耐低钾马铃薯品种的筛选与评价

doi:10.11983/CBB23016

植物学报 ›› 2024, Vol. 59 ›› Issue (1): 75-88.DOI: 10.11983/CBB23016

耐低钾马铃薯品种的筛选与评价

刘寅笃, 脱军康, 李成举, 张锋, 张春利, 张莹, 王云姣, 范又方, 姚攀锋, 孙超, 刘玉汇, 刘震, 毕真真^*(), 白江平^*()

甘肃农业大学农学院/干旱生境作物学国家重点实验室/甘肃省作物遗传改良与种质创新重点实验室, 兰州 730070

收稿日期:2023-02-09 接受日期:2023-03-15 出版日期:2024-01-01 发布日期:2023-05-31
通讯作者: *E-mail: bizz@gsau.edu.cn; baijp@gsau.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金(31960442);甘肃农业大学省级大学生创新创业训练计划(S202210733025);国家马铃薯产业技术体系(CARS-09-P10);甘肃省科技计划(22JR5RA833);甘肃省科技计划(20YF8WA137);甘肃省科技计划(22JR5RA835);甘肃农业大学公招博士科研启动基金(GAU-KYQD-2021-11);甘肃省优秀研究生“创新之星”项目(2022CXZXB-025)

Screening and Evaluation of Low-potassium Tolerance Potato Varieties

Yindu Liu, Junkang Tuo, Chengju Li, Feng Zhang, Chunli Zhang, Ying Zhang, Yunjiao Wang, Youfang Fan, Panfeng Yao, Chao Sun, Yuhui Liu, Zhen Liu, Zhenzhen Bi^*(), Jiangping Bai^*()

Gansu Key Laboratory of Crop Improvement & Germplasm Enhancement, State Key Laboratory of Aridland Crop Science, College of Agronomy, Gansu Agricultural University, Lanzhou 730070, China

Received:2023-02-09 Accepted:2023-03-15 Online:2024-01-01 Published:2023-05-31
Contact: *E-mail: bizz@gsau.edu.cn; baijp@gsau.edu.cn

摘要/Abstract

摘要： 土壤缺钾严重降低了我国马铃薯(Solanum tuberosum)的产量。而不同品种马铃薯对低钾的响应差异较大。因此, 采用耐低钾马铃薯品种可通过提高钾素利用效率减少钾肥施用量, 成为我国农业可持续发展和绿色发展的重要途径。该研究对30个马铃薯品种在正常钾处理(202.5 kg∙hm^-2 K₂O)和低钾处理(0 kg∙hm^-2 K₂O)下的17个指标进行测定, 并对9个代表性指标, 包括叶面积指数、根冠比、茎叶干质量、根干质量、单株产量、单株大薯产量、单株小薯产量、块茎干质量和块茎钾积累量进行后续分析。结果表明, 在低钾条件下, 各项指标均有不同程度的下降。主成分分析表明, 这9个指标可转换为4个独立的综合指标, 累计贡献率达87.1%。根据综合评价值(D值)和聚类分析, 将30个品种分为6类, 其中第1类为高度耐低钾品种, 包括Lucinda、Favorita、Kexin1、Xisen6、Xingjia2、Helan15和Chuanyin2, 第2类为中度耐低钾品种, 包括Longshu20、Dingshu3、Jizhang12(W)、Jiuen1、Longshu19和Jizhang12(Y)。此外还建立了耐低钾性评价回归模型Y= -0.595+0.247X₅+0.155X₄+0.138X₃+0.167X₈+0.088X₁+0.081X₆+0.097X₉+0.053X₂(R²=0.999, P=0.000), 利用回归方程对30个品种的估计精度均在90%以上。在低钾条件下, 可利用单株产量、根干质量、茎叶干质量、块茎干质量、叶面积指数、单株大薯产量、块茎钾积累量和根冠比快速鉴定耐低钾马铃薯品种。

