基于Exhaustive CHAID与GT双标图分析裸大麦与皮大麦氮效率及籽粒性状的研究

来自土耳其的研究人员针对裸大麦氮利用效率（NUE）数据缺乏的问题，通过分析2种裸大麦与8种皮大麦在4个氮水平（0、90、180、270 kg ha?1）下的GY、GNR及NUE等性状，结合Exhaustive CHAID和GT双标图法，发现Larende与Egebeyi基因型在高氮下具有更高GY与NUE，而裸大麦品种在GNR方面表现突出。该研究为优化氮肥策略及筛选高产优质大麦基因型提供了有效方法。

　　

裸大麦（hulless barley）因其营养特性与食品工业应用价值备受关注，但其氮利用效率（Nitrogen Use Efficiency, NUE）的研究仍显不足。为探索大麦产量与品质的最优氮肥施放策略，本研究评估了2个裸大麦与8个皮大麦（hulled barley）基因型在四个氮水平（0、90、180 和 270 kg ha^?1）下的NUE、籽粒产量（Grain Yield, GY）、籽粒氮含量（Grain Nitrogen Rate, GNR）及相关产量构成性状。试验采用裂区设计，于2020与2021生长季进行三次重复。统计方法包括方差分析、Exhaustive CHAID（卡方自动交互检测）及基因型-性状（Genotype-by-Trait, GT）双标图分析。

结果显示，除GNR外，裸大麦基因型Ozen和Yalin在多数性状上表现较差。NUE（定义为每单位施氮获得的籽粒产量增益）并未一致反映较高GY潜力，因对照区（0 kg ha^?1）的低GY可能虚增NUE估值。GT双标图与Exhaustive CHAID分析均成功区分大麦基因型：Larende与Egebeyi基因型在高氮条件下表现出更高GY与NUE，而其他基因型则倾向于较高GNR。研究表明，选择具有内在高GY潜力的大麦基因型，可在所有氮水平下实现NUE、产量与品质的最优平衡。GT双标图与Exhaustive CHAID为筛选高产基因型及优化农业氮肥管理提供了有效分析工具。