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    鄱陽湖流域蒙古鲌群體形態(tài)差異研究

    2018-11-12 06:39:36張化浩謝楨楨胡良雄張小谷
    淡水漁業(yè) 2018年6期
    關(guān)鍵詞:判別函數(shù)鄱陽湖形態(tài)學

    張化浩,謝楨楨,胡良雄,張小谷

    (九江學院藥學與生命科學學院,江西九江332000)

    鄱陽湖位于長江中下游南岸,東經(jīng)115°49′ ~116°46′,北緯28°24′~29°46′,是我國第一大淡水湖,淡水生物群落復雜,魚類資源豐富。通常將鄱陽湖魚類分為湖泊定居性、江湖洄游性、過河口洄游性、溪流性等4種生態(tài)類型,其中定居性魚類是鄱陽湖漁業(yè)的重要基礎(chǔ)[1]。湖泊定居性魚類因棲息地較為固定,群體間交流較少,致使不同地理群體間容易產(chǎn)生形態(tài)特征和遺傳結(jié)構(gòu)差異,是研究魚類群體分化的好材料。肖慧[2]對鄱陽湖流域黃顙魚(Pelteobagrusfulvidraco)傳統(tǒng)形態(tài)和框架結(jié)構(gòu)形態(tài)度量分析表明9個群體在形態(tài)上已產(chǎn)生一定程度的分化,主要表現(xiàn)在頭部和尾部縱向長度指標上。李芝琴等[3]對鄱陽湖5種不同體色的黃鱔(Monopterusalbus)調(diào)查分析,黃鱔種內(nèi)變異性的表型特征主要反映在體色和花紋。曾柳根等[4]對鄱陽湖泥鰍(Misgurnusanguillicaudatus)調(diào)查發(fā)現(xiàn)不僅在表型和體色上存在一定的差異性,進行同工酶、基因組DNA水平及線粒體DNA水平分析顯示大花斑、小花斑、無花斑等3種斑紋泥鰍有很高的遺傳多樣性,出現(xiàn)了一定距離的遺傳分化。

    蒙古鲌(CultermongolicusBasilewsky),隸屬鯉科(Cyprinidae)鲌亞科(Cultrinae)鲌屬(Culter)。蒙古鲌在鄱陽湖屬湖泊定居型魚類,其流域各主要江、河、湖水體均有分布,且肉質(zhì)鮮美,屬肉食性魚類,主要以小型魚蝦為食,在水生態(tài)系統(tǒng)中處頂級消費者地位,通過營養(yǎng)串聯(lián)效應(yīng)有改善水質(zhì)的作用,具有較大的經(jīng)濟價值和生態(tài)學意義。近年來,對翹嘴鲌(C.alburnus)、紅鰭原鲌(Cultrichthyserythropterus)等鲌類群體分化研究均有報道。王偉等[5]對我國興凱湖、太湖等7個翹嘴鲌群體進行形態(tài)度量分析顯示,浮橋河水庫群體與其他長江流域群體差異較大,主要集中表現(xiàn)在頭、尾部的長度方面,水體長期相對封閉等因素可能是導致該群體形態(tài)變異的原因。楊子拓等[6]對珠江水系翹嘴鲌的11個地理群體線粒體D-loop基因序列分析顯示,種群具有較高的遺傳多樣性,珠江流域翹嘴鲌作為一個大種群已產(chǎn)生了中度分化。胡玉婷等[7]對鄱陽湖及洞庭湖紅鰭原鲌群體結(jié)合形態(tài)度量和線粒體Cyt b序列分析顯示各地理群體間形態(tài)差異較小,但遺傳差異明顯,其原因是定居型生活習性導致不同地理群體間長期的群體隔離、缺乏基因交流。Wang等[8]運用微衛(wèi)星標記分析7個長江中下游散布的湖泊(包括鄱陽湖)的紅鰭原鲌群體遺傳結(jié)構(gòu)分析顯示不同群體間有顯著的遺傳差異,它們間的遺傳差異與在長江中部水體破碎化后這些湖泊與長江的聯(lián)通狀況有關(guān)聯(lián)。研究表明,翹嘴鲌、紅鰭原鲌等鲌類不同地理群體已形成一定的遺傳及形態(tài)學差異,為鄱陽湖流域定居型蒙古鲌群體差異研究提供了參考。

