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《低温胁迫对微胚乳超甜超高油玉米耐寒性生理生化特性的影响.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、作物学报ACTAAGRONOMICASINICA2014,40(8):1470—1484http://zwxb.chinacrops.org/ISSN0496—3490;CODENTSHPA9E—mail:xbzw@chinajourna1.net.cnDoI:10.3724/SP.J.1006.2014.01470低温胁迫对微胚乳超甜超高油玉米耐寒性生理生化特性的影响郝小琴姚鹏鹤高峥荣吴子恺广西大学农学院,广西南宁530005摘要:为了解新型种质微胚乳超甜超高油玉米(简称为微胚乳玉米)的耐寒性,选用5个微胚乳玉米杂交组合(ME),以高油115和正
2、甜68为对照,在发芽期和苗期低温胁迫下,测定发芽率、发芽势、相对电导率、丙二醛含量、脯氨酸含量、可溶性糖含量、可溶性蛋白含量、叶绿素含量以及SOD、POD活性等生理生化指标,鉴定其耐寒性,并利用模糊隶属函数法综合评定其耐寒性。结果表明,ME1、ME2、ME3和高油115在发芽期的相对电导率上升幅度较小,脯氨酸含量和SOD活性上升幅度较大;而ME5、ME4和正甜68在发芽期的相对电导率上升幅度较大,脯氨酸含量和SOD活性上升幅度较小。利用相对电导率、脯氨酸含量、SOD活性3个指标能较有效预测微胚乳玉米在发芽期的耐寒性。ME2、ME1和高油115在苗期
3、的丙二醛含量上升幅度较小,脯氨酸含量、SOD和POD活性上升幅度较大;而ME5和正甜68在苗期的丙二醛含量上升幅度较大,脯氨酸含量、SOD和POD活性上升幅度较小。利用丙二醛含量、脯氨酸含量、SOD和POD活性4个指标能较好地预测微胚乳玉米在苗期的耐寒性。以隶属函数值综合评价表明,5个微胚乳玉米材料的耐寒性均强于正甜68。ME2在发芽期和苗期都表现较强的耐寒性,其次为ME1和ME3,而ME4和ME5耐寒性均较弱。关键词:微胚乳超甜超高油玉米:低温胁迫:耐寒性;生理生化特性EffectsofLowTemperatureStressonthePhysi
4、ologicalandBiochemicalCharacteristicsofColdToleranceinMicro—endospermSuperSweetandSuperHighOilMaizeHA0Xiao—Qin,YA0Peng—He,GAOZheng—Rong,andWUZi—KaiAgriculturalCollegeofGuangxiUniversity,Nanning530005,ChinaAbstraet:Inthegerminationandseedlingstagesofthemaize.fivemicro.endosperm
5、supersweetandsuperhighoilmaize(ab—breviationasMhybridcombinations,twocontrolmaterialsGaoyou115andZhengtian68wereusedtostudythechangesofphysiologicalandbiochemicalcharacteristics,suchasgerminationrate。germinationenergy,relativeconductivity,contentsofMDAprolinesolublesugar,solub
6、leproteinchlorophyll,andSODPODactivitiesunderlowtemperaturestress.Atthesametime.theidentificationofcoldtoleranceofthematerialswereconducted.Basedonthemultiplephysiologicalandbiochemicalparameters,weemployedthefuzzymembershipfimctiontoevaluatethecoldtoleranceoftheexperimentmate
7、rialscomprehen—sively.Theresultsshowedthattherelativeconductivityhada1it-tieincrease.buttheprolinecontentandSODactivityincreasedlargelyinME1,ME2,ME3,andGaoyou115,ascomparedwithME5,ME4andZhengtian68inthegerminationstage.Itwasadvisedthatrelativeconductivity,prolinecontentandSODa
8、ctivitycouldbeusedtopredictcoldtoleranceofthematerialsmoreeff
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