陳雅琦, 梁 健, 郭永軍, 李永仁
硬殼蛤形態(tài)性狀與體質(zhì)量、軟體質(zhì)量及肥滿度的相關(guān)性和通徑分析
陳雅琦, 梁 健, 郭永軍, 李永仁
(天津農(nóng)學(xué)院 水產(chǎn)學(xué)院, 天津市水產(chǎn)生態(tài)及養(yǎng)殖重點實驗室, 天津 300384)
為研究硬殼蛤形態(tài)性狀對體質(zhì)量(Y)、軟體質(zhì)量(Y1)及肥滿度(K)的影響, 測量硬殼蛤的殼長(X1)、殼寬(X2)、殼高(X3)、體質(zhì)量(Y)和軟體質(zhì)量(Y1)等指標(biāo), 并進行相關(guān)性分析、多元回歸分析和通徑分析。結(jié)果表明: 體質(zhì)量變異系數(shù)最高, 殼寬與體質(zhì)量相關(guān)系數(shù)最高(0.970)、殼長與軟體質(zhì)量相關(guān)系數(shù)最高(0.946)、殼長與肥滿度相關(guān)系數(shù)最高(0.203)。殼寬對體質(zhì)量直接作用最大(0.145)、殼長對軟體質(zhì)量直接作用最大(1.113)、殼長對肥滿度直接作用最大(1.752)。形態(tài)性狀與體質(zhì)量、軟體質(zhì)量及肥滿度的多元回歸方程分別為= –46.359+0.2881+1.7232+0.6403,2=0.949;1= –6.607+0.3011+0.1572– 0.1613,2=0.901;=3.159+0.1731+0.0082–0.1793,2=0.072。殼寬是影響硬殼蛤體質(zhì)量的主要因素, 殼長是影響硬殼蛤軟體質(zhì)量的主要因素, 各性狀與肥滿度回歸關(guān)系不顯著, 個體間肥滿度差異大。研究結(jié)果可為硬殼蛤選育及苗種繁育提供參考。
硬殼蛤; 形態(tài)性狀; 體質(zhì)量; 相關(guān)性分析; 通徑分析
硬殼蛤()屬軟體動物門(Mollusca)、簾蛤目(Lamellibranchia), 是自然分布于美國東海岸淺海和灘涂的主要經(jīng)濟貝類之一[1]。硬殼蛤最早于1997年由中國科學(xué)院海洋研究所張福綏院士引進中國[2], 其對溫度及鹽度適應(yīng)范圍廣、生長速度快、味道鮮美且提取物在抑制腫瘤生長方面具有一定作用, 因此, 迅速成為中國重要的養(yǎng)殖貝類之一[3]。
體質(zhì)量、軟體質(zhì)量及肥滿度是貝類育種的主要目標(biāo)性狀, 形態(tài)性狀與體質(zhì)量、軟體質(zhì)量及肥滿度的關(guān)系對育種指標(biāo)選擇具有重要的指導(dǎo)意義。目前, 已針對多種貝類開展了相關(guān)研究: 王沖等[4]探究了不同群體毛蚶()形態(tài)性狀對重量性狀的影響; 閆喜武等[5]研究了四角蛤蜊()形態(tài)性狀對重量性狀的影響效果; HUO等[6]討論了菲律賓蛤仔()形態(tài)性狀間的關(guān)系以及對體質(zhì)量的影響; 王成東等[7]分析了薄片鏡蛤()野生群體主要經(jīng)濟性狀間的相互影響; 杜美榮等[8]探討了櫛孔扇貝)形態(tài)性狀與濕質(zhì)量之間的關(guān)系; 李朝霞等[9]比較了海灣扇貝()自交與雜交子代的生長特征并分析了各養(yǎng)殖時期影響體質(zhì)量的主要因素; DENG等[10]研究了馬氏珍珠貝()選育組和對照組的生長特征及生理參數(shù)。已有報道對硬殼蛤形態(tài)性狀進行研究, 用以設(shè)計機械加工設(shè)備[11], 另有研究對硬殼蛤的形態(tài)性狀與體質(zhì)量進行相關(guān)性分析[12]。但是, 硬殼蛤的軟體質(zhì)量及肥滿度是決定其品質(zhì)與經(jīng)濟價值的重要因素, 而針對硬殼蛤的形態(tài)性狀與軟體質(zhì)量及肥滿度之間相關(guān)性的研究尚未見報道。本研究以池塘養(yǎng)殖的硬殼蛤為樣本, 應(yīng)用回歸分析、通徑分析以及相關(guān)性分析的方法研究其殼長、殼寬、殼高對體質(zhì)量、軟體質(zhì)量和肥滿度的影響, 以期為硬殼蛤選育及苗種繁育工作中的親貝選擇提供參考。
硬殼蛤樣本于2020年10月初采自天津濱海新區(qū)南部的海水養(yǎng)殖池塘, 放置在70 cm×50 cm×30 cm的藍色培養(yǎng)箱中暫養(yǎng), 充氣并維持溶氧量6~8 mg/L, 溫度15~19 ℃。
1.2.1 數(shù)據(jù)測定
