方華華，李 翔，董曉煜

( 青島農(nóng)業(yè)大學(xué) 海洋科學(xué)與工程學(xué)院，山東 青島 266109 )

傅里葉分析在江鱈矢耳石形態(tài)中的應(yīng)用

方華華，李 翔，董曉煜

( 青島農(nóng)業(yè)大學(xué) 海洋科學(xué)與工程學(xué)院，山東 青島 266109 )

為了驗證傅里葉矢耳石分析在江鱈群體鑒別中的有效性，對3個江鱈群體矢耳石傅里葉描述子分別進(jìn)行判別分析、主成分分析和聚類分析。判別分析數(shù)據(jù)顯示，3個群體的判別成功率為96%，判別函數(shù)散點圖顯示，3個群體分離較清晰，僅有少量重疊；主成分分析中，特征值大于1的15個主成分的累計貢獻(xiàn)率為94.354%，其中第一個主成分的貢獻(xiàn)率為20.718%；聚類分析中，多布庫爾河群體和松葉湖群體關(guān)系較近，聚為一支。本研究的試驗結(jié)果證實了傅里葉矢耳石分析進(jìn)行江鱈群體鑒別的有效性。

江鱈；矢耳石；判別分析；聚類分析

矢耳石因其存在于內(nèi)耳的位置以及以碳酸鈣為主的結(jié)構(gòu)成分，形成后，很難被吸收和改變[1]。隨著計算機(jī)技術(shù)和圖像處理軟件的發(fā)展，矢耳石形態(tài)分析已成為一種操作方便、經(jīng)濟(jì)實惠的手段。近年來，有關(guān)矢耳石形態(tài)的研究逐漸增多，充分證實矢耳石形態(tài)分析進(jìn)行魚類種群、種類及生活史鑒別的有效性，是漁業(yè)生態(tài)學(xué)研究的重要補(bǔ)充[2-4]。

江鱈(Lotalota)——唯一的鱈科淡水魚類，在我國分布于鴨綠江、額爾齊斯河和黑龍江水系的一種底棲冷水魚類[5]。目前，魚類學(xué)家研究了中國境內(nèi)江鱈的矢耳石年輪、矢耳石長與體長的關(guān)系以及通過形狀指標(biāo)法研究江鱈矢耳石的形態(tài)特征[6-8]。筆者通過傅里葉方法分析了中國境內(nèi)3個江鱈群體(額爾齊斯河水系的布爾津河、黑龍江水系的松葉湖和多布庫爾河)的矢耳石形態(tài)學(xué)，擬確定傅里葉矢耳石形態(tài)分析進(jìn)行江鱈群體鑒別的有效性。

1.1 試驗材料

本試驗所用的75尾江鱈分別采自布爾津河、多布庫爾河和松葉湖(圖1，表1)，對所有樣品進(jìn)行形態(tài)學(xué)測量后，取其矢耳石，分別編號后置于離心管中待清洗。

表1 江鱈樣品信息

1.2 試驗方法

1.2.1 矢耳石的清洗

將盛有水和矢耳石的離心管置于超聲波清洗器中清洗50 min，再沖洗干凈，棄蒸餾水，干燥備用。

1.2.2 數(shù)據(jù)的獲取

因大量矢耳石形態(tài)分析顯示左右矢耳石沒有顯著性差異，并且矢耳石形狀指標(biāo)法也證實了江鱈左右矢耳石沒有顯著性差異[8-9]，本研究主要對左耳石進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。數(shù)碼相機(jī)對矢耳石外側(cè)面進(jìn)行拍照(圖2)，拍照時盡量將矢耳石的方向一致，減少因矢耳石擺放不一致產(chǎn)生的誤差。應(yīng)用 Shape 軟件包對矢耳石圖像進(jìn)行分析[10]，獲取77 個傅里葉描述子。

1.2.3 數(shù)據(jù)處理

采用Excel 2007和SPSS 17.0對獲取的77個傅里葉描述子進(jìn)行判別分析、主成分分析和聚類分析。

圖1 江鱈的采樣地點[7]

圖2 江鱈左矢耳石外側(cè)面

2 結(jié) 果

2.1 不同群體江鱈矢耳石的判別分析結(jié)果

對不同群體江鱈矢耳石的77個傅里葉描述子進(jìn)行逐步判別分析，得出以12個傅里葉描述子(V4，V18，V35，V37，V41，V42，V43，V50，V62，V65，V66，V70) 為自變量的判別方程，判別系數(shù)見表2。

