不同群体刀鲚形态差异研究

2020-06-09 06:21张赛赛陈博锦成智丽孙鹏飞姜欣彤董安然姜志强
淡水渔业 2020年3期
关键词:鱼体框架结构太湖

张赛赛,罗 珺,陈博锦,成智丽,孙鹏飞,姜欣彤,董安然,姜志强,王 伟

(1.大连海洋大学水产与生命学院,辽宁省北方鱼类应用生物学与增养殖重点实验室,辽宁大连 116023; 2.大连市现代农业生产发展服务中心,辽宁大连 116023; 3.大连圣亚旅游控股股份有限公司,辽宁大连 116023)

刀鲚 (Coilianasus),隶属鲱形目(Clupeiformes)鳀科(Engraulidae)鲚属(Coilia),俗称刀鱼、凤尾鱼等,曾用名湖鲚,我国分布广泛,北起辽宁辽河,南至广东沿海及其与海相通的河流、湖泊,国外分布于朝鲜沿海以及日本有明海。刀鲚在我国主要产于黄渤海和东海沿岸各通海江河,其中以长江下游产量最高[1],为产区重要经济鱼类。近几十年来由于过度捕捞和水域生态环境变化等因素,刀鲚野生资源锐减。郭弘艺等[2]对刀鲚渔汛集中的江苏靖江段进行6年捕捞情况调查,发现其资源量有明显下降趋势。因此,随着野生资源的锐减,研究不同地域刀鲚的形态差异,可为分析其种内的形态特征及分化规律提供数据支持。

形态学遗传多样性常用来反映鱼类在形态方面的差异和作为种质选择的重要参考。形态度量分析是传统的鱼类分类和种群鉴别常用的方法,但是往往无法鉴别同一物种的不同地理群体[3]。而多变量形态测量法较传统的形态测量法能更有效区分种内不同群体的形态差异[4]。谢仲桂[5]采用多变量形态量法探讨了不同居群华鳊属(Sinibrama)物种的有效性。有关红鳍东方鲀(Takifugurubripes)[6]、中国鱚(Sillagosinica)[7]和大泷六线鱼(Hexagrammosotakii)[8]的研究也说明了多变量形态测量能有效区分不同群体鱼类。国外也常用多变量分析法研究鱼类种群形态差异。Maruo等[9]利用形态学分析的方法确定了可以区分6种鮨科鱼类的形态性状。Gorgonio等[10]研究了墨西哥野生鳟(OncorhynchusSalmonidae)不同群体之间的形态差异。程起群等[11]对刀鲚和湖鲚形态差异的研究认为两者为同一物种。向文殿[12]对不同定居型湖鲚形态差异的研究揭示了其定居演化的顺序。王冰[13]以长江安徽段三个刀鲚群体为对象的研究表明三者形态差异小,主要差异出现在尾柄长与吻长。王丹婷等[14]对不同水域刀鲚群体形态差异的研究表明黄海群体与长江群体有关联。众多研究表明多变量分析法能有效判别鱼类不同群体的差异,但是辽宁地区分布的刀鲚群体的形态学研究还是盲点。本研究采集了辽河、大洋河、鸭绿江和太湖4个不同地理群体的刀鲚样品,通过对其中3个地理群体(辽河群体样品因完整性被破坏无法测量框架结构)进行传统形态测量和框架数据测量,以聚类分析、判别分析、主成分分析三种多元分析法对其进行综合比较,以期了解群体间的差异及太湖群体与辽宁群体间差异,分析其种内的形态特征及分化规律,旨在为刀鲚的遗传性状改良研究提供数据支持。

1 材料与方法

1.1 试验材料

试验用鱼来自4个地理群体,其中辽宁地区3个群体分别来自于辽河(LH)、大洋河(DYH)和鸭绿江(YLJ),江苏1个为太湖群体(TH),合计112尾(表1)。所有样品均采自天然水域野生群体,各群体样品均为捕捞获得,在船上低温保存,上岸后冰箱冷冻。采集样品时依据臀鳍鳍条数小于90和耳石形态鉴定刀鲚种类[15],辽河刀鲚野生分布稀少仅捕捞到20尾,其它采样点在体型完整渔获物中抽取样品,保持冷冻状态运输回实验室。

