四种不同引进群体的凡纳滨对虾种虾形态差异性分析*

樊云鹏 谭 建 栾 生 罗 坤 隋 娟 孟宪红 陈宝龙 曹家旺 孔 杰①

(1. 上海海洋大学水产与生命学院 上海 201306；2. 中国水产科学研究院黄海水产研究所 农业农村部海洋渔业可持续发展重点实验室 山东 青岛 266071；3. 青岛海洋科学与技术试点国家实验室海洋渔业科学与食物产出过程功能实验室 山东 青岛 266071)

凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)是集约化高产养殖的优良品种，其养殖产量已达到我国养殖对虾总产量的80%以上(李利冬等, 2017)。种虾环节处于整个凡纳滨对虾产业链的最上游，我国大部分凡纳滨对虾种虾从国外公司进口，对国外种虾的依赖严重制约我国凡纳滨对虾产业的健康发展(代平等, 2018)。因此，我国需引进良种亲虾，通过杂交育种的方法建立独立自主的种虾选育体系。不同引进群体在形态上具有一定差异，形态学指标与对虾的出肉率(张倩等,2018)、生长性状(刘红等, 2016)和繁殖性状(黄永春等,2016)有一定的关系。多元分析方法是同时对多个变量的观测数据按照一定的处理规则进行简化、分析综合，从而得到诸变量间的关系、相依性和相对重要性等信息的方法(李援越, 2002)。李小双等(2010)运用多元分析法对6 个凡纳滨对虾群体的形态差异进行比较和判别分析， 4 个主成分的累积贡献率为72.58%；不同群体的综合判别准确率为 88.33%。孙成波等(2009)采用3 种多元分析方法，比较美国4 个凡纳滨对虾种群，综合判别准确率为 80.25%，雄虾为80.71%；雌虾和雄虾均构建5 个主成分，累积贡献率分别为81.182%和79.925%。陈杰等(2007)利用多元分析方法对我国5 个淡水湖秀丽白虾(Exopalaemon modestus)的形态进行分析，计算对虾各部位间形态相似性的程度；主成分分析构建的3 个雌体和3 个雄体的主成分的累积贡献率分别为75.97%和73.63%；综合判别率分别为90.8%和87.8%。冯艺等(2018)运用多元分析法对罗氏沼虾(Macrobrachium rosenbergii)的15 个性状比例进行分析，得到5 个主成分，累积贡献率为75.563%，构建了区分不同养殖群体的判别函数，综合判别率达75.900%。Tzeng(2004)通过多元分析法阐明花腹鲭(Scomber australasicus)的种群结构，发现了台湾花腹鲭在形态上可划分为3 个种群。吴雷明(2016)采用多元分析法研究三角帆蚌(Hyriopsis cumingii)不同群体外部形态变异时发现，池蝶蚌群体与鄱阳湖群体、洞庭湖群体及养殖群体的外部形态有较大相似性，综合判别率仅为66.00%。马海涛等(2014) 利用多元分析法对大菱鲆(Scophthalmus maximus) 、 星 斑 川 鲽(Platichthys stellatus)及其杂交种进行分析，共获得4 个主成分，其累积总变异的贡献率为73.49%，综合判别准确率达98.9%。本研究主要运用聚类分析、主成分分析和判别分析，对凡纳滨对虾4 个引进群体种虾进行形态差异分析，旨在获得优质凡纳滨对虾种虾资源，并为凡纳滨对虾遗传育种工作提供基础数据。

1 材料与方法

1.1 材料

实验材料取自山东省潍坊市邦普种业科技有限公司，2019 年选择了其中4 个凡纳滨对虾引进群体，所选种虾均为雌虾，在12～15 月龄之间。其中，API群体32 尾，厄瓜多尔群体58 尾，PRIMO 群体85 尾，SIS 群体36 尾，4 个群体共计211 尾，均为2018 年从国外引进种群的后代。