暫養(yǎng)2 d后, 隨機選取硬殼蛤496只, 清洗殼表, 使用游標(biāo)卡尺測量殼長、殼寬和殼高, 精度為0.01 mm, 測量3次取平均值, 使用電子天平稱量體質(zhì)量, 精度為0.01 g。解剖, 分離貝殼與軟體部, 稱量殼質(zhì)量、軟體質(zhì)量, 貝殼與軟體部放入烤箱, 80 ℃烘干11 h, 分別稱量殼干質(zhì)量和軟體干質(zhì)量。
1.2.2 數(shù)據(jù)分析
計算硬殼蛤各形態(tài)性狀的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù), 計算肥滿度, 肥滿度=軟體干質(zhì)量/(軟體干質(zhì)量+殼干質(zhì)量)×100%。應(yīng)用SPSS(v20.0)檢驗殼長(1)、殼寬(2)和殼高(3)與體質(zhì)量()、軟體質(zhì)量(1)和肥滿度()的相關(guān)性。對硬殼蛤的形態(tài)性狀與體質(zhì)量、軟體質(zhì)量和肥滿度進行通徑分析和決定程度分析, 建立硬殼蛤形態(tài)性狀與體質(zhì)量、軟體質(zhì)量及肥滿度的回歸方程并制圖(顯著水平為<0.05, 極顯著水平為<0.01)。
由表1可見, 硬殼蛤各性狀的變異系數(shù)排序為: 體質(zhì)量>軟體質(zhì)量>殼寬>肥滿度>殼高>殼長, 其變異系數(shù)最大的為體質(zhì)量(66.214%), 最小的為殼長(23.952%)。在形態(tài)性狀中, 殼寬的變異系數(shù)最大(27.766%)。
表1 硬殼蛤形態(tài)性狀的描述性統(tǒng)計量
2.2.1 形態(tài)性狀與體質(zhì)量、軟體質(zhì)量和肥滿度的相關(guān)性分析
根據(jù)表2, 硬殼蛤各形態(tài)性狀均顯著相關(guān)。在形態(tài)性狀中, 相關(guān)系數(shù)的排序為: 殼高與殼長>殼寬與殼高>殼寬與殼長。形態(tài)性狀與體質(zhì)量相關(guān)系數(shù)的排序為: 殼寬>殼高>殼長, 與軟體質(zhì)量相關(guān)系數(shù)的排序為: 殼長>殼寬=殼高, 與肥滿度相關(guān)系數(shù)的排序為: 殼長>殼寬>殼高。
表2 硬殼蛤形態(tài)性狀間的相關(guān)系數(shù)
注: **. 在0.01水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)
2.2.2 形態(tài)性狀與體質(zhì)量、軟體質(zhì)量和肥滿度的通徑分析
通徑分析結(jié)果如表3, 由1、2、3對的通徑分析為:1y=1y+12×2y+13×3y=0.145+0.977×0.547+ 0.992×0.288=0.965 115。1、2、3對1的通徑分析為:1y=1y+12×2y+13×3y=0.987+0.977×0.387–0.992× 0.423=0.945423。由1、2、3對的通徑分析為:1y=1y+12×2y+13×3y=1.752+0.977×0.053–0.992×1.612=0.203453, 與相關(guān)系數(shù)一致。根據(jù)相關(guān)系數(shù)的組成, 形態(tài)性狀與體質(zhì)量的相關(guān)系數(shù)r分為各形態(tài)性狀的直接作用P和各性狀通過其他性狀的間接作用rP兩部分, 即r=P+∑ rP。
形態(tài)性狀對體質(zhì)量的直接影響中, 殼寬的直接作用最大, 殼寬通過殼高對體質(zhì)量的間接作用最大。形態(tài)性狀對軟體質(zhì)量的直接影響中, 殼長的直接作用最大, 殼高通過殼長對軟體質(zhì)量的間接作用最大。形態(tài)性狀對肥滿度的直接影響中, 殼長的直接作用最大, 殼高通過殼長對肥滿度的間接作用最大。
在表4中, 殼寬對體質(zhì)量的決定系數(shù)最高, 殼寬和殼高共同對體質(zhì)量的決定系數(shù)最大。殼長對軟體質(zhì)量的決定系數(shù)最高, 殼高和殼長共同對軟體質(zhì)量的決定系數(shù)最大。殼長對肥滿度的決定系數(shù)最高, 殼高和殼長共同對肥滿度的決定系數(shù)最大, 與通徑分析結(jié)果一致。
表3 硬殼蛤形態(tài)性狀對體質(zhì)量、軟體質(zhì)量和肥滿度影響的通徑分析
注: 表格中的空白表示沒有殼長(殼寬、殼高)與殼長(殼寬、殼高)之間的間接作用
2.3.1 多元回歸分析
