宁夏盐池滩羊体重和体尺的相关性研究

廖圆圆,王燕新,刘翊中,李海健,徐红伟,杨具田,阿依木古丽,蔡 勇∗

(1 西北民族大学生命科学与工程学院;2 西北民族大学实验教学部;3 西北民族大学生物医药研究中心,兰州730030)

宁夏盐池滩羊属于名贵的裘皮用绵羊品种,是从蒙古羊中分化出来的,在长期的自然选择及牧民精心培育下养成。 盐池滩羊生产的二毛裘皮是宁夏“五宝”之一[1-2],也是盐池“三宝”之首。 盐池县因其得天独厚的地理环境,培养出的滩羊具有独特的品质。 近年来,关于宁夏盐池滩羊的生产性能、布鲁氏菌病检测的研究以及滩羊的遗传特性的报道较多[3-5],但鲜见宁夏盐池滩羊其表型性状中的体重与各个体尺数据的相关性研究。 体重、体尺不仅反映羊的体格大小,而且能看出其营养状况。 因此,本研究拟对宁夏盐池滩羊的体重与各体尺指标进行分析,建立宁夏盐池滩羊体重与各体尺间的最优回归方程,以期为宁夏盐池滩羊后续的选种、选育工作提供参考。

1 材料与方法

1.1 实验动物

实验动物为随机选择健康、生长发育正常的宁夏盐池滩羊745 只(1—1.5 岁,母羊400 只,公羊345 只,由宁夏盐池县鑫海食品有限公司提供)。 参考家畜育种学教材中对体尺指标的测量方法[6],对745 只羊的体斜长(X1)、体高(X2)、胸宽(X3)、胸深(X4)、胸围(X5)、管围(X6)、十字部高(X7)、体重(Y)进行测定。 滩羊的体重使用精度为0.01 kg 的电子秤进行测量,各个体尺数据则使用测杖、卷尺。

1.2 数据处理

所测的数据先使用Excel 2016 初步进行整理,之后采用SPSS 22.0 统计分析的软件进行各种数据的分析,同时对各个相关的系数进行分解,最终建立起宁夏盐池滩羊的体重与各体尺性状之间的最优回归方程。

2 结果与分析

2.1 体重与体尺的表型统计量表分析

由表1 可知,体重(Y)的变异系数最大,公、母羊分别为18.05%和17.24%;其次为母滩羊的胸宽(X3)和胸深(X4),分别为11.53%和10.52%,为中等变异;其他体尺指标变异系数均小于10%,为弱变异。

表1 宁夏盐池滩羊体重与体尺的表型统计量Table 1 Phenotype statistics of body weight and body size of Ningxia Yanchi tan sheep

2.2 体重与体尺的相关性分析

采用SPSS 22.0 统计分析软件对数据进行分析,得出体重与各体尺性状之间的相关系数。 根据宁夏盐池滩羊体重与体尺的表型相关系数(表2)可知,体重(Y)与各体尺性状之间呈极显著正相关。 母滩羊的相关程度由小到大为:胸宽(X3) ＜管围(X6) ＜体斜长(X1) ＜体高(X2) ＜十字部高(X7) ＜胸深(X4) ＜胸围(X5);公滩羊的相关程度由小到大为:胸深(X4) ＜体斜长(X1) ＜体高(X2) ＜胸宽(X3) ＜管围(X6) ＜十字部高(X7) ＜胸围(X5)。 体重(Y)与胸围(X5)的表型相关系数最大,分别为0.776和0.745。

表2 宁夏盐池滩羊体重与体尺的表型相关系数Table 2 Phenotypic correlation coefficient between body weight and body size of Ningxia Yanchi tan sheep

2.3 体重与体尺的通径分析

根据表1、表2 的初步分析后,对宁夏盐池滩羊的体重与各个体尺的数据进行通径分析,最终确立以通径系数(P)为变量的多元一次方程组。

母滩羊的方程组为:

对多元一次方程组进行求解,得到通径系数。

母滩羊:P1=0.041,P2= -0.169,P3=0.036,P4=0.139,P5=0.518,P6= -0.009,P7=0.370。

公滩羊:P1=0.212,P2= -0.130,P3= -0.101,P4= -0.157,P5=0.703,P6=0.010,P7=0.327。

2.4 体尺指标对体重相关系数的分解

根据各个相关系数间的组合效应,可将宁夏盐池滩羊各体尺性状与体重(Y)的表型相关系数分解,一是各个体尺性状对体重产生直接作用,二是各个体尺性状通过作用其他体尺性状从而对体重产生间接的影响。 根据表3、表4 可知,母滩羊各体尺指标对体重的直接作用从小到大为:体高(X2) ＜管围(X6) ＜胸宽(X3) ＜体斜长(X1) ＜胸深(X4) ＜十字部高(X7) ＜胸围(X5)。 各体尺性状对体重的间接影响从小到大为:胸围(X5) ＜十字部高(X7) ＜胸宽(X3) ＜体斜长(X1) ＜管围(X6) ＜胸深(X4) ＜体高(X2)。 公滩羊各体尺指标对体重的直接作用从小到大为:胸深(X4) ＜体高(X2) ＜胸宽(X3) ＜管围(X6) ＜体斜长(X1) ＜十字部高(X7) ＜胸围(X5)。 各体尺指标对体重的间接影响从小到大为:胸围(X5) ＜体斜长(X1) ＜十字部高(X7) ＜管围(X6) ＜胸深(X4) ＜体高(X2) ＜胸宽(X3)。 根据以上结果可以看出,胸围(X5)、十字部高(X7)对体重有较强的直接作用;而体高(X2)、胸深(X4)、胸宽(X3)主要是通过间接作用对体重产生影响,对体重的直接作用较弱。

表3 宁夏盐池母滩羊体尺对体重相关系数的分解Table 3 Decomposition of body size to body weight correlation coefficient of Ningxia Yanchi female tan sheep

表4 宁夏盐池公滩羊体尺对体重相关系数的分解Table 4 Decomposition of body size to body weight correlation coefficient of Ningxia Yanchi male tan sheep

2.5 体重和体尺的逐步回归分析

运用SPSS 22.0 软件对数据进行多元逐步回归分析。 数据的因变量是体重(Y),自变量则分别是体斜长(X1)、体高(X2)、胸宽(X3)、胸深(X4)、胸围(X5)、管围(X6)、十字部高(X7)。 从表5—7 可以看出,管围(X6)、胸宽(X3)对体重的作用效果不是很大,故将这两个体尺性状剔除。 母滩羊所得到的体重和各体尺性状之间的最优回归方程为Y= -48.167 +0.549X5+0.444X7+0.380X4(R=0.832,P＜0.01),而方差分析所的F值为297.520,为极显著水平(P＜0.01)(表7)。 公滩羊所得到的体重和各体尺性状之间的最优回归方程为Y= -63.541 +0.89X5+0.246X7+0.178X1(R=0.784,P＜0.01),方差分析的F值为181.126,为极显著水平(P＜0.01)(表7)。

表5 宁夏盐池滩羊体尺指标对体重回归模型汇总Table 5 Body size indexes to body weight regression model summary of Ningxia Yanchi tan sheep

表6 宁夏盐池滩羊多元回归系数的参数估计值检验Table 6 Parameter estimation test of multivariate regression coefficient of Ningxia Yanchi tan sheep

表7 宁夏盐池母滩羊多元回归方差分析Table 7 Analysis of multivariate regression variance of Ningxia Yanchi tan sheep

3 讨论与结论

体重、体尺作为绵羊的外貌体况评定的重要因素,与绵羊的各个生产性能均有极为密切的联系。 变异系数反映的是其相对变化程度的指标[7],当其小于10%时为弱变异,大于10%而小于100%时为中等变异,研究结果显示:盐池滩羊体重(Y)的变异系数(公羊:18.05%,母羊:17.24%)最大,其次是母滩羊的胸宽(X3)、胸深(X4),分别为11.53%、10.52%。 其变异幅度与体重的相比则比较小,说明宁夏盐池滩羊的体重(Y)具有较大的提高潜力。

