2.5齡大鱗鲃形態性狀與體重的逐步線性回歸通徑分析

山東省淡水漁業研究院山東省淡水水產遺傳育種重點實驗室，山東 濟南 250117

大鱗鲃(Barbuscapito)屬鯉形目鯉科鲃亞科鲃屬，主要分布于黑海、咸海和里海流域，由于其具有食性廣、生長快、抗逆強、耐鹽堿、肉鮮味美等優點，深受當地人的歡迎和喜愛。自2003年黑龍江水產研究所首次將大鱗鲃從國外引入我國以來，國內科研工作者對大鱗鲃的研究日益增多。徐偉等[1]、丁辰龍等[2]、蔡靈等[3]、張棋等[4]和于振海等[5]對大鱗鲃的親魚培育、人工繁殖、胚胎發育等方面進行了研究和報道；徐敏等[6]、楊建[7]、耿龍武等[8]對大鱗鲃耐鹽堿性方面進行了研究和報道；藺玉華等[9]、許紅等[10]和王常安等[11]對大鱗鲃肌肉營養成分及幼魚氨基酸、蛋白質需要量等方面進行了研究和報道；藺玉華等[12]、葛彥龍等[13]和耿龍武等[14]對大鱗鲃種質特性進行了研究和報道。為了進一步提高育苗及人工養殖的效率，尋找一種有效的評價、選擇親魚及各個養殖階段魚體的方法顯得十分必要。體重指標是苗種繁育和遺傳育種的最直接的目標性狀，而形態性狀是與體重密切相關的重要指標，因此可以通過尋找與體重相關的形態性狀間接地實現對大鱗鲃的選擇。

現階段已對很多養殖魚類的形態性狀與體重關系進行了研究探討[15～17]，確定重要的形態指標，為其生長評估、良種選育提供重要依據，但對大鱗鲃形態性狀與體重關系的研究還未見報道。為此，筆者通過對大鱗鲃的形態性狀和體重關系的相關分析、通徑分析和逐步線性回歸分析，確定與體重密切相關的主要形態性狀，建立最優回歸方程，以期為大鱗鲃的評價和選擇提供依據。

1 材料與方法

1.1 材料

試驗用魚選用山東省淡水漁業研究院養殖基地2.5齡人工養殖大鱗鲃，隨機取出30尾健康無損傷的個體，使用60μg/L的丁香油將其麻醉，進行稱重和測量。

1.2 方法

使用直尺測量全長(X1)和體長(X2)；使用游標卡尺測量體高(X3)、體寬(X4)、眼間距(X5)、頭長(X6)、頭高(X7)、頭寬(X8)、吻長(X9)、尾柄長(X10)和尾柄高(X11)等11個形態指標，其中X1和X2精確到1cm，X3～X11精確到0.01cm。用電子天平稱體重(Y)，精確到0.1g。

1.3 數據處理與分析

使用SPSS 16.0對形態性狀和體重進行統計分析，通過相關分析和通徑分析確定各形態性狀對體重的直接與間接作用，再通過逐步回歸分析，構建形態性狀對體重的多元回歸方程。

2 結果與分析

2.1 各性狀的表型參數

所測大鱗鲃各形態性狀數據結果見表1。由表1結果來看，體重的變異系數最大，達36.57%，表明大鱗鲃體重的變化范圍最大，具有較大的選擇空間，實際選育過程中應作為最主要的目標性狀。

表1 各性狀表型統計結果

2.2 各性狀間的相關分析

大鱗鲃各形態性狀間的相關系數見表2。由檢驗結果可知，各形態性狀之間的相關程度均達到了極顯著水平(P<0.01)，各性狀與體重之間的相關程度也均達到了極顯著水平(P<0.01)。其中，體高與體重的相關程度最大，頭高與體重的相關程度最小，但均達到極顯著水平，說明選擇與體重相關的指標進行選擇具有可行性。

