翘嘴红鲌雌雄个体的形态差异分析

安 丽，孟庆磊，张龙岗，董学飒，李 娴，李 宁，朱树人

(山东省淡水渔业研究院，山东省淡水水产遗传育种重点实验室，济南 250117)

翘嘴红鲌雌雄个体的形态差异分析

安 丽，孟庆磊，张龙岗，董学飒，李 娴，李 宁，朱树人

(山东省淡水渔业研究院，山东省淡水水产遗传育种重点实验室，济南 250117)

为研究翘嘴红鲌(Eryghroculterilishaeformis)主要形态指标和雌雄个体的形态差异，2016年3月采集了67尾翘嘴红鲌，对其全长/体长、体高/体长、体宽/体长、尾柄长/体长、尾柄高/体长、眼间距/头长、头高/头长、头宽/头长、吻长/头长和丰满度10项标准化比例性状进行主成分分析、R-聚类分析和逐步判别分析，并建立了雌雄判别方程式。主成分分析和R-聚类分析结果显示，翘嘴红鲌主要形态指标可分为肥瘦程度特征、躯干部特征、尾部特征和头部特征4个方面。散布图结果显示雌雄个体在尾部形态上存在差异，同判别分析结果一致。通过逐步判别法从67尾翘嘴红鲌的10项标准化性状中筛选出体高/体长、体宽/体长、尾柄高/体长和丰满度4个比例性状，建立性别判别方程，对群体识别正确率达91.0%。经T检验，除体高/体长外，其他3个比例性状在两性群体间均存在显著或极显著差异，表明雌性相较于雄性体型较宽、较丰满，但尾柄较矮。上述差异性状及雌雄判别方程式可为翘嘴红鲌性别的鉴定提供方法和理论依据。

翘嘴红鲌(Eryghroculterilishaeformis); 形态差异; 雌雄判别

在鱼类的人工繁殖育种过程中，要实现雌雄个体分养、保证催产合理性比、提高人工繁殖及选育成效等都需要对性别的准确鉴别[1、2]。对于两性异形明显的鱼类[3-6]，可直接用肉眼区分雌性和雄性。但对于无性征的鱼类则很难通过外型进行鉴定，需通过解剖观察、制作性腺切片的方法鉴别，但这种方法需解剖鱼体，既不利于稀有动物的保护，也难以实现性别鉴别后的再利用。近年来随着分子育种技术的发展，通过分子遗传标记可准确的鉴别出雌雄个体[7-9]，但这种方法需早期开发性别特异标记，在实际操作中应用性较差，代价较高。因此在实际生产和操作中，通过鱼类传统形态指标的测量和多元统计分析成为了一种简单易行、实用有效的鉴别雌雄个体的方法。

翘嘴红鲌(Eryghroculterilishaeformis)，又称白条、和顺、太湖白鱼，是“太湖三白”之一，属于鲤形目鲤科鲌亚科红鲌属，是一种大型经济淡水鱼类，分布广泛，在我国黑龙江、黄河、长江、珠江等水系均有分布 。该种具有个体大、生长迅速、抗病力强、肉质白嫩、味道鲜美、营养价值丰富等特点，深受广大百姓的欢迎和喜爱[10-12]。本研究通过测量翘嘴红鲌形态指标，采用多元统计分析寻找雌雄形态差异，建立判别雌雄个体的数学模型，旨在为以后翘嘴红鲌繁殖、选育过程中提供鉴别雌雄个体的方法和理论依据。

1 材料与方法

1.1 实验材料

2016年3月，实验用翘嘴红鲌取自山东省淡水渔业研究院构建的选育群系，随机捞取67尾翘嘴红鲌，其中雄鱼31尾，雌鱼36尾，18月龄。雌雄性别通过解剖观察其性腺发育特征来确定。

1.2 参数测量

使用60 mg/L的丁香油将翘嘴红鲌麻醉，吸干体表多余的水分，测量体重及其他形态性状。用直尺测量全长(TL)和体长(BL)，精确到0.1 cm；用数显游标卡尺测量体高(BH)、体宽(BB)、眼间距(ED)、头长(HL)、头高(HH)、头宽(HB)、吻长(SL)、尾柄长(CL)和尾柄高(CH)等形态性状指标，精确到0.01 cm；使用电子天平秤取体重(BW)，精确到0.1 g。丰满度(F)通过BW/BL3计算得到。

