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文|长歌史说

编辑|长歌史说

前言

小麦被公认为世界上最重要的粮食作物之一。它在世界各地不同的环境中广泛种植，这会影响其产量和质量。 预计到 2050 年，小麦需求量将增加 50%。因此，鉴定产量高、技术性状稳定的小麦品种对育种者来说极为重要。

人们早就认识到，小麦的品质会因基因型、环境（在基因型表达中起主要作用）以及基因型与环境条件之间的相互作用而产生很大差异。

小麦发育过程中的天气条件，特别是温度和降水，会显著影响植物的代谢过程，导致小麦产量和技术质量的变化。

尽管无法控制植物发育过程中的温度和水分等气候因素，但通过适当的农业实践或培育不易受环境条件影响的小麦品种，可以在一定程度上控制小麦籽粒的理化特性和组成。

为了更好地了解生长条件对谷物质量的影响，对育种者制定培育新策略以开发更能抵抗不利气候因素、高产且质量稳定的新品种，以满足市场需求，具有重要意义。

一、淀粉的合成

淀粉是小麦胚乳的重要组成部分，不仅因为它约占小麦籽粒干重的 80%，而且它在决定最终产品质量方面具有显着作用。淀粉的理化性质和结构受多种因素影响，最重要的因素是遗传，但生长过程中的环境条件也很重要。

温度、降雨分布等环境因素在淀粉积累中起重要作用。灌浆期高温会影响淀粉的生物合成和积累，降低淀粉含量和小麦籽粒的最终重量。开花后处于高温会改变淀粉的结构、颗粒大小分布、糊化和溶解特性，变化程度取决于应力的严重程度和发育阶段。

尽管对品种和环境因素的影响进行了长期研究，但哪种因素对小麦粉和淀粉的结构和特性影响最大，目前仍存在一定争议。

这些不一致性表明，需要研究基因型的影响、环境的影响（气候条件和生长位置）及其相互作用，以及不同生长条件下育成的品种的特性。

研究基因型和生长条件对小麦淀粉理化特性的影响，可以深入了解这些特性的遗传性，为育种者提供有价值的信息，提高预测和改良小麦淀粉结构和特性的可能性。

它还可能有助于确定更好的小麦品种，这些品种不易受不同环境条件的影响，并具有一致的烘焙质量特性，因为产品质量的季节性波动在育种计划中是不可接受的。

本研究的主要目标是评估品种和生长条件（生长年份和位置）的影响，以及它们对α-淀粉酶活性、直链淀粉含量、颗粒大小分布等指标的相互作用，和小麦淀粉的糊化特性，并分析这些品质性状之间的关系。

二、小麦样品

研究收集了塞尔维亚西南部七个地点不同年份种植的92个小麦样品（Triticum aestivum），其中39个小麦样品采集于第一年，40个采集于第二年，13个采集于第三年。第一年和第二年的平均温度略高于长期平均值，日温度高于30°C的天数为8到19天。

第二年气温更高，高温日更多（28到38天）。第三年气温较第一年低，降水量较高但仍低于长期水平，实验室根据AACC方法26-31清洁研磨小麦样品得到小麦粉。

使用Megazyme Ceralpha测定试剂盒测定α-淀粉酶活性。结果以每克干基Ceralpha单位（CU）表示，使用Amylograph仪器测定小麦粉最大粘度，参考ICC方法126/1，依据ICC方法107/1测定Hagberg下降数。

使用Megazyme直链淀粉/支链淀粉测定试剂盒测定总直链淀粉含量，依据ICC方法155，使用Glutomatic设备从小麦粉样品中分离淀粉。滤除63μm筛子上的残留物，离心3000×g 10分钟收集淀粉。进行四次纯化，最后风干48小时。

使用激光散射仪Mastersizer 2000 测定分离淀粉的粒度分布。将淀粉样品用蒸馏水重悬并涡旋，转移到仪器分散槽，调整至最佳透光度后测定。假设淀粉颗粒为球形计算体积。

使用差示扫描量热仪测定分离淀粉的糊化特征。将淀粉样品入25μL铝盘，加蒸馏水制成70%淀粉浆。静置2小时后，以10°C/min速率从20°C升温至110°C，测定糊化起始温度、峰值温度、终止温度和糊化热。热量以淀粉干重计。

选择了一组92 个小麦样品，以涵盖通常用于评估小麦面粉和淀粉特性的参数的广泛范围。进行相关分析以指出观察到的参数之间的关系。

最大粘度（MV）和下降数（FN）与α-淀粉酶活性（AA）表现出类似的负相关性，分别为r = −0.587 和−0.620。通常用作小麦面粉质量预测指标的MV和FN彼此呈正相关（r = 0.650）。此外，观察到直链淀粉含量（AM）和MV（r =−0.484）之间的反比关系。

为了确定收获年份、种植地点和品种对淀粉和面粉质量指标的贡献，减少了小麦样本的数量，并测试了与初始小麦样本集相同的参数之间的关系。

为此，三个小麦品种（Apač、Pobeda 和 Zvezdana）在三个地点种植（Bačka Topola，BT，（45°49' N， 19°39' E），Sremska Mitrovica，SM，（44°58' N）和Sombor，SO，（44°47' N，19°05' E））进行进一步分析。

由于在整个样本集（AA/PV =−0.585；AA/FN =−0.620）的情况下获得了PV和FN与AA的相似相关系数（分别为−0.610和−0.332），因此认为减少的集合样本可以代表初始样本。通过减少小麦样本的数量，可以研究更多的参数来证实这一假设。

