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76份蝴蝶兰种质资源表型性状遗传多样性分析及综合评价

花匠小妙招
2026-04-20 22:06

蝴蝶兰（Phalaenopsis spp.）为兰科（Orchidaceae）蝴蝶兰属（Phalaenopsis）附生常绿草本植物，因花型奇特、花色繁多、花期较长，故素有“洋兰王后”之称，是中国销量最大的年宵花，也是世界范围内销量第一的盆栽观赏植物[1-2]。2022年，中国蝴蝶兰年产量达1.3亿株，其中8000万株供应2023年的年宵花市场，具有重要的经济价值。

表型性状多样性在一定程度上可反映遗传的异质性，是遗传多样性的具体表现，利用表型性状分析种质资源的遗传多样性直观易行，有助于种质资源挖掘和利用[3]。基于主成分分析法、聚类分析和层次分析法的表型性状遗传多样性评价已经应用于春兰（Cymbidium goeringii）[4]、文冠果（Xanthoceras sorbifolium）[5-6]、杜鹃（Rhododendron spp.）[7-8]、苹果（Malus pumila）[9]、朱槿（Hibiscus rosa-sinensis）[10]、火龙果（Hylocereus undulatus）[11]等物种中。

自1887年英国皇家园艺学会（Royal Horticultural Society, RHS）登录第1个蝴蝶兰属杂交品种，蝴蝶兰经过长达130余年的育种形成了数量庞大的栽培品种[3]。截至2024年7月，据国际兰花新杂交种登录机构RHS统计，蝴蝶兰杂交种数达31 818个[12]。尽管部分蝴蝶兰品种已进行表型性状遗传多样性的相关研究[13⇓⇓-16]，但涉及的品种较为有限，尚有大量的蝴蝶兰品种未进行表型性状遗传多样性分析，这极大阻碍了对蝴蝶兰种质资源的充分利用。

本研究以76份蝴蝶兰种质资源为研究对象，对11个关键表型性状进行差异性分析、相关性分析、主成分分析以及聚类分析，并分别对大花型、中花型和小花型蝴蝶兰进行观赏性评价，进而探究蝴蝶兰不同表型性状的遗传多样性，建立蝴蝶兰种质资源表型性状的综合评价体系，研究结果将为蝴蝶兰种质资源的高效利用以及杂交亲本的选择提供重要参考。

1 材料与方法

1.1 材料

试验材料为种植于云南省农业科学院花卉研究所九溪基地的76份蝴蝶兰种质资源，详见图1。按照不同花型蝴蝶兰的划分标准[17]，将76份蝴蝶兰品种划分为大花型24份，中花型30份，小花型22份。

图1 76份蝴蝶兰种质资源

Fig. 1 76 germplasm resources of Phalaenopsis

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1.2 方法

1.2.1 表型性状收集

76份蝴蝶兰资源种植于云南省农业科学院花卉研究所九溪基地，进行常规管理，试验于2021—2023年连续3 a在资源圃内开展，以《植物新品种特异性、一致性和稳定性测试指南蝴蝶兰》（NY/T 2230—2012）[18]为依据，于盛花期对供试种质资源均随机选取3株植株进行株高、叶长、叶宽、叶片姿态、花梗数、花序梗长、花序长、花序梗粗、花朵长、花朵宽、单株花梗数和花香等性状测定，其中花朵长、花朵宽和花香等性状每株选取3朵花进行测量，并对花梗数和花香分别进行编码，单梗（1分）、1~2梗或双梗（2分）、3梗（3分）、≥4梗（4分），有香（2分）、无香（1分），详见图2。

图2 76份蝴蝶兰品种的表型性状统计

Fig. 2 Phenotype statistics of 76 germplasm resources in Phalaenopsis

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1.2.2 表型性状的遗传多样性分析

结合表型性状，使用Excel 2021软件对数据初步整理，并进行性状的最大值、最小值、平均值、标准差、方差及变异系数的计算，对其株高、叶长、叶宽、花序梗数、花序梗长、花序长、花序梗粗、花朵长、花朵宽、单株花朵数和花香11个性状进行相关性分析，并使用Origin 2021软件绘制相关性热图。运用SPSS 27软件进行主成分分析，采用组内联接的聚类方法进行11个性状的R型聚类分析和76个品种间的Q型聚类分析，最后输出聚类树形图。

1.2.3 观赏性综合评价

参考袁闯等[19]的方法计算不同花型蝴蝶兰的11个性状的综合评价值（D），并运用K-Means聚类进行分级。如表1所示，按照层次分析法构造出A（目标层）、C（约束层）、P（指标层）3个分层结构模型，指标层P共有11个指标，分别为：株高（P1）、叶长（P2）、叶宽（P3）、花梗数（P4）、花序梗长（P5）、花序梗粗（P6）、花序长（P7）、花朵长度（P8）、花朵宽度（P9）、单株花朵数（P10）、花香（P11）。约束层C对指标层进行数据的分类（植株C1、叶部性状C2、花梗性状C3、花朵性状C4）。

