王繼英，韓麗娟，王 誠，趙雪燕，王彥平，譚 江

（1.山東省農業(yè)科學院畜牧獸醫(yī)研究所山東省畜禽疫病防治與繁育重點實驗室，山東 濟南 250100；2.青州市畜牧局，山東 濰坊 262500；3.濰坊江海原種豬場，山東 濰坊 262500）

體重、背膘和體尺等性狀是衡量家畜品種、生產性能、發(fā)育、健康狀況和結實性的重要指標，在家畜育種工作中有著重要意義。影響體型的各性狀（下面簡稱體型性狀）之間往往有著很強的相關性，為了明確它們之間的主次關系，可對其進行聚類和主成分分析。聚類分析是依據變量的性質和特征的相似程度將彼此相近的樣本分在一類，而差異較大的分在不同的類。主成分分析是根據性狀間的相關性，找出能反映主要信息的少數幾個彼此獨立的綜合性狀。聚類與主成分分析已經成為研究畜禽選育及各種生產性能指標分類的重要手段，在遺傳育種方面有重要意義[1-3]。

目前對各體型性狀的關系及其在育種中的聯(lián)合應用尚缺乏較為系統(tǒng)的研究。本研究選取了一家國家核心育種場大約克后備豬多年的體重、背膘、體高、體長、胸深、胸寬、管圍、臀圍等8個性狀測定數據，應用聚類和主成分分析的方法，分析各性狀之間的關系，并把測定的多個體型性狀進行分類，選出代表性的指標，為大約克今后選育中多個性狀的綜合利用提供了參考依據。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗所用資料來自濰坊某原種豬場2012—2017年生產性能測定的8 445頭大約克豬，測定指標包括體重、背膘厚、體高、體長、胸深、胸寬、管圍、臀圍等8個性狀。從中篩選出體重在80～130 kg范圍內、各項指標測定完整的6 307頭用于分析。

1.2 數據分析

1.2.1 各性狀的統(tǒng)計性描述及偏度、峰度分析 從GBS育種軟件中導出數據后，利用Excel表整理，保存為R語言識別的格式。利用R語言summary函數進行各性狀描述性統(tǒng)計、moments包進行各性狀峰度和偏度分析。

1.2.2 各性狀的相關、聚類及主成分分析 背膘厚、體高、體長、胸深、胸寬、管圍、臀圍等性狀的度量單位不同，通常不能在同一水平上進行比較分析。為此，首先利用R語言的scale函數對原始數據進行標準化處理，然后采用R語言Hmisc包的rcorr函數計算各性狀間的皮爾遜相關系數（Pearson correlation coefficient）矩陣及P值，hclust函數對各性狀進行聚類分析，princomp函數對各性狀進行主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）。

2 結果與分析

2.1 體型性狀的表型參數統(tǒng)計

從表1可以看出，80～130 kg體重范圍內，背膘厚的變異系數最大為27.36%，體尺各性狀的變異系數均較低，變異范圍在3.90%～6.32%。

偏度與峰度的衡量是相對于正態(tài)分布來說，正態(tài)分布的偏度與峰度為0。體重、背膘厚、體長、胸寬、管圍偏度系數極顯著大于0，呈右偏態(tài)分布；臀圍偏度系數極顯著小于0，呈左偏態(tài)分布；背膘厚、體高、胸深這3個性狀峰度系數顯著或極顯著大于0，比正態(tài)分布更陡峭，體重和管圍峰度系數極顯著小于0，比正態(tài)分布更平緩。偏度與峰度分析結果表明本研究中大多數性狀經過長期選擇，性狀的數據分布顯著偏離正態(tài)分布。

2.2 體型性狀間的相關分析

相關分析是一種對表型性狀的直觀分析，可以反映不同體型性狀參數之間的關系以及相互影響。從表2可以看出，各性狀間均存在正相關，且顯著性檢驗表明均呈極顯著正相關（P＜0.01）。其中，體重與其它各體尺性狀（體高、體長、胸深、胸寬、管圍、臀圍）間相關系數均很大（＞0.5），與背膘的相關系數較低（＜0.5）；體尺性狀間相關系數也較高，例如體長與體高、體長與管圍的相關系數均大于0.6。

