粳稻萌发期综合抗逆性鉴选体系构建及种质筛选

Development of a comprehensive stress resistance identification system during japonica rice germination stage and germplasm screening germination stage

摘要

为筛选粳稻萌发期具有耐盐、耐旱和耐低温综合抗逆性的优良品种（系），以295份水稻育成品种（系）为材料，萌发期在人工气候箱内模拟干旱（DS）、盐（SS）和低温（LT）3种非生物逆境胁迫处理，以正常萌发条件为对照（CK），测定供试材料的发芽势、发芽率、根长、芽长、根数，并计算各指标的相对值及变异系数（CV），采用加权隶属函数法、主成分分析和聚类分析构建多重耐逆性评价体系，并筛选优异的抗逆种质。结果表明：不同胁迫下各相对性状的CV存在差异，SS和DS胁迫下均以相对发芽势的CV最大，分别为4.63和1.44；LT的相对发芽率CV最大，为1.55。基于综合评价（D）和各相对性状指标间的相关分析发现，盐胁迫的鉴定指标为相对发芽势、相对发芽率、相对芽长、相对根数和相对根长；干旱胁迫的鉴定指标为相对发芽率、相对根长、相对发芽势和相对根数；低温胁迫下以相对发芽率、相对根数、相对芽长和相对根长作为鉴定指标。通过聚类分析将各胁迫下水稻品种划分为高耐、中等耐受和敏感3大类群。各品种的D在盐胁迫下为0.150~0.780，干旱胁迫下D为0.261~0.720，低温胁迫的D为0.153~0.736。基于隶属函数均值（\overline{D}）与标准差（s）相结合的方法进行抗性等级划分构建萌发期兼具耐盐、耐旱和耐低温的粳稻评价体系，并通过韦恩图分析筛选出1份同时对盐、旱、低温3种胁迫均表现高耐的核心种质（‘p24’），6份既耐盐又耐旱（‘p116’‘p118’‘p122’‘p144’‘p32’‘p69’），7份既耐盐又耐低温（‘p10’‘p120’‘p13’‘p223’‘p253’‘p268’‘p84’）和4份耐旱兼耐低温（‘p148’‘p17’‘p219’‘p3’）的优异粳稻种质。

Abstract

To screen for superior japonica rice varieties （lines） with combined tolerance to salt， drought， and low temperature during germination stage， 295 rice varieties （lines） were used as materials. Under simulated abiotic stress conditions of drought （DS）， salt-alkali （SS）， and low temperature （LT） inside an artificial climate chamber during germination stage， indicators such as germination potential， germination rate， root length， shoot length， and root number of the tested materials were measured with normal germination conditions as the control （CK）. The relative values and coefficients of variation （CV） of these indicators were determined. A comprehensive multi-tolerance evaluation system was constructed using the weighted membership function method， principal component analysis， and cluster analysis， and stress-tolerant germplasm resources were screened. The results showed that the CV of each relative trait varied with stress type. Under salt stress and drought stress， relative germination potential exhibited the highest at 4.63 and 1.44， respectively， whereas under low-temperature stress， it exhibited the highest， at 1.55. Based on the comprehensive evaluation value （D） and correlation analysis of relative traits， suitable identification indicators were determined for different stresses. Under salt stress， the identification indicators were relative germination potential， relative germination rate， relative shoot length， relative root number， and relative root length. Under drought stress， the identification indicators were relative germination rate， relative root length， relative germination potential， and relative root number. Under low-temperature stress， the identification indicators were relative germination rate， relative root number， relative shoot length， and relative root length. Through cluster analysis， the rice varieties under each stress were divided into three major groups： Highly tolerant， moderately tolerant， and sensitive. The D values ranged from 0.150 to 0.780 under salt stress， from 0.261 to 0.720 under PEG-simulated drought stress， and from 0.153 to 0.736 under low-temperature stress. Based on the combination of the mean membership function value （\overline{D}） and standard deviation （s）， a tolerance classification system was established to evaluate japonica rice with combined tolerance to salt， drought， and low temperature during the germination stage. Using Venn diagram analysis， one core germplasm （‘p24’） with high tolerance to salt， drought， and low temperature simultaneously was identified. Additionally， six germplasms （‘p116’， ‘p118’， ‘p122’， ‘p144’， ‘p32’ and ‘p69’） tolerant to both salt and drought， seven germplasms （‘p10’， ‘p120’， ‘p13’， ‘p223’， ‘p253’， ‘p268’ and ‘p84’） tolerant to both salt and low temperature， and four germplasms （‘p148’， ‘p17’， ‘p219’ and ‘p3’） with tolerant to both drought and low temperature were identified as superiort japonica rice germplasms.

