一龄四指马鲅形态性状对体重的影响分析

在人工养殖的一龄四指马鲅中随机选取236尾,测量其全长、体长、体重、体高、体厚等11个表型性状,以表型性状为自变量,采用通径分析计算体重为因变量的决定系数、通径系数及复相关指数。然后比较各个表型性状对体重的影响大小,确定各表型性状中影响一龄四指马鲅体重的主要外部形态性状,为四指马鲅选育提供理论依据和测量指标。结果表明:体重与所测定的表型性状的相关系数都达到了其显著水平(P0.01);叉长对体重的直接影响(0.696)最大和决定程度(48.44%)最高,是影响体重的主要因素。体重与实验研究中所选表型性状的复相关系数为R2=0.909,表明实验所选性状是主要影响体重的表型性状。以体高、体厚和叉长为自变量,利用逐步回归分析方法,建立估计体重的多元回归方程为:y=-96.045+6.231x3+7.636x8+9.609x7。     

黄颡鱼形态性状对体重的影响效果分析

选取了初孵仔鱼100日龄的黄颡鱼526尾,测定了全长、体长、尾柄长、尾柄高、体高、头长、头宽和体重等8项性状。采用相关分析、通径分析和多元回归分析方法对黄颡鱼8个形态性状与体重进行相关性分析。剔除了对体重影响不显著的尾柄长,计算了其他性状为对体重的相关系数、通径系数、决定系数及相关指数等,并建立所测性状对体重的回归方程。结果显示:黄颡鱼所测7个形态性状与体重的相关系数均为极显著水平(P0.01);而剔除尾柄长后,其余性状对体重的通径系数也均达到极显著水平;所选形态性状对体重的决定系数为R2=0.915,表明主要自变量都已被纳入。通过直接作用与间接作用的分析,明确全长、体长与头长是影响体重的主要自变量,其中体长的作用最大。     

鸭绿江野生松江鲈(Trachidermus fasciatus)形态性状与体重之间的关系

选取77尾野生鸭绿江松江鲈,测量其全长X1、体长X2、体高X3、头长X4、眼间距X5、口裂X4、体宽X7、尾柄长X8、尾柄高X9和体重Y10个性状,计算性状间的相关系数,采用通径分析计算以形态性状为自变量对以体重为依变量的通径系数、决定系数及相关指数,定量分析了形态性状对体重的影响程度.结果表明:鸭绿江松江鲈9个形态性状与体重的相关系数均达到极显著水平(P<0.01);通径分析保留了对体重的直接影响达到极显著水平的体长、体高、眼间距和体宽4个形态性状,其中体长对体重的直接作用最大(0.454**),其次为体高(0.311**),眼间距对体重直接作用最小(0.119**);决定系数分析结果与通径分析结果有一致的变化趋势,所保留形态性状对体重决定指数为R2=0892,表明所保留性状是影响体重的主要性状.利用逐步回归法建立了以体长、体高、眼间距和体宽为自变量估计体重的多元回归方程为:Y=-16.786+0.161X2+0.465X3+0.221X5+0.323X7,为松江鲈选种提供了理论依据和理想的测量指标.     

