基于表现型值构建旱冬瓜核心种质研究.pdf

西南农业学报1644Southwest China Journal of Agricultural Sciences引用格式：邹广权，王晓丽，李艳，曹现富，李华，付朴艳，唐君培，李妹，曹子林。基于表现型值构建旱冬瓜核心种质研究J：西南农业学报,2 0 2 3,36（8）：1644 1652.Zou G Q,Wang X L,Li Y,Cao X F,Li H,Fu P Y,Tang J P,Li M,Cao Z L.Constructing core collection of Alnus nepalensis based on phenotype dataJ.Southwest China Journal of Agricultural Sciences,2023,36(8):1644-1652.D01:10.16213/ki.scjas.2023.8.008.2023年36 卷8 期Vol.36No.8基于表现型值构建旱冬瓜核心种质研究邹广权，王晓丽”，李艳，曹现富，李华，付朴艳，唐君培，李妹，曹子林?（1.西南林业大学林学院，昆明6 50 2 2 4;2.西南林业大学生态与环境学院，昆明6 50 2 2 4）摘要：【目的】以旱冬瓜种质资源库中定植的150 棵旱冬瓜优树子代样株的11个表型性状测定值为原始数据来源，探讨旱冬瓜优质核心种质构建的适宜策略，并获得包含一定数量样株的旱冬瓜核心种质库，为旱冬瓜优质种质资源的保存、评价和利用提供科技支撑。【方法】利用单因素试验设计，采用3种遗传距离、6 种系统聚类方法、4种抽样方法和6 个抽样比例构建旱冬瓜种质子集，利用方差差异百分率、表型保留比例、极差符合率，Shannon-Weaver多样性指数、变异系数变化率和均值差异百分率评价不同的种质子集，通过主成分分析对所构建的旱冬瓜优质核心种质进行确认。【结果】在3种不同遗传距离构建的种质子集中，切比雪夫距离优于欧式距离和明科夫斯基距离6 种系统聚类方法构建的种质子集中，重心法优于其他5种方法；4种抽样方法构建的种质子集中，改进的最小距离逐步取样法优于多次聚类优先取样法、多次聚类偏离度取样法、多次聚类随机取样法；6 种抽样比例构建的核心种质中，2 5%抽样比例下构建的核心种质更能充分代表原种质集。【结论】综合考虑核心种质的有效性、实用性、费用和工作量等因素，认为基于切比雪夫距离，利用重心法进行系统聚类，采用改进的最小距离逐步取样法，在2 5%抽样比例下构建的核心种质能充分代表原种质集，是构建旱冬瓜优质核心种质的最佳策略。关键词：旱冬瓜；优树；表现型值；核心种质；资源评价中图分类号：S725文献标识码：A文章编号：10 0 1-48 2 9(2 0 2 3)8-0 16 44-0 9Constructing core collection of Alnus nepalensis based on phenotype dataZOU Guang-quan,WANG Xiao-li,LI Yan,CAO Xian-fu,LI Hua,FU Pu-yan,TANG Jun-pei,LI Meil,CAO Zi-lin?(1.College of Forestry,Southwest Forestry University,Kunming 650224,China;2.College of Ecology and Environment,Southwest Forest-ry University,Kunming 650224,China)Abstract:ObjectiveThe study used the measured values of 11 phenotypic traits of 150 offspring samples from superior Alnus nepalensistrees planted in the A.nepalensis germplasm resourcelibrary as the source ofraw data.The study aimed to explore suitable strategies for con-structing the A.nepalensis core germplasm ofhigh quality,and toobtain the A.nepalensis core germplasm library containing a certain numberof samples.This would provide technological support for the preservation,evaluation,and utilization of high-quality A.nepalensis germplasmresources.MethodUsing the single factor experimental design,and three genetic distances,six