安 麗，孟慶磊，王成武，李 嫻，張龍崗，董學(xué)颯，張延華，張志山，劉羽清，付佩勝 (山東省淡水水產(chǎn)遺傳育種重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東省淡水水產(chǎn)研究所，山東 濟(jì)南 250007)

寶石鱸形態(tài)性狀與體重的關(guān)系分析

安 麗，孟慶磊，王成武，李 嫻，張龍崗，董學(xué)颯，張延華，張志山，劉羽清，付佩勝
(山東省淡水水產(chǎn)遺傳育種重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東省淡水水產(chǎn)研究所，山東 濟(jì)南 250007)

隨機(jī)選取4月齡寶石鱸(Scorturmbarcoo)187尾，分別測量全長、體長、體高、體寬、眼間距、頭長、頭高、頭寬、尾柄長、尾柄高和體重共11個(gè)形態(tài)學(xué)指標(biāo)。采用相關(guān)分析和通徑分析方法，計(jì)算了以形態(tài)性狀為自變量、體重作為依變量的相關(guān)系數(shù)、通徑系數(shù)、決定系數(shù)及相關(guān)指數(shù)，定量分析了各形態(tài)性狀與體重的關(guān)系。結(jié)果表明，各形態(tài)性狀與體重的相關(guān)性均達(dá)到了極顯著水平。剔除與體長存在多重共線性的全長、體高、頭長、頭寬、尾柄高及回歸方程中不顯著的頭高和尾柄長，保留了體長、體寬和眼間距3個(gè)形態(tài)性狀，其中體長對體重的直接影響最大(P2=0.557)。所選性狀與體重的相關(guān)指數(shù)R2=0.952，說明所選性狀是影響體重的主要形態(tài)性狀。采用逐步多元回歸方程法建立了回歸方程為：Y=-46.540+0.494X2+1.159X4+0.656X5(X2，X4，X5分別為體長(mm)、體寬(mm)和眼間距(mm))，為寶石鱸育種提供了理論依據(jù)。

寶石鱸(Scorturmbarcoo)；形態(tài)性狀；相關(guān)分析；通徑分析；多元回歸

寶石鱸(Scorturmbarcoo)學(xué)名高體革鯻，屬鱸形目(Perciformes)鯻科(Actinoperygii)，原產(chǎn)于澳大利亞的淡水水域。由于寶石鱸具有生長快、產(chǎn)量高、肉質(zhì)鮮美、抗病力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，近幾年來已作為我國優(yōu)良引進(jìn)品種進(jìn)行人工養(yǎng)殖。然而引種以來沒有規(guī)范地進(jìn)行親本留種，也沒能定期從原產(chǎn)地補(bǔ)充親本，可能會(huì)使寶石鱸養(yǎng)殖群體出現(xiàn)種質(zhì)退化現(xiàn)象，需要進(jìn)行遺傳改良。體重是遺傳改良最主要的目標(biāo)性狀，但實(shí)際操作中存在一些困難，而通過其他相關(guān)性較高的目標(biāo)性狀加以間接地選擇也能達(dá)到較好的選擇效果。

近幾年，國內(nèi)外有關(guān)水產(chǎn)經(jīng)濟(jì)動(dòng)物形態(tài)性狀多元分析的報(bào)道較多[1～8]。但有關(guān)寶石鱸各形態(tài)性狀與體重之間的關(guān)系尚未見報(bào)道，本研究采用相關(guān)分析、通徑分析和回歸分析的方法，確定了影響寶石鱸體重主要形態(tài)性狀及直接作用和間接作用的大小，建立顯著性狀與體重之間的最優(yōu)回歸方程，為寶石鱸的保種和選育工作提供理論基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 材料

試驗(yàn)材料為4月齡寶石鱸187尾，取自山東省淡水水產(chǎn)遺傳育種重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室。

1.2 測量方法

采用游標(biāo)卡尺測量全長(X1)、體長(X2)、體高(X3)、體寬(X4)、眼間距(X5)、頭長(X6)、頭高(X7)、頭寬(X8)、尾柄長(X9)和尾柄高(X10)10個(gè)形態(tài)指標(biāo)，精確到0.01 cm。用電子天平稱取體重，精確到0.1 g。

1.3 分析方法

使用SPSS 13.0軟件對各形態(tài)性狀進(jìn)行初步的統(tǒng)計(jì)整理，獲得各性狀的表型參數(shù)，然后進(jìn)行表型相關(guān)分析。在表型相關(guān)分析基礎(chǔ)上，根據(jù)通徑系數(shù)原理建立通徑系數(shù)正規(guī)方程組，解方程組得到各形態(tài)性狀對體重的通徑系數(shù)，剖析各性狀分別對體重的直接影響和間接影響,進(jìn)而求得決定系數(shù)[9～11]。通過偏回歸系數(shù)檢驗(yàn)剔除不顯著的性狀，偏回歸系數(shù)顯著的形態(tài)性狀分別對體重建立多元回歸方程，并對方程進(jìn)行擬合度檢驗(yàn)。