    本研究以鄱陽湖蒙古鲌不同地理群體為對象,運用魚類傳統(tǒng)形態(tài)度量、框架結(jié)構(gòu)形態(tài)度量和幾何形態(tài)學方法分析群體體形變異情況,以期為鄱陽湖流域蒙古鲌良種選育和種質(zhì)資源管理提供基礎(chǔ)資料。

    1 材料與方法

    1.1 材料

    研究對象為2012年10月—2016年12月采集于長江中游鄱陽湖流域(南北港、新妙湖、廬山西海、青嵐湖、章江)5個蒙古鲌野生群體和1個養(yǎng)殖群體(南昌市農(nóng)業(yè)科學院養(yǎng)殖池塘),同時采集長江中游漢江(丹江口水庫)野生群體作對照,共檢測499尾。采集新鮮標本用碎冰保存運至實驗室,用清水將魚體洗凈稍干后,用電子天平稱重,精確到0.1 g。將魚體平放在解剖盤,左側(cè)向上,用Canon 6D攝影拍照,以Motic Images Advanced 3.2軟件測量體長,精確到0.01 mm。研究標本數(shù)量及體質(zhì)量與體長統(tǒng)計見表1。

    1.2 形態(tài)學數(shù)據(jù)獲取方法

    1.2.1 傳統(tǒng)形態(tài)(TM)特征值度量

    傳統(tǒng)形態(tài)(TM)測量特征值包括:體高(BD)、體厚(BT)、頭長(HL)、眼后緣頭高(HD1)、頭背部后緣頭高(HD2)、鰓蓋骨后緣頭高(HD3)、吻長(SnL)、眼徑(OD)、眼間距(IoD)、尾柄長(CaL)、尾柄高(CaD)、背鰭長(DL)、胸鰭長(PtL)、腹鰭長(PvL)等14個數(shù)值。

    1.2.2 框架結(jié)構(gòu)形態(tài)(TBM)特征值度量

    框架結(jié)構(gòu)形態(tài)(TBM)測量基于11個解剖學特征點(landmark):上頜吻前緣(A)、頭背部后緣(B)、背鰭起點(C)、背鰭后緣插入點(D)、尾鰭背側(cè)基點(E)、尾鰭腹側(cè)基點(F)、臀鰭后緣插入點(G)、臀鰭起點(H)、腹鰭起點(I)、胸鰭起點(J)、鰓蓋膜后緣腹面中央點(K)。測量特征值包括AB、BC、CD、DE、EF、FG、GH、HI、IJ、JK、KA、AJ、BK、BJ、BI、BH、CI、CH、CG、DH、DG、DF、EG等23個數(shù)值,見圖1。

    表1 研究標本數(shù)量及體質(zhì)量與體長統(tǒng)計Tab.1 Number,body mass and body length of specimens

    以Motic Images Advanced 3.2度量傳統(tǒng)形態(tài)特征值和框架結(jié)構(gòu)形態(tài)特征值,精確到0.01 mm,其中眼間距和體厚使用數(shù)碼游標卡尺測量,精確到0.01 mm。為消除異速生長及體型差異對傳統(tǒng)形態(tài)度量特征值和框架結(jié)構(gòu)形態(tài)度量特征值的影響,采用比率轉(zhuǎn)換方法[9]進行校正,即:Ladj=L/SL。然后,再檢測轉(zhuǎn)換后數(shù)據(jù)變量與體長的回歸關(guān)系顯著性。

    1.2.3 幾何形態(tài)(GM)分析

    幾何形態(tài)(GM)基于17個解剖學特征點,除框架結(jié)構(gòu)形態(tài)度量運用的11個解剖學特征點外,還包括過眼中央垂線與頭背部交叉點、鰓蓋骨后緣垂線與體背部交叉點、鰓蓋骨后緣垂線與體腹部交叉點、體前端點、眼中央點、鰓蓋骨后緣點等6個特征點,見圖1。

