不同基因型大豆苗期耐低磷性鉴定及耐低磷指标筛选方法

1.本发明属于大豆遗传育种技术领域，尤其涉及一种不同基因型大豆苗期耐低磷性鉴定及耐低磷指标筛选方法。


背景技术：

2.大豆是我国重要的粮食和油料作物之一，也是我国植物蛋白和食用油的主要来源。大豆是喜磷作物，磷在大豆生长发育阶段及产量形成过程中起到至关重要的作用。缺磷严重影响大豆生理功能，阻碍生长发育，已成为限制其高产的主要因素之一。因此，筛选大豆耐低磷指标，研究大豆品种耐低磷性，对缺磷地区大豆品种的合理布局具有重要意义，是解决低磷减产的有效方法。
3.近年来，作物耐低磷性鉴定的方法主要有主成分分析、耐低磷指数法、隶属函数法、聚类分析、灰色关联度分析、逐步回归分析等，并已在小麦、玉米、谷子和高粱等多种作物耐低磷性鉴定研究中得到广泛运用。现有技术1利用主成分、聚类以及回归分析等方法研究14份苦荞苗期耐低磷性，认为根表面积、根长、株高、地上部干重等指标可作为苦荞苗期的耐低磷鉴定指标。现有技术2利用耐低磷指数以及模糊隶属函数等方法研究了19个芝麻品种的耐低磷能力，认为根直径、根系总长、主根长、根尖数、根体积、地下部鲜质量和地上部鲜质量等形态指标可用于评价芝麻种质苗期耐低磷能力的大小。现有技术3利用各指标的耐低磷指数以及干物质指数评价11个粳稻品种最终认为耐低磷指数和干物质指数可作为评价水稻品种耐低磷性的指标。目前关于大豆耐低磷基因型的鉴定和指标筛选的研究也有相应的报道，但多侧重于大豆种质资源为材料或针对某种农艺性状、生理生化指标单独分析，而针对大豆耐低磷相关农艺性状和光合特征参数等生理生化指标相结合且采用综合评价方法进行鉴定与筛选的研究还鲜见报道。
4.通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有技术没有针对大豆耐低磷相关农艺性状和光合特征参数等生理生化指标相结合且采用综合评价方法进行鉴定与筛选的方法。
5.解决以上问题及缺陷的难度为：目前利用形态指标来鉴定大豆耐低磷性偏多，光合指标的测定还存在一定的困难，将农艺性状和光合指标相结合来评价大豆耐低磷相关报道较少。
6.解决以上问题及缺陷的意义为：将形态指标和光合指标相结合，弥补目前耐低磷大豆评价指标较少的问题，也可以更加全面的了解形态指标和光合指标对大豆耐低磷的影响。


技术实现要素：

7.针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种不同基因型大豆苗期耐低磷性鉴定及耐低磷指标筛选方法。
8.本发明是这样实现的，一种不同基因型大豆苗期耐低磷性鉴定及耐低磷指标筛选
方法，所述不同基因型大豆苗期耐低磷性鉴定及耐低磷指标筛选方法包括：
9.通过对数种不同大豆种质材料的多个指标数据进行主成分分析、隶属函数分析、聚类分析及灰色关联度分析，进行苗期耐低磷性种质材料的筛选，并筛选得到耐低磷指标。
10.进一步，所述不同基因型大豆苗期耐低磷性鉴定及耐低磷指标筛选方法包括以下步骤：
11.步骤一，选择数种不同的大豆种质材料，并为每个品种的大豆设置两种不同的磷处理；挑选大小一致且饱满的大豆种子；并对所述挑选的大豆种子进行处理；作用：首先表明选择大豆种子的标准，其次明确所选的大豆品种及试验的磷处理。
12.步骤二，待大豆子叶长出后，将大豆幼苗移入营养液中培养至三叶一心后进行缺素处理，12天后收获植株并测定相关性状；
13.作用：明确了大豆的培养方式及处理时间。
14.步骤三，基于测定的相关性状计算各测试指标耐低磷系数、不同大豆基因型各综合指标的隶属函数值、各综合指标的权重、各大豆品种的综合耐低磷能力的大小、灰色关联系数及灰色关联度；
