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两个三角帆蚌选育品系珍珠层颜色与外壳色L*a*b*值及其相关性分析

2016-06-14张根芳张文府叶容晖方爱萍杨受保郑荣泉

淡水渔业 2016年3期
关键词:相关分析

张根芳,张文府,叶容晖,方爱萍,杨受保,任 岗,郑荣泉

(1.金华职业技术学院,浙江金华 321007;2.金华市九色珍珠研究所,浙江金华 321017;3.金华市威旺养殖新技术有限公司,浙江金华 321017;4.绍兴文理学院,浙江绍兴 312000;5.浙江师范大学,浙江金华 321000)



两个三角帆蚌选育品系珍珠层颜色与外壳色L*a*b*值及其相关性分析

张根芳1,张文府2,叶容晖1,方爱萍3,杨受保4,任岗4,郑荣泉5

(1.金华职业技术学院,浙江金华321007;2.金华市九色珍珠研究所,浙江金华321017;3.金华市威旺养殖新技术有限公司,浙江金华321017;4.绍兴文理学院,浙江绍兴312000;5.浙江师范大学,浙江金华321000)

摘要:运用色差仪获得了两个三角帆蚌(Hyriopsis cumingii)选育品系珍珠层颜色与外壳色的颜色参数L、a和b值,对各颜色参数进行了相关分析和回归分析,探索珍珠层颜色与外壳色之间的相关性。结果显示“紫皇后”珍珠层颜色与外壳后部颜色具有相关性,它们的L、a和b值均显著相关,相关系数分别为-0.456、0.371和-0.426,建立了“紫皇后”珍珠层对外壳后部各颜色参数的回归方程为L:y=80.49-0.53x(R2=0.208),a:y=3.60+0.21x(R2=0.137),b:y=4.69-0.35x(R2=0.181);“白贵妃”珍珠层颜色与外壳后部颜色的L、a和b值显著或极显著相关,相关系数分别为-0.444、0.477和-0.390,表明“白贵妃”珍珠层颜色与外壳后部颜色显著相关,建立珍珠层对外壳后部各颜色参数的回归方程分别为L:y=87.36-0.21x(R2=0.197),a:y=-1.77+0.23x(R2=0.228),b:y=2.10-0.22x(R2=0.152)。通过逐步判别分析获得了外壳色的2个参数(b和a),并构建了区分2个选育品系的判别函数:“紫皇后”的判别公式为YQ=1.786X1-0.384X2-4.440,“白贵妃”的判别公式为YW=0.321 X1+0.600 X2-4.763,综合判别率达90.0%。显示2个选育品系的外壳色差异非常明显,可通过判别分析进行可靠的区分。结果表明,对三角帆蚌外壳色的量化分析,可以对内部的珍珠层颜色进行可靠区分并进行量化推断。

关键词:三角帆蚌(Hyriopsis cumingii);珍珠层颜色;外壳色;相关分析

三角帆蚌(HyriopsiscumingiiLea)为我国特有种,隶属于软体动物门(Mollusca)瓣鳃纲(Lamellibranchia)真瓣鳃目(Eulamellibranchia)蚌科(Unionidae)帆蚌属(Hypriosis),为淡水底栖贝类,在鄱阳湖、洞庭湖、太湖等大中型湖泊及其流域中广泛分布[1]。其所产珍珠质地细腻光滑,色泽鲜艳,晶莹剔透,是我国生产淡水珍珠的当家品种[2]。国内对三角帆蚌的遗传育种研究开始于20世纪80年代,但是关于三角帆蚌珍珠颜色的遗传特性很少报道[3]。笔者一直致力于三角帆蚌珍珠层颜色的选育研究,经过10多年的努力已成功选育出紫色珍珠层三角帆蚌新品系(“紫皇后”)和白色珍珠层三角帆蚌新品系(“白贵妃”),使珍珠层颜色得到了纯化。在珍珠层颜色选育纯化过程中发现,紫色品系的外壳色逐渐呈深褐色,而白色品系的外壳色逐渐呈深青色,两者外壳色颜色也显著发生改变。

目前,国内在三角帆蚌的生物学特性与人工繁殖技术、营养成分与核型分析以及外套膜细胞体外培养等方面的研究已经取得一些重要进展[4-8]。有关珍珠层颜色的研究也有一些报道[9-11]。不过这些研究都主要侧重于对珍珠层的生化成分和物理结构。对于三角帆蚌珍珠层颜色与外壳色关系的研究,国内外尚未见报道。本研究是在对两个品系选育纯化的基础上,探索了三角帆蚌珍珠层颜色与外壳色的相关性,建立了三角帆蚌珍珠层颜色和外壳色的量化关系,为珍珠颜色间接选择提供科学依据。该研究结果可为亲本选择鉴别提供直接手段,避免在挑选亲本珍珠层颜色时开壳对外套膜和闭壳肌造成损伤;同时对选育后代的珍珠层颜色鉴别、后备亲本选留,以及选育效果的科学评价,提供一种有效的方法。