日本囊对虾2种形态变异类型群体形态性状对体质量的影响效果分析

我国沿海日本囊对虾(Marsupenaeus japnicus)群体可依据其头胸部侧面斜纹延伸到头部腹面与否分为2种不同形态变异类型.随机选取室内相同养殖环境下2种形态变异类型F1群体对虾各90尾,分别测量体长(X1)、头胸部长(X2)、第1~6腹节长(X3~X8)、尾节长(X9)、头胸部宽(X10)、第1~6腹节宽(X11~X16)、尾节宽(X17)、头胸部高(X18)、第1~6腹节高(X19~X24)等24项形态指标和体质量(Y)性状.比较2种形态变异类型群体各形态性状与体长的比例参数发现,二者在体形上存在一定差异.相关分析和通径分析结果表明,两群体对虾各形态性状与体质量的相关性均达到极显著(p0.01)水平;形态变异类型Ⅰ群体的体长、第1腹节宽、头胸部宽、第5腹节长、第3腹节长和第6腹节宽对体质量直接影响显著;形态变异类型Ⅱ群体则以体长、头胸部长、第5腹节宽和第1腹节宽对体质量直接影响显著;两群体决定系数分析结果与通径分析结果一致.经显著性分析,将偏回归系数显著的变量对体质量建立多元回归方程,形态变异类型Ⅰ:Y=-23.789+1.525 X1+5.183 X10+10.889 X11+5.671 X7-4.066 X5-4.054 X16,形态变异类型Ⅱ:Y=-20.533+1.476 X1+4.759 X11+1.573 X2+6.864 X15,2个方程的回归关系均达到了极显著水平(p0.01).研究结果表明,该结果可为日本囊对虾生长性状相关选育提供测度指标.     

池养脊尾白虾形态性状对体重的影响效应

随机选取3月龄同生群池养脊尾白虾90尾,分别逐尾测量其体重(BW)、体长(BL)、头胸甲长(CL)、头胸甲宽(CW)、头胸甲高(CH)、腹部高(AH)、腹部宽(AW)、腹部长(AL)、额剑长(RL)和尾扇长(TL)等10项生物学指标,并采用多元统计学方法分析了形态性状对体重的影响效应。结果表明:(1)除RL与AL间相关系数未达显著水平(P0.05)外,其余均达极显著水平(P0.01);(2)CL、CW、TL和AH是影响该虾体重的主要形态性状,通径分析和决定程度分析均指示CL为决定该虾体重的关键变量;(3)所建多元回归方程BW=1.847 CL+1.657 CW+1.110 TL+0.954 AH-3.825(R2=0.931,P0.01)可用于准确估算池养脊尾白虾的体重。     

彩虹明樱蛤贝体尺寸性状对体重的影响效应

随机选取彩虹明樱蛤120枚,在逐个测量体重和壳宽的基础上,以右壳为测量对象依次测量AB、AC、BC、OA、OB、OC和SW等长度性状指标.采用相关分析、通径分析和偏回归分析等多元统计学方法,探寻形态性状对体重的影响效应.结果表明:(1)除AC-BC组合未达极显著水平(P＞0.05)外,彩虹明樱蛤各生物学测定指标间两两相关系数均达极显著水平(P＜0.01);(2)AB、OB、SW等3项尺寸性状是影响彩虹明樱蛤体重的关键指标,其中AB尤为重要,其它尺寸性状主要通过AB的间接作用影响体重;(3)AB-SW、AB-OB、SW-OB性状组合对体重的决定程度较大,其中SW-OB组合在AB的影响下大于AB对体重的直接影响.     

我国沿海8个地理群体缢蛏的表型性状对质量性状的影响

为了探讨不同地理群体缢蛏(Sinonovacula constricta)各表型性状对活体质量与软体质量的影响,本研究以辽宁丹东、辽宁庄河、河北秦皇岛、山东沙子口、江苏连云港、浙江象山、福建厦门、广东惠州等8个地理群体缢蛏为研究对象,分别测量各群体的壳高、壳长、壳宽、活体质量和软体质量,采用相关分析和通径分析计算各表型性状分别对活体质量和软体质量的通径系数、决定系数。试验结果表明,不同地理群体各性状之间的相关系数均达到显著水平(P<0.05);决定系数分析表明,不同地理群体缢蛏影响活体质量与软体质量的表型性状有所不同：辽宁丹东、河北秦皇岛和江苏连云港群体直接影响缢蛏活体质量最大的表型性状是壳高,辽宁庄河、山东沙子口和浙江象山群体的是壳宽,福建厦门和广东惠州群体的是壳长;辽宁丹东、辽宁庄河、河北秦皇岛、浙江象山和广东惠州群体直接影响缢蛏软体质量最大的表型性状是壳长,山东沙子口、江苏连云港和福建厦门群体的是壳高。剔除通径系数检验不显著的自变量,采用逐步回归的方法,建立不同地理群体缢蛏表型性状对活体质量与软体质量的最优回归方程,结果表明回归关系均达到了极显著水平(P<0.01)。...     