systematic clustering methods,four sam-pling methods and six sampling ratios were used to construct the proton set of A.nepalensis.The percentage of variance difference,phenotyp-ic retention ratio,coincidence rate of range,Shannon-Weaver diversity index,percentage of variance and percentage of mean variance wereused to evaluate various proton sets of A.nepalensis.The high-quality core collection of A.nepalensis was confirmed by principal component a-nalysis.ResultChebyshev distance was better than European distance and Minkowski distance in the construction of high-quality coregermplasm of A.nepalensis based on three genetic distance;Among six systematic clustering methods,the center of gravity method was the收稿日期:2 0 2 2-0 5-31基金项目：西南山地森林资源保育与利用教育部重点实验室开放基金项目（KLESWFU-201905）；国家重点研发计划课题项目(2016YFD0600501)第一作者：邹广权（1996），男，硕士，主要从事森林培育研究。E-mail:通讯作者：王晓丽（197 6），女，博士，教授，主要从事森林培育研究。E-mail：11446 0 7 944 q q.c o m8期best;The improved minimum distance stepwise sampling method was better than priority sampling method,deviation sampling method andrandom sampling method;Among the six sampling ratios,the core collection constructed under 25%sampling ratio could more fully repre-sent the original collection.Conclusion Comprehensively considering the effectiveness,practicability,cost and workload of core germ-plasm,it was considered that the core germplasm constructed by using the center of gravity method based on Chebyshev distance and the im-proved minimum distance stepwise sampling method under the sampling proportion of 25%could fully represent the original seed quality set,which was the best method to construct the high-quality core germplasm of A.nepalensis.Key words:Alnus nepalensis;Superior trees;Phenotype data;Core collection;Resources assessment【研究意义】旱冬瓜（Alnus nepalensis）系桦木科木属一种落叶乔木，具速生性，改良地力作用巨大,是云南省一种优良的多用途乡土树种。发展旱冬瓜高效人工林的关键因素之一是其优良种质资源的获得和利用，云南省林业厅于2 0 17 年公布并建立了禄丰县一平浪林场旱冬瓜省级良种基地和玉溪市玉白顶林场旱冬瓜省级林木种质资源库，使得旱冬瓜种质资源保存工作得到一定的发展。但林木种质资源库是动态变化的，其规模会随着所收集种质资源数量的增多而不断扩大，这不但会增加种质资源保存的人力和物力成本且存在遗传多样性的高度重复，给种质资源保存、评价和利用带来困扰。为降低旱冬瓜种质库中种质资源的遗传穴余，减少种质保存的成本，方便后期优质种质资源更好地保存和利用,构建旱冬瓜优质核心种质迫在眉睫。【前人研究进展】森林植物物种及种质的丢失，会引起相关生物种以4 13倍的速率丢失2 。