    圖1 顯示框架結(jié)構(gòu)形態(tài)度量和幾何形態(tài)特征點蒙古鲌輪廓圖Fig.1 Outline drawing of C.mongolicus showing the anatomical landmarks and truss-based characteristicsA-K:框架結(jié)構(gòu)形態(tài)度量特征點;1-17:幾何形態(tài)分析特征點

    幾何形態(tài)分析運用Tps系列軟件進行[10]。首先運用TpsUtil建立幾何形態(tài)分析文件、TpsDig標記文件中每個標本的特征點、TpsSmall檢測特征點標記的正確性,然后運用TpsRelw評估文件中所有標本的每個特征點平均坐標,獲得各個標本特征點對平均坐標的變化形態(tài),保存生成的相關(guān)數(shù)據(jù)矩陣,并檢測數(shù)據(jù)文件各變量與體長的回歸關(guān)系顯著性。

    1.3 統(tǒng)計方法

    運用STATISTICA軟件對TM、TBM、GM等相關(guān)數(shù)據(jù)進行多變量判別函數(shù)分析,計算各地理群體及總的判別準確率,將各樣本個體典型得分作散點圖分析,并根據(jù)各群體組平均判別得分進行鄰接法聚類分析,作不同群體聚類圖。TM、TBM根據(jù)判別分析選擇貢獻大的性狀建立判別函數(shù)式,GM分析進一步以TpsSplin軟件作不同群體體形差異的變形網(wǎng)格幾何圖。

    2 結(jié)果

    傳統(tǒng)形態(tài)學度量TM、框架結(jié)構(gòu)形態(tài)度量TBM和幾何形態(tài)分析GM等三種形態(tài)多變量判別函數(shù)分析,總體判別正確率分別達到85.17%、90.78%、93.99%,見表2。TM分析章江ZJ群體和南北港NBG群體判別正確率較低,僅為64.71%和69.23%,TBM分析章江ZJ群體正確率也較低,為70.59%,而GM分析各群體判別正確率都較高,僅廬山西海XH群體和青嵐湖QLH群體在90%以下,為88.89%、89.47%。運用三種形態(tài)學方法分析,多變量判別函數(shù)分析的典型相關(guān)系數(shù)R分別為0.925 8、0.933 2、0.942 3,P值均小于0.000 1,前4個判別函數(shù)累計貢獻率分別達95.83%、97.33%、93.09%。通過TM數(shù)據(jù)分析,對第一判別函數(shù)根值影響較大的變量是眼后緣頭高HD1,對第二判別函數(shù)根值影響較大的是眼間距IoD、體厚BT等變量。通過TBM分析,對第一判別函數(shù)根值影響較大的變量是AJ、CD、CH等,對第二判別函數(shù)根值影響較大的變量分別是DH、DF、FG、AJ、CH、EF等。選擇HD1、IoD、BT、AJ、CD、CH、DH、DF、FG、EF等10個特征變量作判別函數(shù)式如下:

    南北港:

    Y1=3979.66HD1+1634.17IoD+2443.64BT+2022.72AJ+1990.07CD-83.13CH+693.49DH+1753.82DF+32.68FG+1081.98EF-1239.61

    新妙湖:

    Y2=3917.31HD1+1485.75IoD+2563.57BT+2198.44AJ+1898.33CD-31.84CH+531.69DH+1762.63DF+104.96FG+979.82EF-1238.77

    青嵐湖:

    Y3=3796.37HD1+1554.11IoD+2188.81BT+2094.91AJ+1993.12CD-61.27CH+580.18DH+1769.75DF+59.05FG+1240.63EF-1216.71

    廬山西海:

    Y4=3767.17HD1+1734.82IoD+2167.13BT+1955.90AJ+2090.75CD-48.08CH+480.04DH+1850.34DF+55.28FG+1110.55EF-1209.19

    章江:

    Y5=3951.33HD1+1763.84IoD+2295.94BT+2189.80AJ+1923.41CD-40.73CH+670.77DH+1714.45DF+89.94FG+1016.14EF-1263.18

    丹江口水庫:

    Y6=3558.39HD1+1490.53IoD+2137.59BT+1777.21AJ+2236.49CD-127.79CH+829.60DH+1806.25DF+19.07FG+1006.79EF-1161.84

    南昌養(yǎng)殖:

