水稻新品种DUS测试数量性状特异性统计分析判别研究

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dus测试知识

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dus测试知识前⾔1 前⾔1.1 研究的⽬的和意义DUS(Distinctness,Uniformity and Stability)测试是指对申请品种权的植物新品种的特异性、⼀致性和稳定性进⾏测试。

特异性(Distinctness)是指申请品种权的植物新品种应当明显区别于在申请⽇以前所有已知的植物新品种,即指该品种⾄少应当有⼀个特征明显区别于已知品种,且是在遗传性状上有明显的区别,⽆论在属或种间都要在遗传表现型性状上有明显的差异,它是区别申请品种与已有品种差异的主要测试内容。

⼀致性(Uniformity)是指申请品种权的植物新品种经过繁殖,除可预见的变异外,其相关的特征或者特性⼀致,即指品种的形态特征、⽣理特性⽅⾯的⼀致性、整齐性。

如果有变异株出现,其变异是由遗传造成的,⽽不是⾮遗传因素的结果。

稳定性(Stability)是指申请品种权的植物新品种经过反复繁殖或者在特定繁殖周期结束时,其相关的特征或者特性保持相对不变,即指性状繁殖⼏代后仍与原来保持⼀致。

DUS测试结果直接影响到植物新品种是否能被授予保护权,即通过DUS测试是品种获得授权的必要依据。

植物新品种DUS测试性状主要分为质量性状、假质量性状和数量性状。

质量性状是表现不连续变异状态的性状(例如颜⾊的有⽆);假质量性状的表达部分是连续的,但其变化范围是多维的(例如颜⾊的深浅);数量性状是表现为连续变异的性状,能以⼀维的、线性等级进⾏描述(例如株⾼)。

DUS测试的⽬的主要有两个,⼀是对申请品种权的植物新品种的特异性、⼀致性和稳定性进⾏测试,⼆是要完成申请品种的性状描述。

在测试过程中,数量性状对于完成品种的性状描述⾮常重要,⽽随着新品种的不断选育,品种间差异越来越⼩,利⽤数量性状进⾏特异性判定也越来越普遍⽤于DUS测试中,数量性状的调查花费⼈⼯最多、⼯作量最⼤,怎样能缩⼩⼯作量⼜能准确反映数量性状调查的准确性,这成为当前DUS测试⼯作者需要解决的课题。

基于DUS测试的标准品种形态性状稳定性和重要性分析

基于DUS测试的标准品种形态性状稳定性和重要性分析

基于DUS测试的标准品种形态性状稳定性和重要性分析唐浩;刘洪;余汉勇;张浙峰;肖应辉;杨益善;陈立云【摘要】为了进一步提高水稻品种特异性(distinctness)、一致性(uniformity)和稳定性(stability)(简称DUS)测试的准确性,以水稻DUS测试指南中列出的49份水稻标准品种为材料,应用AMMI模型对水稻品种50个DUS测试性状进行了稳定性分析,并采用随机森林算法对测试性状的重要性进行了评价.结果表明,不同性状的稳定性差异较大,以质量性状和假质量性状为主的目测性状稳定性高,而以数量性状为主的量测性状稳定性较低.不同性状的重要性参数差异甚大,总体上,以数量形式表示的量测性状的重要性参数较大,而以分级代码表示的目测性状重要性参数相对较小.对于茎节包露、穗类型、穗立形状、外颖茸毛和叶茸毛等稳定性较低、重要性参数不高的性状,可从水稻DUS测试指南中去除;对成熟期、抽穗期等稳定性较低但在生产实践中很重要的农艺性状,宜安排在申请者所在地参试点测试,使其表达状态真实表现;或者采用标准品种进行校正,从而提高测试的准确性.%In order to further improve the accuracy of distinctness,uniformity and stability (ab.DUS) test of rice varieties,the AMMI model was used to analyse the stability and Random Forest algorithm was used to evaluate the importance for 50 characteristics of 49 rice example varieties listed in DUS test guideline.The results showed that stability is largely different among different characteristics,and visual characteristics are highly stable for main qualitative characteristics and pseudo-qualitative characteristics,and measurement characteristics had low stability for quantitative characteristics.On the whole,the importance parameter difference was very big among different characteristics,which is larger for measurementcharacteristics,and relatively smaller for visual characteristics.Some characteristics with low stability and low importance could be excluded from DUS guideline,for example"panicle:exsertion","panicle:type","panicle:attitude","Spikelet:pubescence of lemma","leaf:pubescence",while those with low stability,but very important in practice,for example "time of maturity" and "time of heading" could be only in the location of applicants tested to avoid misjustice and use example varieties for correction.【期刊名称】《作物学报》【年(卷),期】2013(039)004【总页数】10页(P632-641)【关键词】水稻;DUS测试;目测;量测;稳定性;重要性【作者】唐浩;刘洪;余汉勇;张浙峰;肖应辉;杨益善;陈立云【作者单位】湖南农业大学,湖南长沙410128;农业部科技发展中心,北京100122;华南农业大学,广东广州510642;中国水稻研究所,浙江杭州310006;四川省农业科学院作物研究所,四川成都610066;湖南农业大学,湖南长沙410128;湖南杂交水稻研究中心,湖南长沙410125;湖南农业大学,湖南长沙410128【正文语种】中文植物品种性状表达状态稳定是品种特异性(distinctness)、一致性(uniformity)和稳定性(stability)即DUS测试的基础, 也是测试指南研制选择测试性状基本原则之一[1]。