表1 四个刀鲚群体样本的基本信息Tab.1 Basic information of C.nasus of the four populations

1.2 数据测量

鱼体在低温下缓慢解冻后平放在低温托盘上,首先统计形态学的可数性状,再进行可量性状和框架结构参数的测量(辽河群体因完整性受破坏无法获得部分可数性状参数和框架结构参数)。所有可量性状使用量鱼板、两脚规和电子数显游标卡搭配使用进行测量,长度精确到0.01 mm,重量精确到0.01 g。

可数性状,共11项:1.背鳍鳍条(DR),2.胸鳍鳍条(PTR),3.腹鳍鳍条(PVR),4.臀鳍鳍条(AR),5.尾鳍鳍条(TR),6.上鳃耙数(UR),7.下鳃耙数(LR),8.纵列鳞数(LS),9.横列鳞数(RS),10.腹部棱鳞数(VS),11.脊椎骨数(NS)。

可量性状,共18项:1.全长(TL),2.体长(BL),3.体高(BD),4.头长(HL),5.吻长(SL),6.上颌骨长(JBL),7.眼径(ED),8.眼间距(EI),9.眼后头长(PL),10.尾柄高(CD),11.背鳍长(DL),12.胸鳍长(PTL:第一根鳍丝长),13.腹鳍长(PVL),14.臀鳍长(AL),15.尾鳍长(TFL),16.体厚(BT),17.体重(BW),18.净体重(LBW)。

参考现有的框架结构[11-13]构建方式,刀鲚体侧上下肌肉间的水平隔膜肉眼可见一条线(D13),和其它坐标点具有同源性,它是刀鲚生理结构的一部分。在水平隔膜线上分别选取了3个点:与D3-6的交点11,与D7-8的交点12,还有D13的1/2处点14,体两侧分别对应,点11′、点12′和点14′,增加三个反映鱼体不同位置厚度的参数(D11-11′、D12-12′和D14-14′),建立刀鲚改进框架结构。鱼体周身共16个坐标点,25个框架数据。框架结构图(图1)如下:

图1 刀鲚的框架图Fig.1 Truss network of C.nasus

1.下颌骨末端,2.吻前端,3.胸鳍基部前缘,4.头背部末端,5.腹鳍基部前缘,6.背鳍基部前缘,7.臀鳍基部前缘,8.背鳍基部后缘,9.尾鳍基部后端,10.尾鳍背部起点,11.D3-6和体中轴线交点;11′.鱼体右侧D3-6和体中轴线交点,12.D7-8和体中轴线交点;12′.鱼体右侧D7-8和体中轴线交点,13.肌肉水平隔膜长,14.水平隔膜1/2处点。D1-2表示坐标点1到坐标点2之间的距离。

1.3 统计分析

由于刀鲚成熟雌雄鱼个体无明显第二性征,形态上基本无差异[14],雌雄个体统一测量分析。为校正因样品规格差异和个体差异对形态参数造成的影响,将长度参数除以体长(BL)进行统一量纲校正。所有的数据采用Microsoft Excel 2010软件工具进行统计,应用统计学软件SPSS 20.0对可数性状参数进行单因子方差分析,实验数据以平均值±标准差表示,对40个可量性状参数进行主成分分析,判别分析和聚类分析,其中P<0.05表示差异显著。

对4个地理群体刀鲚的可数性状特征进行单因子方差分析。对40个形态参数做主成分分析。分别求出各群体40个参数的比例参数的均值,再用获得的各项参数均值作聚类分析。对3个群体刀鲚形态差异贡献较大的参数建立判别函数公式。然后进行交互验证,检验判别公式可靠性。

2 结果

2.1 四个群体可数性状方差分析

由表2可知,腹鳍条数和臀鳍条数在4个不同刀鲚群体中差异不显著,可见刀鲚臀鳍条数较稳定。纵列鳞和脊椎骨数太湖群体显著小于辽宁组群(LH、DYH、YLJ),上下鳃耙数和腹部棱鳞太湖群体显著大于辽宁组群(DYH、YLJ),背鳍条数、胸鳍条数、尾鳍条数、横列鳞数没有出现明显的南北方组群差异。分析大洋河、鸭绿江和太湖3个刀鲚群体肥满度(condition factor)结果,大洋河群体最大,鸭绿江群体最小。

表2 四个刀鲚群体可数性状参数方差分析Tab.2 Variance analysis of the countable character parameters of four C.nasus