15.作用：利用耐低磷系数的计算公式计算各指标的耐低磷系数，消除植物本身固有的生物学特性，利用隶属函数、指标权重、灰色关联系数以及灰色关联度计算公式计算各指标的值，方便开展评价。
16.步骤四，对计算得到的指标数据进行各单项指标的耐低磷系数及其相关性分析、主成分分析、大豆品种综合评价、灰色关联分析以及聚类分析；
17.作用：耐低磷系数可较直观的表明各大豆品种各指标在低磷胁迫下如何变化，相关性分析可表明各指标间存在的相关性，主成分分析可表明各指标在各成分间的载荷大小，隶属函数可得到各大豆品种综合评价的结果，可利用隶属函数d值对各大豆品种的耐低磷能力大小进行排序，灰色关联分析可对各指标进行排序，表明各指标与d值的关联程度，聚类分析可根据d值对供试大豆耐低磷进行分类，表明大豆耐低磷能力的类别。
18.步骤五，结合步骤四的各个分析结果确定大豆耐低磷品种的鉴定结果以及大豆苗期耐低磷性的评价指标。
19.作用：明确各大豆品种的耐低磷能力以及与大豆耐低磷相关的指标，筛选出耐低磷大豆品种以及耐低磷指标。
20.进一步，步骤一中，所述为每个品种的大豆设置两种不同的磷处理包括：
21.为每个品种的大豆设置正常供磷的对照处理和低磷胁迫处理；且每个品种每个处理设置3次生物学重复。
22.进一步，所述正常供磷的对照处理包括：采用0.5mmol/l的kh2po4进行处理；所述低磷胁迫处理即利用0.02mmol/l的kh2po4进行处理。
23.进一步，所述对大豆种子进行处理包括：
24.利用1％次氯酸钠对所述大豆种子进行灭菌处理；并利用无菌水进行浸种；同时在恒温避光的环境下进行大豆种子的培养。
25.进一步，所述测定相关性状包括：
26.进行光合特征参数的测定：选取倒三叶，于上午9：00-11：00采用光合仪测定净光合速率、气孔导度、胞间co2浓度和蒸腾速率等光合特性参数，每张叶片测定3次取其平均
值，所有参数数据重复3次；
27.进行光合色素含量的测定：选取倒三叶，去除中脉，采用乙醇浸提法，测定并计算叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素的含量；
28.进行形态指标及生物量测定：测量大豆株高、茎粗以及叶面积；以子叶节为界，将植株分为茎叶和根系，分别称量根及茎叶鲜重后，于105℃杀青30min，并在75℃下烘干至恒重，分别称量茎叶及根干重，并计算根冠比。
29.进一步，所述基于测定的相关性状计算各测试指标耐低磷系数、不同大豆基因型各综合指标的隶属函数值、各综合指标的权重、各大豆品种的综合耐低磷能力的大小、灰色关联系数及灰色关联度包括：
30.1)各测试指标耐低磷系数计算如下：耐低磷系数＝低磷处理下性状测得值/正常磷处理下性状测得值
×
100％；
31.2)不同大豆基因型各综合指标的隶属函数值计算如下：
32.u(xj)＝(x
j-x
min
)/(x
max-x
min
)j＝1，2，3，...，n；
33.其中，μ(xj)表示第j个综合指标的隶属函数值，xj表示第j个综合指标值；x
max
表示第j个综合指标的最大值，x
min
表示第j个综合指标的最小值；
34.3)各综合指标的权重的计算如下：
[0035][0036]
其中，wj表示第j个综合指标在所有综合指标中的重要程度及权重；pj表示各品种第j个综合指标的贡献率；
[0037]
4)各大豆品种的综合耐低磷能力的大小计算如下：
[0038][0039]
其中，d表示在低磷胁迫条件下各品种耐低磷能力的综合评价值；