多元線性回歸方程模型：y=β0+β1x1+β2x2+...βkxk。其中，β0為常數(shù)項(xiàng)，β1，β2，...βk為偏回歸系數(shù)；x1，x2，...xk為偏回歸系數(shù)對應(yīng)的自變量。

2 結(jié)果與分析

2.1 各性狀的表型參數(shù)

所測寶石鱸各形態(tài)性狀數(shù)據(jù)資料經(jīng)初步整理后的表型參數(shù)見表1。由表1可知，體重的變異系數(shù)最大，達(dá)42.31%，說明寶石鱸體重的變化較大，具有較大的選擇潛力。

表1 所測各性狀的表型統(tǒng)計(jì)量Table 1 The apparent parameters of the morphometric traits

2.2 各性狀間的相關(guān)系數(shù)

寶石鱸各形態(tài)性狀間相關(guān)系數(shù)見表2。由表2可知，各形態(tài)性狀間的相關(guān)系數(shù)均達(dá)到了極顯著水平(Plt;0.01)，體重與各性狀之間正相關(guān)程度也均達(dá)到了極顯著水平(Plt;0.01)。體重與其他性狀間相關(guān)程度大小依次為r2ygt;r8ygt;r10ygt;r1ygt;r4ygt;r3ygt;r6ygt;r5ygt;r9ygt;r7y?？梢婓w長對體重的相關(guān)系數(shù)最大，尾柄長對體重的相關(guān)系數(shù)最小，但均達(dá)到了極顯著水平。呈現(xiàn)極顯著顯著相關(guān)，性狀間可能會(huì)出現(xiàn)多重共線性現(xiàn)象，需進(jìn)一步檢驗(yàn)。

表2 性狀間表型相關(guān)系數(shù)Table 2 The phynotype correlations coefficients among the traits

注：＊表示差異顯著(Plt;0.05)，＊＊表示差異極顯著(Plt;0.01)。

2.3 各性狀對體重的通徑系數(shù)

表3 多重共線性檢驗(yàn)結(jié)果Table 3 Test of multicollinearity

在多重共線性檢驗(yàn)中，全長、體長、體高、頭長、頭寬和尾柄高的方差膨脹因子VIFgt;10(表3)，表明全長、體高、頭長、頭寬、尾柄高這5個(gè)變量與體長存在多重共線性，將其剔除。根據(jù)通徑分析原理，用SPSS軟件得到個(gè)變量對體重的通徑系數(shù)，經(jīng)顯著性檢驗(yàn)，頭高和尾柄長2個(gè)變量未達(dá)到顯著水平。因此，保留了無共線性而達(dá)到顯著水平的體長、體寬和眼間距3個(gè)變量，其結(jié)果分別為體長P2=0.557、體寬P4=0.326、眼間距P5=0.132。進(jìn)而得到相關(guān)指數(shù)R2=0.952。通徑系數(shù)反映自變量對依變量的直接影響，在保留的3個(gè)變量中以體長對體重的直接影響最大，眼間距對體重的直接影響最小。

2.4 相關(guān)系數(shù)的剖分

表4 寶石鱸形態(tài)性狀對體重的影響Table 4 The effect of each traits on body weight of Scortum bacoo

根據(jù)相關(guān)系數(shù)的組成效應(yīng)，將形態(tài)性狀與體重的相關(guān)系數(shù)剖分為各性狀的直接作用(通徑系數(shù))和各性狀通過其他性狀的間接作用兩部分，即rxiy=pi+∑rijpj,結(jié)果見表4。表4結(jié)果表明，與體重相關(guān)系數(shù)最大的體長對體重的直接作用也最大，體長對體重的直接作用大于間接作用，其他兩個(gè)性狀對體重的直接作用均小于間接作用。由此可見，體長對體重具有較大的直接影響，而體寬和眼間距對體重的影響大部分取決于間接作用，即通過體長的作用間接影響到體重。

2.5 3個(gè)性狀對體重的決定程度的分析

根據(jù)單個(gè)性狀對體重的決定系數(shù)和兩個(gè)性狀對體重的共同決定系數(shù)，計(jì)算出形態(tài)性狀間協(xié)同對體重的決定系數(shù)，詳見表5。位于對角線上的數(shù)值為每個(gè)形態(tài)性狀單獨(dú)對體重的決定系數(shù),對角線右上方的數(shù)值為兩兩性狀對體重的共同決定系數(shù)。體長、體寬、眼間距3個(gè)性狀對寶石鱸體重的決定程度由大到小依次為0.310、0.106、0.017。兩兩性狀對體重的決定程度中，體長和體寬對體重的決定程度最大，為0.330；體寬和眼間距對體重的決定程度最小，為0.068。進(jìn)而得到3個(gè)性狀共同作用對體重的決定程度為0.952。