1.2 样品形态参数的测量

将凡纳滨对虾种虾从养殖池中捞出，用纸将水分吸干称质量后，把对虾眼标摘下，用标签纸记录眼标号，置于样本下边，同时，放置精确度为0.1 mm 的标准对照尺，拍照。用Photoshop CS6 软件的标尺工具对样品进行测量。共得到9 个性状参数，即体质量(W)、全长(TL)、体长(BL)、头胸甲长(CL)、头胸甲宽(CW)、额剑长(RL)、腹部长(AL)、腹部宽(AW)、扇尾长(FL)。这9 个形状参数，包括了对虾体质量、长度、宽度及头胸甲、腹部、尾部特征。

1.3 数据整理与分析

4 个种虾群体形态参数数据先用Excel 进行初步整理，再用SPSS 23.0 软件进行描述统计、单因素方差分析、聚类分析、主成分分析和判别分析。

1.3.1 Excel 初步整理 将种虾眼标号和测量数据一一对应输入到Excel 表中。为了避免不同种虾虾体规格差异对形态参数值造成影响，将测量数据转化为以体长、头胸甲长、头胸甲宽和腹部长等为基数的10 项比例参数，供后续多元分析使用。

1.3.2 描述统计和单因素方差分析 通过SPSS 23.0 软件比较平均值中的单因素方差分析程序，运用LSD 法比较4 个不同凡纳滨对虾引进群体外部形态差异，并将描述性统计结果一并输出。

1.3.3 聚类分析 本研究中选用10 个形态特征比例参数，分别为体长/全长、头胸甲长/体长、额剑长/体长、腹部长/体长、尾扇长/体长、头胸甲宽/体长、腹部宽/体长、腹部宽/头胸甲宽、头胸甲宽/头胸甲长、腹部宽/腹部长。分别求出这10 项比例参数的平均值，再用分层聚类的欧氏距离最短距离法对这4 个引进群体的形态聚类分析(孙琛等, 2016)。

1.3.4 主成分分析 通过SPSS 23.0 降维中的因子分析程序，对凡纳滨对虾4 个引进群体的10 项比例参数进行主成分分析，筛选形态差异较大的主成分，并计算各主成分的贡献率和累积贡献率以及各变量的因子荷载(罗伟等, 2016)，再利用以上数据构建主成分分析散点图。

1.3.5 判别分析 通过SPSS 23.0 软件，运用逐步判别法，根据费舍尔线性判别函数系数表分别建立4 个引进群体的判别函数，用判别准确率和综合判别准确率验证判别结果(Brzeskiet al, 1988)。

P1=某群体判别正确的尾数/该群体实际尾数×100%

P2=某群体判别正确的尾数/判入该群体的尾数×100%

式中，Ai为第i个种群中判别正确的尾数，Bi为第i个种群中的实际尾数，k为种群数。

1.3.6 差异系数(CD)的计算 群体形态多样性的差异系数公式如下:

式中，M1 和M2 分别表示2 个群体某项性状指标的平均数，S1 和S2 为标准差。若CD 值大于1.28，则可视为亚种以上水平的多样性差异；反之，则认为多样性差异未达到亚种水平(韩晓磊等, 2011)。

2 结果与分析

2.1 描述统计

对4 个种虾群体的体质量、全长、体长等9 个表型数据进行描述性统计分析。由表1 可见，各性状的变异系数不等，在6.500%～15.019%范围内波动。其中，体质量的极大值和极小值差值最大，腹宽的差值最小；体质量的变异系数最大，体长的变异系数最小。