表1 蝴蝶兰评价因子的分层结构模型

Tab. 1 Hierarchical structural model of evaluation factors for Phalaenopsis

目标层A
Target layer A 约束层C
Binding layer C 指标层P
Indicator layer P 蝴蝶兰品种 C1植株 P1 C2叶部性状 P2、P3 C3花梗性状 P4、P5、P6 C4花朵性状 P7、P8、P9、P10、P11

2 结果与分析

2.1 蝴蝶兰种质资源观赏性状

由76份蝴蝶兰种质资源盛花期植株的11个表型性状统计数据可知，其中，花朵宽度、花朵长度、花序长度、单株花朵数属于花部性状，叶长和叶宽属于叶部性状，花序梗长、花序梗粗、花梗数等梗部性状，株高属于植株整体性状（图2）。

2.2 蝴蝶兰种质资源表型性状的遗传多样性分析

2.2.1 蝴蝶兰种质资源表型性状的差异分析

如表2所示，76份蝴蝶兰种质资源的株高、花序梗长、单株花朵数、花序长等性状的方差值较大，不同品种的差异性较大，其中，株高的品种间差异最大，其最小值为26.00 cm，最大值为90.00 cm，方差值为223.44。11个表型性状的变异系数在0.14~0.57之间，平均变异系数为0.30，变异系数最大的是单株花朵数为0.57，其次是花序梗长为0.39，最小的是叶宽为0.14。

表2 76份蝴蝶兰种质资源表型性状差异性分析

Tab. 2 Differential analysis of phenotypic traits of 76 germplasm resources of Phalaenopsis

指标
Index 平均值
Average 标准差
Standard deviation 最大值
Maximum value 最小值
Minimum value 方差
Variance 变异系数
CV 株高/cm 53.18 14.95 90.00 26.00 223.44 0.28 叶长/cm 19.32 3.95 30.00 9.92 15.59 0.20 叶宽/cm 7.57 1.07 10.00 4.90 1.14 0.14 花梗数 1.99 0.73 4.00 1.00 0.54 0.37 花序梗长/cm 34.90 13.41 67.00 11.00 179.87 0.39 花序长/cm 27.95 9.13 49.00 9.50 83.34 0.33 花序梗粗/cm 0.56 0.13 0.88 0.30 0.02 0.23 花朵长度/cm 7.06 1.90 12.00 3.30 3.60 0.27 花朵宽度/cm 8.12 2.15 12.00 4.00 4.62 0.26 单株花朵数 19.36 10.95 58.00 8.00 119.86 0.57 花香等级 1.08 0.27 2.00 1.00 0.07 0.25

2.2.2 蝴蝶兰种质资源表型性状的相关性分析

76份蝴蝶兰的11个表型性状的相关性分析显示，大部分花部性状之间具有显著或者极显著相关性，其中，花朵长度和花朵宽度呈极显著正相关，相关系数达到了0.90。单株花朵数与花梗数呈显著正相关，与花序梗长、花朵宽度和花朵长度呈极显著负相关，与叶宽相关性不显著，与其他性状呈负相关。花序梗长与株高、叶长、叶宽呈显著正相关，与花梗数呈极显著负相关（图3）。

图3 蝴蝶兰表型性状的相关性热图

*表示显著相关（P<0.05）；**表示极显著相关（P<0.01）；***表示极显著相关（P<0.001）。

Fig. 3 Correlation heat map of phenotype in Phalaenopsis

* indicates significant correlation (P<0.05); ** indicates extremely significant correlation (P<0.01); *** indicates extremely significant correlation (P<0.001).

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2.2.3 蝴蝶兰种质资源表型性状主成分分析

在11个表型性状进行主成分分析中，根据特征值大于1的原则筛选出3个主成分，3个主成分的累计贡献率为72.89% （表3）。主成分1的特征值为5.85，方差贡献率为53.21%，载荷值较大的是花朵宽度（0.93）、花朵长度（0.90）、花序梗长（0.86）和株高（0.86）；主要成分2的特征值为 1.15，方差贡献率为10.46%，载荷值较大的是花香（0.75）和花梗数（0.47）；主要成分3的特征值为1.01，方差贡献率为9.16%，载荷值较大的是单株花朵数（0.54）和叶宽（0.43）。11个表型性状中，花朵宽度（0.93）和花朵长度（0.90）的载荷值均在0.90及以上，是导致蝴蝶兰表型性状遗传多样性的主要因素。

表3 76份蝴蝶兰种质资源表型性状主成分分析

Tab. 3 Principal component analysis of phenotypic traits of 76 germplasm resources of Phalaenopsis

项目
Item 主成分Principal component PC1 PC2 PC3 花朵宽度 0.93 -0.01 -0.10 花朵长度 0.90 0.02 -0.20 花序梗长 0.86 -0.13 -0.23 株高 0.86 0.03 -0.18 花序长度 0.78 0.31 0.13 叶长 0.71 0.20 0.30 花序梗粗 0.66 0.33 0.24 单株花朵数 -0.63 0.28 0.54 叶宽 0.60 0.20 0.43 花梗数 -0.57 0.47 -0.24 花香 -0.25 0.75 -0.43 特征值 5.85 1.15 1.01 方差贡献率/% 53.21 10.46 9.16 累计贡献率/% 53.27 63.73 72.89

