基于索引和Pareto的多性状选择鉴定出适用于沙特阿拉伯干旱农业生态系统的粮饲兼用高粱和珍珠粟品种

《Frontiers in Plant Science》：Index- and Pareto-based multi-trait selection identifies dual-purpose sorghum and pearl millet cultivars for arid agro-ecosystems of Saudi Arabia

　　

摘要

背景：沙特阿拉伯西南部雨养谷物生产主要依赖农户自留的地方品种，这为在面临高温和降雨变异的农牧混合系统中加强谷物和饲草生产力提供了重要机遇。本研究在对照性的干旱、补充灌溉雨养环境下评价了引进的粮饲兼用高粱和珍珠粟种质，并应用互补的定量方法来鉴定在考虑基因型与环境互作（G×E）的同时平衡籽粒产量和青饲草产量的高性能、稳定候选材料。

方法：在Jazan低地和Abha高地两个对照性试验点，跨越4个试验点×季节/播种窗口环境，采用alpha-lattice试验设计评价了27份高粱和15份珍珠粟材料。线性混合模型量化了环境、基因型和G×E效应，并估算了材料均值的可靠性。利用BLUP绝对得分的加权平均值（WAASB）和GGE双标图评价了稳定性和适应性模式。在缺乏经过验证的当地经济权重或农户偏好权重的情况下，采用标准化的50：50籽粒产量-鲜生物量指数作为透明基线来评估粮饲兼用表现。采用Pareto前沿分析来鉴定代表高效籽粒-青饲草权衡的非支配基因型。

结果：试验揭示了显著的遗传变异和基因型在不同环境中的对照性响应，表明在提高籽粒和青饲草生产力方面具有相当大的改良空间。高粱鲜生物量和珍珠粟籽粒产量的选择可靠性非常高，珍珠粟鲜生物量的选择可靠性也较高，为目标生产环境中优先选择候选材料提供了坚实基础。高粱籽粒产量的可靠性较低，因为仅有2个可评价籽粒的环境且G×E方差较大，这突显了扩大籽粒测试的明确优先性。SSV 74、WM 89/90#1615和89WM 5003获得了最高的高粱DualIndex值，而ICSV 15021兼具最高的平均鲜生物量和最低的WAASB，被确定为特别有前景的饲草导向候选材料。在珍珠粟中，LCICMV-1（SOSAT-C-88）和ICMV 91450表现出良好的籽粒-青饲草组合特征，ICMV 221记录了最高的平均籽粒产量，而LCICMV-4（Jirani）在Jazan相关条件下表现出有前景的籽粒产量表现。

结论：本研究确定了一个有价值的高粱和珍珠粟候选材料组合，可满足互补的生产目标，包括高产青饲草生产力、均衡的籽粒-饲草表现、高籽粒产量和针对性的环境适应性。通过整合混合模型可靠性、稳定性分析、透明的籽粒-青饲草指数和Pareto前沿评估，本研究为将早期多环境数据转化为基于证据的推进决策提供了一个严谨且实用的框架。所鉴定的基因型为扩大多点参与式田间验证、标准化饲草质量评估和分阶段种子系统开发奠定了坚实基础。总体而言，这些发现推动了高产、韧性粮饲兼用谷物选择的发展，能够加强沙特阿拉伯西南部及类似干旱农牧混合系统的籽粒和饲草安全。

**基于多性状选择框架的沙特阿拉伯粮饲兼用高粱与珍珠粟品种鉴定研究解读**

**一、研究背景与问题提出**

沙特阿拉伯西南部地区的雨养农业以高粱和珍珠粟为核心作物，支撑着当地农牧混合系统中的粮食安全与畜牧业生产。据统计，高粱在该国种植面积达71,228公顷，产量191,882吨；珍珠粟种植面积7,061公顷，产量13,235吨。然而，该地区农业生产面临高温、降雨变异大、水资源匮乏等多重不利条件，加之农户长期依赖自留地方品种和民间种子交换，导致改良品种的推广和应用严重不足。尽管高粱和珍珠粟本身具有耐高温、耐贫瘠的优良特性，但现有地方品种在籽粒产量和饲草生产力方面仍有较大提升空间。

在农牧混合系统中，高粱和珍珠粟的价值不仅限于籽粒生产，其鲜生物量作为青饲草直接关系到畜牧业发展。因此，选育兼具籽粒产量和青饲草生产力的粮饲兼用品种成为当地育种工作的核心目标。然而，基因型与环境互作（G×E）效应显著影响品种在不同环境下的表现，而单一性状选择往往顾此失彼——注重籽粒产量可能忽视饲草价值，反之亦然。在此背景下，如何建立科学的评价体系，在多个环境条件下同步评估候选材料的籽粒-饲草综合表现，是该研究亟需解决的核心问题。

