辣椒(Capsicum ssp.)属茄科(Solanaceae)茄亚族(Solaninae Dunal)一年生或多年生植物[1]。据史料记载辣椒原产于中南美洲热带地区[2]，于明朝末年引入我国[3]。辣椒属按植物学分类划分为一年生辣椒、中国辣椒、下垂辣椒、灌木状辣椒和柔毛辣椒5个主要的栽培种[4]，我国以一年生辣椒最为常见，可以分成樱桃椒、圆锥椒、簇生椒、长椒和灯笼椒5个变种[5]。据农业部大宗蔬菜体系统计，近年来我国的辣椒年播种面积已突破150万hm2,居蔬菜首位[6]，辣椒已成为我国最重要的蔬菜作物之一。

我国辣椒遗传育种工作始于20世纪60年代，目前在种质资源收集与评价、种质创新与新品种选育、育种技术的改良与发展等方面都取得了极为显著的成效[7]。种质资源是品种改良、新品种选育的基础，我国辣椒种质资源虽然丰富，但是辣椒遗传背景相对狭窄，可利用和挖掘的种质资源相对较少[8]。随着育种研究的不断深入，研究者从国内外引进和收集的辣椒种质材料越来越多，但是这些材料是否对今后的育种有用，需要一个或多个种植周期，观察各个表型性状的差异来确定，既费时又费力，还会错过好时机。因此，建立以DNA标记技术为基础的分子设计育种体系可以有效提高辣椒育种效率和水平。SSR分子标记是根据SSR基序(通常为1～6个碱基重复单元)在不同个体中存在重复次数变化而其两侧序列相对保守的原理开发的一种PCR标记[9]。通过SSR分子标记可以从分子层面评价栽培种间的亲缘关系，无论是国内栽培种还是国外栽培种，其聚类分析结果通常能够清晰地反映样品之间的特点，较准确地揭示材料之间的遗传差异[10]。对辣椒种质进行表型性状和SSR分子标记遗传多样性分析，可以有效挖掘特异的辣椒种质材料，促进种质材料的有效利用，这对改良现有品种，提高辣椒产量和品质，具有非常重要的意义[11]。

近年来，诸多研究者利用表型性状和SSR分子标记技术对水稻[12-14]、棉花[15-16]、五节芒[17]、茶树[18-19]、紫薇[20]、猕猴桃[21]、豌豆[22]、苦瓜[23]等作物进行了相关性分析，但是针对辣椒表型性状和SSR标记同时进行遗传多样性以及相关性分析的研究尚鲜见报道。本研究以杭州市农业科学研究院辣椒课题组搜集纯化的52份辣椒种质为材料，通过对18个表型性状进行变异性、多样性、主成分及聚类分析，利用SSR分子标记进行多态性引物筛选及聚类分析，同时对2种聚类方法进行相关性分析，以期为辣椒种质资源创新和新品种选育提供一定的理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料及植株田间表型性状调查

供试的辣椒种质资源材料共52份(表1)，由杭州市农业科学研究院辣椒课题组搜集纯化，已基本纯合稳定。其中13份来自墨西哥、越南、荷兰和土耳其等国家，另外39份来自我国安徽、广西、江苏、河北、陕西、湖南和浙江等省份，部分为杭州市农业科学研究院辣椒课题组选育材料。试验材料于2014年11月底育苗，2015年3月中下旬定植于在杭州市农业科学研究院蔬菜基地，进行常规栽培管理。

参照国际植物新品种保护联盟(International Union for the Protection of New Varieties of Plants，UPOV)和亚洲蔬菜研究与发展中心(Asian Vegetable Research and Development Center，AVRDC)推荐的关于辣椒田间种植表型性状描述及赋值标准，并结合科研工作实际情况，筛选、制定本研究的性状调查标准，对供试辣椒种质材料进行茎、叶、花、果的表型性状调查(表2)。

1.2 提取DNA与SSR分析

采用改良的CTAB法[24]提取样品心叶基因组DNA，采用NanoDrop2000分光光度计(Thermo Fisher Scientific，美国)检测DNA质量和浓度，-20℃保存备用。