多元線性回歸分析表明, 硬殼蛤的形態(tài)性狀與體質(zhì)量、軟體質(zhì)量和肥滿度極顯著相關(guān)(<0.01)。形態(tài)性狀與體質(zhì)量的多元回歸方程為:= –46.359+0.2881+ 1.7232+0.6403,2=0.949; 形態(tài)性狀與軟體質(zhì)量的多元回歸方程為:1= –6.607+0.3011+0.1572–0.1613,2=0.901; 形態(tài)性狀與肥滿度的多元回歸方程為:= 3.159+0.1731+0.0082–0.1793,2=0.072。
2.3.2 單一性狀回歸分析
形態(tài)性狀與體質(zhì)量之間的曲線擬合見圖1, 殼長與體質(zhì)量的曲線擬合方程為:=2.163×10–413.097, 相關(guān)指數(shù)2=0.986; 殼寬與體質(zhì)量的曲線擬合方程為:=5.744×10–322.664, 相關(guān)指數(shù)2=0.982; 殼高與體質(zhì)量的曲線擬合方程為:=5.430×10–432.975, 相關(guān)指數(shù)2=0.985。
形態(tài)性狀與軟體質(zhì)量之間的曲線擬合見圖2, 殼長與軟體質(zhì)量的曲線擬合方程為:1=2.070e–00513.187, 相關(guān)指數(shù)2=0.950; 殼寬與軟體質(zhì)量的曲線擬合方程為:1=6.841×10–422.703, 相關(guān)指數(shù)2=0.932; 殼高與軟體質(zhì)量的曲線擬合方程為:1=5.515e–00533.052, 相關(guān)指數(shù)2=0.936。以上自變量回歸系數(shù)及截距回歸系數(shù)差異極顯著(<0.01), 回歸關(guān)系差異極顯著(<0.01)。
形態(tài)性狀與肥滿度之間的曲線擬合見圖3。殼長與肥滿度的曲線擬合方程為:= –0.00112+ 0.0651+2.415, 相關(guān)指數(shù)2=0.047; 殼寬與肥滿度的曲線擬合方程為:= –0.00222+0.1392+2.298, 相關(guān)指數(shù)2=0.046; 殼高與肥滿度的曲線擬合方程為:= –0.00132+0.1073+1.935, 相關(guān)指數(shù)2=0.043。各性狀與肥滿度之間回歸關(guān)系不顯著, 個體間肥滿度差異大。
表4 硬殼蛤形態(tài)性狀對體質(zhì)量、軟體質(zhì)量和肥滿度的決定系數(shù)
圖1 形態(tài)性狀與體質(zhì)量的曲線擬合
圖2 形態(tài)性狀與軟體質(zhì)量的曲線擬合
圖3 形態(tài)性狀與肥滿度的曲線擬合
貝類形態(tài)性狀和體質(zhì)量的變異系數(shù)通常比較大的是體質(zhì)量[4-10], 其次是軟體質(zhì)量??赡苁瞧潴w質(zhì)量更容易隨著外界因素的改變而改變, 不同時期其體質(zhì)量增長的速度也不同。宋堅等[12]采用相關(guān)分析和通徑分析分別分析了4、16、28月齡3種規(guī)格硬殼蛤的形態(tài)性狀與體質(zhì)量, 其中變異系數(shù)最大的也是硬殼蛤的體質(zhì)量, 與本研究結(jié)果一致。在王沖等[4]對不同群體毛蚶形態(tài)性狀對軟體質(zhì)量影響的研究中發(fā)現(xiàn), 濱州港群體中軟體質(zhì)量的變異系數(shù)僅次于體質(zhì)量, 亦與本研究結(jié)果一致。這說明變異系數(shù)反映的是一組數(shù)據(jù)離散程度的大小, 變異系數(shù)大的性狀更能獲得較好的選育效果。因此對硬殼蛤進行培育時, 可以優(yōu)先考慮活體質(zhì)量, 其次是軟體質(zhì)量。在形態(tài)性狀中殼寬性狀具有相對較大的選擇潛力。
在體質(zhì)量方面, 相關(guān)系數(shù)最大的是殼寬。根據(jù)通徑系數(shù), 殼寬通過殼長、殼高的間接作用占比分別為65.1%、78.9%, 在殼長、殼高與體質(zhì)量相關(guān)系數(shù)中占比分別為55.3%、55.4%, 均超過50%, 說明殼寬對體質(zhì)量的影響最大, 并說明還與其他因素有關(guān), 可能是兩殼的絞合角度和表面積以及水環(huán)境因子等。但宋堅等[12]的研究表明殼長是影響硬殼蛤體質(zhì)量的主要因素, 分析原因為硬殼蛤的生長受環(huán)境影響較大, 底質(zhì)、溫度以及營養(yǎng)條件均可能造成殼形的差異[1], 另外, 貝殼表觀性狀的測量標(biāo)準(zhǔn)和取樣的數(shù)量也有可能對其相關(guān)性造成影響。
