甜玉米南方锈病抗性配合力及遗传特性分析

2021-05-19 10:13刘鹏飞蒲浩杰刘君陈青春张姿丽王晓明蒋锋
热带作物学报 2021年3期
关键词:甜玉米

刘鹏飞 蒲浩杰 刘君 陈青春 张姿丽 王晓明 蒋锋

摘  要:对甜玉米南方锈病抗性配合力及遗传特性进行分析,为抗病育种提供理论依据。从6个遗传差异较大的自交系,按照GriffingⅡ双列杂交设计,通过Photoshop CS5软件进行叶片病斑识别和病斑面积分割,分别得出叶片和病斑的像素值,以穗三叶病斑叶面积比作为鉴定指标,对南方锈病性状配合力及遗传参数进行分析。应用图像分析软件识别叶片病斑可相对精确地进行玉米南方锈病抗性的鉴定与量化。6个亲本一般配合力效应存在较大的差异,大小排序为:M114-1>M3-1>M4-1>M55-1>M119-1>M5-1,不同組合间的特殊配合力也存在显著差异,结合一般配合力及效应值与其他亲本杂交后的特殊配合力遗传变量,对自交系利用价值综合评价,表明自交系M119-1能将抗南方锈病的性状稳定地遗传给所有的组合,是较为理想的抗南方锈病自交系,在育种中应对其加以有效利用。南方锈病以非加性效应为主,甜玉米南方锈病广义遗传率为89.88%,狭义遗传率为6.70%,说明抗南方锈病性状受环境的影响较小,加性效应很低,应在高代选择。本研究克服了传统抗性鉴定只能获得分级间断型数据的缺点,利用图像分析软件,可以相对连续、精确、客观地统计玉米南方锈病抗性。并对南方锈病性状配合力及遗传参数进行分析,提高育种实践的选择效果与效率。

关键词:甜玉米;南方锈病;配合力;遗传参数

中图分类号:S513    文献标识码:A

Analysis of Combining Ability and Genetic Characteristics of Sweet Corn Southern Rust Resistance

LIU Pengfei1,2, PU Haojie1,3, LIU Jun1,2, CHEN Qingchun1,2, ZHANG Zili1,2, WANG Xiaoming1,

JIANG Feng1,2*

1. College of Agriculture and Biology, Zhongkai University of Agriculture Engineering, Guangzhou, Guangdong 510225, China; 2. Guangzhou Key Laboratory for Research and Development of Crop Germplasm Resources, Guangzhou, Guangdong 510225, China; 3. Yuncheng District of Agriculture, Rural and Water Affairs Bureau, Yunfu, Guangdong 527300, China

Abstract: The resistance combining ability and genetic characteristics of southern rust disease in sweet corn were analyzed to provide a theoretical basis for disease resistance breeding. Six inbred lines with large genetic differences were designed according to Griffing Ⅱ dual-column hybridization. Leaf lesion spot identification and lesion area segmentation were performed by Photoshop CS5 software, and the pixel values of leaves and lesion spots were obtained respectively. Leaf area ratio was used as an identification index to analyse the combining ability and genetic parameters of southern rust traits. Identification of leaf lesions using image analysis software could be used to relatively accurately identify and quantify the resistance to southern corn rust. There was a large difference in the general combining ability effect of the six parents. The size order was: M114-1 > M3-1 > M4-1 > M55-1 > M119-1 > M5-1. There were also significant special combining forces among different combinations. The difference, combined with the general combining ability and the effect value of the special combining ability genetic variables after crossing with other parents, comprehensive evaluation of the use value of the inbred line showed that the inbred line M119-1 could inherit the traits resistant to southern rust stably to all combination was an ideal inbred line resistant to southern rust, which should be used effectively in breeding. Southern rust was dominated by non-additive effects. The generalized heritability of southern rust in sweet corn was 89.88%, and the narrowly inherited rate was 6.70%. This indicates that the resistance to southern rust is less affected by the environment and the additive effect is low. This study overcomes the shortcoming that traditional resistance identification can only obtain graded discontinuous data. Using image analysis software, it is possible to relatively continuously, accurately, and objectively statistic the southern corn rust resistance. The analysis of combining ability and genetic parameters of southern rust traits can improve the selection effect and efficiency of breeding practice.

