形態(tài)性狀對(duì)長(zhǎng)鰭吻鮈體質(zhì)量的影響效果分析

管 敏，胡美洪，郭柏福，曲煥韜

(三峽工程魚(yú)類資源保護(hù)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，中國(guó)長(zhǎng)江三峽集團(tuán)公司中華鱘研究所，湖北宜昌 443100)

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形態(tài)性狀對(duì)長(zhǎng)鰭吻鮈體質(zhì)量的影響效果分析

管 敏，胡美洪，郭柏福，曲煥韜

(三峽工程魚(yú)類資源保護(hù)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，中國(guó)長(zhǎng)江三峽集團(tuán)公司中華鱘研究所，湖北宜昌 443100)

摘要[目的]分析形態(tài)性狀對(duì)長(zhǎng)鰭吻鮈體質(zhì)量的影響效果，為長(zhǎng)鰭吻鮈的人工選育工作提供理論指導(dǎo)。[方法]隨機(jī)選取120尾馴養(yǎng)的野生長(zhǎng)鰭吻鮈，分別測(cè)量其體質(zhì)量(Y)、全長(zhǎng)(X1)、體長(zhǎng)(X2)、體高(X3)、體寬(X4)、頭長(zhǎng)(X5)、頭寬(X6)、頭高(X7)、吻長(zhǎng)(X8)、叉長(zhǎng)(X9)、眼徑(X10)、眼間距(X11)、尾柄長(zhǎng)(X12)、尾柄高(X13)、尾鰭長(zhǎng)(X14)、眼后頭長(zhǎng)(X15)共16個(gè)性狀指標(biāo)。采用相關(guān)分析、通徑分析、復(fù)相關(guān)分析和多元回歸分析方法，分別計(jì)算了長(zhǎng)鰭吻鮈形態(tài)性狀對(duì)體質(zhì)量的相關(guān)系數(shù)、通徑系數(shù)、復(fù)相關(guān)系數(shù)和決定系數(shù)，對(duì)各形態(tài)性狀對(duì)體質(zhì)量的影響大小進(jìn)行剖分，確定了影響長(zhǎng)鰭吻鮈體質(zhì)量的主要外部形態(tài)性狀。[結(jié)果]各形態(tài)性狀與體質(zhì)量的相關(guān)性均達(dá)到極顯著水平(P<0.01)，但僅全長(zhǎng)、頭長(zhǎng)、頭高、眼徑、眼后頭長(zhǎng)對(duì)體質(zhì)量的通徑系數(shù)達(dá)到顯著水平(P<0.05)，且復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.976，是影響體質(zhì)量的主要性狀，其中全長(zhǎng)對(duì)體質(zhì)量的直接作用最大(0.663)；決定系數(shù)分析結(jié)果與通徑分析結(jié)果的變化趨勢(shì)一致，即全長(zhǎng)、頭長(zhǎng)、頭高、眼徑、眼后頭長(zhǎng)的決定系數(shù)較大，其中全長(zhǎng)對(duì)體質(zhì)量的決定系數(shù)(0.440)最大，其他4個(gè)性狀主要通過(guò)全長(zhǎng)影響體質(zhì)量；應(yīng)用逐步多元回歸分析，經(jīng)過(guò)偏回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)，建立以體質(zhì)量的因變量(Y)，以全長(zhǎng)(X1)、頭長(zhǎng)(X5)、頭高(X7)、眼徑(X10)和眼后頭長(zhǎng)(X15)為自變量的多元回歸方程：Y=-30.650+2.534 X1+2.012 X5+2.019 X7+8.716 X10+4.120 X15，經(jīng)回歸預(yù)測(cè)結(jié)果顯示估計(jì)值與實(shí)際值間的差異不顯著(P>0.05)。[結(jié)論]該方程可用于長(zhǎng)鰭吻鮈實(shí)際生產(chǎn)中，為長(zhǎng)鰭吻鮈選中提供理論依據(jù)和測(cè)量指標(biāo)。