219368760_基于DUS_测试性状的广西地区常规水稻分析评价

219368760_基于DUS_测试性状的广西地区常规水稻分析评价

米宽度ꎬ X6 叶 舌 长 度 和 X29 剑 叶 长 度 ( 10 55%) ꎻ
宽度 (9 70%) ꎬ X18 穗 抽 出 度ꎬ X28 茎 秆 长 度ꎬ X3
米长度ꎬ X8 抽穗期ꎬ X32 结实率 ( 4 85%) ꎮ 当变异
系数>10%时ꎬ 表明材料间差异较大 [5] ꎬ 本试验 37 个
性状中有 17 个性状变异系数>10%ꎬ 表明供试材料间
存在较大的差异ꎬ 有利于品种间的比较和筛选ꎮ
表 1 52 个水稻品种性状分析
性状
最小值
最大值
平均值
标准差
X1 基部叶: 叶鞘颜色




X3 倒 2 叶: 叶片绿色程度


X2 植株: 生长习性
X4 倒 2 叶: 姿态
X5 倒 2 叶: 叶片茸毛密度
试验采用随机区组设计ꎬ 小区面积为 8 4m2 (2m
ꎮ 广西是我国水稻优势产区ꎬ 位于华南双季稻作
单本苗移栽ꎬ 试验地四周设 1 5m 宽保护行ꎬ 田间管
比增加 6400hm ꎬ 粮食总产量 1393 1 万 tꎬ 同比增加
一致性和稳定性测试指南 水稻» 中选取 “ 基 部 叶:

[1]

[2]
叶片绿色程度ꎬ X31 穗长度ꎬ X34 谷粒长度ꎬ X36 糙
X14 剑叶姿态 ( 后期) (42 22%) ꎬ X5 叶片茸毛密度
X21 外 颖 颜 色ꎬ X25 糙 米 香 味ꎬ X9 剑 叶 姿 态 ( 初
期) ꎬ X26 单株穗数ꎬ X30 剑叶宽度ꎬ X27 茎秆直径ꎬ
X23 糙米形状ꎬ X20 护颖长度ꎬ X33 千粒重ꎬ X37 糙

基于SSSL的水稻重要性状QTL的鉴定及稳定性分析

基于SSSL的水稻重要性状QTL的鉴定及稳定性分析

中国农业科学 2007,40(3):447-456Scientia Agricultura Sinica基于SSSL的水稻重要性状QTL的鉴定及稳定性分析赵芳明,朱海涛,丁效华,曾瑞珍,张泽民,李文涛,张桂权(华南农业大学农学院/植物分子育种广东省重点实验室,广州 510642)摘要:【目的】单片段代换系(SSSL)是通过高代回交和分子标记辅助选择构建的,只含有来自供体亲本的一个染色体片段,遗传背景与受体亲本相同的品系。