皮尔逊(Pearson)相关系数的大小可以用来判断变量间相关关系的密切程度[8]。 本研究通过相关性分析表明,体重(Y)与其他体尺均有显著的相关性。 宁夏盐池母滩羊体高(X2)对体重(Y)的综合间接影响最大,为0.686,其次为胸深(X4),胸围(X5)对体重(Y)的综合间接影响最小,为0.258。 宁夏盐池公滩羊胸宽(X3)对体重(Y)的综合间接影响最大,为0.458,其次为体高(X2),胸围(X5)对体重(Y)的综合间接影响最小,为0.041。 根据上述结果可以看出:胸围、十字部高这两个体尺对体重的综合作用效果较大,一是表现为直接作用,二是通过辅助其他性状从而对滩羊体重产生的间接影响,其一或者二者皆有。 因此在后续的滩羊选育生产中,需进行全面分析,以达到最优的效果。

通径系数表示相关变量之间的因果关系。 本研究表明,胸围、十字部高对体重的直接作用效果明显,而间接的影响效果较小。 母滩羊的胸深对体重的直接作用明显,同时也有一些间接影响。 体高(X2)对体重(Y)的综合间接影响最大,为0.686;胸围(X5)对体重(Y)的综合间接影响最小,为0.258。 公滩羊的体斜长对体重具有明显的直接作用,又有一定间接影响。 胸宽(X3)对体重(Y)的综合间接影响最大,为0.458;胸围(X5)对体重(Y)的综合间接作用最小,为0.041。 根据上述结果可以看出,胸围(X5)、十字部高(X7)对体重的作用效果较强;而体高(X2)、胸深(X4)则主要是通过间接影响从而对体重产生一定的作用,对体重的直接影响较小。 故在选种过程中,除了加强对体重影响直接作用强的因素(如宁夏盐池滩羊胸围、十字部高)的选择,同时也应关注其他体尺性状对体重的影响。

通过体重和体尺的逐步回归分析,得到母滩羊各体尺性状对体重的最优回归方程为:Y= -48.167 +0.549X5+0.444X7+0.380X4(R=0.832,P＜0.01)。 公滩羊各体尺对体重的最优回归方程为:Y=-63.541 +0.89X5+0.246X7+0.178X1(R=0.784,P＜0.01)。R作为体重和各体尺指标之间的复相关系数,R2为体重和各体尺指标之间的相关指数[9]。 回归方程中R2分别为0.693、0.614,说明该回归方程的回归平方和占总变异量的69.3%及61.4%,所选的体尺指标对体重具有较大的决定作用,具有一定的参考价值。 康建兵等[10]对贵州白山羊的最优回归模型入选了体高、体斜长、胸围和管围4 个性状。 李胜开等[11]对隆林山羊的最优回归模型入选了体高、体长和胸围3 个性状。 王志明等[12]对甘肃高山细毛羊(母)的最优回归模型入选了胸围和体长两个性状。 索效军等[13]对乌骨山羊(母)的最优回归模型入选了体高、体长和胸围3 个性状。 杨燕等[14]对沂蒙黑山公羊的最优回归模型入选了胸围、胸深和管围3 个性状。 白雅琴等[15]对岷县黑裘皮公羊的最优回归模型入选了体高、体长、胸围和胸宽4 个性状,母羊的最优回归模型入选了体高、体长、胸围3 个性状,王志明[16]对甘肃高山细毛的最优回归模型入选了体高、体长2 个性状,王伟峰[17]对白萨福克羊的最优回归模型入选了胸围、体斜长2 个性状,陆会宁等[18]对兰州大尾羊×小尾寒羊F1代的最优回归模型入选了体长和胸围2 个性状,吴锦波等[19]对三江牛的最优回归模型入选了体高、体长、胸围3 个性状。 本试验的母滩羊最优回归模型入选了胸围、管围、体斜长和体高4 个性状,公滩羊最优回归模型入选了胸围、十字部高和体斜长3 个性状。 结果存在一定的差异,可能是因为品种、饲养方式、人员的管理以及各自生活的环境等种种不同因素造成的。 母滩羊剩余因子e=1 -R2=0.307,公滩羊的剩余因子为0.386,说明对宁夏盐池滩羊体重产生影响的自变量不止胸围、十字部高等,还有其他影响因素需要进一步分析。