1材料与方法

1.1试验材料

试验材料为金华市威旺养殖新技术有限公司以珍珠层颜色为选育目标,连续进行2代群体选育,继而进行连续3代家系选育得到的紫色珍珠层三角帆蚌新品系(“紫皇后”)和白色珍珠层三角帆蚌新品系(“白贵妃”)。试验用蚌的大小规格为壳长7~8 cm的1龄幼蚌。

随机选取埋栖在营养泥中的1龄“紫皇后”和“白贵妃”个体各30只。清洗蚌壳表面后,切断三角帆蚌前后闭壳肌,去除内脏团及外套膜,清除蚌壳内表面的粘液,用清水清洗干净后干燥备测。干燥时避免阳光直射,以免对珍珠层颜色和外壳色造成影响。

1.2试验方法

基于CIE 1976L*a*b*均匀颜色空间[12-13],采用美国生产的ColorEye XTH色差仪(X.rite-Spectrophotometer)对珍珠层颜色和外壳色进行量化测量,以获取珍珠层颜色参数L*a*b*。

根据三角帆蚌珍珠层前部、中部和后部颜色,以及外壳前部、背部和后部颜色深浅的细微差异。珍珠层颜色的测量选取距离腹缘0.8~1.2 cm处前、中、后三个位点,尽量选取表面色泽均匀且较光滑的位点,避开凹凸不平和瑕疵。外壳色的测量也选取前部、背部、后部三个位点(如图1、2)。在做相关与回归分析时,为了便于分析,取珍珠层前、中、后三个位点颜色参数的均值做为珍珠层颜色的估计值。然后,再与外壳前部、背部、后部三个位点进行对应分析。

图1 “紫皇后”珍珠层颜色和外壳色测量位点的选取位置

图2 “白贵妃”珍珠层颜色和外壳色测量位点的选取位置

1.3数据处理与分析

采用IBM SPSS Statistics V21.0统计软件对数据进行统计分析和作图,计算珍珠层颜色与外壳色各颜色参数的Pearson相关系数,并对其进行显著性检验(双侧),并建立珍珠层颜色对外壳色各参数的回归方程。采用逐步判别法进行判别分析,逐步判别时参照Brzeski等[14]的方法对所有参数进行校正,对所有样本进行逐个判别。判别准确率的计算公式为:

判别准确率P1(%)=判别正确的蚌数/实测蚌数×100%

判别准确率P2(%)=判别正确的蚌数/判别蚌数×100%

其中,Ai为第i个群体判别正确的蚌数,Bi为第i个群体实际判别的蚌数,k为群体数。

2结果与分析

2.1两个选育品系珍珠层颜色和外壳色参数的统计量

两个选育品系的不同部位珍珠层颜色参数的统计量见表1。“白贵妃”的L值的取值范围为74.72~86.07,而“紫皇后”的取值范围为47.18~76.57,“白贵妃”的L值较大,表明“白贵妃”珍珠层颜色的亮度要比“紫皇后”高。而两种蚌的L值从前往后都逐渐降低,说明两种蚌的珍珠层颜色的亮度都是从前往后逐渐降低。从a值来看,“紫皇后”(其范围为1.39~9.23)要大于“白贵妃”(其范围为-4.57~3.14)。而两者的b值除了后部以外都相差不大,“紫皇后”b值的取值范围为-7.03~9.65,而“白贵妃”的取值范围为-6.59~5.85。

表1 “紫皇后”和“白贵妃”珍珠层颜色参数的统计量

两个选育品系的不同部位外壳色参数值见表2。其中,“紫皇后”外壳色各参数值的取值范围为:L值为25.18~64.17,a值为0.18~9.52,b值为0.67~18.18;“白贵妃”外壳色各参数值的取值范围为:L值为26.77~54.23,a值为-1.19~11.97,b值为4.52~26.63。