本研究的目的是利用SSSL检测不同环境条件下水稻重要性状的QTL。

【方法】以32个SSSL为材料,随机区组试验设计,在2~4个季节中对水稻22个重要性状的QTL进行分析。

【结果】共鉴定出59个QTL,分布于第1、2、3、4、6、7、8、10和11号染色体上。

其中的18个QTL能够在2次以上重复检出,稳定性较好的QTL占检出QTL的30.5%,大多数农艺性状的QTL效应较小、稳定性较差。

不同的性状,QTL稳定性不同,千粒重、粒长、谷粒长宽比、抽穗天数等性状的QTL较稳定。

稳定性好的QTL,不仅具有较大的加性效应,而且受环境影响较小。

【结论】利用单片段代换系可以有效地对水稻重要性状的QTL进行多年多季的稳定性分析。

水稻大多数重要农艺性状QTL的不稳定性,反映了水稻生长发育过程的可塑性,可能是通过栽培措施使水稻品种获得高产优质的重要遗传基础。

关键词:水稻;单片段代换系;数量性状基因座;农艺性状Detection of QTLs for Traits of Agronomic Importance and Analysisof Their Stabilities Using SSSLs in RiceZHAO Fang-ming, ZHU Hai-tao, DING Xiao-hua, ZENG Rui-zhen, ZHANG Ze-min,LI Wen-tao, ZHANG Gui-quan(Guangdong Provincial Key Laboratory of Plant Molecular Breeding, South China Agricultural University, Guangzhou 510642)Abstract: 【Objective】Single segment substitution lines (SSSLs) each with only single chromosome segment from a donorunder the same genetic background as the recipient were developed in rice by advanced backcrossing and molecular marker-assistedselection. Using the SSSLs, the QTLs for the traits of agronomic importance in rice were detected under different environmental conditions. 【Method】Detection of the QTLs controlling 22 important traits in rice was done with 32 SSSLs by the randomizedblocks design in 2-4 cropping seasons. 【Result】59 QTLs were detected and distributed on chromosomes 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 10 and11, of which 18 QTLs were detected two times or more. Only 30.5% of the QTLs were detected repeat in different cropping seasons.Most of the QTLs of agronomic importance were of a little additive effects and instability. The QTLs controlling the traits such asgrain weight, grain length, ratio of length to width in grains and heading date were relatively stable. The stable QTLs usually hadlarger additive effects and were less affected by the environment. 【Conclusion】The QTLs for the traits of agronomic importancewere detected by SSSLs in rice and with high resolution under different environmental conditions. The instability of the QTLs maybe the basis of the variation of rice plants during growth and development. It would be the genetic basis for improving yield andquality in rice cultivars by farming methods.Key words: Rice; Single segment substitution line; Quantitative trait locus; Agronomic trait收稿日期:2006-03-13;接受日期:2006-08-16基金项目:国家自然科学基金重点项目(30330370)资助作者简介:赵芳明(1972-),男,山西宁武县人,博士,研究方向为水稻遗传育种。

中国农业植物新品种保护与DUS测试技术发展现状

中国农业植物新品种保护与DUS测试技术发展现状

中国农业植物新品种保护与DUS测试技术发展现状钟海丰;黄敏玲;钟淮钦;林兵【摘要】As an important part of agricultural intellectual property system,the right of new plant variety was playing a more and more important role.This paper introduced the development course of the new plant variety protection at home and abroad,and the development and existing problems of new varieties of agricultural plants and DUS testing technology.%作为农业知识产权体系中一项重要内容,植物新品种权发挥着越来越重要的作用.本文介绍了国内外植物新品种保护的发展历程以及中国农业植物新品种保护和DUS测试技术发展现状和存在的问题.【期刊名称】《热带作物学报》【年(卷),期】2017(038)006【总页数】8页(P1155-1162)【关键词】DUS测试;品种权;植物新品种;测试指南【作者】钟海丰;黄敏玲;钟淮钦;林兵【作者单位】福建省农业科学院作物研究所,福建福州 350013;福建省农业科学院花卉研究中心,福建福州 350013;福建省特色花卉工程技术研究中心,福建福州350013;福建省农业科学院作物研究所,福建福州 350013;福建省农业科学院花卉研究中心,福建福州 350013;福建省特色花卉工程技术研究中心,福建福州 350013;福建省农业科学院作物研究所,福建福州 350013;福建省农业科学院花卉研究中心,福建福州 350013;福建省特色花卉工程技术研究中心,福建福州 350013;福建省农业科学院作物研究所,福建福州 350013;福建省农业科学院花卉研究中心,福建福州350013;福建省特色花卉工程技术研究中心,福建福州 350013【正文语种】中文【中图分类】Q941.3doi10.3969/j.issn.1000-2561.2017.06.028作为一个农业大国,中国拥有丰富的植物种质资源,但是过去很长一段时间,许多优异的种质资源得不到有效保护,甚至因此而流失国外。