两月龄日本囊对虾形态性状对体质量的通径分析

选取人工养殖两月龄日本囊对虾442尾,共测量了11个形态性状.采用多元分析的方法,分别计算得出了各个形态性状对体质量(Y)的相关系数、通径系数以及决定系数,并且对于形态性状对体质量的直接作用和间接作用进行了进一步的分析.结果表明,在相关分析中,所有形态性状与体质量的相关系数均达到极显著水平(p<0.01).体长、头胸甲宽、第三腹节宽、第三腹节高对于体质量的通径系数达到极显著水平(p<0.01),其中通径系数最大的是体长.决定程度分析的结果显示,决定系数之和∑d=0.929 9,这表明体长、头胸甲宽、第三腹节宽、第三腹节高是影响体质量的主要形态性状.最终建立了以形态性状为自变量,体质量为因变量的最优多元回归方程Y=-1.862+0.352 X1+1.087 X3+0.983 X5+0.528 X11.     

德昌肉兔体尺、耳型与体重性状的相关通径分析

经在四川安宁河流域的德昌县对肉兔产业化基地的实地抽样调查,对所获不同品种和年龄组的相关通径分析、应证了相关研究半岁兔的体长、胸围、耳长、耳宽和体重关系密切,随生长年龄和发育时间增长,其相关性状关系密切程度明显下降,半岁组直接决定系数dyx1=0.3696,dyx2=0.3934,dyx3=0.3769,dyx4=0.4837,多元决定系数达到Σd=0.8897,并建立＂最优＂回归方程对一线生产使用是有意义的。     

不同生长时期大菱鲆(Scophthalmus maximus)形态性状与体质量的通径分析及曲线拟合研究

【目的】深入了解不同生长时期大菱鲆(Scophthalmus maximus)形态性状与体质量之间的关系,确定适于大菱鲆人工选育的主要测量指标。【方法】应用相关性分析、通径分析和多元回归分析方法对大菱鲆6月龄幼鱼及14月龄成鱼全长(TL)、体长(BL)、头长(HL)、体高(BD)、尾柄宽(THH)、体厚(BW)和体质量(BM)7个性状进行分析,同时通过曲线拟合分析获得形态性状与体质量之间的最佳拟合模型。【结果】不同生长时期,大菱鲆各形态性状与体质量的相关性均达到极显著水平(P0.01)。6月龄阶段,全长(TL)、体高(BD)、体厚(BW)、头长(HL)的直接通径系数达到显著水平(P0.05);14月龄阶段,全长(TL)、体厚(BW)、尾柄宽(THH)的直接通径系数达极显著水平(P0.01),并建立2个生长时期不同性状对体质量的回归方程。6月龄阶段,进入回归方程的各形态性状与体质量(BM)的最优曲线拟合模型均为线性函数模型;14月龄阶段,进入回归方程的各形态性状与体质量(BM)的最优曲线拟合模型均为幂函数模型。【结论】不同时期,影响大菱鲆体质量的主要形态性状不同,且各形态性状对大菱鲆体质量的作用效果也不尽相同,适用的最优拟合模型也不同。建议将全长(TL)(6~14月龄)作为幼鱼与成鱼阶段的主要育种目标性状,同时幼鱼阶段辅以体高(BD)、体厚(BW)和头长(HL)作为参考性状,成鱼阶段辅以体厚(BW)和尾柄宽(THH)为参考性状,从而有效提高大菱鲆的选育效率,为大菱鲆选育提供测量指标与理论支持。     

黄姑鱼半致死低温的初步研究

为研究黄姑鱼的耐低温能力,测定了不同低温(3、4、5、6℃)处理组96 h内(1、2、4、8、12、16、20、24、28、32、48、54、72、84和96 h)的死亡率,通过建立时间-剂量-死亡率模型,计算低温半致死温度。结果表明:黄姑鱼的半致死温度在2.94～5.57℃间;低温作用的84～96 h内对黄姑鱼的条件致死伤害最大,8～12 h内最小;随着低温作用时间的延长,黄姑鱼的累积致死伤害逐渐增大,至96 h时最大。     

