不同群体中华鳖的形态多样性分析

陆文浩，韩晓磊，陈 梁，徐建荣，韩曜平

( 1. 太仓市水产指导站，江苏 太仓 215400； 2. 常熟理工学院 生物与食品工程学院，江苏 常熟 215500 )

不同群体中华鳖的形态多样性分析

陆文浩1，韩晓磊2，陈 梁2，徐建荣2，韩曜平2

( 1. 太仓市水产指导站，江苏 太仓 215400； 2. 常熟理工学院 生物与食品工程学院，江苏 常熟 215500 )

对长江口、太湖和洪泽湖3个不同区域的中华鳖野生群体的16项生物形态特征进行测量，利用多元统计分析方法对其进行形态多样性差异的比较研究。聚类结果显示，长江口群体和太湖群体首先聚类，再与洪泽湖群体聚合；主成分分析中，共得到了3个主成分，其贡献率分别为56.208%、10.894%和7.165%，累积贡献率为74.267%，其种间形态差异主要取决于头部的一些形态特征；判别分析中，洪泽湖群体、太湖群体和长江口群体的判别准确率分别为100%、100%和93.3%，平均为97.8%。试验结果表明，在3个中华鳖群体中，长江口群体与洪泽湖群体之间分类水平已经达到亚种以上，而长江口群体和太湖群体还未达到亚种水平，说明采用形态差异多元分析进行中华鳖种间遗传多样性研究的可行性，同时也为种质保护和遗传育种提供了一定的理论基础。

中华鳖；多元统计分析；形态多样性

中华鳖(Trionyxsinensis)是中国重要的特种经济水生动物之一，隶属于爬行纲、龟鳖目、鳖科、鳖属，俗称团鱼、甲鱼等。在我国，中华鳖分布广泛，除西藏和青海外的其他各省均有发现，长江流域和华南地区分布较多[1]。中华鳖自古以来就是名贵的食材和药物，具有较高的食用和药用价值，因此在近代中华鳖的人工养殖发展非常迅速[2]。中华鳖养殖产业的高速发展也带来了一系列问题的出现，由于中华鳖种间分类不明确，加之养殖企业引种频繁，导致了种群混杂，群体多样性不断降低，致使中华鳖种质退化问题尤为突出[3]。目前研究显示，中华鳖还没有明确的亚种分类，但存在着一些不同的地理群体，而外部形态特征是中华鳖种质资源鉴定最简单最直观的重要方法[4]，可以为中华鳖不同群体间的种质鉴定提供一定的理论支持。

多元统计分析能够针对形态特征的多个参数，在多个对象和指标互相关联的情况下分析其存在的统计规律，适合现阶段农业科学研究的特点。目前，已大量应用于鱼类物种确认、种群变异、性别差异等方面的研究[4-7]，但是龟鳖类动物的相关报道还不多见。因此，本研究通过多元统计分析方法对中华鳖的形态参数进行研究，以期为中华鳖种质资源的管理、保护和开发利用提供有效的科学依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料

于洪泽湖流域、长江口流域和太湖流域3个不同地区天然水域进行野生中华鳖的样品采集。每个群体随机选取20～30尾中华鳖成鳖进行试验，样本信息见表1。

表1 中华鳖3个不同群体的样本信息

1.2 试验器材和试剂

游标卡尺(精度0.02 mm)、电子天平(精度0.001 kg)、塑料密闭容器(40 cm×25 cm×10 cm)；磺酸间氨基苯甲酸乙酯。

1.3 试验方法

由于活动的中华鳖难以对其进行测量，因此先将待测中华鳖放入一个密闭容器，滴入适量的磺酸间氨基苯甲酸乙酯将其麻醉后，再进行测量。测量包括中华鳖3个不同群体的16项形态指标，有体质量、体高、背甲周长、背甲长、背甲宽、腹甲长、腹甲宽、腹甲凹宽、后侧裙边宽、前肢长、后肢长、尾长、头长、头宽、眼间距、鼻宽。长度测量采用游标卡尺(精度为0.02 mm)，体质量测量采用电子天平(精度为0.001 kg)，测量方法参考国家标准(GB 21044—2007)[8]。

