凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)俗称南美白对虾, 因具有抗逆性强和生长速度快等优点, 在我国对虾养殖业中占有重要地位, 是目前世界养殖产量最高的对虾品种(熊建华等, 2011)。随着多年的大规模养殖, 种质退化、环境恶化、病害频发等问题越来越严重, 培育优良品种是解决产业困境, 维持凡纳滨对虾养殖产业健康可持续发展的重要途径。对虾的可食用部分主要是腹部的肌肉, 因此净肉重和出肉率是被普遍关注的目标性状, 但是在选育过程中这两个性状必须在杀死动物的前提下才能进行度量, 在遗传育种中应用难度较大, 而通过形态性状对净肉重和出肉率进行相关分析、回归分析和通径分析, 找出形态性状与净肉重、出肉率的关系, 能够辅助实现这两个目标性状的遗传选择。

目前利用多元分析研究形态性状对体重的贡献率, 已广泛应用于各种水产动物(刘小林等, 2002; Wang et al, 2016; Zou et al, 2017)。经过长期的实践, 该分析方法也日趋成熟。在虾类中, 使用类似的统计方法, 通过形态性状预估体重的工作在中国明对虾(Fenneropenaeus chinensis)(董世瑞等, 2007)、凡纳滨对虾(吴立峰等, 2010)、脊尾白虾(Exopalaemon carinicauda)(张成松等, 2013)、斑节对虾(Penaeus monodon)(孙苗苗等, 2013)、日本沼虾(Macrobrachium nipponense)(黄有辉等, 2016)中都有报道。以上研究均是描述形态性状对体重的影响和作用大小, 然而约占体重40%的头胸部无法食用(王锭安等, 2010), 所以净肉重相较于体重, 更能准确衡量养殖品种的品质。除了净肉重, 出肉率也是衡量品种质量的一个重要指标, 较高的出肉率是选育和改良的理想目标。柴展等(2015)研究了多个凡纳滨对虾家系的出肉率, 结果显示均值为(53.59±3.26)%, 分布范围是50.25%—59.51%。在实际工作中, 若要获得净肉重和出肉率, 需要对动物进行解剖, 不仅操作不便而且样品无法用于下一代亲本, 所以研究形态性状与净肉重、出肉率之间的关系必不可少(李刚等, 2007)。

目前, 关于体重与形态性状之间的分析较多, 对净肉重、出肉率的分析较少, 而且存在测量性状少、分析不够全面的问题。因此, 本研究系统地分析了凡纳滨对虾24个形态性状与两者的关系, 并建立了回归方程, 以便更好地进行评估, 为选择育种工作提供可度量的指标, 用于指导遗传选育。

1 材料与方法 1.1 实验材料

实验在海南广顺泰普海洋育种有限公司进行, 实验用虾为该公司在室外水泥池人工养殖5月龄的700余尾凡纳滨对虾。剔除畸形、额剑及尾节不完整的虾, 共获得650尾实验用虾。

1.2 测量方法

本研究测量凡纳滨对虾的26个性状包括:体重、净肉重(Y₁)、全长(X₁)、体长(X₂)、头胸甲长(X₃)、第1—6腹节长(X₄—X₉)、尾节长(X₁₀)、头胸甲宽(X₁₁)、第1—6腹节宽(X₁₂—X₁₇)、头胸甲高(X₁₈)、第1—6腹节高(X₁₉—X₂₄)。

测量方法:按照杨长明等(2011)描述的办法, 概括如下:用滤纸吸干虾体表面水分后, 相机拍照, 在虾体同一平面上放一把直尺。用Photoshop测量24个形态性状, 测定图像上两点间的相素值a, 再测定直尺上1cm的相素值b, a/b就是测定的两点间的实际距离。其中, 全长是额剑前端至尾节末端的长度, 用X₁表示; 体长是眼柄基部至尾节末端的距离, 用X₂表示; 头胸甲长指眼窝后缘连线中央至头胸甲中线后缘的长度, 用X₃表示; 尾节长是第6腹节中线后缘到尾节末端的长度, 用X₁₀表示; 头胸甲宽是头胸甲最宽处的长度, 用X₁₁表示; 头胸甲高是头胸甲下沿到头胸甲背脊线的距离, 用X₁₈表示; 各体节的长宽高分别是其最大长度、宽度和高度。用电子天平称量体重, 人工获取肌肉部分, 称量净肉重, 精确到0.001g, 该工作由一人熟练操作, 避免人为因素产生的误差。

