【目的】为了对收集到的117份番茄种质资源进行评价及分类,采用多元统计法,结合表型性状测定与实用性抗病性分子标记检测,对已收集到的117份番茄种质资源的综合性状进行评价。【结果】供试材料各数量性状的遗传差异都达到极显著水平,变异系数范围在7.2152.27;遗传多样性分析显示,质量性状中果顶形状的遗传多样性指数最高,为1.198;数量性状中,叶片长的遗传多样性指数最高,为2.063;相关性分析表明:不同性状间存在着复杂的相关关系,且大部分都表现为显著或极显著的相关性;对遗传差异达极显著的15个数量性状及变

【目的】分析冬瓜、节瓜种质的遗传多样性，构建综合评价体系，筛选优异种质，为冬瓜、节瓜种质创新和新品种选育提供理论支撑。【方法】以148份不同来源的冬瓜、节瓜种质为供试材料，利用28个表型性状和19对SSR标记进行遗传多样性分析。综合运用变异系数、Shannon-Wiener多样性指数、相关性分析、主成分分析结合隶属函数法、逐步回归和聚类分析等多元统计方法，对冬瓜、节瓜种质进行遗传多样性分析和综合评价。【结果】148份冬瓜、节瓜种质具有较高的表型遗传多样性，11个质量性状的遗传多样指数变幅为0.39（性型）—1.45（瓜形状），17个数量性状的遗传多样性指数变幅为1.89（首雄花节位）—2.09（叶柄长度），变异系数变幅为9.76%（种形指数）—63.95%（老瓜单瓜重），其中首雌花节位（42.32%）、老瓜纵径（42.95%）、瓜形指数（47.05%）、首雄花节位（47.48%）、老瓜单瓜重（63.95%）的变异系数均大于40%，进行遗传改良的潜力较大；主成分分析将18个主要表型性状转换为6个独立的综合指标，贡献率为6.427%—29.605%，累计贡献率为81.236%；结合隶属函数值计算表型综合值（F值）鉴选出新西洲冬瓜BR12(1.47)、兴蔬粉地龙冬瓜BR25(1.14)等综合性状表现较好的优异种质；18个主要表型性状中有15个性状与F值极显著相关。利用逐步回归分析建立表型评价数学模型，筛选出9个表型综合评价指标。19对SSR标记在供试材料中扩增出的等位位点数2—6个，多态性信息含量的变幅为0.02—0.70,Shannon’s多样性指数变幅为0.06—1.48,148份冬瓜、节瓜种质具有较为丰富的遗传多样性，且节瓜群体的遗传多样性相对略高于冬瓜群体，个体内的遗传变异是导致冬瓜、节瓜整体遗传多样性的主要原因；基于表型性状和SSR分子标记的聚类分析分别将148份冬瓜、节瓜种质资源划分为6大类和3大类，两种方法的聚类结果均没有将冬瓜和节瓜聚成两大类，且与地理位置来源没有明显的相关性。【结论】148份冬瓜、节瓜种质表型性状遗传变异较为丰富，遗传多样性高；叶片长度、首雌花节位、老瓜纵径、老瓜肉厚、瓜梗长度、种子宽度、瓜面蜡粉、瓜形状和种子类型可以作为冬瓜、节瓜种质资源综合评价和亲本选择的关键指标；基于主要表型性状和SSR分子标记的聚类分析结果具有一定的一致性，聚类和群体划分与地理位置来源没有明显的相关性。