關(guān)鍵詞長(zhǎng)鰭吻鮈；形態(tài)性狀；體質(zhì)量；相關(guān)分析；通徑分析；多元回歸分析

長(zhǎng)鰭吻鮈(Rhinogobio ventralis)隸屬鯉形目(CyPriniforme)鯉科(CyPrinidae)鮈亞科(Gobioninae)，俗稱洋魚(yú)、土耗子，是長(zhǎng)江上游特有的底棲性魚(yú)類[1]，且味道鮮美，具有較高的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。然而，近年來(lái)由于人類活動(dòng)的影響，長(zhǎng)鰭吻鮈的資源量急劇下降，從受威脅程度、遺傳多樣性、物種價(jià)值等方面的定量評(píng)估發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)鰭吻鮈已達(dá)到三級(jí)急切保護(hù)狀態(tài)[2]。隨著長(zhǎng)鰭吻鮈生物學(xué)[1]、種群生態(tài)學(xué)[3]、遺傳結(jié)構(gòu)和遺傳多樣性[4]、血液學(xué)[5]、繁殖生物學(xué)[6]、人工馴養(yǎng)繁殖技術(shù)[7]、胚胎發(fā)育和仔稚魚(yú)發(fā)育[8]、苗種培育技術(shù)等研究的深入，長(zhǎng)鰭吻鮈的資源增殖有望逐步實(shí)現(xiàn)，甚至可能成為淡水養(yǎng)殖的新興品種。

目前，中國(guó)長(zhǎng)江三峽集團(tuán)公司中華鱘研究所已于2014年和2015年實(shí)現(xiàn)馴養(yǎng)長(zhǎng)鰭吻鮈的人工繁殖，但用于人工繁殖的親本均未經(jīng)過(guò)系統(tǒng)選育，親本催產(chǎn)率和苗種養(yǎng)殖效率較低，因此對(duì)長(zhǎng)鰭吻鮈的養(yǎng)殖群體進(jìn)行選育是十分必要的。體質(zhì)量性狀是直接的、重要的選育目標(biāo)，但因?yàn)榛蜻B鎖和多效性及環(huán)境影響等多因素限制，單純以體質(zhì)量為目標(biāo)的選育方式往往難以取得理想的效果[9]，外部形態(tài)性狀更具有直觀性和可度量性，利用體質(zhì)量和外部形態(tài)性狀間的數(shù)量關(guān)系，將重點(diǎn)形態(tài)性狀納入選擇指數(shù)中可以顯著提高選育效率[10]。

在水產(chǎn)動(dòng)物上，對(duì)蝦蟹類[11-15]、貝類[16-17]、魚(yú)類[18-21]等部分重要經(jīng)濟(jì)性狀的相關(guān)分析及通徑分析的研究已有不少。然而，關(guān)于長(zhǎng)鰭吻鮈形態(tài)性狀與體質(zhì)量的通徑分析則鮮見(jiàn)報(bào)道。筆者分別測(cè)定120尾長(zhǎng)鰭吻鮈的表型數(shù)據(jù)，探討了影響長(zhǎng)鰭吻鮈體質(zhì)量的主要性狀之間的相互關(guān)系及其直接和間接作用，分析影響長(zhǎng)鰭吻鮈體質(zhì)量的主要形態(tài)性狀，并建立了估計(jì)體質(zhì)量的多元回歸方程，旨在為長(zhǎng)鰭吻鮈的選育工作提供理論依據(jù)和科學(xué)參考。

1材料與方法

1.1試驗(yàn)材料2013年11月，在中國(guó)長(zhǎng)江三峽集團(tuán)公司中華鱘研究所金沙江溪洛渡向家壩珍稀特有魚(yú)類增殖放流站，隨機(jī)選取120尾馴養(yǎng)的野生長(zhǎng)鰭吻鮈。

1.2測(cè)量方法測(cè)量其體質(zhì)量(Y)、全長(zhǎng)(X1)、體長(zhǎng)(X2)、體高(X3)、體寬(X4)、頭長(zhǎng)(X5)、頭寬(X6)、頭高(X7)、吻長(zhǎng)(X8)、叉長(zhǎng)(X9)、眼徑(X10)、眼間距(X11)、尾柄長(zhǎng)(X12)、尾柄高(X13)、尾鰭長(zhǎng)(X14)、眼后頭長(zhǎng)(X15)共16個(gè)性狀指標(biāo)。形態(tài)學(xué)指標(biāo)使用游標(biāo)卡尺測(cè)量，精確到 0.1mm，體重使用電子天平稱量，精確到0.01g。

1.3數(shù)據(jù)處理與分析使用SPSS16.0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，根據(jù)各表型參數(shù)統(tǒng)計(jì)量，分別計(jì)算表型相關(guān)分析、形態(tài)性狀各指標(biāo)對(duì)體重的通徑分析和決定系數(shù)；運(yùn)用逐步多元線性回歸法，通過(guò)偏回歸系數(shù)檢驗(yàn)剔除不顯著的性狀，取偏回歸系數(shù)顯著的形態(tài)性狀分別對(duì)體質(zhì)量建立多元回歸方程，并對(duì)多元回歸方程進(jìn)行擬合度檢驗(yàn)，計(jì)算公式和方法參考李寧[22]和顧萬(wàn)春[23]的方法。