[0040]
5)灰色关联系数及灰色关联度计算如下：
[0041]
以各指标lptc值为比较序列，d值为参考序列进行灰色关联度分析，确定各指标lptc值与d值间的关联系数ξi(k)及关联度(γi)：
[0042][0043][0044]
其中，表示二级最小差，表示二级最大差，ρ表示分辨系数。
[0045]
进一步，所述进行大豆品种综合评价包括：
[0046]
基于计算的各大豆品种的综合耐低磷能力的大小对各大豆品种的耐低磷性进行强弱排序；并采用最大距离法对各大豆品种的综合耐低磷能力的大小值进行聚类分析，将
不同基因型大豆划分为耐低磷类型、中度耐低磷类型以及弱耐低磷类型共3类。
[0047]
进一步，所述进行灰色关联分析包括：
[0048]
将各大豆品种的综合耐低磷能力的大小值作为参考序列，各指标耐低磷系数作为比较序列，建立灰色系统；通过灰色关联分析法，对各形态以及生理生化指标进行综合评价，确定比较序列即lptc值与参考序列即d值的关联关系，并确定各指标在耐低磷特性评定中的作用强弱。
[0049]
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：目前大豆耐低磷的评价所选择的指标多较单一，特别是利用光合指标的较少，本发明结合了相关形态指标和光合特征参数以及光合色素指标，弥补了光合指标较少的问题，且目前利用隶属函数和灰色关联分析相结合来进行大豆耐低磷评价及指标筛选的文献较少，此发明可解决这一问题。
[0050]
本发明通过对不同大豆种质材料的多个指标进行主成分分析、隶属函数分析、聚类分析及灰色关联度分析，筛选出苗期耐低磷性种质材料，并筛选出耐低磷指标，为大豆耐低磷研究以及耐低磷品种的遗传改良、品种培育和筛选提供基础材料。
[0051]
本发明的有针对性地选取与d值密切相关的指标，尤其是光合参数指标和相关地上地下部形态指标，既能简化工作又能使鉴定结果更可靠。
[0052]
本发明先采用隶属函数法将各基因型大豆的耐低磷系数作为基础性指标，消除原始数据间固有的生物学和遗传学差异；之后，采用主成分法将多个单项指标转化成少量相互独立的综合指标，确定综合指标评价值(d值)并对各品种大豆进行排序；再通过聚类分析将不同基因型大豆划分成3大类：耐低磷型、中间型、弱耐低磷型；最后，多种分析方法相结合，成功将多个大豆品种进行划分；为大豆育种和西南地区瘠薄缺磷土壤上大豆的栽培提供了理论参考。
附图说明
[0053]
图1是本发明实施例提供的不同基因型大豆苗期耐低磷性鉴定及耐低磷指标筛选方法流程图。
[0054]
图2是本发明实施例提供的不同大豆品种耐低磷能力的系统聚类图。
具体实施方式
[0055]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0056]
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种不同基因型大豆苗期耐低磷性鉴定及耐低磷指标筛选方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。
[0057]
本发明实施例提供的不同基因型大豆苗期耐低磷性鉴定及耐低磷指标筛选方法包括：
[0058]
通过对10种不同大豆种质材料的19个指标数据进行主成分分析、隶属函数分析、聚类分析及灰色关联度分析，进行苗期耐低磷性种质材料的筛选，并筛选得到耐低磷指标。
[0059]
如图1所示，本发明实施例提供的不同基因型大豆苗期耐低磷性鉴定及耐低磷指
标筛选方法包括以下步骤：