表2 3個群體江鱈判別方程的判別系數(shù)

逐步判別分析結(jié)果顯示，3個不同群體江鱈的75個樣品中，布爾津河28個樣品未出現(xiàn)錯判現(xiàn)象，判別成功率達(dá)100%；多布庫爾河23個樣品出現(xiàn)1個錯判現(xiàn)象，判別成功率達(dá)95.7%；松葉湖24個樣品產(chǎn)生2個錯判現(xiàn)象，判別成功率達(dá)91.7%，3個群體總判別成功率達(dá)96%(表3)。

表3 江鱈群體判別結(jié)果

逐步判別分析法得出的典型判別分析散點圖顯示，3個群體間樣品的分離較清晰，僅有松葉湖和多布庫爾河少量個體發(fā)生重疊，并且松葉湖和多布庫爾河群體的組質(zhì)心距離最近(圖 3)。另外，第1個判別函數(shù)解釋了群體間差異的85.5%，第2個判別函數(shù)僅解釋群體間差異的14.5%。

圖3 判別分析散點圖○：布爾津河，△：多布庫爾河，×：松葉湖，■：組質(zhì)心.

2.2 不同群體江鱈矢耳石的主成分分析結(jié)果

3個群體的77個傅里葉描述子數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，前15個主成分(特征值大于1)的累積貢獻(xiàn)率為94.354%，貢獻(xiàn)率最高的前3個主成分的貢獻(xiàn)率分別為20.718%、13.796%、10.425%(表4)，主成分散點圖顯示，3個群體的個體分布較分散(圖4)。

圖4 第1、2主成分構(gòu)成的散點圖○：布爾津河，△：多布庫爾河，×：松葉湖.

表4 前15個主成分的貢獻(xiàn)率及特征值

2.3 不同群體江鱈矢耳石的聚類分析結(jié)果

為了更直觀的顯示3個江鱈群體間的差異，對3個群體的77個傅里葉描述子平均值進(jìn)行聚類分析，結(jié)果顯示,松葉湖群體和多布庫爾河群體的關(guān)系較近，聚為一支，布爾津河群體單獨聚為另一支(圖5)。

圖5 3個江鱈群體聚類分析圖

3 討 論

魚類矢耳石形態(tài)分析已被證實是進(jìn)行種群鑒別和漁業(yè)管理的有效工具，但是不同的方法其準(zhǔn)確率往往有一定的區(qū)別，李輝華等[11]對刀鱭(Coiliaectenes)群體的研究證明傅里葉耳石分析法得出的判別率高于形態(tài)測量法，徐勝勇等[12]對許氏平鲉(Sebastesschlegelii)群體的研究證實傅里葉耳石分析法判別率高于形狀指標(biāo)法，對不同的種類、不同的群體要想取得最理想的結(jié)果需要采取不同的方法。對3個不同群體江鱈矢耳石的傅里葉分析數(shù)據(jù)進(jìn)行判別分析，總判別成功率高達(dá)96%，比形狀指標(biāo)法97.3%的判別成功率低1.3%，這可能與兩種方法研究的形態(tài)特征不同有關(guān)。傅里葉耳石分析法主要研究耳石的輪廓特征，形狀指標(biāo)法不僅研究矢耳石的輪廓與形狀，還引入反映三維結(jié)構(gòu)的面密度指標(biāo)，不同的形態(tài)指標(biāo)受遺傳、性別、食物、水溫等外界環(huán)境的影響程度不同[13-14]。

對3個不同江鱈群體矢耳石的傅里葉分析數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析表明，來自黑龍江水系的多布庫爾河群體和松葉湖群體聚為一支，額爾齊斯河水系的布爾津河單獨聚為一支，這一結(jié)果與判別分析中多布庫爾河群體和松葉湖群體組質(zhì)心距離較近的試驗結(jié)果一致，也與形態(tài)學(xué)、遺傳學(xué)的試驗結(jié)果一致[15-16]。形狀指標(biāo)法中布爾津河與多布庫爾河群體聚為一支，松葉湖群體單獨聚為一支，傅里葉分析方法的結(jié)果與形狀指標(biāo)法的結(jié)果不一致，這可能是因為兩者使用的形態(tài)指標(biāo)的差異引起的。不同群體江鱈的形態(tài)學(xué)研究也證實了因為采用的形態(tài)學(xué)指標(biāo)不同而產(chǎn)生的額爾齊斯河水系和黑龍江水系的江鱈隸屬不同亞種的爭議[17-18]。