关键词: 马铃薯, 低钾, 综合评价, 品种筛选, 绿色农业

Abstract: Soil potassium deficiency has severely reduced the potato field production in China. Fortunately, different potato varieties respond to low-potassium conditions very differently. Therefore, the utilization of potato varieties with low-potassium tolerance is an important approach to reduce potassium application by increasing potassium utilization efficiency, thus promoting the sustainability and the green development of agriculture in China. In this study, 17 biological features of 30 potato varieties were examined under normal potassium (202.5 kg∙hm^-2K₂O) and low potassium conditions (0 kg∙hm^-2K₂O), and nine representative features, including leaf area index, root-shoot ratio, shoot dry mass, root dry mass, tuber yield per plant, large tuber yield per plant, small tuber yield per plant, tuber dry mass, and tuber potassium accumulation were selected for subsequent analysis. The results showed that all feature values went down under the low potassium condition. Principal component analysis revealed that the nine features can be transformed into 4 independent comprehensive components, with a cumulative contributive rate of 87.1%. According to the comprehensive evaluation value (D value) and cluster analysis, the 30 varieties can be divided into 6 categories, including seven high tolerant varieties to low potassium: Lucinda, Favorita, Kexin1, Xisen6, Xingjia2, Helan15 and Chuanyin2, and six varieties with moderate tolerance to low potassium: Longshu20, Dingshu3, Jizhang12(W), Jiuen1, Longshu19, Jizhang12(Y). Furthermore, we developed a regression model Y=-0.595+0.247X₅+0.155X₄+0.138X₃+0.167X₈+0.088X₁+0.081X₆+0.097X₉+ 0.053X₂(R²=0.999, P=0.000) to distinguish the 30 varieties from each other with an accuracy above 90%. In summary, under low potassium condition, several features, including tuber yield per plant, root dry mass, shoot dry mass, tuber dry mass, leaf area index, large tuber yield per plant, tuber potassium accumulation and root-shoot ratio can be used to rapidly identify low potassium tolerant varieties.

Key words: Solanum tuberosum, low potassium, comprehensive evaluation, variety screening, green agriculture

刘寅笃, 脱军康, 李成举, 张锋, 张春利, 张莹, 王云姣, 范又方, 姚攀锋, 孙超, 刘玉汇, 刘震, 毕真真, 白江平. 耐低钾马铃薯品种的筛选与评价. 植物学报, 2024, 59(1): 75-88.

Yindu Liu, Junkang Tuo, Chengju Li, Feng Zhang, Chunli Zhang, Ying Zhang, Yunjiao Wang, Youfang Fan, Panfeng Yao, Chao Sun, Yuhui Liu, Zhen Liu, Zhenzhen Bi, Jiangping Bai. Screening and Evaluation of Low-potassium Tolerance Potato Varieties. Chinese Bulletin of Botany, 2024, 59(1): 75-88.

