[发明专利]一种羊栖菜的品系鉴别和分类方法

摘要

本发明方法适用于羊栖菜种质资源分析、人工养殖羊栖菜群体品系分类、良种与原种近源亲缘关系分析及人工利用羊栖菜有性繁殖种菜筛选等方面。本发明操作步骤主要包括羊栖菜生活史特征、羊栖菜成熟孢子体形态特征主要成分的形态测量、羊栖菜成熟孢子体形态特征相关性数学模型分析、羊栖菜成熟孢子体形态特征主成分数学模型分析、羊栖菜成熟孢子体形态特征主成分聚类数学模型分析和羊栖菜成熟孢子体品系鉴别和分类判定等。本发明专利可为羊栖菜种质资源调查，羊栖菜成熟孢子体群体多样性分析，羊栖菜基础科学研究试验样本筛选，羊栖菜引种形态特征稳定性分析，人工利用羊栖菜有性繁殖良种鉴别与筛选及无性繁殖优良植株假根保存等方面提供科学的鉴别和分类方法。

主权项

一种羊栖菜的品系鉴别和分类方法，其特征在于：包括以下步骤：a.样本选取，明确羊栖菜生活史特征，了解有性繁殖生活史阶段和无性繁殖生活史阶段的生长和发育特征，随机选取多株羊栖菜成熟孢子体为品系鉴别和分类的试验样本，至自然海水中暂养；b.样本形态特征的测量，分别标记各样本，按形态学部位，测量各株羊栖菜假根和茎的长度及直径；记录侧生枝数量，测量侧生枝形态学上部、中部和下部的气囊、茎和生殖托形态特征值；簇生特征大气囊的囊尖长度、囊体长度、囊柄长度及囊体最大直径，茎直径，生殖托的托体长度、托体最大直径和托柄长度等特征值，记录测量数值，样本重复测量若干次；c.样本形态特征的散点图分析，通过统计分析软件，将步骤b中各样本形态测量数值代入散点图数学模型，制作散点图模型，初步判断各变量之间是否存在相关趋势，选择散点相对集中的数值变量指标，进行相关性分析，记录分析结果；d.样本形态特征的相关性分析，将c步骤中判定的变量指标和对应b步骤中的变量数据代入SPSS统计分析软件中的Pearson相关性数学模型，判断相关系数，判定符合相关，但不完全相关的变量，确定变量是否符合进行主成分分析数学模型分析，标记符合主成分数学模型分析的数值变量；e.主成分的数学模型分析，将d步骤的结果代入SPSS统计分析软件中的主成分分析数学模型，输出分析结果，根据方差贡献表和主成分协方差矩阵表信息判定羊栖菜形态特征数值变量主成分为簇生特征大气囊和茎直径；f.主成分的聚类数学模型分析，根据e步骤判定，将b步骤测得的羊栖菜簇生特征大气囊形态特征值和茎直径数值，分别代入SPSS软件Q‑型聚类分析模型，得各样本特征大气囊聚类分析图谱和茎直径聚类分析图谱；g.品系鉴别和分类判定，根据步骤f绘制的遗传距离图谱将遗传距离值代入SPSS统计分析软件中的单因素方差分析数学模型，进行组内方差分析，判定采集样本形态特征的差异显著性。