摘 要：为了明确花叶用大麻种质资源表型性状及主要大麻素含量的遗传多样性，并筛选综合性状优异的大麻种质资源，为大麻资源遗传改良与新品种选育提供基础材料和理论依据，采用Shannon-Wiener，s和描述性统计，对33份花叶用大麻种质资源的2个质量性状和9个数量性状进行遗传多样性分析。利用相关性分析明确各性状间的相关关系，使用主成分分析、隶属函数值等对花叶用大麻种质资源进行评价。供试33份花叶用大麻种质资源2个质量性状的遗传多样性指数为0.68和0.90，9个数量性状呈现较好的正态分布，变异系数的变化范围为13.80%~144.41%，其中分枝数的变异系数最小，THC含量的变异系数最大。通过隶属函数值对花叶用大麻种质资源进行评价，筛选出5份综合性状优良的种质。供试33份大麻种质资源均可以在大庆地区正常生长发育，33份花叶用大麻资源间差异较大，具有丰富的遗传多样性。
关键词：大麻；种质资源；表型性状；大麻素含量；遗传多样性
大麻（Cannabis sativa L.）属木兰纲、荨麻目、大麻科、大麻属、大麻种，是人类最早种植的作物之一，一般为雌雄异株，偶尔有雌雄同株，几千年一直是人类纤维、食品和医药的重要来源[1-2]。工业大麻是指其致幻成分四氢大麻酚（THC）含量<0.3%、无毒品利用价值的一个品种类型[3-4]。工业大麻的根、茎、叶、花、籽粒等均可利用，已开发出25000多种相关产品[5-6]，同时工业大麻也是我国种植业结构调整的理想作物之一。我国工业大麻种植主要集中在黑龙江省和云南省，其中黑龙江省工业大麻种植面积占全国的60%以上[7]。
大麻种质资源是培育高产优质工业大麻新品种及基因挖掘与利用的基础。大麻在不同基因型之间的表型性状具有明显的遗传多样性，例如，Meijer等[8-10]描述了20个大麻不同基因型的株高、茎粗和茎产量的多样性，其中有株高达4m的材料，也有高度小于1m的矮化材料，并且大麻素含量也存在广泛的多样性，特别是THC和CBD等主要的大麻素含量。据统计，我国麻类种质资源中期库拥有大麻种质资源约1300份。为了充分利用大麻种质资源，了解性状表现，须对其进行综合性鉴定。于跃等[11]对198份大麻种质资源的农艺性状及品质性状进行综合鉴评，结果表明，参试大麻种质资源间的差异较大，遗传多样性丰富，14个性状的变异系数为4.79%~64.45%。王庆峰等[12]以22份工业大麻种质资源为试验材料，对6种农艺性状进行综合评价，其中4份材料种子成熟早、籽粒产量较高，适宜作为籽用型工业大麻品种在吉林省种植。Petit等[13]对123份大麻材料与纤维质量相关的性状进行分析，结果表明，28个性状间存在较大变异性，受环境影响较大。汤志成[14]将12份野生大麻种质材料及4个栽培品种进行表现型和RAPD标记位点的多态性分析，结果表明，野生大麻表现型遗传变异非常丰富，多态性比率为74.52%，品种间差异较大。我国的工业大麻产业才刚刚兴起，育种工作与国外相比起步较晚，收集的种质资源大多数为农家品种或品系，其遗传基础较狭窄，导致工业大麻在选育新品种过程中优异亲本数量有限，严重制约工业大麻高产优质新品种的选育。为了使工业大麻育种上一个新台阶，进一步提高育成工业大麻新品种的产量、品质、抗性及适应性，需收集更多种质资源并进行综合评价。目前，关于大麻表型性状和主要大麻素含量综合评价的研究极少，且适用于大麻优质、特异种质资源综合评价体系尚不完善。本研究将33份大麻种质资源的2个质量性状和9个数量性状通过描述性统计及相关性分析、隶属函数等方法进行了综合评价，以期为大麻资源遗传改良与新品种选育提供基础材料和理论依据。
1 材料与方法
1.1 供试材料
