一種大白菜耐熱品種鑑定及評價方法

2023-11-07 16:22:55 1

1.本發明涉及農業技術和生物技術交叉領域，更具體地說，本發明涉及一種大白菜耐熱品種鑑定及評價方法。


背景技術：

2.大白菜(brassica rapa ssp.pekinensis)屬於十字花科蕓薹屬作物，是我國種植面積最大的蔬菜作物之一，我國生產長期以秋白菜為主，夏白菜品種選育工作起步較晚。研究發現，目前生產上大面積種植的表現較好的春夏白菜品種大部分從韓國、日本等地引進，如春夏王、良慶等，我國雖然是大白菜起源地，但國內夏白菜種子市場幾乎被進口品種壟斷。因此建立完善的耐熱性鑑定評價體系，在植株生長早期快速便捷的鑑定和評價大白菜種質資源耐熱性尤為重要。
3.目前，國內外進行耐熱性鑑定的方法主要有田間自然高溫鑑定法、種子萌發鑑定、人工模擬高溫鑑定法和實驗室間接鑑定法這四種方法，其中實驗室間接鑑定法是根據生理學、形態解剖學、生物物理學、生物化學及分子生物學等學科的研究結果建立起來的，是目前應用最廣泛的一種，研究發現，前人對大白菜的耐熱性鑑定和篩選研究，多是單指標或者幾個指標的方式衡量大白菜的耐熱性如：顯微結構、超微結構、丙二醛、抗氧化物酶保護系統、熱激蛋白等，採用多指標綜合分析方法的研究較少，難以全面地反映不同品種的耐熱性，然而作物耐熱性是多個因素控制的複雜性狀，各品種的不同指標對高溫的反應均不一致，因此建立完善的耐熱性鑑定評價方法，可實現對不同大白菜種質耐熱能力的預測與鑑定，並篩選出耐熱的大白菜品種為後續大白菜耐熱性研究提供研究材料以及理論依據。


技術實現要素：

4.(一)解決的技術問題
5.針對現有技術的不足，本發明提供了一種大白菜耐熱品種鑑定及評價方法，本發明提供的一種大白菜耐熱品種鑑定及評價方法，只需測定與大白菜耐熱密切相關3個生理指標數值即丙二醛、葉綠素a含量、氣孔導度，極大地減少了鑑定不同品種大白菜耐熱性的工作量，同時減少了單項指標以及人工表型鑑定帶來的誤差；利用pca分析通過數據降維的方式將12個相互關聯的指標轉化為2個包含原變量大部分信息且相互獨立的綜合指標，其次，為進一步明確2個綜合指標對大白菜高溫脅迫耐受性的貢獻率，採用隸屬函數分析對大白菜耐熱性進行綜合評價，得出d值，d值越大，則其耐熱能力越強。最後，採用逐步線性回歸法得出耐熱性模型，並且利用vif共線性分析、r2檢驗、dw檢驗等方法篩選出最優模型；同時利用d值進行聚類分析，將供試品種進行耐熱性分類，得到耐熱區間檢索表，能夠直觀方便對不同品種大白菜的耐熱性進行判別。
6.(二)技術方案
7.為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：一種大白菜耐熱品種鑑定及評價方法，具體包括以下步驟：
8.s1、測定與大白菜耐熱密切相關3個生理指標數值，即丙二醛、葉綠素a含量、氣孔導度；
9.s2、獲得大白菜耐熱密切相關3個生理指標數據後，將所述3個生理指標數據代入構建的線性回歸方程，得出綜合評價值d值；
10.s3、將所得綜合評價值d值與耐熱區間檢索表比較，判定每個品種的耐熱等級，得出該品種的耐熱性。
11.優選的，所述丙二醛含量的測定方法如下：
12.稱取0.5g植物材料，加入1.6ml 10％三氯乙酸，研磨至勻漿，倒入2ml離心管中，4℃條件下，12000rpm，離心10min，取上清液1.5ml，加入1.5mltba，混勻後在hh數顯恆溫水浴鍋中沸水浴反應20min，迅速冷卻，用epoch2微孔板分光光度計酶標板在450nm、532nm、600nm波長下od值。
13.丙二醛含量＝[6.452(a532-a600)-0.559