[0060]
s101，选择不同的大豆种质材料，并为每个品种的大豆设置两种不同的磷处理；挑选大小一致且饱满的大豆种子；并对所述挑选的大豆种子进行处理；
[0061]
s102，待大豆子叶长出后，将幼苗移至营养液中培养至三叶一心后进行缺素处理，12天后收获植株并测定相关性状；
[0062]
s103，基于测定的相关性状计算各测试指标耐低磷系数、不同大豆基因型各综合指标的隶属函数值、各综合指标的权重、各大豆品种的综合耐低磷能力的大小、灰色关联系数及灰色关联度；
[0063]
s104，对计算得到的指标数据进行各单项指标的耐低磷系数及其相关性分析、主成分分析、大豆品种综合评价、灰色关联分析以及聚类分析；
[0064]
s105，结合步骤四的各个分析结果确定大豆耐低磷品种的鉴定结果以及大豆苗期耐低磷性的评价指标。
[0065]
本发明实施例提供的为每个品种的大豆设置两种不同的磷处理包括：
[0066]
为每个品种的大豆设置正常供磷的对照处理和低磷胁迫处理；且每个品种每个处理设置3次生物学重复。
[0067]
本发明实施例提供的正常供磷的对照处理包括：采用0.5mmol/l的kh2po4进行处理；本发明实施例提供的低磷胁迫处理即利用0.02mmol/l的kh2po4进行处理。
[0068]
本发明实施例提供的对大豆种子进行处理包括：
[0069]
利用1％次氯酸钠对所述大豆种子进行灭菌处理；并利用无菌水进行浸种；同时在恒温避光的环境下进行大豆种子的培养。
[0070]
本发明实施例提供的测定相关性状包括：
[0071]
进行光合特征参数的测定：选取倒三叶，于上午9：00-11：00采用光合仪测定净光合速率、气孔导度、胞间co2浓度和蒸腾速率等光合特性参数，每张叶片测定3次取其平均值，所有参数数据重复3次；
[0072]
进行光合色素含量的测定：选取缺素处理12d的大豆倒三叶，去除中脉，采用乙醇浸提法，测定并计算叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素的含量；
[0073]
进行形态指标及生物量测定：测量大豆株高、茎粗以及叶面积；以子叶节为界，将植株分为茎叶和根系，分别称量根及茎叶鲜重后，于105℃杀青30min，并在75℃下烘干至恒重，分别称量茎叶及根干重，并计算根冠比。
[0074]
本发明实施例提供的基于测定的相关性状计算各测试指标耐低磷系数、不同大豆基因型各综合指标的隶属函数值、各综合指标的权重、各大豆品种的综合耐低磷能力的大小、灰色关联系数及灰色关联度包括：
[0075]
1)各测试指标耐低磷系数计算如下：耐低磷系数＝低磷处理下性状测得值/正常磷处理下性状测得值
×
100％；
[0076]
2)不同大豆基因型各综合指标的隶属函数值计算如下：
[0077]
u(xj)＝(x
j-x
min
)/(x
max-x
min
) j＝1，2，3，...，n；
[0078]
其中，μ(xj)表示第j个综合指标的隶属函数值，xj表示第j个综合指标值；x
max
表示第j个综合指标的最大值，x
min
表示第j个综合指标的最小值；
[0079]
3)各综合指标的权重的计算如下：
[0080][0081]
其中，wj表示第j个综合指标在所有综合指标中的重要程度及权重；pj表示各品种第j个综合指标的贡献率；
[0082]
4)各大豆品种的综合耐低磷能力的大小计算如下：
[0083][0084]
其中，d表示在低磷胁迫条件下各品种耐低磷能力的综合评价值；
[0085]
5)灰色关联系数及灰色关联度计算如下：
[0086]
