逐步线性回归法实现中华虎头蟹(Orithyia sinica)形态指标与体重的通径分析＊

来守敏 王仁杰 姜令绪 秦 浩 李玉全

(青岛农业大学海洋科学与工程学院 青岛 266109)

中华虎头蟹(Orithyia sinica)隶属于甲壳纲、十足目、馒头蟹科(Calappidae),在黄海、渤海及东南沿海、台湾海峡等海域均有分布,在朝鲜半岛和菲律宾海域也有分布,但资源量均较低(邱高峰,1998;廖永岩等,2007;王红伟等,2012;魏国庆等,2012)。中华虎头蟹外壳坚硬奇特,其头胸甲上有深紫色呈圆斑状“背眼”2个,观其头胸甲酷似虎头,故称虎头蟹,又有老虎蟹、虎蟹、虎头蟹、馒头蟹等称谓。蔡恒辉等(2012)和王连勇等(2014)认为中华虎头蟹因其奇特的外形和很好的食用价值深受人们的喜爱,市场价格很高,山东地区上市价格约为 150—260元/kg,具有良好的市场前景。同时,在韩国被认为是非常具有养殖潜力的新品种。

2012年之前对中华虎头蟹鲜有报道,Koo等(2005)进行了药物对幼蟹存活影响方面的研究。自2012年开始,有关中华虎头蟹的研究报道呈明显增多趋势。王红伟等(2012)和蔡恒辉等(2014)的研究集中于幼体发育方面;蔡恒辉等(2012)、黎奥等(2013)、刘萍等(2013)、蔡恒辉等(2014)、王连勇等(2014)研究报道了温度、盐度、干露、饵料、药物等对仔幼蟹发育、存活等方面的影响;形态性状和体重指标是遗传育种和种苗繁殖研究的重要依据,其中体重指标在实际操作中易产生结果不准确现象且操作不方便,而形态性状指标的测量结果较为准确且简单易行(平洪领等,2013)。因此,寻找与体重直接相关的形态指标,对形态指标与体重之间的关系进行分析,通过形态性状可以估计和推算体重,为以后的良种选育和苗种繁育工作提供良好的测量指标,以满足培育或选育具有体重优势的群体(董世瑞等,2007;孙成波等,2008)。目前,在中国对虾(董世瑞等,2007)、日本囊对虾(孙成波等,2008)、日本沼虾(王志铮等,2011)、三疣梭子蟹(王仁杰等,2011;程国宝等,2012)、凡纳滨对虾(徐如卫等,2013)等主要养殖甲壳类进行了研究报道,对它们的形态性状与体重的关系进行了探讨,找到了合适的形态指标,为良种选育提供了重要帮助。但是,对中华虎头蟹形态性状与体重的关系研究目前国内外还未见相关报道。本实验拟利用相关分析、通径分析、逐步线性回归的方法,参考陆志波等(2003)、杜家菊等(2010)、王春琳等(2013)的研究方法,分析中华虎头蟹的形态特征与体重的关系,以期为今后中华虎头蟹苗种繁育亲本的选择以及良种选育工作提供理想的测量指标。

1 材料与方法

1.1 材料

实验的操作地点位于山东省昌邑市海丰水产养殖有限责任公司。中华虎头蟹实验材料来自山东省即墨市丰城附近海域,取中华虎头蟹 40只,进行称重和测量。

1.2 形态指标测量与分析

利用游标卡尺,测量甲宽(A1)、甲长(A2),眼间距Ⅰ(A3)、眼间距Ⅱ(A4)、第Ⅰ侧齿间距(A5)、第Ⅱ侧齿间距(A6)、第Ⅲ侧齿间距(A7)、第Ⅳ侧齿间距(A8)、第Ⅴ侧齿间距(A9)、背眼间距(A10)、右大螯不动指长(A11)、右大螯动指长(A12)、右大螯宽(A13)、左大螯不动指长(A14)、左大螯动指长(A15),左大螯宽(A16)、左第Ⅰ步足长节长(A17)、左第Ⅱ步足长节长(A18)、左第Ⅲ步足长节长(A19)、左第Ⅳ步足长节长(A20)、右第Ⅰ步足长节长(A21)、右第Ⅱ步足长节长(A22)、右第Ⅲ步足长节长(A23)、右第Ⅳ步足长节长(A24)、体高(A25)共25个形态指标;用电子天平测量体重(Y),精确到0.01g。

1.3 数据处理与统计分析

初步统计整理获得的各项表形参数统计量,对形态性状对体重进行相关分析,利用SPSS进行通径分析及主成分分析,P＜0.05表示差异达到显著水平,P＜0.01表示差异达到极显著水平。