2結(jié)果與分析

2.1長(zhǎng)鰭吻鮈各性狀表型參數(shù)統(tǒng)計(jì)量變異系數(shù)作為選擇潛力的重要指標(biāo)之一，可以用來(lái)衡量魚(yú)群生長(zhǎng)離散的程度[24]。由表1可知，在各性狀中，體質(zhì)量的離散程度是最大的，變異系數(shù)為27.081%，其余性狀變異系數(shù)依次為吻長(zhǎng)、眼徑、頭寬、尾柄高、頭高、眼后頭長(zhǎng)、眼間距、體寬、體高、尾柄長(zhǎng)、尾鰭長(zhǎng)、頭長(zhǎng)、體長(zhǎng)、叉長(zhǎng)、全長(zhǎng)。由此可見(jiàn)，在人工選育過(guò)程中體質(zhì)量具有較大的選擇潛力。

表1　長(zhǎng)鰭吻鮈各性狀的表型統(tǒng)計(jì)量

2.2長(zhǎng)鰭吻鮈各性狀間的相關(guān)系數(shù)由表2可知，長(zhǎng)鰭吻鮈所測(cè)各性狀間的相關(guān)系數(shù)均達(dá)到極顯著水平(P<0.01)，其中全長(zhǎng)與體長(zhǎng)的相關(guān)系數(shù)最大(0.983)，其次為全長(zhǎng)與叉長(zhǎng)(0.981)和體長(zhǎng)與叉長(zhǎng)(0.979)，說(shuō)明全長(zhǎng)、體長(zhǎng)和叉長(zhǎng)很可能存在共線性關(guān)系。

各形態(tài)性狀與體質(zhì)量之間的相關(guān)系數(shù)也均達(dá)到極顯著水平(P<0.01)，其中全長(zhǎng)與體質(zhì)量的相關(guān)系數(shù)最大(0.960)，尾鰭長(zhǎng)與體質(zhì)量的相關(guān)系數(shù)最小(0.580)，其大小順序依次為全長(zhǎng)、叉長(zhǎng)、體長(zhǎng)、體寬、體高、頭長(zhǎng)、尾柄長(zhǎng)、尾柄高、眼后頭長(zhǎng)、眼徑、吻長(zhǎng)、頭寬、眼間距、頭高、尾鰭長(zhǎng)。

表2　長(zhǎng)鰭吻鮈各性狀間的相關(guān)系數(shù)

注：**表示相關(guān)性達(dá)極顯著水平(P<0.01)；*表示相關(guān)性達(dá)顯著水平(P<0.05)。

Note：**standsforextremelysignificantcorrelation(P<0.01)；*standsforsignificantcorrelation(P<0.05).

2.3長(zhǎng)鰭吻鮈形態(tài)性狀對(duì)體質(zhì)量的通徑分析由表3可知，所測(cè)量的長(zhǎng)鰭吻鮈15個(gè)形態(tài)性狀中，全長(zhǎng)、頭長(zhǎng)、頭高、眼徑和眼后頭長(zhǎng)對(duì)體質(zhì)量的通徑系數(shù)達(dá)到顯著水平(P<0.05)，其中全長(zhǎng)對(duì)體質(zhì)量的直接作用(0.663)最大，且大于間接作用(0.297)，而其他性狀對(duì)體質(zhì)量的直接作用均較小，主要通過(guò)全長(zhǎng)間接地影響體質(zhì)量。

表3　長(zhǎng)鰭吻鮈形態(tài)性狀對(duì)體質(zhì)量的通徑分析

2.4長(zhǎng)鰭吻鮈形態(tài)性狀對(duì)體質(zhì)量的決定系數(shù)分析由表4可知，全長(zhǎng)、眼徑、眼后頭長(zhǎng)、頭長(zhǎng)和頭高5個(gè)性狀的共同作用對(duì)體質(zhì)量的決定程度為95.3%。其中，全長(zhǎng)對(duì)體質(zhì)量的決定系數(shù)(0.440)最大，其次分別為眼徑(0.015)、眼后頭長(zhǎng)(0.013)、頭長(zhǎng)(0.012)、頭高(0.009)。在兩兩性狀協(xié)同作用對(duì)體質(zhì)量的決定程度中，全長(zhǎng)與其他性狀協(xié)同作用對(duì)體質(zhì)量的決定作用均大于其他兩兩性狀協(xié)同作用對(duì)體質(zhì)量的決定作用，且全長(zhǎng)與眼徑的協(xié)同作用對(duì)體質(zhì)量的影響最大(0.112)，而頭長(zhǎng)與頭高的協(xié)同作用對(duì)體質(zhì)量的影響最小(0.008)。

