梭鱸不同月齡性狀的主成分分析與判別分析

汪月書，李彩娟，許鄭超，凌去非（蘇州大學醫學部基礎醫學與生物科學學院江蘇 蘇州 215123）

梭鱸不同月齡性狀的主成分分析與判別分析

汪月書，李彩娟，許鄭超，凌去非
（蘇州大學醫學部基礎醫學與生物科學學院江蘇 蘇州 215123）

為研究梭鱸幼魚期的生長規律和生長特征，對1—4月齡梭鱸的全長、體長、頭長、體高、體厚、尾柄長、尾柄高、口裂和體質量等9個性狀進行主成分分析與判別分析，并計算肥滿度。結果表明：梭鱸各月齡各性狀間多為正相關，體長與全長、體質量相關性最顯著，1月齡梭鱸尾柄高與口裂相關系數最小。梭鱸各月齡主成分分別為：1、4月齡第一主成分與長度發育有關，2、3月齡第一主成分與體質量發育有關；1、2月齡第二主成分與尾柄發育有關，3、4月齡第二主成分與口裂發育有關；1、2、3月齡第三主成分別與體高、體厚、尾柄發育有關。通過逐步判別分析，得到各月齡梭鱸判別函數，總判別準確率為95.6%。4月齡梭鱸肥滿度最大（1.275），3月齡梭鱸肥滿度最?。?.022）。

梭鱸；主成分分析；判別分析；肥滿度

doi：10.3969/j.issn.1004-2091.2016.04.004

梭鱸（Saner lucioperca）屬于鱸形目（Pericformes）、鱸科（Pereidae）、梭吻鱸屬（Lucioperca）［1］，原產于歐洲的易北河、咸海、黑海、里海以及波羅的海等水系，在我國僅分布于新疆伊犁河水系和額爾齊斯河水系。該魚適溫廣（0～33℃）、耐鹽堿，肉質細嫩，肌間刺少，適于加工，營養價值極高，其蛋白質含量超過19.94%，比鱖（17.56%）高，5種致鮮氨基酸含量為9.31%，高于虹鱒（9.11%）［2］，有“淡水魚王”之美譽。梭鱸抗病能力強，大大減少了養殖過程中魚病防治藥物的使用和污染。近年來，梭鱸被譽為最具養殖潛力的淡水經濟魚類之一，國際市場對梭鱸商品魚的需求量增長迅速［3］，且呈供不應求態勢，國內梭鱸商品魚市場需求也極其旺盛，塘口價已超過100元/kg，梭鱸已成為國內外市場一致認可的名優淡水魚類之一。

國內外學者圍繞梭鱸生物地理學［4］、群體遺傳學［5-6］、生理學［7-8］、人工繁殖［8］、養殖與增殖［9-11］、營養與飼料［2，12］等方面進行了一定的研究。但是對于梭鱸生長尤其是幼魚階段的生長相關研究尚未見報道。

主成分分析和判別分析兩種多元統計方法在水產基礎生物學研究方向有較廣泛的應用，郭焱等［13］運用主成分分析對伊犁河、塔什庫爾干河和托什干河3個群體的斑重唇魚的性狀進行了比較分析。王燕飛等［14］對1—5月齡三疣梭子蟹8個指標進行了主成分分析，發現1—3月齡三疣梭子蟹形態性狀的增長優先于體質量，4—5月齡體質量增長優先于形態性狀的增長。竇亞琪等［15］運用主成分分析、判別分析兩種多元統計方法，證明了體質量、體長和體高是影響翹嘴鱖早期生長階段最重要的性狀指標。

研究對1—4月齡梭鱸的全長等9個生長性狀進行主成分分析與判別分析，以探究不同月齡梭鱸表型性狀間的相互關系，同時結合肥滿度等生長指標，揭示梭鱸幼魚期生長規律和生長特征，并為其科學養殖管理和生長選育的指標篩選提供理論依據。

1　材料與方法

1.1試驗材料

2015年4月蘇州沙家浜東湖現代漁業科技發展有限公司進行了梭鱸人工繁殖，試驗用仔魚放入2×667 m2池塘中進行幼魚培育。分別于5—8月（間隔30 d）隨機在試驗池中采取梭鱸樣本。

