉛筆線白色條紋[8]。甘蔗白條病菌能夠通過砍刀等收獲工具進(jìn)行傳播，也可通過感染病菌的種莖傳播，還可通過植株間葉、根等接觸性傳播，在降雨量充足時(shí)，通過氣流傳播[9]。種植抗病材料可以很大程度上降低病害的發(fā)生，是預(yù)防甘蔗白條病最經(jīng)濟(jì)有效的方法?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】甘蔗品種的抗性評(píng)價(jià)主要通過田間自然發(fā)病和人工接種驗(yàn)證。與田間自然發(fā)病相比，人工接種具有靈活性大、周期短等優(yōu)點(diǎn)，能夠保證寄主被單一病原菌侵染的前提下降低環(huán)境因子對(duì)結(jié)果的影響。通常采用截頭法進(jìn)行人工接種甘蔗白條病菌的抗性鑒定[10]，Egan[11]使用鋁蓋截頭法分別于1966年和1967年鑒定了15種已知抗性的甘蔗品種，提供了一種可以快速有效地劃分抗病和高感品種的方法；Rott等[12]用截頭法鑒定了7個(gè)甘蔗品種在新植和宿根蔗的抗性，并建議減少感病品種B69-379的種植；Gutierrez等[13]和Garces等[14]采用截頭法和qPCR方法檢測(cè)甘蔗葉片中白條黃單胞菌含量，從而進(jìn)行品種間抗性的劃分。此外還有浸種法和剪葉法，Lopes等[15]通過浸種法對(duì)甘蔗品種進(jìn)行抗白條病性鑒定，結(jié)果表明，利用EC50的評(píng)價(jià)結(jié)果與田間自然發(fā)病的觀察結(jié)果一致；吳廣悅等[16]用浸種法和截頭法分別接種桂糖46號(hào)和中蔗6號(hào)來評(píng)價(jià)24個(gè)菌株的致病性差異；傅華英等[17]通過苗期剪葉法評(píng)價(jià)甘蔗品種的抗白條病性?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】廣西是中國(guó)重要的甘蔗產(chǎn)區(qū)，由于前人對(duì)甘蔗基因型抗白條病評(píng)價(jià)的數(shù)量有限，尚未發(fā)現(xiàn)高抗品種，且抗病鑒定大多以最后一次的病情指數(shù)作為主要依據(jù)，評(píng)價(jià)方法存在局限性和片面性。因此，擴(kuò)大中國(guó)甘蔗抗病種質(zhì)范圍，應(yīng)用多種指標(biāo)去綜合評(píng)價(jià)甘蔗品種的白條病抗性至關(guān)重要。【擬解決的關(guān)鍵問題】本研究通過對(duì)70個(gè)甘蔗基因型人工接種后的發(fā)病率、病情指數(shù)和病害進(jìn)展曲線下面積進(jìn)行方差分析、主成分分析、聚類分析和判別分析，了解病害的發(fā)生規(guī)律及不同基因型甘蔗的抗性，明確甘蔗基因型通過截頭法人工接種后進(jìn)行抗性鑒定的最佳時(shí)間，規(guī)范抗性評(píng)價(jià)方法，為甘蔗抗病育種提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 田間設(shè)計(jì)

選用中國(guó)最近引進(jìn)選育的70個(gè)甘蔗基因型作為甘蔗白條病抗性鑒定材料。其中，中蔗系列（ZZ）材料5份，美國(guó)系列（GUC）材料15份，新臺(tái)糖系列（ROC）材料7份，福農(nóng)系列（FN）材料16份，云瑞系列（YR）材料15份，桂糖系列（GT）材料12份。每個(gè)基因型挑選蔗芽飽滿、一致的種芽90個(gè)，經(jīng)溫湯脫毒處理后，于2021年5月種植在廣西大學(xué)農(nóng)學(xué)院扶綏基地溫室中。試驗(yàn)采用完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，單行區(qū)，行長(zhǎng)3.0 m、行距1.2 m，3次重復(fù)，每個(gè)小區(qū)每個(gè)基因型30個(gè)芽。以GT46和ROC22為感病和抗病對(duì)照種。