以各指标lptc值为比较序列，d值为参考序列进行灰色关联度分析，确定各指标lptc值与d值间的关联系数ξi(k)及关联度(γi)：
[0087][0088][0089]
其中，表示二级最小差，表示二级最大差，ρ表示分辨系数。
[0090]
本发明实施例提供的进行大豆品种综合评价包括：
[0091]
基于计算的各大豆品种的综合耐低磷能力的大小对各大豆品种的耐低磷性进行强弱排序；并采用最大距离法对各大豆品种的综合耐低磷能力的大小值进行聚类分析，将10个基因型大豆划分为耐低磷类型、中度耐低磷类型以及弱耐低磷类型共3类。
[0092]
本发明实施例提供的进行灰色关联分析包括：将各大豆品种的综合耐低磷能力的大小值作为参考序列，各指标耐低磷系数作为比较序列，建立灰色系统；通过灰色关联分析法，对各形态以及生理生化指标进行综合评价，确定比较序列即lptc值与参考序列即d值的关联关系，并确定各指标在耐低磷特性评定中的作用强弱。
[0093]
下面结合具体实施例对本发明的技术方案做进一步说明。
[0094]
实施例1：
[0095]
1材料与方法
[0096]
1.1试验材料
[0097]
供试大豆品种为川豆14(cd14，罗友明，2015)、滇86-4(dd86-4，王铁军等，2006)、汾豆62号(fd62，王小凤，2016)、冀豆12号(jd12，张孟臣，2005)、晋豆23号(jd23，刘学义等，2001)、黔豆11号(qd11，陈佳琴等，2018)、黔豆7号(qd7，朱星陶等，2011)、铁豆40号(td40，铁岭市农业科学院，2009)、铁丰31号(tf31，董友魁等，2009)、矮选(ax，王瑞珍等，1992)，其中，qd11和qd7由贵州省农科院油料研究所提供，其余品种由中国农科院作物科学研究所提供。供试品种在贵州省铜仁市石阡县低磷土壤种植产量呈由低到高梯度分布(表1)。
[0098]
本发明涉及的育种材料均为现有，参考文献：
[0099]
[1]陈佳琴,杨春杰,谭春燕,李振动,陈东亮,朱星陶.高产抗花叶病毒病大豆新品种黔豆11号的选育[j].种子,2018,37(01):116-119.
[0100]
[2]董友魁,刘金萍,王树宇,刘德恒.高产稳产优质大豆品种铁丰31号配套栽培技术研究[j].大豆科技,2009(06):39-41.
[0101]
[3]铁岭市农业科学院,铁豆40号.辽宁省,铁岭市农业科学院,2009-01-01.
[0102]
[4]刘学义,路贵和,任冬莲,任小俊.大豆抗旱抗病毒病新品种“晋豆23”号选育[j].大豆通报,2001(05):19.
[0103]
[5]罗友明.播期和净套作处理下不同活力的大豆种子差异蛋白质组研究[d].四川农业大学,2015.
[0104]
[6]王铁军,菜用型夏大豆新品种“滇86-4”的选育和利用.云南省,云南省农业科学院粮食作物研究所,2006-01-01.
[0105]
[7]王小凤.不同热处理对汾豆62中营养物质和抗营养因子的影响[d].山西农业大学,2016.
[0106]
[8]王瑞珍,蔡园毛,王家楠.秋大豆区试品种产量稳定性分析[j].江西农业学报,1992(02):161-164.doi:10.19386/j.cnki.jxnyxb.1992.02.013.
[0107]
[9]张孟臣,冀豆12号的选育.河北省,河北省农林科学院粮油作物研究所,2005-01-01.
[0108]
[10]朱星陶,陈佳琴,杨春杰,黄建斌,谭春燕.粮菜兼用型大豆新品种黔豆7号的选育[j].贵州农业科学,2011,39(12):21-25.