2.1.3 主成分分析 性状之间的相关性会影响辣椒种质的区分，为了消除不利因素的影响，采取主成分分析来区分种质。由表5可知，前7个成分的贡献率为78.153%，表明这7个主成分可以代表辣椒种质的表型性状78.153%的遗传性状。同时，主成分分析反映出辣椒分类研究中存在主要和次要的表型性状，18个表型性状的贡献率，第1主成分的贡献率为20.991%，果实直径、果肉厚度、单果重、果形指数、叶片宽度和叶片长度等性状的绝对值排在前几位，说明第1主成分由这些表型性状综合反应；第2主成分的贡献率是14.595%，株幅、株高和叶片颜色载荷较高，说明第2主成分由这些表型性状组成；第3主成分贡献率是12.614%，果实表面光滑度特征向量值相对较高，表明第3主成分是果实表面光滑度；第4主成分贡献率是9.945%，花着生方位特征值相对较高，因此第4主成分是花着生方位；第5主成分贡献率是7.751%，主要表现在果实长度；第6主成分贡献率是6.666%，由茎节点颜色决定；第7主成分贡献率是5.591%，由二叉分枝节位决定。

1.3.2 香农多样性指数 香农多样性指数(shannon′s diversity index) 用来估算群落多样性的高低，按照公式计算：

严跃进：这件事对传统的物流人来说是一个巨大的信号，就是跨界玩物流的人越来越多，而且很容易占据制高点。当然这里面资本的力量很强大。也可以这么说，就是跨界玩物流的信号越来越强。这是一个大的趋势。小散乱差的物流市场，自己改不动，那好，引入外部机制，引入“入侵者”来搅局。

1.3 数据统计分析

当然多媒体并不是完美无缺的，它的使用也存在一定的弊端和缺陷，如页面频繁切换容易造成学生视疲劳、知识点被分隔让学生难以对课程内容有系统认识等。因此并不能完全丢弃传统的板书，应用多媒体时结合适当的板书进行归纳和解析，便于学生从总体上把握知识结构，这会比完全依赖多媒体教学有着更好的教学效果[5]。

 

表1 52份试验材料Table 1 52 experimentsl materials

  

编号Code种质Germplasms来源Origin编号Code种质Germplasms来源Origin1TKJ浙江27QL-1浙江2FJ698安徽28QL-2浙江3KNL浙江29QL-3浙江4JF浙江309624-25浙江5QLB广西31Jala墨西哥6PP-5江苏32Nscos浙江7PP江苏33Shakisa土耳其8Mme墨西哥34AS05浙江90962荷兰35YN-7越南10P0908荷兰3607-1浙江1116981荷兰3799-1浙江12QXJ河北38200B陕西13HLJ浙江39200A陕西14Star墨西哥40202B陕西15YKQ浙江41202A陕西16JH浙江42DH24浙江17Hots荷兰43BY浙江18LYB浙江4422179荷兰19LSJ安徽45NJ-7江苏20XF安徽46JZ浙江21XLXJ安徽47HJ浙江22DLJ浙江4820825荷兰23FJN安徽49BLJ浙江24TKJ浙江50Kila土耳其25LYX浙江51Spaanse墨西哥26FYJ安徽520101010湖南

三是走进社区，与群众开展“零距离”宣传。为适应新时期城市群众工作新要求，区委区政府结合渝中区实际策划实施“社区工作日”活动，“零距离”听民声、纳民意、解民难、化民怨，得到辖区群众高度认可。多年来，已成为干部下访群众的一个品牌。区委宣传部、政法委依托社区工作日这一平台，在全区78个社区同步开展扫黑除恶专项斗争宣传，面对面宣传相关政策，打通宣传“最后一米”，营造全民知晓、全民参与的浓厚氛围。

SSR-PCR扩增程序：94℃预变性60 s，94℃变性30 s、55℃退火30 s、72℃延伸45 s、35个循环；72℃延伸3 min。扩增产物采用6%聚丙烯酰胺凝胶电泳进行检测，快速银染法染色。

 

社会的不断发展，信息技术的不断提升，必然带来当今社会的信息化程度不断提升。当前，我国关于计算机方面的教育水平普遍比较低，培养出的人才数量和质量难以满足社会对计算机人才的需要。信息化程度不够对于本就依托于网络和信息化的计算机技术人才培养捉襟见肘，限制了部分计算机专业学生在学业水平和学习效果上的提升，造成了我国高校计算机专业学生难以适应社会需要的尴尬境地。教育工作者要想改变我国计算机信息化教育的这一现状，必须进行积极的改变。

