基于AMMI、GGE和MTSI的辣椒（Capsicum annuum L.）基因型产量与品质稳定性多环境评价

《Discover Plants》：Evaluation of the yield and quality stability of chilli genotypes by employing AMMI, GGE and MTSI techniques

　　

辣椒（Capsicum annuum L.）对不同农业气候条件的反应表现出显著变异。本研究评估了辣椒基因型在2022年喜马偕尔邦三个对比环境下产量和品质性状的稳定性。研究在每个环境采用随机完全区组设计（Randomized Complete Block Design, RCBD），三次重复，包括21个F₁杂交种、7个亲本系（含1个对照）。采用AMMI（additive main effects and multiplicative interaction，加性主效应和乘积互作）和GGE（genotype main effect plus genotype × environment interaction，基因型主效应加基因型×环境互作）双标图分析，并结合WAASB/WAASBY（基于预测基因型×环境互作效应的加权绝对得分/结合平均表现和稳定性的加权绝对得分指数）与MTSI（multi-trait stability index，多性状稳定性指数），评价基因型表现、稳定性和多性状响应。合并方差分析和AMMI方差分析表明，红熟果实产量、辣椒油树脂（oleoresin）和总可溶性固形物（total soluble solids, TSS）存在显著基因型×环境互作（genotype × environment interaction, GEI）。NHPCH16和NHPCH20在产量导向分析中获得一致支持，兼具有利的平均果实产量和相对稳定的表现，同时NHPCH20还通过多性状分析入选。因此，这些基因型成为进一步评价的有希望候选。GGE环境评价确定Nauni为对红熟果实产量最具区分力的环境，Dhaula Kuan为最具代表性的环境。在约15%选择强度下，MTSI基于同时考虑全部9个性状，选择NHPCH20、DKC-8、Punjab Guchhedar和NHPCH21。MTSI在9个性状中的7个性状上产生了期望方向的选择差。仍需多年和多地点试验，以确认有希望基因型在产量和品质性状上的时间稳定性和更广泛适应性。

辣椒（Capsicum annuum L.）是经济重要的蔬菜和香料作物，其价值来自辛辣性、色泽、风味和生物活性化合物，尤其辣椒素类（capsaicinoids）、类胡萝卜素（carotenoids）和维生素C。除果实产量外，辣椒油树脂（oleoresin）和总可溶性固形物（total soluble solids, TSS）等品质性状对加工和工业利用重要。印度辣椒种植面积约0.419 million ha，产量4.43 million metric tonnes，生产力10.59 t ha^?1；作物在夏季—雨季雨养条件下，以及秋季和春夏季灌溉条件下种植。然而，辣椒表现对环境变异敏感，产量及相关农艺和品质性状存在显著基因型×环境互作（genotype × environment interaction, GEI）。GEI会改变基因型跨环境排序，并增加鉴定持续表现育种材料的复杂性。多环境试验结合适当稳定性分析因此重要。AMMI（additive main effects and multiplicative interaction，加性主效应和乘积互作）将GEI分解为互作主成分，GGE（genotype main effect plus genotype × environment interaction，基因型主效应加基因型×环境互作）双标图提供which-won-where和基因型排序等视图；WAASB（weighted average of absolute scores，加权绝对得分）汇总预测GEI效应稳定性，WAASBY结合平均表现和稳定性，MTSI（multi-trait stability index，多性状稳定性指数）可实现多性状同时选择。尽管这些方法可用，但将其整合用于辣椒同时评估果实产量、工业品质和多性状选择仍有限。因此，研究人员旨在：(i) 量化三环境下产量和品质性状的基因型、环境和GEI效应；(ii) 对总体GEI显著性状用互补AMMI、GGE和稳定性指数评价表现与稳定性；(iii) 表征试验环境对果实产量的区分力和代表性；(iv) 按预设育种目标应用MTSI同时选择农艺和品质性状。该研究预期支持推荐在多样气候下产量损失最小、在生物和环境约束下表现一致的杂交种。

关键技术方法：试验材料为28个辣椒基因型，包括7个亲本系（DKC-8为对照）和21个F₁杂交种，于2022年夏季在喜马偕尔邦三个对比地点Nauni, Solan（E1）、Dhaula Kuan, Sirmour（E2）和Bajaura, Kullu（E3）评价。采用随机完全区组设计（Randomized Complete Block Design, RCBD），每个环境三次重复；调查9个性状。先以Bartlett检验和残差均方比较评价误差方差齐性；在R 4.6.0的metan包v1.19.0中完成合并方差分析、AMMI和GGE分析。对总体GEI显著性状计算ASI、ASV、ASTAB、MASI、MASV和GSI；以REML混合模型估计WAASB/WAASBY；MTSI在约15%选择强度下同时选择9个性状。