为保护山楂种质资源，评价及筛选利用优异山楂种质资源，对国家果树种质沈阳山楂圃保存的234份山楂种质资源的26个果实表型性状进行鉴定评价，分析表型性状的分布频率、变异系数和遗传多样性指数，通过聚类分析对种质资源进行分类，并基于果实性状进行主成分分析。结果表明：山楂种质的果实描述性状多样性丰富，以果点显著、果皮红色、果实近方形、果点多、果皮有光泽、萼片姿态开张反卷、萼片有绒毛、萼片有锯齿、萼片三角形、萼片着生状态显著、种核有凹痕、萼筒漏斗形、梗洼广浅和梗基膨大状居多，分别占97.86%、90.17%、66.67%、65.95%、97.44%、56.84%、96.58%、97.86%、98.72%、89.32%、86.32%、65.81%和98.29%。数量性状中种仁率变异系数（43.88%）最大，其次为单果重（41.38%）;Shannon-Wiener指数范围0.68～2.02。描述性状Shannon-Wiener指数范围0.07～1.67，其中果肉质地和颜色较高，多样性最丰富，而数量性状Shannon-Wiener指数范围达0.68～2.02，也表现出丰富的多样性。聚类分析在欧式距离为7时将供试种质资源分为4个类群,第Ⅰ类群和第Ⅱ类群均是大果山楂，羽裂山楂资源大部分在第Ⅳ类群，其余的种主要分布在第Ⅲ类群和第Ⅳ类群，没有形成单独的类群，但这些资源在聚类图中是聚在一起的。主成分分析结果将26个表型性状简化为9个主成分，包含果实形状等17个表型性状。

【目的】解析青稞种质资源表型形状的遗传多样性关系及筛选综合性状优异的青稞种质,可为青稞育种及重要性状深入研究提供理论依据。【方法】通过对205份青稞15个表型性状采用Shannon-Wiener’s多样性指数进行遗传多样性分析。分析参试青稞种质15个表型性状在西宁试验点和海北试验点的频次分布规律。对各性状利用相关性分析以明确性状间联系;对参试种质进行聚类分析以明确其分类情况。利用主成分分析构建青稞种质综合评价体系,并通过线性回归分析对该体系进行验证。依据综合评价及丰产稳产性分析结果以筛选优异青稞种质。【结果】倒伏率遗传变异程度最丰富而重心位置遗传变异最匮乏,海北点遗传变异程度高于西宁点。穗重遗传多样性最丰富,倒伏率遗传单一性最高。除倒伏率外各性状指标均呈正态或偏态分布,分布频次呈中间高两边低的分布趋势;穗长、穗重在各基因型中呈正态分布。各表型性状受环境、基因型、年份影响极显著,且各表型性状的基因型与环境(G×E)、基因型与年份(G×Y)、基因型×环境×年份(G×E×Y)的互作效应均呈极显著。青稞根系、茎秆和穗部组织内各指标间存在显著相关性,且各组织间的农艺性状也存在显著相关性。根系发达、茎部抗折力高的青稞种质其机械固持能力强,倒伏率低;严重倒伏会限制青稞种质穗部生长发育,使穗长变短、穗粒数减少、籽粒变小、穗重变轻、进而使产量锐减。聚类结果表明参试种质可分为三类,第一类是高重心、易倒伏、其余性状居中的种质;第二类是矮秆、低重心且其余性状表现良好的优异种质;第三类是株高较高、根系欠发达、茎部易折、穗部性状表现差的种质。结合F值和丰产稳产性分析结果筛选出综合性状表现优异且有较高丰产稳产性的青稞种质5份。【结论】参试青稞种质资源的遗传多样性丰富;穗长、穗重在各基因型中呈正态分布,除倒伏率外,其余12个性状在基因型中呈偏态分布;根干重、重心位置、茎秆壁厚、茎粗、茎秆强度、穗长、穗粒数、产量8个指标可作为核心种质评价的综合指标。

为探究籽瓜种质资源的多样性，深度挖掘籽瓜优异种质应用潜力，采用相关性、主成分与聚类分析方法对100份籽瓜种质资源的21个农艺性状进行表型鉴定及遗传多样性分析。结果表明：籽瓜种质资源遗传多样性丰富，7个质量性状的多样性指数范围为0.53～1.65,14个数量性状变异系数为10.41%～35.56%,各表型性状间具有遗传相关性。以欧氏距离为遗传距离进行聚类分析，可将100份籽瓜种质资源聚为5大类群，其中第Ⅴ类群具有高产特性，可作为育种亲本材料。主成分分析提取前7个主成分，其成分累计贡献率达到了74.185%,可以作为籽瓜种质资源主要评价指标；籽瓜种质资源的综合得分范围为-2.78～2.86,依据综合得分排序，筛选出了3份优异籽瓜种质资源材料。本研究从多角度系统评价籽瓜种质资源遗传多样性，可为后续籽瓜种质资源高效利用及遗传育种提供科学依据。