1.2 白條病原菌的活化和接種

供試菌株JG43為前期從桂糖46號(hào)上分離、純化和保存。在超凈工作臺(tái)中用牙簽蘸取菌種，接種于MW（蔗糖10 g·L-1，蛋白胨5 g·L-1，磷酸氫二鉀0.50 g·L-1，硫酸鎂0.25 g·L-1，亞硫酸鈉0.05 g·L-1，瓊脂15 g·L-1，pH7.0）平板培養(yǎng)基上，28℃活化5—7 d，然后挑取少許接入MW液體培養(yǎng)基中，220 r/min，28℃培養(yǎng)3 d。用分光光度計(jì)測(cè)量細(xì)菌懸浮液的濃度后，使用無菌水調(diào)節(jié)菌液濃度為108CFU/mL。將細(xì)菌懸浮液短時(shí)間置于4℃條件下備用。待甘蔗長(zhǎng)到5個(gè)節(jié)時(shí)，采用截頭法人工接種，用蘸有細(xì)菌懸浮液的剪刀剪切甘蔗生長(zhǎng)點(diǎn)上方，不同基因型甘蔗剪切后，需用酒精棉擦拭剪刀，隨后用棉花吸取500 μl細(xì)菌懸浮液置于斜切面上[18]，同時(shí)用ddH2O作陰性對(duì)照。

1.3 調(diào)查方法

分別于接種后14、28、42、56和70 d（感病對(duì)照基因型病情指數(shù)達(dá)到穩(wěn)定）調(diào)查甘蔗白條病發(fā)病情況。參考傅華英等[17]方法進(jìn)行白條病嚴(yán)重度分級(jí)（表1），根據(jù)發(fā)病情況及嚴(yán)重程度計(jì)算發(fā)病率（incidence，IC）、病情指數(shù)（disease index，DI）和病害進(jìn)展曲線下面積（area under the disease progress curve，AUDPC）。

病情指數(shù)（DI）＝∑（各級(jí)病株數(shù)×該病級(jí)值）/（調(diào)查總株數(shù)×最高病級(jí)值）×100

病害進(jìn)展曲線下面積（AUDPC）=

其中，y、y1為次與1次記載的病情指數(shù)，t1－t為第+1次與第次記載的間隔天數(shù)。

表1 甘蔗白條病發(fā)病嚴(yán)重度評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)

1.4 統(tǒng)計(jì)分析

利用Excel 2019對(duì)表型數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄與處理。利用SPSS 25.0軟件進(jìn)行方差分析、主成分分析和判別分析。采用一般線性模型和類型Ⅲ的平方和模型進(jìn)行方差分析，IC、DI和AUDPC作為因變量，基因型、區(qū)組及接種后時(shí)間為固定因子，計(jì)算主效應(yīng)及基因型與接種后時(shí)間的交互效應(yīng)和各因子的方差占比。由于變量的量綱不同，進(jìn)行主成分分析時(shí)，數(shù)值變化范圍大的變量所占比重較大，因此，使用SPSS 25.0軟件對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化（Z-score）處理后，通過KOM和Bartlett球體檢驗(yàn)法進(jìn)行主成分分析。利用DPS 9.50軟件將標(biāo)準(zhǔn)化處理后的AUDPC、IC和DI原始數(shù)據(jù)運(yùn)用WPGMA法，計(jì)算歐幾里得距離（Euclidean metric）進(jìn)行聚類分析。利用SPSS 25.0軟件將不同抗性等級(jí)作為分組變量，AUDPC、IC和DI作為自變量，根據(jù)Fisher準(zhǔn)則進(jìn)行判別分析，計(jì)算分類準(zhǔn)確率。

2 結(jié)果

2.1 甘蔗白條病癥狀表現(xiàn)

接種14 d（圖1-b），部分甘蔗基因型葉片開始褪綠，出現(xiàn)與主脈平行的1—2條白色鉛筆狀條紋，且多出現(xiàn)在葉片中；接種28 d（圖1-c），白色鉛筆狀條紋逐步向邊緣擴(kuò)展，多數(shù)基因型葉片出現(xiàn)典型的白色條紋且條紋數(shù)增多；接種42 d（圖1-d），葉片黃化或白化癥狀從邊緣逐步向葉脈擴(kuò)展；接種56 d（圖1-e），條紋中出現(xiàn)紅色小點(diǎn)，從葉邊緣開始出現(xiàn)組織枯萎壞死，葉片向內(nèi)卷曲；接種70 d（圖1-f），發(fā)病嚴(yán)重的甘蔗基因型整株枯萎死亡。

a：健康葉片；b：接種14 d發(fā)病葉片；c：接種28 d發(fā)病葉片；d：接種42 d發(fā)病葉片；e：接種56 d發(fā)病葉片；f：接種70 d發(fā)病葉片

