作物种质资源表型性状鉴定评价:现状与趋势

表型是作物基因型与环境互作后呈现出来的性状,包括形态学、生育期、产量、品质、抗性等性状。作物种质资源具有丰富的遗传多样性,并经过数千年在世界不同区域驯化利用中的人工选择,形成了表型性状的多样性,构成育种家选育作物新品种的物质基础。认识和发现作物种质资源表型的多样性需要通过系统、科学的鉴定,特别是培育适应全球气候变化下环境的品种,更需在大量种质资源中发掘和利用抗旱、耐热、抗病虫、水肥高效利用等特性的材料。作物种质资源各类表型性状的鉴定需要对环境进行有效的控制,而多年多点的鉴定可以准确观察鉴定性状的变异水平或表达稳定性,是育种家准确选择和利用性状的重要依据。作物种质资源表型性状的鉴定主要采用田间鉴定、设施鉴定、仪器分析、感官鉴定的方式。近年来,作物种质资源表型性状鉴定已从单一环境、低通量、粗放型鉴定转变为多年多环境、重点性状、高通量精准型鉴定。随着组学技术、智能与信息技术的快速发展,作物种质资源的表型性状鉴定已进入一个新阶段,形成作物育种中重要性状准确快速发掘与应用的坚实基础。     

豌豆品质性状近红外模型建立及区域差异分析

探讨了傅立叶变换近红外光谱技术(FT-NIRS)检测豌豆蛋白质、淀粉、脂肪和总多酚含量的可行性。用化学方法测定190份豌豆种质的蛋白质、淀粉、脂肪以及总多酚含量,采集其子粒与粉末的近红外光谱,采用偏最小二乘法(PLS)分别建立两种光谱与成份含量预测模型。豌豆粉末模型结果优于子粒模型,其中蛋白质和淀粉的粉末模型的预测残差(RPD)为5.88、5.82,相关系数r2达到0.99、0.99,具有很好的预测性能。对其中产地信息详细明确的150份豌豆种质的品质性状与产地进行两步聚类分析,明确得到3种类型,其特点分别为:类群1低蛋白质含量,类群2高总多酚含量,类群3高蛋白质、高淀粉和高脂肪含量。进一步分析了豌豆品质性状随播种期、经度、纬度、海拔高度的变化情况。结果表明,近红外光谱技术可对豌豆种质资源的部分品质性状进行快速筛选鉴定,聚类分析结论、地理坐标与播期对豌豆种质主要品质性状的影响规律,都可为收集高品质性状豌豆种质资源提供可靠依据。     

作物种质资源品质性状鉴定评价现状与展望

作物种质资源品质性状鉴定评价是作物种质资源研究的重要方面,是深入挖掘、广泛利用作物种质资源的基础。本文对近年来作物种质资源品质性状鉴定评价情况进行了回顾,总结了鉴定评价工作取得的主要进展:完成了近20万份的作物种质资源(约占保存总数的50%)主要营养品质性状的初步鉴定评价;作物种质资源品质鉴定评价内容涉及面广、鉴定的品质性状变异性大、多样性丰富;提高了作物种质资源品质性状鉴定评价标准化程度。此外还介绍了国际上有关品质性状鉴定的发展趋势,并对未来国内作物种质资源品质性状鉴定评价提出了意见和建议。     

藜麦在张家口地区试种的表现与评价

本研究对在张家口地区进行试种的4份藜麦材料进行了农艺性状与品质性状评价。试种藜麦株高范围为119.27~180.51 cm,生育期范围为103~118 d。子粒饱满,产量可达3 637.32 kg/hm2,蛋白质含量为14.79±0.72%,脂肪含量为7.57±1.17%,天冬氨酸、赖氨酸和精氨酸含量分别为1.37±0.06%、1.00±0.03%、1.47±0.08%,皂苷含量为2.12±0.50%。以上结果与文献对比结果表明,藜麦富含多种营养成分,且蛋白质含量丰富、氨基酸比例平衡、增产潜力大等特点能够充分表现,适宜在张家口地区以及生态条件类似的地区种植。     

基于NIRS法快速检测荞麦蛋白质与淀粉含量的研究

为建立近红外光谱技术测定荞麦蛋白质与淀粉含量的方法,本研究以217份荞麦样品为试验材料,采用最小二乘回归预测和交叉验证构建近红外预测模型。分析表明:前处理采用多元散射校正法(MSC),维数(Rank)分别为5和5,光谱区间6803.9~6094.2/cm所建立的荞麦蛋白质与淀粉含量模型的预测效果较好,其决定系数(R~2)分别为0.9481和0.9167,交叉验证均方根(RMSECV)分别为0.68和2.08,相对分析误差(RPD)分别为4.39和3.46,均大于3.0,外部验证相关系数均大于0.96。本试验所建立的蛋白质与淀粉含量近红外预测模型具有较高的准确度和稳健性,可用于荞麦品质的快速测定。     