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图/表 11

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No.	Cultivars	Main planting area
1	Helan15	Shandong
2	Favorita	Heilongjiang, Liaoning, Inner Mongolia, Hebei, Shandong, Jiangsu, Guangdong
3	Xingjia2	Guangdong, Guangxi, Jiangxi, Fujian, Sichuan
4	Xuechuan8	Inner Mongolia, Shanxi
5	Longshu20	Gansu
6	Xisen6	Inner Mongolia, Heilongjiang, Hebei, Shanxi, Shaanxi, Ningxia, Shandong, Sichuan
7	Lucinda	Inner Mongolia, Heilongjiang, Jilin, Liaoning, Hebei, Shanxi, Shaanxi, Ningxia, Gansu, Xinjiang
8	Atlantic	Guangxi, Shanxi, Tianjin, Inner Mongolia, Gansu
9	Chuanyin2	Hebei, Inner Mongolia
10	Jizhang12(Y)	Hebei, Shanxi, Shaanxi, Inner Mongolia, Tianjin, Gansu
11	Lishu6	Yunnan
12	Dingshu4	Gansu
13	Xindaping	Gansu
14	Longshu7	Guangdong, Qinghai, Ningxia, Inner Mongolia, Heilongjiang, Jilin, Liaoning, Gansu, Yunnan, Guizhou, Guangdong, Guangxi
15	Huasong7	Inner Mongolia, Hebei, Shanxi, Shaanxi, Gansu, Ningxia, Yunnan, Guizhou, Xinjiang, Qinghai, Xizang, Guangdong, Fujian, Guangxi, Hubei, Hunan, Shandong
16	Longshu14	Gansu, Inner Mongolia
17	Dingshu6	Gansu, Inner Mongolia
18	Longshu22	Gansu
19	Qingshu9	Qinghai, Ningxia, Gansu
20	L0109-4	Gansu
21	Jizhang12(W)	Hebei, Shanxi, Shaanxi, Inner Mongolia, Tianjin, Gansu
22	Longshu10	Gansu
23	Heijingang	Inner Mongolia, Heilongjiang, Gansu, Xinjiang, Sichuan, Jilin, Liaoning, Hebei, Shanxi, Shaanxi, Ningxia, Shandong, Henan
24	Jiuen1	Hebei, Henan, Shandong, Inner Mongolia, Guangdong, Fujian
25	Longshu19	Gansu
26	Qingshu10	Qinghai
27	Kexin1	Heilongjiang, Jilin, Liaoning, Hebei, Inner Mongolia, Shanxi, Shaanxi, Gansu
28	Dingshu3	Qinghai, Ningxia, Gansu
29	Zhuangshu3	Qinghai, Ningxia, Gansu
30	Longshu3	Gansu, Ningxia, Shanxi, Qinghai, Xinjiang, Hebei, Inner Mongolia, Heilongjiang

No.	Cultivars	Main planting area
1	Helan15	Shandong
2	Favorita	Heilongjiang, Liaoning, Inner Mongolia, Hebei, Shandong, Jiangsu, Guangdong
3	Xingjia2	Guangdong, Guangxi, Jiangxi, Fujian, Sichuan
4	Xuechuan8	Inner Mongolia, Shanxi
5	Longshu20	Gansu
6	Xisen6	Inner Mongolia, Heilongjiang, Hebei, Shanxi, Shaanxi, Ningxia, Shandong, Sichuan
7	Lucinda	Inner Mongolia, Heilongjiang, Jilin, Liaoning, Hebei, Shanxi, Shaanxi, Ningxia, Gansu, Xinjiang
8	Atlantic	Guangxi, Shanxi, Tianjin, Inner Mongolia, Gansu
9	Chuanyin2	Hebei, Inner Mongolia
10	Jizhang12(Y)	Hebei, Shanxi, Shaanxi, Inner Mongolia, Tianjin, Gansu
11	Lishu6	Yunnan
12	Dingshu4	Gansu
13	Xindaping	Gansu
14	Longshu7	Guangdong, Qinghai, Ningxia, Inner Mongolia, Heilongjiang, Jilin, Liaoning, Gansu, Yunnan, Guizhou, Guangdong, Guangxi
15	Huasong7	Inner Mongolia, Hebei, Shanxi, Shaanxi, Gansu, Ningxia, Yunnan, Guizhou, Xinjiang, Qinghai, Xizang, Guangdong, Fujian, Guangxi, Hubei, Hunan, Shandong
16	Longshu14	Gansu, Inner Mongolia
17	Dingshu6	Gansu, Inner Mongolia
18	Longshu22	Gansu
19	Qingshu9	Qinghai, Ningxia, Gansu
20	L0109-4	Gansu
21	Jizhang12(W)	Hebei, Shanxi, Shaanxi, Inner Mongolia, Tianjin, Gansu
22	Longshu10	Gansu
23	Heijingang	Inner Mongolia, Heilongjiang, Gansu, Xinjiang, Sichuan, Jilin, Liaoning, Hebei, Shanxi, Shaanxi, Ningxia, Shandong, Henan
24	Jiuen1	Hebei, Henan, Shandong, Inner Mongolia, Guangdong, Fujian
25	Longshu19	Gansu
26	Qingshu10	Qinghai
27	Kexin1	Heilongjiang, Jilin, Liaoning, Hebei, Inner Mongolia, Shanxi, Shaanxi, Gansu
28	Dingshu3	Qinghai, Ningxia, Gansu
29	Zhuangshu3	Qinghai, Ningxia, Gansu
30	Longshu3	Gansu, Ningxia, Shanxi, Qinghai, Xinjiang, Hebei, Inner Mongolia, Heilongjiang