2.3 多元回歸方程

運用逐步回歸分析的方法建立多元回歸方程，最終回歸方程中只包括了2個形態性狀X1和X3，結果見表3。從回歸系數看，這2個自變量與體重的回歸關系都達到極顯著水平(P<0.01)，說明這2個性狀對體重的影響是顯著的，而其他形態性狀對體重的影響不顯著，所以被全部剔除。大鱗鲃形態性狀對體重的多元回歸方程式為Y=-204.669+0.641X1+4.187X3。

回歸預測結果表明，回歸關系達到極顯著水平(P<0.01)，其校正復相關指數為0.956，因此該方程可用于大鱗鲃的評價和選擇。

表3 偏回歸系數和回歸常數檢驗

2.4 通徑分析

通徑系數定義為變量標準化的偏回歸系數，用來表示相關變量因果關系的統計量。經顯著性差異檢驗，剔除通徑系數不顯著的變量，保留X3和X1這2個形態性狀變量，這2個形態性狀對體重的通徑系數分析結果見表4。保留下的2個變量X3和X1對Y的直接作用P值分別為0.563和0.439。相關系數由各性狀的直接作用和通過其他性狀的間接作用組成，體高對體重的直接作用大于全長對體重的直接作用，則體高通過其他性狀對體重的間接作用小于全長通過其他性狀對體重的間接作用。

表4 保留性狀對體重的通徑系數

2.5 2個保留性狀對體重的決定系數分析

表5 保留性狀對體重的決定系數

2個保留性狀對體重的決定系數見表5。結果顯示，體高對體重的決定系數(0.317)大于全長對體重的決定系數(0.193)，直接決定系數和間接決定系數總和為0.961(0.317+0.451+0.193=0.961)，表明選取的這2個性狀是影響2.5齡大鱗鲃體重的重要性狀。

3 討論

3.1 影響體重的重要性狀

一般來說，商品個體體重越大，經濟價值越高，體重是決定商品品質和市場價格的重要性狀，因此在選擇育種過程中通常被認為是最重要的目標性狀。但實際測量中體重的變異系數最大，準確性不高，而體長、體高、體寬等形態性狀變異系數相對較小，且均與體重存在顯著或極顯著相關關系，因此為了確保準確性，減少誤差，可通過其他性狀間接選擇以獲得理想的選擇效果。本研究相關分析結果顯示各性狀與體重之間的相關程度均達到了極顯著水平(P<0.01)，但是它反映的是變量間的綜合關系，不能反映變量間的真實關系以及自變量對因變量產生影響的大小。因此在相關分析的基礎上進行了通徑分析，結果表明，體高對2.5齡大鱗鲃體重的直接影響最大，全長通過體高間接影響體重。保留的2個性狀對2.5齡大鱗鲃體重的直接和間接決定系數之和為0.961(≥0.85)，說明體高和全長是影響2.5齡大鱗鲃體重的主要形態性狀。

3.2 多元方程的建立以及在魚類育種中的應用

隨著魚類育種研究的進行，形態性狀多元回歸分析已廣泛應用其中。李炎璐等[18]通過多元回歸分析建立了以體高、體長、尾柄高為自變量，以體重為因變量的黃鰭金槍魚的最優多元回歸方程。趙旺等[19]通過多元回歸分析建立了4月齡斜帶石斑魚形態性狀與體質量的回歸方程。劉峰等[20]應用逐步多元回歸分析建立了以體質量為因變量，以體長、軀干長、尾柄高和體高為自變量的小黃魚的回歸方程。研究通過逐步引入-剔除的方法對2.5齡大鱗鲃形態性狀和體重進行多元回歸分析，以體高和全長為自變量，以體重為因變量構建了多元回歸方程Y=-204.669+0.641X1+4.187X3，構建的多元回歸方程經檢驗達到極顯著水平，表明回歸方程有意義，可用于對2.5齡大鱗鲃的預測和估計。