表1 凡纳滨对虾性状的描述性统计Tab.1 Descriptive statistics of characters of L. vannamei

2.2 单因素方差分析

对4 个凡纳滨对虾种虾群体的10 项比例参数进行单因素方差分析(表2)，结果显示，在4 个种虾群体中，头胸甲宽/头胸甲长和腹部宽/腹部长无显著差异(P>0.05)；在API 与厄瓜多尔群体中，体长/全长差异极显著(P<0.01)；API 与PRIMO 群体中，体长/全长、头胸甲长/体长、尾扇长/体长、腹部宽/头胸甲宽差异极显著(P<0.01)；API 与SIS 群体中，腹部宽/头胸甲宽差异极显著(P<0.01)；厄瓜多尔与PRIMO 群体中，头胸甲长/体长和尾扇长/体长差异极显著(P<0.01)；厄瓜多尔与SIS 群体中，体长/全长差异极显著(P<0.01)；PRIMO 与SIS 群体中，体长/全长和尾扇长/体长差异极显著(P<0.01)。

表2 凡纳滨对虾4 个种虾群体性状比例参数的单因素方差分析Tab.2 One-way ANOVA for the proportion parameters of population characters of four populations of L. vannamei

2.3 聚类分析

凡纳滨对虾4 个种虾群体聚类分析结果见图1。由图1 可以看出，PRIMO 与SIS 群体先聚在一起，再与厄瓜多尔群体相聚，最后与API 群体聚成一支。PRIMO 与SIS 群体的欧氏距离最短，形态最为接近，而与厄瓜多尔和API 群体的趋异程度逐渐增加。

图1 凡纳滨对虾4 个种虾群体聚类分析Fig.1 Cluster analysis of four populations of L. vannamei

2.4 主成分分析

对凡纳滨对虾4 个种虾群体的10 项比例参数进行主成分分析，得到各成分的贡献率，提取贡献最大的4 个主成分，对4 个种虾群体进行形态归类。从表3可知，主成分1 中头胸甲长/体长和头胸甲宽/体长的负荷值较大，均在0.700 以上，反映的是凡纳滨对虾头胸甲部分的形态特征；主成分2 中腹部宽/体长的负荷值较大，反映的是凡纳滨对虾腹部宽度方面的形态特征。由此可以认为，凡纳滨对虾4 个种虾群体在形态上的差别一定程度上是由头胸甲和腹部的形态特征差别引起的。4 个主成分累积贡献率为88.861%，其中，主成分1、2、3 和4 的贡献率分别为32.606%、23.982%、17.569%和14.704%。

表3 凡纳滨对虾4 个种虾群体主成分分析的因子负荷矩阵及主成分贡献率Tab.3 Factor load matrix and principal component contribution rate of principal component analysis for four species of L. vannamei

为了更加直观清楚地看到不同种群间形态差异的情况，使用贡献率较高的第1 主成分和第2 主成分进行联合制图(图2)，其中，第1 主成分和第2 主成分为相对值(无量纲)。根据各群体的主成分分析散点图，4 个群体形成较为集中的区域，且相互间重合区域较多，两两之间都有交集。其中，PRIMO 与SIS和厄瓜多尔群体重叠比例相对较大，与API 群体重叠比例相对较小，说明PRIMO 与SIS 和厄瓜多尔群体在形态上差异相对较小，而与API 群体形态上差异相对较大，主成分分析结果与聚类分析结果相似。

图2 凡纳滨对虾4 个种虾群体主成分1、主成分2 散布图Tab.2 Distribution of four populations of L. vannamei,factor 2 × factor 1 coordinate

2.5 判别分析

根据凡纳滨对虾4 个种虾群体的10 项比例参数进行逐步判别分析，判别函数的系数见表4，以此建立4 个种虾群体的判别函数。

表4 凡纳滨对虾4 个种虾群体的判别函数系数Tab.4 Discriminant function coefficient of four populations of L. vannamei

厄瓜多尔群体：

Y=2595.649X1+1467.505X2+215.679X3–1465.851

式中，X1代表体长/全长，X2代表额剑长/体长，X3代表尾扇长/体长。

将211 尾样本虾分别代入各个判别函数进行预测分类，判别结果见表5。4 个种虾群体判别准确率P1 为33.3%～67.1%，P2 为30.8%～69.5%，综合判别准确率为52.1%。

表5 凡纳滨对虾4 个种虾群体判别分析结果Tab.5 Discriminant analysis results of four populations of L. vannamei