水稻新品种DUS测试目测性状标准品种的优化筛选

水稻新品种DUS测试目测性状标准品种的优化筛选

水稻新品种DUS测试目测性状标准品种的优化筛选
徐振江;刘洪;饶得花;李春兰;任永浩
【期刊名称】《农家致富顾问》
【年(卷),期】2012(28)30
【摘要】DUS测试是水稻品种侧重的重要方法,其中特异性是DUS测试的首要形状.为了筛选出稳定可靠的水稻新品种,需要对具有代表性的已知水稻品种进行分析,并且采用田间测试试验的方式,进行系统的标准品种筛选.经过DUS测试结果可知,117个代表性水稻品种共出现具有代表性的16种标准品种,而且其中有5个品种具有较强的生态适应性,可以为其他植物的新品种DUS标准提供测试提供参考.【总页数】5页(P111-115)
【作者】徐振江;刘洪;饶得花;李春兰;任永浩
【作者单位】华南农业大学农学院
【正文语种】中文
【中图分类】S511
【相关文献】
1.适宜南京地区水稻新品种DUS测试标准品种的筛选 [J], 李华勇;沈奇;王平;王艳萍;张继红;吴燕
2.植物新品种DUS测试技术研究(四)——基于DUS测试的草莓新品种形态性状评价 [J], 邓姗;黄志城;李寿国;褚云霞;顾晓君;顾可飞;陈海荣
3.植物新品种DUS测试技术研究(二)——番茄新品种DUS测试性状的选择与测试指南修订 [J], 陈海荣;黄志城;张新明;杨坤;唐浩;高建昌;李荧;杨华;褚云霞
4.植物新品种DUS测试技术研究(三)——黄瓜新品种DUS测试性状的选择与测试指南修订 [J], 陈海荣;黄志城;张新明;杨坤;唐浩;莫青;杨华;李荧;诸云霞
5.植物新品种DUS测试技术研究(一)——辣椒新品种DUS测试性状的选择与测试指南修订 [J], 陈海荣;黄志城;顾晓君;杨坤;莫青;褚云霞;唐浩;李寿国;张新明
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不同氮肥条件下水稻DUS测试性状表达的差异性

不同氮肥条件下水稻DUS测试性状表达的差异性

不同氮肥条件下水稻DUS测试性状表达的差异性作者:李华勇王艳平王显生吴燕沈奇来源:《江苏农业科学》2016年第06期摘要:为了研究不同氮肥用量对水稻DUS测试性状表达结果的影响,选取了3种不同类型的水稻品种,通过4种不同氮肥处理方案,依据《植物新品种特异性、一致性和稳定性测试指南水稻》规定的相关性状,研究水稻测试中不同类型性状田间表达的变化差异,为水稻DUS测试种植管理规范的制定提供理论依据。

同时,通过探讨这些性状表达得是否稳定,为水稻DUS测试结果判定提供参考。

关键词:水稻;DUS测试;性状表达;不同氮肥;差异性分析中图分类号: S511.06文献标志码: A文章编号:1002-1302(2016)06-0106-05收稿日期:2016-02-29基金项目:江苏省农业科技自主创新资金[编号:CX(14)2001]。

作者简介:李华勇(1977—),男,江苏南京人,助理研究员,主要从事植物新品种DUS测试及指南研制工作。

E-mail:lhy@。

植株新品种特异性(distinctness)、一致性(uniformity)和稳定性(stability)测试(以下简称“DUS测试” )植物新品种保护的技术审查,是保证植物新品种授权客观、公正和准确的基础。

如何使植物新品种DUS测试性状在种植管理过程中得到完整、准确地表达,是进行DUS判定和品种真实性评价的重要科技基础[1-3]。

水稻(Oryza sativa)是我国主要的粮食作物之一,也是我国目前植物新品种权申请量最大的作物之一,全国水稻种植面积约占粮食作物面积的30%,产量接近粮食总产量的一半[4]。