[0109]
表1参试材料
[0110][0111]
1.2试验方法
[0112]
试验设正常供磷的对照处理(0.5mmol/l，kh2po4，np)和低磷胁迫处理(0.02mmol/l，kh2po4，lp)，每个品种每个处理设3次生物学重复。挑选大小一致且饱满的大豆种子，1％次氯酸钠灭菌，无菌水浸种后，恒温避光培养。待子叶长出后，将幼苗移至营养液中培养至三叶一心后进行缺素处理，12天后收获植株并测定相关性状。
[0113]
1.3测定项目与方法
[0114]
1.3.1光合特征参数的测定选取倒三叶，于上午9：00-11：00采用li-6400xt型手持式光合仪测定净光合速率(pn)、气孔导度(gs)、胞间co2浓度(ci)和蒸腾速率(tr)等光合特性参数，每张叶片测定3次取其平均值，所有参数数据均为3次重复。
[0115]
1.3.2光合色素含量的测定选取缺素处理12d的大豆倒三叶，去除中脉，采用乙醇
浸提法，测定并计算叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素的含量。
[0116]
1.3.3形态指标及生物量测定用直尺直接测量株高，游标卡尺测量茎粗，使用s-120便携式叶面积扫描仪测定叶面积；以子叶节为界，将植株分为茎叶和根系，分别称量根及茎叶鲜重最后105℃杀青30min，并在75℃下烘干至恒重，分别称量茎叶及根干重，并计算根冠比。
[0117]
1.4数据统计分析
[0118]
1.4.1各测试指标耐低磷系数(low phosphorus tolerance coefficients，lptc)
[0119]
耐低磷系数＝低磷处理下性状测得值/正常磷处理下性状测得值
×
100％(1)
[0120]
1.4.2不同大豆基因型各综合指标的隶属函数值
[0121]
u(xj)＝(x
j-x
min
)/(x
max-x
min
) j＝1，2，3，...，n
ꢀꢀꢀ
(2)
[0122]
式中，μ(xj)表示第j个综合指标的隶属函数值，xj表示第j个综合指标值；x
max
表示第j个综合指标的最大值，x
min
表示第j个综合指标的最小值。
[0123]
1.4.3各综合指标的权重
[0124][0125]
式中，wj表示第j个综合指标在所有综合指标中的重要程度及权重；pj为各品种第j个综合指标的贡献率。
[0126]
1.4.4各大豆品种的综合耐低磷能力的大小
[0127][0128]
式中，d表示在低磷胁迫条件下各品种耐低磷能力的综合评价值。
[0129]
1.4.5灰色关联系数及灰色关联度
[0130]
以各指标lptc值为比较序列，d值为参考序列进行灰色关联度分析，获得各指标lptc值与d值间的关联系数ξi(k)及关联度(γi)。
[0131][0132]
k＝1，2，3，...，n；i＝1，2，3，...，n
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0133][0134]
式中，为二级最小差，为二级最大差，ρ为分辨系数(取值0.5)。
[0135]
2结果与分析
[0136]
2.1各单项指标的耐低磷系数及其相关性分析
[0137]
指标相对值能够消除品种间固有差异，较之绝对值更能准确反映植物耐低磷能力的大小。根据公式(1)计算各测定指标的相对值即耐低磷系数(lptc)。由表2可知，总体上，不同基因型大豆经低磷胁迫处理后，各品种大豆地下部鲜重、地下部干重、总根长、根表面积、根系平均直径、根尖数、根冠比、胞间co2浓度和总叶绿素含量与正常供磷相比均有所增加(lptc》1)，其它指标与正常供磷相比均有所下降(lptc《1)，但不同基因型大豆各单项指
标的变化幅度不尽相同。因此，用不同单项指标的耐低磷系数来评价大豆耐低磷性，其结果均不相同。
[0138]