1.4 数据处理

试验数据采用SPSS 19.1软件进行处理，包括聚类分析、主成分分析、判别分析和差异系数检测4种多元分析方法。为消除中华鳖规格大小对参数数值的影响，多元分析中均采用以背甲长为基数进行分析。本研究选取15项形态比例参数(表2)，分别求出各群体形态比例参数的平均值，再用这些平均值进行相应的数据分析。

表2 形态特征比例参数

1.4.1 聚类分析

根据测量数据分别求出3个不同群体15项形态比例参数的平均值，之后通过平均值做出聚类分析。聚类方法为欧氏距离的最短距离系统聚类法[9]。

1.4.2 主成分分析

为了使多个形态指标适合小数指标的统计方法，先校正处理得出15个形态参数比例性状，通过SPSS 19.1的主成分分析法得出3个互不相关的主成分，以及累计贡献率和主成分贡献率等[9]。

1.4.3 判别分析

在判别分析中，通过逐步判别法进行判别，其中判别准确率的计算参照文献[10]的方法。

1.4.4 差异系数检验

形态差异的差异系数(CD)公式：

CD=(M1-M2)/(S1+S2)

式中，M1和M2分别表示两个不同群体某项性状指标的平均值；S1和S2是标准差。如差异系数数值大于1.28，则可视为亚种及以上水平的差异；反之，则认为差异未达到亚种水平[11]。

2 结 果

2.1 聚类分析

根据形态数据分析，洪泽湖、长江口和太湖3个不同群体形态比例参数的聚类见图1。由图1可见，3个群体分为两支，其中长江口群体和太湖群体首先聚类，之后与洪泽湖群体聚合。太湖群体和长江口群体的形态相似度较高，而与洪泽湖群体的形态相似度则相对较低。

图1 中华鳖3个不同群体的形态聚类

2.2 主成分分析

2.2.1 3个群体主成分

选用方差贡献率较大的3个主成分，其贡献率分别是主成分1为56.208%、主成分2为10.894%、主成分3为7.165%，累积贡献率为74.267%。3个主成分累积贡献率较高，包含其总变异的大部分，可以使用此3个相互独立的因子来描述中华鳖3个群体间的形态差异。在主成分1中，x1、x6、x12、x13和x14这5个变量影响较大；在主成分2中，x3和x5两个变量影响较大；在主成分3中变量x8影响较大(表3)。对总变差贡献率最大的主成分1进行深入分析，发现其主要取决于背甲周长、眼间距、尾长、头宽、头长和鼻宽这几个形态指标，即主成分1基本上反映的是头部形态的特征，因此可以认为，洪泽湖、太湖、长江口3个群体在形态上的差异很大程度上是由头部的长宽不同、眼睛和鼻子的形态差别引起的。

2.2.2 群体散布图分析

3个流域中华鳖群体的主成分1和主成分2的散点图见图2，其中主成分1和主成分2为相对值。由图2可见，洪泽湖的中华鳖与其他两个群体间不存在重叠部分，而太湖和长江口之间有一小部分重叠，运用主成分1和主成分2就能将3个群体基本分开。由此可见，洪泽湖、太湖和长江口3个中华鳖群体在形态上差别较大，通过形态特征即可将其基本分开。

表3 3个群体形态特征因子负荷矩阵及主成分贡献率

注：下划线表示负荷值大于0.500000，并作为主因子.

图2 3个中华鳖群体主成分1和2的散布图

2.3 判别分析

根据判别分析，获得贡献最大的3个参数：体质量/背甲长、后侧裙边宽/背甲长和前肢长/背甲长，即x2、x5和x10。根据这3项分别建立3个群体中华鳖的判别方程如下：

洪泽湖：y=4125.238x2+549.829x5+265.833x10-193.782；

太湖：y=760.663x2+631.306x5+328.143x10-118.654；

长江口：y=1628.811x2+453.206x5+352.951x10-121.181。

当判断哪个个体的中华鳖属于某一群体时，将所测数据校正后代入以上3个方程，计算结果最大的即为所属，所得结果见表4。由表4可知，洪泽湖群体、太湖群体和长江口群体中华鳖的判别准确率分别为100%、100%和93.3%，平均为97.8%，判别准确率很高，说明3个群体之间的差异较大。

