芥菜类蔬菜是十字花科(Cruciferae)芸薹属(Bra- ssica)中的一个栽培种，是我国重要的加工和鲜食蔬菜。在长期的栽培过程中，芥菜几乎所有的器官都发生了变异，这些变异经自然选择和人工选择不断积累和加强，演变出众多类型(李锡香和沈镝, 2008)。根据不同器官形态结构的差异，芥菜可以划分为根用芥菜、茎用芥菜、叶用芥菜、薹用芥菜和籽用芥菜五大类(杨以耕等, 1989)。

浙江省是芥菜栽培主要产地之一，长期的栽培历史形成了许多地方特色品种资源。地方品种作为植物种质资源的重要组成部分，开展地方品种资源的收集、保存与评价对其优异基因资源的挖掘和利用具有重要意义。尽管目前在芥菜资源评价方面已有相关报道(Fu et al., 2006; Qi et al., 2007; 2008; Wu et al., 2009)，但鲜见浙江省芥菜地方品种资源方面的研究。在国家科技基础性工作专项“沿海地区抗旱耐盐碱优异性状农作物种质资源调查”的支持下，本课题组在浙江沿海地区共采集到叶用芥菜地方品种资源34份，拟通过系统的形态学鉴定，筛选优异种质，为今后芥菜育种研究提供依据。

1结果与分析
1.1质量性状多样性
供试34份叶用芥菜地方品种资源的29个质量性状的表型多样性见表1。从频率分布看，有70%以上品种资源的商品熟性和抽薹性适中；80%以上的品种资源没有叶瘤、长角果为黄绿色、质地脆嫩、芥辣味适中；90%以上品种资源的叶面有光泽、长角果落粒性适中。这表明许多品种在这些性状上表现较为单一，多样性较低。从遗传多样性指数来看，29个质量性状的Shannon-Wiener遗传多样性指数在0.22~ 1.33之间，变化较大。其中下胚轴颜色、株型、分蘖、叶形、叶顶端形状、叶缘齿状、叶缘波纹、叶裂刻、叶裂回数、叶面刺毛、叶色和叶柄横切面形状等12个性状的遗传多样性大于1，而且这些性状的频率分布较为均匀，说明这些性状的遗传多样性较丰富。

表1 叶用芥菜种质资源质量性状的遗传多样性 Table 1 Genetic diversity of the qualitative traits of edible leaf mustards landraces

1.2数量性状多样性
数量性状的分析结果见表2。从表2可以看出，供试34份芥菜地方品种的31个数量性状变异较大，变异系数为3.3%~82.3%。其中，净菜率、播种-抽薹、播种-始花和播种-种子成熟天数的变异系数在10%以下，说明这些性状的遗传多样性较低；而子叶性状、株高、小裂片对数、莲座叶数、叶柄、主薹高、长角果宽度、喙长和相对盐害率等性状的变异系数在50%以上，说明这些性状的遗传多样性较高。
 耐盐性试验结果表明，奉化雪里蕻(M21)和象山笋菜(M17)的相对盐害率为0，而黄芥菜(M11)、粗梗花芥菜(M32)、宋埠芥菜(M33)、上海芥(M13)、小叶大梗菜(M25)、玉环芥菜(M30)和挂菜(M31)六种芥菜的相对盐害率高达90%以上，其中后四种竟达100%。由此可见，浙江省沿海地区芥菜的耐盐性差异也较大。

表2 叶用芥菜种质资源数量性状的遗传多样性 Table 2 Genetic diversity of the quantitative traits of edible leaf mustard landraces

1.3聚类分析
基于上述60个表型性状，对浙江省沿海地区34份芥菜地方品种资源的聚类分析(图1)。从图1可以看出，在0.23处可以将34份芥菜资源分为两大类(Ⅰ; Ⅱ)。第Ⅰ类包括24份材料，其种皮褐色、叶面有刺毛、子叶较大，子叶长为4.1~7.2 mm，子叶宽为5.2~9.5 mm；第Ⅱ类包括的其他10份材料，种皮红褐色、叶面无刺毛、子叶较小，子叶长为0.9~1.9 mm，子叶宽为1.0~2.3 mm。由此可见，芥菜资源的划分与种皮颜色、叶面刺毛和子叶大小具有高度相关性。另外，叶用芥菜一般在抽薹期收获，因此抽薹期是叶用芥菜的一个主要性状，从以上的分类来看，第Ⅰ类24份材料的抽薹期较晚，播种到抽薹平均为163 d，变幅为156~170 d；第Ⅱ类10份材料的抽薹期较早，播种到抽薹平均为155 d，变幅为144~162 d。

图1 基于形态性状的34份叶用芥菜地方品种资源聚类图 Figure 1 Dendrogram of the 34 edible leaf mustard landraces derived from a clustering analysis based on the morphological traits

另外，为比较质量性状和数量性状在聚类分析中的相关性，我们利用Mantel测验检验了基于29个质量性状、31个数量性状和60个全部性状获取的遗传相似系数矩阵之间的相关性。结果表明，基于全部性状的遗传相似系数矩阵与基于质量、数量性状的遗传相似系数矩阵之间的相关系数分别为0.97和0.72，而基于质量性状和基于数量性状的遗传相似系数之间的相关性仅为0.53 (表3)。由此说明，质量性状在聚类分析研究中的可信度较高。