表5 性狀對體重的決定系數(shù)Table 5 The determinant coefficients ofmorphometric traits on weight of Scortum bacoo

2.6 多元回歸方程的建立

運(yùn)用通徑分析和逐步多元回歸分析(表6、表7)。剔除了回歸方程中自變量存在嚴(yán)重共線性的全長、體高、頭長、頭寬、尾柄高及偏回歸系數(shù)不顯著的自變量頭高和尾柄長，建立了以體重為依變量，體長、體寬、眼間距為自變量的多元回歸方程：Y=-46.540+0.494X2+1.159X4+0.656X5。式中，X2，X4，X5分別為體長(mm)、體寬(mm)和眼間距(mm)。

方差分析結(jié)果表明，回歸關(guān)系達(dá)到極顯著水平(Plt;0.01)，得到校正復(fù)相關(guān)指數(shù)為0.952。經(jīng)回歸預(yù)測，估計(jì)值與實(shí)際值間的差異不顯著，該方程可用于實(shí)際生產(chǎn)中。

表6 偏回歸系數(shù)和回歸常數(shù)檢驗(yàn)Table 6 Coefficients test of partial regression

表7 方差分析表Table 7 ANOVA analysis

3 討論

3.1 多重共線性問題及多元回歸方程的建立

在相關(guān)分析中，各形態(tài)性狀間的相關(guān)系數(shù)均達(dá)到了極顯著水平(Plt;0.01)，并不能表示出兩個(gè)變量之間的真實(shí)關(guān)系，只能作為多元分析的基礎(chǔ)來確保進(jìn)一步的多元統(tǒng)計(jì)分析具有實(shí)際意義，因?yàn)槌尸F(xiàn)極顯著相關(guān)，性狀間可能會(huì)出現(xiàn)多重共線性現(xiàn)象。一般認(rèn)為，當(dāng)方差膨脹因子大于10，即表明線性模型中存在嚴(yán)重的多重共線性，嚴(yán)重的多重共線性會(huì)導(dǎo)致通徑分析喪失可靠性。將各變量加入線性模型中，全長、體長、體高、頭長、頭寬和尾柄高的方差膨脹因子均高于10，因此刪除了與體長存在嚴(yán)重共線性的全長、頭高、頭長、頭寬和尾柄高進(jìn)行下一步分析。逐步回歸分析法是目前應(yīng)用最為廣泛的一種多元回歸方法，其基本思想是將所測的變量一一引入，然后對要引入的變量再其偏回歸平方和F檢驗(yàn)，顯著時(shí)才可引入，而一旦有新的變量引入后又要對老的變量重新進(jìn)行檢驗(yàn)，若變成不顯著就要將其剔除，直到無變量需剔除也無變量可引入時(shí)，對所引入的所有變量給出最理想的回歸方程。本研究采用此種回歸分析法保留了體長、體寬和眼間距，建立了理想的最優(yōu)回歸方程。

3.2 影響寶石鱸體重的重點(diǎn)性狀的確定和選育

在表型相關(guān)分析的基礎(chǔ)上，只有當(dāng)相關(guān)指數(shù)R2和∑d(決定系數(shù)的總和)大于或等于0.85(即85%)時(shí)，表明影響依變量的主要自變量已經(jīng)找到。本研究中所選入的回歸方程中的3個(gè)變量體長、體寬和眼間距對體重的共同決定系數(shù)為0.952，說明保留的形態(tài)性狀正是影響體重的重點(diǎn)性狀，寶石鱸體重的95.2%變異是由這3個(gè)變量決定的，其余4.8%的變異是由其他變量以及隨機(jī)誤差所引起的。在魚類的選育過程中，體重是最重要的目的性狀之一，其他形態(tài)性狀與體重存在著不同程度的相關(guān)性，通過這些與體重存在較高遺傳相關(guān)性的形態(tài)性狀的選育，也能達(dá)到較好的選育效果，所以遺傳改良過程中有必要通過這些形態(tài)性狀進(jìn)行間接選擇。本研究結(jié)果表明，在寶石鱸的選擇育種中，體長、體寬和眼間距可作為理想的測量指標(biāo)。

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2010-06-25

山東省農(nóng)業(yè)良種工程項(xiàng)目(優(yōu)質(zhì)抗病速生魚類良種選育)

安 麗(1982-)，女，山東濟(jì)寧人，農(nóng)學(xué)碩士，研究實(shí)習(xí)員，主要從事水產(chǎn)動(dòng)物的遺傳育種研究.

付佩勝，E-mail:jnsfu@126.com.

10.3969/j.issn.1673-1409(S).2010.03.016

S911

A

1673-1409(2010)03-S043-05