表2 “紫皇后”和“白贵妃”外壳色参数的统计量

2.2三角帆蚌两个选育品系珍珠层颜色与外壳色的相关性分析

“紫皇后”和“白贵妃”珍珠层颜色与外壳色颜色参数的Pearson相关系数如表3所示。由表可知,“紫皇后”内部珍珠层颜色与外壳后部颜色具有相关性,其珍珠层颜色与外壳后部颜色的所有参数L、a和b值均显著相关(P<0.05),相关系数分别为-0.456、0.371和-0.426;同样,“白贵妃”的珍珠层颜色与外壳后部颜色的所有参数L、a和b值显著或极显著相关(P<0.05或P<0.01),相关系数分别为-0.444、-0.390和0.477,表明其珍珠层颜色与外壳后部颜色具有相关性。分析结果表明,“紫皇后”和“白贵妃”的珍珠层颜色都与外壳后部的颜色显著相关,可对它们做进一步的回归分析。

表3 “紫皇后”和“白贵妃”珍珠层颜色与外壳色颜色参数的相关系数

注:*表示差异显著(P<0.05),**表示差异极显著(P<0.01)。

2.3三角帆蚌两个选育品系珍珠层颜色与外壳色的回归分析

相关分析已经表明,“紫皇后”珍珠层对外壳后部的颜色参数的回归关系均显著(P<0.05),可对他们建立回归方程。珍珠层颜色参数L值对外壳后部颜色参数L值的回归方程为:y=80.49-0.53x(R2=0.208);珍珠层颜色参数a值对外壳后部颜色参数a值的回归方程为:y=3.60+0.21x(R2=0.137);珍珠层颜色参数b值对外壳后部颜色参数b值的回归方程为:y=4.69-0.35x(R2=0.181)。

相关分析已经表明,“白贵妃”珍珠层对外壳后部的颜色参数的回归关系均显著(P<0.05),可以对他们建立回归方程。珍珠层颜色参数L值对外壳后部颜色参数L值的回归方程为:y=87.36-0.21x(R2=0.197);珍珠层颜色参数a值对外壳后部颜色参数a值的回归方程为:y=-1.77+0.23x(R2=0.228);珍珠层颜色参数b值对外壳后部颜色参数b值的回归方程为:y=2.10-0.22x(R2=0.152)。

2.4两个三角帆蚌选育品系的判别分析

运用外壳后部的颜色参数,采用逐步判别分析法对“紫皇后”和“白贵妃”两个选育品系进行判别分析。通过逐步判别最后进入的参数是a和b,参数L由于其F值<2.71被从函数中剔除。建立1个典型判别函数:y=-0.711x1+0.478x2-0.157,其特征值为1.096,解释了所有方差的100%,对函数的Wilks’ Lambda检验显示判别函数在0.01显著性水平上是极显著。用Fisher's方法分别建立了2个选育品系的判别公式:

“紫皇后”:YQ=1.786X1-0.384X2-4.440

“白贵妃”:YW=0.321X1+0.600X2-4.763

其中X1、X2分别代表颜色参数a和b,参数a的判别载荷为-0.027,参数b的判别载荷为0.534,颜色参数b对判别函数的贡献较大。

判断某只蚌的品系归属时,可以测量其外壳后部的颜色参数后,代入上述2个函数公式,计算2个函数值,将观测个体分类到函数值最大的那个判别函数所对应的品系。对所有观测样本按上述判别函数进行预测分类,来验证判别公式的实用性,结果见表4。“紫皇后”的判别准确率P1为93.3%,P2为87.5%,“白贵妃”的判别准确率P1为86.7%,P2为92.9%,综合判别率为90.0%。两个选育品系的判别函数的判别效果非常可靠。

表4 两个三角帆蚌选育品系判别分析结果

3讨论

在淡水和海水珍珠研究中,都已经证实了负责提供外套膜组织小片的制片贝的贝壳珍珠层颜色决定珍珠的颜色[2,15],故选育具有特定珍珠层颜色的制片蚌对珍珠生产意义重大。珍珠和珍珠层颜色的量化分析,是判别颜色性状的重要科学手段,也是有关珍珠颜色研究的基础。本研究,对“紫皇后”和“白贵妃”两个三角帆蚌选育品系的珍珠层颜色和外壳色进行了量化测量。综合分析两个品系珍珠层颜色参数Lab值的统计结果,三角帆蚌珍珠层颜色明度L的取值范围为47.18~86.07,a为-4.57~9.23,b为-7.03~9.65。吴曼等[16]用CSE-1成像色度分析仪器测量分析了合浦珠母贝16个全同胞家系贝壳珍珠质颜色结果表明,合浦珠母珍珠层颜色明度L范围为98.586~105.234,a为-0.967~-6.577,b为5.915~11.237。就其数据与三角帆蚌珍珠层颜色相比,合浦珠母贝珍珠层颜色的明度L值较高,而其a和b的变化范围较窄,颜色的丰富性可能较差。但是吴曼等测量的L出现了大于100的值,显然超出了L值的范围(0~100),故对两种珍珠贝珍珠层颜色的对比结果还需要在相同条件下的量化测量实验来证实。对“紫皇后”和“白贵妃”珍珠层颜色与外壳色颜色参数的Pearson相关分析表明,它们的珍珠层颜色都与其外壳后部的颜色具有相关性(P<0.05)。故在珍珠层颜色选择育种时,可通过测量贝壳外壳后部的颜色参数,实现对贝壳珍珠层颜色间接选择。避免在常规选择方法[17]中对外套膜与闭壳肌造成的损伤和用肉眼观察颜色的缺陷[18]。三角帆蚌珍珠层颜色与外壳色的相关性对珍珠层颜色的定向选育具有重要现实意义。