198 4年,澳大利亚科学家Frankel首先提出核心种质（Core collec-tion)的概念，使植物种质资源的保护研究有了方向和重点。目前,国内外已有8 0 多个植物种构建了100多个核心种质,但林木核心种质构建工作严重滞后,且主要集中在经济价值较高的经济林木，如荔枝（Litchi chinensis）、野核桃（Juglans regia）、枣（Ziz-iphus jujuba）,苹果（Malus sieversi）、橄榄（Canariumalbum）、葡萄（Vitis vinifera）等，只有少数的林木构建了其核心种质库，如云南松（Pinus yunnanensis）、刺槐（Black Locust）、毛白杨（Populus tomentosa）、美来源Source滇西南部滇西南部滇西南部滇西南部滇西南部滇南部滇南部邹广权等：基于表现型值构建旱冬瓜核心种质研究1.1试验地概况试验材料采集于云南省玉溪市玉白顶林场，地处10 2.145E,24.142N,海拔19 0 0 m,以中亚热带半湿润?冬高原季风气候为主，四季分明，降水丰沛,年均气温14.3，年平均降水量10 0 0 mm,土壤为黄壤。1.2试验材料选择云南省玉溪市玉白顶林场旱冬瓜种质资源库中定植的30 株旱冬瓜优树（表1）10 年生半同胞子代林木，从每株旱冬瓜优树子代中随机选取5株，共计150 株作为本试验研究对象。旱冬瓜优树半同胞子代样株表型性状指标测定表1旱冬瓜优树信息Table 1 Information of superior trees resources of A.nepalensis编号No.孟连富岩一号江城勐烈二号景谷益智乡一号宁洱勐先二号景谷永平二号勐海勐宋三号勐海格郎和一号1645洲黑杨（Populus deltoides）、杜仲（Eucommia ul-moides）、樟树（Cinnamomum camphora）、马尾松（Pi-nus massoniana)等3-6 。【本研究切人点】以云南省玉溪市玉白顶林场旱冬瓜种质资源库中定植的30株旱冬瓜优树的半同胞子代林木（10 年生)为试材，每株优树子代随机选取5株样株，共计150 株样株，来探讨构建旱冬瓜核心种质的适宜策略。【拟解决的关键问题基于旱冬瓜11个表型性状指标测定值,通过对比3种遗传距离、6 种系统聚类方法、4种取样方法和6 种取样比例构建的种质子集的效果，来筛选旱冬瓜核心种质的适宜构建策略，并获得包含一定数量样株的种质资源库，为高效保护和利用优质旱冬瓜种质资源提供理论基础。1材料与方法样株数(株）来源The number of treesSource5滇中部5滇东南部5滇东南部5滇东南部5滇东南部5滇东南部5滇东南部编号No.楚雄丘北温浏六号广南珠街五号文山一号文山二号麻栗坡下金厂五号广南珠街四号样株数（株）The number of trees55555551646续表 1 Continued table 1来源Source滇南部滇南部滇中部滇中部滇中部滇中部滇中部滇中部参考孟宪宇7 的每木检尺方法，用皮尺测量样株枝下高、长冠径、短冠径（精度1 cm）;利用勃鲁莱测高器测量树高（哈尔滨光学仪器厂有限责任公司生产,精确0.1m）,采用围径尺（精度1cm）测定胸径，分单株采摘果序带回实验室阴干,待种子自然脱出后利用游标卡尺（哈尔滨光学仪器厂有限责任公司生产，精度0.0 2 mm）分别测定果序直径、果序长、种子长和种子宽，利用FA1004B电子天平（上海天美天平仪器有限公司生产，精度0.1mg）分别称量果序重量、种子千粒重，每样株共计获取11个表型性状指标。1.3试验设计1.3.1旱冬瓜优质核心种质构建分别采用单因素试验设计，探讨遗传距离、聚类方法、取样方法及抽样比例对旱冬瓜优质核心种质构建的效应。各因素的水平设置如下：分别采用欧氏距离、切比雪夫距离和明科夫斯基距离进行遗传距离的计算 ;分别采用离差平方和法、最短距离法、类平均法、最长距离法、重心法和中间距离法共6 种系统聚类方法进行系统聚类1;根据刘遵春等 提出的3种多次聚类取样法（随机、优先、偏离度）和徐海明等12 改进的最小距离逐步取样法分别进行取样；按照等距抽样设10%、15%、2 0%、2 5%、30%和35%抽样比例进行取样。1.3.2早冬瓜优质核心种质评价按照胡晋等9的方法，计算均值差异百分率（Percentage of meandifference,MD）方差差异百分率（Percentage of vari-ance difference，VD）、极差符合率（Coincidence rateof range,CR）、变异系数变化率（Change rate of varia-tion coefficient,VR）、Sh a n n o n-W e a v e r 表型遗传多样性指数（Shannon-Weaver diversity index,H）和表型保留比例（Retention percentage of phenotypic trait,RPR)6个评价参数,来评价所构建的各种质子集对原种质集的代表性。