Item		X₁	X₂	X₃	X₄	X₅	X₆	X₇	X₈	X₉
NPK	Mean value	2.72	0.06	70.94	7.33	0.99	0.58	0.41	0.22	2.73
	Maximum	4.45	0.10	193.06	27.13	1.60	1.14	0.92	0.31	4.59
	Minimum	1.48	0.04	15.70	1.85	0.59	0.32	0.16	0.14	1.54
	Range	2.97	0.06	177.36	25.27	1.01	0.82	0.76	0.18	3.05
	Variation of coefficient (%)	25.3	22.3	55.3	68.9	23.8	35.7	41.5	24.2	29.0
NP	Mean value	3.50	0.06	86.21	8.41	0.91	0.50	0.40	0.20	2.52
	Maximum	5.20	0.10	161.21	38.54	1.45	1.08	0.91	0.33	4.32
	Minimum	2.15	0.03	24.24	1.80	0.37	0.19	0.15	0.09	1.18
	Range	3.05	0.07	136.97	36.74	1.08	0.89	0.76	0.24	3.13
	Variation of coefficient (%)	21.1	29.4	48.5	80.2	27.8	45.0	36.7	24.7	28.1
LPTC	Mean value	1.33	0.94	1.28	1.16	0.93	0.88	1.05	0.93	0.95
	Maximum	1.66	1.42	1.66	1.76	1.35	1.51	2.18	1.31	1.37
	Minimum	0.68	0.56	0.72	0.48	0.53	0.34	0.61	0.59	0.52
	Range	0.98	0.86	0.94	1.28	0.83	1.18	1.57	0.72	0.85
	Variation of coefficient (%)	20.5	24.6	23.8	28.4	23.5	30.1	30.9	21.8	24.4

Item		X₁	X₂	X₃	X₄	X₅	X₆	X₇	X₈	X₉
NPK	Mean value	2.72	0.06	70.94	7.33	0.99	0.58	0.41	0.22	2.73
	Maximum	4.45	0.10	193.06	27.13	1.60	1.14	0.92	0.31	4.59
	Minimum	1.48	0.04	15.70	1.85	0.59	0.32	0.16	0.14	1.54
	Range	2.97	0.06	177.36	25.27	1.01	0.82	0.76	0.18	3.05
	Variation of coefficient (%)	25.3	22.3	55.3	68.9	23.8	35.7	41.5	24.2	29.0
NP	Mean value	3.50	0.06	86.21	8.41	0.91	0.50	0.40	0.20	2.52
	Maximum	5.20	0.10	161.21	38.54	1.45	1.08	0.91	0.33	4.32
	Minimum	2.15	0.03	24.24	1.80	0.37	0.19	0.15	0.09	1.18
	Range	3.05	0.07	136.97	36.74	1.08	0.89	0.76	0.24	3.13
	Variation of coefficient (%)	21.1	29.4	48.5	80.2	27.8	45.0	36.7	24.7	28.1
LPTC	Mean value	1.33	0.94	1.28	1.16	0.93	0.88	1.05	0.93	0.95
	Maximum	1.66	1.42	1.66	1.76	1.35	1.51	2.18	1.31	1.37
	Minimum	0.68	0.56	0.72	0.48	0.53	0.34	0.61	0.59	0.52
	Range	0.98	0.86	0.94	1.28	0.83	1.18	1.57	0.72	0.85
	Variation of coefficient (%)	20.5	24.6	23.8	28.4	23.5	30.1	30.9	21.8	24.4