注:同行上标不同小写字母表示差异显著(P<0.05)。下同。

2.2 三个群体刀鲚的主成分分析

由表3主成分分析结果可知,6个主成分对不同群体间总的变异的累积贡献率积可达92.192%,超过了85%的要求,说明用几个相互独立的因子可以基本概括不同群体刀鲚的形态特征。进一步分析前两个贡献率较大的主成分发现,第一主成分主要归纳了D7-8/BL和D7-10/BL这2个形态参数特征,反映的是鱼体纵向的特征;第二主成分主要归纳了TL/BL、D7-9/BL、D8-9/BL、D8-10/BL和D13/BL共5个形态参数的特征。由此可见刀鲚形态学差异主要由鱼体纵向背鳍和尾鳍之间的差异造成的。

表3 3个群体刀鲚的40个形态参数对6个主成分的特征向量及主成分的贡献率Tab.3 Eigenvectors and cumulative contribution rates of six principal components from 40 traits for three populations of C.nasus

续表3

注:标*表示主要贡献的参数(负荷值>0.500)

由图2 刀鲚群体主成分1和主成分2的散点图可知,分群体刀鲚在主成分1和主成分2两方面基本可以分开,大洋河与鸭绿江和太湖群体分离较远,鸭绿江和太湖群体有很小程度的重叠,3个群体基本可以分离开。

图2 3个群体刀鲚主成分1和主成分2散点图Fig.2 Scatter diagram for PC1 and PC2 of three populations of C.nasus

2.3 三个群体刀鲚的聚类分析

对三个群体40项形态参数取平均值通过平均连接法进行系统聚类分析。见图3可知,3个群体聚成2支,大洋河单独一支,鸭绿江和太湖聚成一支。

图3 3个群体刀鲚聚类分析图Fig.3 Cluster dengdrogram of three populations of C.nasus

2.4 三个群体刀鲚的判别分析

利用SPSS 20.0逐步判别法,对40个形态参数进行分析,选取ED/BL、JBL/BL、PTL/BL、EI/BL、D1-3/BL、D2-4/BL、D5-7/BL、D7-9/BL、D14-14′/BL共9个显著贡献的参数。用9个参数构建了3个群体的判别函数:

DYH=11 235.271×ED/BL+3 407.122×JBL/BL-101.743×PTL/BL+1 243.267×EI/BL+4 204.587×D1-3/BL-4 739.015×D2-4/BL+2 215.453×D5-7/BL+5 881.006×D7-9/BL+1 733.715×D14-14′/BL-2 306.080

YLJ=11 750.268×ED/BL+3 690.739×JBL/BL-23.868×PTL/BL+628.154×EI/BL+4 518.769×D1-3/BL-5 304.641×D2-4/BL+2 384.934×D5-7/BL+5 943.482×D7-9/BL-93.481×D14-14′/BL-2346.350

TH=15 952.276×ED/BL+2 907.263×JBL/BL+1.813×PTL/BL-4.881×EI/BL+3 986.397×D1-3/BL-4 685.127×D2-4/BL+2 597.654×D5-7/BL+5 546.581×D7-9/BL+609.062×D14-14′/BL-2178.959

为验证上述三个判别函数的实用性,对调查的3个群体刀鲚样本采集的数据集使用判别函数进行验证,判别结果见表4。由表可见,群体内的自身验证判别准确率均为100.0%,群体间的交互判别率为93.8%~100.0%,综合判别率96.74%,交互判别结果和群体内判别结果基本一致,由此可知3个群体的判别函数是可靠的,可以在实际鉴别刀鲚各群体时使用。

表4 3个群体刀鲚的判别结果Tab.4 The discriminant results of three populations of C.nasus %

2.5 主成分分析和判别分析筛选出的参数

主成分分析法第一主成分、第二主成分中贡献率较大参数有7个,选出6个框架结构中参数,表5列出参数统一量纲后的数值。D7-9/BL、D7-10/BL、D8-9/BL、D13/BL、D8-10/BL五个参数辽宁两群体显著大于太湖群体,D7-8/BL参数辽宁群体显著小于太湖群体。

判别分析法中软件在40个参数中选取9个有显著贡献的参数用于构建判别函数。表6列出9个

表5 主成分分析贡献率较大参数Tab.5 The contribution rate of principal component analysis is large

