摘 要：本文以324份亚麻种质资源为材料，通过两年一点试验测定9个主要农艺性状，采用变异分析、相关性分析及主成分分析等方法对各性状进行综合评价，旨在为亚麻品种改良提供种质材料与理论依据。分析两年的试验结果发现，相关规律具有较大的一致性，供试材料各农艺性状变异丰富，遗传多样性丰富。相关性分析表明：各性状对原茎产量的影响程度依次为工艺长度＞株高＞茎粗；种子产量与千粒重呈正相关，与工艺长度呈负相关。两年主成分分析显示，前三个主成分累计贡献率超过64%，可有效解释供试种质的主要遗传变异。
关键词：亚麻；农艺性状；种质资源
亚麻（Linum usitatissimum L.）是亚麻科（Linaceae）亚麻属（Linum）一年生或秋播越年生双子叶草本植物[1]，适宜在温带气候下生长，要求温和凉爽、湿润的气候条件[2]，在国内主要种植在北方地区。随着社会各界日益重视绿色可持续发展，亚麻纤维凭借其作为天然植物纤维所具备的优良防霉抗菌特性，被广泛应用于绿色复合材料的生产中[3-4]。亚麻籽呈扁卵形，褐色有光泽，主要用于制油，脱脂亚麻籽粉和榨油后剩余的油饼可以用于饲养动物[5]。亚麻油具有一定的保健作用，烘焙亚麻籽粉可做健康食品[6]。亚麻籽中含有丰富的生理活性物质，如α-亚麻酸（ALA）、木酚素、亚麻胶和膳食纤维等[7]，具有抗癌、抗心血管疾病、预防糖尿病和抗氧化等功能，对于改善人类生理健康具有重要意义[8]。市场对亚麻纤维的细度和强度、亚麻籽油的品质及功能性成分含量等提出了更高要求，同时新疆、宁夏、甘肃等新兴产区的不断拓展也对亚麻品种的区域适应性提出了新的挑战。亚麻品种遗传背景狭窄，这不仅制约了产量和品质的进一步提升，也削弱了其应对气候变化和病虫害的能力[9]。对亚麻种质资源进行系统鉴定与评价，是拓宽育种亲本选择范围、挖掘优异基因资源、推动育种创新突破的基础性工作。已有研究多聚焦于单一性状或特定类型的亚麻，缺乏对涵盖不同类型来源的较大规模种质群体进行系统性的农艺性状综合评价[10-11]。随着亚麻泛基因组等精准基因组框架的建立，将高通量表型数据与精细的基因组信息相结合已成为解析亚麻复杂性状遗传基础的发展趋势，而这一前提便是对足够规模的种质资源开展系统规范的农艺性状评价[12]。
本研究以收集的324份亚麻种质资源为材料，对9个农艺性状进行相关性分析和主成分分析，旨在为亚麻的品种选育提供种质材料和理论依据。
1 材料与方法
1.1 试验材料
本试验选取中国农业科学院麻类研究所南方特色作物绿色低碳生产技术创新团队提供的324份亚麻种质为试验材料，其中油用种质73份，纤维用228份，油纤兼用23份。在宁夏吴忠利通区金积镇（东经106.03°,北纬37.58°)种植，试验区海拔为1120m，年均降水约260mm，属温带大陆性半干旱气候，降水年际波动显著。
1.2 试验设计
田间试验采用随机区组设计，每份材料种植1行，行距20cm，行长2m，设5次重复，四周设置0.5m保护行，在试验田的各小区间铺设滴灌管道均匀灌溉。播种密度为1200粒/m2，播深3～4cm，出苗后按照当地具体情况进行常规田间管理，在生长至株高为6～10cm时进行人工中耕除草。供试材料于2024、2025年每年的4月18日开始为期2d的播种，8月18日生理成熟期按照小区人工收获。
1.3 性状调查
参考《亚麻种质资源描述规范和数据标准》，每份亚麻种质从小区中部随机选取10株进行考种，调查株高、工艺长度、分枝数、蒴果数、茎粗和原茎产量（小区实收）、千粒重、种子产量（小区实收）等指标。含油率的测定使用武汉晨目科技生产的核磁共振含油率测定仪（CNMR-1000型），取30g亚麻籽，65℃烘干8h，密封冷却至室温后作为测定样品装入样品管，经射频脉冲激发后采集氢核弛豫信号，利用油脂与干物质弛豫时间差异定量。每样平行测定3次，取平均值，以标准曲线法计算含油率。