Cultivars	X₁	X₂	X₃	X₄	X₅	X₆	X₇	X₈	X₉
Helan15	0.68	1.10	1.66	1.76	1.10	1.20	0.80	0.98	1.10
Favorita	1.55	0.76	1.54	1.34	1.22	1.19	1.26	1.17	1.10
Xingjia2	1.29	0.94	1.55	1.07	1.22	1.39	0.98	1.25	1.21
Xuechuan8	1.43	0.59	0.92	0.77	1.03	0.88	1.45	1.14	1.23
Longshu20	1.60	1.11	1.50	1.46	1.07	1.06	1.13	0.92	0.92
Xisen6	1.55	0.67	1.64	1.38	1.12	1.25	0.95	1.14	1.14
Lucinda	1.61	0.99	1.57	1.55	1.19	0.97	1.64	1.19	1.14
Atlantic	1.60	1.34	0.96	0.62	0.62	0.53	0.83	0.62	0.61
Chuanyin2	1.63	1.42	0.72	1.42	1.24	0.96	1.49	1.31	1.16
Jizhang12(Y)	1.17	1.19	1.07	1.32	1.05	1.06	1.01	0.97	1.24
Lishu6	1.66	1.04	1.21	0.91	0.80	0.73	0.92	0.76	0.89
Dingshu4	1.18	0.85	1.44	0.98	0.97	0.90	1.19	0.91	1.37
Xindaping	0.81	0.71	1.00	0.48	0.87	0.77	1.03	0.89	0.94
Longshu7	1.05	0.70	0.96	0.79	0.85	0.74	0.95	0.83	1.02
Huasong7	0.82	1.38	0.72	0.92	0.70	0.56	0.85	0.67	0.64
Longshu14	1.11	1.27	0.98	1.37	0.80	0.95	0.61	0.93	0.94
Dingshu6	1.05	0.92	0.95	0.93	0.53	0.34	1.19	0.63	0.67
Longshu22	1.20	0.74	1.08	1.33	0.68	0.54	0.81	0.75	0.83
Qingshu9	1.03	1.03	1.11	0.87	0.77	1.12	0.64	0.94	1.03
L0109-4	1.53	0.97	1.30	1.00	0.74	0.53	0.94	0.74	0.60
Jizhang12(W)	1.50	1.15	1.54	1.06	0.98	0.99	0.97	1.17	1.24
Longshu10	1.43	0.93	1.17	0.85	0.83	0.74	1.05	0.94	0.76
Heijingang	1.64	0.87	1.59	1.22	0.81	0.74	0.89	0.83	0.81
Jiuen1	1.24	0.73	1.60	1.72	0.92	0.90	0.95	0.93	0.85
Longshu19	1.27	0.56	0.91	0.81	1.35	1.51	1.19	1.21	1.24
Qingshu10	1.61	0.90	1.57	1.45	0.70	0.69	0.71	0.59	0.52
Kexin1	1.64	0.64	1.65	1.27	1.28	0.91	2.18	1.11	1.05
Dingshu3	1.39	0.95	1.53	1.44	1.13	0.82	1.37	1.09	0.95
Zhuangshu3	1.45	1.01	1.22	0.93	0.77	0.84	0.73	0.72	0.72
Longshu3	1.22	0.71	1.66	1.66	0.67	0.63	0.76	0.70	0.60

耐低钾马铃薯品种的筛选与评价

Screening and Evaluation of Low-potassium Tolerance Potato Varieties

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Index	X₁	X₂	X₃	X₄	X₅	X₆	X₇	X₈	X₉
X₁	1.000
X₂	-0.018	1.000
X₃	0.305*	-0.309*	1.000
X₄	0.121	0.053	0.611**	1.000
X₅	0.225	-0.193	0.271	0.275	1.000
X₆	0.017	-0.146	0.264	0.209	0.814**	1.000
X₇	0.364*	-0.255	0.107	0.066	0.634**	0.143	1.000
X₈	0.196	-0.138	0.165	0.193	0.910**	0.779**	0.557**	1.000
X₉	-0.038	-0.154	0.068	0.032	0.777**	0.748**	0.416**	0.830**	1.000