式中，S表示不同的类型数，Pi表示第i个类型数目在总数目中占的比率。采用SPSS version22、EXCEL计算。

1.3.3 主成分分析 用SPSS version22软件计算18个性状间的相关系数，得到相关系数矩阵，再根据成分提取主成分。

1.3.1 数据统计 性状的平均值、标准差、最小值和最大值在软件SPSS version22中完成，变异系数=标准差/平均值×100%[29]，通过EXCEL计算。

底层技术方面，采用云平台技术设计云服务架构、整合服务模块化、解决负载均衡等问题。采用大数据算法技术及人工筛选等，发现并向用户呈现优质作品。采用音频版“谷歌”—语音搜索技术帮助用户快速索引和浏览音频和视频文件。分析用户画像，根据用户兴趣、使用场景等精准推荐用户所需内容，提升用户体验，增强用户黏性。功能性方面，挖掘关注、好友、分享等社交功能。图书馆数字资源是由图书馆付费给服务商并免费提供给校园网内用户使用的，因此，现有产品的设计和使用大多都没有嵌入激励机制。这对于平台的良性发展、用户持续关注和资源高效利用有着积极的促进作用。

 

表2 表型性状调查表Table 2 Phenotypic traits questionnaire

  

编号Code项目Item方法Method1株高Plantheight随机10株植株第一个果实成熟时测量，取平均值。2株幅Plantamplitude随机10株测最宽处，绿熟期之后转色之前，取平均值。3二叉分枝节位Firstbranchingnode随机10株从第一片真叶到靠近二叉的一片真叶，取平均值。4叶片长度Leaflength随机10片成熟叶测量，取平均值5叶片宽度Leafwidth随机10片成熟叶测最宽处，取平均值6叶形指数Leafshapeindex叶片长度/叶片宽度7果实长度Fruitlength随机10个果实，取平均值8果实直径Fruitwidth随机10个果实测最宽处，取平均值9果形指数Fruitshapeindex果实长度/果实直径10果肉厚度Pulpthickness每株随机取10个果实测量，取其平均值11单果重量Fruitweight随机10个商品果实测量，取平均值12茎节点颜色Stemnodecolor绿1，亮紫2，紫色3，深紫色413叶片颜色Leafcolor黄1，浅绿色2，绿3，深绿4，浅紫5，紫色6，花叶714花着生方位Flowersposition下垂3，平伸5，向上直立715花药颜色Antherscolor白1，黄2，蓝灰色3，蓝色4，紫色5，其他616果实颜色Fruitcolor绿熟期记载，白1，黄2，绿3，橙4，紫5，深紫6，其他717果实形状Fruitshape长果形1，圆果形2，圆锥形3，钟形418果实表面光滑度Fruitsurfacesmoothness光滑1，轻微皱缩2，皱缩3

1.3.4 表型性状聚类分析 采用SPSS version 22软件对52份辣椒种质材料的18个表型性状数据进行标准化，计算欧氏距离再进行聚类分析。

1.3.5 SSR引物多态性分析和聚类分析 采用PowerMarkerV3.25软件计算引物扩增的基因频率、基因多样性指数和多态信息量指数等，按照UPGMA进行聚类，选择扩增条带清晰且有多态性的SSR标记进行数据统计，有带记为1，无带记为0。

1.3.6 相关性检测 采用NTSYSpc2.1软件将52份辣椒种质材料的表型性状数据标准化，得到欧氏距离矩阵和SSR分子标记的遗传距离矩阵，将2个矩阵用进行Mantel相关性检测[30].

2 结果与分析

2.1 52份辣椒种质材料表型性状多样性分析

2.1.1 表型性状的基本统计量和变异分析 对52份辣椒种质材料的18个表型性状，包括9个直接数量性状，2个转换数量性状和7个质量性状进行基本统计。由表3可知，18个性状在不同种质材料之间存在明显差异，18个性状的平均变异系数为34.57%。11个数量性状中，单果重的变异系数最大，为65.20%；叶形指数的变异系数最小，为16.94%。7个质量性状中，果实形状变异系数最大，为55.46%；叶片颜色变异系数最小，为14.62%。