研究结果：
3.1 合并方差分析：单环境方差分析显示，多数性状在三个环境存在显著基因型差异，但E1和E2的50%开花天数（days to 50% flowering, D50）及E2的千粒重（1000-seed weight, 1000SW）例外。基因型平均表现跨环境变化，NHPCH4记录最高平均红熟果实产量（600.63 g plant^?1），其次NHPCH1（530.15 g plant^?1）和NHPCH6（498.59 g plant^?1）。合并方差分析表明所有9个性状基因型效应显著，环境效应亦显著；总体GEI仅对红熟果实单株产量（red ripe fruit yield per plant, FYPP）、oleoresin（OLE）和TSS显著。环境（线性）效应对所有9性状显著；G × E（线性）仅对1000SW显著，而合并偏差对FYPP、OLE和TSS显著，表明这些性状存在重要的非线性和不可预测GEI组分。

3.2 AMMI 1和AMMI 2双标图：与合并方差分析一致，AMMI确认总体GEI仅FYPP、OLE和TSS显著，因此详细解释限于这些性状。FYPP中基因型占总变异80.00%，GEI占6.03%，环境占5.06%；IPCA1（interaction principal component axis，互作主成分轴）解释FYPP的GEI变异91.4%且显著，IPCA2解释8.6%且不显著。OLE中IPCA1和IPCA2分别解释85.3%和14.7%，TSS分别72.2%和27.8%，两性状两成分均显著。AMMI1中，FYPP的G8、G27、G23和G11兼具较高平均表现和较低IPCA1；G11和G13平均较高但互作较大；G28和G9互作低但平均产量低于均值。Bajaura平均产量低于Nauni和Dhaula Kuan。OLE中G7、G24和G23兼具较高平均表现和较低IPCA1；G25和G13平均较高但互作较大；G4互作低但oleoresin低于均值。TSS中G3、G5和G11兼具较高平均表现和较低IPCA1；G16和G24互作低但平均低于均值。AMMI2中FYPP的G7、G10、G23、G15和G4靠近原点，G12、G8和G22分别与Nauni、Dhaula Kuan和Bajaura关联，G1和G3互作较大。OLE中G25、G8和G18分别与Nauni、Dhaula Kuan和Bajaura关联，G24互作较大但无明确环境关联。TSS中G17和G21与Dhaula Kuan关联，G8与Nauni关联，G28与Bajaura关联。

3.3 GGE双标图：因FYPP、OLE和TSS总体GEI显著，对这三性状详细解释。前两个主成分分别解释FYPP、OLE和TSS总G + GE变异的99.45%、94.75%和89.24%。

3.3.1 Which-won-where模式：FYPP中G8在含Dhaula Kuan和Bajaura的扇区获胜，G11在Nauni获胜；G12、G19、G21、G3和G16位于无试验环境标记扇区。OLE中G7、G25和G13分别在含Dhaula Kuan、Nauni和Bajaura的扇区获胜；G18、G8、G21、G14和G9位于无环境标记扇区。TSS中G28在Bajaura获胜，G14和G3分别在Nauni和Dhaula Kuan获胜；G27、G8、G1和G17位于无环境标记扇区。

3.3.2 基因型排序视图与理想基因型/环境：FYPP中G11、G8、G23、G13和G27基于平均表现和稳定性综合排名有利；其中G23和G27也被AMMI衍生选择标准有利排序。OLE中G7、G24、G23和G25排名有利；TSS中G3、G5、G11、G23和G14排名有利。非显著总体GEI性状未进行排序解释，以避免夸大跨环境差异。

3.3.3 试验环境评价：FYPP的GGE环境评价显示，Nauni环境向量最长，为最具区分力的环境；Dhaula Kuan最接近平均环境轴，为最具代表性的环境。

3.4 FYPP的AMMI衍生稳定性指数与GSI：AMMI衍生稳定性指数产生部分不同基因型排名。G23和G27在产量导向标准中总体一致性最强：G23在ASV（AMMI stability value，AMMI稳定性值）和MASV均排名第一，并与G27共享最高GSI（genotype selection index，基因型选择指数）排名；G27在ASV和MASV排名第二，平均产量略高于G23（476.22 vs. 474.24 g plant^?1）。因此，G23和G27是AMMI衍生产量导向标准中最一致支持的基因型，而非所有稳定性指数完全一致。

