梭鲈不同月龄性状的主成分分析与判别分析

汪月书，李彩娟，许郑超，凌去非（苏州大学医学部基础医学与生物科学学院江苏 苏州 215123）

梭鲈不同月龄性状的主成分分析与判别分析

汪月书，李彩娟，许郑超，凌去非
（苏州大学医学部基础医学与生物科学学院江苏 苏州 215123）

为研究梭鲈幼鱼期的生长规律和生长特征，对1—4月龄梭鲈的全长、体长、头长、体高、体厚、尾柄长、尾柄高、口裂和体质量等9个性状进行主成分分析与判别分析，并计算肥满度。结果表明：梭鲈各月龄各性状间多为正相关，体长与全长、体质量相关性最显著，1月龄梭鲈尾柄高与口裂相关系数最小。梭鲈各月龄主成分分别为：1、4月龄第一主成分与长度发育有关，2、3月龄第一主成分与体质量发育有关；1、2月龄第二主成分与尾柄发育有关，3、4月龄第二主成分与口裂发育有关；1、2、3月龄第三主成分别与体高、体厚、尾柄发育有关。通过逐步判别分析，得到各月龄梭鲈判别函数，总判别准确率为95.6%。4月龄梭鲈肥满度最大（1.275），3月龄梭鲈肥满度最小（1.022）。

梭鲈；主成分分析；判别分析；肥满度

doi：10.3969/j.issn.1004-2091.2016.04.004

梭鲈（Saner lucioperca）属于鲈形目（Pericformes）、鲈科（Pereidae）、梭吻鲈属（Lucioperca）［1］，原产于欧洲的易北河、咸海、黑海、里海以及波罗的海等水系，在我国仅分布于新疆伊犁河水系和额尔齐斯河水系。该鱼适温广（0～33℃）、耐盐碱，肉质细嫩，肌间刺少，适于加工，营养价值极高，其蛋白质含量超过19.94%，比鳜（17.56%）高，5种致鲜氨基酸含量为9.31%，高于虹鳟（9.11%）［2］，有“淡水鱼王”之美誉。梭鲈抗病能力强，大大减少了养殖过程中鱼病防治药物的使用和污染。近年来，梭鲈被誉为最具养殖潜力的淡水经济鱼类之一，国际市场对梭鲈商品鱼的需求量增长迅速［3］，且呈供不应求态势，国内梭鲈商品鱼市场需求也极其旺盛，塘口价已超过100元/kg，梭鲈已成为国内外市场一致认可的名优淡水鱼类之一。

国内外学者围绕梭鲈生物地理学［4］、群体遗传学［5-6］、生理学［7-8］、人工繁殖［8］、养殖与增殖［9-11］、营养与饲料［2，12］等方面进行了一定的研究。但是对于梭鲈生长尤其是幼鱼阶段的生长相关研究尚未见报道。

主成分分析和判别分析两种多元统计方法在水产基础生物学研究方向有较广泛的应用，郭焱等［13］运用主成分分析对伊犁河、塔什库尔干河和托什干河3个群体的斑重唇鱼的性状进行了比较分析。王燕飞等［14］对1—5月龄三疣梭子蟹8个指标进行了主成分分析，发现1—3月龄三疣梭子蟹形态性状的增长优先于体质量，4—5月龄体质量增长优先于形态性状的增长。窦亚琪等［15］运用主成分分析、判别分析两种多元统计方法，证明了体质量、体长和体高是影响翘嘴鳜早期生长阶段最重要的性状指标。

研究对1—4月龄梭鲈的全长等9个生长性状进行主成分分析与判别分析，以探究不同月龄梭鲈表型性状间的相互关系，同时结合肥满度等生长指标，揭示梭鲈幼鱼期生长规律和生长特征，并为其科学养殖管理和生长选育的指标筛选提供理论依据。

1　材料与方法

1.1试验材料

2015年4月苏州沙家浜东湖现代渔业科技发展有限公司进行了梭鲈人工繁殖，试验用仔鱼放入2×667 m2池塘中进行幼鱼培育。分别于5—8月（间隔30 d）随机在试验池中采取梭鲈样本。

1.2测量方法

试验鱼经MS-222（100 g/L）麻醉，测量全长、体长、头长、体高、体厚、尾柄长、尾柄高、口裂、体质量等9个性状数据。使用电子数显游标卡尺测量形态性状数据（精确到0.01 cm），体质量使用电子天平测量（精确到0.01 g）。测量方法参照Bonar等［16］的淡水鱼类形态特征测量标准。

1.3数据分析方法

1.3.2原始数据转换通过标准化处理以消除原始数据中量纲不同的影响，同时不改变变量间的相关性。标准化处理公式：

1.3.3主成分选取利用SPSS 19.0进行处理数据。用Jacobi法求出9项指标（体质量、体长、全长、体高、体厚、头长、尾柄长、尾柄高、口裂）相关矩阵的特征值、累积贡献率及特征向量，为保留原多维空间的信息量并简化计算，依据累积贡献率＞85%的原则选择主成分。