1.3 数据处理

为消除个体大小对测量参数的影响，将躯干部的测量性状除以体长、头部的测量性状除以头长，转化为标准化性状，连同丰满度共计10项性状(表1)，进行主成分分析、R-聚类分析和逐步判别分析，筛选出雌雄群体间具有显著差异的性状建立翘嘴红鲌雌雄个体判别方程式。应用Excle 2010和SPSS 16.0统计软件对数据进行处理和分析。

表1 标准化性状参数

2 结果

2.1 雌雄形态性状分析

翘嘴红鲌各形态性状及其变异系数见表2。由表2可知，实验鱼雄鱼个体全长为230.0～360.0 mm，体重为89.8～328.2 g；雌性个体全长为245.0～425.0 mm，体重为125.8～496.4 g。测量的12个性状中，其中7个性状雌鱼个体的变异大于雄鱼，雌雄个体变异最大的均为体重，变异系数分别为0.339和0.400，雄鱼相较于雌鱼略显均匀。

表2 翘嘴红鲌各形态性状统计量

2.2 主成分分析

对翘嘴红鲌雌雄个体的10个标准化性状进行主成分分析，共获得4个主成分，累积贡献率为70.17%，4个主成分的贡献率以及各性状在这4个主成分上的负荷量见表3。其中，主成分1的贡献率为27.29%，主要包括体高/体长、体宽/体长、头宽/头长和丰满度4个性状，反映了翘嘴红鲌体型的肥瘦程度特征；主成分2的贡献率为16.05%，主要包括全长/体长和眼间距/头长2个性状，反映了翘嘴红鲌的躯干及眼间距特征；主成分3的贡献率为14.10%，主要包括尾柄长/体长和尾柄高/体长2个性状，反映了翘嘴红鲌的尾部特征；主成分4的贡献率为12.73%，主要包括头高/头长和吻长/头长2个性状，反映了翘嘴红鲌的头部特征。

根据主成分分析的得分，分别对主成分1与主成分2及主成分1与主成分3之间的雌雄个体绘制散布图，见图1和图2。图1中雌雄个体分布在主成分2轴上表现出稍明显的分离态势，通过得分可知差异主要由眼间距造成，图2中雌雄个体在主成分3上稍有分离，比较尾柄高和尾柄长的得分，两者影响相当，散布图显示雌雄个体可能在眼间距和尾部形态上稍有差异。

表3 4个主成分贡献率及各性状负荷量

图1 翘嘴红鲌雌雄个体在主成分1和主成分2的分布Fig.1 The distribution of principal component 1 and 2 of E.ilishaeformis

图2 翘嘴红鲌雌雄个体在主成分1和主成分3的分布Fig.2 The distribution of principal component 1 and 3 of E.ilishaeformis

2.3 R-聚类分析

对67尾翘嘴红鲌的10个标准化形态性状进行R-聚类分析，结果见图3。由图可见，以上性状分为两类，第一类为X3、X10、X2、X8、X1、X4和X5，主要反映了体型的特征参数；第二类为X6、X9和X7，主要反映了头部的特征参数。第一类又细分为2小类，X3、X10、X2、X8和X1组成第1小类，X4和X5组成第2小类。

R-聚类分析中第一类中的第1小类与主成分分析所得第1主成分和第2主成分相对应，反映躯干形态特征；第一类中的第2小类与第3主成分相对应，反映了尾部形态特征；第二类与第4主成分相对应，反映了头部形态特征，两种分析结果大体一致。

图3 翘嘴红鲌标准化形态性状R-聚类分析图Fig.3 R-Cluster dendrogram of standardized morphological indexes for E.ilishaeformis

2.4 判别分析

对67尾翘嘴红鲌个体进行逐步判别分析，根据各性状对模型的贡献大小，逐步剔除不相关的性状，最终筛选出4个变量，即X2、X3、X5和X10。建立判别方程式为：

雄：F1=1116X2+1335X3+6148X5-86.525X10-389.941

雌：F2=865.707X2+1831X3+5765X5-70.369X10-369.042

判别函数的显著性检验显示，P<0.01，表明判别函数达到极显著水平。计算出雌雄个体的判别分数值，分别得到雌雄个体的频布图，见图4和图5。由图可见，只有少数的个体出现错判的现象，该模型可以有效地区分翘嘴红鲌的性别。