    Y7=4404.69HD1+1851.72IoD+2043.18BT+2018.82AJ+2041.04CD-55.05CH+1036.65DH+1670.35DF+171.67FG+625.24EF-1315.02

    通過GM數(shù)據(jù)分析典型性根1對根2所作的散點圖見圖2,對各組群根值平均得分進行聚類分析,得到反映組群間相互關(guān)系的聚類圖見圖3。圖3表明研究的蒙古鲌7個群體樣本中,南昌養(yǎng)殖群體YZ相對獨立,其次為丹江口水庫群體DJK,而鄱陽湖流域野生群體PYH明顯聚類在一起。鄱陽湖流域5個野生群體中,章江ZJ群體和青嵐湖QLH群體聚類在一起,再依次聚類南北港NBG群體、新妙湖XMH群體和廬山西海XH群體。

    運用GM分析不同群體體形差異,相對鄱陽湖流域野生群體PYH的丹江口水庫野生群體DJK和南昌養(yǎng)殖群體YZ的變形網(wǎng)格圖見圖4a,相對青嵐湖群體QLH的其它4個鄱陽湖流域野生群體的變形網(wǎng)格圖見圖4b。結(jié)果表明,相對鄱陽湖流域野生群體PYH:丹江口水庫野生群體DJK體背部上突,頭部背腹軸和前后軸明顯較短;南昌市養(yǎng)殖群體YZ體背部背鰭下部短,頭頦部區(qū)域較小。在鄱陽湖流域野生群體中,相對青嵐湖群體QLH:章江群體ZJ體腹部下突,頭部頰部前后軸較短;南北港群體NBG頭部眼前上方近鼻部區(qū)域背腹軸較短;新妙湖群體XMH頭頰部區(qū)域背腹軸和前后軸較長,頰部后腹區(qū)域背腹軸和前后軸較短;廬山西海群體XH體腹部下突,背部背鰭下部區(qū)域較長,頭頰部區(qū)域背腹軸和前后軸較長,頰部后腹近喉部區(qū)域前后軸較短。

    表2 判別函數(shù)典型性分析判別正確率Tab.2 Percent correct classification of DFA canonical analysis %

    3 討論

    自Rohlf[11]于1986提出幾何形態(tài)學方法后,已越來越多地運用于魚類生物學研究[12]。相對而言,傳統(tǒng)的魚類外形測量主要集中在魚體縱軸及頭部形態(tài),在反映魚體結(jié)構(gòu)上具有一定的局限性。雖然框架結(jié)構(gòu)形態(tài)度量學能從多維空間去度量魚體外部形態(tài)(包括縱向、橫向和斜向的測量距離),較精確地反映魚體形態(tài)差異[13]。但相關(guān)研究表明,如鲌屬(Culter)、黑腹無鰾鮋(Helicolenusdactylopterus)、裸頰鯛屬(Lethrinus)、瓦氏角燈魚(Ceratoscopeluswarmingii)群體[14-17],幾何形態(tài)學分析在種間或種內(nèi)形態(tài)區(qū)分上比形態(tài)度量分析效果更好。本研究運用三種形態(tài)學方法獲取的形態(tài)數(shù)據(jù)分別進行多變量判別函數(shù)分析,結(jié)果表明,幾何形態(tài)學方法判別正確率最高,達到93.99%,典型相關(guān)系數(shù)也最大,傳統(tǒng)形態(tài)度量和框架結(jié)構(gòu)形態(tài)度量方法判別正確率分別為85.17%和90.78%。形態(tài)度量對判別分析影響較大的10個變量主要反映魚體頭部、厚度、軀體中后部區(qū)域,與幾何形態(tài)分析反映的群體差異部位較為相近,但沒有幾何形態(tài)變形網(wǎng)格圖直觀和詳細。因此,幾何形態(tài)學方法是當前進行魚類體側(cè)形態(tài)分析較好的方法。