1.3 分析方法

使用Excel对测定的数据进行初步的统计整理, 获得各性状的表型参数, 出肉率(Y₂)=(净肉重/体重)×100%。用软件SPSS17.0进行相关分析、逐步回归分析和通径分析(刘峰等, 2016; 刘红等, 2016)。首先对净肉重(Y₁)和出肉率(Y₂)进行正态检验, 符合正态分布可以进行统计分析。直接通径系数P_iy为标准化回归系数, 间接通径系数为P_ijy=R_ij×P_jy(P_ijy为X_i通过X_j对y的间接通径系数, R_ij为X_i和X_j之间的相关系数, P_jy为X_j的直接通径系数)。单个性状对净肉重的决定系数为D_i=P_iy² (D_i是X_i的决定系数, P_iy是X_i的直接通径系数), 两个性状对净肉重的共同决定系数D_ij=2R_ijP_iyP_jy (D_ij是X_i、X_j的共同决定系数, R_ij为X_i和X_j之间的相关系数, P_iy是X_i的直接通径系数, P_jy是X_j的直接通径系数)。

2 结果 2.1 表型数据的描述统计

凡纳滨对虾表型性状、净肉重和出肉率的基本统计值列于表 1。所有性状中, 净肉重的变异系数最大, 达22.7%, 其他性状的变异系数相对较小, 出肉率的变异系数最小为2.65%。

2.2 性状间的相关性分析

所测量的650尾凡纳滨对虾的净肉重和出肉率均符合正态分布(n=650)。相关分析显示(表 2), 凡纳滨对虾形态性状与净肉重、出肉率之间的相关性均达到极显著水平(P＜0.01)。其中, 体长与净肉重的相关性最大, 达到0.972, 其次是全长, 第6腹节宽的相关系数最小, 为0.562。各形态性状与净肉重的相关性大小排序为:体长>全长>第1腹节宽>第3腹节高>第2腹节高>第4腹节高>头胸甲宽>第5腹节高>第2腹节宽>第1腹节高>第6腹节高>头胸甲长>第4腹节宽>第3腹节宽>第5腹节宽>第1腹节长>第3腹节长>尾节长>头胸甲高>第6腹节长>第5腹节长>第2腹节长>第4腹节长>第6腹节宽。此外, 出肉率与体长的相关系数最高, 为0.526, 其次是第2腹节高和第3腹节高, 分别是0.524和0.516。

2.3 逐步回归分析获得方程

在相关分析的基础上, 采用逐步法构建多元回归方程, 获得自变量的偏回归系数(非标准化回归系数), 对其进行显著性检验, 从表 3和表 4中可以看出, 截距和偏回归系数均达到显著或极显著水平, 说明每一个自变量与因变量的线性关系都是显著的。同时对构建的方程进行显著性检验(表 5), F检验结果显示, 两个回归方程均达到极显著水平(P＜0.01), 说明建立的方程成立。

由此得出, 以净肉重为因变量, 形态性状为自变量的回归方程(1)为:

Y₁=－10.545+0.827X₂+1.352X₁₂+0.883X₂₁－0.863X₁₀+1.260X₆+1.032X₅+0.936X₇+0.694X₄+0.621X₂₃+0.550X₁₄+0.563X₈+0.741X₂₀+0.555X₁₁;

以出肉率为因变量, 形态性状为自变量的回归方程(2)为:

Y₂=0.493+0.015X₂－0.028X₃－0.025X₁₀+0.035X₁₆－0.034X₁₁+0.033X₂₀+0.025X₆+0.027X₇－0.013X₁₈。

两个方程的决定系数R²分别是0.970和0.367, 经回归预测, 估计值和实际观测值差异不显著, 表明两个方程的拟合度较好。

2.4 形态性状与净肉重、出肉率的通径分析

对进入方程的性状进行通径分析, 结果列于表 6、表 7。自变量的标准化回归系数即通径系数, 代表直接作用, 不同形态性状的直接作用有较大差异。体长对净肉重的直接影响最大, 为0.441, 其次是第3腹节长和第1腹节宽, 分别为0.120、0.101, 尾节长对净肉重的直接作用为负值。对出肉率直接作用最大的也是体长, 为0.664, 其次是第2腹节高和第3腹节长, 分别是0.233、0.192, 头胸甲长、宽、高和尾节长产生负的直接作用。大多数指标的间接作用均大于直接作用, 而且主要通过体长产生间接影响。

2.5 形态性状对净肉重、出肉率的决定程度

单个性状和两个性状对自变量的决定系数列于表 8、表 9, 表格对角线以上的数值是单个性状的决定系数, 以下为两个性状的共同决定系数。体长对净肉重的单独决定程度最大, 决定系数为0.194, 尾节长起负决定作用。两个性状对净肉重的共同作用中, 体长和第1腹节宽的共同作用最大, 决定系数为0.083, 其次为体长和第3腹节长。体长同样对出肉率起到最大的决定作用, 体长和第2腹节高产生的正向共同作用最大。