Keywords: sweet corn; southern rust; combining ability; genetic parameters

DOI: 10.3969/j.issn.1000-2561.2021.03.014

南方锈病在热带和亚热带玉米种植地区是最常见的病害,病原菌在南方沿海地区冬季种植玉米的地区越冬,并且南方锈病的发生有自南向北的趋势[1]。南方銹病暴发时,一般可减产20%左右;发病级别严重时减产可达80%及以上[2]。改善田间排水、合理施肥、恰当的耕作制度可降低玉米南方锈病的危害。筛选应用抗性种质资源,选育抗南方锈病玉米品种,是降低南方锈病对玉米产量造成损失的最根本、经济、环保、安全的手段。玉米杂交种易感南方锈病是该病害流行的主要原因之一[3]。据Rodriguez-Ardon等[4]等报道大多美国玉米杂交种易感南方锈病。杜青等[5]研究表明,国际小麦玉米改良中心的352份玉米自交系中,感、高感的自交系达到20%以上。田耀加等[6]对244份鲜食玉米杂交组合的自然发病调查表明,感病品种占总数的33.61%,而抗病杂交组合占9.02%。Ye[7]通过田间调查表明,国内大多数玉米杂交种及自交系也易感南方锈病。在育种实践中,在缺乏抗病选择的情况下, 易造成抗病基因的丢失[8],造成目前应用的大多数玉米自交系易感南方锈病。加强抗病种质资源的创新与利用,选育抗病品种,是减少南方锈病对玉米生产损失最经济有效的途径。实践证明,玉米自交系相关性状的配合力测配是育种的重要环节之一,充分了解自交系的一般配合

力和自交系间的特殊配合力,有利于加快育种进程及提高效率[9],配合力的高低是杂种优势利用中选择亲本的主要依据之一[10]。目前,国内外关于作物的农艺、品质和抗性等相关性状配合力的研究较多[11-15]。张振良等[16]以南方锈病病情等级为指标,对糯玉米自交系育种潜力及配合力进行了分析。目前,玉米南方锈病鉴定及种质资源筛选鉴定都以病级为指标,研究主要集中在病理及栽培方面,而对遗传的研究报道较少。本研究应用图像分析软件,联合图像背景分割、健病叶识别、像素转换等方法,以穗三叶病斑面积比作为评价植株感病的指标,设计出相对精确、客观的可以量化玉米南方锈病抗性的鉴定方法,以6个甜玉米自交系按照GriffingⅡ设计方法组配15个杂交组合,对甜玉米南方锈病抗性配合力及相关遗传参数进行系统分析,以期为抗南方锈病的育种实践提供参考。

1  材料与方法

1.1  材料

以广州市岭南特色作物种质资源利用重点实验室选育的6个甜玉米自交系M3-1、M4-1、M5-1、M55-1、M114-1、M119-1为亲本,按照GriffingⅡ设计方法,按照表1的杂交组配方式配制15个组合。

1.2  方法

1.2.1  田间试验  2014年9月,在仲恺农业工程学院钟村教学科研基地种植6个甜玉米自交系M3-1、M4-1、M5-1、M55-1、M114-1、M119-1,通过自交和杂交获得亲本和15个杂交组合。2016年3月,种植15个F1杂交组合及6个亲本,田间试验按随机区组设计,双行小区,行长6.0 m,株距30 cm,行距60 cm,3次重复,栽培管理水平略高于大田生产。

1.2.2  抗病表型数据获取  在玉米授粉后25 d进行取样,调查南方锈病自然发病情况,每小区去除行头和行尾5株及边行后,每组合随机选取连续5株采取穗三叶,对叶片进行编号,使用森鸟便携手提式扫描仪TSN470进行扫描和图像采集。参考陈趣[17]结合图像处理玉米小斑病的方法,将玉米叶片扫描之后,使用计算机图像处理软件Photoshop CS5进行病斑识别和病斑面积分割,分别得出叶片和病斑的像素值。以穗三叶病斑面积比作为衡量玉米植株对南方锈病的抗病指标,穗三叶病斑面积比=(穗上叶病斑像素+穗位叶病斑像素+穗下叶病斑像素)/穗三叶像素之和×100%。