2.5長(zhǎng)鰭吻鮈形態(tài)性狀對(duì)體質(zhì)量的復(fù)相關(guān)分析和多元回歸分析從表5可以看出，5個(gè)自變量(全長(zhǎng)、頭長(zhǎng)、頭高、眼徑和眼后頭長(zhǎng))對(duì)體質(zhì)量的復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.976，相關(guān)指數(shù)為0.953，校正相關(guān)指數(shù)為0.949，誤差概率P=0.007<0.01，達(dá)到極顯著水平。這說(shuō)明全長(zhǎng)、頭長(zhǎng)、頭高、眼徑和眼后頭長(zhǎng)是影響體質(zhì)量的主要形態(tài)性狀。

表4長(zhǎng)鰭吻鮈形態(tài)性狀對(duì)體質(zhì)量的決定系數(shù)

Table4DeterminantcoefficientofRhinogobio ventralismorphologicaltraitsonbodyweight

性狀TraitsX1X5X7X10X15X10.440X50.1080.012X70.0700.0080.009X100.1120.0160.0090.015X150.1030.0160.0100.0110.013

表5　長(zhǎng)鰭吻鮈5個(gè)形態(tài)性狀對(duì)體質(zhì)量的復(fù)相關(guān)分析

注：第1步引入全長(zhǎng)；第2步在第1步基礎(chǔ)上引入頭長(zhǎng)；第3步在第2步基礎(chǔ)上引入頭高；第4步在第3步基礎(chǔ)上引入眼徑；第5步在第4步基礎(chǔ)上引入眼后頭長(zhǎng)。

Note：Wholelength，headlength，headheight，eyediameter，lengthoftheheadbehindtheeyewasintroducedintothefirst，second，third，fourthandfifthsteprespectively.

根據(jù)自變量對(duì)體質(zhì)量貢獻(xiàn)率的大小及標(biāo)準(zhǔn)偏回歸系數(shù)的顯著性，通過(guò)逐步多元線性回歸，剔除了對(duì)體質(zhì)量影響不顯著的體寬、體高、尾柄長(zhǎng)、尾柄高、吻長(zhǎng)、頭寬、眼間距、尾鰭長(zhǎng)及與全長(zhǎng)存在共線性關(guān)系的叉長(zhǎng)和體長(zhǎng)共10個(gè)自變量。

通過(guò)對(duì)多元回歸方程的方差分析，逐步引入全長(zhǎng)、頭長(zhǎng)、頭高、眼徑和眼后頭長(zhǎng)5個(gè)變量，F(xiàn)值由794.723降至259.579，回歸系數(shù)達(dá)到極顯著水平(P<0.01)。由表6可知，采用顯著性檢驗(yàn)，全長(zhǎng)、頭長(zhǎng)、頭高、眼徑和眼后頭長(zhǎng)對(duì)體質(zhì)量的偏回歸系數(shù)和回歸常數(shù)均達(dá)到極顯著水平(P<0.01)，回歸關(guān)系也達(dá)到極顯著水平(F=259.579，P<0.01)。據(jù)此可建立估計(jì)長(zhǎng)鰭吻鮈體質(zhì)量的最優(yōu)多元回歸方程：

Y=-30.650+2.534 X1+2.012 X5+2.019 X7+8.716 X10+4.120 X15式中，Y為體重(g)，X1、X5、X7、X10和X15分別為全長(zhǎng)(mm)、頭長(zhǎng)(mm)、頭高(mm)、眼徑(mm)和眼后頭長(zhǎng)(mm)。

回歸預(yù)測(cè)結(jié)果表明，估計(jì)值與實(shí)際值間的差異不顯著(P>0.05)，該方程可用于長(zhǎng)鰭吻鮈實(shí)際生產(chǎn)中，為長(zhǎng)鰭吻鮈選中提供理論依據(jù)和測(cè)量指標(biāo)。