2.2.4 蝴蝶兰种质资源表型性状的聚类分析

11个表型性状的R型聚类结果显示，在欧氏距离为10时，11个性状聚为2个大类，第Ⅰ大类包含株高、花序梗长、单株花朵数和花序长4个性状，第Ⅱ大类包含花朵长度、花朵宽度、叶长、花梗数、叶宽、花香和花序梗粗7种性状。在欧式距离为5时，第Ⅱ类又分为了2类，花朵长度、花朵宽度、叶长和花梗数聚为1类；叶宽、花香和花梗粗聚为1类。第Ⅱ大类中，花朵长度和花朵宽度2种性状在欧式距离为1.1时最先聚为1类（图4），表明其相关程度最高，与相关性分析结果一致。在R型聚类结果中，大多数性状分布均比较分散，说明蝴蝶兰的表型性状是独自进化的，性状相似度较小。

图4 蝴蝶兰11个表型性状的R型聚类

Fig. 4 R-type cluster analysis of 11 phenotypes in Phalaenopsis

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如图5所示，以花朵长度和花朵宽度2个表型性状对76份蝴蝶兰种质资源绘制Q型聚类树状图。当欧式距离为15时，76个蝴蝶兰品种聚成2大类，第Ⅰ大类包含55个品种，主要包括小花型和中花型蝴蝶兰品种。第Ⅱ大类有大辣椒、大如意、九五至尊、V3等23个品种，为大花型蝴蝶兰品种。当欧式距离为10时，第Ⅰ大类被分为2大类，第Ⅰ-1类有杭州美女、安娜、阿玛、中国红等33个品种，主要为中花型蝴蝶兰品种；第Ⅰ-2类有彼自豪、金蝶、满天红、吉祥如意等20个品种，均为小花型蝴蝶兰品种。

图5 76份蝴蝶兰品种的Q型聚类分析

Fig. 5 Q-type cluster analysis of 76 germplasm resources of Phalaenopsis

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2.3 蝴蝶兰种质资源观赏性综合评价

2.3.1 构造判断矩阵与一致性检验

本研究分别对大花型、中花型和小花型的蝴蝶兰种质资源构建综合评价体系，通过专家对蝴蝶兰性状重要性进行问卷调查，赋予因子两两间比较关键性的评估，建立判断4个矩阵约束层相对于目标层的比较判断矩阵（A~C）和指标层相对于约束层的比较判断矩阵（C~P），并进行一致性检验。如表4~表6所示，所有矩阵的一致性比率（CR）均低于0.1，均通过一致性检验，说明本研究建立的3大花型蝴蝶兰品种观赏性状综合评价判断矩阵是合理的。

表4 大花型蝴蝶兰判断矩阵及一致性检验

Tab. 4 Matrix judgment and identical test for big flower Phalaenopsis

层次模型
Hierarchical model 判断矩阵
Judgment matrix Wi 一致性检验
Identical test A~C A C1 C2 C3 C4 λmax=4.071
CI=0.024
RI=0.89
CR=0.027<0.1 C1 1 3 2 1/2 1.13 C2 1/3 1 1/2 1/3 0.43 C3 1/2 2 1 1/3 0.66 C4 2 3 3 1 1.78 C2~Pi C2 P2 P3 λmax=2.000
CI=0.000
RI=0.00
CR=0.000<0.1 P2 1 1 1.00 P3 1 1 1.00 C3~Pi C3 P4 P5 P6 λmax=3.053
CI=0.026
RI=0.52
CR=0.052<0.1 P4 1 1/2 1/2 0.59 P5 2 1 2 1.47 P6 2 1/2 1 0.94 C4~Pi C4 P7 P8 P9 P10 P11 λmax=5.157
CI=0.039
RI=1.12
CR=0.035<0.1 P7 1 1/2 1/2 2 3 0.96 P8 2 1 1/2 2 3 1.24 P9 2 2 1 2 4 1.73 P10 1/2 1/2 1/2 1 3 0.73 P11 1/3 1/3 1/4 1/3 1 0.34 表5 中花型蝴蝶兰判断矩阵及一致性检验

