樊佳佳，马冬梅*，朱华平，苏换换，李娅娅，黄樟翰，李辉安，黄剑华

（1中国水产科学研究院珠江水产研究所/农业农村部热带亚热带水产资源利用与养殖重点实验室，广东广州 510380；2广东省水产动物免疫技术重点实验室，广东广州 510380；3上海海洋大学水产与生命学院，上海 201306；4阳江市中睿农业发展有限公司，广东阳江 529827；5乳源瑶族自治县一峰农业发展有限公司，广东韶关 512700）

0 引言

【研究意义】鲤（Cyprinus carpioLinnaeus）作为重要的经济鱼类，广泛养殖于欧亚大陆（Biermann and Geist，2019）。由于地理隔离和人工选择等因素影响，鲤鱼地方种群较多（Casal，2006；明俊超等，2009），目前经过人工培育的鲤鱼品种也很多，如红鲤、团鲤、草鲤、芙蓉鲤、荷包鲤和锦鲤等。广东北部山区的稻田禾花鲤养殖历史悠久，该养殖模式具有“以渔促稻、稳粮增效、质量安全和生态环保”的优点，已成为发展农村经济的重要途径（Xie et al.，2011；马达文等，2016）。经调查研究发现，因未经过人工选育，野生稻田养殖的禾花鲤种群存在较大的遗传变异，按体型可分为偏短圆型和偏修长型两类（马冬梅等，2019）。北部山区乳源瑶族自治县养殖户也一直将稻田养殖短圆体型的禾花鲤称为“石鲤”，稻田养殖长体型的禾花鲤称为“柴鲤”。为增加稻田养殖禾花鲤的经济效益，提高禾花鲤的产量，需对其进行选育。在选育禾花鲤新品种过程中，因其生长性状很多，若均选作为选育指标，工作量会很大，因此通过分析两种体型禾花鲤形态性状对体质量的影响，找出最重要的关键性状，将对后续育种工作具有重要意义。【前人研究进展】研究待选育物种的数量性状遗传规律是制定科学选育策略的基础，而形态性状和体质量是鱼类遗传改良和育种的主要目标性状（覃宝利等，2020）。对鱼体质量的测定往往会受到肠道内残留物、体表水分等因素影响，导致测量数据有一定的偏差，而形态性状的测量不受上述因素的影响，更易准确测量。分析鱼类形态性状和体质量关系的研究方法较多，最常见的是通径分析（董浚键等，2018；陈红林等，2019；张新明和程顺峰，2020）和灰色关联度分析（刘峰等，2017；刘阳等，2019），通过获得对体质量影响重要的形态性状，为研究对象生长性状评估、良种改良或选育提供重要依据。通径分析是指利用通径系数分析多个自变量对因变量相互影响大小，分为直接通径系数（直接影响）和间接通径系数（间接影响），直接通径系数为标准化回归方程中的偏回归系数，而间接通径系数是在直接通径系数基础上计算获得。该分析方法因可详细获得自变量与因变量、自变量与自变量之间的影响大小，所以结果准确性较高，但该分析方法需要样本量足够大，且数据符合一定的分布规律，目前被广泛应用在鱼类，如大口黑鲈（Micropterus salmoides）（何小燕等，2009）、斜带石斑鱼（Epinephe‐lus coioides）（赵旺等，2017）、翘嘴鳜（Siniperca chuatsi）（董浚键等，2018）、瓯江彩鲤（Cyprinus carpiovar.Color）（陈红林等，2019）和星康吉鳗（Conger myriaster）（张新明等，2020）等。灰色关联度分析是一种通过计算性状间关联度，以确定性状间的重要性，因其可以对较少样本量的数据进行分析，目前在鱼类也有很多报道，如鲤鱼（苏胜彦等，2011）、牙鲆（Paralichthys olivaceus）（刘永新等，2014）、小黄鱼（Pseudosciaena polyactisBleeker）（刘峰等，2017）和许氏平鮋（Sebastes schlegelii）（刘阳等，2019）等。【本研究切入点】同时选择通径分析和灰色关联度分析方法进行分析，可增加结果可信度，但目前鲜见同时利用这两种分析方法对稻田养殖不同体型的禾花鲤形态性状与体质量相关性的研究报道。【拟解决的关键问题】按照体型将广东北部地区传统养殖的稻田禾花鲤分为短圆体型和长体型，同时利用通径分析和灰色关联度分析方法分析长体型和短圆体型禾花鲤的形态特征及其形态性状与体质量的相关性，为按照体型确定选育禾花鲤测量指标提供参考数据。