表4 3个群体中华鳖的判别结果

2.4 差异系数检验

通过配对样本T检验得出了群体之间各项的平均值、标准差和平均值的标准误差，然后由差异系数公式得出如下差异系数(表5)。可见洪泽湖与长江口群体间15项形态比例参数差异最大，差异系数大多大于1.28，基本可认为差异达到亚种以上水平；太湖和长江口的形态比例参数差异则比较小，差异未达到亚种以上水平；洪泽湖与太湖群体间差异则处于两者之间。

3 讨 论

本文采用多元分析方法，对中华鳖15项形态比例参数进行研究，从多个层面得出不同地区野生中华鳖群体间的形态多样性差异。

表5 3个不同中华鳖群体间差异比较分析

聚类分析能够对不同群体进行初步归类，量化群体间的差异水平，聚类先后的顺序反映群体间亲缘关系的远近[12]。本研究中，3个不同地区中华鳖群体的长江口群体和太湖群体首先聚类，再与洪泽湖群体聚合，表明长江口群体和太湖群体之间的亲缘关系较洪泽湖群体近，这与其群体分布的地理流域存在显著的相关性，即长江口和太湖存在一定程度上的流域重叠，且水系也有交织和贯通，而洪泽湖则属于淮河流域，相对处于隔离状态。同时也反映出3个不同地区中华鳖群体之间，特别是长江口和太湖群体已经与洪泽湖群体产生了一定程度的形态差异。

主成分分析是将大量参数综合成为少数因子来说明不同群体的差异大小，并可根据不同群体的主成分数值找出各个群体在各主成分值上差异较大的参数[9]。本研究中，3个主成分分别为56.208%、10.894%和7.165%，其累积贡献率达到了74.267%，囊括了其总变异的大部分，说明可以通过以上几个相互独立因子概括不同种间的形态差异。由主成分1可见，中华鳖头部的形态差异相比较于其他部位的差异较大，因此头宽、头长、眼间距和鼻宽可作为形态判别的主要指标进行群体间判别。

从判定生物种群分化程度的标准以及所测得的差异系数来看，洪泽湖群体和长江口群体之间分类水平已达到亚种以上，而太湖和长江口群体之间分类水平还未达到亚种。同样，通过散点图的疏密程度来看，洪泽湖群体与其他两个群体的差异程度比较大，而长江口和太湖群体的差异程度则较小，这两种方法得到的结论基本一致。这也说明了形态学方法在中华鳖种间遗传多样性的比较和划分研究中的可行性，具有基础和直观的研究特点。

形态差异是生物物种多样性的一种非常直观的体现，而通过研究形态差异对生物物种遗传多样性进行种质资源评估、保护以及品种改良的研究也有很多[13-17]。于本研究而言，中华鳖3个不同群体形态差异较为明显，可为中华鳖种质开发和利用提供基础理论资料。

[1] 王培潮.中国的龟鳖[M].上海:华东师范大学出版社,2000:50-56.

[2] Chu B. The technology of using ground heat for soft-shelled turtle overwintering culture [J]. Proceedings of the International Symposium of Agricultural Engineering, 1989, 89(2):993-994.

[3] Eisenhour D J. Systematics ofMacrhybopsistetranema(Cypriniforms:Cyprinidae) [J]. Copoia, 1999(4):969-980.

[4] Golubtsov A S, Berendzen P B. Morphological evidence for the occurrence of two electric catfish (Matapterurus) species in the White Nile and Omo-Turkana systems (East Africa) [J]. Journal of Fish Biology, 1999, 55(3):492-505.

[5] Gibson A R, Baker A J, Moeed P. Morphometric variation in introduced populations of the common myna (Acridotherestristis):an application of the jackknife to principal component analysis [J]. Systematic Biology, 1984, 33(4):408-421.