表1 农艺性状调查表
1.4 数据处理与分析
利用Excel 2019软件对324份亚麻种质的表型数据进行整理，用SPSS Statistics19.0 软件进行表型变异、相关性、主成分等分析，遗传多样性指数采用 Shannon Weaver 法。
2 结果与分析
2.1 变异系数与多样性指数
两年亚麻种质资源的9个性状表现出不同程度的变异，整体上反映出供试材料具有较为丰富的遗传多样性。从变异系数来看，2024年各性状的变异系数范围为9.54%～36.90%，不同性状间差异较为明显。其中，原茎产量的变异系数最高，达到36.90%，表明该性状受遗传因素影响较强；其次为种子产量（31.14%），说明产量相关性状普遍具有较高的变异潜力，株高、分枝数和茎粗相对较低。含油率的变异系数最小，仅为9.54%，说明受环境和遗传影响较小。
2025年各性状的变异幅度进一步扩大，变异系数范围为5.59%～71.25%。其中，种子产量的变异系数高达71.25%，显著高于其他性状，说明在该年度不同材料之间的产量差异更加突出；原茎产量次之，同样表现出较大的变异程度。而千粒重（19.56%）、株高（17.92%）和茎粗（18.52%）变化相对稳定，含油率的变异系数最低，仅为5.59%，表明该性状在不同年份间均保持较高稳定性。
从两年整体情况来看，除含油率的变异系数低于10%外，其余各性状均高于10%，说明供试亚麻种质资源在多数农艺性状上具有较丰富的变异基础，有利于遗传改良和选择利用。进一步分析9个性状在两年中的多样性指数，其取值范围为1.16～2.06，其中工艺长度和蒴果数的多样性指数均大于1.50，表明这些性状的遗传多样性较高，材料间差异明显。
综合变异系数与多样性指数的分析结果可知，原茎产量、种子产量、蒴果数和分枝数在不同材料间表现出较为显著的遗传差异，是区分种质资源的重要指标。这些性状不仅具有较大的变异幅度，而且多样性水平较高，可为优良品种的筛选与育种提供重要依据，同时也为亚麻种质资源的创新利用奠定了坚实的物质基础。
表2 324份亚麻农艺性状的变异系数与多样性指数
2.2 相关性分析
基于表3中的数据对324份亚麻材料的9个农艺性状进行相关性分析。数据表明，原茎产量和种子产量、千粒重之间为极显著负相关，与株高、茎粗、工艺长度之间为正相关，对原茎产量的影响为工艺长度>株高>茎粗。种子产量与工艺长度呈负相关。分枝数与蒴果数呈显著正相关，含油率与株高呈负相关。原茎产量与工艺长度在两年中均呈强正相关，为稳定指标。千粒重与株高、工艺长度为负相关。株高与工艺长度相关系数为0.80，为最稳定正相关关系；含油率与种子产量、蒴果数为正相关。
表3 324份亚麻种质资源农艺性状的相关性分析
2.3 主成分分析
9个农艺性状主成分分析表明，两年中前三个主成分的累计贡献率均超过64%，表明这三个主成分基本代表了亚麻种质资源的主要遗传信息。其中，第一主成分的贡献率最高，是区分种质资源变异的最主要维度；第二、第三主成分作为补充，共同反映了剩余的性状变异。
2024年和2025年中，PC1上载荷较高的性状高度一致：株高、工艺长度、原茎产量始终为正且载荷较大，而种子产量、千粒重则表现为负向或低载荷。PC2在两年间表现出不同的性状组合，2024年的PC2更多地反映了分枝能力和蒴果数，2025年则更直接地指向籽粒饱满度，表明PC2的含义受年际气候等环境因素影响较大。PC3上正向载荷较高的性状均包括蒴果数、千粒重和含油率，分枝数在2024年表现为负向，2025年为正向。
表4 亚麻种质资源2年农艺性状的主成分分析
2.4 优异种质筛选