1 材料与方法

1.1 试验材料

供试禾花鲤养殖在广东省韶关市乳源县的稻田综合种养基地。2020年5月25日取体长约5 cm的禾花鲤苗种投放在稻田中进行养殖，投放密度为7500尾/ha，稻田养殖期间仅以稻田中的昆虫、田螺、水草和稻花等天然饵料为食，不投喂人工配合饲料。同年11月25日随机取146尾禾花鲤转运至实验室，暂养在水泥池中24 h后进行生长性状测量，按马冬梅等（2019）的聚类分类法将146尾禾花鲤分为短圆体型（93尾）和长体型（53尾）。

1.2 测量方法

采用60 mg/L鱼安定（MS-222）对待测禾花鲤进行浅度麻醉，电子天平称活体质量（精确至0.01 g）。利用数码相机对摆有刻度尺的禾花鲤进行拍照，照片采用鱼类外部形态测量V 1.0软件对全长、体长、头长、体高、尾柄长、尾柄高和尾长进行测量（精确至0.01 cm）。头高和体宽采用游标卡尺测量（精确至0.01 cm）。

1.3 统计分析

1.3.1 通径分析 将测量的禾花鲤生长数据进行整理和分析，将体质量作为因变量Y，全长、体长、头长、体高、尾柄长、尾柄高、尾长、头高和体宽作为自变量，分别用X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8和X9表示，利用Excel 2007统计上述10个生长性状数据的平均值、标准差等表型参数。采用SPSS 19.0的Analyze-Non‐parametric Tests—1-Sample K-S模块对数据进行正态性检验。利用其Analyze—Correlate—Bivariate模块对表型数据进行相关分析。利用其Analyze—Re‐gression—Linear模块对数据进行回归分析和构建多元回归方程。参照杜家菊和陈志伟（2010）的方法计算直接通径系数、间接通径系数、单性状决定系数和两两性状间共同决定系数。

1.3.2 灰色关联度分析 参照于萍和李克（2011）的灰色关联分析系统，将禾花鲤体质量和9个形态性状视为一个灰色关联系统。首先将体质量作为参考序列x0，9个形态性状作为比较序列x1~x9，利用标准差对数据进行无量纲化处理，然后计算9个形态性状的灰色关联系数和关联度，最后根据9个形态性状关联度的大小确定形态性状对体质量的关联程度，按照从大到小排出关联序，关联序越小其对体质量越重要，计算公式如下：

式中，x'（1k）为无量纲处理后的数据，x（ik）为表型性状原始测量值为表型性状的平均值，Si为表型性状的标准差。δ（ik）为形态性状的灰色关联系数，ρ为分辨系数，本文设定ρ=0.5，min |x'0(k)-xi'(k)|表示形态性状绝对差值中的最小值，max |x'0(k)-xi'(k)|表示形态性状绝对差值中的最大值，ri表示形态性状xi对体质量xo的关联度，最后根据关联度数值编排关联序，分别用1~9表示。

2 结果与分析

2.1 不同体型的禾花鲤生长性状数据描述统计

146尾禾花鲤分为短圆体型群体（93尾）和长体型群体（53尾）。对这2个群体的全长、体长、头长、体高、尾柄长、尾柄高、尾长、头高、体宽和体质量的平均值、标准差和变异系数进行描述统计，结果如表1所示。短圆体型群体和长体型群体的体质量变异系数分别为44.51%和43.90%，表明禾花鲤体质量的选择潜力较大。对短圆体型群体和长体型群体的生长性状进行显著性检验，结果显示除了尾柄高、体宽和体质量在两群体间差异未达显著性水平（P>0.05，下同），全长、体长、头长、体高、尾柄长、尾长和头高在两群体间差异均达极显著性水平（P<0.01，下同）。对生长性状进行正态性检验，结果显示所有性状均符合正态分布（P>0.05），可进行通径分析。

表1 禾花鲤不同体型群体的生长性状参数Table 1 Growth trait parameters of rice flower carp populations of different body shapes

2.2 禾花鲤各生长性状间的相关分析结果

对短圆体型群体和长体型禾花鲤群体的各生长性状进行相关分析，结果如表2所示。各群体内各性状之间的相关系数均为极显著相关，其中2个群体的全长与体长的相关系数（R）均最大，分别为0.991和0.995，表明这两个性状相关性最大。短圆体型群体的尾柄长与体宽的相关系数最小，为0.490；长体型群体的头长与尾长的相关系数最小，为0.343。从体质量和形态性状的相关系数来看，短圆体型和长体型群体中，与体质量相关系数最大的分别为体长（0.934）和全长（0.931），而相关系数最小的分别为尾柄长（0.670）和头长（0.486）。

