氮是大豆(Glycine max L.)生长发育的重要常量养分。提高氮素利用效率，培育低耐氮品种是缓解过量施肥、实现生产效益最大化的重要途径。低氮耐受性种质的准确鉴定是将种质优势转化为育种优势的重要桥梁。在本研究中，优化了一种基于极限梯度提升(Extreme Gradient Boosting，XGBoost)算法的大豆幼苗低氮耐受性精确评价方法。对300份大豆种质在正常(7.5 mM)和低(0.75 mM)氮素水平水培条件下的低氮耐受性进行了评价。测定了14个与低氮耐受性相关的生理性状，如生物量、叶绿素荧光等。将基于XGBoost的评价方法与传统的模糊隶属函数综合评价方法进行了准确性和适用性的比较。结果表明，与传统方法相比，基于XGBoost的方法保证了测定精度，减少了测定生理指标的数量。此外，该方法减少了精确鉴定所需的性状数量，从而减少了时间并提高了经济效益。从而提高大豆耐低氮种质的筛选效率，为大豆育种规划提供有价值的见解。

图1  低氮胁迫下不同大豆种质苗的表型。(A)部分大豆基因型水培生长条件景观；(B)低氮耐受性筛选和敏感种质分析两种评价方法；(C)氮饥饿处理14 d后大豆幼苗的生理性能。LN，低氮生长条件。CK，正常生长条件。

图2  300种大豆种质对低氮胁迫的生理响应。(A)叶片叶绿素含量；(B)茎干重；(C)根干重与地上部干重之比；(D)根枝数；(E)根干重；(F)根长与茎长之比(RW/SW)。

图3  大豆苗期耐低氮指标的相关性及显著性分析。(A)氮耐受性指标与低氮耐受性相关生理性状的相关性分析和(B)显著性分析。不同的颜色表示两个特征之间的正相关(蓝色)和负相关(红色)。颜色深度表示相关性的大小。*、**、***分别代表P<0.05、0.01、0.001。RL：根长度；RW/SW：根系干重与地上部干重之比；RL/SL：根长与茎长之比；Fv/Fm：叶片最大光化学效率；ChIldx，叶片中叶绿素含量；SL，拍长；SW，茎干重；Forks，树根的数量；RW，根干重；RD为平均根径

图4  大豆苗期耐低氮相关生理性状的主成分分析。10个生理性状低氮耐受性指数在主成分1和主成分2 (A)、主成分2和主成分3 (B)上的分布。

图5  大豆苗期耐低氮性评价的优化。(A)大豆苗期各性状低氮耐受性特征重要性。(B)不同预测模式下的AUC值。(C)不同评价方法与生物量的显著性分析。图5C左上方，C为特征重要性评价，D为主成分分析综合评价，TW为植物总生物量。***表示P<0.001。

图6 不同来源大豆种质的耐低氮性分析。不同大豆种质10个生理性状低氮耐受性指数的主成分分析(A)和特征重要性评价分数(B)；Ns在不同源间无显著差异。(C)在正常和低氮条件下，测定了10个耐低氮和10个低氮敏感大豆基因型的氮素利用效率。S为低氮敏感基因型，T为低氮耐受基因型。CK为正常生长状态，LN为低氮生长状态。