太行山猕猴掌骨性差分析

目的是用猕猴掌骨变量建立性别判别函数.成年太行山猕猴骨骼标本39例(27雌,12雄).每根掌骨测量7个变量.数据分析采用SPSS 20.0.建立逐步判别函数.选择出来的性差较大的变量直接进行判别分析.结果表明大部分变量性差显著(P<0.01),侧别差异很小(P>0.05).逐步判别函数选择出来最好的变量是掌骨长度.总体上5根掌骨的性别正确判别率较高,雄性判别率为83.3%~100.0%,雌性判别率为85.2%~100.0%,总的性别判别率达84.6%~94.7%.交互检验比回代检验判别率略微低一些.结果提示用掌骨长度变量可以很好的鉴定性别.     

太行山猕猴跖骨性差的逻辑回归分析

用猕猴跖骨变量建立性别判别逻辑回归模型,用ROC分析来比较跖骨不同变量、不同侧别和每根跖骨的性差大小.成年跖骨标本45例(31雌,14雄).选择跖骨的7个线性变量.数据分析采用SPSS20.0软件.结果表明:跖骨长度变量是最好的性别标识变量,然后是跖骨头和跖骨底变量,最小是跖骨骨干变量.总体上性别正确判别率较高(84.4%~95.6%).ROC分析显示左右两侧之间的差异很小(AUC分别是0.922和0.956).5根跖骨逐步逻辑回归结果的是MT3,MT4,MT5判别率较高(88.9%~95.6%).MT1和MT2判别率较低(84.4%~86.7%).结果提示:猕猴跖骨性差显著,跖骨的长度变化主要受基因控制,骨干宽度主要受到环境因素的影响.跖骨的性差模式主要反映了遗传、环境与行为因素的交互作用.     

猕猴骶骨性别判别分析

目的:探讨太行山猕猴骶骨指数性差.材料和方法:成年猕猴骶骨标本55例(雄17,雌38).选择骶骨5个线性变量和4个指数变量;统计处理采用ANOVA、多元判别分析和二元逻辑回归分析.结果:大部分骶骨线性变量存在性差(P0.05),雄性大于雌性;猕猴骶骨相对宽指数性差显著(P0.01),雌性大于雄性.多元判别分析性别正确判别率为78.2%~87.3%.逻辑回归分析性别正确判别率为83.6%~87.3%.结论:骶骨变量性差显著,骶骨体长和骶骨相对宽性别判别的能力较强.     

猕猴颅骨变量和面角的性差研究

本文对27例(9♂,18♀)成年太行山猕猴颅骨有关变量进行单因素方差分析和多变量性别判别分析.结果表明,太行山猕猴的颅骨变量有明显的性别差异,15项变量中有9项性别间差异显著,其中3项变量有极显著性差异;颅骨的面角雄性较雌性小3.43°,颅骨单项变量性别判别率较低,范围在51.95%～74.10%之间,通过全模型和逐步选择法建立颅骨变量的判别函数,判别率分别为96.30%和74.10%.     

太行山猕猴跟骨性差

目的:了解太行山猕猴跟骨性差大小.方法:测量太行山猕猴跟骨标本27例(♀16,♂11)的9项变量.运用SPSS13.0单因素方差分析和多元判别分析.结果:猕猴跟骨主要形态变量有较明显的性差,6项变量达到了显著差异水平(P<0.05).采用回代检验和交互检验方法判别率不同,多元判别分析性别正确判别率较高(>85%).结论跟骨的性差大小与身体性差大小有关,与雌雄个体异速生长速度有关.     

太行山猕猴锁骨性差研究

了解猕猴锁骨性差特征及影响因素.太行山猕猴锁骨和颅骨标本51例(雄:18,雌:33).选择锁骨11个变量.数据分析采用SPSS 19.0.用判别分析方法建立锁骨性别判别函数.单因素方差分析锁骨大多数变量性差显著(P0.01).采用有关锁骨变量性别正确判别率较低(50.0%~76.5%).考虑到锁骨与颅长比值,性别正确判别率有所增加(80.4%~86.3%).整体上雌性判别率高于雄性,两侧之间没有明显差异.这种性差模式主要与锁骨特殊生长模式、形态结构、行为习性和种属特异性有关.     

太行山猕猴锁骨性差研究

了解猕猴锁骨性差特征及影响因素.太行山猕猴锁骨和颅骨标本51例(雄:18,雌:33).选择锁骨11个变量.数据分析采用SPSS 19.0.用判别分析方法建立锁骨性别判别函数.单因素方差分析锁骨大多数变量性差显著(P<0.01).采用有关锁骨变量性别正确判别率较低(50.0%~76.5%).考虑到锁骨与颅长比值,性别正确判别率有所增加(80.4%~86.3%).整体上雌性判别率高于雄性,两侧之间没有明显差异.这种性差模式主要与锁骨特殊生长模式、形态结构、行为习性和种属特异性有关.     

底栖藻类——苦草对猪粪废水中磷的滞留作用研究

为研究底栖藻类与沉水植物(苦草)培养系统对猪粪废水中磷的滞留作用和磷的赋存形态,并评价该体系在控制富营养化和污水生物处理中的潜在应用价值,对不同浓度的猪粪废水进行了为期30 d的室内人工模拟试验,采用改良的淡水沉积物磷形态连续分离提取标准测量和测试方法(SMT法),测定了藻垫与苦草中总磷和所滞留磷的不同形态.结果表明:单独培养的底栖藻类与苦草均对磷具有较强的滞留作用,底栖藻类和苦草混合培养对磷的滞留作用均增强,藻垫对高浓度猪粪废水中磷的滞留能力要明显高于中浓度.藻垫与苦草所滞留的总磷的主要形态均为无机磷,分别占总磷的43%⁸9%和63%89%和63%⁹4%,其中铁磷占无机磷的34%94%,其中铁磷占无机磷的34%⁶4%和20%64%和20%⁹1%,钙磷占无机磷的17%91%,钙磷占无机磷的17%⁵8%和7%58%和7%⁷5%.     