Graphical abstract

关键词

粳稻 / 萌发期 / 多重抗逆性 / 综合评价 / 种质筛选

Key words

japonica rice / germination stage / multiple stress resistance / comprehensive evaluation / germplasm screening

水稻（Oryza sativa L.）是我国最重要的粮食作物之一，约60%的人口以稻米为食^［1］，其高产稳产对保障国家粮食安全具有战略意义。新疆作为西北重要的粳稻产区^［2］，耕地资源丰富，然而该地区频繁遭受干旱、盐和低温等非生物逆境胁迫^［3-5］，对当地水稻的稳产^［6］造成了不利影响。近年来，随着农村劳动力成本上升和水资源日益紧缺，水稻直播作为一种轻简高效的栽培方式，应用面积持续扩大^［7］。该技术虽可有效降低生产成本，但因为种子在芽期直接暴露于田间逆境，导致出苗不齐、成苗率低，限制了水稻高产^［8］。因此，选育萌发期具有较强耐逆性的水稻品种，对提高新疆南疆直播稻出苗率具有重要的意义。

已有诸多关于水稻抗逆性种质筛选及机理研究的报道。贺奇等^［9］以相对盐害率为指标，筛选出6份萌发期耐盐性强的水稻种质。魏征等^［10］鉴定出2份强耐盐和6份较强耐盐的水稻种质。杨瑰丽等^［11］利用隶属函数法分别对不同水稻品种进行了基于多项形态和生理指标（如芽鞘长、最长根长等）相对值的综合抗旱能力（D）评价和抗旱等级分类。王文余等^［12］在PEG模拟干旱胁迫处理后，依据水稻苗期的成苗率、苗长等性状，结合萌发期耐旱系数分析，得出1份耐旱性优良的水稻品种‘鑫两优212’。侯天钰等^［13］利用萌发期试验筛选出3个耐寒性鉴定指标，分别为发芽率、发芽指数和芽长。唐双勤等^［14］基于苗高和根长等形态指标，鉴定出9份强耐寒的水稻品种。已有研究多聚焦于单一逆境胁迫下水稻萌发期抗逆性评价。目前，实际田间环境中常为多种逆境复合发生，而针对粳稻新选育的品种（系）萌发期的多重非生物逆境胁迫的系统综合评价的研究鲜见报道。本研究以295份水稻育成品种（系）为材料，在人工气候箱内模拟干旱、盐和低温3种非生物逆境胁迫，测定发芽势、发芽率、根长、芽长、根数在萌发期的变化，综合运用加权隶属函数法、主成分分析和聚类分析对水稻萌发期的耐逆性进行综合评价，构建多重耐逆性的评价体系，旨在筛选粳稻萌发期具有耐盐、耐旱、耐低温综合抗逆性的优良品种（系），以期为新疆南疆稻区直播稻耐逆品种选育提供参考。

1　材料与方法

1.1　试验材料

试验于2025年在新疆维吾尔自治区农业科学院作物研究所栽培生理与耕作实验室开展，供试的295份粳稻种质资源，包括国内292份，其中新疆259份（均由新疆农业科学院作物研究所水稻团队培育及选系），宁夏12份，辽宁3份，吉林3份，天津2份，云南4份，江苏3份，黑龙江2份，北京2份，湖南2份；国外3份，均来自日本。种质类型为选育品种、稳定品系或高代材料。所有材料均由新疆维吾尔自治区农业科学院作物研究所水稻团队提供。