2.1.2 表型性状的多样性分析 香农多样性指数一般用于估算群落多样性的高低，数据越大表示多样性越丰富。由表4可知，18个性状的平均香农多样性指数为2.47。数量性状中，株高和叶形指数的香农多样性指数最高，为3.95，二叉分枝节位的香农多样性指数最低，为2.40；质量性状中，香农多样性指数最高的是茎节点颜色，为1.30，最低是果实形状，为0.42。

参照罗玉娣等[25]、周晶等[26]、何建文等[27]、陈文超等[28]的研究结果并结合数据库得到234对辣椒SSR引物，首先根据叶形、果形、果色、果长、果实直径等表型性状，筛选出差异明显的2个辣椒种质Mme和JZ为材料进行扩增，筛选出多态性较好的51对SSR引物，再对52份辣椒种质材料进行扩增。

 

表3 不同表型性状变异分析Table 3 Variation analysis of different phenotypic traits

  

性状Traits平均值Mean标准差Standarddeviation最小值Minimum最大值Maximum变异系数Coefficientofvariation/%株高Plantheight/cm88 2021 9747 50135 8024 91株幅Plantamplitude/cm83 0017 8549 10120 6021 51二叉分枝节位Firstbranchingnode13 043 116 0020 0023 85叶片长度Leaflength/cm14 063 598 6026 1025 53叶片宽度Leafwidth/cm5 961 843 5011 5030 87叶形指数Leafshapeindex2 420 411 683 7716 94果实长度Fruitlength/cm14 304 653 8025 6032 52果实直径Fruitwidth/cm2 381 150 605 7048 32果形指数Fruitshapeindex7 534 560 9628 5060 56果肉厚度Pulpthickness/cm0 250 090 100 4936 00单果重Fruitweight/g21 1213 773 2060 1065 20茎节点颜色Stemnodecolor2 871 011 014 0435 19叶片颜色Leafcolor3 900 573 037 0714 62花着生方位Flowersposition3 651 473 037 0740 27花药颜色Antherscolor4 540 832 027 0718 28果实颜色Fruitcolor2 650 741 013 0327 92果实形状Fruitshape1 190 661 014 0455 46果实表面光滑度Fruitsurfacesmoothness1 580 701 013 0344 30平均值Mean34 57

 

表4 不同表型性状的香农多样性指数Table 4 Shannon′s diversity index of different phenotypic traits

  

性状Traits香农多样性指数Shannon′sdiversityindex性状Traits香农多样性指数Shannon′sdiversityindex株高Plantheight3 95果肉厚度Pulpthickness3 05株幅Plantamplitude3 84单果重量Fruitweight3 87二叉分枝节位Firstbranchingnode2 40茎节点颜色Stemnodecolor1 30叶片长度Leaflength3 74叶片颜色Leafcolor0 52叶片宽度Leafwidth3 34花着生方位Flowersposition0 52叶形指数Leafshapeindex3 95花药颜色Antherscolor1 16果实长度Fruitlength3 81果实颜色Fruitcolor0 59果实直径ruitwidth3 19果实形状Fruitshape0 42果形指数Fruitshapeindex3 92果实表面光滑度Fruitsurfacesmoothness0 95平均值Mean2 47

2.1.4 表型性状聚类分析 由图1可知，综合数量性状和质量性状将52分辣椒材料分成四类，其中材料30单独为一类，材料9、10、31、35、36、38、40、41、42、43、45、49、50和52为一类，材料11、14、22、26和46为一类，其余32份材料归为一类。进一步分析发现，以数量性状分析的聚类结果与综合数量性状和质量性状的总聚类结果完全一致，表明在辣椒表型性状聚类中，相对于质量性状而言，数量性状在综合性状聚类分析中更为重要。

 

表5 主成分分析Table 5 Principal component analysis

  