1.2測量方法

試驗魚經MS-222（100 g/L）麻醉，測量全長、體長、頭長、體高、體厚、尾柄長、尾柄高、口裂、體質量等9個性狀數據。使用電子數顯游標卡尺測量形態性狀數據（精確到0.01 cm），體質量使用電子天平測量（精確到0.01 g）。測量方法參照Bonar等［16］的淡水魚類形態特征測量標準。

1.3數據分析方法

1.3.2原始數據轉換通過標準化處理以消除原始數據中量綱不同的影響，同時不改變變量間的相關性。標準化處理公式：

1.3.3主成分選取利用SPSS 19.0進行處理數據。用Jacobi法求出9項指標（體質量、體長、全長、體高、體厚、頭長、尾柄長、尾柄高、口裂）相關矩陣的特征值、累積貢獻率及特征向量，為保留原多維空間的信息量并簡化計算，依據累積貢獻率＞85%的原則選擇主成分。

1.3.4判別分析數據利用SPSS 19.0進行處理。將各表型性狀數據按月齡分為4組，使用逐步判別法建立梭鱸4個月齡階段的判別函數。

2　結果

2.1肥滿度

1—3月齡梭鱸肥滿度呈下降趨勢，3月齡肥滿度最?。?.022），4月齡肥滿度回升，并達到最大值（1.275）。4月齡梭鱸肥滿度個體間差異最大，變異系數達38.69%（表1）。

表1　不同月齡梭鱸肥滿度

2.2不同月齡梭鱸性狀相關性比較

利用相關系數法，得到各月齡梭鱸的性狀相關系數矩陣（表2），各性狀間多為正相關。1、2、4月齡梭鱸全長與體長相關系數最大，分別為0.871、0.945、0.992；3月齡梭鱸體長與體質量相關系數最大（0.902）；1月齡梭鱸尾柄高與口裂相關系數最?。?.059）。

2.3不同月齡梭鱸性狀的主成分分析

不同月齡梭鱸9個性狀參數的相關矩陣特征值和累積貢獻率見表3。1月齡梭鱸提取3個主成分，前3個主成分累積貢獻率達89.29%（≥85%）。同理，2月齡提取4個主成分，累積貢獻率達89.27%；3月齡提取4個主成分，累積貢獻率達86.67%；4月齡提取2個主成分，累積貢獻率達91.15%。2、3月齡提取3個主成分時，累積貢獻率已達到80%，因此僅列出3個主成分以便比較。

不同月齡梭鱸入選主成分的特征向量見表4。1月齡梭鱸第一主成分中特征向量絕對值較大的為全長X1、體長X2、尾柄長X6，故歸納為魚體長度發育情況；第二主成分中特征向量絕對值較大的為尾柄高X7，歸納為尾柄發育情況；第三主成分中特征向量絕對值較大的為高X4，歸納為體高發育情況。不同月齡梭鱸入選主成分結果見表5，1、4月齡梭鱸第一主成分相同，對應長度發育情況，2、3月齡梭鱸第一主成分對應增重情況；1、2月齡第二主成分相同，對應尾柄發育情況，3、4月齡第二主成分相同，對應口裂發育情況。

表2　不同月齡梭鱸各性狀的相關系數

表3　不同月齡梭鱸各性狀特征值和累積貢獻率

表4　不同月齡梭鱸入選主成分的特征向量

表5　不同月齡梭鱸的主成分

2.4判別分析

運用逐步判別分析方法，剔除1項性狀-尾柄高，保留其余8項性狀，建立了不同月齡梭鱸的判別函數，式中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X8、X9分別代表全長、體長、頭長、體高、體厚、尾柄長、口裂、體質量。1至4月齡梭鱸的判別式如下：

將記錄的9項性狀數據分別代入上述4個判別式，對觀測樣本按判別函數進行預測分類，結果見表6。判別公式總判別準確率為95.6%，1月齡梭鱸的判別準確率為100%。

表6　判別函數對觀測樣本的預測分類及準確率

3　分析與討論

3.1肥滿度

肥滿度是反應魚類生理、營養狀況的重要指標，可為漁業資源評估及管理提供參考資料［17］，捕撈壓力、水溫和餌料數量等均會影響肥滿度的大小，對養殖池中的幼魚進行肥滿度監測，有利于科學評價幼魚的健康狀況及養殖措施是否得當。