图4 鲌雌性个体判别分数的频布图Fig.4 Frequency distributions of discriminant scores obtained from female E.ilishaeformis

图5 雄性个体判别分数频布图Fig.5 Frequency distributions of discriminant scores obtained from male E.ilishaeformis

利用所建立的判别方程式对翘嘴红鲌67尾个体进行性别判别，将每尾个体的4个性状参数值带入方程式计算F1和F2，若F1>F2，判定为雄鱼，反之则为雌鱼。判别结果见表4，雄性判别准确率达93.5%，雌性判别准确率达88.9%，综合判别成功率达91.0%，67尾翘嘴红鲌仅6尾被错判为其它性别。

表4 翘嘴红鲌雌雄判别结果

对筛选出的用于建立判别函数的4个标准化性状进行T检验，结果见表5。结果显示体宽/体长和尾柄高/体长的P<0.01，差异极显著，丰满度的P<0.05，差异显著，体高/体长的P>0.05，差异不显著。以上数据表明，雌性个体的体型较宽较丰满，但尾柄比较矮。

表5 翘嘴红鲌性状的T检验及雌雄形态差异

3 讨论

3.1 多元统计分析在雌雄差异分析上的应用

随着计算机技术的发展及各种统计软件的开发，多元统计分析方法也广泛应用于水产科学领域。主成分分析是在不损失或很少损失原有信息的基础上，将多个实测变量简化为较少变量，更能反映事物本质的一种分析方法。聚类分析和判别分析都是研究事物分类的基本方法，但聚类分析是根据事物本身的特性研究个体分类的方法，而判别分析是先求出判别函数，然后根据判别函数对未知所属类别的事物进行分类的一种分析方法[13]。近年来，许多学者将主成分分析、R-聚类分析和判别分析等多元分析的方法应用于水产动物雌雄个体形态差异的分析上。郭弘艺等[14]对153尾银色鳗的16个直接测量性状进行主成分分析，17项标准化比例性状进行R-聚类分析，还建立了雌雄个体的判别模型，得出结果，长江口银色鳗的雌性个体比雄性更为丰满，体型较高但眼较小。吴波等[15]对178尾金钱鱼形态性状进行主成分分析和R-聚类分析，建立了金钱鱼雌雄判别方程，结果表明雌性个体相比于雄性具有体形较高、头较大且吻较长的特征。谌微等[16]分析了554尾大黄鱼12项计量性状及11项标准化性状，雌鱼个体间变异较雄鱼更大，雌雄鱼的体长/体厚差异最大。岳亮等[17]采用主成分分析、逐步判别分析和T检验的方法对红鳍东方鲀雌雄个体的形态差异进行了分析研究，结果表明红鳍东方鲀雄性与雌性相比，体型较宽，体周长2较长。

3.2 翘嘴红鲌雌雄差异分析

本研究对67尾翘嘴红鲌10项标准化性状进行多元统计分析，得到的4个主成分分别代表了翘嘴红鲌肥瘦程度特征、躯干部特征、尾部特征和头部特征，通过对这些指标的测定和分析可以基本反映出翘嘴红鲌的外部形态。聚类分析中第一类中的第1小类与主成分分析所得第1主成分和第2主成分相对应，反映躯干形态特征；第一类中的第2小类与第3主成分相对应，反映了尾部形态特征；第二类与第4主成分相对应，反映了头部形态特征，除眼间距分析结果不同以外其他分析结果相一致。在主成分分析的散布图可见雌雄个体在主成分2轴上表现出稍明显的分离态势，说明雌雄个体在主成分2的指标有差异。根据得分情况可知应该是眼间距对此分离的作用较大，分析原因可能是在实际操作中眼间距的测量值较小，人为操作时产生的误差造成的影响更显突出，也因此造成两种分析在眼间距上有差异。由散布图可见在主成分3上雌雄个体也稍有分离，说明雌雄个体在尾部形态上存在差异，这一结果在下面的判别分析中也可以得到验证。运用逐步判别分析的T检验结果表明翘嘴红鲌雌雄差异主要集中体型肥瘦程度和尾部形态上，即雌性相较于雄性体型显著较宽、较丰满，但尾柄较矮。同时建立了雌雄判别方程式，最终保留了体高/体长、体宽/体长、尾柄高/体长和丰满度4个变量，综合判别成功率达91.0%，说明通过以上4个性状指标可以快速鉴别出翘嘴红鲌性别。