295份亲本种质于2023—2024年连续种植及收获，试验地点位于新疆农业科学院温宿水稻试验站（41°16′N，80°12′E，海拔1 132 m），平均日照2 556.10~2 760.50 h，平均气温8.40~10.10 ℃，年降水量65.40~78.70 mm。根据当地气温情况，每年4月初播种，9月底—10月中旬收获。

1.2　试验方法

1.2.1　发芽试验

每份材料选取饱满的种子50粒为1次重复，5%（m/V，下同）次氯酸钠溶液中浸泡60 min， ddH₂O冲洗3次后，均匀置于垫有滤纸的直径9 cm的培养皿中，进行发芽试验。设置15 mL 1.2%（205.13 mmol/L）NaCl溶液的盐胁迫处理^［15］（SS）；15 mL 20%（33.33 mmol/L）浓度的PEG-6000溶液的模拟干旱胁迫处理^［16］（DS）；15 mL ddH₂O，15 ℃培养条件的低温胁迫处理^［17］（LT）；置于15 mL ddH₂O，28 ℃条件下萌发为对照（CK）^［18］。所有培养皿置于人工气候箱中，光周期设置为14 h光照/10 h黑暗。试验期间观察培养皿内液体的变化情况，及时加入等量的蒸馏水确保培养皿液体恒定。每个处理重复3次，以胚芽长度≥种子长度的1/2为发芽标准^［19］，使用直尺测量种子的胚根长和胚芽长。第3天测定发芽势，第7天测定发芽率，第10天测定根长、芽长和根数。其中发芽势、发芽率、相对发芽势、相对发芽率、相对根长、相对芽长、相对根数和变异系数计算公式如下：

发芽势=（培养第3 d 发芽种子数/供试种子总数）×100%；

发芽率=（培养第7 d 发芽种子数/供试种子总数）×100%；

相对发芽势=处理发芽势/对照发芽势×100%；

相对发芽率=处理发芽率/对照发芽率×100%；

相对根长=处理根长/对照根长×100%；

相对芽长=处理芽长/对照芽长×100%；

相对根数=处理根数/对照根数×100%；

变异系数（CV）=标准差/平均值。

1.2.2　隶属函数

隶属函数值计算公式^［20］：

\mu \left(X_i\right)=\frac{X_i-X_{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}}}{X_{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}-X_{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}}}, i=\mathrm{1},\mathrm{2},\dots ,n

式中：X_i为第i个综合指标；X_min为第i个综合指标的最小值；X_max为第i个综合指标的最大值。

综合指标权重计算公式如下：

W_i=p_i/{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{p}_i,i=\mathrm{1},\mathrm{2},\dots ,n

式中：W_i为第i个综合指标在所有综合指标中的权重；p_i为各品种第i个综合指标的贡献率。

综合评价值计算公式如下：

D={\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}[\mu (X_i)\times W_i],i=\mathrm{1},\mathrm{2},\dots ,n

式中：D为各材料在不同逆境胁迫条件下用综合指标计算所得的抗逆性综合评价值；根据D的大小划分不同品种对不同逆境胁迫的抵抗能力， D越大表明其抗逆性越强， 反之越弱。