试验于2022年在黑龙江省科学院大庆分院高台子试验基地进行，试验地平整，肥力均匀，土壤类型为草甸黑钙土。试验地0~20cm土层碱解氮含量136.37 mg/kg、有效磷含量30.21mg/kg、速效钾含量168.78mg/kg、有机质含量2.24%、pH值7.89。供试的33份花叶用大麻种质资源来源于黑龙江省科学院大庆分院种质资源库，详见表1。
表1 花叶用大麻种质资源
1.2 试验设计
试验采用大田育苗移栽的方式，行距1.3m，株距1.0m，顺序排列，不设重复，每个材料移栽20株。5月10日移栽（株高20cm左右），移栽前机械统一施肥，移栽后常规田间管理。当花丝完全变为红褐色时开始收获（10月1日左右）。
1.3 测定指标及方法
收获期每份材料选取有代表性的5株，考察株高、茎粗、分枝高、分枝数和节数等。
THC、CBD、CBG 含量采用液相色谱法测定，每份材料连续取10株雌株分枝顶部15cm长的部分，40℃烘箱烘干后，磨碎混匀备用。
叶片颜色、茎秆颜色的描述标准如表2所示。
表2 质量性状的标准
1.4 数据分析
利用Excel 2010软件进行数据处理及图表的绘制，采用SPSS 20.0软件进行遗传多样性分析、正态性检验、相关性分析、主成分分析（PCA）。相关指标的计算公式如下。
（1）主成分得分=W1×PC1得分+W2×PC2得分+W3×PC3得分+…Wn×PCn得分，W1、W2、W3…Wn分别表示各PC的权重，PC为方差解释率除以累积方差解释率。
（2）隶属函数值=（Xi-Xmin）（/Xmax-Xmin），Xi为各指标测定值，Xmin、Xmax为各测定指标的最小值和最大值[14]。
（3）遗传多样性指数（H′）=-ΣPi×lnPi，Pi代表某性状第i个级别的频率[15]。
2 结果与分析
2.1 遗传多样性分析
2.1.1 质量性状遗传多样性
由表3可知，33份花叶用大麻种质资源的叶片颜色和茎秆颜色具有较广泛的遗传多样性。叶片颜色和茎秆颜色的遗传多样性指数为0.68、0.90，变异系数为31.46%、38.55%；叶片颜色以浅绿、绿为主，频率分别为0.424和0.576；茎秆颜色以绿为主，频率为0.576。由此说明供试种质资源的质量性状变异较丰富。
表3 质量性状的遗传多样性分析
2.1.2 数量性状遗传多样性
花叶用大麻种质资源9个数量性状的矩形频率分布直方图如图1所示。9个数量性状呈现较好的正态分布，数据的分布范围较广泛，表明33份花叶用大麻种质资源具有广泛的遗传多样性。
图1 数量性状的正态性检验
将9个数量性状进行描述性统计分析（表4），变异系数的变化范围为13.80%～144.41%，平均值为51.38%。分枝数的变异系数最小，变化幅度为25.00~62.00个，THC含量的变异系数最大，变化幅度为0.02%~3.81%，其中主要大麻素CBG含量和THC含量的变异系数大于100%,具有强变异性,CDB含量和分枝高的变异系数>50%具有较强变异性,说明主要大麻素含量和分枝高的变异性好;节数、茎粗、小叶数、株高和分枝数的变异系数在10%~30%,说明这几个性状的变异性适中，稳定性较为一般。
表4 数量性状的遗传多样性分析
由以上分析可知，33份花叶用大麻种质资源之间性状存在较大差异，具有丰富的遗传多样性。
2.2 相关性分析
由表5可知，CBD含量与CBG含量、小叶数呈显著正相关；CBG含量与THC含量呈显著正相关；THC含量与茎粗呈极显著负相关，与小叶数呈显著负相关;节数与茎粗、小叶数、株高、分枝数呈极显著正相关;茎粗与小叶数、株高、分枝数、叶片颜色呈极显著正相关,与茎秆颜色呈显著正相关;小叶数与株高、分枝数呈极显著正相关,与叶片颜色、茎秆颜色呈显著正相关;株高与分枝数、分枝高、叶片颜色呈极显著正相关,与茎秆颜色呈显著正相关；叶片颜色与茎秆颜色呈极显著正相关。
表5 各性状的相关性分析
注：“*”表示显著相关；“**”表示极显著相关
2.3 主成分分析