×
a450]
×
1.6/(1.5
×
0.5)，其中a532、a600和a450分別代表532nm、600nm和450nm處上清液的吸光度；m表示樣品的鮮重，單位為g。
[0014]
優選的，所述氣孔導度的測定方法是採用美國li-6400xt可攜式光合測定系統對大白菜主莖功能葉進行光合參數的測定，設置內置紅藍光源光強為600μmol.m-2
s-1
測定氣孔導度。
[0015]
優選的，所述葉綠素a含量測定方法如下：
[0016]
採用乙醇－丙酮浸提法提取葉綠素a：取0.5g新鮮葉片，擦淨葉片表面汙物並用吸水紙吸乾表面附著的水，儘量避開葉脈部位，剪成適當大小放入50ml的離心管中，加入10ml的提取液乙醇丙酮質量比為1:1，黑暗條件下浸提24h，並不時搖動至葉片變白，待其葉片顏色完全褪去，使用uv1800紫外可見分光光度計測定分光光度值，提取液為空白對照，分別測定在波長646nm和663nm下的吸光度，每個樣品重複測定3次，取平均數進行數據分析。
[0017]
按照inskeep公式計算光合色素含量，公式如下：
[0018]
葉綠素a(mg
·
g-1
)＝(12.21d663-2.81d664)v/1000w
[0019]
式中：v為提取液體積，w為材料重。
[0020]
優選的，所述線性回歸方程獲得綜合評價值d值方法如下：
[0021]
a1、首先利用pca分析通過數據降維的方式將12個相互關聯的指標轉化為2個包含原變量大部分信息且相互獨立的綜合指標；
[0022]
a2、其次，為進一步明確2個綜合指標對大白菜高溫脅迫耐受性的貢獻率，採用隸屬函數分析對大白菜耐熱性進行綜合評價，得出d值，d值越大，則其耐熱能力越強；
[0023]
a3、然後，利用d值進行聚類分析，將供試品種進行耐熱性分類；
[0024]
a4、最後，採用逐步線性回歸法得出耐熱性模型，利用vif共線性分析、r2檢驗、dw檢驗方法篩選出最優模型：
[0025]
d＝0.649-0.148*mda+0.203*chla-0.029*gs
[0026]
式中mda為丙二醛、chla為葉綠素a含量、gs為氣孔導度。
[0027]
優選的，所述耐熱區間具體為所得綜合評價值d值與耐熱區間檢索表比較，即能判定每個品種的耐熱等級，得出該品種的耐熱性。
[0028]
(三)有益效果
[0029]
本發明提供了一種大白菜耐熱品種鑑定及評價方法，具備以下有益效果：
[0030]
(1)本方法只需測定與大白菜耐熱密切相關3個生理指標數值即丙二醛、葉綠素a含量、氣孔導度，極大地減少了鑑定不同品種大白菜耐熱性的工作量，同時減少了單項指標以及人工表型鑑定帶來的誤差；
[0031]
(2)本方法利用pca分析通過數據降維的方式將12個相互關聯的指標轉化為2個包含原變量大部分信息且相互獨立的綜合指標，其次，為進一步明確2個綜合指標對大白菜高溫脅迫耐受性的貢獻率，採用隸屬函數分析對大白菜耐熱性進行綜合評價，得出d值，d值越大，則其耐熱能力越強。最後，採用逐步線性回歸法得出耐熱性模型，並且利用vif共線性分析、r2檢驗、dw檢驗等方法篩選出最優模型。
[0032]
(3)本方法利用d值進行聚類分析，將供試品種進行耐熱性分類，得到耐熱區間檢索表，能夠直觀方便對不同品種大白菜的耐熱性進行判別。
附圖說明
[0033]
圖1為本發明實施例一種大白菜耐熱品種鑑定及評價方法的流程示意圖。
具體實施方式
[0034]
下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。
[0035]
實施例1
[0036]
本實施例中所使用的測定儀器具體包括：
[0037]