Tab. 5 Matrix judgment and identical test for medium flower Phalaenopsis

层次模型
Hierarchical model 判断矩阵
Judgment matrix Wi 一致性检验
Identical test A~C A C1 C2 C3 C4 λmax=4.087
CI=0.029
RI=0.89
CR=0.032<0.1 C1 1 3 1/2 1/4 0.56 C2 1/3 1 1/6 1/7 0.22 C3 2 6 1 1/3 1.03 C4 3 7 3 1 2.18 C2~Pi C2 P2 P3 λmax=2.00
CI=0.000
RI=0.00
CR=0.000<0.1 P2 1 2 1.33 P3 1/2 1 0.67 C3~Pi C3 P4 P5 P6 λmax=3.010
CI=0.005
RI=0.52
CR=0.010<0.1 P4 1 1/3 4 0.86 P5 3 1 6 1.87 P6 1/4 1/6 1 0.27 C4~Pi C4 P7 P8 P9 P10 P11 λmax=5.144
CI=0.036
RI=1.12
CR=0.032<0.1 P7 1 2 2 2 4 1.72 P8 1/2 1 1/2 1/2 3 0.72 P9 1/2 2 1 1/2 3 0.94 P10 1/2 2 2 1 4 1.30 P11 1/4 1/3 1/3 1/4 1 0.32 表6 小花型蝴蝶兰判断矩阵及一致性检验

Tab. 6 Matrix judgment and identical test for small flower Phalaenopsis

层次模型
Hierarchical model 判断矩阵
Judgment matrix Wi 一致性检验
Identical test A~C A C1 C2 C3 C4 λmax=4.071
CI=0.024
RI=0.89
CR=0.027<0.1 C1 1 1/2 1/2 1/3 0.48 C2 2 1 1/2 1/2 0.77 C3 2 2 1 1/2 1.08 C4 3 2 2 1 1.67 C2~Pi C2 P2 P3 λmax=2.000
CI=0.000
RI=0.000
CR=0.000<0.1 P2 1 1 1.00 P3 1 1 1.00 C3~Pi C3 P4 P5 P6 λmax=3.050
CI=0.030
RI=0.52
CR=0.052<0.1 P4 1 2 2 1.47 P5 1/2 1 2 0.94 P6 1/2 1/2 1 0.59 C4~Pi C4 P7 P8 P9 P10 P11 λmax=5.093
CI=0.023
RI=1.12
CR=0.021<0.1 P7 1 4 4 3 3 2.20 P8 1/4 1 1 1/3 1/2 0.43 P9 1/4 1 1 1/3 1/2 0.43 P10 1/3 3 3 1 2 1.18 P11 1/3 2 2 1/2 1 0.76

2.3.2 评价指标权重

将指标层中Pi权重（Wi）与对应约束层C的权重（Wi）相乘得到各指标层对于目标层的权值即为绝对权重。如图6所示，在大花型、中花型以及小花型蝴蝶兰中，花部性状均是权重值最高的约束层。

图6 不同花型蝴蝶兰观赏性状评价指标权重热图

A：约束层相对权重；B：指标层绝对权重。

Fig. 6 Heat map of index weight of ornamental traits for different flower types in Phalaenopsis

A: Relative weights at the constraint level; B: Absolute weights at the indicator level.

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如表7~表9所示，大花型、中花型以及小花型的不同性状权重值排序存在差异。依据权重值从大到小排序，大花型权重值排名前3的性状为花朵宽度（P9）、花朵长度（P8）、花序长（P7），权重值最小的为花梗数（P4）（表8）；中花型权重值排名前3的性状为花序长（P7）、单株花朵数（P10）、花朵宽度（P9），权重最小值为叶宽（P3）（表9）；小花型权重排名前3的性状为花序长（P7）、单株花朵数（P10）、花梗数（P4），权重最小值为株高（P1）（表10）。

表7 大花型蝴蝶兰观赏性状评价指标权重

Tab. 7 Index weight of ornamental traits for big flower Phalaenopsis

约束层
Binding layer 相对权重
Relative weight 指标层
Indicator layer 相对权重
Relative weight 绝对权重
Absolute weight 排序
Ranking C1植株 1.13 株高（P1） 1.00 1.13 5 C2叶部性状 0.43 叶长（P2） 1.00 0.43 9 叶宽（P3） 1.00 0.43 9 C3梗部性状 0.66 花梗数（P4） 0.59 0.39 10 花序梗长（P5） 1.47 0.97 6 花序梗粗（P6） 0.94 0.62 7 C4花部性状 1.78 花序长（P7） 0.96 1.70 3 花朵长度（P8） 1.24 2.21 2 花朵宽度（P9） 1.73 3.07 1 单株花朵数（P10） 0.73 1.30 4 花香（P11） 0.34 0.61 8 表8 中花型蝴蝶兰观赏性状评价指标权重

Tab. 8 Index weight of ornamental traits for medium flower Phalaenopsis

约束层
Binding layer 相对权重
Relative weight 指标层
Indicator layer 相对权重
Relative weight 绝对权重
Absolute weight 排序
Ranking C1植株 0.56 株高（P1） 1.00 0.56 8 C2叶部性状 0.22 叶长（P2） 1.33 0.30 9 叶宽（P3） 0.67 0.15 11 C3梗部性状 1.03 花梗数（P4） 0.86 0.89 6 花序梗长（P5） 1.87 1.93 4 花序梗粗（P6） 0.27 0.28 10 C4花部性状 2.18 花序长（P7） 1.72 3.74 1 花朵长度（P8） 0.72 1.57 5 花朵宽度（P9） 0.94 2.06 3 单株花朵数（P10） 1.30 2.83 2 花香（P11） 0.32 0.70 7 表9 小花型蝴蝶兰观赏性状评价指标权重