在軟體質(zhì)量方面, 相關(guān)系數(shù)最大的是殼長。根據(jù)通徑系數(shù), 直接作用最大的是殼長, 王中霞等[13]發(fā)現(xiàn)小刀蟶()殼長與軟體質(zhì)量的相關(guān)系數(shù)最大, 與本研究結(jié)果一致。但也有研究表明, 殼高對青蛤軟體部重的影響最大[14], 殼長和殼寬是影響黃邊糙鳥蛤()軟體部質(zhì)量的主要性狀[15], 這與不同雙殼類生物學(xué)特性有關(guān), 也可能由生活環(huán)境不同導(dǎo)致[16]。并且在繁殖期, 其性腺包圍整個內(nèi)臟團, 因此軟體質(zhì)量中包括了部分的性腺重, 隨著季節(jié)的變化, 性腺也在不斷發(fā)生變化, 軟體質(zhì)量也隨之受到影響。
本研究中, 殼長與肥滿度相關(guān)系數(shù)最高, 但形態(tài)性狀對肥滿度的相關(guān)指數(shù)均小于0.85, 說明除形態(tài)性狀外, 其他某些條件也是影響肥滿度的重要因素。相關(guān)研究表明, 影響厚殼貽貝肥滿度的主要因素之一是性腺[17]、鹽度及餌料。通過相關(guān)分析及通徑分析發(fā)現(xiàn)硬殼蛤的形態(tài)性狀對肥滿度之間的影響作用極小, 所以通過觀測形態(tài)性狀難以估算肥滿度。
通過多元線性回歸方程反映出貝殼形態(tài)性狀與體質(zhì)量、軟體質(zhì)量、肥滿度的關(guān)系, 可以作為硬殼蛤的測度指標(biāo)。單一性狀與體質(zhì)量及軟體質(zhì)量之間均呈冪函數(shù)關(guān)系, 殼長與體質(zhì)量及軟體質(zhì)量曲線擬合方程的2均最高(0.986和0.950), 并且曲線擬合結(jié)果均達到了顯著水平(<0.05), 說明曲線擬合方程均有統(tǒng)計學(xué)意義, 也在一定程度上證實了硬殼蛤的形態(tài)性狀與體質(zhì)量和軟體質(zhì)量之間可以互相影響并且有一定規(guī)律性的聯(lián)系。張超等[18]在對2~3齡毛蚶()的研究中發(fā)現(xiàn), 以殼寬為自變量的回歸方程決定系數(shù)最高, 與本研究結(jié)果不一致, 這可能與貝類的種間差異有關(guān)。也有研究表明, 不同貝齡蛤仔影響體質(zhì)量的主要因素不同[19]。
肥滿度方面, 多元線性回歸方程的2極小, 單一性狀與肥滿度曲線擬合方程的擬合度不高且誤差平方和較大, 結(jié)果不可靠。結(jié)合通徑分析可知, 僅研究某單一性狀不足以充分解釋肥滿度的變化, 說明通過活體測量的數(shù)據(jù)難以與肥滿度建立顯著的聯(lián)系。
本試驗所用硬殼蛤均采自海水養(yǎng)殖池塘, 養(yǎng)殖環(huán)境對其生長具有重要影響: 越接近最適生長水溫, 其酶系統(tǒng)活力越強, 從而促進其生長; 餌料生物的繁殖與生長、酸堿度的變化, 亦間接影響硬殼蛤的生長[20]。本試驗的研究結(jié)果反映了在相似養(yǎng)殖環(huán)境下的特征。在實際生產(chǎn)過程中, 應(yīng)全面考慮各種環(huán)境因子對硬殼蛤的影響, 以繁育及養(yǎng)殖優(yōu)質(zhì)的硬殼蛤。
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Correlation and path analysis between morphological traits and body weight, soft body weight, and plumpness of
CHEN Ya-qi, LIANG Jian, GUO Yong-jun, LI Yong-ren
(Tianjin Key Laboratory of Aqua-ecology and Aquaculture, College of Fisheries, Tianjin Agricultural University, Tianjin 300384, China)
To study the effects of morphological traits ofon Y, Y1, and K, the shell length, shell width, shell height, weight, and soft weight ofwere measured. Furthermore, correlation analysis, multiple regression analysis, and path analysis were conducted. The results demonstrated that the largest coefficient of variation was weight, the largest