快速筛选抗大麦黄花叶病优质啤酒大麦的方法技术

本发明专利技术涉及一种快速筛选抗大麦黄花叶病优质啤酒大麦的方法，该方法包含以下步骤：1)收集优质啤酒大麦品种(系)进行种植，调查大麦黄花叶病抗病级，考查株高(cm)，穗长(cm)，单穗粒数(粒)，单株穗数(个)，单株粒重(g)，千粒重(g)，测量库尔巴哈值(％)；2)对该n份种质6个农艺性状及病级进行相关分析，研究其性状间的相关性。3)以8个主要性状为指标，进行聚类分析、主成分分析，计算出M值，对啤酒大麦种质进行综合评价，筛选出综合性状优异的种质。该方法比较综合，易规模化、程序化及信息化，为遥感测定技术在大麦种质筛选及高代育种材料的筛选鉴定中的应用奠定了基础。

Rapid screening of High Quality Malting Barley resistant to barley yellow mosaic

【技术实现步骤摘要】
快速筛选抗大麦黄花叶病优质啤酒大麦的方法
本专利技术涉及一种快速筛选抗大麦黄花叶病优质啤酒大麦的方法，属于农业

技术介绍
江苏沿海地区地势平坦、气候温和、雨量适中、光照充足，其独特的生态环境特别适合啤酒大麦生产，是我国三大啤酒大麦产区之一，年种植啤酒大麦150万亩左右，所生产的啤酒大麦占国产啤酒大麦供应量的三分之一以上。大麦黄花叶病在中国长江中下游啤酒大麦产区大面积发生，是影响啤酒大麦产量和品质最重要的病毒病害。啤酒大麦种质资源是啤酒大麦种质创新、生物学研究的基础，对啤酒大麦种质资源的遗传多样性进行合理的多元分析与评价，有助于挖掘抗大麦黄花叶病优质啤酒大麦种质，充分利用其优良基因，防止育种骨干亲本的单一性，加快育种进程。已有通过表型性状鉴定、分子标记及生化标记等不同水平研究大麦种质的遗传多样性的报道。表型性状的评价方法最直观，易被育种家掌握，因大麦不同性状之间存在不同程度的相关，如何利用多性状综合评价大麦种质受到人们的关注。周伟利用主成分分析筛选了二棱大麦种质的农艺性状重要组分，通过系统聚类的方法获得特异性种质，可作不同类型的育种亲本或中间材料(周伟，河北农业科学)。杨树明对国内外不同地区啤酒大麦品种进行农艺性状的鉴定与聚类，认为不同地区啤酒大麦多样性分布具有明显生态地域性(杨树明，植物遗传资源学报)。近年来，麻类、大蒜、小麦、棉花等作物逐渐将基于主成分的二维排序分析引入到种质鉴定与综合评价，揭示了各种质的性状表现及种质间的差异，此分析方法在啤酒大麦中却未见报道。谷子、水稻、陆地棉等作物结合主成分分析与多元线性回归构建核心种质的评价方程对种质多性状进行综合评价，但在啤酒大麦种质评价中未见此方法的应用。
技术实现思路
本专利技术目的是提供一种快速筛选抗大麦黄花叶病优质啤酒大麦种质的技术，旨在建立一种简单易行，稳定可靠的快速筛选综合性状优异的抗大麦黄花叶病啤酒大麦的方法。本专利技术采用如下技术方案：本试验以收集筛选的n份来自国内外的啤酒大麦品种(系)为参试材料，在大麦黄花叶病鉴定圃中进行多年种植，采用随机区组设计，每个材料播种1行，行长1.2m，行距0.2m，株距3cm，每行点播40粒，3次重复，常规栽培管理。于次年2～3月份进行大麦黄花叶病抗性调查，调查方法参照黄培忠等的标准。待籽粒成熟后，考查株高(cm)、穗长(cm)、单穗粒数(粒)、单株穗数(个)、单株粒重(g)、千粒重(g)6个农艺性状，测量库尔巴哈值(％)1个品质性状。用SPSS21.0统计软件进行聚类和主成分分析，在聚类过程中，种质间距离为欧氏距离，聚类方法采用离差平方和法。用凯氏定氮法，测得麦芽的总氮和可溶性氮的含量。对种植的n份啤酒大麦种质6个农艺性状表型进行分析，研究其遗传多样性指数，对该n份啤酒大麦种质6个农艺性状及病级进行相关分析，研究其主要性状间的相关性。以8个主要性状为指标，基于马氏距离的类平均法，使用R语言对种植的n份二棱大麦种质进行聚类分析。为消除性状间相关的影响，采用主成分分析进行种质评价。按照累计贡献率大于70％的原则，提取前N个主成分。对啤酒大麦种质资源8个主要性状数值进行标准化处理，获得前N个主成分得分，将这N个主成分得分作归一化处理，以贡献率计算各主成分权重系数，利用前N个主成分的得分值与其对应的权重乘积之和M值作综合指标，对各种质材料进行综合评价，即M值越高，综合性状表现越好，筛选出综合性状优异的种质。本专利技术比较综合，易规模化、程序化及信息化，为遥感测定技术在啤酒大麦种质筛选及高代育种材料筛选鉴定中的应用奠定了基础。附图说明图1啤酒大麦种质聚类图具体实施方式下面以实施例具体阐述该专利技术的具体实施过程。实施例：本研究以收集筛选的86份来自国内外的啤酒大麦品种(系)为参试材料。2017年秋播将试验材料种植于江苏沿海地区农科所南阳试验农场，采用随机区组设计，每个材料播种1行，行长1.2m，行距0.25m，株距3cm，每行点播40粒，3次重复。