傅里葉分析數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析顯示特征值>1的15個主成分累計貢獻(xiàn)率達(dá)94.354%，貢獻(xiàn)率最高的第1主成分貢獻(xiàn)率為20.718%。在形狀指標(biāo)法中，貢獻(xiàn)率最高的前3個主成分的累積貢獻(xiàn)率為87.965%，其中，第1個主成分的貢獻(xiàn)率為49.552%。傅里葉分析方法的第1、2主成分的散點圖顯示3個群體樣品分布較分散。以上結(jié)果證實了傅里葉耳石分析法反映的形態(tài)特征是一個細(xì)微的變化過程。

綜上所述，傅里葉矢耳石分析法在江鱈的群體鑒別中是有效的，并且這是一種既操作方便，又經(jīng)濟(jì)實惠的手段，但矢耳石形態(tài)又受遺傳、年齡、性別、水溫等內(nèi)因和外因的影響，所以傅里葉耳石形態(tài)分析是進(jìn)行江鱈種群鑒別和漁業(yè)管理的重要補(bǔ)充手段。

致謝

感謝中國海洋大學(xué)高天翔老師給予的幫助和指導(dǎo)！

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ApplicationofFourierShapeAnalysisinSagittaeofBurbot

FANG Huahua, LI Xiang, Dong Xiaoyu

( College of Marine Science and Engineering, Qingdao Agricultural University, Qingdao 266109, China )

Fourier shape analysis was used to study the morphology of sagittae of 75 individuals from 3 burbot (Lotalota) populations. The data from Fourier shape analysis were determined with three statistical analysis methods. The stepwise discriminant analysis revealed that the classification accuracy was 96%. The principal component analysis revealed that the accumulated contribution rate of 15 principal components were 87.965%, with the first principal component of 20.718% of the variation. Cluster analysis revealed that Duobuku′er River and Songye Lake populations clustered as a clade. In short, these findings demonstrated the usefulness of Fourier shape analysis for population identification of burbot.

Lotalota; sagittae; stepwise discriminant analysis; cluster analysis

2016年度《水產(chǎn)科學(xué)》優(yōu)秀論文評選結(jié)果揭曉

遼寧省水產(chǎn)學(xué)會近日組織專家對2016年度《水產(chǎn)科學(xué)》發(fā)表的論文進(jìn)行了評選，共評出優(yōu)秀論文8篇，其中一等獎2篇，分別是《植物乳酸桿菌對凡納濱對蝦生長、消化酶活性和腸道組織形態(tài)的影響》(鄭曉婷，段亞飛，董宏標(biāo)，等)、《海捕野生大黃魚選育子代生長性能及現(xiàn)實遺傳力分析》(黃偉卿，韓坤煌，陳仕璽，等)。二等獎6篇，分別是《星斑川鰈、黃蓋鰈和石鰈線粒體基因Cytb和COⅠ片段序列的比較研究》(李青，王波，鄭風(fēng)榮，等)、《混合植物蛋白替代魚粉對雜交鱘幼魚生長、排氨率和轉(zhuǎn)氨酶活性的影響》(宋嬌，姜海波，姜志強(qiáng)，等)、《長江口及毗鄰海域三疣梭子蟹種群生物學(xué)特征及與環(huán)境的關(guān)系》(袁偉，金顯仕，單秀娟)、《大西洋鮭循環(huán)水養(yǎng)殖水體異養(yǎng)細(xì)菌組成的研究》(王先平，李杰，韓厚偉，等)、《大竹蟶幼貝濾水率的響應(yīng)面法分析》(姜北，董穎，高杉，等)、《貫眾、當(dāng)歸、黃芪對半滑舌鰨血液抗氧化指標(biāo)的影響》(葛婧，郭永軍，王慶奎，等)。遼寧省水產(chǎn)學(xué)會將對上述優(yōu)秀論文作者頒發(fā)證書。

10.16378/j.cnki.1003-1111.2017.03.018

Q917

A

1003-1111(2017)03-0364-05

2016-09-01；

2016-10-18.

國家級大學(xué)生創(chuàng)新項目(201310435044) ；山東省青年科學(xué)基金資助項目(ZR2011CL014).

方華華(1979—)，女，講師，碩士；研究方向：漁業(yè)資源. E-mail：fanghh79@126.com. 通訊作者：董曉煜(1978—)，男，副教授;研究方向：漁業(yè)資源. E-mail：David_xiaoyu@126.com.

(遼寧省水產(chǎn)學(xué)會秘書處)