30 份工业大麻种质资源表型性状的遗传多样性分析

高金虎，吴晓宇，赵铭森，冯旭平，孔佳茜，薛红丽，孟晓康，康红梅

（山西农业大学 经济作物研究所，山西 太原 030031）

大 麻（Cannabis sativaL.） 是 大 麻 科（Cannabinaceae）大麻属（Cannabis）1 年生草本植物。大麻在许多国家均有种植，是一种传统的可加工为食品、纺织纤维和药物的植物资源［1-3］。工业大麻以获取纤维和种子为目的，其致幻成分四氢大麻酚（THC）含量＜0.3%，为无毒品利用价值的大麻品种［4-5］。

当前，全球工业大麻分布格局呈现出中国、欧盟和北美三足鼎立的局面。联合国粮农组织的统计资料表明，我国是世界上工业大麻种植面积最大的国家，产量（种子和纤维）约占全世界50%。因受自然条件、种植传统和地方政策等区位因素影响，我国工业大麻种植形成了东北地区黑龙江省以纤维用、华北地区山西省以籽粒用、西南地区云南省以花叶（医药）用为主的产业分布格局。

种质资源的开发和利用是推动种业和产业发展的重要基础。目前，我国工业大麻种质资源保有量偏少，依托于中国农业科学院麻类研究所的国家麻类种质资源库保存工业大麻种质资源仅1 300 多份，全国审（认）定品种少之又少。因此，深入研究现有种质资源遗传多样性，充分挖掘种质资源育种选择潜力是种业发展的必然选择。然而对于大麻遗传多样性分析报道较少。GAO 等［4］和信朋飞等［5］运用聚丙烯酰胺凝胶银染检测法分别对115 个栽培品种和24 个大麻品种进行了遗传分析研究。张庆滢等［6］利用基于表达序列标签的微卫星（EST-SSR）荧光标记技术，对22 份中国野生大麻种质资源与8 个大麻代表性栽培品种进行EST-SSR 指纹图谱构建，并对中国野生与栽培大麻资源遗传关系和遗传分布格局进行探讨。但这类方法专业性强，投资较大，操作不便。形态学评价方法简单、直观、实用［7］，在确定种质资源适应性、综合农艺性状潜力及育种价值方面能起到关键作用［8］。为此，拟通过对不同来源的30份工业大麻种质资源的12 个主要农艺性状进行田间鉴定，并运用主成分分析法和聚类分析法明确表型性状的遗传变异和多样性，以期为工业大麻新品种选育及推广提供参考依据。

1 材料和方法

1.1 试验区概况

试验于2019 年在山西农业大学经作所试验田（山西省汾阳市，37°15′N、111°44′E，海拔474.7 m）进行。地属温带季风气候，多年平均降水467.2 mm，降水量年际变化较大，年内分配不均，大部分集中在6—9 月的汛期，春秋两季降水偏少。多年平均气温12.6 ℃，多年平均日照为2 601.3 h，无霜期179 d。该试验田土壤为粉砂质壤土，呈碱性，全氮含量1.33 g/kg，有效磷含量54.7 mg/kg，速效钾含量176 mg/kg，有机质含量18.9 g/kg，pH 值为8.23。

1.2 试验材料

将收集保存的30 份工业大麻种质资源进行系统性评价鉴定。供试材料信息见表1。

表1 供试材料编号、名称及来源

1.3 试验设计

试验采用随机区组设计，设4 次重复，每小区宽2.4 m、长5.4 m。2019 年5 月7 日采用小型播种机等行条播，行距60 cm、株距30 cm（苗高约10 cm 时人工间苗）。播前整地时，将复合肥450 kg/hm2均匀撒施于地表，机翻入地下。其他管理一致。

1.4 性状调查

参照粟建光等［9］的方法，于收获前选择各材料有代表性的植株20 株，分别测定株高、茎粗、分枝数、分枝高、节数、第一分枝节位、分枝习性、熟性和株茎比，对各小区实打实收，将种子脱粒、晒干、清选后测定产量、千粒质量和籽粒类型等指标。

