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雌核发育、野生及养殖牙鲆形态差异分析

时间:2022-03-03 10:12:40 来源:网友投稿


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摘要:通过测定牙鲆(Paralichthys olivaceus)传统形态学和现代框架结构特征数据,利用方差、聚类、主成分和判别分析等方法,分析了雌核发育牙鲆、野生牙鲆、养殖牙鲆的形态特征差异。结果显示:雌核发育牙鲆、野生牙鲆、养殖牙鲆间38个指标存在显著差异(P<0.05)。雌核发育牙鲆先和野生牙鲆聚成一支,二者再与养殖牙鲆聚到一支。共得到9个主成分,表明三种牙鲆的形态差异主要体现在牙鲆鱼体纵向和头部性状指标间。雌核发育、野生、养殖牙鲆的判别准确率P1均为90%,其判别准确率P2分别为96.43%、90%、8438%,综合判别率为90%。研究表明:方差、聚类、主成分和判别分析等方法对三种牙鲆差异分析比较有效。

关键词:牙鲆(Paralichthys olivaceus);形态差异;多元分析;聚类;主成分;判别分析

牙鲆(Paralichthys olivaceus),隶属硬骨鱼纲,鲽形目,鲆科[1-2],主要分布于中国、朝鲜半岛和日本沿海,是我国重要的海洋经济鱼类之一。它肉质细嫩鲜美、营养成分高,是人们喜爱的佳肴,具有非常广阔的市场,经济价值高。牙鲆在我国渔业生产上占有一定的地位,但是由于过度捕捞和环境污染,造成牙鲆自然资源大幅度下降。为满足市场需求,20世纪90年代初期,国内开始进行牙鲆亲鱼越冬、自然产卵和苗种繁育技术研究,并取得成功。20世纪90年代后期开始进行人工养殖,随着养殖技术的发展,牙鲆养殖业逐渐发展壮大,但人工养殖牙鲆也出现了生长缓慢、疾病频发等种质退化现象,针对这一现象,种质改良和新品种的研发成了牙鲆研究的重点,由中国水产科学研究院利用雌核发育选育全雌牙鲆研究取得成功[3]。雌核发育是只有母本遗传的特殊生殖方式[4-5],该方法培育的后代具有提高生长速度、抗病性和产量等优势,具有很大的经济价值。

形态学特征是遗传因子与环境因子相互作用的结果[6],是物种鉴定和分类的参考依据。利用多元分析法对形态学特征进行综合分析,可以有效地鉴定不同的种群或家系。国内外学者在这方面的研究已取得一些成绩[4,6-15]。牙鲆方面主要集中在牙鲆雌核发育间[3,15]、普通牙鲆间[2]、不同地域牙鲆间[2]的研究,但迄今未见有雌核发育牙鲆与野生牙鲆和普通养殖牙鲆间形态差异研究的报道。本研究通过对传统形态学和现代框架结构指标的测定,用方差、聚类、主成分和判别分析等多元分析方法,分析了雌核发育、野生、养殖三种牙鲆的形态特征差异,以期为牙鲆新品种的研发和家系选育提供理论依据。

1材料与方法

1.1材料

实验对象为雌核发育牙鲆、野生牙鲆和养殖牙鲆,采自河北省红鳍东方鲀良种场,每个种类均随机采集样本30尾[2],实验鱼均体型健壮、体表无损伤,无疾病,生命力强。

1.2数据采集

实验选取形态特征共52个,包括5个采用传统形态特征和47个现代框架结构性状。数据采用Motic Images Plus 2.0软件进行测量。5个特征的度量值:体长、体高、头长、吻长、尾柄长、尾柄高[2]。现代框架测量共用了14个框架数据采集点,以获得牙鲆的框架结构。如图1所示,根据14个框架数据采集点之间的直线距离共测量了47个牙鲆的框架结构性状。

1.3分析方法

为消除鱼体大小不同对参数的影响,对52个测量特征进行校正,度量值除以体长,共得到51个可量参数。运用SPSS 19.0对校正后的51个特征数据进行了方差分析、主成分分析、判别分析和聚类分析[2]。

方差分析:运用SPSS 19.0对三种牙鲆群体的传统数据和框架数据分别进行单因素方差分析(ANOVA),当数据具有方差齐性的时候采用LSD法,当数据不具有方差齐性的情况下采用Tamhane"s T2法分析牙鲆的形态差异。当P>0.05时,牙鲆形态无显著性差异;当P<0.05时,牙鲆形态差异显著;当P<0.01时,牙鲆形态差异极显著。