2018年秋播将试验材料种植于江苏沿海地区农科所南阳试验农场，同2017年同规格种植，常规栽培管理。于2018年2～3月份进行大麦黄花叶病抗性调查，调查方法参照黄培忠等的标准，将病级划分为1、2、3、4四个等级评价大麦黄花叶病抗性：1级-叶片呈正常绿色，无病斑；2级-叶片叶色基本正常，有黄花斑点，但斑点未连成线；3级-叶片病斑的斑点连成线，叶片黄化，但植株不矮化；4级-叶片出现大片黄花病斑，叶片黄化，植株萎缩、矮化甚至死亡。2019年2～3月份同样方式调查病级。2018年5月，大麦成熟后，每个材料取5株竞争株，按照《大麦种质资源描述规范和数据标准》记录株高(cm)、穗长(cm)、单穗粒数(粒)、单株穗数(个)、单株粒重(g)、千粒重(g)6个农艺性状。2019年5月同样方式调查6个性状。用凯氏定氮法，测得麦芽的总氮和可溶性氮的含量。对86份啤酒大麦种质6个主要农艺性状表型进行分析，计算遗传多样性指数，分析结果列于表1。表1啤酒大麦种质资源主要性状遗传多样性指数分析参试材料6个农艺性状H’显示穗长的遗传多样性指数最高(2.05)，千粒重的遗传多样性指数最低(1.87)，变幅为1.87～2.05。说明啤酒大麦种质资源的遗传多样性较为丰富。86份啤酒大麦种质7个主要性状间的相关分析结果见表2，由表可知，株高与穗长、千粒重、单穗粒数、单株粒重均呈极显著正相关，与病级呈极显著负相关；穗长与单穗粒数、单株穗数、千粒重、单株粒重、病级均呈极显著正相关；单穗粒数与单株穗数、千粒重、单株粒重均呈极显著负相关，与病级呈极显著正相关；单株穗数与千粒重呈极显著正相关，与病级呈极显著负相关；千粒重与单株粒重呈极显著正相关，与病级呈极显著负相关，单株粒重与病级呈极显著负相关。表2二棱大麦种质资源主要性状的相关性注：*和**分别代表0.05和0.01水平上的显著性。以8个主要性状为指标，基于马氏距离的类平均法，使用R语言对86份啤酒大麦种质进行聚类分析，结果如图1所示。86份二棱大麦种质在马氏距离10处可聚为4类。第I类包括5份种质，1430R、扬引02、周选1号、优质1号及沪01-2946，表现为高杆、穗较长，穗粒数适中，单株穗数较多、单株粒重、千粒重及库尔巴哈值较高，综合性状表现一般。第II类包括20份种质，分别来自江苏9份、河南4份、湖北2份，浙江2份、上海1份、四川1份、及福建1份，以近年来各省选育推广的品种为主。该类种质表现为矮杆、单株穗数较多、千粒重与单株粒重较高、穗长适中、库尔巴哈值适中，综合表现较好。第III类包括24份种质，江苏7份、湖北5份、浙江、云南、黑龙江、河南种质各2份，陕西、福建各1份、日本2份、英国1份。该类种质表现为株高适中、穗粒数较多、单株穗数、千粒重及单株粒重，穗较短，库尔巴哈值较高，综合表现中等，与本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种快速筛选抗大麦黄花叶病优质啤酒大麦种质的方法，包含以下步骤：/nA)将收集筛选得到的n份来自国内外的啤酒大麦品种(系)在大麦黄花叶病鉴定圃进行多年的种植，于次年2～3月份进行大麦黄花叶病抗性调查，待籽粒成熟后，考查株高(cm)、穗长(cm)、单穗粒数(粒)、单株穗数(个)、单株粒重(g)、千粒重(g)6个农艺性状，测量库尔巴哈值(％)1个品质性状。/nB)对种植的n份啤酒大麦种质6个农艺性状表现进行分析，研究其遗传多样性指数；对该n份啤酒大麦种质6个农艺性状及病级进行相关分析，研究7个性状间的相关性。以8个主要性状为指标，对种植的n份啤酒大麦种质进行聚类分析。为消除性状间相关的影响，采用主成分分析进行种质评价。按照累计贡献率大于70％的原则，提取前N个主成分。/nC)对啤酒大麦种质8个主要性状数值进行标准化处理，获得前N个主成分得分，将这N个主成分得分作归一化处理，以贡献率计算各主成分权重系数，利用前N个主成分的得分值与其对应的权重乘积之和M值作综合指标，对各种质材料进行综合评价，M值越高，表明综合性状表现越好，即为抗大麦黄花叶病优质啤酒大麦种质，可直接在生产上加以利用。/n

【技术特征摘要】
1.一种快速筛选抗大麦黄花叶病优质啤酒大麦种质的方法，包含以下步骤：
A)将收集筛选得到的n份来自国内外的啤酒大麦品种(系)在大麦黄花叶病鉴定圃进行多年的种植，于次年2～3月份进行大麦黄花叶病抗性调查，待籽粒成熟后，考查株高(cm)、穗长(cm)、单穗粒数(粒)、单株穗数(个)、单株粒重(g)、千粒重(g)6个农艺性状，测量库尔巴哈值(％)1个品质性状。
B)对种植的n份啤酒大麦种质6个农艺性状表现进行分析，研究其遗传多样性指数；对该n份啤酒大麦种质6个农艺性状及病级进行相关分析，研究...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐肖，沈会权，栾海业，
申请(专利权)人：江苏沿海地区农业科学研究所，
类型：发明
国别省市：江苏;32