| 日本蟳形态性状对体重的影响效果 |
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| 引用本文： | 宋春妮,李健,刘萍,高保全,陈萍.日本蟳形态性状对体重的影响效果[J].大连水产学院学报,2010,25(4):365-369. |
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| 作者姓名： | 宋春妮 李健 刘萍 高保全 陈萍 |
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| 作者单位： | 1. 大连海洋大学,生命科学与技术学院,辽宁,大连,116023;中国水产科学研究院,黄海水产研究所,青岛,266071
2. 中国水产科学研究院,黄海水产研究所,青岛,266071 |
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| 基金项目： | 国家"863"计划项目 |
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| 摘 要： | 随机选取莱州湾日本蟳Charybdis japonica野生个体96只,分别测量了其额宽（X1）、甲长（X2）、甲宽（X3）、体高（X4）、全甲宽（X5）、大螯不动指高（X6）、大螯长节长（X7）、大螯不动指宽（X8）、大螯不动指长（X9）、第一步足长节高（X10）、第一步足长节长（X11）、第一侧齿间距（X12）、第二侧齿间距（X13）、体重（Y）共14个形态学指标。采用相关分析和通径分析的方法,计算了以形态性状为自变量对体重作因变量的相关系数、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效果。结果表明：日本蟳的14个形态性状与体重的相关系数达到极显著水平（P〈0.01）;通径分析揭示了多元分析中多个自变量与因变量的真实关系,甲长、甲宽、第二侧齿间距对体重的通径系数达到显著水平,是直接影响体重的重要指标,其中甲长对体重的直接影响（1.060＊＊）最大,是影响体重的最主要因素,而第二侧齿间距对体重的直接影响是反向的;决定分析的结果与通径分析结果的变化趋势一致。所选形态性状与体重的复相关指数为R2=0.886,说明影响体重的主要自变量指标已经找到;通过多元回归分析,建立了甲长、甲宽、第二侧齿间距对体重的回归方程Y=10.028X2＋1.962X3-3.662X13-330.271,为日本蟳的育种提供了理想的测度指标。
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| 关 键 词： | 日本蟳 形态性状 相关分析 通径分析 多元回归方程 |
Effects of morphometric traits on body weight in mud crab Charybdis japonica |
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| SONG Chun-ni,LI Jian,LIU Ping,GAO Bao-quan,CHEN Ping.Effects of morphometric traits on body weight in mud crab Charybdis japonica[J].Journal of Dalian Fisheries University,2010,25(4):365-369. |
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| Authors: | SONG Chun-ni LI Jian LIU Ping GAO Bao-quan CHEN Ping |
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| Institution: | SONG Chun-ni1,2,LI Jian2,LIU Ping2,GAO Bao-quan2,CHEN Ping2 (1.School of Life Science , Technology,Dalian Ocean University,Dalian 116023,China,2.Yellow Sea Fisheries Research Institute,Chinese Academy of Fishery Sciences,Qingdao 266071,China) |
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| Abstract: | Fourteen morphometric traits including forehead width(X1),carapace length(X2),carapace width(X3),body height(X4),full carapace width(X5),fixed finger height of the claw(X6),meropodit length of the claw(X7),fixed finger width of the claw(X8),fixed finger length of the claw(X9),meropodit height of the first peraeopod(X10),meropodit length of the first peraeopod(X11),first obital margin width(X12),second obital margin width(X13),and body weight(Y)were measured in ninety-six wild mud crab Charybdis japonica ran... |
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| Keywords: | Charybdis japonica morphometric traits correlation analysis path analysis multiple regression equation |
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