2.6 差异系数检验

4 个凡纳滨对虾种虾群体各性状差异系数计算结果见表6。由表6 可以看出，4 个种虾群体各性状比例的差异系数均小于1.28，表明种虾各群体之间形态多样性差异上没有达到亚种水平。

表6 4 个种虾群体各性状差异系数Tab.6 Difference coefficient in characters of four populations of L. vannamei

3 讨论

近些年，国内苗种生产企业主要从美国对虾改良系统有限公司(SIS)、美国科拿湾海洋资源公司(Kona Bay Marine Resource)、泰国正大(卜蜂)集团(CP)、美国莫洛凯种虾公司(Molokai Broodstock)、美国PRIMO 种虾公司、OI、印尼环球种虾公司等企业进口种虾；其中，市场份额最为突出的是SIS、科拿湾和正大(代平等, 2018)，近年来，高抗种虾在国内市场的表现逐步获得了认可。本研究的4 个种虾群体，PRIMO 和API 为高抗品系，SIS 为快大品系，厄瓜多尔种虾为野生群体；除了厄瓜多尔群体，其他3 个品系均来自上述全球知名的种虾供应商。因此，通过对不同引进群体的种虾形态差异性分析，可以更好地了解不同品系的特点，对于遗传育种工作具有十分重要的意义。

描述性统计分析可以更加清晰直观地展示数据和研究对象的特征，进而帮助更好地进行进一步的统计分析。单因素方差分析可以用来判断各因素对实验指标的影响是否显著，可以用这种方法比较不同性状比例间的差异。柴展等(2015)对凡纳滨对虾保种家系的表型性状进行描述性统计分析，发现保种群体体重的变异系数为29.28%，全长变异系数为8.73%，体长变异系数为9.11%，头胸甲长变异系数为10.17%，腹长变异系数为9.87%。本研究描述性统计结果显示，凡纳滨对虾4 个种虾群体体质量、全长、体长等9 个表型数据，除了体质量变异系数达到15.000%以上，其他表型性状变异系数普遍偏低。与柴展等(2015)研究结果相比，本研究的性状变异系数都较低，这可能是与本研究对象为亲虾，且均已经过人工筛选、将优良的雌虾留作种虾有关。冯艺等(2018)通过单因素方差分析将罗氏沼虾的15 个性状比例参数进行多重比较，发现除了第2 步足指节长/第2 步足长在3 个养殖群体之间差异不显著，其余参数均有不同程度的差异，表明对这3 个养殖群体间的形态差异研究具有较大意义。本研究对4 种凡纳滨对虾种虾的10 项比例参数进行单因素方差分析，发现除了头胸甲宽/头胸甲长和腹部宽/腹部长这2 项比例参数在4 个群体间无显著差异外，其他8 项比例参数在4 个群体间均有不同程度的差异，表明研究这4 个凡纳滨对虾种虾群体同样具有较大意义。两两间比较群体间差异显著性，发现PRIMO 与API 群体间有4 项比例参数差异极显著，与SIS 和厄瓜多尔群体有2 项比例参数差异极显著；SIS 与厄瓜多尔群体间有1 项比例参数差异极显著；SIS 与API 群体间有1 项比例参数差异极显著；厄瓜多尔与API 群体间有1 项比例参数极显著。由此可以初步判断，PRIMO 与API 群体间形态差异最大，与厄瓜多尔和SIS 群体次之，这与聚类分析结果一致。

聚类分析是将不同群体进行初步归类，量化群体间的差异程度，分析群体间亲缘关系的远近，将具有共同特点的群体聚集在一起。孙成波等(2009)运用欧氏距离的最短距离系统聚类法，分析凡纳滨对虾4 个种群的归属情况，发现Kona Bay 种群与Molokai 种群的欧式距离最短，形态最为接近，而与SIS 种群和OI 种群的趋异程度逐渐增加。在本研究中，同样采用欧式最短距离法，发现PRIMO 与SIS 群体先聚在一起，再与厄瓜多尔群体相聚，最后与API 群体聚成一支。说明在形态上，PRIMO 与SIS 群体更为接近，与API 群体差异相对较大。