【目的】开展广西小米种质资源表型性状的遗传多样性和相关性分析，为挖掘和利用优异小米地方种质资源、选育小米新品种提供参考依据。【方法】在田间种植新收集的126份广西小米种质资源，对其穗形、穗松紧度、刺毛长度和分蘖性等10个质量性状及株高、穗长、单穗重和千粒重等12个数量性状进行遗传多样性和相关分析，综合评价其农艺性状表现，筛选优异小米地方种质资源。【结果】广西126份小米种质资源在穗形、穗松紧度和刺毛长度等质量性状方面各有特点，表现出较丰富的多样性；株高、主茎粗、主茎节数、穗下节长、穗长、主穗直径、单株草重、单穗重、单穗粒重、千粒重、出苗至抽穗天数和生育期等数量性状的均值分别为131.61 cm、0.53 cm、10.86个、37.35 cm、27.51 cm、1.89 cm、14.08 g、9.63 g、6.47 g、1.37 g、66.12 d和98.56 d,遗传多样性指数在1.9164～2.0620,变异范围为13.84%～49.08%,变异程度排序为单株草重>单穗粒重>单穗重>主茎粗>主穗直茎>穗长>出苗至抽穗天数>千粒重>穗下节间长>主茎节数>株高生>育期。相关分析结果表明，单穗粒重与单穗重、主茎节数、主茎粗、单株草重、主穗直径、千粒重和穗长呈极显著正相关(P0.05,下同),与株高呈不显著正相关，其中，单穗粒重与单穗重的相关性最高(r=0.8869)。综合评价结果表明，GXB2017095、GXB2017096和GXB2017100等6份小米种质的穗长、主穗直径、单穗重、单穗粒重和千粒重表现优异，属于小米地方优异种质资源，P451324030、P450325025和P450332007等8份小米种质的穗长大于35.00 cm,属于长穗小米地方种质资源。【结论】广西小米种质资源的穗形、穗松紧度和刺毛长度及单株草重、单穗粒重、单穗重、穗长和主茎粗等性状均表现出丰富的变异，单穗重、穗长、千粒重、主茎节数、主茎粗和单株草重是影响单株粒重的主要性状；荣朋粘小米、荣朋糯小米和龙弟小米等6份种质综合性状优异，面北粟米、保林粟子和黍禾等8份种质穗长较长，可作为广西小米优异种质资源开发利用。

[目的]深入了解藜麦种质资源表型性状的遗传多样性,为藜麦种质资源分类保存和品种改良提供理论依据。[方法]对46份藜麦种质资源的28个表型性状进行观测,计算多样性指数和变异系数,并运用主成分分析和聚类分析方法,研究藜麦种质资源表型性状遗传多样性。[结果]参试材料中多样性指数最高的性状是主花序成熟期颜色和茎粗(多样性指数均为2.084),变异系数最大的是主花序长度(变异系数为41.17%)。主成分分析将28个表型性状简化为9个主成分,其累积贡献率为77.998%,其中贡献率较大的有株型、株高、茎粗、叶柄长、叶长、叶宽、叶基形状、主花序类型、花序紧密度、籽粒颜色、籽粒直径、籽粒表皮皂苷度、单株粒重、籽粒蛋白质含量14个性状,是造成藜麦表型差异的主要因素。聚类分析结果将46份藜麦种质资源划分为5类,其中类群Ⅰ产量性状最佳;将28个表型指标聚为4类。[结论]46份藜麦种质资源类型丰富,多样性程度较高,筛选出一批大籽粒、高粒重、极早熟、矮秆、高蛋白等优异资源,可以在育种和生产上进一步研究利用。

为有效评价和利用斑茅种质资源,挖掘其优良性状,以162份斑茅种质资源(云南74份,福建15份,贵州19份,海南18份,四川14份,江西10份,广东4份,广西4份,浙江4份)为研究材料,对其表型性状及遗传多样性进行研究。表型性状分析结果表明:①斑茅种质资源质量性状的Shannon-Wiener多样性指数整体偏低,其中,福建斑茅的(0.762 4)最高,广西斑茅的(0.294 2)最低;②数量性状的遗传变异较丰富,其中,云南地区的变异系数(32.15%)最大,广西地区的(14.95%)最小;③海拔高度与锤度呈极显著负相关,纬度与株高呈极显著负相关。遗传分化系数和基因流结果显示,斑茅种质资源群体的遗...