1.3  数据处理

依据翟虎渠[18]和刘纪麟[19]的方法进行配合力分析及遗传参数估算,应用DPS 18.0软件进行数据处理。

2  结果与分析

2.1  甜玉米南方锈病病斑图像识别与抗性鉴定

本研究通过Photoshop CS5软件进行叶片病斑识别和病斑面积分割,分别得出叶片和病斑的像素值(图1)。该方法与病级鉴定抗病相比,克服了人为判断分级的主观干扰,使得抗病性数据变为连续性数据并且数据精确。它可以对叶片有明显色彩差别的叶斑病害进行相对精确的量化和鉴定。

2.2  甜玉米抗南方锈病的配合力方差分析

对6个甜玉米自交系及组配15个组合的穗三叶病斑叶面积方差分析表明(表2),区组间差异未达到显著水平,而各组合之间的差异均达到极显著,材料之间存在一定的遗传差异。配合力方差分析表明,自交系及组配的一般配合力和特殊配合力相互间都差异极显著。

2.3  一般配合力效应分析

对6个自交系南方锈病性状的一般配合力(general combining ability, GCA)效应值进行计算分析,从表3可以看出,抗南方锈病的GCA效应值变幅是?2.921~2.852,变幅比较大,其中M55-1、M119-1和M5-1的GCA效应值为负效应,其余为正效应值。6个亲本GCA效应值大小排序为:M114-1>M3-1>M4-1>M55-1>M119-1>M5-1。以M119-1和M5-1南方锈病负效应最大,说明这2个自交系中对抗南方锈病有利的基因位点多,加性效应强,并且抗病性易于稳定地遗传,组配杂种后代抗病的概率较大,可考虑作为选育抗南方锈病的亲本,在育种实践上选育抗南方锈病的杂交种的几率较大。

2.4  特殊配合力效应分析

对15个杂交组合南方锈病性状的特殊配合力(special combining ability, SCA)效应值进行分析(表4)。从表中可以看出,负向效应值的杂交组合有6个,分别是:M119-1×M114-1、M119- 1×M5-1、M119-1×M3-1、M119-1×M4-1、M114-1× M5-1、M5-1×M55-1,说明这些组合在改良所对应的性状方面有较好的效果。SCA效应值的变化幅度为?4.677~8.586,变化幅度比较大。基因非加性效应在不同自交系相互组配时,所表现出来的互作不尽相同,例如,M119-1和M114、M5-1、M3-1、M4-1配组的杂交组合的SCA值都为负向效应值且大小不同,而M119-1×M55-1的SCA效应值为正值。

2.5  自交系抗南方锈病利用价值综合评价

对每个自交系的一般配合力及与其他亲本杂交后的特殊配合力变异程度进行估算(表5),对6个甜玉米自交系的抗南方锈病的利用价值进行综合评价。从表5可以看出,6个自交系对应组合的特殊配合力遗传变量大小依次是:M114-1>M3-1>M5-1>M4-1>M55-1>M119-1。在表中还可以看到M119-1和M5-1的GCA负效应值较大,但是M5-1与不同自交系间特殊配合力效应的遗传方差(组合基因型差异引起的变异量)较大为17.99,而M119-1的特殊配合力遗传变量最低为5.705,表明甜玉米自交系M119-1能将抗南方锈病的性状稳定地遗传给所有的组合,是较为理想的抗南方锈病自交系,在育种中应对其加以有效利用。

2.6  遗传参数分析

使用随机模型对遗传参数进行估计分析,结果表明,甜玉米南方锈病的显性方差(27.761)大于加性方差(2.07),说明甜玉米南方锈病的遗传以非加性效应为主。环境方差为2.09,广义遗传率是89.88%,该性状受环境的影响较小,狭义遗传率为6.70%,说明加性效应很低,不能很稳定地把遗传信息传给下一代,所以对该性状应进行高代选择。