表3 遗传相似系数之间的Mantel相关检验 Table 3 Mantel correlation coefficients between different types of genetic similarity coefficient matrices

2讨论
种质资源是遗传改良和育种工作的基础，只有充分了解种质资源遗传多样性程度和亲缘关系水平，才能开展高效育种研究。所以，种质资源评价研究一直是植物育种领域的研究热点之一。近年来，许多分子标记技术已经广泛应用于资源评价研究中，在芥菜中也有相关报道(Srivastava et al., 2001; Fu et al., 2006; Qi et al., 2007; 2008; Wu et al., 2009)。然而，传统的形态学鉴定依然是种质资源研究中最基本的方法手段(郁香荷等, 2011; 贺晨帮和宗绪晓, 2011; 郭宁等, 2011)。本研究利用形态学鉴定发现，浙江省沿海地区34份叶用芥菜地方品种的质量性状遗传多样性在0.22~1.33之间，数量性状遗传变异系数在3.3%~82.3%之间。总体上表明其较高的遗传多样性水平，但不同性状之间差别较大。

根据食用器官不同，芥菜可以分为根芥、茎芥、叶芥、薹芥和籽芥等种类。但相关研究表明，通过分子标记的芥菜划分并不常常与此传统分类相吻合。Srivastava等(2001)利用AFLP标记研究认为，芥菜分类与其地理分布具有高度相关性；但是Qi等(2008)却得到相反的结果。本研究中，34份叶用芥菜资源可以明显划分为两类，划分结果与种皮颜色、叶面刺毛和子叶性状及抽薹期具有高度相关性，而与其地理分布无明显关系。这可能是因为本研究中芥菜资源有限，且34份叶用芥菜主要来自浙江省杭州、宁波、台州和温州四个沿海城市，其地理分布区域相对狭窄造成的。

本研究中，通过耐盐性试验(采用0.4%NaCl溶液, 苗期液培15 d)发现34份芥菜的相对盐害率为0~100%，耐盐性差异较大。这说明并不是沿海地区的芥菜都是耐盐的。然而，本研究中发现的一些极端耐盐芥菜品种对今后进一步拓展耐盐性遗传基础，培育高耐盐品种具有重要意义。

在植物资源鉴定评价中，形态学聚类常作为最基本的研究手段。然而，形态性状容易受到栽培条件等外部因素影响。本研究为验证不同形态性状在芥菜聚类分析中的可信度，通过Mantel测验比较了质量性状、数量性状和全部性状在聚类分析中的相关性。结果发现，质量性状与全部性状的遗传相似系数相关性高达0.97，数量性状与其他两种性状的遗传相似系数相关性较低。因此在今后的研究中，可以尽量采用受环境影响较小的质量性状，避免或尽量少采用受环境影响较大的数量性状。

本研究从形态学水平总体上掌握了浙江省沿海地区叶用芥菜地方品种的遗传多样性水平，鉴别出一些优异资源，为今后芥菜遗传改良提供了良好的材料基础。另一方面，本研究中仅涉及叶用芥菜，且形态性状易受环境影响，所以今后有必要收集更多的芥菜资源，并从形态学和分子标记两方面进行比较、验证。

3材料与方法
3.1试验材料
试验材料为在浙江沿海地区采集到的34份叶用芥菜地方品种资源，这些品种中有些是本地原有的地方品种，有些是引进后种植年份较长，经长期的自留种栽培而形成的一些类型，其中宁波市18份，台州市9份，温州市4份，杭州市3份。对采集到的资源按当地的称谓命名，无品种名或有同名的，冠以采集地的乡镇名。材料及采集地详见表4。

表4 供试叶用芥菜品种名称与来源 Table 4 Codes, names and origins of the edible leaf mustard landraces in this study

3.2性状调查
所有材料统一在2010-2011年度种植于杭州市萧山区农科所试验田内，常规栽培管理，按照《叶用和薹(籽)用芥菜种质资源描述规范和数据标准》(李锡香和沈镝, 2008)进行性状观察记载和数据采集。包括29个质量性状(字符型性状)和31个数量性状(数值型性状)参与统计分析。质量性状按各性状值代码进行数字化后再进行分析，各性状分级代码见表5。耐盐鉴定采用苗期盐液浸渍法，盐液浓度为0.4% NaCl溶液。

表5 叶用芥菜质量性状分级代码表 Table 5 Classification for the registered qualitative traits of edible leaf mustard landraces

3.3数据分析
针对质量性状，统计各组的分布频率，参照Jain等(1994)方法计算Shannon-weave遗传多样性指数H'。统计数量性状的最大值、最小值、平均值、标准差、极差和变异系数，上述操作均在Excel和SPSS v10.0软件中完成；最后，利用NTSYS-pc v2.2软件进行聚类分析。

作者贡献
王炜勇和郁永明是本研究的实验设计和实验研究的执行人，完成数据分析和论文初稿的写作；俞少华、李鲁峰、沈晓岚、俞信英、潘钢敏、楼春燕参与实验设计；张飞完成试验结果分析；郁永明是项目的构思者及负责人，指导实验设计，数据分析，论文写作与修改。全体作者都阅读并同意最终的文本。

致谢
本研究由国家科技基础性工作专项(2007FY110500-05)资助。

参考文献
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