3結(jié)論與討論

該研究結(jié)果表明長(zhǎng)鰭吻鮈體質(zhì)量的變異系數(shù)最大，說(shuō)明對(duì)長(zhǎng)鰭吻鮈的體質(zhì)量性狀進(jìn)行選育的潛力很大，但如果根據(jù)體質(zhì)量進(jìn)行直接選育，很可能會(huì)因環(huán)境因素產(chǎn)生較大的系統(tǒng)誤差[21]。全長(zhǎng)、頭長(zhǎng)、頭高、眼徑和眼后頭長(zhǎng)的變異系數(shù)相對(duì)較小，因此可以根據(jù)以上形態(tài)性狀對(duì)體質(zhì)量進(jìn)行間接選育，這樣可以最大限度地減少環(huán)境所產(chǎn)生的影響，確保選育的效果。

筆者所測(cè)的15種表型性狀與體重間的相關(guān)系數(shù)均達(dá)到極顯著水平(P<0.01)，但通徑分析結(jié)果表明僅全長(zhǎng)、頭長(zhǎng)、頭高、眼徑和眼后頭長(zhǎng)對(duì)體質(zhì)量的直接影響達(dá)到極顯著水平(P<0.01)，其余性狀對(duì)體質(zhì)量的直接影響則不顯著(P>0.05)，這是由于表型性狀對(duì)體質(zhì)量的直接作用和通過(guò)其他變量對(duì)體質(zhì)量的間接作用相互抵消[21]。由此可見(jiàn)，僅通過(guò)表型相關(guān)分析，不能判定各性狀對(duì)體質(zhì)量影響的大小，而通徑分析可量化形態(tài)性狀與體質(zhì)量的真實(shí)關(guān)系，消除回歸方程中自變量共線性問(wèn)題，從而找出影響長(zhǎng)鰭吻鮈體質(zhì)量的主要形態(tài)性狀。

表6偏回歸系數(shù)和回歸常數(shù)的顯著性檢驗(yàn)

Table6Thesignificancetestofpartialregressioncoefficientandregressionconstant

回歸步驟Regressionsteps變量Variables偏回歸系數(shù)Partialregressioncoefficient標(biāo)準(zhǔn)誤差StandarddeviationT-統(tǒng)計(jì)量T-statistics誤差概率Errorprobability1常數(shù)-29.7841.654-18.0100.000X13.6710.13028.1910.0002常數(shù)-30.7131.548-19.8350.000X13.1900.18017.6800.000X53.1140.8703.5780.0013常數(shù)-31.1961.465-21.2950.000X12.9540.18615.8930.000X53.1480.8193.8440.000X72.2850.7343.1140.0034常數(shù)-30.6511.427-21.4820.000X12.7570.19514.1090.000X52.7370.8053.4000.001X72.2560.7063.1950.002X107.0792.8342.4980.0155常數(shù)-30.6501.359-22.5590.000X12.5340.20312.5020.000X52.0120.8102.4840.016X72.0190.6782.9790.004X108.7162.7623.1560.002X154.1201.4862.7730.007

在表型相關(guān)分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)行通徑系數(shù)分析和決定系數(shù)分析時(shí)，只有當(dāng)復(fù)相關(guān)指數(shù)或各自變量對(duì)依變量的單獨(dú)決定系數(shù)及兩兩共同決定系數(shù)的總和大于或等于0.85時(shí)，才能確定影響依變量的主要自變量[14]。該研究中長(zhǎng)鰭吻鮈的全長(zhǎng)、頭長(zhǎng)、頭高、眼徑和眼后頭長(zhǎng)對(duì)體質(zhì)量的總決定系數(shù)為0.953，大于0.85，由此可見(jiàn)，全長(zhǎng)、頭長(zhǎng)、頭高、眼徑和眼后頭長(zhǎng)是影響體質(zhì)量的主要形態(tài)性狀，其中，全長(zhǎng)對(duì)體質(zhì)量的決定程度最大(0.440)，所以全長(zhǎng)可作為長(zhǎng)鰭吻鮈理想測(cè)度的選育指標(biāo)。這與曾蘭等[21]對(duì)奧利亞羅非魚(yú)(雄魚(yú))、周紹峰等[25]對(duì)6月齡赤點(diǎn)石斑魚(yú)、黃偉卿等[26]對(duì)36月齡雌雄大黃魚(yú)的研究結(jié)果相似，即全長(zhǎng)均為影響體質(zhì)量的最主要性狀。