1.3.4判别分析数据利用SPSS 19.0进行处理。将各表型性状数据按月龄分为4组，使用逐步判别法建立梭鲈4个月龄阶段的判别函数。

2　结果

2.1肥满度

1—3月龄梭鲈肥满度呈下降趋势，3月龄肥满度最小（1.022），4月龄肥满度回升，并达到最大值（1.275）。4月龄梭鲈肥满度个体间差异最大，变异系数达38.69%（表1）。

表1　不同月龄梭鲈肥满度

2.2不同月龄梭鲈性状相关性比较

利用相关系数法，得到各月龄梭鲈的性状相关系数矩阵（表2），各性状间多为正相关。1、2、4月龄梭鲈全长与体长相关系数最大，分别为0.871、0.945、0.992；3月龄梭鲈体长与体质量相关系数最大（0.902）；1月龄梭鲈尾柄高与口裂相关系数最小（0.059）。

2.3不同月龄梭鲈性状的主成分分析

不同月龄梭鲈9个性状参数的相关矩阵特征值和累积贡献率见表3。1月龄梭鲈提取3个主成分，前3个主成分累积贡献率达89.29%（≥85%）。同理，2月龄提取4个主成分，累积贡献率达89.27%；3月龄提取4个主成分，累积贡献率达86.67%；4月龄提取2个主成分，累积贡献率达91.15%。2、3月龄提取3个主成分时，累积贡献率已达到80%，因此仅列出3个主成分以便比较。

不同月龄梭鲈入选主成分的特征向量见表4。1月龄梭鲈第一主成分中特征向量绝对值较大的为全长X1、体长X2、尾柄长X6，故归纳为鱼体长度发育情况；第二主成分中特征向量绝对值较大的为尾柄高X7，归纳为尾柄发育情况；第三主成分中特征向量绝对值较大的为高X4，归纳为体高发育情况。不同月龄梭鲈入选主成分结果见表5，1、4月龄梭鲈第一主成分相同，对应长度发育情况，2、3月龄梭鲈第一主成分对应增重情况；1、2月龄第二主成分相同，对应尾柄发育情况，3、4月龄第二主成分相同，对应口裂发育情况。

表2　不同月龄梭鲈各性状的相关系数

表3　不同月龄梭鲈各性状特征值和累积贡献率

表4　不同月龄梭鲈入选主成分的特征向量

表5　不同月龄梭鲈的主成分

2.4判别分析

运用逐步判别分析方法，剔除1项性状-尾柄高，保留其余8项性状，建立了不同月龄梭鲈的判别函数，式中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X8、X9分别代表全长、体长、头长、体高、体厚、尾柄长、口裂、体质量。1至4月龄梭鲈的判别式如下：

将记录的9项性状数据分别代入上述4个判别式，对观测样本按判别函数进行预测分类，结果见表6。判别公式总判别准确率为95.6%，1月龄梭鲈的判别准确率为100%。

表6　判别函数对观测样本的预测分类及准确率

3　分析与讨论

3.1肥满度

肥满度是反应鱼类生理、营养状况的重要指标，可为渔业资源评估及管理提供参考资料［17］，捕捞压力、水温和饵料数量等均会影响肥满度的大小，对养殖池中的幼鱼进行肥满度监测，有利于科学评价幼鱼的健康状况及养殖措施是否得当。

该研究中，5、6、8月梭鲈的肥满度高于7月，且8月梭鲈肥满度最高，表明5、6、8月梭鲈的生长优于7月，8月份梭鲈的生长最佳。在幼鱼培育早期，梭鲈可摄食池塘中天然饵料生物以满足生长需要，但当其达3月龄时，池中天然饵料数量相对减少，这对梭鲈生长产生一定影响，表现为肥满度下降。待补充生物饵料后，4月龄梭鲈生长速度有所加快，肥满度及其变异系数均达到最大值，由此表明及时配套饵料是培养梭鲈的关键因素之一，同时，对梭鲈幼鱼阶段进行选育宜从4月龄开始。

3.2主成分分析

主成分分析的基本思想是降维，将多个彼此相关的表型性状指标转化为新的、较少的且相互独立的综合指标［18］，帮助解决多重共线性问题，提高信息利用率，便于更加简便、直观地开展分析工作。