3.3 存在的问题

水产动物中雌雄个体间的差异主要包括雌雄形态差异和生长差异两部分，随着年龄的增长雌雄间的差异会有不同的变化，建立的判别雌雄模型或只适用于特定的体尺度范围之内或特定的体重范围之内。吴波等[15]认为所筛选出的5个外形特征只可以判别体重在100 g以上的金钱鱼个体的性别，100 g以下的还需要进一步验证。岳亮等[17]验证了新选用的两个东方红鳍鲀雌雄群体均不适用于已建立的雌雄判别模型。本研究通过测量、分析翘嘴红鲌外部形态指标，建立了判别雌雄的数学模型，进而得出雌性相较于雄性较宽较丰满，尾柄较矮，但陈世通等[18]研究中认为翘嘴红鲌个体大小并无显著的两性差异，局部形态特征方面也不存在显著的两性差异。说明本研究建立的判别模型只适用于体长为20～37 cm的翘嘴红鲌，对作者陈世通等[18]选用的体长为7.1～19.4 cm的鱼体不适用，因此寻找不同雌雄差异的体尺度适用范围或体重的适用范围成为下一步需要研究的方向。

自然水域中的翘嘴红鲌是一种大型凶猛肉食性鱼类，其生长速度、个体大小、雌雄差异等会受到自身性选择、水生环境因子(食物的丰度、水中物种的分布)、年龄差别等因素的影响。本研究选用了翘嘴红鲌的选育群系，虽然选择强度较小但其生长的环境、摄食模式等发生较大变化，因此野生群体和选育群体可能存在一定的差别，需进一步比较研究。

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(责任编辑：邓 薇)

Analysis of morphological indexes and discriminationof male and femaleEryghroculterilishaeformis

AN Li, MENG Qing-lei, ZHANG Long-gang, DONG Xue-sa, LI Xian, LI Ning, ZHU Shu-ren

(ShandongFreshwaterFisheriesResearchInstitute,ShandongProvincialKeyLaboratoryofFreshwaterGeneticsandBreeding,Ji’nan250117,Shandong,China)

To study the main morphological indexes ofEryghroculterilishaeformisand morphological variations between male and female, a total of 12 quantitative characters of 67 individuals collected in March 2016 were measured. 10 characteristics(total length/body length, body height/body length, body breadth/body length, caudal peduncle length/body length, caudal peduncle height/body length, eye distance/head length, head height/head length, head breadth/head length, snout length/head length and fatness) were normalized and further used for Principal Component Analysis, R-cluster Analysis and Stepwise Discriminant Analysis. Principal Component Analysis and R-cluster Analysis indicated that the morphological index system ofE.ilishaeformiscould be classified into the level of obesity, the body feature, the caudal peduncle and head feature. The distribution of principal component 1 and 3 showed thatE.ilishaeformiscould be classified by caudal peduncle feature, which was in keeping with Stepwise Discriminant Analysis. Four normalized traits involving body height/body length, body breadth/body length, caudal peduncle height/body length and fatness were screened out by Stepwise Discriminant Analysis based on the contribution of variables to the discriminant function. On the basis of the four normalized traits, sex discriminant equations were established and the accuracy rate for identifying 67 samples was 91.0%.Further, the T-text results of four normalized traits between male and female were significantly different (P<0.05 orP<0.01), except for the feature of body hepth/body length. Therefore, we concluded that the femaleE.ilishaeformiswere superior to male in the respect of body breadth and fatness but having smaller caudal peduncle height than that of male. In conclusion, the differential characters and the discriminant equations for male and female could be a simple and efficient method for sex identification ofE.ilishaeformis.

E.ilishaeformis; morphological variation; sex discrimination

2016-10-10；

2017-01-17

山东省农业良种工程项目“翘嘴红鲌优异基因资源发掘与创新种质培育”；山东省现代农业产业技术体系鱼类创新团队(SDAIT-12-01)；国家科技基础条件平台“水产种质资源平台(2016DKA30470)”子课题“山东省淡水水产种质资源整理、整合与共享服务”

安 丽(1982-)，女，硕士，助理研究员，主要从事水产动物遗传育种研究。E-mail: ali325@163.com 通讯作者：孟庆磊。E-mail:qingleimeng@126.com

S931

A

1000-6907-(2017)02-0036-06