該研究中，5、6、8月梭鱸的肥滿度高于7月，且8月梭鱸肥滿度最高，表明5、6、8月梭鱸的生長優于7月，8月份梭鱸的生長最佳。在幼魚培育早期，梭鱸可攝食池塘中天然餌料生物以滿足生長需要，但當其達3月齡時，池中天然餌料數量相對減少，這對梭鱸生長產生一定影響，表現為肥滿度下降。待補充生物餌料后，4月齡梭鱸生長速度有所加快，肥滿度及其變異系數均達到最大值，由此表明及時配套餌料是培養梭鱸的關鍵因素之一，同時，對梭鱸幼魚階段進行選育宜從4月齡開始。

3.2主成分分析

主成分分析的基本思想是降維，將多個彼此相關的表型性狀指標轉化為新的、較少的且相互獨立的綜合指標［18］，幫助解決多重共線性問題，提高信息利用率，便于更加簡便、直觀地開展分析工作。

主成分分析結果表明，1、4月齡梭鱸長度的生長處于首要位置，2、3月齡梭鱸體質量的增長優先于其他性狀的生長。因全長、體長存在較高相關性，可將全長作為1、4月齡梭鱸遺傳選育優先選擇指標，將體質量作為2、3月齡梭鱸選育優先選擇指標。唐瞻陽等［19］對2至5月齡尼羅羅非魚進行主成分分析后，認為應始終堅持以體質量、體長為尼羅羅非魚選育主選性狀；竇亞琪［15］利用主成分分析的方法證明了在對廣東清遠地區翹嘴鱖的早期選育工作中，應重點選擇體質量、體長和體高等3個性狀。該研究結果與梭鱸實際生長情況相符且與上述學者的研究結果類似。

主成分特征向量數值可反映出各性狀的發育趨勢，該研究中，1至4月齡梭鱸第一主成分特征向量數值表明，2、3月齡梭鱸長度發育趨勢較1月齡梭鱸有所減緩，體質量增加速度逐漸上升，達4月齡后，梭鱸長度發育速度回升，體質量增加速度趨于緩和。

3、4月齡第二主成分對應口裂發育情況，說明7、8月份時梭鱸口裂發育速度加快，口裂發育可提高梭鱸捕食的選擇性，保證其生長營養需求，這與4月齡梭鱸肥滿度最高存在一定相關性。2、3月齡需要提取四個主成分后累積貢獻率方達到85%，推測可能與6、7月份時梭鱸各性狀生長差異較大有關，且3月齡梭鱸恰處于7月份相對炎熱的環境中，水溫較高，生長環境條件欠佳。

3.3判別分析

判別分析是一種根據觀測樣本的若干數量特征對樣本進行歸屬判別的多元統計分析方法［20］，常用于研究不同種或月齡群體的形態差異。當存在較多的觀測指標時，可利用逐步判別法將判別能力相對較弱的指標剔除，挑選最佳指標建立判別函數，以提高判別效果。該研究對9項性狀進行逐步判別后，剔除尾柄高這一性狀，保留其余8項性狀，原因可能是尾柄高在判別分析中的貢獻性較小，與其他性狀間存在較高的相關性，這與竇亞琪等［15］對翹嘴鱖進行判別分析時發現全長、尾長、尾柄長與其他性狀存在著較高的相關性而這三個性狀剔除類似。

唐瞻陽等［19］對2至5月齡尼羅羅非魚進行判別分析，判別準確率為99.25%；竇亞琪等［15］對2至6月齡翹嘴鱖進行判別分析，判別準確率為98.87%。該研究得到的判別公式判別函數總判別準確率為95.6%，判別效果較為理想，其中，1月齡梭鱸的判別準確率為100%，而4月齡梭鱸判別準確率最低（91.3%），這可能與4月齡時梭鱸個體間生長差異增大有關。在梭鱸養殖以及育種過程中，可將該法用于跟蹤探究梭鱸的生長狀況及生長差異，以此判定錯過最佳生長季節梭鱸的真實月齡。同時，可以綜合生長檢測、肥滿度以及綜合判別分析結果，評價梭鱸魚種培育效果，不斷優化管理措施及在幼魚階段的選育策略。

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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

江蘇省科技廳項目（BY2015039-10）；蘇州大學大學生課外學術科研基金項目（KY2015110A）；常熟市科技局項目（CN201408）

汪月書（1995-），女，大學生，研究方向:水產食品安全，E-mail：yueshu_wang@163.com

凌去非，博士，副教授，E-mail:Lingqf@suda.edu.cn.

（2015-12-10）