hh數顯恆溫水浴鍋：常州國宇儀器製造有限公司，
[0038]
美國li-6400xt可攜式光合測定系統：li-cor生物科學公司、linkin，ne，usa。
[0039]
本發明的目的是提供一種大白菜耐熱品種鑑定及評價方法，只需測定與大白菜耐熱密切相關3個生理指標數值即丙二醛、葉綠素a含量、氣孔導度，極大地減少了鑑定不同品種大白菜耐熱性的工作量，同時減少了單項指標以及人工表型鑑定帶來的誤差，採用逐步線性回歸法得出耐熱性模型，並且利用vif共線性分析、r2檢驗、dw檢驗等方法篩選出最優模型保證了試驗數據的科學性和準確性。為使本發明的上述目的、特徵和優點能夠更加明顯易懂，下面結合附圖和具體實施方式對本發明作進一步詳細的說明。
[0040]
如圖1所示，本發明提供的一種大白菜耐熱品種鑑定及評價方法，包括以下步驟：
[0041]
s1、測定與大白菜耐熱密切相關3個生理指標數值，即丙二醛、葉綠素a含量、氣孔導度；
[0042]
s2、獲得大白菜耐熱密切相關3個生理指標數據後，將所述3個生理指標數據代入構建的線性回歸方程，得出綜合評價值d值；
[0043]
s3、將所得綜合評價值d值與耐熱區間檢索表比較，判定每個品種的耐熱等級，得出該品種的耐熱性。
[0044]
進一步的，所述步驟s1中，測定與大白菜耐熱密切相關3個生理指標數值，具體包括：
[0045]
丙二醛含量的測定方法如下：
[0046]
稱取0.5g植物材料，加入1.6ml 10％三氯乙酸，研磨至勻漿，倒入2ml離心管中，4℃條件下，12000rpm，離心10min，取上清液1.5ml，加入1.5mltba，混勻後在hh數顯恆溫水浴鍋中沸水浴反應20min，迅速冷卻，用epoch2微孔板分光光度計酶標板在450nm、532nm、600nm波長下od值。
[0047]
丙二醛含量(μmol/g-1
)＝[6.452(a532-a600)-0.559
×
a450]
×
1.6/(1.5
×
m)，其中a532、a600和a450分別代表532、600和450nm處上清液的吸光度；m表示樣品的鮮重，單位為g。
[0048]
氣孔導度測定採用美國li-6400xt可攜式光合測定系統對大白菜主莖功能葉進行光合參數的測定，設置內置紅藍光源光強為600μmol.m-2
s-1
測定氣孔導，標記為gs。
[0049]
葉綠素a含量測定採用乙醇－丙酮浸提法提取葉綠素：取0.5g新鮮葉片，擦淨葉片表面汙物並用吸水紙吸乾表面附著的水，儘量避開葉脈部位，剪成適當大小放入50ml的離心管中，加入10ml的提取液，乙醇丙酮質量比為1:1，黑暗條件下浸提24h，並不時搖動至葉片變白，待其葉片顏色完全褪去。使用uv1800紫外可見分光光度計測定分光光度值，提取液為空白對照，分別測定在波長646nm和663nm下的吸光度，每個樣品重複測定3次，取平均數進行數據分析。
[0050]
按照inskeep公式計算光合色素含量：
[0051]
葉綠素a(mg
·
g-1
)＝(12.21d663-2.81d664)v/1000w
[0052]
式中：v為提取液體積，單位為ml，w為材料重，單位為g。
[0053]
進一步的，所述步驟s2中，將所述大白菜耐熱密切的3個生理指標數據代入構建的線性回歸方程，得出綜合評價值d值；具體通過如下方法獲得：
[0054]
線性回歸方程構建步驟具體如下：
[0055]
a1、首先利用pca分析通過數據降維的方式將12個相互關聯的指標轉化為2個包含原變量大部分信息且相互獨立的綜合指標；
[0056]
a2、其次，為進一步明確2個綜合指標對大白菜高溫脅迫耐受性的貢獻率，採用隸屬函數分析對大白菜耐熱性進行綜合評價，得出d值，d值越大，則其耐熱能力越強；