1.3　数据分析

数据整理采用Excel 2021进行，采用SPSS 26.0方差分析、主成分分析、Spearman相关性分析，并利用R Studio进行聚类分析。

2　结果与分析

2.1　不同处理对粳稻种子萌发期生长的影响

由图1可知，盐胁迫处理（SS）下供试的295份水稻品种（系）的发芽势、发芽率、根长、芽长及根数均显著低于对照（CK）。SS的发芽势、发芽率、根长、芽长和根数均值分别为0.20%、26.65%、0.26 cm、0.84 cm和1.10条，各个指标在供试品种间的变化范围依次为0.00%~14.67%、0.00%~85.33%、0.00~4.75 cm、0.27~3.07 cm和0.00~5.00条；与正常萌发条件的对照（CK）相比，各指标降低幅度分别为99.51%、71.66%、95.96%、81.09%和79.15%。PEG模拟干旱胁迫处理（DS）后供试水稻材料的发芽势、发芽率、根长、芽长和根数均值分别为8.18%、65.14%、5.46 cm、2.34 cm和2.62条，各个指标在供试品种间的变化范围依次为0.00%~43.33%、0.00%~98.67%、0.00~15.97 cm、0.00~11.81 cm和0.00~5.80条；与CK相比，其降低幅度分别为86.04%、30.68%、19.60%、51.73%和51.87%。低温胁迫（LT）处理后供试水稻材料的发芽势、发芽率、根长、芽长和根数均值分别为0.00%、12.21%、0.50 cm、0.64 cm和0.98条，各个指标在供试品种间的变化范围依次为0.00%~0.00%、0.00%~90.00%、0.11~1.83 cm、0.37~1.12 cm和0.30~1.00条；与CK相比，其降低幅度分别为100.00%、86.54%、92.43%、89.70%和90.48%。

3种逆境胁迫均可显著抑制供试水稻种子发芽势、发芽率、根长、芽长和根数，其中低温胁迫的抑制作用最强。发芽率下降幅度由轻到重为：PEG模拟干旱胁迫（30.68%）<盐胁迫（71.66%）<低温胁迫（86.54%）。在根长、芽长和根数方面，低温和盐胁迫的影响高于PEG模拟干旱胁迫，反映出种子在萌发阶段对低温和盐环境的敏感性高于干旱胁迫。

2.2　不同粳稻品种（系）相对性状的变异分析

由表1可知，盐（SS）、旱（DS）和低温（LT）3种胁迫处理下，供试的295份水稻品种（系）的相对发芽势、相对发芽率、相对根长、相对芽长和相对根数在不同品种（系）间均表现出不同程度的遗传变异。SS和DS胁迫下，相对发芽势的变异系数（CV）均较高，分别为4.63和1.44；而LT的相对发芽率的CV最大（1.55）。相对发芽势的最大值、最小值、平均值及标准差均为0，其CV最低（0.00）。295份材料的种子萌发指标均值表现为：低温胁迫下最低（13.52）、盐胁迫次之（30.29）、干旱胁迫下最高（68.70）。

2.3　不同胁迫下相对性状的主成分分析

由表2可知，基于295份水稻品种（系）的5个相对指标，采用主成分分析法，以累计贡献率>85%为标准提取主成分，在SS条件下，共提取3个主成分。PC₁特征值为2.66，贡献率为53.14%，载荷较高且符号为正的性状有相对芽长、相对根数、相对根长，其中相对芽长的载荷最高（0.88）；PC₂特征值为1.02，贡献率为20.32%，相对发芽势的载荷最大（0.90），累计贡献率达73.45%；PC₃特征值为0.72，贡献率为14.30%，相对发芽率的载荷最高（0.67），三者累计贡献率为87.75%。

在DS胁迫下，共提取4个主成分。PC₁特征值为2.11，贡献率为42.16%，相对发芽率的载荷最高（0.78）；PC₂特征值为1.22，贡献率为24.44%，相对根长的载荷最大（0.78），累计贡献率为66.60%；PC₃特征值为0.73，贡献率为14.56%，相对发芽势的载荷最高（0.76），累计贡献率达81.16%；PC₄特征值为0.62，贡献率为12.32%，相对根数的载荷最大（0.57），累计贡献率为93.48%。

在LT胁迫下，共提取4个主成分。PC₁特征值为1.52，贡献率为37.95%，相对发芽率的载荷最高（0.76）；PC₂特征值为1.11，贡献率为27.68%，相对根数的载荷最大（0.92），累计贡献率为65.62%；PC₃特征值为0.77，贡献率为19.25%，相对芽长的载荷最高（0.71），累计贡献率达84.88%；PC₄特征值为0.61，贡献率为15.13%，相对根长的载荷最大（0.53），累计贡献率为100%。