2 结果与分析

2.1 对体重数据进行正态性检验

借助SPSS对体重(Y)进行正态性检验,结果如表1所示,Kolmogorov-Smirnov Test适用于大样本检验,结果较精确,而Shapiro-Wilk Test适用于小样本,本实验中 n =40 (＞30)属于大样本,因此利用 Kolmogorov-Smirnov Test的输出结果。Kolmogorov-Smirnov的统计量为0.106,显著水平Sig.= 0.200＞0.05,所以因变量Y服从正态分布,即Y是正态变量,可以进行回归分析。

表1 体重正态性检验结果Tab.1 The results of weight normalization

2.2 逐步回归分析建立方程式

从表2可以看出,随着自变量右大螯宽和第Ⅱ侧齿间距被逐步引入回归方程,方程的相关系数(R)和决定系数(R2)也在逐渐增大,说明引入的自变量对体重的作用在增加,其中决定系数 R2=0.768,计算得知剩余因子为 0.482,该值较大,说明还有一些对体重影响较大的因素没有考虑到,对体重影响因素的全面分析还需要进一步研究。

表2 模型输出结果Tab.2 The output results of the models

表3列出了保留自变量的偏回归系数、标准回归系数(即通径系数)、方程截距、标准误差以及相对应的显著性检验结果,保留自变量的检验结果(Sig.)均小于 0.05,说明两自变量可以保留在方程式中,从而得线性回归方程为: Y= –273.841+10.4X1+2.867X2,其中Y为体重(g),X1为右大螯宽(mm),X2为第Ⅱ侧齿间距(mm)。

2.3 数据的表型统计与相关性分析

从表4所测定指标的表型统计结果来看,变异系数最大的指标为体重,其次是第Ⅳ侧齿间距、右第Ⅳ步足长节长、眼间距Ⅰ等;变异系数最小的为右大螯宽、第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ侧齿间距等。

由表5可知,实验所测定的25个形态指标,除第Ⅳ侧齿间距(A8)外,与体重间相关性均达到了极显著水平(P＜0.01),且各形态指标间相关性基本上都达到了显著或极显著水平,表明实验所选的指标的相关分析具有实际意义。

2.4 通径分析

据表3可知,自变量A13、A6对Y的直接作用,分别是: P1y=0.631,P2y=0.324。偏回归系数的显著性均小于0.05,说明处理的各项性状数据符合方程式。据表5可知,自变量A13、A6与因变量之间的简单相关系数r1y=0.841,r2y=0.732;两自变量 A13与 A6间的相关系数 r12=r21=0.645。由通径分析的理论推算间接通径系数(表6)。

表3 回归系数Tab.3 The output results of regression coefficient

表4 所测指标的表型统计结果Tab.4 The phenotypic results of various traits

3 讨论

3.1 共存

本实验所测定的25个自变量形态指标中,甲宽、眼间距Ⅰ、第Ⅰ侧齿间距、第Ⅳ侧齿间距、第Ⅴ侧齿间距、体高等与因变量体重相关程度极为明显,但都不适合多元回归方程。其原因是与引入方程的2个自变量之间相关性很强,存在明显的共线性关系,因此不能共存于回归方程中(陆志波等,2003)。

3.2 中华虎头蟹与其它经济蟹类性状之间的相似性

中华虎头蟹外形奇特,生活习性与其它经济蟹类也不尽相同。魏国庆等(2012)研究认为中华虎头蟹为前后直行,而其它经济蟹类大都为横向爬行。中华虎头蟹行动迟缓,遇到危险假装死亡。而三疣梭子蟹行动迅捷,勇猛好斗。本次实验的结论与之前学者采用通径分析与线性回归方程对三疣梭子蟹的分析结论大致相同。

3.3 中华虎头蟹性状选择育种的意义

体重是选择育种的重要性状指标之一,因为体重是决定市场价格和商品品质最重要的性状,一般个体越大,体重越高,经济价值就越高。然而,体重的变异系数最大,其它形态性状的变异系数都比较小。说明,体重的准确性不高,根据其测量值来进行选择育种的准确性也不高,从而不能进行理想选择育种。而其它的形状特征变异系数相对较小,准确度较高,从而进行选择育种的准确性也较高。选择性状特征作为参考依据是准确可行的。从本次实验的结果来看,中华虎头蟹的各形态性状与体重间的相关性比较显著,自变量(右大螯宽、第Ⅱ侧齿间距)与因变量(体重)符合本次实验的线性回归方程,说明本次实验获得的2个形态指标(右大螯宽和第Ⅱ侧齿间距)能较好的反应与体重的关系。

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