通过整合多环境试验中的性状-产量动态，利用水稻的生理效率和遗传学知识

水稻基因型筛选与多环境适应性研究整合生理和农艺性状分析，通过盆栽及多地点田间试验评估SPAD值、光合速率、硝酸还原酶活性等生理指标与株高、有效分蘖等农艺性状，方差分析显示环境贡献率达82.6%，主成分分析提取前两主成分解释77.95%变异，M3基因型综合产量、稳定性和BLUP值最优，验证多性状整合框架对选育抗逆水稻的实用性。

　　

摘要

水稻是全球主要粮食作物，提供了超过一半的热量摄入。然而，其生产力日益受到气候变异性和产量停滞的制约。本研究通过跨多种环境试验整合生理和农艺性状，评估了六个基因型，其中包括四个由BINA开发的突变体以及两个对照品种（Binadhan-16和Binadhan-17）。盆栽实验在四个关键生长阶段测量了SPAD值、光合速率和硝酸还原酶活性；而多地点田间试验则评估了形态性状、生物量分配和产量构成。相关性分析显示，SPAD值与叶片和根系干重之间存在强烈的正相关关系，这突显了早期生理效率对结构生长的重要性。线性混合模型分析表明，地点是变异的主要来源（0.826；p < 0.001）。性状特异性方差分析表明，与谷物和生物量相关的性状（如总茎重（H2 = 0.87）和谷物重量（H2 = 0.82）受遗传控制程度较高，而植株高度（H2 = 0.15）和有效分蘖数（H2 = 0.25）则主要受环境因素影响。主成分生物图分析显示，PC1（53.25%）和PC2（24.70%）共同解释了77.95%的变异。多地点评估结果显示了基因型与环境之间的显著交互作用；路径分析和广义基因效应（GGE）生物图分析确定秸秆重量和收获指数是影响谷物产量的关键因素，这突显了基因型的特异性稳定性模式。基于平均产量、稳定性和最佳线性无偏估计（BLUP）的综合排名显示，M3是表现最佳的基因型，其次是Binadhan-16和Binadhan-17。该研究表明，将生理性状与结构和产量成分相结合，为选择具有潜在抗逆性状的优质水稻基因型提供了实用框架。

图形摘要

水稻是全球主要粮食作物，提供了超过一半的热量摄入。然而，其生产力日益受到气候变异性和产量停滞的制约。本研究通过跨多种环境试验整合生理和农艺性状，评估了六个基因型，其中包括四个由BINA开发的突变体以及两个对照品种（Binadhan-16和Binadhan-17）。盆栽实验在四个关键生长阶段测量了SPAD值、光合速率和硝酸还原酶活性；而多地点田间试验则评估了形态性状、生物量分配和产量构成。相关性分析显示，SPAD值与叶片和根系干重之间存在强烈的正相关关系，这突显了早期生理效率对结构生长的重要性。线性混合模型分析表明，地点是变异的主要来源（0.826；p < 0.001）。性状特异性方差分析表明，与谷物和生物量相关的性状（如总茎重（H2 = 0.87）和谷物重量（H2 = 0.82）受遗传控制程度较高，而植株高度（H2 = 0.15）和有效分蘖数（H2 = 0.25）则主要受环境因素影响。主成分生物图分析显示，PC1（53.25%）和PC2（24.70%）共同解释了77.95%的变异。多地点评估结果显示了基因型与环境之间的显著交互作用；路径分析和广义基因效应（GGE）生物图分析确定秸秆重量和收获指数是影响谷物产量的关键因素，这突显了基因型的特异性稳定性模式。基于平均产量、稳定性和最佳线性无偏估计（BLUP）的综合排名显示，M3是表现最佳的基因型，其次是Binadhan-16和Binadhan-17。该研究表明，将生理性状与结构和产量成分相结合，为选择具有潜在抗逆性状的优质水稻基因型提供了实用框架。

图形摘要