水稻DUS测试是通过评价品种的特异性、一致性和稳定性,为水稻新品种授权提供科学依据,在水稻DUS测试中,性状表达的准确与否直接影响其品种“三性”的科学判定。

性状是DUS测试、审查的基础[5],性状的观测结果是水稻DUS测试的重要组成部分,是水稻品种权审查、品种真实性评价、维权打假的重要依据。

水稻dus

水稻dus

—— 籼、粳;
—— 水、陆;
3
GB/T ××××—2007 —— 早、中、晚; —— 秥、糯; —— 三系不育系、光温敏核不育系。
8 品种分组 8.1 在同一类型的品种中,通过使用分组性状,可以选择与申请品种一起组性状应是在品种中不变异或变异极小的,具有以下特点的性状:这些性状的已记录的表
4
GB/T ××××—2007 9.1.1.2 自交种(常规品种、保持系、恢复系、光温敏不育系)和杂交种必测性状(21个) 除9.1.1.1所规定的20个性状外,还增加穗立形状。 9.1.1.3 不育系必测性状(22个) 除9.1.1.1所规定的20个性状外,还增加不育花粉类型和柱头总外露率。 9.1.2 补充性状(56个) 芽鞘花青甙显色;叶鞘色(基部);茎秆弯曲向上生长能力(深水稻);叶片:绿色深浅;叶片: 花青甙显色;叶片:花青甙分布;倒数第二叶叶片长度;倒数第二叶叶片宽度;倒数第二叶叶尖与主茎 的角度;倒数第二叶叶舌有无;倒数第二叶叶舌长度;倒数第二叶叶舌形状;倒数第二叶叶舌色;芒有 无;芒色(初期);剑叶叶片卷曲度;花 药 形 状 ;花 药 颜 色 ;开颖角度;近 颖 尖 部 花 青 甙 显 色( 初 期 );穗 包 颈 程 度 ;茎秆粗细;茎秆基部茎节包露;茎秆角度;茎秆茎数;茎节花青甙显色强度;茎 节间花青甙显色;剑叶叶片长度;剑叶叶片宽度;芒色(后期);穗伸出度;二次枝梗;二次枝梗类型; 成熟期;后期功能叶衰老程度;外颖色;外颖修饰色;外颖脊花青甙显色;近颖尖部花青甙显 色 ( 后 期 ) ; 每穗粒数;结实率;落粒性;护颖长度;护颖色;谷粒长度;谷粒宽度;谷粒形状;谷 粒千粒重;颖壳苯酚反应;颖壳苯酚反应强度;糙米宽度;胚乳类型;直链淀粉含量;碱消值;白叶枯 病抗性。 9.2 表达状态和相应代码 每一个性状给予一系列表达状态以定义性状并规范描述。每一个表达状态赋予一个相应的数字码, 以便于数据记录和品种描述的交流。 9.3 表达类型 性状表达类型分质量性状(QL)、数量性状(QN)和假质量性状(PQ)。 9.4 标准品种 必要时,使用标准品种以明确相关性状的不同表达状态。 10 技术问卷 申请者在递交测试品种种子的同时,应按附录C格式填写水稻新品种测试技术问卷。
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第29卷第1期2008年1月 华南农业大学学报Journal of S outh China Agricultural University Vol .29,No .1Jan .2008 收稿日期:2007205229 作者简介:徐振江(1974—),男,助理研究员,硕士; 通讯作者:任永浩(1955—),男,副教授,E 2mail:renyh 22002@163.com 基金项目:农业部植物新品种保护办公室2004年和2005年度水稻DUS 测试基金水稻新品种DUS 测试数量性状特异性统计分析判别研究徐振江,刘 洪,李春兰,李之林,任永浩(华南农业大学农学院,广东广州510642)摘要:对3个申请品种与其近似品种的10个主要数量性状连续2年的测试数据进行统计分析,结果表明:申请品种与其近似品种在指南中处于不同分级范围的数量性状,如果该性状均值相差相对较小,可能实际没有差异;申请品种与其近似品种在指南中处于同一个分级范围的数量性状,如果该性状均值相差相对较大,有可能存在显著差异;数量性状特异性统计分析判别是除指南判别以外的重要判别依据.关键词:水稻新品种;DUS 测试;数量性状;特异性;判别中图分类号:S511;S503.7 文献标识码:A 文章编号:10012411X (2008)0120006204Study on the Sta tisti ca l A ssess m en t of D isti n ctness of Quan tit a ti veCharacter isti cs i n D US Testi n g of the New R i ce Var i eti esXU Zhen 2jiang,L IU Hong,L I Chun 2lan,L I Zhi 2lin,RE N Yong 2hao(College of Agriculture,South China Agricultural University,Guangzhou 510642,China )Abstract:Ten main quantitative characteristics of 3candidate varieties and their si m ilar ones were statis 2tically analysed in 2continuous years .I f the quantitative characteristic of the candidate variety and itssi m ilar one is t oo cl ose,there may actually be no distinctness on the quantitative characteristic,while the classificati ons of the characteristic of the t w o varieties are different in DUS test guideline .However,if the difference of the average value of the quantitative characteristic bet w een the candidate variety and