其中,在 MD80%的情况下,可以认为构建的核心种质能够代表西南农业学报编号样株数(株)No.The number of trees勐海5勐腊瑶区六号5玉溪一号5玉溪二号5新平平甸三号5易门小街三号5新平杨武五号5澄江九村六号536卷来源编号SourceNo.滇东南部麻栗坡四号滇东南部广南珠街三号滇东南部砚山者腊一号滇东南部砚山者腊二号滇东南部丘北锦屏二号滇东南部丘北温浏二号滇东南部麻栗坡下金厂六号滇东南部红河一号原种质资源,且MD值越小，VD、C R和VR越大,则种质子集越能代表原群体的遗传多样性9.2 。1.4数据统计与分析获得原始数据后参考刘德浩等8 关于表型性状数据标准化的方法，对各性状测定值依据标准差做10 级分级处理，进行数据标准化。利用软件SPSS22.0先对各表型性状实测值进行数据标准化处理。上述参数的检验和计算均采用软件SPSS22.0和Excel2019完成，采用软件SAS9.2，参考刘娟等13 核心种质的确认方法,通过主成分分析对所构建的旱冬瓜核心种质进行确认。参照刘德浩等8 的方法，相关指数计算公式如下：CV=/u式中，为数据的标准差，为数据的均值。Ei-.M,RPR=ZMio式中,M.为初始种质群体中第i个性状的表型数量;M,为种质子集中的第i个性状的表现型个数,n为性状数量。H=-Zi-P,lnP;式中,P,是某性状第i级别内样株数量占总样株数量的百分比,n为某性状数据标准化的级别数。MD=Zi1(1-Z-P)n式中,P,为第i个数量性状第j种表现型出现的频率;m为第i个数量性状表现型的数目;n为数量性状的个数,两个种质群体的均值差异百分率（%）=(MD 核心种质-MD 种质）)10 0。SFVD=n100%式中，S，为种质子集与初始种质两个群体方差F检验存在显著差异的性状数目;n为数量性状总数目。CR=ZiIR(ol)R(ci)100%n式中,R(ci）为种质子集第i个数量性状的极差;样株数(株)The number of trees55555555(1)(2)(3)(4)(5)(6)8期R(oi)为原种质第i个数量性状的极差;n为数量性状总数目。CV(ci)100%n式中,CV(ci)为种质子集第i个数量性状的变异系数;CV(oi)为原种质第i个数量性状的变异系数;n为数量性状总数目。2结果与分析2.1旱冬瓜优树半同胞子代表型性状的遗传变异和遗传多样性分析如表2 所示，旱冬瓜原种质集（由优树的半同胞子代林木组成）各表型性状均具较大的变异，其胸径、树高、枝下高、千粒重和果序重量的变异系数均达2 0%以上，枝下高变异系数高达6 4.2 0%，长冠径、短冠径、种子宽、果序直径和果序长的变异系数也均大于10%，只有种子长变异系数低于10%;11个表型性状的 Shannon-Weaver信息指数均较高（1.598 2.0 98）,其中树高的Shannon-Weaver信息指数为2.0 98，说明旱冬瓜（原种质集）群体的表型遗传变异较丰富。2.2不同取样策略构建的旱冬瓜优质核心种质比较分析2.2.1不同遗传距离构建的旱冬瓜优质核心种质Table 2Genetic variation and genetic diversity of theoriginal collection of A.nepalensis平均值土标准差性状Mean standardTraitdeviation胸径13.10 3.26 cmDiameter at breast height树高Tree height枝下高Under branch height长冠径Long crown diameter短冠径Short crown diameter种子长Seed length种子宽Seed width千粒重1000-grain mass果序重量Fruit weight果序长Fruit length果序直径Fruit diameter邹广权等：基于表现型值构建旱冬瓜核心种质研究(7)表2 旱冬瓜原种质集遗传变异和遗传多样性变异系数(%)极差方差RangeVariance13.9010.6506.81 1.42 m6.801.15 0.74 m3.705.56 0.92 m5.604.85 0.91 m5.200.09 0.007 mm0.040.07 0.008 mm0.040.03 0.009 g0.070.57 0.186 g1.140.63 0.089 mm0.460.32 0.041 mm0.301647比较分析基于不加权类平均法聚类,以改进的最小距离逐步取样法在2 5%的抽样比例下，分别采用欧氏距离、切比雪夫距离和明科夫斯基距离3种遗传距离构建核心种质。如表3所示,3种遗传距离构建的核心种质,均值差异百分率（MD）均小于20%，且极差符合率（CR)均大于8 0%，说明这3种遗传距离构建的核心种质均能够代表原群体的遗传多样性；此外,采用切比雪夫距离构建的核心种质，其极差符合率(CR）、变异系数变化率（VR)和Shan-non-Weaver多样性指数均高于采用欧式距离和明科夫斯基距离构建的核心种质；虽然3种遗传距离构建的核心种质的均值差异百分率（MD）均小于20%,但基于切比雪夫距离构建的核心种质的均值差异百分率（MD）明显低于另外两者。