Tab. 9 Index weight of ornamental traits for small flower Phalaenopsis

约束层
Binding layer 相对权重
Relative weight 指标层
Indicator layer 相对权重
Relative weight 绝对权重
Absolute weight 排序
Ranking C1植株 0.48 株高（P1） 1.00 0.48 9 C2叶部性状 0.77 叶长（P2） 1.00 0.77 6 叶宽（P3） 1.00 0.77 6 C3梗部性状 1.08 花梗数（P4） 1.47 1.59 3 花序梗长（P5） 0.94 1.01 5 花序梗粗（P6） 0.59 0.64 8 C4花部性状 1.67 花序长（P7） 2.20 3.66 1 花朵长度（P8） 0.43 0.72 7 花朵宽度（P9） 0.43 0.72 7 单株花朵数（P10） 1.18 1.96 2 花香（P11） 0.76 1.26 4 表10 大花型蝴蝶兰的综合得分和等级

Tab. 10 Integrative scores and grades of big flower Phalaenopsis

品种Variety 得分Composite score 等级Grade 品种Variety 得分Composite score 等级Grade 白花红心 8.92 Ⅰ 鑫盛白花 5.67 Ⅱ 幻影 8.03 Ⅰ 财神 5.26 Ⅱ V3 7.17 Ⅰ 芳美西施 5.22 Ⅱ 绯红之日 7.07 Ⅰ 雪中红 5.04 Ⅱ 梦幻婚礼 6.74 Ⅰ 大金龙 5.03 Ⅱ 2009 6.70 Ⅰ 九五至尊 4.74 Ⅱ 大如意 6.16 Ⅱ 光芒四射 4.60 Ⅱ 云朵 6.15 Ⅱ 富乐夕阳 4.42 Ⅲ 藏宝图 5.93 Ⅱ 二见钟情 3.80 Ⅲ 黄金甲 5.86 Ⅱ 费拉拉 3.58 Ⅲ 红玛瑙 5.85 Ⅱ 玉格格 2.73 Ⅲ 大辣椒 5.80 Ⅱ 中国红 2.72 Ⅲ

2.3.3 蝴蝶兰观赏性评价得分及等级

如表10所示，22份大花型蝴蝶兰品种的分值在2.72~8.92之间，得分在6.50分以上的Ⅰ级品种有6个，分别为白花红心、幻影、V3、绯红之日、梦幻婚礼和2009，这些品种株型高大，花型较大，花朵长在9.5~12.0 cm之间，花朵宽在10.5~12.0 cm之间，花序梗较长，在48.0~65.0 cm之间，这些优良性状使得这6个品种综合得分靠前。

如表11所示，30份中花型蝴蝶兰品种的得分在3.29~8.64之间，得分在6.50分以上的Ⅰ级的品种有8个，分别为初恋、黄袍、吉祥、孟菲斯、79、阿玛、福星和金雕，这些品种相对于其他中花型品种而言，株型较大，花序长和花序梗长多在30.0~55.0 cm范围，花型较大，多为双梗，这些优良性状使得这些品种综合得分靠前。

表11 中花型蝴蝶兰的综合得分和等级

Tab. 11 Integrative scores and grades of medium flower Phalaenopsis

品种Variety 得分Composite score 等级Grade 品种Variety 得分Composite score 等级Grade 初恋 8.64 Ⅰ 杭州美女 5.33 Ⅱ 黄袍 8.14 Ⅰ 甜格格 4.94 Ⅲ 吉祥 7.44 Ⅰ 越南王子 4.63 Ⅲ 孟菲斯 7.38 Ⅰ 雪玉 4.61 Ⅲ 79 7.18 Ⅰ 豆蔻佳人 4.56 Ⅲ 阿玛 6.89 Ⅰ 梦幻情人 4.53 Ⅲ 福星 6.79 Ⅰ 布鲁日 4.50 Ⅲ 金雕 6.60 Ⅰ 金阳公主 4.48 Ⅲ 安娜 6.46 Ⅱ 天堂鸟 4.40 Ⅲ 大黄蜂 6.35 Ⅱ 卡利 4.29 Ⅲ 朝日 6.28 Ⅱ 金桔 4.28 Ⅲ 金月公主 6.21 Ⅱ 紫蝶 4.02 Ⅲ 丹佛 6.15 Ⅱ 绿熊 3.95 Ⅲ 阿雅 5.66 Ⅱ 绿闪电 3.32 Ⅲ 金色阳光 5.45 Ⅱ 如意 3.29 Ⅲ

如表12所示，22份蝴蝶兰小花品种的分值分布在1.11~9.31之间，得分7.00分以上的Ⅰ级的品种有6个，分别为吉祥如意、小梅花、宝贝、圣诞树、LL29和满天红，这些品种相对于其他小花型品种，花序较长在24.0~30.5 cm之间，花朵繁盛，单株花朵数较多在28~58朵，花梗数为双梗及以上，整体比较丰满，使得综合得分靠前。