its si m 2ilar one is comparatively big,there may be significant distinctness on the quantitative characteristic,while the classificati ons of the quantitative characteristics of the t w o varieties are the sa me in DUS test guideline.Besides the criteria of DUS test guideline,statistical analysis should be an i m portant method t o assess the distinctness of the quantitative characteristics of ne w rice varieties .Key words:ne w rice varieties;DUS testing;quantitative characteristics;distinctness;assess ment 植物新品种特异性(distinctness )、一致性(uni 2for m ity )和稳定性(stability )测试(以下简称“DUS 测试”)是植物新品种权审批过程中的关键环节,是植物新品种授权与否的根本依据[1].植物新品种测试性状特异性判别是一项复杂而严肃的问题,直接决定着申请保护的植物品种是不是新品种,能否获得授权.植物新品种测试性状主要分为质量性状[如植物性别:雌雄异株的雌性植株(1),雌雄异株的雄性植株(2),雌雄同株的单性株(3)和雌雄同株的两性株(4)];数量性状[如茎秆长度:极短(1)、短(3)、中等(5)、长(7)、极长(9)]和假质量性状[如形状:卵形(1)、椭圆形(2)、圆形(3)和倒卵形(4)][2].植物新品种测试指南依据质量性状、假质量性状描述和数量性状数值所在的分级范围不同规定了各自相应的代码,并依据性状代码的相同与否判断申请品种与其近似品种有无特异性.显然,质量性状和假质量性状可直接依据其代码相同与否来判断有无特异性.数量性状是否也可以直接依据其测试代码和描述来判断新品种的特异性,数量性状指南判别方法的可靠性如何?对数量性状特异性判别方法的研究国外有些报道[324],国内鲜有报道.本研究以水稻新品种DUS测试材料为试验对象,通过统计分析的方法对数量性状特异性判别进行分析讨论,为植物新品种数量性状特异性判别提供理论和方法依据.1 材料与方法1.1 材料试验材料为申请品种权的水稻新品种及其近似品种共6份,编号分别为:2004-165A和2004-165B;2004-183A和2004-183B;2004-241A和2004-241B(其中A代表申请品种,B代表申请品种对应的近似品种),来源于农业部植物新品种保护办公室.1.2 方法试验分别于2004、2005年的7—12月进行.申请品种与近似品种小区面积为8116m2,行株距为20 c m×17c m,2次重复,相邻种植,旱育秧,秧龄4叶1心时移栽,试验区周围设115m宽保护行;田间管理、肥水运筹和病虫害防治同常规大田生产.试验严格按照《中华人民共和国国家标准植物新品种特异性、一致性和稳定性测试指南水稻》[5](以下简称“指南”),对倒二叶叶舌长度、茎秆长度、茎秆粗细等10个主要数量性状测试.统计分析方法采用SPSS 独立样本的T检验[6].2 结果与分析2.1 数量性状特异性测试指南判别 测试指南中每一个数量性状都规定了不同的分级范围及相应代码和描述,如茎秆粗细分为<310 mm、310~610mm和>610mm共3个分级范围,其代码和描述分别为3(细)、5(中)和7(粗)[5].申请品种与其近似品种代码和描述相同的性状表示没有差异,反之有差异.表1结果表明,申请品种2004-165A和2004-241A与其近似品种(2400-241B)分别只有1个性状有差异,而2004-183A和其相似品种(2004-183B)有5个性状存在差异.表1 申请品种(A)与近似品种(B)2004年数量性状测试指南判别结果1)Tab.1 The a ssess m en t result of the quan tit a ti ve character isti cs by test gu i deli n e i n2004性状characteristics性状代码与描述code and descri p ti on of characteristics2004-165A2004-165B2004-183A2004-183B2004-241A2004-241B倒二叶叶舌长度second leaf ligule length/c m5(长)5(长)5(长)5(长)5(长)5(长)茎秆长度ste m length/c m5(中)5(中)3(中短)D1(短)3(中短)3(中短)茎秆粗细ste m dia meter/mm7(粗)7(粗)5(中)5(中)5(中)5(中)剑叶叶片长度flag leaf length/cm7(长)D9(极长)5(中)5(中)7(长)7(长)剑叶叶片宽度flag leaf width/c m7(宽)7(宽)5(中)5(中)5(中)5(中)穗长panicle length/cm5(中)5(中)5(中)5(中)5(中)5(中)每穗粒数grains per panicle7(多)7(多)7(多)D5(中)5(中)D7(多)谷粒长grain length/mm7(长)7(长)7(长)D5(中)7(长)7(长)谷粒宽grain width/mm5(中)5(中)3(窄)D5(中)5(中)5(中)谷粒长宽比grain length/width3(椭圆形)3(椭圆形)4(细长形)D3(椭圆型)3(椭圆形)3(椭圆形) 1)D表示申请品种与其近似品种该性状有差异2.2 数量性状特异性统计分析判别表2的结果表明,申请品种2004-165A与其近似品种2004-165B剑叶叶片长度指南判定结果有差异,而统计分析没有显著差异,其他2个申请品种指南判定有差异的性状统计分析均达到极显著差异水平.