在兩兩性狀協(xié)同作用對(duì)體質(zhì)量的決定程度中，全長(zhǎng)與其他性狀協(xié)同作用對(duì)體質(zhì)量的決定作用均大于其他兩兩性狀協(xié)同作用，且全長(zhǎng)與眼徑的協(xié)同作用對(duì)體質(zhì)量的影響最大(0.112)，而頭長(zhǎng)與頭高的協(xié)同作用對(duì)體質(zhì)量的影響最小(0.008)。這一結(jié)果與當(dāng)個(gè)體具有較大的幾何空間時(shí)，有利于體內(nèi)營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的積累貯存，相應(yīng)體質(zhì)量較重的實(shí)際生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)相一致[15]。

該研究通過(guò)相關(guān)分析、通徑分析和逐步多元回歸分析，去除了偏回歸系數(shù)不顯著的性狀，找到了影響體質(zhì)量的主要表型性狀，建立了最優(yōu)多元回歸方程，即Y=-30.650+2.534 X1+2.012 X5+2.019 X7+8.716 X10+4.120 X15，進(jìn)一步明確了長(zhǎng)鰭吻鮈全長(zhǎng)、頭長(zhǎng)、頭高、眼徑和眼后頭長(zhǎng)與體質(zhì)量的關(guān)系，為其選擇育種提供了理論依據(jù)和理想的測(cè)度指標(biāo)，可用于指導(dǎo)長(zhǎng)鰭吻鮈的良種選育工作。

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基金項(xiàng)目中國(guó)長(zhǎng)江三峽集團(tuán)公司資助項(xiàng)目。

作者簡(jiǎn)介管敏(1988- )，男，山東臨沂人，工程師，碩士，從事長(zhǎng)江珍稀特有魚(yú)類的物種保護(hù)。

收稿日期2016-04-08

中圖分類號(hào)S 917.4

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A

文章編號(hào)0517-6611(2016)13-173-04

AnalysisonEffectsofRhinogobio ventralisMorphometricTraitsonBodyWeight

GUANMin,HUMei-hong,GUOBai-fuetal

(HubeiProvinceKeyLaboratoryoftheThreeGorgesProjectFishResourcesProtection,ChinaYangtzeThreeGorgesGroupCompanyoftheChineseSturgeon,Yichang,Hubei443100)

Abstract[Objective] The effects of Rhinogobio ventralis morphometric traits on body weight were analyzed, which will provide theoretical guidance for the artificial breeding of Rhinogobio ventralis. [Method] 120 domesticated wild Rhinogobio ventralis were randomly selected, 16 traits including body weight(Y), total length ( X1 ), standard length (X2 ), body depth (X3 ), body width (X4), head length (X5 ), head width (X6 ), head depth (X7 ), snout length (X8), fork length (X9), eye diameter (X10), interorbital distance (X11), caudal peduncle length (X12), caudal peduncle depth (X13), caudal fin length (X14), length of the head behind the eye (X15) were measured. The correlation, path coefficients, multiple correlation coefficient and determination coefficient between morphometric traits and body weight were calculated by correlation analysis, path analysis, multiple correlation analysis and multiple regression analysis. [Result] The correlationship between independent variables (morphometric trait ) and dependent variable ( body weight ) were all at extremely significant level (P<0.01). The path coefficients of total length, head length, head depth, eye diameter and length of the head behind the eye was at significant level (P<0.05), and the multiple correlation coefficients was 0.976. They were key impact factors to body weight. Among them total length was the most predominant variable to affect body weight (0.663). The result of determinant coefficents analysis was consistent with that of path analysis. It revealed that the determinant coefficients of total length, head length, head depth, eye diameter and length of head behind the eye were very large, among which total length had a predominant determinative effect (0.440). Whereas head length, head depth, eye diameter and length of head behind the eye exhibited a slight direct effect and significant indirect effect on body weight via total length. The morphometric attrbutes total length (X1), head length (X5), head depth (X7), eye diameter (X10) and length of head behind the eye (X15) were used to establish the multiple regression equations as Y=-30.650+2.534 X1+2.012 X5+2.019 X7+8.716 X10+4.120 X15. The regression results showed that there was no significant difference between estimated value and actual value(P>0.05). [Conclusion] The equation can be used in actual production of Rhinogobio ventralis, provide theoretical basis and measurement indicators for breeding of Rhinogobio ventralis.

Key wordsRhinogobio ventralis; Morphometric traits; Body weight; Correlation analysis; Path analysis; Multiple regression analysis