3  讨论

南方锈病由真菌引起,是玉米重要病害之一。在高温高湿条件下病原菌以夏孢子传播,主要侵染玉米的叶片,流行速度快,严重影响玉米产量[20]。雨水多是病害发生的重要影响因素,降雨利于病菌夏孢子萌发侵入和传播[6]。施肥的不合理,偏施、多施氮肥现象严重,有机肥施用量不足,会加重玉米南方锈病的发生[21]。此外,单一品种连续种植是南方锈病爆发的主要因素之一[22]。

病斑识别研究多基于颜色特征、纹理特征、形状特征。徐贵力等[23]利用彩色图像纹理识别技术成功识别番茄缺素病,并提供了重要的识别参数。Pydipati等[24]为识别和辨别柑橘正常叶片、油斑病叶片、黑斑病叶片,在实验室光照环境下,基于HIS颜色模型的色彩共生纹理分析法,识别准确率超过95%。马晓丹等[25]提取病健组织边界清晰的大豆病斑面积等8个形状特征参数,用以描述病害症状。目前,关于南方锈病的鉴定大都以病级为鉴定指标,本研究克服了传统抗性鉴定中只能获得分级间断型数据的缺点,克服了人为判断分级的主观干扰,使用图像分析软件,联合图像背景分割、健病叶识别、像素转换等统计方法,重新设计出可以相对精确统计玉米南方锈病抗性的鉴定方法,使得抗性数据呈现连续性、精确性、客观性。

一般配合力效应由自交系的加性效应基因所决定,是可以遗传的部分,抗病育种实践中,选择病情级别低的材料,易组配出抗病的杂交组合[26-27]。特殊配合力不能稳定遗传,可指导杂种优势的利用和杂交组配,反映自交系间的显性和上位性基因效应,即非加性基因效应[28-29]。张振良等[16]对10个糯玉米自交系采用NCII遗传交配设计对南方锈病发病等级进行配合力分析表明,10个被测系的一般配合力效应存在极显著差异,南方锈病病情等级的遗传以加性效应为主,且其广义遗传力明顯大于狭义遗传力,与本研究的结果一致。吴永升等[10]应用病级标准对玉米自交系抗南方锈病进行遗传分析表明,以加性效应为主,性状表现受环境影响较大,狭义遗传力较高,可以在低代进行选择。本研究与其结果不同,这可能与不同类型的试验材料及不同的抗病鉴定方法和指标等有关。一般配合力和特殊配合力效应分析可以看出杂交组合的特殊配合力与自交系的一般配合力没有直接的相关性,但是结合一般配合力及效应值与其他亲本杂交后的特殊配合力遗传变量,对自交系利用价值综合评价表明,自交系M119-1能将抗南方锈病的性状稳定地遗传给所有的组合,是较为理想的抗南方锈病自交系,在育种中应对其加以有效利用。遗传参数进行分析表明,甜玉米南方锈病广义遗传率是89.88%,表明南方锈病性状受环境影响较小,狭义遗传率为6.70%,说明南方锈病性状的加性效应很低,应在高代选择。

本研究克服了传统抗性鉴定只能获得分级间断型数据的缺点,利用图像分析软件,可以连续性、精确性、客观性地进行玉米南方锈病抗性的鉴定与量化。甜玉米南方锈病的遗传以非加性效应为主,6个甜玉米自交系间的一般配合力效应差异较大,不同组合间的特殊配合力也存在显著差异,结合一般配合力及特殊配合力遗传变量,可对6个甜玉米自交系的抗锈病育种利用价值进行综合评价,南方锈病性状受环境的影响较小,应在高代选择。

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责任编辑:谢龙莲

收稿日期  2020-03-28;修回日期  2020-05-10

基金项目  广东省重点领域研发计划项目(No. 2018B020202013);广东省农业农村厅种业提升项目(粤财农[2014]492号);广州市特色作物种质资源研究与利用重点实验室项目(No. 201902020077)。

作者简介  刘鹏飞(1982—),男,博士,副教授,研究方向:玉米育种。*通信作者(Corresponding author):蒋  锋(JIANG Feng),E-mail:jf5273@sina.com。

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