测试指南中剑叶叶片长度的分级范围为:< 2010c m、2010~2510c m、2511~3510c m、3511~4510c m、>4510c m,其代码和描述分别为:1(极短)、3(短)、5(中)、7(长)、9(极长)[5].申请品种2004-165A剑叶叶片长度(43185c m)处在3511~4510c m分级上限,其近似品种2004-165B剑叶叶片长度(45109c m)处在>4510cm分级下限,两者均值相差1124c m,远远小于该性状的级差510c m.因此,虽然二者该性状代码和描述不同(表1),但统计分析没有显著差异.从表2还可以看出,申请品种与其近似品种有些指南判定没有差异的性状,统计分析结果差异显著,如申请品种2004-183A与其近似品种2004-7 第1期 徐振江等:水稻新品种DUS测试数量性状特异性统计分析判别研究 183B倒二叶叶舌长度,2个品种的代码和描述均为5 (长)(表1),指南判定结果没有差异,而统计分析其差异达到极显著水平.申请品种与其近似品种倒二叶叶舌长度均值之差较大(0.51c m),约为级差(1.5c m)的三分之一,说明申请品种与其近似品种在指南中处于同一个分级范围的数量性状,如果二者均值相差相对较大,该性状有可能是申请品种的一个特异性状.表2 申请品种与近似品种2004年数量性状T测验结果1)Tab.2 The T2test result of the quan tit a ti ve character isti cs of cand i da te var i ety and its si m il ar one i n2004性状characteristics2004-165A2004-165B2004-183A2004-183B2004-241A2004-241B 倒二叶叶舌长度second leaf ligule length/cm2.38±0.032.36±0.032.06±0.0333 1.55±0.031.59±0.05331.82±0.04茎秆长度stem length/cm67.76±0.3467.08±0.4250.70±0.3233D42.72±0.4556.95±0.5257.59±0.35茎秆粗细stem diameter/mm6.01±0.106.02±0.095.32±0.11 5.43±0.114.99±0.095.04±0.10剑叶叶片长度flag leaf length/cm43.85±0.53D45.09±0.4132.70±0.6231.53±0.5440.09±0.6741.51±0.59剑叶叶片宽度flag leaf width/cm2.23±0.022.26±0.021.68±0.01 1.67±0.011.75±0.02331.67±0.02穗长panicle length/cm28.15±0.2128.04±0.1325.98±0.163325.31±0.1625.49±0.183324.09±0.14每穗粒数grains per panicle239.2±4.6 228.9±5.1 215.4±7.333D 177.9±7.62 167.4±5.633D204.5±4.3 谷粒长grain length/mm8.73±0.078.85±0.068.92±0.0733D7.57±0.048.98±0.13339.45±0.06谷粒宽grain width/mm3.14±0.03332.99±0.032.14±0.0333D 2.67±0.032.97±0.04333.33±0.03谷粒长宽比grain length/width2.79±0.04332.96±0.044.18±0.0633D 2.84±0.053.03±0.05332.84±0.03 1)数据后3、33分别表示申请品种与其近似品种该性状在0.05、0.01水平上差异显著,D表示依据测试指南判定申请品种与其相应近似品种该性状有差异2.3 数量性状特异性判别恒定性分析3个申请品种与其近似品种2005年数量性状特异性指南判别结果与2004年一致(表1).而数量性状特异性统计分析判别2年之间稍有不同,申请品种2004-241A与其近似品种2004-241B的谷粒长度2004年统计分析结果在0.01水平上达到显著水平,2005年在0.05水平上达到显著水平(表3),但2年的测试结果均表明二者谷粒长度有显著差异.可见,数量性状特异性统计分析判别与指南判别同样具有恒定性.表3 申请品种与近似品种2005年数量性状T测验结果1)Tab.3 The T2test result of the quan tit a ti ve character isti cs of cand i da te var i ety and its si m il ar one i n2005性状characteristic2004-165A2004-165B2004-183A2004-183B2004-241A2004-241B 倒二叶叶舌长度second leaf ligule length/cm 2.70±0.042.78±0.052.05±0.05331.61±0.032.03±0.05331.63±0.05茎秆长度stem length/cm79.62±1.0179.23±1.0755.38±0.6733D49.46±0.4956.18±0.9554.41±0.65茎秆粗细stem diameter/mm 5.90±0.1360.90±0.164.73±0.114.62±0.165.80±0.125.53±0.14剑叶叶片长度flag leaf length/cm38.82±1.44D40.63±1.5625.85±0.8326.88±1.2033.65±1.6331.74±1.27剑叶叶片宽度flag leaf width/cm 2.05±0.022.01±0.021.64±0.011.60±0.021.90±0.02331.70±0.03穗长panicle