主成分分析是考察多个变量间相关性的一种多元统计方法，主成分分析可以用少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构。本研究通过主成分分析法将凡纳滨对虾10 项比例参数综合成4 个主成分，得出4 个主成分累积贡献率达88.861%，符合累积贡献率大于或等于85%的要求，说明本研究中这4 个种虾群体间的形态多样性差异大部分可由这4 种相互独立的因子来概括。其中，主成分1 贡献率为32.606%，主要反映的是对虾头胸甲部分的形态特征；主成分2贡献率为23.982%，主要反映的是对虾腹部宽度方面的形态特征，这与使用同样多元分析法对凡纳滨对虾( 李小双等, 2010) 和日本沼虾(Macrobrachium nipponensis) (赵晓勤等, 2006)的结果相似，表明对虾头胸部与腹部的形态多样性差异是区别这4 种凡纳滨对虾的主要根据。李小双等(2010)曾对6 个凡纳滨对虾群体进行形态差异分析，主成分分析显示，4 个主成分累积贡献率为72.58%，其中，主成分1 基本上反映的是头胸甲部分的形态特征，主成分2 反映的是腹部的形态差别。赵晓勤等(2006)也运用多元分析方法对4 个日本沼虾群体的10 项形态比例参数进行主成分分析，获得4 个主成分，累积贡献率为64.80%，进一步观察对总变差贡献率最大的主成分1，基本上反映的是头胸甲的形态特征，主成分2 主要取决于腹部宽/体长、腹部宽/头胸甲宽、腹部宽/腹部长3 个指标，即腹部的形态特征。从主成分分析的散点图可以看出，PRIMO 与SIS 和厄瓜多尔群体重叠区相对较大，与API 群体重叠区相对较小，说明PRIMO 与SIS和厄瓜多尔群体形态差异相对较小，而与API 群体形态差异相对较大，这与聚类分析的结果相似。但是，从整体上看，凡纳滨对虾4 个种虾群体在第1、2 主成分的散布图中相互都存在较大重叠(图2)，表明整体上形态分化不存在极显著差异。

判别分析是根据研究对象的各种特征值，通过建立判别函数，对各种群进行判别分类，得到各种群的归属情况(孙成波等, 2009)。判别结果显示，4 个种虾群体判别准确率P1 为33.3%～67.1%，P2 为30.8%～69.5%，综合判别准确率为52.1%，其中，SIS 群体误判率最高。总体上，与赵晓勤等(2006)在不同群体日本沼虾81.7%的综合判别率和李朝霞等(2006)在不同群体中国对虾(Fenneropenaeus chinensis) 70.67%的综合判别率相比，这4 个种虾群体判别准确率不是很高，可能是由于这4 种群体血缘关系较近。

差异系数(CD)检验的是某一个或某几个形态特征在群体间的差异程度；一般用于亚种的识别(武云飞, 2004)。若CD>1.28，则认为群体之间的差异达亚种水平；CD<1.28 则认为差异属于不同种群的差异，即1.28 是亚种分化的阈值(蒙彦晓等, 2018)。本研究凡纳滨对虾4 个种虾群体间各比例性状的差异系数均小于1.28，差异均未达到亚种的水平。

形态学分析在群体的划分上一直起着重要的作用，可以作为其他遗传标记分析的辅助手段，准确分析不同群体间遗传多样性，还需将形态分析、生化分析和分子标记手段相结合(李小双等, 2010)。本研究所用3 种多元分析方法从不同角度反映了群体间的形态学差异，这些方法是独立的、不能相互替代的。本研究通过描述统计、单因素方差分析和3 种多元分析法，根据形态特征数据，对凡纳滨对虾4 个引进群体进行了形态学研究，阐明了4 种群体间的形态差异，为凡纳滨对虾的选择育种提供了可供参考的基础数据。