表1 各性狀參數的統(tǒng)計性描述及偏度、峰度分析

表2 各性狀間相關系數矩陣

2.3 體型性狀間的聚類分析

以體型性狀間歐幾里德距離作為聚類指標，用系統(tǒng)聚類法中的離差平方和法對8個性狀進行聚類分析，其聚類圖詳見圖1?？梢钥闯?，聚類圖直觀地顯示了各性狀間的關系，8個體型性狀聚為3類，其中，體長、體高、體重和胸深聚為類Ⅰ，臀圍、胸寬和管圍聚為類Ⅱ，背膘厚與其它性狀相關最低，單獨聚為類Ⅲ。聚類圖與表2中各性狀間的相關系數相一致，體長與體高、體重與胸深、胸寬和管圍這3對最先聚在一起的性狀間具有較高的相關系數。

圖1 大約克體型性狀的層次聚類樹狀圖

2.4 體型性狀的主成分分析

在眾多的體尺性狀中，由于各性狀間彼此相關而造成的信息重疊，如何選擇幾個有代表性的性狀作為選育指標，需進行主成分分析來確定。大約克8個性狀主成分分析的特征根值、貢獻率和特征向量見表3。特征根值的大小表示該主成分所含信息量的多寡，而特征向量則表示在某個主成分中各個性狀所起作用的大小和性質。由表3可見，前4個主成分的特征根值較大，特征根值貢獻率分別為53.71%、11.77%、10.77%和8.83%，前4個主成分的累計貢獻率85.08%，滿足主成分的累積貢獻率≥85%的要求。取前4個主成分后，所丟失的信息量已很少，另外4個主成分可以舍去，達到降維的目的。

4個主成分分別用F1、F2、F3、F4表示，則表達式分別為：

F1=0.420 5X1+0.236 4X2+0.357 1X3+0.377 9X4+0.377 6X5+0.367 7X6+0.359 8X7+0.299 5X8

F2=0.017 2X1-0.268 4X2+0.520 8X3+0.363 4X4+0.134 9X5-0.443 9X6+0.031 9X7-0.555 1X8

F3=0.013 6X1+0.872 9X2-0.039 3X3-0.113 0X4+0.150 6X5-0.112 2X6-0.130 9X7-0.413 6X8

F4=0.202 0X1-0.058 9X2+0.264 4X3-0.298 2X4+0.431 9X5-0.266 8X6-0.634 7X7+0.369 3X8

根據主成分分析的原理，每個主成分都是由測定性狀間的相關關系而重新構成的一組線性組合，它包含著所有原始性狀，又突出一些相關密切的主要性狀。前4個主成分每個均有獨特的信息側重，分別為體重因子、體高因子、背膘因子和胸深因子，詳述如下。

第一主成分中各性狀的特征向量符號相同，最大的是體重X1（0.420 5），稱之為體重因子。其它性狀的特征向量均與體重符號相同，該主成分值大的豬體重大，背膘厚度和體尺性狀也會相應變大。

第二主成分特征向量較大的是體高X3（0.520 8），稱之為體高因子。與體高特征向量符號相同的性狀中，特征根值較大的有體長和胸深，而與體高特征向量符號相反的性狀中，特征根值較大的有胸寬、臀圍和背膘。該主成分值大的豬體型高，體長也長，但背膘薄、胸寬和臀圍小。

第三主成分特征向量較大的是背膘X2（0.8729），稱之為背膘因子；與背膘特征向量符號相同的性狀只有胸深和體重，而其它性狀的特征向量均符號與之相反。該主成分值大的豬背膘厚、胸深和體重值也大，但其它體尺性狀值則低，尤其是臀圍小。

第四主成分特征向量較大的是胸深X5（0.431 9），稱之為胸深因子；與胸深特征向量符號相同的性狀中，特征根值較大的有臀圍、體重和體高，而其它性狀的特征向量均符號與之相反。該主成分值大的豬胸深、臀圍、體重和體高值大，而其它性狀值則低。

表3 體型性狀各主成分的特征根值、貢獻率和特征向量

3 結論

本試驗對6 307頭大約克的體重、背膘、體高、體長、胸深、胸寬、管圍、臀圍等8個性狀進行研究。結果表明，各性狀間均存在極顯著正相關（P＜0.01），8個性狀聚為3類，相關系數大的性狀先聚在一起，背膘厚與其它性狀相關最低，單獨聚為一類。主成分分析的前4個主成分的累計貢獻率85.08%，前4個主成分各有獨特的信息側重，分別為體重因子、體高因子、背膘因子和胸深因子。主成分分析結果表明，各主成分信息側重不一，要選育出集諸多優(yōu)良性狀于一體的豬種比較困難。而根據主成分因子進行豬種的選擇，建立某特征明顯的專門化品系，然后利用專門化品系間的雜交繁育體系是切實可行的。