舟山近海黄姑鱼室内全人工育苗技术研究

2003年秋季从舟山近海自然海区收购体重＞350 g的黄姑鱼13尾,经入室驯养后成活10尾,经越冬后成活9尾,2004年春季8尾达性成熟,作为人工育苗的亲鱼.经催产体重(624±105)g的雌鱼平均产卵量为34.3×104粒/尾;受精卵的孵化率为40.9%～54.7%.仔稚鱼在室内充气、流水的条件下经历时41 d培育,共育出全长(43.0±5.7)mm的幼鱼8.2×104尾,育苗成活率为24.0%,平均出苗量为1 708尾/m3.     

黄姑鱼幼鱼继饥饿后补偿生长的研究

在室内玻璃钢水槽内对平均初始体重为7.18±0.49 g的黄姑鱼进行了40 d养殖实验以研究其在停喂不同时间后的补偿生长。实验共设5个食物处理组,4组鱼分别饥饿4 d（S4组）、8 d（S8组）、12 d（S12组）和16 d（S16组）后再恢复正常投喂;1组鱼实验期间始终正常投喂作为对照（S0组）。结果表明,S4组实验结束时体重略低于S0组,但未达到显著性水平（P〉0.05）;S8组、S12组和S16组显著低于S0组（P〈0.05）;饥饿导致鱼体蛋白质和脂肪含量降低,水分和灰分的含量升高。实验结果显示,S4组的黄姑鱼幼鱼在恢复生长过程中出现了完全补偿生长效应,S8组出现了部分补偿生长效应,S12组和S16组未出现补偿生长效应,饥饿后恢复投喂鱼对食物的摄食率和食物转化率得到明显改善,这表明适度饥饿后再投喂可作为黄姑鱼养殖中有益的饲养管理策略。     

南麂海区黄姑鱼网箱养殖技术研究

1998年10月底从福建沙埕引进平均体长14.7m,平均体重70.0g的大规格黄姑鱼鱼种5000尾在南麂海区进行网箱养殖试验,运输成活率为94．0％,至2000年7月25日平均体长达28.6cm,平均体重为487.5g,营养成活率达67．7％,铒料系数为4．34,投入产出比为1：2．14。     

拟穴青蟹形态性状与性腺重量的相关分析

选取16月龄池塘养殖雌性拟穴青蟹(Scylla paramamosain)67只,测量其头胸甲长(X1)、头胸甲宽(X2)、腹部宽(X3)、体重(X4)和性腺重(Y),利用相关分析和通径分析方法计算形态性状对性腺重的相关系数、通径系数和决定系数,明确影响拟穴青蟹性腺重的主要形态性状,为拟穴青蟹选育提供理论依据和技术支持.结果表明,形态性状与性腺重相关性极显著(P＜0.01),其中体重对性腺重的直接影响和决定程度最大(0.736,54.2％),腹部宽次之,头胸甲长最小.通过头胸甲长、腹部宽和体重估计性腺重的多元回归方程为:Y=14.467-1.556X1+1.626X3+0.245X4 (R2=0.499).     

红树蚬表型性状对秋季软体部重量的影响效果分析

在广西北部湾随机抽取红树蚬(Polymesoda erosa)171个,测量壳长(X1)、壳宽(X2)、壳高(X3)、活体重量(X4)和软体部重量(Y)5个性状,采用相关分析、通径分析和回归分析等方法研究各表型性状对软体部重量的影响。结果表明,各测量性状间的相关系数均达到了极显著水平(P<0.01);活体重量对软体部重量的直接影响最大,其次为壳长,壳宽和壳高对软体部重量的直接影响不显著(P>0.05)。采用逐步回归分析方法建立估计软体部重量的多元回归方程为:Y=-5.286+0.133 X1+0.012 X3+0.096 X4(R2=0.758,P<0.01)。