综上，认为基于切比雪夫距离构建的核心种质在还原原种质均值的前提下，极大地保留了原种质的极差和表型，提高了变异系数和 Shannon-Weaver遗传多样性指数，更加适于构建旱冬瓜优质核心种质。2.2.2不同聚类方法构建的旱冬瓜优质核心种质比较分析基于切比雪夫距离，以改进的最小距离逐步取样法在2 5%抽样比例下，采用类平均法、最长距离法、最短距离法等6 种系统聚类方法构建核心种质。如表4所示,6 种聚类方法构建的核心种质 MD均为0.0 0%,CR、V R均大于8 0%,Shannon-Shannon-WeaverCoefficientVariationof variationrange24.846.10 20.002.01020.810.55064.200.85016.630.83018.730.0027.720.00211.870.00528.501.30132.670.20914.060.09012.82变异幅度3.70 10.500.10 3.802.508.102.307.500.07 0.110.05 0.090.02 0.090.28 1.420.43 0.890.22 0.53多样性指数H2.0742.0981.8092.0502.0561.9712.0221.5981.9872.0561.9501648遗传距离Genetic distance欧氏距离Euclidean明科夫斯基距离Minkowski切比雪夫距离ChebychevTable 41Differential analysis of high-quality core germplasm of A.nepalensis based on different clustering methodsShannon-Weaver系统聚方法多样性指数Clustering methodH类平均法Average2.076最长距离法Compelet2.079最短距离法Single2.074中间距离法Median2.052重心法 Centroid2.049离差平方和法Ward2.060Weaver多样性指数均大于原种质集,且表型保留比例均高于95%，表明这6 种方法构建的核心种质均能代表原种质集；基于重心法构建的核心种质的CR、V R和VD在6 种聚类方法中均最大,分别为98.538%、133.8 57%和7 2.7 2 7%，说明重心法更利于提高核心种质的变异系数和方差，保留原种质集的极端性状。因此，重心法更适于构建旱冬瓜优质核心种质,其次依次是离差平方和法、类平均法、最长距离法、最短距离法、中间距离法。2.2.3不同取样方法构建的旱冬瓜优质核心种质比较分析基于切比雪夫距离,利用重心法进行系统聚类，分别采用4种不同的取样方法在2 5%抽样比例下,构建旱冬瓜优质核心种质。如表5所示，多次聚类随机取样法的表型保留比例（RPR）极差符合率(CR)均小于另外3种抽样方法,且随机取样存在主观性；优先取样是优先抽取具有极端表现的个体作为核心材料保存，因此采用优先取样法构建的核心种质的极差符合率（CR）等于1,完全保存了原Table5Differential analysis of high-quality core germplasm of A.nepalensis based on different sample methods取样方法Sampling method优先取样Preferred sampling偏离度取样Deviation sampling改进的最小距离逐步取样Improved least distancestepwise sampling method西南农业学报表3基于不同遗传距离构建的旱冬瓜优质核心种质差异分析Table3Differential analysis of high-quality core germplasm of A.nepalensis based on different genetic distanceShannon-Weaver多样性指数H2.0672.0482.076表4基于不同聚类方法构建的旱冬瓜优质核心种质差异分析表型保留比例（%）PRP96.19097.14396.19096.19096.19095.238表5基于不同取样方法构建的旱冬瓜优质核心种质差异分析Shannon-Weaver表型保多样性指数留比例(%）HRPR1.94494.2862.02894.2862.04996.19036卷变异系数方差差异表型保留比例（%）均值差异百分率（%）极差符合率（%）变化率(%)百分率(%）RPRMD96.199.0995.2418.1896.190均值差异百分率(%）MD0.0000.0000.0000.0000.0000.000群体的变异幅度，但Shannon-Weaver多样性指数小于原种质集；多次聚类偏离度取样法构建核心种质的均值差异百分率（MD）为18.18 2%，虽小于20.000%，但大于另外3种抽样方法（MD=0.000）；改进的最小距离逐步取样法构建的核心种质，其变异系数变化率（VR）、方差差异百分率（VD）、表型保留比例（PRP）、Sh a n n o n-W e a v e r 多样性指数均大于其他3种抽样方法构建的核心种质，极差符合率(CR)也达到9 8.538%。