表12 小花型蝴蝶兰的综合得分和等级

Tab. 12 Integrative scores and grades of small flower Phalaenopsis

品种Variety 得分Composite score 等级Grade 品种Variety 得分Composite score 等级Grade 吉祥如意 9.31 Ⅰ 三色鸟 6.07 Ⅱ 小梅花 8.47 Ⅰ 小桔子 5.71 Ⅱ 宝贝 7.80 Ⅰ 2089 5.42 Ⅱ 圣诞树 7.74 Ⅰ 绿公主 5.38 Ⅱ LL29 7.20 Ⅰ 金公主 5.25 Ⅱ 满天红 7.17 Ⅰ 金边樱桃番茄 4.64 Ⅱ 樱花 6.54 Ⅱ 171（金蝶） 4.53 Ⅱ 294粉红珍珠 6.47 Ⅱ 彼自豪 4.50 Ⅱ 嫦娥 6.44 Ⅱ 蓝宝石 3.55 Ⅲ 红豆 6.33 Ⅱ 玉观音 2.91 Ⅲ 金格格 6.10 Ⅱ 金叶咖啡 1.11 Ⅲ

3 讨论

遗传和环境共同决定了植物表型性状，植物表型性状具有直观、易调查等特点，可以直观地确定种质多样性的丰富度，并较快地揭示遗传变异的程度，因此研究种质资源的遗传多样性在育种中至关重要，是种质资源鉴定、评价和利用的关键[20-21]。

植物表型性状的离散程度和种质间的变异程度可由变异系数体现[22]，变异系数越高植物的遗传变异越丰富。本研究中，76份蝴蝶兰种质资源11个性状的变异系数在0.14~0.57之间，该结果与陈剑锋等[15]对135份蝴蝶兰种质资源12个性状的变异系数分析结果相近（0.19~0.52），说明蝴蝶兰不同种质资源表型性状的遗传变异程度相近。与蝴蝶兰不同，朱槿（Hibiscus rosa-sinensis）各表型性状的变异系数在9.49~31.05之间，遗传变异更加丰富[10]。此外，在已有的蝴蝶兰种质资源表型遗传多样性分析中均显示单株花朵数的变异系数最大[14-15]，本研究结果亦显示单株花朵数的变异系数最大（0.57），说明在蝴蝶兰的众多表型性状中，单株花朵数的遗传变异性最为丰富。

本研究发现花部性状之间大多数性状存在显著或极显著相关性，其中花朵宽度和花朵长度呈极显著正相关。与之相似，王世尧等[16]对57份蝴蝶兰种质资源表型性状相关性分析显示17个性状间存在不同程度的相关性，且花部性状两两之间呈现极显著相关。此外，本研究对蝴蝶兰表型性状的主成分分析显示，花朵宽度和花朵长度是导致76份蝴蝶兰种质资源表型性状遗传多样性的关键性状，这与王钦等[23]对蝴蝶兰表型性状遗传多样性的分析结果一致。

本研究以花朵长度和花朵宽度等花部性状采用组内联接的方法，进行品种间Q型聚类分析，将76份蝴蝶兰种质资源分为大花型、中花型和小花型3大类群。然而，王钦等[23]采用Q型聚类分析将72份蝴蝶兰品种聚为四大类群，陈和明等[13]通过Q型聚类分析将213份蝴蝶兰品种聚为杂交种和原生种两大类群，这可能与聚类分析时使用的参数和关注的主要性状存在差异有关。

在蝴蝶兰生产销售中，通常根据花型大小，分为大花型、中花型和小花型品种[17]。但在已有蝴蝶兰观赏性综合评价中，通常是对所有花型蝴蝶兰品种一起进行评价，尚未见针对不同花型蝴蝶兰分别建立的评价标准[13⇓⇓-16]。本研究对76份蝴蝶兰种质资源分不同花型（大花型、中花型和小花型）进行了观赏性综合评价，得出大花型蝴蝶兰白花红心、幻影、V3等综合得分较高，中花型初恋、吉祥、阿玛等的综合得分较高，小花型吉祥如意、宝贝、满天红等综合得分较高。相对而言，本研究对不同花型蝴蝶兰进行观赏性综合评价更具有针对性。

本研究对76份蝴蝶兰进行表型性状遗传多样性分析，并分不同花型（大花型、中花型和小花型）进行观赏性综合评价，为蝴蝶兰新品种选育提供重要依据，对蝴蝶兰种质资源的高效利用和杂交亲本的选择均具有重要意义。

=2" class="main_content_center_left_zhengwen_bao_erji_title main_content_center_left_one_title" style="font-size: 16px;">{{custom_sec.title}}{{custom_sec.content}}[1]GOW W