性状Traits主成分Principalcomponents1234567株高Plantheight/cm-0 0930 671-0 4130 097-0 2920 2090 166株幅Plantamplitude/cm-0 0620 747-0 4560 075-0 096-0 1680 086二叉分枝节位Firstbranchingnode-0 0350 0660 359-0 184-0 3820 046-0 570叶片长度Leaflength/cm0 5180 395-0 485-0 430-0 0390 1360 021叶片宽度Leafwidth/cm0 6630 392-0 188-0 492-0 095-0 108-0 168叶形指数Leafshapeindex-0 463-0 139-0 4900 2130 0510 3470 336果实长度Fruitlength/cm-0 0340 5800 4540 1670 519-0 1580 105果实直径Fruitwidth/cm0 900-0 1410 0860 115-0 074-0 1610 087果形指数Fruitshapeindex-0 7260 2680 217-0 2240 291-0 0330 128果肉厚度Pulpthickness/cm0 7670 1270 0150 2800 3180 196-0 003单果重量Fruitweight/g0 7620 1680 2230 2590 335-0 0710 115茎节点颜色Stemnodecolor0 277-0 1810 3360 217-0 1360 6870 015叶片颜色Leafcolor0 0430 5600 3410 180-0 3560 1980 081花着生方位Flowersposition0 1300 0570 096-0 5580 3450 550-0 023花药颜色Antherscolor-0 0130 3060 0580 722-0 2140 030-0 209果实颜色Fruitcolor-0 017-0 062-0 5430 2340 373-0 062-0 410果实形状Fruitshape0 470-0 492-0 067-0 071-0 320-0 2080 437果实表面光滑度Fruitsurfacesmoothness-0 1380 3530 632-0 246-0 133-0 1380 215特征值Eigenvalue3 7782 6272 2711 7901 3951 2001 006贡献率Contributionrate/%20 99114 59512 6149 9457 7516 6665 591累计贡献率Cumulativecontributionrate/%20 99135 58648 20158 14665 89672 56278 153

  

注：A：综合数量性状和质量性状的聚类图；B：数量性状分析图；C：质量性状分析图。Note:A： Cluster dendrogram of comprehensive quantitative traits and quality traits. B:Cluster dendrogram of quantitative trait.C:Cluster dendrogram of quality traits.图1 52份辣椒种质材料聚类图Fig.1 Cluster dendrogram of 52 pepper germplasm

2.2 52份辣椒种质材料SSR遗传多样性分析

2.2.1 SSR引物的多态性分析 采用筛选出的51对引物对52份辣椒种质材料的遗传多样性进行分析，由表6可知，其中31对引物具有多态性，扩增出的条带在100～1 500 bp之间，共检测到205个等位位点，每个引物检测到2～16个，平均为6.613个。其中，引物CAK30检测到的等位位点最多，有16个；CAK15和CAK31检测的等位位点次之，均有12个。扩增出的205个等位位点，位点频率在0.231～0.962之间，其中84个等位位点的频率在0.500以下，120个等位位点的频率在0.500以上。

31对引物检测到的基因位点多样性在0.074～0.867之间，平均值为0.556，其中引物CAK15检测到的基因位点多样性最大，为0.867，引物Hpms1-6检测到的基因位点多样性最小，仅为0.074。31对引物的多态信息量在0.071～0.853之间，平均值为0.525，其中引物CAK155的多态信息量最高，为0.853，引物Hpms1-6的多态信息量最低，仅为0.071。图2为引物CAK15对52份辣椒种质材料的扩增图谱。

2.2.2 聚类分析 应用PowerMarkerV3.25软件对52份辣椒种质材料的SSR标记进行聚类分析，用UPGMA法生成聚类树状图，由图3可知，在0.17处，将52份材料分成四类，材料8与17为一类，材料27、28和43为一类，材料3、4、12、13、15、21、25和42为一类，其余39份材料为一类。此外，52份辣椒种质材料中，材料6是从材料7的后代提纯保留下来的，材料40和41、38和39是雄性不育系材料的保持系和不育系，这些亲缘关系比较近的材料最先被聚成一类，进一步证明了SSR聚类分析结果的可靠性。

 

  

图2 SSR引物CAK15对52份辣椒种质材料的扩增图谱Fig.2 Polymorphic analysis of 52 capsicum germplasm by marker CAK15

  

图3 52份辣椒种质材料SSR聚类图Fig.3 Cluster dendrogram of 52 capsicum germplasm

2.3 表型性状和SSR分子标记相关性分析

为了更好地了解辣椒种质材料表型性状的遗传多样性和SSR分子标记之间可能存在的内在联系，将52个辣椒种质材料的表型性状欧氏距离矩阵和SSR标记遗传距离矩阵进行Mantel相关性分析，由图4可知，二者之间不存在相关性(r=-0.027，P=0.605>0.05)，表明2种方法得出的结果吻合性不高。

高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨率质谱法快速检测大鼠血浆中6种附子生物碱 …………… 赛 那等（6）：761