太行山猕猴掌骨性差的逻辑回归分析

对猕猴掌骨变量的性差进行逻辑回归分析,用ROC分析来比较掌骨变量、左右侧掌骨和5根掌骨的性差大小.成年掌骨标本44例(14雄,30雌).数据分析采用SPSS20.0软件.选择掌骨的7个变量.采用逐步逻辑回归分析选择最佳变量.结果表明:掌骨长度是最好的性差指示变量,然后是掌骨头和掌骨底变量,最小的是掌骨骨干宽和高.总体性别正确判别率是71.4%~100.0%.ROC分析显示左右侧掌骨性差差异很小,ROC曲线下面积(AUC)分别是0.969和0.978.逻辑回归结果是MC2、MC4和MC5判别率较高(90.0%~94.9%);MC1和MC3判别率较低(85.8%~87.5%).结果提示:猕猴掌骨性差显著.掌骨性差模式可能与人类不同.掌骨变量的性差特征反映了遗传与后天行为因素的交互作用.     

野生和养殖三疣梭子蟹雌蟹形态学的比较研究

随机选取30只野生和养殖雌性三疣梭子蟹作为实验材料,采用主成分分析和判别分析方法研究两者形态学性状之间的差异。结果表明:在所涉及的18个形态学性状参数中,有9个形态学比例参数存在显著差异(P0.05),其中4个存在极显著差异(P0.01);经主成分分析,提取到的5个特征值均大于1,累计方差贡献率为66.563%。其中PC1的贡献率远高于其它主成分,PC1有10个主要影响变量构成;经逐步判别分析,从18个比例参数中挑选出2个判别贡献较大的变量(A2/L2,C2/L2),建立判别方程,综合判别准确率为86.3%,因此可以根据两者形态学差异和判别方程来鉴别两种蟹的来源。     

太行山猕猴胫骨的性别判别分析

研究成年太行山猕猴胫骨变量在性别判别中的作用.本文对20例太行山猕猴(8♂、12♀)胫骨的8项变量进行测量,采用SPSS10.0forWindows分析软件中单因子方差分析和多变量判别分析.统计结果显示,所测项目性别差异显著(P<0.05);通过全模型法和逐步判别法建立胫骨变量的判别函数,判别率分别为100.0%和95.0%.说明利用猕猴胫骨进行性别判别具有一定的实践意义.     

太行山猕猴掌骨和蹠骨的波动性不对称

记述了太行山猕猴掌骨和蹠骨的波动性不对称性(FA)特征.掌骨标本35例(雄8,雌27),蹠骨标本33例(雄8,雌25).选择变量5个,分别是掌骨和蹠骨最大长、中间宽、中间高、中间周长和中间横截面积.用SPSS13.0统计软件进行正态分布检验和波动性不对称的性差分析.研究结果表明:掌骨和蹠骨的5个变量FA 值大部分不符合正态分布(P<0.05);掌骨和蹠骨 FA 值与身体大小相关性较弱;掌骨和蹠骨中间横截面积FA值相对较大,其他变量的FA值相对较小; FA值存在一定程度的性差.推测猕猴掌骨和蹠骨FA特征是种群水平上的,主要是遗传和出生前后环境因素作用的结果.     

太行山猕猴掌骨和跖骨重量比率性别差异

目的:研究太行山猕猴掌骨和跖骨重量比率的性别差异.方法:测量了55例掌骨和跖骨重量,根据5根掌骨和跖骨重量的可能组合得到相应重量比率.用SPSS13.0统计软件进行单因素方差分析.结果:对于掌骨和跖骨重量,除左侧的1 Mt,5 Mt和右侧的5 Mt重量没有显著的性别差异外,其它掌骨和跖骨重量都有显著的性别差异(P<0.05).掌骨重量比率没有显著的性别差异.跖骨重量比率除左侧的1 Mt∶2 Mt有显著的性差外(P<0.05),其它重量比率均无显著的性别差异.在不考虑侧别的情况下,掌骨和跖骨重量比率也都没有显著的性别差异.结论:太行山猕猴的各掌(跖)骨重量比率的性差既有规律性,又有其特殊性,这可能与它们特殊的生理和行为习惯以及胚胎发育期的雄性激素的水平等有关.     

太行山猕猴蹠骨形态学判别分析

目的:了解太行山猕猴5根蹠骨形态学差异.方法:测量34例成年太行山猕猴蹠骨标本10个变量.数据用SPSS13.5统计软件分析处理,建立5根蹠骨的多元判别函数.结果:5根蹠骨正确判别率的范围是91.2%～100.0%,回代检验和交互检验结果相似,说明判别函数稳定有效.结论:太行山猕猴5根蹠骨的形态差异显著.采用多元判别函数可以有效地将未知标本进行判别.     

马麝头骨的性别判别分析

利用马麝(Moschuschrysogaster)头骨度量的28项指标,通过判别分析建立其头骨的性别判别函数,判定标本的性别归属,同时采用单变量分析讨论性别间各变量差异的显著性,为不完整的头骨标本提供性别判别资料。