《表5 鸭茅产量相关性状前3个主成分的因子负荷矩阵》

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《四倍体鸭茅产量及其构成因素的QTL定位》

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以单株干重为因变量，其他性状为自变量，进行了产量相关性状的主成分分析。首先对两地的F2群体表型值进行KMO及Bartlett检验，洪雅、宝兴试验点的KMO统计量分别为0.665、0.677（KMO>0.5即可做主成分分析），相应的概率Sig均为0.000，表明测试因子适合做主成分分析。在测试的8个因子中，两地的分析结果较为一致，特征值大于1的为前3个主成分，在洪雅、宝兴试验点的累积贡献率分别达到73.67%和79.71%，反映了总体数据的大部分信息。其中，第1主成分分别占比41.23%、39.45%（表4），分析结果较为一致，其中旗叶长、倒二叶长、花序长在第1成分矩阵中的值都较高，达到0.7以上（表5），主要集合了鸭茅的叶部形态的部分因素，而且矩阵中特征值都较高，由于叶长、花序长与单株产量极显著相关，该成分有可能反映控制鸭茅产量的主要因素，此外矩阵中大多数特征值相差都不大，同时也反映了单株产量作为数量性状受多个性状影响的遗传特点；第2主成分在两地的代表变量差异较大，洪雅试验点为株高，而宝兴则为旗叶宽、倒二叶宽；第3主成分在两地的代表变量为株高和分蘖。