correlation coefficient between morphological traits and weight was shell width (0.970), the largest correlation coefficient with soft weight was shell length (0.946), and the largest correlation coefficient with plumpness was shell length (0.203). The most direct effect of morphological traits on weight was, namely, shell width (0.145), shell length (1.113), and shell length (1.752). The multiple regression equation between morphological traits and weight was= –46.359 + 0.2881+ 1.7232+ 0.6403,2= 0.949; the multiple regression equation with soft weight is1= –6.607 + 0.3011+ 0.1572– 0.1613,2= 0.901; the multiple regression equation with plumpness is= 3.159 + 0.001 1731+ 0.0082– 0.1793,2= 0.072. Shell width was found to be the principal factor affecting the weight of, whereas shell length was determined as the chief factor affecting the soft weight of. The regression relationship between morphological traits and plumpness was not found to be significant, and there were substantial differences in plumpness among individuals. The research concluded that results can be used as a reference for case studies in variety breeding and seedling breeding of.
; morphological traits; weight; correlation analysis; path analysis
Oct. 16, 2021
834
A
1000-3096(2022)10-0122-07
10.11759/hykx20211016002
2021-10-16;
2022-02-23
國家重點研發(fā)計劃項目(2018YFD0901404); 天津市海水養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系創(chuàng)新團隊項目(ITTMRS2021003); 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)專項資金項目(CARS49); 天津市科技計劃項目(21ZYCGSN00350)
[National Key R&D Program of China, No.2018YFD0901404; Tianjin Modern Agro-indurty Technology Research Systen Aquaculture Shellfish Breeding Positions, No. ITTMRS2021003; Earmarked Fund for Modern Agro-indurty Technology Research Systen, No. CARS-49; Tianjin Project of Science and Technology, No. 21ZYCGSN00350]
陳雅琦(2000—), 女, 河北唐山人, 碩士研究生, 主要從事海水養(yǎng)殖技術(shù)研究, E-mail: 870554354@qq.com; 李永仁(1978—),通信作者, E-mail: lyr1018@163.com
(本文編輯: 譚雪靜)