    長期的地理隔離以及環(huán)境條件的不同,使同一個物種的不同地理群體間逐漸產(chǎn)生形態(tài)或者分子遺傳的變異[18]。本研究運用傳統(tǒng)形態(tài)學度量、框架結(jié)構(gòu)形態(tài)度量、幾何形態(tài)特征點分析等三種形態(tài)學方法對鄱陽湖流域蒙古鲌群體(湖口縣南北港群體、都昌縣新妙湖群體、進賢縣青嵐湖群體、修河武寧縣廬山西海群體、贛州章江群體)、長江流域丹江口水庫群體等6個野生群體和南昌市人工繁育養(yǎng)殖群體1個養(yǎng)殖群體進行分析,多變量判別函數(shù)分析的典型相關(guān)系數(shù)R較高,均大于0.92,P均小于0.000 1,表明群體形態(tài)差異顯著。胡玉婷等[19]采用形態(tài)度量學和多變量分析的方法對鄱陽湖(湖口縣、星子縣、都昌縣、鄱陽縣、余干縣瑞洪鎮(zhèn))、贛江(峽江縣)及洞庭湖(岳陽市、沅江市)分布的銀鲴(Xenocyprisargentea)群體研究表明,各地理種群在形態(tài)上已產(chǎn)生一定的差異,本研究與此結(jié)論相近。而胡玉婷等[7]對鄱陽湖及洞庭湖紅鰭原鲌線粒體Cytb分析顯示,群體間存在較大遺傳差異,已產(chǎn)生顯著遺傳分化,但形態(tài)性狀差異分析認為,各地理群體間形態(tài)差異較小,不存在明顯的群體分化。

    運用形態(tài)度量和幾何形態(tài)學方法研究魚類群體形態(tài)學差異,分析種群表型可塑性與棲息環(huán)境條件相關(guān)性,已有較多的探討[20-23]。我國鲌亞科魚類是由原始的雅羅魚亞科魚類在東亞派生的一個類群,主要生活于平原湖泊和較大的江河流水之中[24]。除此之外,蒙古鲌還分布于四川邛海湖的邛海亞種(C.mongolicusqionghaiensis)和云南程海湖的長體亞種(C.mongolicuselongates)[25-26],體形差異表現(xiàn)在鰓耙數(shù)、體高、眼徑、尾柄長等,其中體長比體高的倍數(shù)分別為:3.5~4.3、4.32~4.96、4.5~5.5。程海湖和邛海湖都屬于高原深水湖泊,可能有著使蒙古鲌充分特化并有效占領(lǐng)其生態(tài)位的適宜環(huán)境。本研究顯示,南昌市蒙古鲌養(yǎng)殖群體經(jīng)多年人工繁育,已與野生群體有較大差異,鄱陽湖流域野生群體與丹江口水庫野生群體體側(cè)形態(tài)也有一定的差異,這些差異主要表現(xiàn)在體高和頭部區(qū)域。鄱陽湖水體自三國時期至南北朝時期因地層斷陷由古彭蠡澤向南擴張形成以來,幾度漲落,至清初達到鼎盛,其后,水面收縮變小,形成青嵐湖等水體。上世紀六七十年代,鄱陽湖地區(qū)興修水庫大壩,形成了柘林湖水庫(今廬山西海)、南北港、新妙湖等水體與自然河湖隔離的局面。本研究表明,鄱陽湖流域蒙古鲌各地理群體形態(tài)差異相對較小,主要表現(xiàn)在頭部、軀干部的背部和腹部區(qū)域,鄱陽湖、與外湖隔離的內(nèi)湖、特別是匯入鄱陽湖的贛江等大江河水域構(gòu)成多樣的環(huán)境,致使鄱陽湖流域蒙古鲌各地理群體生活水體的小環(huán)境(如水體大小、水流速度、餌料魚大小、密度及泳動速度等)差異較大,這可能是導致鄱陽湖流域不同水體群體間產(chǎn)生形態(tài)差異的原因。

    圖2 幾何形態(tài)分析典型性根1對根2、根1對根3散點圖Fig.2 Scatter plots of canonical scores for the geometric morphometrics

    圖3 根據(jù)歐式距離構(gòu)建的聚類圖Fig.3 UPGMA dendrogram constructed from Euclidean distances

    圖4 運用薄板樣條法構(gòu)建的變形網(wǎng)格圖Fig.4 Deformation grids depicting shape differences using thin-plate splines

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