  

图4 表型性状和SSR分子标记的相关性Fig.4 Correlation of phenotypic traits and SSR markers

3 讨论

3.1 利用表型性状和SSR标记分析辣椒种质材料遗传多样性

种质资源是作物育种的基础，育种材料的遗传多样性能提高育种水平，作为种质评价和利用的基础，遗传多样性可为基因资源的发掘提供必要信息[31-32]。目前我国辣椒种质资源虽然丰富，但是辣椒遗传背景相对狭窄，而SSR分子标记可以用来评价栽培种间的亲缘关系，且聚类分析结果能够清晰反映不同栽培品种之间的地域性特点[10]。前人对辣椒亲缘性进行了大量研究，如陈学军等[33]利用SSR引物有效区分了一年生辣椒和灌木辣椒；刘子记等[34]和武国平等[35]利用SSR引物将中国辣椒和一年生辣椒进行了有效区分；杨生保等[36]将36份干辣椒品种分成了三大类。

表型性状的主成分分析表明，本研究所用18个表型性状由7个主成分决定，累积贡献率为78.153%，这与周兰英等[37]对杜鹃44个性状进行主成分分析，得到3个主成分，累积贡献率达60.39%，胡标林等[38]对水稻核心种质的14个表型性状进行主成分分析，得到9个主成分，累积贡献率达89.73%等研究结果一致。表明通过主成分分析可以排除重叠的性状和分类意义不大的性状，同时可以将重要性状突显出来。

3.2 利用表型性状和SSR标记聚类辣椒种质材料结果不一致的可能原因

雷进生[1]利用植物学性状和RAPD标记对67个观赏辣椒种质进行遗传多样性分析，发现评价多样性的2个指标变异系数和香农多样性信息指数的变化不一致，且植物学性状和RAPD标记分析得到的香农多样性信息指数也存在差异，推测其原因可能是一个植物学性状由多个不同的基因型决定，也可能是RAPD标记引物受数量限制得到的基因点数少，与植物学性状的基因数目复杂多样不符合。本试验中2种聚类方法的结果也不一致，这与黄月琴[23]在苦瓜中的研究结果一致；此外，郑道君等[39]在南瓜上利用表型分析和ISSR与SRAP标记表明聚类结果相关性低。上述结果表明，表型性状中的数量性状由多个基因决定，SSR标记检测的基因位点可能只是多个基因中的一部分，不能代表表型性状的全部，而某些检测到的多态位点也并不一定在表型性状中表现出来。因此，表型性状发生的变异与分子水平发生的变异是相互独立的，不存在必然关联，只是基于自然选择和进化压力作出的遗传变异[40]。植物的基因组十分丰富且复杂多样，有限的引物数量检测到的一些位点并不能反映DNA的全部信息[23]，但SSR分子标记以DNA为基础，在种质资源分类和遗传多样性分析方面，较根据植物学性状、种间杂交亲和性、染色体结构、同工酶等特性区分等传统方法更具有可靠性。表型性状分析是植物分类和遗传多样性分析的基础，分子标记是植物分类和种质创新的技术依据，因此，综合应用两方面研究可以更准确、更全面地描述遗传多样性。本研究结果为辣椒种质资源创新和新品种选育提供了一定的理论依据。

经历了连续超过两周的低迷行情后，尿素价格终于止跌维稳。这一波行情触底，还要归功于国际方面。11月19日，印度中标180万吨，其中中国货源中标93万吨，这无疑为国内行情注入了一剂强心剂。受此影响，山东、河北等地尿素厂家出口新单明显增多，11月20日各地尿素企业预收款情况也明显好转，尿素价格随着新单跟进和厂家有意挺价之下也基本持稳。考虑当前已进入11月下旬，未来短期内尿素市场需求将有所回暖，价格也再难有跌幅。

4 结论

本研究通过表型性状和SSR分子标记2种分析方法发现辣椒种质材料存在遗传多样性，且2种分析方法之间吻合性不高；辣椒表型性状聚类分析表明，数量性状较质量性状在综合性状聚类分析中更重要。但由于本研究筛选的18个表型性状数量有限，使辣椒种质材料之间的区分存在局限性，进一步研究需要增加表型性状的指标数量，使SSR分子标记的引物数量更加全面，以准确区分辣椒种质材料。

参考文献：

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