2.3 禾花鲤各形态性状对体质量的通径分析结果

由表3和表4可知，短圆体型群体起主要作用的形态性状有4个，分别为体长、尾柄高、体高和头高，长体型群体起主要作用的形态性状有5个，分别为全长、体宽、体高、头长和头高。短圆体型群体对体质量直接通径系数最大的形态性状为尾柄高，直接通径系数为0.537；长体型群体对体质量直接通径系数最大的形态性状为全长，直接通径系数为0.408。从间接通径系数总和来看，短圆体型对体质量间接作用最大的形态性状为体长，间接通径系数总和为0.804；长体型对体质量间接作用最大的形态性状为头长，间接通径系数总和为0.692。

表3 短圆体型禾花鲤形态性状对体质量的通径分析Table 3 Path analysis of morphological traits to body mass in round-shape rice flower carps

表4 长体型禾花鲤形态性状对体质量的通径分析Table 4 Path analysis of morphological traits to body mass in long-shape rice flower carps

2.4 禾花鲤各形态性状对体质量的决定系数

由表5可知，短圆体型群体的尾柄高对体质量的直接决定系数最大，为0.289，尾柄高和体高对群体的共同决定系数最大为0.127；长体型群体的全长对体质量的直接决定系数最大，为0.166，全长和体宽对群体的共同决定系数最大为0.224。由表6可知，短圆体型和长体型群体中对体质量起主要作用的形态性状组合与体质量相关系数（R）分别为0.975和0.976，复相关系数（R2）分别为0.951和0.953，校正R2分别为0.949和0.948。

表5 形态性状对体质量的决定系数Table 5 Determination coefficient of morphological traits to body mass

表6 形态性状与体质量的复相关分析Table 6 Multiple correlation analysis for morphometric traits to body mass

2.5 形态性状对体质量的回归方程

利用逐步多元回归方法建立以9个形态性状为自变量，体质量为因变量的回归方程如下：

式中，Y1、Y2分别代表短圆体型和长体型群体的体质量，X1、X2、X3、X4、X6、X8、X9分别代表全长、体长、头长、体高、尾柄高、头高和体宽。

经统计分析，短圆体型和长体型群体回归方程的F值分别为427.056和188.558，显著性检验均呈极显著差异（表7）。通径分析和多元逐步回归分析所得结果与偏回归分析一致，表明建立的回归方程可靠性强。

表7 形态性状与体质量回归关系的方差分析Table 7 ANOVA of regression relationship between morphometric traits and body mass

2.6 各形态性状与体质量的灰色关联度分析结果

稻田养殖禾花鲤形态性状与体质量的灰色关联度分析结果如表8所示。短圆体型和长体型灰色关联系数平均值分别为0.827~0.860和0.760~0.803。从同一形态性状来看，短圆体型群体与体质量的关联系数平均值均大于长体型群体。分析2个群体的体质量与形态性状的关联度，结果如表9所示。短圆体型群体9个形态性状的关联序为体高>头长>体长>尾柄高>头高>全长>体宽>尾长>尾柄长；长体型群体9个形态性状的关联序为尾柄长>体高>尾柄高>全长>体宽>尾长>体长>头高>头长。

表8 9个形态性状与体质量的灰色关联系数分析Table 8 Gray relation coefficient analysis of nine morphologi‐cal traits and body mass

表9 9个形态性状对体质量的灰色关联度Table 9 Gray relation degree of nine morphological trait to body mass

3 讨论

3.1 稻田养殖禾花鲤形态选育目标的确定

由于我国幅员辽阔，历史悠久，养殖的鲤鱼已形成多个群体，在形态学上也存在明显差异。如体型细长的黑龙江野鲤（刘明华，1999）、体型修长的黄河鲤（秦改晓等，2019）、纺锤形的兴国红鲤及体型粗短的荷包红鲤（明俊超等，2009）等，且体型性状均可稳定遗传（明俊超等，2009）。广东北部山区稻田养殖的禾花鲤体长/体高值为1.9~3.0，体型变化较大，说明虽然地处山区，但该地区养殖的鲤鱼未经过人工选择，加之可能有不同的鲤鱼种质引进，所以种质非常混杂。如若作为养殖品种，急需进行品种纯化和改良。本研究随机取146尾稻田养殖的禾花鲤，其中短圆体型禾花鲤占群体样本数的63.70%。这与广东北部地区养殖户反映的短圆体型禾花鲤与长体型禾花鲤相比在养殖过程中逃逸率低、成活率高的现象相匹配，说明短圆体型可成为稻田养殖用禾花鲤选育的目标之一。