本研究测定了采自于黄淮平原亚地区(ⅢD9a),江汉平原亚地区(ⅢD9b),赣南-湘东丘陵亚地区(ⅢD9d)和川、鄂、湘亚地区(ⅢD10c)4个植物区系32份南荻(Miscanthus lutarioriparius)种质材料的干物质产量、冠层高、花茎高、茎径、茎密度、叶长、叶宽、叶茎比、含水量9个表型性状,并采用巢式方差分析、偏相关分析和UPGMA聚类分析方法进行了数据分析。结果表明,1)干物质产量、冠层高、花茎高、茎径、茎密度和含水量6个表型性状在区系间存在显著差异(P<0.05),9个表型性状在区系内

对收集的630份陆地棉种质资源的表型性状进行遗传多样性、相关性、主成分和聚类分析。结果表明：16个性状中有效铃数、果枝始节位的变异系数最大；各性状的遗传多样性较高，平均遗传多样性指数为2.11；纤维上半部平均长度与纤维比强度、纤维整齐度呈显著正相关关系，生育期与果枝始节位、纤维伸长率呈显著正相关关系；棉花表型性状中前5个主成分的特征值均大于1，累计反映了总信息量的74.798%；第1主成分的特征值为4.536，贡献率为28.353%，纺纱一致性指数、纤维整齐度、纤维上半部平均长度的特征向量值较大；第2主成分的特征值为2.574，贡献率为16.088%，纤维成熟度、马克隆值的特征向量值较大；第3主成分的特征值为1.941，贡献率为12.133%，果枝数、有效铃数、果枝始节位的特征向量值较大；聚类分析将630份棉花种质材料分成了6大类，其中第II类包含2份衣分低、纤维品质差的材料(佳荣棉7、三江大花)；第III类包含10份纤维上半部平均长度较长、纤维比强度较大的材料(东兰花、南丹、平阳棉、里湖1、里当–陆5、罗甸铁籽、平塘棉、榕江棉、三都棉、开棉)，可作为改良棉花纤维比强度、产量构成及纤维品质的材料加以利用。

对收集的630份陆地棉种质资源的表型性状进行遗传多样性、相关性、主成分和聚类分析。结果表明：16个性状中有效铃数、果枝始节位的变异系数最大；各性状的遗传多样性较高，平均遗传多样性指数为2.11；纤维上半部平均长度与纤维比强度、纤维整齐度呈显著正相关关系，生育期与果枝始节位、纤维伸长率呈显著正相关关系；棉花表型性状中前5个主成分的特征值均大于1，累计反映了总信息量的74.798%；第1主成分的特征值为4.536，贡献率为28.353%，纺纱一致性指数、纤维整齐度、纤维上半部平均长度的特征向量值较大；第2主成分的特征值为2.574，贡献率为16.088%，纤维成熟度、马克隆值的特征向量值较大；第3主成分的特征值为1.941，贡献率为12.133%，果枝数、有效铃数、果枝始节位的特征向量值较大；聚类分析将630份棉花种质材料分成了6大类，其中第II类包含2份衣分低、纤维品质差的材料(佳荣棉7、三江大花)；第III类包含10份纤维上半部平均长度较长、纤维比强度较大的材料(东兰花、南丹、平阳棉、里湖1、里当–陆5、罗甸铁籽、平塘棉、榕江棉、三都棉、开棉)，可作为改良棉花纤维比强度、产量构成及纤维品质的材料加以利用。