2.2 甘蔗不同基因型的方差分析

方差分析（表2）結(jié)果表明，接種14—70 d，基因型間的DI、IC和AUDPC均達(dá)到極顯著水平（＜0.001），接種后時(shí)間對(duì)3種病害指標(biāo)也有極顯著影響（＜0.001），但是區(qū)組間差異不顯著（＞0.05），說明除基因型和觀測(cè)時(shí)間以外其他條件的一致性和重復(fù)性好，鑒定結(jié)果比較可靠。從方差占比來看，IC平方和（SS）的18.98%歸因于基因型效應(yīng)，42.82%歸因于時(shí)間效應(yīng)，20.00%歸因于Gen×Dpi互作效應(yīng)；DI平方和（SS）的20.13%歸因于基因型效應(yīng)，42.69%歸因于時(shí)間效應(yīng)，20.17%歸因于Gen×Dpi互作效應(yīng)；AUDPC平方和（SS）的21.12%歸因于基因型效應(yīng)，42.22%歸因于時(shí)間效應(yīng)，18.99%歸因于Gen×Dpi互作效應(yīng)。不同因子對(duì)IC和DI的影響：接種后時(shí)間效應(yīng)＞基因型×?xí)r間效應(yīng)＞基因型效應(yīng)；對(duì)AUDPC的影響：接種后時(shí)間效應(yīng)＞基因型效應(yīng)＞基因型×?xí)r間效應(yīng)。接種后病害發(fā)生情況主要受時(shí)間效應(yīng)的影響，因此，在甘蔗白條病抗性評(píng)價(jià)時(shí)，選擇適宜的調(diào)查時(shí)期是病害鑒定的關(guān)鍵。

2.3 主成分分析及抗性鑒定綜合評(píng)價(jià)模型

將IC和DI在接種后不同時(shí)間的原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，進(jìn)行主成分分析，結(jié)果顯示，KMO值為0.686（＞0.60），Bartlett球體檢驗(yàn)結(jié)果為969.62，Sig值為0.000，表明該數(shù)據(jù)適用主成分分析法。從貢獻(xiàn)率（表3）可知，前3個(gè)成分可以代表原始數(shù)據(jù)的絕大部分信息，且累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到87.4%。其中，第一主成分Y1反映了原始數(shù)據(jù)的大部分信息，解釋了方差變異的51.1%，因子權(quán)重為58.5%，IC和DI在接種后42—56 d時(shí)均有較大的正載荷，說明該階段是病害鑒定的關(guān)鍵時(shí)期；第二主成分為接種14 d；第三主成分為接種70 d。由圖2可知，從接種56 d開始，70個(gè)甘蔗品種的IC和DI變化不顯著（＞0.05），甘蔗白條病病害的發(fā)生達(dá)到穩(wěn)定階段。因此，為節(jié)省觀測(cè)時(shí)間可在接種56 d記錄病害發(fā)生情況。

表2 接種14、28、42、56和70 d時(shí)病情指數(shù)（DI）、發(fā)病率（IC）和病害進(jìn)展曲線下面積（AUDPC）的方差分析

***：在≤0.001水平差異顯著；ns：差異不顯著（＞0.05） ***: significant levels at≤0.001; ns: not significant (＞0.05)

表3 發(fā)病率和病情指數(shù)在接種后不同時(shí)間點(diǎn)主成分的特征值、貢獻(xiàn)率、累計(jì)貢獻(xiàn)率、因子權(quán)重和成分載荷矩陣

IC：發(fā)病率；DI：病情指數(shù)。下同 IC: Incidence; DI: disease index. The same as below

2.4 甘蔗基因型抗白條病評(píng)價(jià)