通过形态生理指标间的相关性分析可揭示指标间是否存在依存关系及相关关系的方向与强度。从单项指标的相关系数矩阵(表3)来看，各指标间均存在或大或小的相关性，从而导致它们所提供的信息发生重叠。如株高与地上部鲜重、地上部干重和根冠比存在相关性且差异极显著，与根体积、根表面积和蒸腾速率存在相关性且差异显著；地上部鲜重与地上部干重、根表面积和根体积存在显著或极显著性。各单项指标在大豆耐低磷中所起的作用不尽相同，表明大豆耐低磷性是一个复杂的综合性状，直接利用各单项指标不能准确、直观地进行大豆耐低磷性评价。因此，为弥补单项指标耐低磷性评价的不足，需在此基础上进一步利用其它多元统计方法进行分析和评价。
[0139]
表2不同大豆品种各单项指标的耐低磷系数
[0140][0141]
[0142]
注：x1，株高，ph；x2，茎粗；x3，叶面积；x4，地上部鲜重；x5，地上部干重；x6，地下部鲜重；x7，地下部干重；x8，总根长；x9，总根表面积；x
10
，总根体积；x
11
，根平均直径；x
12
，根尖数；x
13
，根冠比；x
14
，光合速率；x
15
，胞间co2浓度；x
16
，气孔导度；x
17
，蒸腾速率；x
18
，类胡萝卜素含量；x
19
，总叶绿素含量；下表同。
[0143]
表3各单项指标耐低磷系数的相关系数矩阵
[0144][0145]
注：*和**分别表示两指标相关性达显著水平(p《0.05)和极显著水平(p《0.01)。
[0146]
2.2主成分分析
[0147]
主成分分析可在损失较少信息量的前提下，把较多测试指标转化为少量综合指标，有效地浓缩数据和简化指标，以弥补单项指标耐低磷性评价的不足。对19个单项指标的耐低磷系数进行主成分分析，前5个综合评价指标ci1—ci5的贡献率分别为35.91％、24.96％、14.18％、9.48％和6.59％(表3)，累积贡献率达91.12％，根据特征值大于1并且累积贡献率要大于85％的原则，其余较小贡献率的指标可以忽略不计。这样可将原来19个单项指标转换为5个新的相互独立的综合指标，并代表了原始指标携带的绝大部分信息。
[0148]
特征向量表明了各个指标对主成分负荷影响的程度和方向。第1主成分中，总根体积、根平均直径、根尖数、根冠比、光合速率、胞间co2浓度、气孔导度和蒸腾速率有较高载荷量，该成分主要反应的是大部分根系形态指标及光合特征参数等方面的信息；第2主成分中，叶面积及总叶绿素含量具有较高载荷，该成分主要反应的是叶片生理形态方面的信息；第3主成分中，地下部鲜重、类胡萝卜素含量具有较高载荷；第4主成分中，地上部鲜重、地下部干重和总根长具有较高载荷，该成分主要反应的是生物量方面的信息；第5主成分中，地上部干重和总根表面具有较高载荷。
[0149]
表4各指标主成分的特征向量及贡献率
[0150][0151]
2.3大豆品种综合评价
[0152]
2.3.1隶属函数分析根据公式(2)计算每一品种各综合指标的隶属函数值(表5)。对于同一综合指标如ci1而言，在低磷胁迫处理条件下，铁丰31号的u(x1)最大，为1.000，表明此品种在ci1表现为耐低磷性最强，而晋豆23号的u(x1)值最小，为0.000，表明此品种在这一综合指标上表现为耐低磷性最差。
[0153]
2.3.2权重确定根据各综合指标贡献率大小，可用公式(3)计算其权重。经计算，5个综合指标的权重分别为0.394、0.274、0.156、0.104和0.072(表5)。
[0154]
2.3.3综合评价采用公式(4)计算各基因型大豆综合耐低磷能力的大小(表5)，并根据d值对其耐低磷性进行强弱排序。其中汾豆62号的d值最小，表明其耐低磷性最差；铁丰31号的d值最大，表明其耐低磷性最强。采用最大距离法对d值进行聚类分析(图2)，可将10个基因型大豆划分为3类：铁丰31号和滇86-4为第1类，属耐低磷类型；黔豆11号、铁豆40号和冀豆12号为第2类，属中度耐低磷类型；黔豆7号、川豆14、晋豆23号、矮选和汾豆62号为第3类，属弱耐低磷类型。
[0155]
表5各基因型大豆的综合指标值、权重、u(xj)值及综合评价(d)
[0156]