在水产动物遗传育种中，表型形态性状的变异程度通常可作为人工选育时选育目标性状确定的重要依据。某个性状的变异程度越大，那么该性状的选择潜力也越大（张成松等，2013）。本研究结果表明，广东北部地区传统稻田养殖的禾花鲤短圆体型和长体型禾花鲤群体体质量变异系数分别为44.51%和43.90%。而黄河鲤F1代的体质量变异系数仅为7.827%（刘晓敏和石英，2015）；同为鲤科的全州禾花鲤和融水金边禾花鲤（Procypris carpio）体质量变异系数为23.76%和9.42%（周康奇等，2020），与上述鲤相比，广东北部地区的禾花鲤体质量选育潜力较高。而对4种体色瓯江彩鲤体质量的变异系数超过68.03%以上（陈红林等，2019）；青海湖裸鲤（Gymno‐cypris przewalskii）体质量变异系数为45%（王朝溪等，2015），说明广东北部地区的禾花鲤体质量变异程度仍处于鲤科鱼类的体质量变异范围之内。另一方面，本研究发现短圆体型和长体型群体在体质量上差异不显著，说明2种体型的禾花鲤只有体型差异，生长速度无显著差异。综上所述，短圆体型禾花鲤因生长速度和长体型无显著差异，但具有成活率高等优点，可作为下一步选育目标。

3.2 禾花鲤形态性状对体质量的影响分析

本研究分别对2种体型的禾花鲤体质量与形态性状间进行相关分析，结果显示2个群体内所测量的10个生长性状间均达极显著相关。而通径分析结果表明短圆体型群体中对体质量起主要作用的形态性状是体长、尾柄高、体高和头高；在长体型群体中对体质量起主要作用的是全长、体宽、体高、头长和头高。通过计算短圆体型和长体型群体形态性状对体质量的R2分别为0.951和0.953，而校正R2分别为0.949和0.948，当R2≥0.850时，说明已找到影响依变量的主要自变量。对短圆体型禾花鲤群体体质量起主要作用的形态性状进行通径系数分析，结果表明除尾柄高外，体长、体高和头高均为间接通径系数大于直接通径系数。而对长体型群体体质量起主要作用的形态性状进行通径系数分析，结果表明5个形态性状均为间接通径系数大于直接通径系数。这与4种体色瓯江彩鲤形态性状与体质量的通径分析结果类似，均为间接通径系数大于直接通径系数（陈红林等，2019），表明对禾花鲤体质量起主要作用的形态性状主要是间接作用为主导。

短圆体型群体的尾柄高对体质量的直接决定系数最大，为0.289，尾柄高和体高对群体的共同决定系数最大，为0.127；长体型群体的全长对体质量的直接决定系数最大，为0.166，全长和体宽对群体的共同决定系数最大，为0.224。分析结果表明传统未经选育的禾花鲤群体中，与短圆体型禾花鲤体质量最相关的是鱼体纵向高度的生长性状（尾柄高和体高），而与长体型禾花鲤体质量最相关的是鱼体横向和深度的生长性状（全长和体宽）。对全州禾花鲤群体全长对体质量的单独决定系数最大，为0.314，体高和全长对体质量的共同决定系数最高，为0.275；融水金边禾花鲤全长对体质量的单独决定系数最大，为0.214，全长和头长对体质量的共同决定系数最高，为0.262（周康奇等，2020）。岩原鲤群体全长对体质量的单独决定系数最大，为0.426，全长和体宽对体质量的共同决定系数最大，为0.245（曲焕韬等，2018）。综合对比分析发现，对鲤科鱼类体质量产生影响的主要形态性状的差异不仅与品种和生长环境等因素密切相关，还与群体中不同个体的体型差异相关，在分析同一群体的体质量与生长性状的相关性之前要分析群体中个体体型的变异程度，可增加分析的准确程度。

本研究同时利用通径分析法和灰色关联分析法分析短圆体型和长体型禾花鲤形态性状对体质量影响，选取通径分析保留的形态性状与灰色关联分析关联系数排名前5的形态性状的交集，结果显示短圆型体型群体与体质量最相关的形态性状为体长、尾柄高、体高和头高，而长体型群体与体质量最相关的形态性状为全长、体宽和体高，两种分析结果一致性较好。因灰色关联分析不考虑自变量间相互影响，仅单纯的分析各自变量与因变量之间关联系数，所以分析结果可靠性不如通径分析方法所分析的结果。但灰色关联分析不受取样数量限制，本研究结果也证实应用通径分析方法保留的主要形态性状与通过灰色关联分析方法排名前5的生长性状基本一致性，说明该方法准确性也相当高。考虑在良种选育过程中后备亲本选留是按照选育目标性状及育种值排名进行选择，因选留亲本存在人为选择因素，导致群体很难符合正态分布且数量相对较少，这时候如果分析性状间关联程度，灰色关联分析有很大应用优势。

4 结论

两种体型群体分别取通径分析保留的形态性状与灰色关联分析关联系数前5名形态性状的交集，表明短圆型体型群体与体质量最相关的形态性状为体长、尾柄高、体高和头高，而长体型群体与体质量最相关的形态性状为全长、体宽和体高，说明两种分析结果一致性较好。