**二、研究设计与技术方法**

研究人员与FAO-KSA及ICRISAT合作，在沙特阿拉伯西南部两个对照性生态点开展试验：Jazan低地试验站（海拔43 m）和Abha高地种子繁殖站（海拔2,200 m）。试验跨越2023-2024和2024-2025两个种植季，形成4个试验点×季节/播种窗口环境组合。供试材料包括27份高粱（24份ICRISAT候选材料+3份当地对照品种）和15份珍珠粟（12份ICRISAT候选材料+3份当地对照品种），采用alpha-lattice设计，3次重复。主要观测性状包括籽粒产量（GY）、鲜生物量（FW）、株高、开花天数等。

关键技术方法包括：（1）线性混合模型（LMM）结合限制最大似然（REML）估计遗传方差分量并计算材料均值广义遗传力（H²_entry）；（2）WAASB稳定性分析（基于BLUP预测G×E效应的奇异值分解）和GGE双标图分析；（3）标准化50：50籽粒产量-鲜生物量等权DualIndex选择指数；（4）Pareto前沿分析鉴定非支配基因型；（5）Finlay-Wilkinson回归和Wricke生态价、Shukla稳定性方差作为辅助指标。

**三、主要研究结果**

**3.1 基因型、环境及G×E效应与选择可靠性**

方差分析显示，两种作物的籽粒产量和鲜生物量均存在显著的环境、基因型及G×E效应（P<0.001）。高粱鲜生物量表现出极强的遗传信号，材料均值遗传力高达0.916，变异系数20.0%；珍珠粟籽粒产量的遗传力为0.886，鲜生物量遗传力为0.829。相比之下，高粱籽粒产量的遗传力仅为0.238，变异系数高达48.4%，这主要归因于仅2个可评价籽粒的环境以及G×E方差（324,532.8）远大于遗传方差（54,833.8）所致。这一结果表明，高粱鲜生物量和珍珠粟籽粒产量及鲜生物量的选择可靠性较高，可为候选材料优先排序提供坚实基础；而高粱籽粒产量需通过扩大测试环境数量来提升评价精度。

**3.2 基于DualIndex和Pareto效率的双重用途排序**

采用等权DualIndex（DualIndex=0.5×Z_籽粒产量+0.5×Z_鲜生物量）对标准化后的籽粒产量和鲜生物量进行综合排序。在高粱中，SSV 74、WM 89/90#1615和89WM 5003位列DualIndex前三，其中SSV 74同时位于Pareto前沿，表明其在籽粒产量和鲜生物量两方面均未被其他材料同时超越。在珍珠粟中，LCICMV-1（SOSAT-C-88）DualIndex最高，其次为ICMV 91450，两者均属Pareto高效材料。这些结果初步明确了具有综合优势的候选材料，但研究人员指出，由于高粱籽粒产量可靠性较低，相关排序应作为扩大验证的初步依据而非最终推荐。

**3.3 稳定性与适应性模式**

WAASB和GGE双标图分析揭示了不同性状的稳定性模式。在高粱鲜生物量方面，ICSV 15021兼具最高平均产量（约38.4 t ha^-1）和最低WAASB值（约0.30），其GGE表现亦较优，显示出高产稳定的突出潜力。籽粒产量方面，89WM 5003（约1.72 t ha^-1）居首，随后为IESV 92053DL（约1.61 t ha^-1）和SSV 74（约1.55 t ha^-1）；但产量最高的材料并非WAASB最低，说明高产与稳定性并不总是耦合。珍珠粟中，ICMV 221籽粒产量最高（约1.62 t ha^-1），LCICMV-4（Jirani）在Jazan相关的GGE扇区表现突出，提示其可能具有低地环境适应性。GGE双标图初步揭示了至少两个珍珠粟响应分组，为后续针对性评价提供了方向。

**四、讨论与结论**

本研究通过整合混合模型可靠性估计、等权DualIndex、Pareto前沿分析和稳定性指标，构建了一套适用于干旱农牧混合系统的粮饲兼用品种评价框架。研究鉴定了具有互补生产特征的候选材料组合：ICSV 15021作为高产稳产饲草型高粱代表；SSV 74、WM 89/90#1615和89WM 5003作为粮饲兼用型高粱；LCICMV-1和ICMV 91450作为双用途珍珠粟；ICMV 221作为籽粒产量导向型候选；LCICMV-4则适合在Jazan类似低地环境进行定向验证。研究同时指出，鲜生物量作为青饲草产量的直接衡量指标，在无法进行标准化烘干测定的条件下具有高效、实用的优势，且与干生物量高度相关（高粱r=0.92，珍珠粟r=0.98），可作为大规模田间筛选的有效代理指标。

研究结论明确：引进的高粱和珍珠粟种质在沙特阿拉伯西南部雨养补充灌溉生产系统中展现出显著改良潜力。高粱鲜生物量（H²=0.916）、珍珠粟籽粒产量（H²=0.886）和鲜生物量（H²=0.829）均表现出较高的选择可靠性，为候选材料优先推进提供了有力依据。该研究不仅提供了有价值的遗传材料组合，更建立了一套从早期多环境数据到基于证据的推进决策的透明实用框架，为沙特阿拉伯及类似干旱环境中加强籽粒和饲草安全、提升农牧系统气候韧性提供了重要科技支撑。