1.5 数据分析

用Excel 2007 软件进行数据处理。根据计算结果将30 份工业大麻种质资源的各个性状分别划分为10个 等 级，按 第1 级［Xi＜（X-2s）］到第10 级［Xi＞（X+2s）］，每0.5s为1 级，每1 级中材料所占的比例（Pi）用于计算多样性指数。遗传多样性指数即Shannon-Wiener index（H′）信息指数，其计算公式：H′=-∑Pi×lnPi，式中Pi为某性状第i级中包含的材料份数所占材料总份数的百分比［10］。采用SPSS 25.0 软件对30 份材料进行主成分分析和聚类分析，聚类方法采用离差平方和法，遗传距离为欧式距离。

2 结果与分析

2.1 工业大麻种质资源表型的遗传多样性

对30 份工业大麻种质资源的12 个性状进行分析，结果表明，各材料间差异性较大，不同性状在各材料间表现出一定的多样性。如表2 所示，12 个表型性状的遗传多样性指数介于0.45～2.00，其中最高的是第一分枝节位，为2.00；其次为株高和茎粗，均为1.98；再次为籽粒产量，为1.97；分枝习性、果实熟性和籽粒类型数值较低。

表2 工业大麻种质资源表型多样性

从变异系数分析，12 个表型性状的变异系数介于9.01%～34.00%，其中变异系数最高的是果实熟性，为34.00%；其次为分枝高（24.13%）；株高/茎粗、分枝数、株高变异系数较低。

2.2 工业大麻种质资源表型间的相关性分析

研究不同性状间的相关性可为育种提供参考。相关分析表明，供试的工业大麻部分性状间呈现出显著相关性（表3）。由表3 可知，株高与茎粗（r=0.463）、分 枝 高（r=0.444）、节 数（r=0.566）、第 一 分 枝 节 位（r=0.476）、果实熟性（r=0.796）呈显著正相关；茎粗与株高/茎粗（r=-0.775）呈显著负相关；分枝数与分枝习性（r=0.748）呈显著正相关；分枝高与第一分枝节位（r=0.931）、果实熟性（r=0.488）呈显著正相关；节数与分枝习性（r=0.470）、株茎高/茎粗（r=0.377）呈显著正相关；第一分枝节位与果实熟性（r=0.446）呈显著正相关；籽粒产量与籽粒类型（r=0.417）、千粒质量（r=0.420）呈显著正相关；果实熟性与千粒质量（r=0.442）呈显著正相关。

表3 工业大麻种质资源表型性状的相关系数

2.3 工业大麻种质资源表型性状的主成分分析

对30 份工业大麻材料12 个农艺性状进行主成分分析，结果见表4。在所有主成分构成中，主要信息集中在前4 个主成分，累计贡献率达80.801%，可以反映表型性状大部分的遗传信息。第一主成分特征值为3.584，贡献率为29.868%。该主成分中，载荷较高且数值为正的性状有株高、熟性、分枝高、第一分枝节位，特征向量值分别为0.432、0.431、0.404 和0.402。说明这一主成分主要反映工业大麻株型有关信息。第二主成分特征值为2.341，贡献率为19.511%。载荷较高且数值为正的性状有分枝数和分枝习性，特征向量值分别为0.573 和0.568，载荷为负且绝对值较高的性状为第一分枝节位和分枝高，该主成分主要反映工业大麻分枝方面信息。第三主成分特征值为2.108，贡献率为17.566%。节数特征向量值最大，为0.422，说明第三主成分主要反映节数信息。第四主成分特征值为1.663，贡献率为13.855%。载荷为正且数值较高的为株高/茎粗、籽粒产量、籽粒类型和千粒质量，特征向量值分别为0.521、0.383、0.358 和0.353。第四主成分主要反映的是株高/茎粗、产量及其构成相关信息。株高/茎粗和产量升高会使分枝高下降，说明育种中要选择株高/茎粗合适、分枝高较小的材料作为亲本。

表4 工业大麻种质资源主要农艺性状的主成分分析

2.4 工业大麻种质资源表型性状的聚类分析

对30 份工业大麻种质资源的12 个性状进行聚类分析，以欧氏距离为遗传距离，聚类方法采用离差平方和法，在遗传距离为15 时，可将30 份材料分为三大类群（图1）。