品种ci1ci2ci3cl4ci5u(x1)u(x2)u(x3)u(x4)u(x5)d值位次矮选-0.892-3.017-1.1200.575-0.4330.4870.0000.3500.7280.3480.3479川豆142.083-1.253-1.053-0.221-0.3760.8800.2610.3640.5170.3610.4317滇86-42.9751.596-1.6220.5542.3030.9980.6830.2450.7221.0000.7662汾豆62号-3.3830.944-2.801-0.436-0.5630.1580.5860.0000.4600.3170.29410冀豆12号-1.6313.7411.099-2.174-0.1460.3901.0000.8110.0000.4160.5844晋豆23号-4.580-0.6451.9701.6031.1190.0000.3510.9921.0000.7180.4078黔豆11号1.570-2.9392.007-1.9060.5100.8120.0121.0000.0710.5720.5285黔豆7号-0.086-1.206-0.514-0.757-0.4330.5940.2680.4760.3750.3480.4466铁豆40号0.9531.1060.9131.434-1.8910.7310.6100.7720.9550.0000.6753铁丰31号2.9911.6731.1211.327-0.0901.0000.6940.8160.9270.4290.8391权重
ꢀꢀꢀꢀꢀ
0.3940.2740.1560.1040.072
ꢀꢀ
[0157]
2.4灰色关联分析
[0158]
将d值作为参考序列，各指标耐低磷系数作为比较序列，建立灰色系统。根据灰色系统理论，关联度反映的是构成该系统的各性状组成的比较数列和参考数列间的密切程度，关联度越大，说明该数列和参考数列间变化的势态越接近，相互关系越密切。本发明通过灰色关联分析法，对各形态以及生理生化等19个指标进行综合评价，旨在揭示比较序列(lptc值)与参考序列(d值)的关联关系，从而评价各指标在耐低磷特性评定中的作用强弱。各指标lptc值与d值间的关联度大小依次为地上部鲜重、蒸腾速率、地上部干重、气孔导度、叶面积、株高、茎粗、根体积、胞间co2浓度、根平均直径、类胡萝卜素含量、净光合速率、总根长、根尖数、根表面积、总叶绿素含量、地下部鲜重、地下部干重、根冠比(表6)。
[0159]
表6各指标与耐低磷系数的关联度及位次
[0160][0161][0162]
本发明综合运用了多种研究方法对不同大豆基因型的耐低磷性进行评价，先采用隶属函数法将各基因型大豆的耐低磷系数作为基础性指标，消除原始数据间固有的生物学和遗传学差异；之后，采用主成分法将19个单项指标转化成5个相互独立的综合指标，确定综合指标评价值(d值)并对各品种大豆进行排序，结果为：铁丰31号》滇86-4》铁豆40号》冀豆12号》黔豆11号》黔豆7号》川豆14》晋豆23号》矮选》汾豆62号；再通过聚类分析将10种不同基因型大豆划分成3大类：耐低磷型、中间型、弱耐低磷型；最后，多种分析方法相结合，成功将10个大豆品种进行划分：铁丰31号和滇86-4为耐低磷品种；黔豆11号、铁豆40号和冀豆12号为中度耐低磷品种；黔豆7号、川豆14、晋豆23号、矮选和汾豆62号为弱耐低磷品种。这为大豆育种和西南地区瘠薄缺磷土壤上大豆的栽培提供了理论参考。
[0163]
低磷胁迫对不同基因型大豆苗期各指标均有极显著影响。苗期耐低磷性强的大豆品种有铁丰31号、滇86-4、黔豆11号、铁豆40号等，可作为大豆耐低磷育种及耐低磷机理研究材料。地上部鲜重、蒸腾速率、地上部干重、气孔导度、叶面积、株高、茎粗和根体积可作为评价大豆苗期耐低磷性的指标。低磷胁迫影响大豆的地上部鲜重和干重、株高、茎粗、叶面积以及根系体积，也对大豆的光合作用造成影响，本发明结果表明低磷胁迫下可优先考虑这些指标来反映低磷胁迫对大豆的影响，可优先选择这些指标来进行耐低磷评价。
[0164]
以上所述，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，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。