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摘要

以 158 份不同地区的春兰种质资源为参试材料，通过方差分析、遗传变异系数、多样性指数分析、主成分分析、聚类分析和相关性分析，对 20 个表型性状进行多样性分析。结果显示：20 个表型性状在春兰群体内存在丰富的变异，数量性状花葶高和侧瓣宽的变异系数最大，为 36.96%，叶长和叶宽的多样性指数最大，均为 7.28；质量性状瓣型变异系数（66.32%）最高，花瓣色变异系数（60.47%）次之，外瓣紧边的多样性指数最高，为 7.28。主成分分析结果显示，舌面红点、苞筋色、花葶色等性状是春兰表型变异的主要因素，并通过综合得分（F 值）获得排名前 10 的品种：天彭牡丹、笑飞燕、碧瑶、杜字、新春梅、万年梅、宪荷、天兴梅、紫金梅和环球荷鼎。系统聚类将春兰种质分为 3 类，类群Ⅰ为中株型、有色花、花瓣拱抱状材料，类群Ⅱ为高株型、素花材料，类群Ⅲ为矮株型、长叶、有色花且花瓣翻卷材料。本研究为春兰种质资源的表型多样性鉴定分析提供重要数据，为兰属品种选育及种间杂交遗传多样性研究提供理论基础。

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摘要

表型性状是育种的基础，可以在一定程度上反映物种遗传变异情况，探讨朱槿品种表型多样性，为种质资源利用和新品种选育提供参考。本研究以39份朱槿品种资源为研究对象，收集测量其25个表型性状数据，包括9个数量性状及16个质量性状，并进行多样性分析、相关性分析、聚类分析、主成分分析及综合评价。多样性分析结果表明：39份朱槿品种资源存在丰富的变异，9个数量性状的变异系数范围为9.49~31.05，其中花梗长度变异系数最大，叶片长宽比变异系数最小，多样性指数范围为1.7592~2.0299，其中花柱长度多样性指数最高，花梗长度多样性指数最低；16个质量性状的多样性指数范围为0.3898~1.3203，其中花心眼区大小多样性指数最高，花型多样性指数最低。相关性分析结果表明：花径和花瓣长度、最外层花瓣形态和花瓣次色、叶片长度和叶片宽度、花瓣长度和花柱长度、花径和花柱长度、花瓣长度和花瓣宽度、花径和花瓣宽度呈极显著正相关；花瓣宽度和花型、花柱长度和花型、叶片宽度和叶片长宽比、花瓣长度和花型呈极显著负相关。聚类分析结果表明：在欧氏距离为20时，可将39个朱槿品种分为4个类群，第Ⅰ类群包含33份朱槿品种资源，主要特征是花径在11~17 cm之间，可进一步划分成2个亚类；第Ⅱ类群包含2份品种资源，主要特征是重瓣，花径较小，在10~11 cm之间；第Ⅲ类群包含3份品种资源，主要特征是单瓣、花径大，花径在18~20 cm之间；第Ⅳ类群只包含1份品种资源。主成分分析共提取了9个主成分，累计方差贡献率达79.85%，通过主成分计算39份朱槿品种资源的综合评分，综合评分最高的品种是火凤凰，其次为情人节、茉莉亚空中花园、飞将军；综合评分最低的是月夜彩虹和巧克力蛋糕。

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摘要

为了解不同火龙果果实品质，筛选品质优良的种质资源。本研究以33份火龙果种质资源为材料，对单果重、果实纵横径、蛋白质、总黄酮、甜菜色素等15个植物学特征及品质特性进行测定，利用相关性分析和主成分分析法对果实品质进行综合评价。结果表明：33份火龙果种质资源的单果重为164.67~556.00 g，果实横径为5.86~9.40 cm，果实纵径为7.29~11.94 cm，果形指数为0.99~1.39，总糖含量为78.80~126.05 mg/g，总酚含量为0.64~2.46 mg/g，总黄酮的含量为0.85~9.67 mg/g，硬度为6.62~16.86 N，蛋白质的含量为0.29~1.45 mg/g，甜菜色素的含量为0.69~37.01 mg/100 g，淀粉的含量为14.12~44.60 mg/g，总酸含量为0.33~15.23 mg/100 g。采用Pearson法对其主要植物学特征及品质特性进行相关性分析。总酸与可溶性固形物呈极显著正相关，相关系数为0.478，与糖酸比呈极显著负相关，相关系数为-0.532。纵径、横径与单果重呈极显著正相关，相关系数分别为0.749、0.942。纵径与果形指数呈显著正相关，相关系数为0.426。重量与糖酸比、硬度均呈显著正相关，相关系数分别0.360、0.351。经主成分分析将15个性状综合成7个主成分因子，累积贡献率为82.55%，第一主成分贡献率为22.45%，以单果重、果实纵横径、糖酸比贡献较大。第二主成分贡献率为13.87%，以总糖含量、可溶性固形物含量、淀粉含量贡献较大。第三主成分贡献率为12.28%。其中糖酸组成、单果重、果实横径、果实纵径、可溶性固形物含量、淀粉含量、氨基酸含量等是评价火龙果果实综合品质的关键性指标。经综合评价筛选6个综合得分较高的火龙果种质，即热研1号、菀华粉红、红宝龙、无刺红、临家红韵和红金宝可作为火龙果品质育种的优质亲本。