主成分分析是一种数学过程，用作探索性数据分析的核心工具。应用于给定数据集的PCA根据观察到的参数显示了样本之间的差异。

小麦样品按小麦品种（Apač 品种为红色，Pobeda 品种为蓝色，Zvezdana为绿色）、位置（BT、SM和SO）和生产年份（第1 年、第2 年和第3 年）分开。前两个主成分占不同条件下小麦样本总变异性的62.76%，可以认为足以表示数据。

考虑到对数据执行的PCA图，根据第一主成分负贡献的变量是B颗粒和C颗粒。对第一主成分显示出积极影响的变量是MV、A颗粒、To、Tp和Te。

变量AM和A颗粒对第二主成分有负面影响，而变量B颗粒、C颗粒和MV对第二主成分计算有积极影响。

第1 年种植的大部分小麦样本位于PCA图的中心区域，而第2 年种植的样本位于PCA图的右侧。Zvezdana小麦样本位于图的上部，Apač样本位于中部，Pobeda样本位于图的下部。

根据PCA分析，第一主坐标描述了样本之间的差异，基于不同年份观察到的生长条件的差异，而第二主成分显示了由小麦品种引起的样本之间的差异。

AA与MV呈负相关（p <0.01）。在MV和糊化温度、To、Tp和Te之间观察到显着正相关（p <0.01）。

AM与C颗粒和B颗粒呈负相关，而与A颗粒呈正相关（p <0.05）。B颗粒和C颗粒与 To 和 Tp 呈负相关 （ p < 0.05），而 A 颗粒与 To 和 Tp 呈正相关 （ p < 0.01）。

MV 主要受 SOP 模型中方差（Var） 和收获年份（Y）的二次项的影响 （ p < 0.01），以及收获年份（Y）和种植位置（Loc） × 收获年份（Y）的线性项相互作用（p < 0.05）的影响。

在测试的小麦品种中，Apač 表现出最高的MV值（740-2000 AU），而 Pobeda 在三年内的所有位置表现出最低的MV值（160-1350 AU）。

关于收获年份，第二年种植的小麦样本具有最高的MV平均值（1499 AU），而第三年种植的小麦样本表现出最低的MV平均值（734 AU）。

收获年份（Y）的线性和二次项在用于FN计算的SOP模型中影响最大（p< 0.01），而种植位置（Loc）× 收获年份（Y）的相互作用也有影响（p < 0.05）。

FN的最高值出现在第二年种植的小麦样本，范围在425 到 528 秒之间，而最低值出现在第一年的样本，范围在313 到 421 秒之间。

明胶化度（AA）主要受收获年份（Y）的二次项和方差（Var）和收获年份（Y）的线性项的影响（p < 0.01）。

在第二年的样品中发现AA的平均水平最低，而在第三年种植的所有小麦样品中观察到AA略有增加，在测试的品种中，Zvezdana 的AA水平最低，而 Apač 的水平最高。

直链淀粉（AM）受方差（Var）的二次项影响最大（p<0.01），而方差（Var）的线性项和收获年份（Y）的二次项也很显着（p < 0.05）。

与其他测试品种相比，Pobeda的平均直链淀粉含量最高。关于测试年份，AM含量最高的是第二年种植的小麦粉。

B和C颗粒的评价主要受收获年份（Y）的二次项影响最大（p < 0.01）。方差（Var）的线性项对C颗粒计算（p < 0.05）以及A和B颗粒评估（p < 0.01）有影响。

方差（Var）的二次项对B颗粒计算有影响（p<0.01）。第二年样品中A颗粒的体积比例最高，而B和C颗粒的体积比例最低。B和C颗粒的体积比例在第三年最高，而A颗粒的体积比例在同年最低。

糊化温度（To）、峰值温度（Tp）和结束温度（Te） 主要受收获年份（Y）的二次项影响最大（p < 0.01）。

方差（Var）的二次项和线性项对To、Tp和Te的计算也有影响（p < 0.01），变化量（ΔH）受方差（Var）的线性项影响最大（p < 0.01），而方差（Var）的二次项和种植位置（Loc）的线性项对ΔH计算也有影响（p<0.05）。

来自第二年种植的小麦的淀粉表现出最高的To、Tp和Te，而来自第三年种植的小麦的淀粉表现出最低的To、Tp和Te。关于基因型，与Pobeda和Zvezdana 小麦品种的淀粉相比，Apač 品种显示出最高的糊化温度。

结论

这些数据表明，小麦品种和生长年份对大多数测量的淀粉和小麦粉性状有重大影响，例如：MV、AA、AM、A-、B-和 C-淀粉颗粒的体积比例以及糊化温度（开始温度 Tp 和结束温度 Te）。FN 受年份以及位置和年份之间的相互影响显著影响。

年际作用对 MV 也有影响。尽管在 AA 和 MV 之间发现负相关关系，但 MV 的变化不仅仅是 AA 水平变化的结果，也可能是淀粉颗粒堆积和颗粒大小分布变化的结果。

AM 与 A 颗粒之间的正相关关系以及 AM 与 B 颗粒和 C 颗粒之间的反比关系证实， 大颗粒淀粉的直链淀粉含量更高，而小颗粒的直链淀粉含量相对较低。糊化温度受粒度分布的影响，大颗粒的糊化温度高于小颗粒。

我们确定 Amylograph 方法是测定小麦面粉中 α-淀粉酶活性更可靠的指标，比 FN 更好地描述淀粉化合物的状态。

参考文献

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