参数的统一量纲后的数值。ED/BL、JBL/BL、EI/BL、D1-3/BL、D2-4/BL参数集中反映鱼体头部差异,D7-9/BL、D14-14′/BL反映尾部差异,D5-7/BL反映腹部差异。

表6 判别分析贡献大参数Tab.6 Discriminant analysis contributes large parameters

3 讨论

3.1 不同群体刀鲚形态差异

20世纪90年代开始,几何形态测量法在鱼类形态学研究中逐渐得到推广[16]。刀鲚是游泳速度较快的鱼类,在游动时尾部快速摆动呈S型,尾部摆动产生的推力提供刀鲚快速的游动。大洋河群体和鸭绿江群体刀鲚为洄游生态型会做长距离洄游,太湖刀鲚为内陆生态型只在淡水生活不做长距离洄游,结合表5信息猜测长距离洄游的生态因素引起刀鲚D7-8较体长比值变小,D7-9、D7-10、D8-9、D13、D8-10较体长比值变大。王冰[13]对长江安徽段3个不同刀鲚群体形态差异在尾柄长/体长结果一致。王伟等[17]对游泳速度快的翘嘴鲌的7个群体研究发现,各群体的头部和尾部发生了变异,刀鲚与翘嘴鲌都属于侧扁体型,尾部变异观点与本研究一致。曾聪[18]选取不同湖泊的团头鲂研究发现尾部也出现了变异。类似的研究结果在Cadrin等[19]对大西洋黄盖鲽(Limandaferruginea)的形态差异分析中也见到。因生态环境不同是造成刀鲚尾部形态差异分化的主要因素。判别分析选出参数主要集中在刀鲚头部,由表6显示上颌骨长、眼径、眼间距、D1-3/BL和D2-4/BL存在显著差异,但无明显南北方差异,猜测可能与摄食行为和水环境有关。刀鲚在游动时张开上下颌通过鳃耙过滤水中的枝角类、桡足类和小虾等,上下颌张开的状态长期受到游动速度和水生态环境的影响,这可能影响刀鲚头部比例的变化。这个猜测与张秀霞等[20]有关唐鱼(Tanichthysalbonubes)不同群体头部形态变异的研究结果一致。王冰[13]的研究也表明长江安徽段不同刀鲚群体“吻长/体长”有差异。其它研究也发现鱼类生态形态的关联,眼径大小与食物在水中的位置相关[21]。由此可见刀鲚头部和尾部易受生态环境影响发生差异分化。聚类分析较直观的显示出群体间的关系远近,分析结果把鸭绿江和太湖两群体聚为一支,大洋河群体单独一支,结果和主成分分析接近。这与王丹婷等[14]的研究刀鲚黄海群体与长江群体有关联的结果一致。判别分析中交叉验证时出现3个体判别失误,鸭绿江群体2个体判别为大洋河群体,大洋河群体1个体判别为鸭绿江群体,两群体间存在个别体型接近情况。

3.2 关于改进框架测量法的探讨

现有鱼类形态框架测量法构建的网状框架只覆盖了鱼体侧面,缺失了鱼体厚度方面的信息,传统形态中鱼体厚参数单一而且与框架法的网状结构无法构成一个整体结构。本研究中在构建刀鲚的框架结构时做了改进,增加了鱼体厚度方面的参数和水平隔膜长度(D13),使之与框架结构形成一体,成为三维检测构架。改进后的刀鲚框架结构由全身16个坐标点形成25个框架参数。在主成分分析中,D13对主成分2的负荷值为0.804>0.500 具有显著的贡献。根据SPSS 20.0逐步判别法,由40个形态参数筛选出的9个有显著贡献的参数,D14-14′在其中,说明增加的参数对判别起到了贡献作用。表4结果表明各群体刀鲚自身验证准确率100%,综合判别准确率高达96.74%。明显高于王丹婷等[14]对不同水域刀鲚形态研究中,自身验证准确率93.10%和综合判别准确率71.55%;向文殿等[22]不同湖泊刀鲚形态研究中综合判别准确率80.6%;王伟等[17]多个翘嘴红鲌群体形态差异综合判别率为90%。由此可知,增加D13 和D14-14′参数对分析鱼类形态差异有很大的帮助,能更可靠稳定地判别不同群体鱼类。在框架测量法中增加不同位置鱼体体厚的数据,建立更全面反映鱼体体型的框架,这是对现有框架测量法的改进,值得在其它鱼类的形态学研究中进一步研究和探讨。

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