【摘 要】
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估算96个小麦品种(系)的11个农艺性状和10个品质特性参数的主成分,并以主成分和欧氏距离为基础,分别作二维排序分析和聚类分析.农艺性状的前4个主成分反映了85.3450％的原始数
【机 构】
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西北农林科技大学农学院,杨凌,712100西北农林科技大学农学院,杨凌712100;陕西省小麦工程技术研究中心/陕西省小麦新品种培育工程研究中心,杨凌712100;
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估算96个小麦品种(系)的11个农艺性状和10个品质特性参数的主成分,并以主成分和欧氏距离为基础,分别作二维排序分析和聚类分析.农艺性状的前4个主成分反映了85.3450％的原始数据信息量;品质特性的前4个主成分代表了89.1483％的原始数据信息量.以96个材料的主成分得分绘制二维排序图,27个小麦品种(系)表现为矮秆、子粒和旗叶较大,丰产性较好、综合农艺性状优良;32个小麦品种(系)表现为铁、锌含量较高,加工品质较好、综合品质特性优良.在系统聚类图中,农艺性状和品质特性分别被聚成5类.综合农艺性状较好的材料主要集中在第Ⅲ类和第Ⅳ类;综合品质特性较好的材料主要集中在第Ⅰ类和第Ⅱ类.综合分析发现,同时兼顾丰产性较好且子粒铁、锌含量较高,品质特性较好的小麦品种(系)有:泰山9818、西农822、轮选719、杨-31、西安837和中育9383.将聚类分析和二维排序分析结合起来,能较好的对小麦的性状组成做出综合评价,鉴定和评价出优质、高产、综合性状优良的小麦品种(系),为小麦遗传育种提供优良的种质资源,为合理选配亲本提供参考.
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