主成分分析结果表明，1、4月龄梭鲈长度的生长处于首要位置，2、3月龄梭鲈体质量的增长优先于其他性状的生长。因全长、体长存在较高相关性，可将全长作为1、4月龄梭鲈遗传选育优先选择指标，将体质量作为2、3月龄梭鲈选育优先选择指标。唐瞻阳等［19］对2至5月龄尼罗罗非鱼进行主成分分析后，认为应始终坚持以体质量、体长为尼罗罗非鱼选育主选性状；窦亚琪［15］利用主成分分析的方法证明了在对广东清远地区翘嘴鳜的早期选育工作中，应重点选择体质量、体长和体高等3个性状。该研究结果与梭鲈实际生长情况相符且与上述学者的研究结果类似。

主成分特征向量数值可反映出各性状的发育趋势，该研究中，1至4月龄梭鲈第一主成分特征向量数值表明，2、3月龄梭鲈长度发育趋势较1月龄梭鲈有所减缓，体质量增加速度逐渐上升，达4月龄后，梭鲈长度发育速度回升，体质量增加速度趋于缓和。

3、4月龄第二主成分对应口裂发育情况，说明7、8月份时梭鲈口裂发育速度加快，口裂发育可提高梭鲈捕食的选择性，保证其生长营养需求，这与4月龄梭鲈肥满度最高存在一定相关性。2、3月龄需要提取四个主成分后累积贡献率方达到85%，推测可能与6、7月份时梭鲈各性状生长差异较大有关，且3月龄梭鲈恰处于7月份相对炎热的环境中，水温较高，生长环境条件欠佳。

3.3判别分析

判别分析是一种根据观测样本的若干数量特征对样本进行归属判别的多元统计分析方法［20］，常用于研究不同种或月龄群体的形态差异。当存在较多的观测指标时，可利用逐步判别法将判别能力相对较弱的指标剔除，挑选最佳指标建立判别函数，以提高判别效果。该研究对9项性状进行逐步判别后，剔除尾柄高这一性状，保留其余8项性状，原因可能是尾柄高在判别分析中的贡献性较小，与其他性状间存在较高的相关性，这与窦亚琪等［15］对翘嘴鳜进行判别分析时发现全长、尾长、尾柄长与其他性状存在着较高的相关性而这三个性状剔除类似。

唐瞻阳等［19］对2至5月龄尼罗罗非鱼进行判别分析，判别准确率为99.25%；窦亚琪等［15］对2至6月龄翘嘴鳜进行判别分析，判别准确率为98.87%。该研究得到的判别公式判别函数总判别准确率为95.6%，判别效果较为理想，其中，1月龄梭鲈的判别准确率为100%，而4月龄梭鲈判别准确率最低（91.3%），这可能与4月龄时梭鲈个体间生长差异增大有关。在梭鲈养殖以及育种过程中，可将该法用于跟踪探究梭鲈的生长状况及生长差异，以此判定错过最佳生长季节梭鲈的真实月龄。同时，可以综合生长检测、肥满度以及综合判别分析结果，评价梭鲈鱼种培育效果，不断优化管理措施及在幼鱼阶段的选育策略。

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Principal component and discrimination analysis of Sander lucioperca at differnet ages

Wang Yueshu，Li Caijuan，Xu Zhengchao，Ling Qufei
（School of Preclinical Medicine and Life Science，Soochow University，Suzhou 215123，China）

In order to investigate the growth characteristic of juvenile of pikeperch，Sander lucioperca，data of total length，body length，head length，body height，body width，caudal peduncle length，caudal peduncle height，mouth morphometrics and body weight of pikeperch were collected in 4 months after hatch in this study. The morphological traits were analyzed by principal component and discrimination analysis，and the relative fatness of pikeperch was also evaluated.The results showed that the character parameter of traits of pikeperch at different ages mostly had positive correlation.The relationship between body length，total length and body weight was the most notable while that between caudal peduncle and mouth morphometrics was the lowest at the age of one month.The principal components of pikeperch at different ages were different.The first principal component reflected the growth of total length and body length at one month and four months respectively while that reflects the growth of body weight at two and three months of age.In terms of the second principal component，the caudal peduncle development of one-month-old and two-month-old pikeperch was prominent.While at three and four months old，it was related to the mouth morphometrics.The third principal component reveals the growth of body height，body width and caudal peduncle at one，two and three months old，respectively.After removing caudal peduncle height，the discrimination equations were established with the overall accuracy of 95.6%.The relative fatness at 4 months was the largest（1.275），while 3 months the lowest（1.022）.

Sander lucioperca；principal component analysis；discrimination analysis；relative fatness

Q174

A

1004-2091（2016）04-0016-07

江苏省科技厅项目（BY2015039-10）；苏州大学大学生课外学术科研基金项目（KY2015110A）；常熟市科技局项目（CN201408）

汪月书（1995-），女，大学生，研究方向:水产食品安全，E-mail：yueshu_wang@163.com

凌去非，博士，副教授，E-mail:Lingqf@suda.edu.cn.

（2015-12-10）