將接種56 d的IC、DI和AUDPC原始數(shù)據(jù)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)化后進(jìn)行聚類（圖3）和判別分析（表4）。結(jié)果表明，2種分析方法對(duì)基因型的評(píng)價(jià)結(jié)果基本一致，只有1個(gè)基因型被誤判，即GUC15由中抗被判為高感（表4）。將判別分析后的3個(gè)病害指標(biāo)按高抗、抗、中抗、感病和高感5個(gè)等級(jí)劃分，不同抗性等級(jí)間經(jīng)過平均值多重比較后存在顯著差異（表5）。其中，高抗組包括抗病對(duì)照品種（ROC22）和ZZ9在內(nèi)的15個(gè)基因型（占比21.43%)，抗病組包括ZZ5在內(nèi)的14個(gè)基因型（占比20.00%），中抗組包括ZZ6在內(nèi)的15個(gè)基因型（占比21.43%），感病組包括GUC34在內(nèi)的11個(gè)基因型（占比15.71%），高感組包括感病對(duì)照品種GT46在內(nèi)的15個(gè)基因型（占比21.43%）。

小寫字母表示接種后不同時(shí)間點(diǎn)發(fā)病率和病情指數(shù)的差異顯著性（P＜0.05）

表4 甘蔗基因型的聚類分析與判別分析

續(xù)表4 Continued table 4

續(xù)表4 Continued table 4

AUDPC：病害進(jìn)展曲線下面積。HR：高抗；R：抗病；MR：中抗；S：感??；HS：高感。下同

AUDPC: area under the disease progress curve. HR: High resistance; R: Resistance; MR: Moderate resistance; S: Susceptibility; HS: High susceptibility. The same as below

圖3 70個(gè)甘蔗基因型白條病抗性的聚類分析樹狀圖

表5 供試基因型間抗白條病的差異

同一列中不同字母表示差異顯著（＜0.01）

The different letters in the same column showed significant differences (＜0.01)

3 討論

3.1 白條病抗性鑒定的規(guī)范化利于試驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性

無論是抗病育種材料的篩選還是甘蔗品種的審定，準(zhǔn)確評(píng)價(jià)品種的白條病抗性是技術(shù)核心。因此，綜合各項(xiàng)指標(biāo)，建立一個(gè)條件可控、快速穩(wěn)定的白條病抗性鑒定體系至關(guān)重要。肖春芳等[19]采用病情指數(shù)和病害進(jìn)展曲線下面積2種鑒定方法對(duì)馬鈴薯品種抗病性進(jìn)行判定，證明2種方法在篩選抗性品種方面均具有實(shí)用性。Zhu等[20]通過病情指數(shù)、植株死亡率和病害進(jìn)展曲線下面積評(píng)估了棉花品種接種不同枯萎病菌后的抗性差異。趙麗紅[21]利用病情指數(shù)和病害進(jìn)展曲線下面積的相對(duì)值對(duì)14個(gè)棉花品種抗黃萎病性進(jìn)行判定，認(rèn)為AUDPC評(píng)價(jià)方法優(yōu)于病情指數(shù)的評(píng)價(jià)方法。病情指數(shù)和發(fā)病率是考慮病害發(fā)生范圍和嚴(yán)重度的綜合指標(biāo)，在材料基數(shù)大、資源種類繁多的情況下[22]，能有效反映不同材料間抗性水平的差異。利用AUDPC法進(jìn)行抗性鑒定，從出現(xiàn)病癥開始，到感病對(duì)照品種發(fā)病達(dá)到穩(wěn)定結(jié)束，在此期間開展連續(xù)調(diào)查，避免了感病品種死亡后或病害已經(jīng)嚴(yán)重感染感病基因型時(shí)評(píng)估感病和抗病材料間差異的風(fēng)險(xiǎn)，從而能比較全面地評(píng)價(jià)不同基因型的抗病性[19, 23]。評(píng)價(jià)方法的單獨(dú)使用會(huì)降低評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性，因此，本研究在準(zhǔn)確調(diào)查的基礎(chǔ)上綜合利用IC、DI和AUDPC對(duì)甘蔗白條病的抗性進(jìn)行評(píng)價(jià)，提高了抗病鑒定的準(zhǔn)確性。