3种非生物逆境胁迫条件下，主导萌发期性状变异的主成分存在差异。SS处理下的PC₁主要反映相对芽长，而DS和LT的PC₁均主要为相对发芽率，反映出不同胁迫环境下主导水稻萌发期抗逆性的关键性状不尽相同。在DS和LT胁迫下，PC₃和PC₄的特征值均<1，贡献率和权重亦相对较低，这一现象从主成分贡献特征层面揭示了不同胁迫下抗逆性状变异模式的差异：SS的PC₁贡献率最高（53.14%），且前3个主成分累计贡献率达到87.75%，表明主要变异信息集中于少数关键性状；而DS和LT的PC₁贡献率分别为42.16%和37.95%，均需4个主成分才能达到较高累计贡献率，说明抗逆性变异受多个性状共同影响。

2.4　水稻不同胁迫下隶属函数值的聚类分析

基于各相对性状指标，采用隶属函数法计算得到综合评价D，对295份品种（系）在不同胁迫下的D进行聚类分析。在SS胁迫下，所有材料可划分为3个类群：第Ⅰ类群为高耐盐型，包含6份材料，平均D介于0.458~0.780；第Ⅱ类群为中度耐盐型，共48份材料，D范围为0.285~0.410；第Ⅲ类群为盐敏感型，共241份材料，D介于0.150~0.282（图2）。在DS胁迫下，材料同样被分为3类：第Ⅰ类群为高耐旱型，共101份材料，D为0.600~0.720；第Ⅱ类群为中等耐旱型，共120份材料，D介于0.494~0.597。第Ⅲ类群为干旱敏感型，共74份材料，D的范围为0.261~0.487（图3）。在LT胁迫下，聚类结果也呈现3个类群：第Ⅰ类群为高耐低温型，共78份材料，D介于0.403~0.736；第Ⅱ类群为中等耐低温型，共153份材料，D范围为0.324~0.399；第Ⅲ类群为低温敏感型，共64份材料，D介于0.153~0.321（图4）。

2.5　水稻萌发期相对性状的相关性分析

3种非生物逆境胁迫条件下，295份粳稻品种（系）的萌发期各项相对性状指标之间及其与D之间的相关性存在差异（图5）。在SS胁迫下，相对发芽势、相对发芽率、相对根长、相对芽长、相对根数均与D呈极显著正相关（P<0.01），其中相对芽长对D影响最大（r=0.84^∗∗）。在DS胁迫下，除相对芽长外，其余4个相对性状指标均与D呈极显著正相关，以相对根数的影响最为突出（r=0.85^∗∗）。在LT胁迫下，相对发芽率、相对根长、相对芽长、相对根数均与D呈极显著正相关，而相对芽长对D的贡献最大（r=0.75^∗∗）；由于所有材料的相对发芽势均为0，无法计算变异系数，因此未对该指标进行相关性分析。综合来看，对D影响最大的分别为SS的相对芽长、DS的相对根数，以及LT的相对芽长。与前述主成分分析中各胁迫下第一主成分所代表的性状高度一致，说明不同胁迫环境中影响水稻萌发期抗逆性的关键形态指标存在差异。

2.6　水稻萌发期对多种抗性种质鉴选体系的构建

基于隶属函数综合评价法构建的萌发期多抗性评价体系，对295份水稻材料的耐盐、耐旱、耐低温性进行分级鉴定。以各材料D为基础，计算抗逆性分级指标（F），并以所有材料D的平均值±标准差为依据，划分抗性等级并计算分级标准（表3），共鉴定出高耐盐材料27份，高耐旱材料40份，高耐低温材料44份。

由图6可知，对上述高耐材料进行分析，筛选出兼具耐盐与耐旱特性的粳稻种质6份，分别是‘p116’‘p118’‘p122’‘p144’‘p32’‘p69’；兼具耐盐与耐低温特性的粳稻种质7份，分别是‘p10’‘p120’‘p13’‘p223’‘p253’‘p268’‘p84’；兼具耐旱和耐低温特性的粳稻种质4份，包括‘p148’‘p17’‘p219’‘p3’；筛选出1份同时兼具耐盐、耐旱和耐低温3种抗性的核心种质，为‘p24’。