以2个质量性状和9个数量性状为基础数据进行主成分分析，结果表明（表6），11个性状可以简化成4个主成分（PC），其特征值均大于1，累计贡献率达到了78.173%，能够反映33个花叶用大麻种质资源性状的绝大部分信息。PC1的特征值为4.293，方差贡献率为39.030%，其中小叶数、株高的特征向量绝对值最大，分别为0.867、0.815，可作为PC1的决定因子；PC2的特征值为1.796，方差贡献率为16.331%，CBG含量和CBD含量的特征向量绝对值最大，分别为0.727、0.698，可作为PC2的决定因子；PC3的特征值为1.407，方差贡献率为12.789%，THC含量的特征向量绝对值最大，0.680，可作为PC3的决定因子；PC4的特征值为为1.102，方差贡献率为10.022%，节数的特征向量绝对值最大，为0.557，可作为PC4的决定因子。
表6 主成分的特征根值、贡献率及各因子载荷矩阵
2.4 隶属函数分析
由表7可知，33份花叶用大麻种质资源隶属函数值平均值的变化范围为0.082~0.690，该值越大，表明该品种的综合性状越好；排名前5的种质资源分别是DQFY68、DQFY21、DQFY30、DQFY31和DQFY20，隶属函数值平均值的变化范围为0.552~0.690；排名后5的种质资源分别是DQFY38、DQFY40、DQFY34、DQFY37和DQFY35，隶属函数值平均值的变化范围为0.082~0.187。
表7 隶属函数及排序
3 讨论
作物种质资源是保障我国粮食安全及绿色发展的基础资源，也是农业科技创新与现代种业快速发展的物质基础。而遗传多样性分析是了解作物种质资源特性的主要手段，其遗传多样性越丰富，对环境的适应能力越强，通过遗传多样性分析可以全面地了解作物种质资源，为品种改良及选育提供重要信息[16-17]。本研究通过对33份花叶用大麻种质资源的表型性状进行变异分析，2个质量性状的遗传多样性指数为0.68、0.90，9个数量性状呈现较好的正态分布，变异系数的变化范围为 13.80%～144.41%，其中分枝数的变异系数最小，THC含量的变异系数最大，平均变异系数为 51.38%，说明参试材料的遗传多样性丰富，材料间差异较大。
种质资源农艺性状鉴定、新基因发掘是种质资源利用的前提，而评价是作物品种选育和综合利用的重要依据[18-19]。一般利用描述性统计及相关性分析、主成分分析、聚类分析等评价种质资源，已在大多数作物上得到广泛应用，例如在高粱[20]、大豆[21]、谷子[22]、陆地棉[23]等作物种质资源的评价，其结果既客观又可靠。主成分分析是一种浓缩数据信息的方法，可以将很多个变量浓缩成少数几个可以代表绝大部分性状的变量，并且彼此之间互不相关。白羿雄等[24] 将15个性状简化成7个主成分，代表青稞种质资源表型性状85.02%的遗传信息量。于跃等[11] 将14种性状简化为6个主成分，代表大麻种质资源表型性状 69.204% 的遗传信息量。而本试验利用主成分分析，将11个性状简化成4个主成分，其特征值均大于1，累计贡献率达到了78.173%，能够反映33个花叶用大麻种质资源性状的绝大部分信息。利用隶属函数进行评价，不仅提高了种质资源评价的准确性，而且使试验结果更具可靠性[25]。
4 结论
本研究通过对33份花叶用大麻种质资源表型性状和主要大麻素含量的遗传多样性分析和综合评价，明确参试的33份花叶用大麻种质资源均可以在大庆地区正常生长发育，各资源间差异较大，具有丰富的遗传多样性。通过主成分分析和隶属函数分析法筛选出5份综合性状优良的种质。
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文章摘自：张晓艳,曹焜,李学海,等.大麻种质资源表型性状及主要大麻素含量的遗传多样性分析及评价[J].东北农业科学,2024,49(05):25-31.