DI、IC和AUDPC的方差分析表明，接種后時(shí)間的方差占比明顯高于基因型方差占比，說明時(shí)間效應(yīng)對(duì)基因型發(fā)病嚴(yán)重程度有重要影響，因此，在進(jìn)行白條病抗性評(píng)價(jià)時(shí)選擇適宜的調(diào)查時(shí)間非常重要。本研究利用主成分分析發(fā)現(xiàn)通過截頭法進(jìn)行人工接種抗白條病鑒定的最佳調(diào)查時(shí)間為接種后56 d，該時(shí)間點(diǎn)白條病的發(fā)生達(dá)到一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài)，病害數(shù)據(jù)具有代表性，能夠很好地進(jìn)行基因型間抗性劃分。這與Gutierrez等[13]通過截頭法人工接種發(fā)現(xiàn)接種56 d時(shí)的視覺病害調(diào)查結(jié)果與qPCR檢測(cè)結(jié)果的一致性最高這一結(jié)論相符合。同時(shí)，觀測(cè)次數(shù)的減少也可以提高試驗(yàn)的準(zhǔn)確性，降低試驗(yàn)過程中的人為誤差，縮短試驗(yàn)周期。判別分析是在聚類分析的基礎(chǔ)上對(duì)其分類結(jié)果進(jìn)行判定，本研究聚類分析與判別分析的結(jié)果基本一致，僅GUC15由中抗被判為高感。因此，建議在進(jìn)行抗性評(píng)價(jià)時(shí)，應(yīng)在聚類分析的基礎(chǔ)上增加判別分析，增加試驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3.2 選育抗白條病甘蔗基因型對(duì)生產(chǎn)及育種進(jìn)程的重要性

白條病是中國(guó)甘蔗的一種檢疫性病害，也是導(dǎo)致甘蔗產(chǎn)量和蔗汁質(zhì)量下降的主要原因之一[24]。選育抗病品種是防控白條病的最重要途徑[25]。本研究通過截頭法人工接種和多元統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)不同基因型間的發(fā)病差異較大，在評(píng)價(jià)的70個(gè)甘蔗基因型中，表現(xiàn)高抗的基因型有15個(gè)、抗的基因型14個(gè)、中抗15個(gè)、感病11個(gè)、高感15個(gè)，與育成品種單位沒有明顯的關(guān)系，福農(nóng)（FN）、中蔗（ZZ）、美國(guó)（GUC）、新臺(tái)糖（ROC）、云瑞（YR）、桂糖（GT）分布在5個(gè)類型中。研究中選擇的高感對(duì)照基因型GT46，經(jīng)長(zhǎng)期、多地篩選鑒定，被公認(rèn)為高感甘蔗白條病[16, 18]。李文鳳等[26]通過田間自然發(fā)病試驗(yàn)鑒定出白條病中感品種FN41和高抗品種ROC22，與本研究通過截頭法人工接種試驗(yàn)的鑒定結(jié)果一致。甘蔗白條病的爆發(fā)與易感品種的大面積種植密不可分。1964年毛里求斯2個(gè)易感品種CP74-383和LCP82-89的廣泛種植導(dǎo)致甘蔗白條病在該地區(qū)的大規(guī)模發(fā)生[27]。在佛羅里達(dá)州，主栽品種CP72-1210和CP70-1133的種植造成平均每公頃有成百上千株甘蔗感染白條病[28]。此外其他感病品種，如澳大利亞的Q63，墨西哥南部的Mex69-290[29]在當(dāng)?shù)氐姆N植均造成了產(chǎn)量的嚴(yán)重下降。因此，建議對(duì)本研究篩選出的26個(gè)甘蔗白條病中感以上基因型在抗白條病育種中慎重使用。同時(shí)，應(yīng)該對(duì)更多的甘蔗種質(zhì)資源進(jìn)行篩選，挖掘新的抗病材料，為甘蔗抗病育種及新品種推廣應(yīng)用提供更豐富的來源。通過查閱供試基因型系譜發(fā)現(xiàn)，甘蔗親本的抗性水平與雜交后代的表現(xiàn)并不一致，主栽品種CP72- 1210高感白條病，但作為親本時(shí)與品種CP89-2143和新臺(tái)糖22號(hào)的雜交后代抗病，推測(cè)可能與另一親本的抗性有關(guān)。由同一親本CP49-50×CP96-1252、HoCP01-157×CP14-096和CP00-1100×Q209培育的雜交后代的白條病抗性水平差別較大，推測(cè)是由于甘蔗本身為異源多倍體，遺傳基礎(chǔ)復(fù)雜，個(gè)體性狀分離極易受環(huán)境影響[30-31]。