[0057]
a3、然後，利用d值進行聚類分析，將供試品種進行耐熱性分類；
[0058]
a4、最後，採用逐步線性回歸法得出耐熱性模型，利用vif共線性分析、r2檢驗、dw檢驗方法篩選出最優模型：
[0059]
d＝0.649-0.148*mda+0.203*chla-0.029*gs，
[0060]
式中mda為丙二醛、chla為葉綠素a含量、gs為氣孔導度。本實驗模型方程r2＝0.81，調整後r2＝0.79，說明此模型擬合度較好，三個自變量的vif值均小於4，故其不存在共線性問題，德斌沃森檢驗模型檢驗殘差獨立性，dw為1.556，與p值均符合要求，分析通過表1所示。
[0061]
表1：建模建立參數評估表
[0062][0063]
進一步的，步驟s3中，所述耐熱區間，具體為：所得綜合評價值d值與耐熱區間檢索表比較，即能判定每個品種的耐熱等級，得出該品種的耐熱性。耐熱區間檢索表如表2所示。
[0064]
表2：大白菜耐熱區間檢索表
[0065][0066]
驗證本發明方法準確性，本實用選取了目前市面上已有的、對高溫比較敏感的、使用比較廣泛的大白菜材料，如表2所示，極耐熱型大白菜：山東19號、夏陽白，中等耐熱型大白菜：夏秋王、魯白6號，不耐熱型：油綠三號，極不耐熱型：天才，同時依照本方法步驟s1測定與大白菜耐熱密切相關3個生理指標數值，根據本方法步驟s2-s3將所述3個生理指標數據代入構建的線性回歸方程，得出綜合評價值d值，將所得綜合評價值d值與耐熱區間檢索表比較，判定每個品種的耐熱等級。並和人工調查數據對比，統計如表3所示。
[0067]
表3：用於模型驗證的6個商品種大白菜
[0068][0069]
由表3可見，利用本發明的方法可以滿足耐熱性調查需求，分級正確率100％，能獲取有效調查結果。
[0070]
本發明提供的一種大白菜耐熱品種鑑定及評價方法，只需測定與大白菜耐熱密切相關3個生理指標數值即丙二醛、葉綠素a含量、氣孔導度，極大地減少了鑑定不同品種大白菜耐熱性的工作量，同時減少了單項指標以及人工表型鑑定帶來的誤差；利用pca分析通過數據降維的方式將12個相互關聯的指標轉化為2個包含原變量大部分信息且相互獨立的綜合指標，其次，為進一步明確2個綜合指標對大白菜高溫脅迫耐受性的貢獻率，採用隸屬函數分析對大白菜耐熱性進行綜合評價，得出d值，d值越大，則其耐熱能力越強。最後，採用逐步線性回歸法得出耐熱性模型，並且利用vif共線性分析、r2檢驗、dw檢驗等方法篩選出最優模型；同時利用d值進行聚類分析，將供試品種進行耐熱性分類，得到耐熱區間檢索表，能夠直觀方便對不同品種大白菜的耐熱性進行判別。
[0071]
需要說明的是，在本文中，如若存在第一和第二等之類的關係術語僅僅用來將一個實體或者操作與另一個實體或操作區分開來，而不一定要求或者暗示這些實體或操作之間存在任何這種實際的關係或者順序。而且，術語「包括」、「包含」或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性地包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句「包括一個
……」
限定的要素，並不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設備中還存在另外的相同要素。
[0072]
儘管已經示出和描述了本發明的實施例，對於本領域的普通技術人員而言，可以理解在不脫離本發明的原理和精神的情況下可以對這些實施例進行多種變化、修改、替換和變型，本發明的範圍由所附權利要求及其等同物限定。