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In order to understand the fruit quality of different varieties of pitaya and to screen the germplasm resources with good quality, 33 pitaya germplasm resources were and 15 botanical traits and quality properties such as single fruit weight, fruit transverse and longitudinal diameters, proteins, total flavonoids, and beet pigments were measured, and fruit quality was comprehensively evaluated by using correlation analysis and principal component analysis. The 33 pitaya germplasm resources had a single fruit mass of 164.67-556.00 g, a transverse fruit diameter of 5.86-9.40 cm, a longitudinal fruit diameter of 7.29-11.94 cm, a fruit shape index of 0.99-1.39, a total sugar content of 78.80- 126.05 mg/g, a total phenolic content of 0.64-2.46 mg/g, a total flavonoid content of 0.85-9.67 mg/g, hardness of 6.62- 16.86 N, protein content of 0.29-1.45 mg/g, beet pigment content of 0.69-37.01 mg/100 g, and starch content of 14.12-44.60 mg/g. The total acid content ranged from 0.33 to 15.23 mg/100 g. The Pearson’s method was used to correlate the main botanical and quality traits of the pitaya germplasm resources. and quality traits were correlated. The correlation coefficients were 0.478 for total acid and soluble solids, and -0.532 for sugar-acid ratio, while the correlation coefficients were 0.749 and 0.942 for longitudinal and transverse diameters. The correlation coefficient between longitudinal diameter and fruit shape index was 0.426, and the correlation coefficient between weight and sugar-acid ratio and hardness was 0.360 and 0.351, respectively. After principal component analysis, the 15 traits were combined into 7 principal component factors, with a cumulative contribution of 82.55%. The first principal component contributed 22.45%, with single fruit weight, fruit longitudinal and transverse diameter, and sugar-acid ratio contributing more. The second principal component contributed 13.87%, with total sugar content, soluble solids content and starch content contributing more. The contribution of the third principal component was 12.28%, with soluble solids content contributing more. Among them, sugar-acid composition, single fruit weight, fruit transverse diameter, fruit longitudinal diameter, soluble solids content, starch content, amino acid content, etc. are the key indexes for evaluating the comprehensive quality of dragon fruit. After comprehensive evaluation, six excellent pitaya singles with high comprehensive scores were screened, i.e., Reyan 1 hao, Wanhuafenhong, Hongbaolong, Wucihong, Linjiahongyun and Hongjinbao, which can be used as high-quality parents for pitaya quality breeding.

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摘要

本研究对70份蝴蝶兰资源在开花时期进行株幅、叶长、叶宽、花梗长、花梗粗、花朵长度、花朵宽度、单株花朵数、花色、双梗率、分叉数和花序梗长度等品质性状进行测量调查,在R型聚类分析和Q型聚类分析对蝴蝶兰进行分类研究的基础上,采用变异系数分析、层次分析法和方差分析法进行综合评价。结果表明：蝴蝶兰品种间差异性最显著的是分叉数,变异性最大的也是分叉数;花朵长度、花朵宽度、花色、叶宽、单株花朵数、花梗粗、叶长和花序梗长度性状相似度高;其余各个性状间相似度相差较远,表明蝴蝶兰表型性状独自进化。通过以上研究全面客观的对70份蝴蝶兰资源进行综合评价,为新品种选育做出贡献。

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摘要

本研究对135个蝴蝶兰品种花器官的27个表型性状进行观测并分析，为蝴蝶兰花种质资源的利用及新品种的定向选育提供理论依据。以收集保存于农业农村部植物新品种测试福州分中心的135个蝴蝶兰品种为试验材料，对蝴蝶兰花器官的27个表型性状进行数据采集，分析了花表型性状的分布频率、变异系数、辛普森（Simpson）指数和香农-威纳（Shannon-Wiener）指数，并对数量性状进行相关性、主成分和聚类分析。结果表明，蝴蝶兰花器官以花瓣紫罗兰色、总状花序、花瓣分开排列和无香味等类型居多，分别占相对应描述分布频率的31.85%、60.74%、79.26%和84.44%；唇瓣中裂片长的Simpson指数和Shannon-Wiener指数最高，分别为0.992和7.047，多样性最为丰富；数量性状变异系数变化范围为19.79%~52.72%，其中花序花数量的变异系数最大，为52.72%；主要数量性状之间大多呈极显著正相关；主成分分析提取出3个数量性状作为蝴蝶兰花表型性状评价的代表性状，计算得到综合分值，排名前3的分别为‘JB2312’、‘万花焰火’和‘东方红’；R型聚类分析显示，蝴蝶兰花的16个数量性状可划分为4类，Q型聚类分析显示，135个蝴蝶兰品种被划分为5大品种群。研究表明135个蝴蝶兰品种花的表型具有丰富的遗传多样性。

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摘要

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。

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