4 結(jié)論

通過截頭法人工接種進(jìn)行甘蔗抗白條病鑒定時(shí)，以接種56 d的基因型IC、DI和AUDPC作為抗性鑒定評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過在聚類分析的基礎(chǔ)上增加判別分析，可以提高評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。篩選出的中蔗9號(hào)、中蔗4號(hào)、中蔗2號(hào)、GUC19、GUC8、云瑞03-103 、云瑞05-649、云瑞05-182、云瑞05-367、云瑞89-159、福農(nóng)11601、福農(nóng)09-4059、桂糖02-467、桂糖08-297、新臺(tái)糖22號(hào)等15個(gè)高抗品種，可以在生產(chǎn)上推廣種植，同時(shí)也可作為抗病親本進(jìn)一步培育新材料，對(duì)于選出的26個(gè)白條病中感以上基因型甘蔗在抗白條病育種中要慎重使用。

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Evaluation of Resistance to Leaf Scald Disease in Different Sugarcane Genotypes

DU JinXia, LI YiSha, LI MeiLin, CHEN WenHan, ZHANG MuQing

College of Agriculture, Guangxi University/State Key Laboratory of Conservation and Utilization of Subtropical Agro-Bioresources/ Guangxi Key Laboratory of Sugarcane Biology, Nanning 530005

【Objective】Sugarcane leaf scald disease is an important bacterial disease affecting sugarcane yield. Selection of disease-resistant genotypes can effectively reduce the incidence of this disease. This study aimed to explore the leaf-scald resistance of sugarcane genotypes, standardize resistance evaluation method, and provide a basis for the selection and utilization of germplasm resources of sugarcane. 【Method】JG43 isolated from Guitang 46, was used as inoculum on 70 different sugarcane genotypes using the decapitation method by placing 500 mL of bacterial suspension on the surface previously cut above the apical meristem with scissors dipped in the inoculum suspension of 108CFU/mL. The disease incidence (IC) was calculated at 14, 28, 42, 56, and 70 days post-inoculation (Dpi). The disease index (DI) and the area under the disease progress curve (AUDPC) were calculated according to the disease severity of leaf scald in sugarcane. Variance, principal component, and discriminant analysis were performed using SPSS 25.0 software. Among them, a general linear model procedure (PROC) and the square sum model of type III were used to analyze the variance, with IC, DI and AUDPC as dependent variables, genotype, block and days post-inoculation as fixed factors. After the original data were processed by standardization (Z-score), principal component analysis was carried out by KOM and Bartlett sphere test. The Euclidean metric was calculated for cluster analysis using the WPGMA method of DPS 9.50 software. The discriminant analysis was performed to evaluate the clustering results according to Fisher’s criterion. 【Result】Some genotypes displayed white pencil lines at 14 dpi, then gradually expanded to the edge at 28 dpi. The leaves began yellowing or albinism from the edge to the veins at 42 dpi, then curled inward and died at 56 dpi. The severely infected plant withered and eventually died at 70 dpi. Variance analysis exhibited highly significant effects for IC, DI, and AUDPC among genotype (Gen), days post-inoculation (Dpi), and their interactions effect (Gen × Dpi) (＜0.01). Approximately 42% of the total sum of square was attributed to Dpi effect, indicating significant differences among genotypes resistance across the days post-inoculation. At 56 dpi, the disease reached a steady plateau, and the data in this period could be better divided among sugarcane genotypes. The results of discriminant and cluster analysis showed that 70 genotypes were divided into five different groups, including 15 highly resistant, 14 resistant, 15 moderate, 11 susceptible, and 15 highly susceptible genotypes. 【Conclusion】The resistance of sugarcane genotypes to leaf scald was assessed using the decapitation method, the IC, DI and AUDPC at 56 dpi were used as the evaluation indicators. The combined method of clustering and discriminant analysis could improve the accuracy of clustering results. Fifteen genotypes of high resistance to leaf scald were assessed and used for the sugarcane breeding program in China, including Zhongzhe 9, Zhongzhe 4, Zhongzhe 2, GUC19, GUC8, Yunrui 03-103, Yunrui 05-649, Yunrui 05-182, Yunrui 05-367, Yunrui 89-159, Funong 11601, Funong 09-4059, Guitang 02-467, Guitang 08-297, ROC22.

sugarcane; leaf scald; disease resistance; cluster analysis; principal component analysis; discrimination analysis

10.3864/j.issn.0578-1752.2022.21.003

2022-07-18；

2022-08-11

廣西科技基地和人才專項(xiàng)（2020AC18001）、國(guó)家糖料產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系（CARS170109）

杜金霞，E-mail：2448603739@qq.com。通信作者張木清，E-mail：zmuqing@163.com

（責(zé)任編輯 李莉）