[6] Voss R S, Marcus L F, Esealante P. Morphological evolution in muroid rodents I. Conservative patterns of craniometric covariance and their ontogenetic basis in the Neotropical genusZygodontomys[J]. Evolution, 1990, 44(6):1568-1587.

[7] Somers K M. Multivariate allometry and removal of size with principal components analysis [J]. Systematic Zoology, 1986, 35(3):359-368.

[8] 中华人民共和国农业部. GB 21044—2007,中华鳖国家标准[S].北京:中国标准出版社,2007.

[9] 张尧庭,方开泰.多元统计分析引论[M].北京:科学出版社,1982.

[10] 李思发,李晨虹,李家乐.尼罗罗非鱼品系间形态差异分析[J].动物学报,1998,44(4):450-457.

[11] Mayr E, Linsley E G, Usinger R L. Methods and principles of systematic zoology [M]. New York and London:Mc Graw Hill, 1953.

[12] 李勤生,蔡庆华,华俐,等.东湖异养细菌群落的分类结构和聚类分析[J].水生生物学报,1991,15(3):242-253.

[13] 潘德博,陈昆慈,朱新平,等.黄喉拟水龟(♀)与三线闭壳龟(♂)杂交后代的形态特征及其与父母本的比较研究[J].水生生物学报,2009,33(4):621-626.

[14] 王伟,陈立侨,顾志敏,等.7个不同翘嘴红鲌群体的形态差异分析[J].淡水渔业,2007,37(3):41-44.

[16] 明俊超,董在杰,梁政远,等.6个不同鲤群体的形态差异分析[J].广东海洋大学学报,2009,29(6):2-6.

[17] 李斌,何俊锋,区小玲,等.广西和广东地区施氏獭蛤3个自然群体的形态差异和遗传多样性分析[J].大连海洋大学学报,2011,26(5):414-421.

MorphologicalVariationsAnalysisofDifferentGeographicPopulationsofChineseSoftShelledTurtleTrionyxsinensis

LU Wenhao1, HAN Xiaolei2, CHEN Liang2, XU Jianrong2, HAN Yaoping2

( 1. Fisheries Techniques Guidance Station of Taicang, Taicang 215400，China; 2. Department of Biology and Food Engineering, Changshu Institute of Technology, Changshu 215500，China )

Morphological data of three wild geographic populations of Chinese soft shelled turtleTrionyxsinensiscollected from Yangtze estuary, Tai Lake and Hongze Lake in China were analyzed. Sixteen proportions of morphometric traits were measured from Chinese soft shelled turtle and the degree of morphological variation among populations was calculated using four multivariate analysis. The cluster analysis revealed that the morphometric characters of the Tai Lake population were more similar to those of the populations of Yangtze estuary than to those of the populations of Hongze Lake. In the principal component analysis of the populations, three principal components were constructed, with contributory rate of 56.208% in first principal component, 10.894% in second and 7.165% in the third, and cumulative contributory rate of 74.267%. The accuracy rate of discrimination from Lake was 100% from Yangtze estuary,100% from Tai Lake and from Hongze 93.3%, with mean discrimination accuracy rate of 97.8% from the three populations. All results support that there are a little differences in populations of Yangtze estuary and Tai Lake on morphological characters and that the morphological variations in different populations were mostly exhibited by differences in carapace and abdomen, reaching the level of subspecies between Yangtze estuary Population and Hongze Lake population. This finding provides more reliable theoretical basis for better germplasm resources protection and genetic breeding in artificial breeding.

Trionyxsinensis; multivariation analysis; morphological variation

10.16378/j.cnki.1003-1111.2017.06.016

S966.5

A

1003-1111(2017)06-0784-05

2016-09-27；

2017-01-06.

江苏省科技支撑计划(农业)项目(BE2013349).

陆文浩(1983-)，男，工程师，硕士；研究方向：水生动物疫病及水产技术示范推广.E-mail:lwh.nyn@163.com.通讯作者：韩晓磊(1981-)，男，实验师，硕士；研究方向：淡水水生生物学. E-mail:hanxiaolei0724@163.com.