Item	CI₁	CI₂	CI₃	CI₄
X₁	0.130	0.375	-0.528	0.392
X₂	-0.140	-0.129	0.274	0.862
X₃	0.189	0.635	0.160	-0.205
X₄	0.159	0.552	0.398	0.175
X₅	0.486	-0.056	-0.009	0.077
X₆	0.415	-0.129	0.351	-0.046
X₇	0.310	0.015	-0.571	0.079
X₈	0.471	-0.150	0.006	0.116
X₉	0.420	-0.305	0.112	-0.039
Eigen values	3.961	1.628	1.217	1.032
Contributive rate (%)	44.0	18.1	13.5	11.5
Cumulative contributive rate (%)	44.0	62.1	75.6	87.1

Cultivars	F(X₁)	F(X₂)	F(X₃)	F(X₄)	U(X₁)	U(X₂)	U(X₃)	U(X₄)	D value	Comprehensive valuation
Lucinda	2.683	1.108	-0.681	0.936	0.936	0.710	0.317	0.557	0.743	1
Favorita	2.604	0.673	-0.169	-0.224	0.924	0.617	0.404	0.321	0.700	2
Kexin1	3.097	1.249	-2.530	-0.386	1.000	0.740	0.000	0.289	0.697	3
Xisen6	2.318	0.951	0.473	-0.751	0.880	0.676	0.514	0.214	0.693	4
Xingjia2	2.677	-0.531	1.039	-0.153	0.935	0.359	0.611	0.336	0.686	5
Helan15	1.131	0.389	3.311	-0.328	0.696	0.556	1.000	0.300	0.662	6
Chuanyin2	2.107	-1.227	-0.553	3.118	0.847	0.211	0.338	1.000	0.656	7
Longshu20	0.883	1.181	0.242	1.069	0.658	0.725	0.475	0.584	0.634	8
Dingshu3	1.322	0.959	-0.274	0.353	0.726	0.678	0.386	0.439	0.625	9
Jizhang12(W)	1.337	-0.122	0.373	0.864	0.728	0.447	0.497	0.542	0.609	10
Jiuen1	0.269	1.737	0.933	-0.845	0.563	0.844	0.593	0.195	0.578	11
Longshu19	3.014	-2.212	-0.226	-1.257	0.987	0.000	0.394	0.112	0.575	12
Jizhang12(Y)	0.831	-1.045	1.140	0.903	0.650	0.249	0.628	0.550	0.550	13
Dingshu4	0.946	-0.660	0.036	-0.793	0.667	0.332	0.439	0.206	0.502	14
Heijingang	-0.730	1.577	-0.411	-0.084	0.408	0.810	0.363	0.350	0.477	15
Xuechuan8	1.427	-1.589	-1.830	-0.922	0.742	0.133	0.120	0.180	0.445	16
Longshu14	-1.025	-0.753	1.786	1.063	0.363	0.312	0.739	0.583	0.440	17
Longshu3	-1.866	2.430	0.765	-1.197	0.233	0.992	0.564	0.124	0.428	18
Qingshu10	-2.239	2.466	0.059	-0.041	0.175	1.000	0.443	0.358	0.412	19
Qingshu9	-0.664	-1.497	1.337	-0.342	0.419	0.153	0.662	0.297	0.385	20
Lishu6	-1.236	0.151	-0.852	0.621	0.330	0.505	0.287	0.493	0.381	21
Longshu10	-0.945	-0.256	-0.906	0.041	0.375	0.418	0.278	0.375	0.369	22
Zhuangshu3	-1.778	0.132	-0.054	0.142	0.247	0.501	0.424	0.396	0.347	23
L0109-4	-2.156	0.860	-0.966	0.217	0.188	0.657	0.268	0.411	0.327	24
Longshu22	-1.953	0.325	0.040	-0.877	0.219	0.542	0.440	0.189	0.317	25
Longshu7	-0.981	-1.460	-0.329	-1.376	0.370	0.161	0.377	0.087	0.290	26
Xindaping	-1.065	-2.187	-0.346	-1.806	0.357	0.005	0.374	0.000	0.239	27
Atlantic	-3.373	-0.497	-1.103	1.584	0.000	0.367	0.244	0.688	0.205	28
Huasong7	-3.358	-1.698	0.708	0.986	0.002	0.110	0.554	0.567	0.185	29
Dingshu6	-3.259	-0.472	-1.019	-0.515	0.018	0.372	0.259	0.262	0.161	30
Index weight					0.505	0.208	0.155	0.132

