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为综合评价黄精种子的萌发性能，本研究对18个黄精种质的16个萌发相关指标进行主成分和隶属函数分析，对不同黄精种质萌发性能进行综合评价、鉴定和等级划分。结果表明：16个萌发相关指标存在不同程度的变异，变异系数范围为9.68%～206.91%;通过主成分分析提取到4个主成分，能够包含全部信息的91.90%;利用隶属函数法和聚类分析对供试黄精种质萌发性能综合值进行计算和聚类，可将其划分为3类，分别包含1个、3个和14个黄精种质；利用灰色关联度分析从16个指标中筛选出7个关键指标；利用逐步回归法建立的黄精种子萌发性能评价数学模型，可以快速鉴定种子萌发性能。该研究结果可为黄精萌发性能优良品种选育提供理论及技术依据。
Abstract：To comprehensively evaluate the germinability of Polygonatum sibiricum Red. seeds, this study conducted the principal component analysis(PCA) and membership function analysis of 16 related indicators among 18 P. sibiricum germplasms, so as to comprehensively evaluate, identify and grade their germination performance. The results showed that the 16 germination-related indicators exhibited variations at varying degrees with the coefficient of variation ranging from 9.68% to 206.91%. Four principal components were extracted through principal component analysis, accounting for 91.90% of the total information. Through performing calculation and clustering analysis of the comprehensive values of germination performance among different P. sibiricum germplasms using the membership function method and excessive cluster analysis, it could be divided into three grades as Grade I, Grade II and Grade III with one, three and 14 germplasms, respectively. Seven key indicators were selected from the 16 indicators using grey relational analysis. A mathematical model for evaluating the germination performance of P. sibiricum seeds was established using the stepwise regression method, which could quickly identify seed germination performance. The results of this study could provide theoretical and technical supports for breeding of P. sibiricum varieties with superior germination performance.
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基本信息:
DOI：10.14083/j.issn.1001-4942.2026.02.007
中图分类号:S567.239
引用信息:
[1]苏小雨,李磊,鲁丹丹,等.基于主成分分析与隶属函数法的不同黄精种质种子萌发性能综合评价[J].山东农业科学,2026,58(02):60-68.DOI:10.14083/j.issn.1001-4942.2026.02.007.
基金信息:
河南省农业科学院优秀青年科技基金项目(2024YQ16);河南省农业科学院新兴学科发展专项(2024XK01); 国家现代农业产业技术体系项目(CARS-21); 河南省重点研发专项(251111111800); 河南省科技攻关计划项目(242102310531)
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