综上，构建旱冬瓜优质核心种质时，改进的最小距离逐步取样法优于其他3种抽样方法。2.2.4不同抽样比例构建的旱冬瓜优质核心种质比较分析基于切比雪夫距离，利用重心法进行系统聚类,采用改进的最小距离逐步取样法在不同抽样比例下构建旱冬瓜优质核心种质。如表6 所示，Shannon-Weaver多样性指数随着抽样比例的降低，总体呈递减趋势，且在15%和10%抽样比例下，其多样性指数均小于原种质集的1.933（表2）；在均值差异变异系数百分率（%）变化率(%)MDVR0.000118.22118.182126.5440.000133.857CRVR131.396130.312132.088变异系数变化率(%）VR132.088130.270130.630125.325133.857132.920VD97.90963.63697.90954.54598.53854.545极差符方差差异合率(%)百分率（%）CRVD95.53854.54595.53863.63695.53863.63694.53745.45598.53872.72796.92363.636方差差异极差符合率（%）百分率（%）CRVD100.0000.00093.51254.54598.53872.7278期抽样比例(%）Clustering proportion101520253035Table 7Comparison of eigen value and cumulative contribution rate for the original collection and the core collection for superior trees of A.nepalensis主成分Principalcomponent12345邹广权等：基于表现型值构建旱冬瓜核心种质研究表6 基于不同抽样比例构建的旱冬瓜优质核心种质差异分析Table 6 Differential analysis of high-quality core germplasm of A.nepalensis based on different sample percentageShannon-Weaver多样性指数H1.8821.9332.0502.0492.0672.061表7 旱冬瓜优质核心种质与其原种质集主成分分析的特征值和累积贡献率原种质集核心种质库Original germplasm collectionCore collection贡献率(%）累积贡献率(%）特征值ContributionEigenvaluerate2.60121.672.11717.641.82115.181.31510.970.9988.321649表型保留均值差异比例(%)百分率(%)RPRMD78.09536.36484.76245.45592.3810.00094.2860.00096.1909.09197.1439.091Cumulativecontribution rate21.6739.3154.4965.4673.77变异系数变化率(%)VR121.412124.032128.457133.857138.657138.093特征值Eigenvalue3.3091.9571.7711.5311.215极差符合率(%)CR99.36698.53898.53898.53898.53890.425贡献率(%)Contribution rate27.5816.3114.7512.7610.13方差差异百分率(%）VD54.54554.54572.72772.72736.36436.364累积贡献率(%)Cumulativecontribution rate27.5843.8958.6471.4081.5342200-2-2-4Fig.1 Samples distribution of the original germplasm collection of A.nepalensis15%和10%抽样比例下,均值差异百分率（MD)均大于2 0%,不符合构建核心种质的基本要求（MD20%），就CR而言，在2 0%、2 5%和30%抽样比例构建的旱冬瓜优质核心种质优于其他抽样比例构建的;方差差异百分率（VD)最大的是2 0%和2 5%抽样比例下构建的核心种质，最小的是30%和35%抽样比例构建的核心种质；2 5%抽样比例构建的核心-20241650种质,其Shannon-Weaver多样性指数和表型保留比例均高于2 0%抽样比例构建的。综上,构建旱冬瓜优质核心种质时,2 5%抽样比例优于其他抽样比例。