3　讨 论

3.1　多重抗逆性鉴定体系的构建及指标筛选

盐、干旱、低温胁迫是制约植物生长和产量的主要非生物逆境^［21］。不同逆境胁迫下，水稻萌发期各性状的变异系数存在明显差异，如盐胁迫下相对根干重^［22］或苗鲜重^［23］的变异系数较大；在PEG模拟干旱胁迫下相对芽长^［24］或简易活力指数^［25］变异系数较大；而在低温条件下，发芽势^［26］或发芽天数^［27］的变异系数较大。以上说明不同逆境胁迫对水稻萌发期性状影响的特异性。本研究通过分别进行盐（SS）、干旱（DS）和低温（LT）3种胁迫，对水稻萌发期多个指标进行了系统比较和综合评价。在SS和DS胁迫下相对发芽势具有丰富的变异度（表1），而LT处理下相对发芽率的变异系数（CV）最大（1.55），这可能是低温能够显著降低供试材料种子的萌发，致使所有种子在4 d内均未发芽，再次印证种子萌发三要素中温度的重要性^［28］。在北方水稻直播生产中，播种后对萌发期采取保护措施（如覆膜等）的难度较大，因此萌发期遭受低温胁迫的风险较高^［29］。

在水稻萌发期胁迫鉴定中，已有研究对指标的选择不尽相同。黄一轩等^［27］、张娟伟等^［30］分别采用主成分分析和隶属函数法进行耐旱性评价，但均未拓展至多重胁迫环境。本研究对供试材料分别施加3种胁迫，测定萌发期相关指标，结合主成分分析和隶属函数法进行综合评价，构建了适用于水稻萌发期多逆境胁迫抗性鉴定的综合评价体系。在耐盐、耐旱及耐低温性鉴定中，各胁迫条件下筛选出的相对值指标均能有效反映水稻芽萌发期的抗逆性，但不同胁迫所适用的指标组合存在差异，体现了逆境类型对鉴定指标体系的影响。这些结果与郭望模等^［31］和Chen等^［32］关于盐胁迫显著抑制种子萌发及早期幼苗生长的结论一致；还符合韩龙植等^［33］、王丽艳等^［34］在耐冷性鉴定中所采用的指标体系。在此基础上，本研究对295份水稻品种（系）分别施加3种胁迫，系统比较了各逆境下萌发期指标的响应特征。盐胁迫的第一主成分（PC₁）主要反映相对芽长，而干旱和低温胁迫的第一主成分则主要代表相对发芽率，该结果可为多逆境胁迫条件下水稻萌发期抗逆性评价提供参考。

3.2　多重抗逆种质的综合评价

单一胁迫（如，干旱、低温、盐）下水稻响应机制的研究较多，而在实际生产中，水稻往往会同时受到多种逆境因素的影响^［35］。已有研究表明，PEG模拟干旱和盐胁迫不仅分别抑制植物生长，2种胁迫同时发生还会导致土壤溶液水势急剧下降，引发植物细胞失水甚至死亡，选育兼具对2种胁迫抗性的品种是缓解盐、旱胁迫危害的有效途径^［36］。王金缘等^［37］指出复合逆境下水稻AsA-GSH循环中不同酶活性变化幅度不同；陈成升等^［38］通过研究旱、盐复合对冬小麦生长影响，发现在干旱胁迫条件下，适量盐分能够减轻干旱胁迫对冬小麦造成的伤害；李昕^［39］等也证实低温与盐复合胁迫下不同抗氧化酶活性变化趋势不一致。本试验结果与上述结论共同表明：不同逆境条件下综合评价的主要指标并不完全一致^［40］。基于此，本研究分别设置盐、旱、低温3种胁迫，对粳稻种质进行系统性评价和分级，完成多抗性种质的筛选。相较于单一胁迫鉴定，本研究测定水稻萌发期的关键指标，结合主成分分析、隶属函数法和聚类分析，系统评价了295份水稻材料分别在盐、旱、低温3种胁迫下的响应能力。再基于3个隶属函数值（D）的平均值±标准差为划分依据，计算抗逆性综合评价值，筛选出多份强抗性材料，鉴定出17份具备双重抗性的种质，其中包括6份耐盐又耐旱、7份耐盐又耐低温、4份耐旱又耐低温，以及1份具备耐盐、耐旱、耐低温三重抗性的种质，‘p24’。‘p24’在SS、DS、LT 3种胁迫下均表现较强的抗性，该材料可作为水稻轻简化旱直播栽培中应对不同逆境条件的优异种质。介于本研究在培养室内模拟开展，亦存在一定的局限性，后续应在田间试验进一步验证。

