墨西哥可可基因型与环境的相互作用:解锁高产优质可可种植的关键

【字体: 时间:2025年05月03日 来源:Scientific Reports 3.8

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  为解决可可种植中基因型 - 环境相互作用对产量、品质和抗病性的影响,以及难以筛选出适应不同环境的优良品种问题,研究人员评估了 23 个可可克隆在 3 种环境下的表现。结果表明不同环境和基因型差异显著,且存在 GxE 互作。这为可可种植和育种提供了重要依据。

  在巧克力风靡全球的今天,可可作为其主要原料,地位愈发重要。可可种植遍布热带和亚热带地区,但可可产量和品质却受到诸多因素制约。其中,基因型 - 环境相互作用(genotype - environment interaction,GxE)对可可的产量、果实品质和抗病性等关键农艺性状影响显著。尽管可可育种取得了一定进展,可找出能适应不同环境且保持优良农艺特性的稳定、高产克隆仍是一大挑战。特别是引入高产且抗霜霉果腐病(frosty pod rot)的改良克隆,对保障可可可持续生产至关重要。然而,环境对这些性状的影响相关信息有限,因此在大规模推广新可可克隆前,评估其在不同农业生态条件下的表现极为关键。
为了深入探究这一问题,来自墨西哥国家林业、农业和畜牧业研究所(Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias,INIFAP)等机构的研究人员开展了一项重要研究。他们以评估 INIFAP 培育并引入的具有抗病(抗霜霉果腐病)、高产和优质特性的可可克隆的基因型 - 环境相互作用为目标,在三个不同环境中种植了 23 个可可克隆。该研究成果发表在《Scientific Reports》上,为可可种植和育种领域带来了新的曙光。

研究人员采用了一系列关键技术方法。实验采用随机区组实验设计(Randomized Block Experimental Design),每个克隆设置三个重复,每个重复包含五棵树。在实验过程中,对五个与产量相关的变量进行测量,包括果实长度(Fruit Length,FL)、果实重量(Fruit Weight,FW)、种子总数(Total Number of Seeds,TNS)、单个种子干重(Individual Seed Dry Weight,ISDW)和荚果指数(Pod Index,PI ,即生产一公斤干种子所需的果实数量) 。数据收集持续两年,每年在收获周期收集两次。利用 R 4.4.1 软件和 statgenGxE 包进行统计分析,包括方差分析、稳定性分析、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和层次聚类分析(hierarchical clustering) ,以探究基因型、环境及两者间的相互作用。

基因型 × 环境互作分析


通过方差分析发现,除种子总数在不同环境间差异不显著外,果实和种子的其他变量在环境、基因型以及基因型 × 环境互作方面均存在显著差异。这表明不同基因型的可可在果实长度、重量、种子总数、单个种子干重和荚果指数等方面存在丰富的遗传变异,同时环境对这些变量影响较大,但种子总数受环境影响较小。而基因型 × 环境互作显著,意味着不同基因型在不同环境下表现不同,在推荐新品种种植区域前,评估其稳定性和适应性十分必要。

敏感性和稳定性分析


敏感性分析表明,不同基因型对不同变量的敏感性不同。例如,基因型 5 在果实长度方面敏感性最高,能较好适应有利环境;基因型 18 对果实重量最敏感,在最优环境下响应良好,但在不利环境下波动较大。总体而言,高敏感性基因型适合在有利环境种植,低敏感性基因型在不同环境下表现更稳定。稳定性分析显示,不同变量下各基因型表现不同,如基因型 25 和 19 在有利条件下产量高,基因型 13 和 17 稳定性突出,更适合多变环境种植。

主成分分析和层次聚类分析


主成分分析显示,前两个主成分解释了所有分析变量 77% 的方差。果实重量、单个种子干重和果实长度相互关联且与种子总数、荚果指数相关性低,种子总数和荚果指数呈负相关。从环境和基因型分布来看,多数基因型分布分散,但部分基因型如 13、25、19、20 在某些环境下有聚集现象,说明它们具有相似特征。层次聚类分析将 23 个基因型分为四个主要簇和八个亚组,不同簇和亚组内基因型在不同环境下表现出相似或不同的产量和特性。

研究结论指出,该研究分析了 23 个可可基因型在三种环境下的 GxE 互作,揭示了基因型间显著的遗传变异以及环境对大多数性状的显著影响,强调了在商业种植前评估基因型在不同环境下适应性的重要性。研究还确定了不同环境下表现最佳的变量和基因型,如环境 1 利于果实长度、种子总数和单个种子干重的发展;环境 3 适合果实重量和荚果指数相关性状;基因型 25 在多个果实相关变量中表现突出且稳定性好。这些发现为环境特异性基因型选择策略提供了科学依据,有助于优化可可产量和品质。未来研究应聚焦于长期评估这些基因型在更多环境梯度下的表现,并结合分子分析进一步揭示其适应性和稳定性的遗传基础,推动可可种植的可持续发展。

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