图1 工业大麻种质资源基于12 个性状的聚类分析结果

第Ⅰ类群包括4、5、10、14、15、16 在内的6 份材料。结合表5 分析可知，变异系数最大的性状是分枝高，为40.90%；均值为1.27 m，为3 个类群中最小。变异系数最小的性状是节数，为3.92%；均值为25.42，在3 个类群中居中。株高、茎粗、分枝高、第一分枝节位、籽粒产量和千粒质量均值分别为2.94 m、1.42 cm 1.27 m、6.32、876.30 kg/hm2和21.73 g，这6 个性状平均值在3 个类群中均最小，变异系数分别为4.29%、7.63%、40.90%、30.09%、18.93%和19.01%。这一类群特征为细矮低产型，而且分枝高较低，千粒质量较小，可以作为细矮型、千粒质量小的目标亲本加以利用。

表5 工业大麻种质资源各类群农艺性状特征

续表5 工业大麻种质资源各类群农艺性状特征

第Ⅱ类群包括2、3、9、11、12、18、22、27、29、30 在内的10 份材料。这一类群变异系数最大的是第一分枝节位，为20.55%，最小的是株高，为5.47%。从均值分析，分枝高、第一分枝节位、千粒质量分别为1.90 m、8.88、28.15 g，在3 个类群中均最大。该类群材料主要特征为粒大，其他性状均处于中间水平，选育食用型品种时应多加利用。

第Ⅲ类群包括1、6、7、8、13、17、19、20、21、23、24、25、26、28 在内的14 份材料。此类群材料变异系数最大的是籽粒产量，为28.60%，最小的是分枝数，为6.17%。株高、茎粗、分枝数、节数、籽粒产量均值分别为3.47 m、1.85 cm、22.75、27.88、958.00 kg/hm2，在3 个类群中均最大。这一类群材料主要特征是高大、分枝多、产量高。育种中可作为高产、高秆和多分枝品种的目标亲本加以利用。

3 结论与讨论

种质资源遗传多样性的高低直接影响品种改良的效果，新品种选育有赖于优良基因的发现和利用［11］。近10 a 来，工业大麻审（认）定的新品种逐年增多，但与其他作物相比，仍相当匮乏。种质资源数量少是其原因之一。此外，工业大麻绝大多数品种为雌雄异株，不能自交，为天然杂合体［12］，给种质资源创制和育种工作造成很大障碍。

本试验中，30 份工业大麻种质在籽用栽培模式下具有丰富的表型变异和遗传多样性。充分利用这些种质资源能进一步拓宽工业大麻种质资源创制和育种的遗传背景，同时也可为不同的育种目标提供丰富的种质材料［13］。相关分析表明，工业大麻种质资源12 个表型性状间存在不同程度的相关性。

主成分分析可将多个性状指标转化为较少的几个主成分，且是综合的、相对独立的指标体系，从而简化选择程序［14-16］。通过对30 份工业大麻材料12个农艺性状进行主成分分析，提取前4个主成分，这4 个主成分能代表性状80.80%的信息。第1 主成分主要反映工业大麻株型有关信息，第2主成分主要反映工业大麻分枝方面信息，第3 主成分主要反映节数信息，第4 主成分主要代表株高/茎粗、产量及其构成相关信息。说明在工业大麻品种选育过程中既要考虑产量及其构成因素，也要对株高/茎粗和分枝高等性状进行综合考量［17-20］。

聚类分析反映了不同品种的遗传差异，将性状相近的聚为一类，对杂交中亲本的选择具有指导作用［21］。利用聚类分析，将30 份工业大麻种质资源的12 个表型性状划分为三大类群，不同类群性状表现上有明显的差异性。第Ⅰ类群特征为细矮低产型，第Ⅱ类群为大籽粒型，第Ⅲ类群为高产型。在品种选育过程中，不同类群的种质资源可作为不同用途的育种亲本材料而分别加以利用。从来源地分析，第Ⅲ类群主要是黑龙江省品种（系），第Ⅱ类群多为山西、甘肃等中部地区品种，第Ⅰ类群多为云南、安徽等南方品种，可见不同类群与种质资源的来源有明显的相关性，这与王沛琦等［13］在红花、万述伟等［22］在豌豆、王丽侠等［23］在绿豆上的研究结果不同。这是因为工业大麻属光照敏感性作物，不同地区的品种在种植地发生较大纬度范围变化时，其物候期也发生较大变化，进而导致植株形态和产量等性状改变。