绿豆主要营养品质近红外预测模型的构建与验证

运用近红外法预测了中国绿豆主要营养品质蛋白质、淀粉和直链淀粉含量并比较绿豆粉和籽粒两种不同样品类型的差异。102份来自绿豆核心样品为试验材料,采用近红外分析系统扫描了绿豆籽粒和粉样品。光谱数据经预处理后,构建了最小二乘回归预测和交互验证模型并获得了最优校正统计参数。绿豆粉样品最大R2值和最小SECV值蛋白质含量为0.95和0.329,淀粉含量0.90和0.576,直链淀粉含量0.89和0.307;RPD值3.08至4.61。籽粒样品最大R2值和最小SECV值蛋白质含量为0.90和0.404,淀粉含量0.88和0.643,直链淀粉含量0.85和0.426;RPD值2.51至3.23。模型的稳健性采用外部验证法进行了评价。豆粉样品的平均差异1.0%～1.8%比籽粒样品略低。结果表明绿豆粉的三种组分的近红外预测方法具有快速和简单的特点,可应用于绿豆品质的测定。籽粒样品还具有无损种子结构,保持种子活力的特点,可在育种、种质资源创新等方面应用,但其准确度还有待进一步的改善。     

小豆抗性淀粉含量及蒸煮后硬度分析

本文利用国内140个红小豆种质资源,探究其抗性淀粉含量与蒸煮后硬度的地域分布特征,分析蒸煮后硬度与营养指标的相关性,同时筛选抗性淀粉含量高与蒸煮后硬度低的种质资源,结果表明：140份红小豆抗性淀粉的平均含量为14.25 %,蒸煮后硬度的平均值为150.72 g。吉林地区红小豆抗性淀粉含量最高,为15.71 %;内蒙古地区红小豆蒸煮后硬度最低,为96.42 g。抗性淀粉与总淀粉之间呈极显著负相关;蒸煮后硬度与抗性淀粉之间呈显著正相关,但与总淀粉及蛋白质之间无显著相关。筛选出12份抗性淀粉含量>17.83 %的优异红小豆种质资源,可用于糖尿病人专用品种的选育及产品开发;9份蒸煮后硬度<76.48 g的优异红小豆种质资源可用于豆饭、豆粥产品的开发。     

利用近红外光谱技术快速检测大豆氨基酸含量

为探索近红外光谱技术在大豆氨基酸测试中的应用,寻找一种快速的检测方法,以167份大豆[Glycine max(L.)Merr.]种子为材料,采用傅里叶变换近红外光谱技术(FT-NIRS)对经高效液相色谱法(HPLC)分析的18种氨基酸含量进行模拟.结果显示:天冬氨酸(R2cv=0.85)、谷氨酸(R2cv=0.86)、丝氨酸(R2cv=0.82)、甘氨酸(R2cv=0.89)、酪氨酸(R2cv=0.83)、苯丙氨酸(R2cv=0.78)、异亮氨酸(R2cv=0.86)和色氨酸(R2cv=0.81)及15种氨基酸总和(R2cv=0.82)可利用FT-NIRS准确预测;苏氨酸、精氨酸、丙氨酸、缬氨酸、亮氨酸和胱氨酸检测模型有一定的参考价值,可用来进行相对含量的估测;而对组氨酸、赖氨酸、脯氨酸和蛋氨酸的预测不准确.本研究进一步证明,利用FT-NIRS技术预测大豆主要氨基酸组分是稳定可行的.     

60份国内外藜麦材料子粒的品质性状分析

研究藜麦子粒的品质性状,可以为藜麦育种、加工及消费提供参考。本研究对4份国内和56份国外藜麦材料子粒的品质性状进行了分析,结果表明60份藜麦材料子粒的千粒重、灰分、蛋白质、淀粉、脂肪、粗纤维、总黄酮和总多酚平均含量分别为4.23 g、2.28%、14.03%、57.71%、6.53%、2.46%、1.83 mg/g和1.49 mg/g。国内藜麦材料的灰分、蛋白质和总多酚平均含量较高,分别为3.47%、14.92%和1.78 mg/g;秘鲁藜麦材料的脂肪、粗纤维和总黄酮平均含量较高,分别为6.69%、2.66%和2.03 mg/g;美国藜麦材料的淀粉平均含量较高,为59.91%;玻利维亚藜麦材料的千粒重较高,为4.32 g;不同子粒颜色藜麦材料之间的品质存在差异,黑色藜麦材料的蛋白质含量较高,白色和红色藜麦材料的淀粉含量较高,红色和黑色藜麦材料的粗纤维、总黄酮和总多酚含量较高。