根据各类型亚麻的特点，综合324份种质资源的农艺性状表现，筛选出优异的纤用型、油用型、油纤兼用型种质各3份。分别为：N4I121、N4I632、N4I298；N4I641、N4I636、N4I635；N4I003、N4I245、N4I192。N4I121在原茎产量，株高和工艺长度上均表现优异（株高和工艺长度第一，原茎产量第三），N4I632和N4I298两个种质在原茎产量上排名在前两位，无极端劣势性状，可作纤用亚麻优异育种材料。N4I641在种子产量和含油率上综合表现优异（种子产量第一，含油率第一），N4I636和N4I635在种子产量这一性状上排名位列前三，无极端劣势性状，可作油用亚麻优异育种材料。N4I003、N4I245和N4I192是综合考虑原茎产量和种子产量两个性状的排名前三位，无明显劣势的种质，可作油纤兼用型亚麻的优质材料。
表5 各类型优异代表种质
3 讨论与结论
亚麻的农艺性状受到基因型和环境条件的共同影响，表型的多样性研究则是探讨遗传多样性的一个重要方面[13]，本研究对324份亚麻种质资源的9个性状进行分析，发现原茎产量和种子产量的变异系数较高，表明产量性状在不同材料之间差异较大，选择潜力突出，这一发现与吴建忠等[14]关于亚麻产量性状的研究结果相似。千粒重、茎粗和含油率的变异系数较低，说明其在不同材料间相对稳定，受环境影响较小。
两年农艺性状相关性分析结果表明，株高与工艺长度均表现出极显著正相关，这一结果与You等[15]针对全球亚麻核心种质的研究一致。原茎产量在两年中均与株高和工艺长度呈显著正相关，但与种子产量及千粒重呈显著负相关，各性状对原茎产量的影响程度依次为工艺长度＞株高＞茎粗；种子产量与千粒重呈正相关，与工艺长度呈负相关，反映了纤维用亚麻与油用亚麻在育种目标上存在潜在矛盾。Ataii等[16]在IPK（莱布尼茨植物遗传与作物研究所）亚麻种质资源库的研究亦发现纤维产量与种子产量呈显著负相关，这可能反映了光合产物在不同器官间分配的竞争关系。
通过主成分分析，将9个性状降维为3个主成分，累计贡献率在两年分别达到了67.148%和64.300%，基本涵盖了供试材料的大部分信息。PC1的载荷模式最为稳定，表明株高、工艺长度存在协同的变化关系，PC2和PC3的载荷结构存在年际偏移，反映出分枝数、蒴果数及种子产量性状对环境的敏感性较高。在评价种质资源时，若仅依据单一年份的PC2或PC3进行分组，可能得到不稳定的结论，应该结合两年数据或使用BLUP值进行综合判断。Abeje等[17]对150份埃塞俄比亚亚麻种质的分析，显示前三个主成分可以解释58.700%的表型变异，其中开花期、株高、蒴果数、种子重和产量是主要的变异来源，这与本研究的结果相类似。相关性分析与主成分分析结果相互印证：株高、工艺长度、原茎产量、分枝数、蒴果数、千粒重、种子产量和含油率是亚麻种质资源评价的关键性状，揭示了亚麻纤维性状与种子性状之间的复杂遗传关系，与Diederichsen等[18]构建亚麻核心种质时的发现一致。
本研究对324份亚麻种质资源的9个主要农艺性状进行评价与分析，发现供试材料各农艺性状变异系数较高，遗传多样性丰富，含油率的变异系数最低，受环境因素影响最小。相关性分析表明：各性状对原茎产量的影响程度依次为工艺长度＞株高＞茎粗；种子产量与千粒重正相关，与工艺长度呈负相关。两年主成分分析显示，前三个主成分累计贡献率均超过64%，可有效解释供试种质性状的主要信息。根据每类亚麻的农艺性状表现，共筛选出对应的优异种质9个。
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文章摘自：刘丽荣，何雪晴，苏军，康晓娟，邱财生．324份亚麻种质资源主要农艺性状的评价与分析[J/OL]．中国麻业科学. https://link.cnki.net/urlid/43.1467.S.20260626.0910.002