通过回归分析建立的珍珠层和外壳后部颜色对应参数的回归方程,在进行珍珠层颜色评估时,可直接运用测得的外壳后部颜色参数,将其代入已建立的这些回归方程,获得珍珠层颜色参数的估计值,通过比较估计值进行选留繁殖亲蚌和后备亲蚌,以及科学评估选育后代珍珠层颜色性状,能够显著提高选择的效率。判别分析结果显示,两个选育品系的综合判别率为90.0%,判别效果较为理想。通过逐步判别分析最后进入的参数只有a和b,通过这两个参数就能够对两个品系进行很好的判别,其中参数b的判别载荷为0.534远大于a的判别载荷-0.027,其判别函数的贡献较大,也是引起两个品系外壳色差异的主要因子。判别分析表明,通过外壳色可以对“紫皇后”与“白贵妃”两个选育品系进行很好的区分。

参考文献:

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(责任编辑:邓薇)

The nacre color and shell color parameters and their correlation analysis of the two Hyriopsis cumingii breeding strains

ZHANG Gen-fang1,ZHANG Wen-fu2,YE Rong-hui1,FANG Ai-ping3,YANG Shou-bao4,REN Gang4,ZHENG Rong-quan5

(1.JinhuaPolytechnic,Jinhua321007,Zhejiang,China;2.JinhuaMultcolorPearlInstitute,Jinhua321017,Zhejiang,China;3.JinhuaWeonNewAquacultureTe.Co.,Ltd.,Jinhua321017,Zhejiang,China;

4.ShaoxingUniversity,Shaoxing312000,Zhejiang,China;5.ZhejiangNormalUniversity,Jinhua321000,Zhejiang,China)

Abstract:The CIE Lab color data of nacre and shell color parameters,which comes from two breeding strains of Hyriopsis cumingii generated for correlation analysis and regression analysis in chromatic meter was used to exploration of the correlation between nacre color and shell color.The results showed that there was a significant correlation between nacre and shell color parameters of the purple and the correlation coefficient of the color parameter L, a and b were -0.456,0.371 and -0.426 respectively.The regression equation of the color parameters of the nacre to the shell can be expressed as L:y=80.49-0.53x (R2=0.208), a:y=3.60+0.21x (R2=0.137),and b:y=4.69-0.35x (R2=0.181),respectively.For the white,there was also a significant correlation between nacre and shell color parameters.The correlation coefficient of the color parameter L, a and b was -0.444,0.477 and -0.390.The regression of the nacre to the shell color parameters can be expressed respectively as L:y=87.36-0.2lx (R2=0.197),a:y=-1.77+0.23x (R2=0.228),and b:y=2.10-0.22x (R2=0.152).Using tow shell color parameters,the discriminant functions of two breeding strains were established.The discriminant function of purple strain was YQ=1.786X1-0.384X2-4.440 and the discriminant functions of white strain was YW=0.321 X1+0.600 X2-4.763,the comprehensive discriminant rate was 90.0%.It showed that there were significant difference in shell color among two breeding strains which can be reliable distinguish through discriminant analysis.The findings indicate that the nacre color can be reliable distinguish and quantify inference used shell color which measured by chromatic meter.

Key words:Hyriopsis cumingii;nacre color;shell color;correlation analysis

收稿日期:2015-01-22;

修订日期:2015-11-30

第一作者简介:张根芳(1962-),男,教授,主要从事淡水珍珠技术研究。E-mail:fishman666@163.com

中图分类号:S966.23

文献标识码:A

文章编号:1000-6907-(2016)03-0066-05

资助项目:浙江省农业新品种选育重大科技专项项目(2012C12907-5);浙江省自然科学基金项目(LY13C190004)

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