length/cm28.21±0.3929.02±0.4125.32±0.203324.27±0.2226.18±0.413323.34±0.34每穗粒数grains per panicle235.8±7.1 246.5±5.9 259.0±7.5433D199.5±4.9 197.2±5.033D225.6±4.6 谷粒长grain length/mm8.88±0.038.98±0.048.62±0.0833D7.77±0.079.10±0.0839.35±0.08谷粒宽grain width/mm 2.87±0.01333.16±0.022.44±0.0433D2.87±0.043.15±0.03333.38±0.03谷粒长宽比grain length/width 3.09±0.01332.84±0.023.55±0.0633D2.72±0.042.90±0.03332.77±0.03 1)数据后3、33分别表示申请品种与其近似品种该性状在0.05、0.01水平上差异显著,D表示依据测试指南判定申请品种与其相应近似品种该性状有差异3 讨论与结论3.1 数量性状特异性统计分析判别的必要性数量性状是以一维的、线性等级进行描述的性状,它显示性状从一个极端到另一个极端的连续变化[2].这种一维、线性和连续变化的特性决定了该性状不能单纯依靠性状所处的分级范围相同与否来判断申请品种与其近似品种特异性有无.本试验结果证明了这一点:处于相邻不同分级范围的同一数量性状,如果均值差别相对较小,可能实际上没有显著性差异;处于同一分级范围的同一数量性状,如果均值差别相对较大,可能实际上该性状是申请品种的一个特异性状.本试验所研究的数量性状均处于指南中相邻代码或同一代码中,如果申请品种与其近似品种数量性状存在2个代码的差异通常表示具有明显差异,但这也不是判定特异性的绝对标准,由于品种受测试地点、年份、环境差异或表达程度等因素的影响,明显差异可能大于2个代码[2].因此,为8 华 南 农 业 大 学 学 报 第29卷 确保测试结果的科学性和客观性,测试人员对于数量性状的判别应十分谨慎,除了依据测试指南判别,还应结合测试经验(如田间实际观察)和必要的统计分析.由于育种技术和水平的提高,品种之间差异变得越来越小.我们在测试中发现有些申请品种与其近似品种差别很小,在测试指南中所有测试性状代码和描述表现一致,没有差异,但田间观察发现两者某些数量性状表现不同.对于这种情况不能匆忙判定申请品种与其近似品种没有差异,即申请品种没有特异性,申请品种因此就不能获得新品种权.我们在2005年测试过程中遇到了2例情况:申请品种博优781与其近似品种博优桂99指南判定结果没有差异,而数量性状统计分析表明二者倒二叶叶舌长度、茎秆长度、剑叶叶片宽度和谷粒长度4个数量性状均达到显著或极显著差异水平,因此判定申请品种博优781具有特异性;申请品种2003-015A与其近似品种2003-015D指南判定结果和统计分析结果均没有显著差异性状,田间观察也看不出差别,故最终判定申请品种2003-015A不具有特异性.可见,对申请品种与其近似品种过于近似的情况,数量性状特异性统计分析判别显得尤为重要.3.2 数量性状特异性统计分析判别方法的选择数量性状特异性判别所采用的统计分析方法因近似品种的数量和影响因子不同而异.通常申请品种的近似品种为1个,这种情况可采用独立样本的T 测验.对于近似品种为2个或2个以上的情况,可进行单因素方差分析.对于较为复杂的情况,如判别申请品种与多个近似品种在连续3年相同条件下种植的数量性状的特异性,应采用双因素方差分析等.针对植物新品种DUS测试自身特性,UP OV(国际植物新品种保护联盟)有关专家研制出了G A I A 统计分析软件,该软件可以完成不同品种(尤其是成对材料)间数量性状、质量性状和电泳测试性状的分析比较,对于申请品种和近似品种过于相近的情况具有较好的辨别和分析能力[7].作为UP OV成员国之一,我国应借鉴UP OV好的做法研制或引进有针对性的专业统计分析软件,以减少植物新品种测试和判别过程中的主观因素,提高测试结果的科学性、客观性和公正性.参考文献:[1] 马世青.植物新品种保护基础知识[M].北京:蓝天出版社,1999:50251.[2] 国家质量技术监督局.中华人民共和国国家标准:植物新品种特异性、一致性和稳定性测试指南:总则(报批稿)[S].2002:226.[3] P ATTERS ON H D,W E ATHERUP S T C.Statistical crite2ria for distinctness bet w een varieties of herbage cor p s[J].Agric Sci Ca mb,1984,102:59268.[4] EE UW I JK F A V,LAW J R.Statistical as pects of essen2tial derivati on,with illustrati ons based on lettuce and bar2ley[J].Euphytica,2004.137(1):1292137.[5] 国家质量技术监督局.中华人民共和国国家标准:植物新品种特异性、一致性和稳定性测试指南:水稻O ry2za sativa L.(报批稿)[S].2003:21223.[6] 郝黎仁,樊元,郝哲欧,等.SPSS实用统计分析[M].北京:中国水利水电出版社,2002:1482175.[7] UP OV.Docu ment TGP/8/1(draft1):U se of statisticalp r ocedures in distinctness,unifor m ity and stability testing[S].2005:57272.【责任编辑 周志红】9 第1期 徐振江等:水稻新品种DUS测试数量性状特异性统计分析判别研究 。

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