3.5 WAASB与多性状稳定性分析：由于OLE和TSS总体GEI显著，进一步用WAASB和WAASBY评价品质性状。TSS中G3、G5、G11、G13和G14兼具较高表现和较低GEI，而G18、G21、G27和G28高于平均表现但互作较大、稳定性较低。OLE中G27、G24、G23、G7、G5和G4兼具高表现和较低GEI，而G18、G13和G25高于平均OLE但互作较大、稳定性较低。G23和G27也在产量导向分析中有利；G5是两个品质性状共有有利组。WAASBY热图显示不同稳定性/性状表现权重下基因型排名变化，表明高TSS或oleoresin不总伴随更高稳定性。MTSI保留全部9个性状；因子分析保留3个特征值>1的因子，共解释64.10%总变异。FA1主要关联植株开展度（plant spread, PS）、果长（fruit length, FL）、FYPP和1000SW；FA2关联果宽（fruit width, FW）、TSS和OLE；FA3关联D50和单株一级分枝数（number of primary branches per plant, NPBP）。约15%选择强度下，MTSI选择G27（NHPCH20）、G7（DKC-8）、G5（Punjab Guchhedar）和G28（NHPCH21）。选择差在9个性状中的7个（77.8%）呈期望方向，即PS、FW、NPBP、FYPP、1000SW、OLE和TSS；FL和D50未按预定期望方向响应。NPBP比例增加最大（15.63%），FL呈负选择差（?3.03%）。strengths-and-weaknesses视图显示G7、G27和G28对FA3贡献最低，G5对FA2贡献最低；FA1对G5、G7和G28的MTSI贡献最大，FA2对G27贡献最大。

讨论部分总结：原文指出，培育高产、优质且跨环境稳定辣椒基因型是重要育种目标，多地点评价是品种评估组成部分。西北喜马拉雅气候异质性可导致基因型差异，使GEI成为评价选择的重要考虑。传统方差分析和PCA（principal component analysis，主成分分析）不能完全表征交叉互作、稳定性或环境特异获胜模式，因此研究人员对亲本和杂交种进行多地点测试，联合GGE、AMMI和MTSI及稳定性指数。FYPP、OLE和TSS总体GEI显著，说明需同时考虑表现和环境响应。合并方差分析证明遗传变异和环境效应。环境线性效应对9性状显著；G × E线性仅1000SW显著，而总体GEI不显著；合并偏差对FYPP、OLE和TSS显著。AMMI中FYPP基因型占主导，GEI显著；低IPCA仅表示互作贡献小，不独立证明农艺优越或广泛适应，因此需联合均值。AMMI2中IPCA1主导，IPCA2不显著，二维关联作描述性解释。GGE which-won-where识别环境特异获胜，排序视图联合均值和稳定性，环境评价区分力和代表性。AMMI衍生指数排名部分不同，反映强调互作组分不同；G23和G27在产量导向标准中收敛。MTSI整合相关性状并按预定义多性状理想型排序，非显著GEI性状仍贡献信息但不暗示显著环境互作。WAASB/WAASBY显示品质性状表现—稳定权衡。MTSI选择差7/9性状期望方向，应解释为7个性状响应期望，而非77.8%选择准确率。三因子解释64.10%。G27同时被产量导向和MTSI支持，G23未入选MTSI，其优先性主要基于产量导向分析中的表现和稳定性组合。研究仅单生长季三地点，限制时间稳定性和更广泛适应推断，需多年多点验证。

研究结论翻译：互补的稳定性和多性状分析在三试验环境下依据表现、环境响应和预设选择目标区分了有希望的辣椒基因型。对于红熟果实产量，Nauni被确定为最具区分力的试验环境，而Dhaula Kuan最具代表性。不同稳定性和选择方法鉴定出部分重叠的有希望基因型，因为其统计基础和选择目标不同。G23（NHPCH16）和G27（NHPCH20）在产量导向分析中获得最一致支持，兼具相对较高的平均果实产量和有利的AMMI衍生稳定性排名及GGE表现。MTSI同时考虑全部9个性状及其预设选择方向，选择了G27、G7、G5和G28，从而特别为G27（NHPCH20）提供额外的多性状支持。因此，G23（NHPCH16）和G27（NHPCH20）是有希望进一步评价的育种材料，其中G27获得多性状评价额外支持。由于本研究在单一生长季的三个地点进行，需要进一步多年多点测试以确认这些有希望基因型的时间稳定性和更广泛适应性。