板栗光合效率高精准生理标记及分类方法

本发明属于板栗育种领域，涉及板栗种质资源光合效率高精准评价、高光效种质筛选、高光效遗传及其应用技术，尤其是一种板栗光合效率高精准生理标记及分类方法。

背景技术：

1、光合作用是板栗产量形成的基础，应用板栗高光效品种来提升光能转换效率进而提升产量是目前板栗育种中打破产量上限的有效方法。影响板栗光效的内在因素是品种特性，包括由基因型决定的品种光合特征、气孔的开闭速度、叶片特征、叶绿素含量等；外在因素则是环境因素，包括光强、水分、温度、co2浓度、栽培条件等。即板栗光合效率是基因型、环境和管理互作的结果。这意味着，在测量过程中，即使是微小的变化，无论此变化是来自板栗内部、周围环境还是测量仪器，都有可能会使测定的光合参数产生较大的误差，因此在实际的测定过程中，即使是目前世界上最先进的光合仪器li-6800光合仪也会出现很大的误差，在这样的误差条件下，仅通过少数几组数据的平均值来反映品种的光合作用，欠缺科学性。同时，现有的光合效率评价方法只反映正常光强或某一光强下的光合效率，而环境光强又恰恰处于不断地变化中，因此板栗种质资源在不同光强下的光合参数综合评分才更能反映其光合能力。

2、此外，光敏感性是板栗对外界光强变化的适应能力。我们追求的板栗品种，不仅需要在适宜的光照强度下维持高光效，更关键的是，这种品种能在低光和高光胁迫下均能维持高光效，即具备高光效且对环境光强变化不敏感的板栗品种(我们称之为高光效光迟钝型板栗品种)。这样的品种在保持高光效的同时，也具备抵御光胁迫的能力，即在低光和高光胁迫下仍能维持良好的光合活性，进而保证高产。

3、而现有技术中尚无对板栗种质资源光强变化敏感性的评价方法，更谈不上精确的评价方法。因此，有必要发明一种精准、科学的板栗光合效率和光敏感性评价方法，能够消除环境和仪器对板栗光合参数测定值的影响，校正环境因素、管理因素等带来的误差，同时通过这种方法的应用，对现有板栗种质资源进行精准的光合效率和响应光强变化的能力评价，筛选高光效光迟钝型板栗种质资源，为板栗高光效育种及生产提供材料基础。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术的不足之处，提供一种板栗光合效率高精准生理标记及分类方法，首次采用二阶聚类的方法，对板栗应对光强变化的响应能力进行了评价分类。将方法应用到板栗光合效率评价中，可以有效地评估板栗种质的光效和光敏感性，从而对板栗种质资源的光合能力进行预测，对于提高板栗产量具有突出地实质性效果和显著的进步。

2、本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

3、一种板栗光合效率高精准生理标记及分类方法，方法步骤如下：

4、步骤1：选取栽培管理条件一致的板栗种质资源，采集光合参数，包括：气孔导度gsw、蒸腾速率tr、作用光存在时psii实际的光化学量子效率phips2、电子传递速率etr、气孔总导度gtw；

5、步骤2：利用步骤1采集的光合参数分别构建种质气孔导度gsw、蒸腾速率tr、作用光存在时psii实际的光化学量子效率phips2、电子传递速率etr、气孔总导度gtw与环境光强par的回归方程。其中gsw、tr、phips2、和gtw与par之间的方程是对数方程，记为y＝k+b1*ln(x)(0＜x≤max实测值)，其中y值为gsw、tr、phips2和gtw，k为常量取-0.123，b1为系数取0.065，x值为par值，max实测值是田间实测值的最大值，0＜x≤max实测值是田间实测值的范围；etr是线性回归方程，记为y＝k+b1*x(0≤x≤max实测值)，其中y值为etr，k为常量，b1为系数，x值为par值，0≤x≤max实测值是田间实测值的范围。根据上述方程分别将100、500、1000和1500分别作为x值带入，计算得到的y值，即为分别在100、500、1000和1500μmol·m-2·s-1光强下的gsw值、tr值、phips2值、etr值、gtw值；

6、步骤3：应用主成分分析方法计算种质在100、500、1000和1500μmol·m-2·s-1光强下的光合参数综合得分，根据矩阵系数和标准化后的数据函数表达式为：

7、h1＝0.828*gngsw+0.047*gntr+0.030*gnphips2+0.777*gnetr+0.778*gngtw，

8、h2＝-0.068*gngsw+0.049*gntr+0.093*gnphips2+0.277*gnetr-0.575*gngtw,

9、h3＝0.353*gngsw+0.946*gntr+0.055*gnphips2-0.303*gnetr+0.070*gngtw。

10、其中，gngsw、gntr、gnphips2、gnetr和gngtw分别是第n份种质，即g1，g2，g3，......gn，在100μmol·m-2·s-1光强下的gsw值、tr值、phips2值、etr值和gtw值，再根据各主成分对应的方差贡献率为权重，通过综合评价函数f＝c1h1+c2h2+c3h3计算板栗种质在不同100μmol·m-2·s-1光强下的光合参数综合得分，其中c1、c2和c3为综合评价函数系数。