聚类分析:运用SPSS19.0 中的系统聚类功能对三种牙鲆进行聚类分析,首先计算51项形态比例参数的均值,然后利用欧氏距离的最短系统聚类法构建聚类树,即欧氏距离系数越小样本差异性越小,反之则越大。

主成分分析:首先运用SPSS 19.0对三种牙鲆的形态学特征数据进行主成分分析,得到的各主成分负荷值和贡献率,然后根据各主成分的得分绘制主成分散点图,以进一步判断种群之间相似性大小。

判别分析:运用SPSS 19.0对三种牙鲆的形态学特征数据进行判别分析,采用逐步判别法,并用以下公式计算其判别率。

P1=判别正确的尾数/实际尾数

P2=判别正确的尾数/判别尾数

综合判别率=∑Ai/∑Bi

式中:Ai为第i个群体判别正确的尾数,Bi为第i群体的实际尾数,综合判别率为三组相应数的和[2,16]。

2结果与分析

2.1方差分析

方差分析结果显示(见表1):养殖牙鲆与雌核发育牙鲆相比,可量性状中尾柄长/体长差异极显著(P<0.01),头长、体高、吻长与体长之比差異不明显;47个指标框架数据中,9个指标差异极显著(P<0.01)占19.1%,12个指标差异显著(P<0.05),占25.5%,其余差异不显著,占55.3%。养殖牙鲆与野生牙鲆相比较,尾柄长/体长差异显著,头长、体高、吻长与体长之比差异不显著;47个指标框架数据中,8个指标差异显著,占17.0%(P<0.05),5个指标差异极显著,占10.6%(P<0.01),34个指标差异不显著,占72.3%。雌核发育牙鲆与野生牙鲆相比,头长/体长差异显著,吻长/体长、尾柄长/体长差异极显著;可量性状体高/体长差异不显著,在47个指标框架数据中31个指标差异不显著,占66.0%,6个指标差异显著,占12.8%,10个指标差异极显著,占21.3%。

2.2聚类分析

聚类分析结果显示,雌核发育牙鲆先和野生牙鲆聚成一支,二者再与养殖牙鲆聚到一起。表明,雌核发育牙鲆与野生牙鲆形态特征差异较小,而与养殖牙鲆差异较大(见图2)。

1.代表养殖牙鲆,2.代表雌核发育牙鲆,3.代表野生牙鲆

2.3主成分分析

基于5个可量性状及47个框架性状对雌核发育牙鲆、野生牙鲆、养殖牙鲆进行主成分分析,得到9个主成分,其特征根、方差贡献率、累计贡献率如表2所示。9个主成分对三种牙鲆总变异的累积贡献率为86.389%,其中第一主成分的变异贡献率最大,为50.237%,主要取决于D3-7/体长、D5-2/体长、D5-4/体长、D5-6/体长、D5-8/体长、D5-14/体长、D6-10/体长、D7-14/体长等比例性状指标(见表3),其中D5-2/体长、D5-4/体长、D5-6/体长、D5-8/体长反映了牙鲆鱼体纵向指标,D3-7/体长、D5-14/体长、D6-10/体长反映了牙鲆鱼体横向指标,D7-14/体长反映的是牙鲆尾部的形态。第二主成分的变异贡献率为9.675%,贡献率最大的比例性状指标为D1-4/体长、D1-6/体长、D3-4/体长、D3-6/体长,主要反映牙鲆头部指标。因此,可认为雌核发育牙鲆、野生牙鲆、养殖牙鲆的形态差异主要体现在牙鲆鱼体纵向和头部性状指标间。

三种牙鲆的第一、二主成分的散点分布图(图3)显示,野生牙鲆重叠最多,与养殖牙鲆重叠最少,与全雌牙鲆重叠最多。三种牙鲆均有不同程度的相互叠交。

2.4判别分析

如表4所示,基于5个可量性状及47个框架性状的判别结果表明:三种牙鲆的判别准确率P1均为90%,雌核发育牙鲆、野生牙鲆、养殖牙鲆判别准确率P2分别为96.43%、90%、84.38%,综合判别率为90%。

采用逐步判别法进行了变量逐步筛选,从51个性状中筛选出10个变量对区分三种牙鲆有显著贡献。10个变量为尾柄长/体长、D1-4/体长、D3-2/体长、D7-6/体长、D5-8/体长、D6-10/体长、D13-14/体长、D10-14/体长、D9-14/体长、D12-13/体长。建立三种牙鲆的判别函数,利用判别函数可以对未知种群的牙鲆鱼进行判定。判别函数如下:

3讨论

传统的形态学方法不能对种下的群体如不同地域内种群、杂交种、人工选育家系等等进行分类或鉴定,是由于HUBBS和 LAGLER[17]提出鱼类传统形态学分析的参数主要集中在鱼体的横轴方向、头部及尾部的局限性。然而框架分析法可与形态学分析有效地结合用于鱼类的形态分析、种质鉴定及分类,如团头鲂地理种群间[16]、尼罗罗非鱼品系间[6]、“奥尼”鱼同其亲本(尼罗罗非鱼[6,16],奥利亚罗非鱼)间[16]、杂交种与亲本间[11-12]的形态判别。本研究对三种牙鲆8个可量性状和47个框架性状对雌核发育牙鲆、野生牙鲆、养殖牙鲆的形态特征差异进行分析,研究表明,方差、聚类、主成分和判别分析等方法對三种牙鲆区分比较有效。主成分中,9个主成分对三种牙鲆间总变异的累积贡献率为86.389%,第一主成分的变异贡献率指标为D3-7/体长、D5-2/体长、D5-4/体长、D5-6/体长、D5-8/体长、D5-14/体长、D6-10/体长、D7-14/体长等比例性状指标,其主要反映的是牙鲆鱼体纵向、横向、头部框架指标,可认为雌核发育牙鲆、野生牙鲆、养殖牙鲆的形态差异主要体现在牙鲆鱼体纵向和头部性状指标间。聚类分析的结果显示,雌核发育牙鲆与野生牙鲆形态接近,这可能是由于雌核发育牙鲆主要是由母本遗传而来,而本研究采集的雌核发育牙鲆基本上是以野生牙鲆为母本培育而成,这一结果充分说明了雌核发育母本遗传的优势,其结果同罗非鱼[16]报道一致。判别分析是多元分析中比较有效的方法,直观地判断出牙鲆个体属于哪个品种,综合判别率为90%。这样对于未知种的牙鲆鱼类可以用不同品种的判别函数去判断其所属种类。这与其他物种如红鳍东方鲀[10]、罗非鱼[6,11,16]等等的研究结果是一致的。总之,多元分析方法可以有效鉴别牙鲆种类。

4结论

本研究采用传统形态学和现代框架结构测定相结合,利用多元分析法分析了雌核发育牙鲆、野生牙鲆、养殖牙鲆的形态特征差异。结果表明,雌核发育牙鲆、野生牙鲆、养殖牙鲆间38个指标差异显著(P<0.05),聚类分析和主成分分析显示,雌核发育牙鲆先和野生牙鲆形态接近,与养殖牙鲆距离远,其形态差异主要体现在牙鲆鱼体纵向和头部性状指标间。利用判别分析法进行分析综合判别率为90%。研究表明:方差、聚类、主成分和判别分析等多元分析方法对三种牙鲆形态比较有效,在牙鲆其他家系等的鉴定中值得推广。

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Analysis on morphological variations of gynogenesis,wild and cultured Paralichthys olivaceus

ZHAO Haitao1,FAN Ningning2,WAN Yumei2,SUN Guiqing1,WU Yan1,XU Chenxi3

(1. Hebei Marine and Aquatic Science Research Institute,QinHuangdao 066000,China;2.Ocean College of Hebei Agricultural  University,QinHuangdao 066000,China;3.Administration of Ocean and Fisheries of Beidaihe New Area,QinHuangdao,QinHuangdao 066311,China)

Abstract:The differences of morphological characteristics among gynogenetic flounder(Paralichthys olivaceus),wild flounder and cultured flounder were analyzed by measuring the data of traditional morphology and modern frame structure characteristics,using variance,clustering,principal component analysis and discriminant analysis. The results showed that there were significant differences in 38 parameters of the gynogenesis,the wild and cultured paralichthys olivaceus(P<0.05). Cluster analysis and discrimination analysis indicated identically that the gynogenetic flounder and wild flounder first formed a branch,and then the two bunch up with the strain of the cultured flounder. The total nine principal components showed that the morphological difference depended mainly on Paralichthys olivaceus’s body longitudinal traits and traits of its head. The discriminant accuracy rate(P1) of all of the gynogenesis,the wild and the cultured flounder was 90%,while the discriminant accuracy rate(P2) of three families were 94.43%,90% and 84.38%,respectively. The total discriminant accuracy rate was 90%. In conclusion,methods of variance,clustering,principal component analysis and discriminant analysis for three Paralichthys olivaceus were analyzed and compared effectively.

Key words:Paralichthys olivaceus; morphological variations;variance;clustering;principal component;discriminant

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