《Non-Coding RNA》：Evaluation and Refinement of Chinese DUS Test Guidelines Based on Comprehensive Phenotypic Traits: A Case Study of Hawthorn (Crataegus spp.)
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山楂（Crataegus spp.）是一种具有重要食用、药用和观赏价值的园艺作物，从育种者到市场的关注度日益增加，新品种不断涌现。准确的表型鉴定和健全的特异性、一致性、稳定性（DUS）测试是植物品种保护和育种创新的基础。本研究以中国山楂DUS测试指南（LY/T
山楂（Crataegus spp.）是一种具有重要食用、药用和观赏价值的园艺作物，从育种者到市场的关注度日益增加，新品种不断涌现。准确的表型鉴定和健全的特异性、一致性、稳定性（DUS）测试是植物品种保护和育种创新的基础。本研究以中国山楂DUS测试指南（LY/T 3208-2020）为分析框架，系统评价了来自中国国家田间基因库的197份种质资源。结果表明：（1）标准品种和测试性状的符合系数（COC）介于0.980–1.000之间，完全满足测试要求；（2）22个质量性状（QL）和假质量性状（PQ）被分为2–5类，Shannon-Wiener指数为0.032–1.174，表明多态性较高；（3）11个数量性状（QN）的相关分析显示相关系数为0.006–0.922，其中23个性状对具有统计学显著性，主成分分析表明果实和叶片性状是表型变异的主要驱动因素；（4）通过最小显著差数法（LSD）对8个正态或近似正态分布性状（5–7级）和基于极差的分级方法对3个非正态性状（5级）建立了分级方案。基于上述结果，研究人员评估了中国当前的山楂DUS测试指南，随后利用197份山楂种质对QL、PQ和QN性状进行了评价，并在此基础上提出了相应的优化建议，最终建立了优化后的山楂DUS测试框架。所得的分析见解和表型分级系统将丰富现有的描述符框架，并为性状-DNA关联分析和标记辅助育种提供基础数据集。值得注意的是，这一优化策略可作为更新其他类群DUS指南的方法学模板。总之，这些见解加强了山楂新品种的保护、开发和育种，同时推进了DUS测试的标准化。
该论文发表在《Non-Coding RNA》。山楂（Crataegus spp.）是兼具食用、药用和观赏价值的园艺作物，中国拥有丰富的山楂种质资源，但品种鉴定与保护的标准化仍面临挑战。在植物新品种保护体系中，特异性、一致性和稳定性（DUS）测试是品种授权的技术基础。中国于2020年实施了山楂DUS测试指南（LY/T 3208-2020），然而该指南在实际应用中存在数量性状易受环境影响、质量性状和假质量性状判读主观、标准品种描述与实地表现可能不一致等问题。因此，系统评估并优化现有指南，建立基于实际种质数据的表型分级框架，成为提升DUS测试精度和适用性的关键。研究人员基于中国国家山楂田间基因库（NFGH-SY）的197份种质资源，连续三年调查了33个性状（22个QL/PQ和11个QN），通过符合系数（COC）评价标准品种和测试性状，采用Shannon-Wiener指数和Pielou均匀度分析表型多样性，利用Pearson相关和主成分分析（PCA）解析数量性状关系，并结合Kolmogorov-Smirnov（K-S）正态性检验，对正态分布性状采用最小显著差数法（LSD）分级，对非正态性状采用极差法分级，所有分级均通过多样性指数和方差分析验证。样本覆盖中国北方主要栽培区，具有较好的代表性。研究结果部分如下：
3.1 标准品种和测试性状调查：通过计算35个标准品种的COC，平均值为0.998，其中77.14%的品种COC为1.000，最低为0.980（“Xiaohuangmianzha”），表明标准品种总体稳定，但个别品种需优化。在44个测试性状中，97.73%的性状COC大于0.990，质量性状平均COC最高（1.000），假质量性状次之（0.998），数量性状最低（0.998），其中果点密度COC最低（0.980），说明数量性状更易受人为判读和环境干扰。
3.2 质量性状多样性：22个QL和PQ中，株形、叶形、果肉颜色、果肉质地表现出较高的多样性（H′分别为1.112、1.174、1.160、1.156），而一年生枝之字形、叶上表面光滑度多样性极低（H′分别为0.032、0.079）。无刺植株明显多于有刺植株，重瓣花、非白色花瓣及花瓣折叠性状仅见于国外种质。
3.3 数量性状变异和相关分析：11个数量性状的品种内变异系数为4.77%–14.58%，品种间变异系数为8.04%–22.03%，所有性状的品种间变异均大于品种内变异，表明种质间分化明显。相关性分析显示叶长与叶宽强正相关（r=0.894），果宽与果长、内果皮宽、内果皮长、花径显著正相关（r=0.516–0.922）；花径与果实大小呈正相关。PCA提取4个主成分，累计解释85.18%的变异，果实和叶片性状是表型变异的主要来源。
3.4 数量性状正态性检验和分级：K-S检验表明，叶柄长度、叶片长度、叶片宽度、叶片长宽比、果形指数、花径6个性状符合正态分布；内果皮宽和内果皮长宽比近似正态；果宽、果长和内果皮长呈非正态。对8个正态/近似正态性状采用LSD法分为5–7级，对3个非正态性状采用极差法分为5级。分级后多样性指数为1.018–1.530，方差分析显示各级间差异极显著（p<0.001），验证了分级方案的可靠性。
讨论部分指出，低COC的分类性状（如果实形状、果皮颜色、果肉颜色、萼片形状）需要补充图解或采用色差仪进行Lab量化；建议将叶柄长度增设为中国指南的分组性状，以增强对数量性状的分辨力。与UPOV指南（TG/239/1）相比，中国指南在特性数量、标准品种及分组性状上存在差异，研究建议动态更新标准品种。局限在于种质仅来自单一基因库，未来需多点试验验证分级阈值，并整合分子标记和AI图像识别以推进基因组DUS。
结论翻译：本研究首次基于197份种质资源系统优化了中国山楂DUS测试指南，揭示了丰富的表型多态性，并建立了可靠的数量性状分级系统，为进一步优化DUS测试指南提供了重要基础。这些发现不仅完善了山楂的描述符框架，也为其他植物类群更新DUS标准提供了方法学参考。展望未来，将分子标记整合到常规DUS流程中以促进向基因组DUS转变，以及对基于人工智能的图像识别技术进行田间验证，将对植物品种保护现代化和促进育种创新具有重要意义。