3.3　多重抗逆性评价体系的构建及应用

隶属函数法结合聚类分析能够有效降低单一指标评价的局限性，提高作物抗逆性综合评价的客观性和准确性，已被广泛应用于作物抗逆种质资源的筛选与评价研究^［41-42］。本研究通过聚类分析与隶属函数法相结合，系统评估了水稻萌发期对盐、旱、低温3种胁迫的响应特征。基于隶属函数D的聚类分析将各胁迫下的材料均划分为三类，分别为高耐、中等耐受和敏感型。此分类结果与后续依据“平均值±标准差”建立的三级评价体系（高耐、中耐、低耐）在分级数目上相一致，表明295份水稻品种（系）在3种胁迫下的抗性均呈现连续分布特征，亦验证了基于统计参数划分抗性等级的可行性。然而，该评价体系的构建以聚类结果呈三类分布为前提。若在特定胁迫条件下，材料抗性表现为双峰、多峰或不连续分布，或聚类分析未能明确区分为三类，则直接采用“均值±标准差”进行三级划分可能影响评价结果的准确性。因此，本体系的适用性在一定程度上依赖于群体在目标胁迫下抗性表现的分布结构。建议在实际应用中，首先通过聚类分析或频次分布对群体结构进行检验，继而选择相适应的阈值划分方法。必要时可依据数据特征调整分级数目，或采用百分位数法等通用性更好的分级标准，以提高该体系在不同遗传群体及环境条件下的适用性和可靠性。

本研究筛选出多份单一及多重抗性种质，特别是鉴定出同时兼具耐盐、耐旱和耐低温特性的抗逆材料‘p24’，可作为水稻多抗性育种的材料。后续可在更广泛的遗传背景及田间环境下进一步验证该评价体系的稳定性。

4　结 论

通过对295份粳稻品种（系）萌发期在盐胁迫（SS）、PEG模拟干旱胁迫（DS）、低温胁迫（LT）3种逆境下的萌发指标数据进行系统分析发现，SS和DS处理胁迫下相对发芽势变异系数最高，LT胁迫则以相对发芽率变异系数最大。相对发芽势、相对发芽率、相对根数、相对根长均与综合评价值（D）呈极显著正相关。主成分分析确定各胁迫对应的关键鉴定指标，SS以相对发芽势、相对发芽率、相对根数、相对根长为主，DS以相对发芽率、相对根长、相对发芽势、相对根数为主，LT以相对发芽率、相对根数、相对根长为主。聚类分析将全部参试种质划分为高耐、中等耐受、敏感3个类群，结合隶属函数均值与标准差分级方法建立粳稻萌发期多抗性综合评价体系。依托综合评价分级结果筛选出6份耐盐又耐旱、7份耐盐又耐低温、4份耐旱又耐低温的粳稻新品（系），以及1份兼具盐、旱、低温三重抗性的优异种质‘p24’。

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基金资助

新疆维吾尔自治区“三农”骨干人才培养项目(2024SNGGGCC035)

新疆维吾尔自治区农业科学院稳定支持项目(xjnkywdzc-2025001-14)

国家现代农业产业技术体系建设专项(CARS-01)

国家耐盐碱水稻技术创新中心（三亚市国家耐盐碱水稻技术创新中心）联合攻关课题