Cluster	Cultivars	Treatments
Cluster	Cultivars	NPK (202.5 kg·hm^-2K₂O)	NP (0 kg·hm^-2K₂O)
First cluster	Lucinda	0.81±0.04 a	0.97±0.05 a
	Favorita	0.79±0.05 b	0.97±0.02 a
	Kexin1	0.69±0.05 a	0.89±0.10 a
	Xisen6	0.81±0.06 a	0.90±0.01 a
	Xingjia2	0.95±0.01 a	1.16±0.06 a
	Helan15	1.19±0.01 a	1.31±0.04 a
	Chuanyin2	1.17±0.11 a	1.45±0.08 a
Second cluster	Longshu20	1.25±0.07 a	1.34±0.04 a
	Dingshu3	0.84±0.03 a	0.95±0.03 a
	Jizhang12(W)	1.04±0.00 a	1.02±0.09 a
	Jiuen1	0.95±0.10 a	0.88±0.03 a
	Longshu19	0.64±0.02 a	0.87±0.04 a
	Jizhang12(Y)	0.99±0.04 a	1.03±0.09 a
Third cluster	Dingshu4	1.15±0.08 a	1.12±0.07 a
Third cluster	Heijingang	0.70±0.03 a	0.57±0.02 b
Fourth cluster	Xuechuan8	0.81±0.02 a	0.84±0.02 a
	Longshu14	0.92±0.05 a	0.73±0.02 b
	Longshu3	1.23±0.01 a	0.82±0.05 b
	Qingshu10	1.20±0.03 a	0.85±0.02 b
	Qingshu9	1.25±0.03 a	0.96±0.08 b
	Lishu6	1.35±0.07 a	1.07±0.04 b
	Longshu10	1.60±0.01 a	1.33±0.10 a
Fifth cluster	Zhuangshu3	1.08±0.13 a	0.83±0.07 a
	L0109-4	1.25±0.09 a	0.92±0.04 b
	Longshu22	1.01±0.02 a	0.69±0.06 b
	Longshu7	0.89±0.01 a	0.75±0.03 a
Sixth cluster	Xindaping	0.80±0.07 a	0.70±0.10 a
	Atlantic	0.59±0.03 a	0.37±0.02 b
	Huasong7	0.92±0.04 a	0.64±0.03 b
	Dingshu6	0.73±0.07 a	0.38±0.03 b

Cultivars	Primary value	Regression	Differen- ce	Evaluation accuracy (%)	Cultivars	Primary value	Regression	Differen- ce	Evaluation accuracy (%)
Helan15	0.662	0.664	-0.002	100.26	Longshu14	0.440	0.439	0.001	99.73
Favorita	0.700	0.701	-0.001	100.18	Dingshu6	0.161	0.150	0.011	93.11
Xingjia2	0.686	0.688	-0.001	100.21	Longshu22	0.317	0.322	-0.005	101.70
Xuechuan8	0.445	0.443	0.001	99.68	Qingshu9	0.385	0.376	0.009	97.54
Longshu20	0.634	0.631	0.003	99.54	L0109-4	0.327	0.333	-0.005	101.66
Xisen6	0.693	0.696	-0.002	100.36	Jizhang12(W)	0.609	0.612	-0.003	100.49
Lucinda	0.743	0.737	0.005	99.26	Longshu10	0.369	0.369	0.000	99.89
Atlantic	0.205	0.204	0.001	99.69	Heijingang	0.477	0.481	-0.004	100.77
Chuanyin2	0.656	0.658	-0.002	100.37	Jiuen1	0.578	0.578	0.000	100.01
Jizhang12(Y)	0.550	0.551	0.000	100.08	Longshu19	0.575	0.575	-0.001	100.10
Lishu6	0.381	0.384	-0.003	100.69	Qingshu10	0.412	0.413	-0.001	100.23
Dingshu4	0.502	0.501	0.000	99.96	Kexin1	0.697	0.684	0.013	98.17
Xindaping	0.239	0.243	-0.003	101.44	Dingshu3	0.625	0.631	-0.006	100.95
Longshu7	0.290	0.296	-0.006	102.15	Zhuangshu3	0.347	0.347	0.000	100.05
Huasong7	0.185	0.184	0.000	99.83	Longshu3	0.428	0.428	0.000	99.95