2.3旱冬瓜优质核心种质的确认对旱冬瓜原种质集及其优质核心种质进行主成分分析（表7），在提取特征值大于1或贡献率大于5%的5个主成分，原种质集的累计贡献率为73.77%，核心种质的累计贡献率为8 1.53%，表明在提取同样数量的主成分时，核心种质完全能解释原种质集且更优于原种质集；对比原种质集与核心种质（图12)可知,核心种质库的样株分布范围与原种质集基本一致，位于范围边缘的样株基本保留完整。中心大量重叠的样株较少，说明核心种质在保存原种质集遗传多样性的同时还降低了穴余。综上，确定基于切比雪夫距离计算遗传距离，利用重心法进行系统聚类，通过改进的最小距离逐步取样法取样,在抽取原种质2 5%样株构建的核心种质能充分代表其原种质集。3 讨 论本研究以云南省旱冬瓜种质资源保存库玉溪分库优树收集区的30 株旱冬瓜优树共150 株10 年生的半同胞子代为试材展开研究，试验材料集中，省去了旱冬瓜种源地区收集的大量工作。经过10 多年发展,后续旱冬瓜种质资源在中国主要分布区（云南、四川西南部、贵州、广西西部和西藏东南部)的收集工作未见更新，而管理也存在一定滞后，玉溪分库定植的45个优树的半同胞子代植株，有部分已严重缺失，在后续研究中，需结合旱冬瓜种质资源保存库其他两个分库（会泽分库、昌宁分库）保存的种源以及旱冬瓜种质资源库中未保存的种源进行核心种质构建。随着核心种质概念的提出，林木核心种质库的建设得到飞速发展。目前，常见的农作物、中药材植物、经济树种以及一些用材树种已经有大量的核心种质研究报告，但不同的植物种间,摸索出的构建方法和策略存在差异。首先是构建核心种质采用的数据类型不同导致构建策略的不同，常见的数据类型有表型性状数据分子标记数据、基因型值数据以及混合数据。形态性状数据因费用低、时间短、操作简便等优点，一直以来都是构建核心种质的常用数据。钟永达等15 利用8 7 2 份樟树（Cinnamomun campho-r)苗期的4个表现型性状构建了樟树2 17 份核心种质；于晓池等16 通过参试的2 0 0 个灰楸（Catalpa西南农业学报fargesi)无性系的生长、叶部和材性性状等10 个性状数据,构建了包含30 个无性系的灰楸初级核心种质。随着研究的深入，发现形态性状易受气候、地理、人为因素影响,以PCR为基础的分子标记数据和以基因测序为主的基因型数据正逐步应用于核心种质库的构建。但是由于林木体积大、生存环境复杂、生长周期长、种质资源管理困难等特点，这两类数据构建的核心种质库相对较少，特别是基因型数据构建的核心种质库，目前在林木中未见报道。目前常见的数量性状的遗传距离计算方法有欧式距离和马氏距离,如李自超等17 在云南野生稻（O r y z a s a t i v a）核心种质构建中采用欧式聚类结合类平均法取样,其他学者在云南松（P.yunnanensis）、新疆野苹果（M.sieversi）、枣树（Z.jujuba）等物种的核心种质构建研究中4,118 ,均采用欧式距离。马氏距离能克服欧式距离受量纲和无法排除性状相关性的缺点，是评价原种质集相似性的理想方法，如徐海明等12 在棉花（Gossypium hirsutum）核心种质构建研究中认为马氏距离优于欧式距离，魏志刚等10 构建白桦（Betulaplatyphylla）核心种质也得到相同结论。标准欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、明科夫斯基距离等遗传距离计算方法也被用于核心种质库构建研究16 。本研究发现,采用切比雪夫距离构建的核心种质极差符合率（CR）、变异系数变化率（V R）和Shannon-Weaver多样性指数均高于采用欧式距离和明科夫斯基距离构建的核心种质,且切比雪夫距离构建的核心种质的均值差异百分率（MD）明显低于另外两者,基于切比雪夫距离构建的核心种质在保有原种质均值的前提下，极大的保留了原种质的极差和表型，提高了变异系数和 Shannon-Weaver遗传多样性指数,更适于构建旱冬瓜优质核心种质。构建核心种质的抽样方法也是其核心种质研究策略中的关键环节。胡晋等 认为,采用优先取样法得到的核心种质比用随机取样法和偏离度取样法得到的核心种质更利于保护特异种质；于晓池等16 在构建灰楸核心种质中认为,采用偏离度取样法构建的核心种质优于随机取样和优先取样构建的种质子集;改进的最小距离逐步取样法由原来随机剔除遗传距离最小组中任意样株在改进后，通过对比组内样株与种质群体其它样品间遗传距离而选择剔除遗传距离最小的样株，王晓丽等419-2 0 1皆认为该取样方法更有针对性和确定性。本研究采用改进的最小距离逐步取样法构建的核心种质,其VR、V D、36卷8期RPR和Shannon-Weaver多样性指数均大于其他3种抽样方法（多次聚类随机取样、多次聚类优先取样和多次聚类偏离度取样）构建的子集，认为改进的最小距离逐步取样法更适于旱冬瓜优质核心种质构建。抽样比例决定了核心种质库的大小。抽样比例过高可能会造成穴余样品，过低则导致重要种质材料的流失。原种质群体数量少且遗传多样性高的群体需要较大的抽样比例，反之则需要较小的比例。目前，多数植物核心种质的抽样比例为全部收集种质的5%30%。如焦禹顺等2 1 以45份螺丝椒为试材，构建其核心种质,其抽样比例为30%；韦祖生等2 1 取