11、利用同样的方法计算500、1000和1500μmol·m-2·s-1光强下的光合参数综合得分；

12、步骤4：测定种质单株产量mean_yield、叶绿素a ca、叶绿素b cb、叶绿素总含量ct、类胡萝卜素cx.c、叶片长度ll、叶片宽度lw、叶片厚度lt、叶片面积la；

13、步骤5：采用系统聚类的方法，对包括100μmol·m-2·s-1光强下的光合参数综合得分os_100lx、500μmol·m-2·s-1光强下的光合参数综合得分os_500lx、1000μmol·m-2·s-1光强下的光合参数综合得分os_1000lx和1500μmol·m-2·s-1光强下的光合参数综合得分os_1500lx、单株产量mean_yield、叶绿素a ca、叶绿素b cb、叶绿素总含量ct、类胡萝卜素cx.c、叶片长度ll、叶片宽度lw、叶片厚度lt、叶片面积la 13项指标进行指标聚类分析，分析得出os_100lx、os_500lx、os_1000lx、os_1500lx、mean_yield聚在一起，则利用这5个变量代替13个变量进行后面的光效分类；

14、步骤:6：利用上述步骤5中的5个变量对板栗种质进行二阶聚类分析，将其分为高光效、中光效、低光效三大类型；

15、步骤7：同样利用二阶聚类的方法，进一步根据不同光效类型种质在100-1500μmol·m-2·s-1光强下的光合参数变化幅度，对步骤6所分类得到的高光效、中光效、低光效三种类型板栗种质进行光效敏感性分级，再将高光效板栗种质分为高光效光迟钝、高光效光敏感、中光效光迟钝、中光效光敏感、低光效光迟钝、低光效光敏感6种光合类型以评价板栗光合效率。

16、上述步骤1至步骤7中利用microsoftexcel2020录入数据后利用ibmspssstatistics27进行数据分析。

17、本发明的优点和积极效果是：

18、1、本发明方法构建了待筛选栗种质的多种光合参数(包括gsw、tr、phips2、etr和gtw)随光强变化的回归方程，科学的展现了板栗种质光合参数与光强之间的关系，反应了种质对内外因素的响应特征。同时，板栗种质各光合参数与光强间的回归方程消除了环境和仪器对光合参数测定值的影响，并且可以准确计算出待筛选种质在任意光强下的光合参数。

19、2、本发明方法应用主成分分析方法计算待筛选种质在100、500、1000和1500μmol·m-2·s-1光强下的光合参数综合得分。相比于现有的光合效率评价方法只反映正常光强或某一光强下的光合效率，本方法将不断变化中的环境光强也进行了评价，利用板栗种质资源在不同光强下的光合参数综合评分才更精确地反映其光合能力。

20、3、本发明方法利用系统聚类的方法，将光合参数：gsw、tr、phips2、etr、gtw、叶片指标：叶片长度、宽度、厚度、面积、叶绿素含量：叶绿素a、叶绿素b、叶绿素总含量、类胡萝卜素以及产量等诸多指标缩减到5项指标，使得筛选评价结果更清晰简洁，也提高了后续数据分析效率。

21、4、本发明方法首次采用二阶聚类的方法，对板栗种质应对光强变化的响应能力进行了评价分类。根据不同光效类型种质在100-1500μmol·m-2·s-1光强下的光合参数变化幅度，对高光效、中光效、低光效三种类型板栗种质进行光效敏感性分级，将板栗种质分为高光效光迟钝、高光效光敏感、中光效光迟钝、中光效光敏感、低光效光迟钝、低光效光敏感6种光合类型。最终将高光效光迟钝型板栗种质作为目标种质精准筛选，实验证明这些高光效光迟钝型板栗种质不仅具有高光合效率，而且具备抵御光胁迫的能力，在低光胁迫环境下仍能维持良好的光合活性。

22、5、本发明方法细致考虑了不同环境光强条件下的光合参数变化，综合了多项相关参数，同时考虑了各光合参数的权重和各光合参数的的相关性，评价结果全面、准确，具有很高的科学可靠性和应用价值。本方法为板栗种质的光合特性和光效敏感性提供了有效的分类和评价基础，成功实现了对大量板栗种质的光效评价，筛选出了高光效光迟钝型板栗种质。可以预见，利用本发明方法对现有代表性板栗种质进行评价和分类之后，再对新的种质进行评价时，只要拿到相关测量结果，就可以根据评价和分类数据对板栗的光效和光敏感性进行评估，从而对资源的光合能力进行预测，对高光合效率板栗种质进行筛选，对于指导板栗育种意义重大。