[1]	郭书亚, 艾金祥, 陈虹宇, 邵烨瑶, 汪妍, 王倩, 叶怡彤, 张雅婷, 丁哲晓, 吴昊辰, 吴玉环, 张建新, 饶米德, 刘鹏. 基于主成分-聚类-逐步回归分析构建番茄苗期耐铝性综合评价体系[J]. 植物学报, 2022, 57(4): 479-489.
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Cluster	Average of low potassium tolerance coefficient
Cluster	X₅	X₄	X₃	X₈	X₁	X₆	X₉	X₂
First cluster	1.20±0.02 a	1.40±0.08 a	1.48±0.13 a	1.16±0.04 a	1.42±0.13 a	1.13±0.07 a	1.13±0.02 a	0.93±0.10 a
Second cluster	1.08±0.06 a	1.30±0.13 a	1.36±0.12 a	1.05±0.05 ab	1.36±0.07 a	1.06±0.10 ab	1.07±0.07 ab	0.95±0.10 a
Third cluster	0.89±0.08 b	1.10±0.12 ab	1.52±0.08 a	0.87±0.04 bc	1.41±0.23 a	0.82±0.08 bc	1.09±0.20 a	0.86±0.01 a
Fourth cluster	0.80±0.04 bc	1.10±0.12 ab	1.20±0.09 ab	0.86±0.06 c	1.36±0.08 a	0.82±0.06 bc	0.85±0.09 abc	0.92±0.08 a
Fifth cluster	0.70±0.05 bc	1.00±0.16 ab	1.14±0.10 ab	0.76±0.03 c	1.31±0.14 a	0.66±0.07 c	0.79±0.08 bc	0.86±0.07 a
Sixth cluster	0.68±0.07 c	0.74±0.11 b	0.91±0.06 b	0.70±0.06 c	1.07±0.19 a	0.55±0.09 c	0.72±0.06 c	1.09±0.14 a

Cluster	Average of low potassium tolerance coefficient
Cluster	X₅	X₄	X₃	X₈	X₁	X₆	X₉	X₂
First cluster	1.20±0.02 a	1.40±0.08 a	1.48±0.13 a	1.16±0.04 a	1.42±0.13 a	1.13±0.07 a	1.13±0.02 a	0.93±0.10 a
Second cluster	1.08±0.06 a	1.30±0.13 a	1.36±0.12 a	1.05±0.05 ab	1.36±0.07 a	1.06±0.10 ab	1.07±0.07 ab	0.95±0.10 a
Third cluster	0.89±0.08 b	1.10±0.12 ab	1.52±0.08 a	0.87±0.04 bc	1.41±0.23 a	0.82±0.08 bc	1.09±0.20 a	0.86±0.01 a
Fourth cluster	0.80±0.04 bc	1.10±0.12 ab	1.20±0.09 ab	0.86±0.06 c	1.36±0.08 a	0.82±0.06 bc	0.85±0.09 abc	0.92±0.08 a
Fifth cluster	0.70±0.05 bc	1.00±0.16 ab	1.14±0.10 ab	0.76±0.03 c	1.31±0.14 a	0.66±0.07 c	0.79±0.08 bc	0.86±0.07 a
Sixth cluster	0.68±0.07 c	0.74±0.11 b	0.91±0.06 b	0.70±0.06 c	1.07±0.19 a	0.55±0.09 c	0.72±0.06 c	1.09±0.14 a