为探究籼稻表型性状遗传多样性信息，以198份籼稻种质资源为试材，进行SNP分子标记和表型性状分析，结果表明：通过2种简化基因组测序技术从198份样本中共识别91 421个SNPs,杂合位点占5.85%。基于Nei’s的遗传距离在0.014～0.596,平均遗传距离为0.284。Bayes算法把198个样本聚为3个亚类。91 421个SNPs构成的总变异中，前3个主成分可分别解释群体变异的10.98%、10.47%、4.81%。15个表型性状的平均变异系数和平均多样性指数分别为30.33%和1.95。15个表型之间的相关性系数在-0.55～0.92。15个表型性状的前3个主成分可分别解释群体变异的29.44%、16.63%、10.59%,对第一主成分贡献大的性状包括穗长、株高、穗总粒数、播始历期、穗实粒数、叶长、垩白粒率和垩白度，8个性状对第一主成分的贡献值绝对值都在0.6以上，是籼稻表型性状变异的主要因素。基于表型的前5个主成分反映总信息量的73.003%,前2个主成分将198份资源分为2个亚组。Mantel检验表明，SNPs和表型性状的遗传距离矩阵之间的r为0.041。综上，SNPs和15个表型性状的多样性分析之间相关性很低，SNPs聚类比表型性状聚类更接近系谱分析。秦巴地区198份籼稻种质资源SNPs构成的群体遗传结构相对简单。表型性状变异较丰富，多样性程度高，群体间性状差异显著。综上，穗长、株高、穗总粒数、播始历期、穗实粒数、叶长、垩白粒率和垩白度这8个性状可作为秦巴地区籼稻种质资源表型性状的综合评定指标。

利用表型性状和ＳＳＲ标记对山西省４１份青狗尾草资源进行遗传多样性分析。在表型水平，通过分析每份资源的株型、穗型、叶型等１４个表型性状指标的测定结果，发现山西青狗尾草资源具有较为丰富的表型多样性，其中叶片绿色的深浅即叶绿素含量遗传多样性指数最高，为２．７６，其余性状遗传多样性指数也大多保持在２．０左右；大多数青狗尾草的穗型为纺锤形，籽粒颜色和形状分别是青色和纺锤形。通过表型聚类可将山西青狗尾草资源划分为３个类群：第１类主要表现为株高、穗数等整体指标居中；第２类主要表现为植株小，穗数少，单株干重低等；第３类主要表现为植株高大，穗数多，穗重等。聚类分析发现表型多样性与山西特定生态地理区划有一定相关性．．．

为提高国外引进甘蔗种质的利用效率,为甘蔗种质的杂交和种质创新利用提供参考。以104份国外引进甘蔗种质为材料,分析其22个质量性状和7个数量性状,研究其种间的表型多样性。结果表明,104份国外甘蔗种质的质量性状在曝光后节间颜色、芽形、57号毛群、蒲心、曝光前节间颜色、内叶耳和脱叶性的多样性十分丰富;数量性状中有效茎和分蘖的遗传变异较大;聚类结果把104份种质分为3个大类群、5个亚类群及8个小类群。

【目的】综合表型性状及分子标记多样性分析探明供试的62个杨树无性系的遗传多样性，为杨树进一步遗传改良奠定基础。【方法】选取地径、苗高、叶面积、叶长、叶宽、叶柄长、叶绿素、侧枝数、叶厚、单株总叶片、叶片干质量、叶片含水率等12个表型性状和ISSR分子标记对杨树无性系个体间进行遗传多样性分析，利用PopGen 32、SPSS 16.0及NTsys 2.10e等软件分别计算多样性指数、进行表型性状间的方差分析以及对各无性系进行UPGMA法聚类分析。【结果】侧枝数、单株叶片数、叶片干质量、叶面积以及地径的变异系数均达到了10%以上，叶柄长、叶长、苗高的变异系数也达到了8%以上的水平。利用5条ISSR引物检测到62份杨树无性系多态性谱带百分率平均为89.04%，基因多样度平均为0.407 4,Shannon多样性指数（I）平均为0.530 4。采用UPGMA法构建的形态和分子标记聚类图将供试材料聚成的类群均有家系内聚为一类的趋势，但也存在较大的差异；表型性状聚类分析主要是根据叶片的相关性状相似度越高的被聚为一个类群；分子标记聚类主要呈现出亲缘关系越近的无性系越容易聚为一个类群的聚类规律。【结论】供试的杨树无性系间表型性状分化程度高，具有丰富的遗传多样性，研究结果为杨树种质资源的改良、种质创新及多元化开发利用提供科学依据。