3 讨论

在动物选择育种中, 净肉重和出肉率通常作为经济性状的主要衡量指标, 因操作不便且必须杀死动物才能实现, 因而可以通过测量体长和体节长等形态性状实现间接选择。目前已有较多文献报道了形态性状与虾体重之间的关系。李玉虎等(2014)测量了凡纳滨对虾的8个性状, 得出体长对体重的直接影响程度最大, 其次是全长、第3腹节宽和第1腹节宽; 杨长明等(2011)测量了凡纳滨对虾的9个性状, 建立全长、体长、第1腹节背高、第1腹节背宽、头胸甲宽和头胸甲高与体重的多元回归方程; 刘小林等(2004)也认为体长对凡纳滨对虾体重的直接影响最大, 是影响体重的最主要因素。

鉴于虾类的头胸部不可食用且比重较大, 所以用体重作为因变量存在误差。另一方面, 有关虾类该方面的报道测量的性状多数是10个左右(边力等, 2013; 孙成波等, 2008; 张敏莹等, 2010), 为了进行更全面的分析, 本研究共选择了24个形态性状。此外, 生产中追求的目标是净肉重大且出肉率高, 因此除了净肉重外, 出肉率也是一个重要指标, 所以分别计算了净肉重、出肉率与可量性状之间的关系。本研究的所有性状中, 净肉重的变异系数最大, 说明不同个体存在一定差异, 有较大的变异选择空间, 这是进行选择育种的重要前提(安丽等, 2008)。本文中的出肉率平均值是59.0%, 略高于相关文献报道的水平(陈琴等, 2001; 田丽等, 2013)。

研究中的24个形态性状与净肉重的相关系数明显高于其与出肉率的相关系数, 两者都与体长的相关系数最高。回归方程中存留的自变量与因变量的相关系数和偏回归系数均达到显著或极显著的程度。需要指出的是, 相关系数很大, 偏回归系数不一定显著。在分析过程中, 相关系数达到极显著水平(P＜0.01)的形态性状在回归分析中被剔除, 推测出现这种情况的原因是对因变量影响不够大且与其他变量存在多重共线性(吴立峰等, 2010)。

回归关系的显著性检验说明构建的方程具有统计学意义。净肉重和形态性状建立的方程R²≥0.85, 说明影响因变量的主要自变量已经找到(Ma et al, 2013)。而出肉率与形态性状建立的方程R²=0.367, 所以还存在对出肉率有影响的性状未包含的现象, 若要找到有作用的其他性状, 需要对凡纳滨对虾体型进行更加详细的描述。柴展等(2015)基于家系水平研究了凡纳滨对虾出肉率与表型性状之间的关系, 所得方程的决定系数R²=0.17。对克氏原螯虾(Procambarus clarkii)和红螯螯虾(Cherax quadricarinatus)出肉率与可量性状的相关性研究中, 克氏原螯虾的出肉率和第1腹节宽的相关性最高, 达到0.370, 红螯螯虾的出肉率和体长的相关性最高, 达到0.567, 尚未发现与出肉率高度线性相关的可直接测量性状(r≥0.8)(安丽等, 2012)。在鱼类育种中, 已经建立了出肉率预测准确度较高的多元线性回归方程, Van Sang等(2009)研究了水晶巴丁鱼(Pangasianodon hypophthalmus)的出肉率和4个形态性状之间的关系, 预测方程的决定系数达0.77, 董在杰等(2010)发现尼罗罗非鱼(Oreochromis niloticus)出肉率与可量性状间存在较强的线性关系, 拟合方程相关系数为0.985。

通径分析是进行相关系数分解的一种统计方法, 是回归分析的拓展(De Rodrı́guez et al, 2001)。对偏回归系数达到显著水平的性状进行通径分析, 得出对因变量起主要作用的因素是体长, 其他性状通过体长产生间接影响。此外, 相关系数为正, 但通径分析中直接作用较小或为负值, 则表明间接效应是相关的主要原因。例如, 尾节长对净肉重有较小的负向作用, 但是它通过体长对净肉重产生的正向的间接作用较大, 抵消了负的直接作用, 这也是尾节长与净肉重呈正相关的原因。单个性状或两个性状对因变量的决定系数反映了各变量对因变量的综合作用的大小(袁志发等, 2001)。本文中决定系数的分析结果与通径分析结论一致, 体长对净肉重的决定作用最大, 两个性状对净肉重的共同作用中, 体长和第3腹节长的共同作用最大。对出肉率正向直接作用最大的前三个自变量是体长、第2腹节高和第3腹节长，其中，体长和第3腹节长对体重的影响也是最大的。此外, 头胸甲长、宽、高和尾节长越大, 出肉率越低, 它们对出肉率有较强的负作用。

本研究结果表明, 可以通过测量形态性状间接实现对不易获得的经济性状的选择。品种差异、测量性状、测量时间和解剖方法等因素都可能导致结果存在一定差异(Hung et al, 2014)。如何更加详细地表述可量性状, 提高它们与出肉率的相关性是需要解决的问题。结合已有的报道, 本研究认为与凡纳滨对虾净肉重和出肉率有密切关系的性状是体长和第3腹节长, 这为选育工作提供了理想的测量指标。