海南特种野猪体重和体尺性状间的典型相关分析

陈元壮，羊宣科，吴科榜

（海南大学农学院，海口 ５７０２２８）

摘要： 对海南特种野猪体重和体尺性状进行典型相关分析。结果表明，海南特种野猪的体重和体尺性状间存在较强的相关，其第一、第二、第三典型相关系数均达到显著或极显著水平（Ｐ＜０．０５或P＜０．０1），典型相关系数分别为０．９４６ ８、０．７７７ ０和０．３６４ ７，占总相关的９９．８６％ ；海南特种野猪体重与体尺性状间的相关主要由初生体重、２月龄体重和６月龄体重与６月龄胸围、６月龄管围引起；在达到显著或极显著水平的３对典型变量中，体重性状的３个典型变量对６月龄体长、胸围和管围的预测能力较强，体尺性状的３个典型变量对４月龄体重和６月龄体重的预测能力较强。

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关键词 ：特种野猪；体重性状；体尺性状；典型相关分析

中图分类号：Ｓ８２８文献标识码：A文章编号：0439－８114（２０15）05－1144-02

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.05.029

收稿日期：２０１４－１２－１６

基金项目：海南省重点科技计划项目（ＺＤＸＭ２０１２０００８）

作者简介：陈元壮（１９９２－），男，海南陵水人，在读本科生，动物学专业，（电话）１３８７６６５８１４６（电子信箱）１３８７６６５８１４６＠１６３．ｃｏｍ；通信作者，

吴科榜（１９６１－），男，海南文昌人，教授，主要从事动物生产与育种研究，（电话）１３９０７６９２１３５（电子信箱）ｗｕｋｅｂａｎｇ６６＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ。

典型相关分析是研究两组性状之间相关关系的一种多元统计方法，但并非直接对两组性状进行一对一的分析，而是在不损失原变量信息的基础上将两组性状线性化为两个相互独立的新变量（典型变量），再研究两个新变量间的相关，其优点是能在众多的相关变量中抓住主要矛盾，从而真实地揭示出两组性状相关的本质，因而较传统的简单相关分析或复相关分析具有更大的优越性，在研究畜禽性状的相关方面得到了广泛的应用［１］。目前，典型相关分析应用于海南特种野猪生长发育性状间关系的研究尚未见报道。海南特种野猪是选用海南野公猪与海南地方母猪进行复杂的杂交后，经人工驯化改良的野猪新类群。该类群集家猪、野猪之长，表现出很好的杂交优势，既保持了野猪瘦肉率高、肉质鲜美、抗病力强、适应性广等优势，又克服了野猪季节性发情、产仔少和不易饲养等缺点。

１ 材料与方法

１．１ 试验猪

试验选择海南特种野猪１６２头（♂８１、♀８１），在出生时进行编号，公猪编单号，母猪编双号。试验猪均来自海南儋州生态养殖有限公司种苗繁育中心。

１．２ 营养供给及饲养管理

试验猪饲料主要由玉米、小麦、豆粕等组成。试验猪在出生２周后开始由母猪携带放养，采用混合料浸泡生喂，青料单独投喂饲养方式。饲养管理期间定期进行消毒驱虫等防疫工作。每天观察猪只精神状态和健康状况，发现病猪及时治疗。试验期间生长条件相对稳定，没有重大疫情，试验情况良好。

１．３ 试验方法

试验测定的８项性状分为两组：第一组为体重性状：初生体重（Ｘ１）、２月龄体重（Ｘ２）、４月龄体重（Ｘ３）、６月龄体重（Ｘ４），第二组为体尺性状：６月龄体长（Ｘ５）、６月龄体高（Ｘ６）、６月龄胸围（Ｘ７）、６月龄管围（Ｘ８），具体测定方法参照文献［２］。

１．４ 数据处理

用Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｏｆｆｉｃｅ Ｅｘｃｅｌ整理试验数据，采用ＳＡＳ ９．０统计软件对试验所得数据进行简单相关分析和典型相关分析的ＣＡＮＣＯＲＲ过程。

２ 结果与分析

２．１ 体重与体尺间的简单相关

由表１可知，海南特种野猪部分生长发育性状间的２８个简单相关系数有２６个呈极显著正相关（Ｐ＜０．０１）。其中，在体重性状与体尺性状的各相关系数中，以６月龄体重（Ｘ４）与６月龄管围（Ｘ８）的相关系数最大（０．８９６），其次为４月龄体重（Ｘ３）与６月龄体长（０．８５９），而以初生体重（Ｘ１）与６月龄胸围（Ｘ7）间的相关系数最小（０．１２４）。

２．２ 体重性状与体尺性状间的典型相关

海南特种野猪体重与体尺性状间的典型相关系数、特征值及其贡献率见表２。两组性状间的第一、二个典型相关系数都达到了极显著水平（Ｐ＜０．０１），第３个典型相关系数达到显著水平（Ｐ＜０．０５）。其中第一个典型相关系数较高（０．９４６ ８），所解释的相关信息（贡献率）达到了８３．６４％，第二个典型相关系数所解释的相关信息为１４．７4％，而第三个典型相关系数所解释的相关信息仅为１．４８％。三个典型相关系数的累计贡献率达到了９９．８６％，说明海南特种野猪生长发育状况的体重性状与体尺性状间具有较强的相关性。

２．３ 典型变量的构成

第一对典型变量为：

Ｖ１＝－２．５６３ ７ Ｘ１＋０．０３６ ４ Ｘ２＋０．１１０ ２ Ｘ３＋０．３４６ ５ Ｘ４

Ｗ１＝０．００９ ７ Ｘ５－０．００１８ Ｘ６＋０．０３８ １Ｘ７＋０．５８０ ４ Ｘ８

第２对典型变量为：

Ｖ２＝３．３６９ ０ Ｘ１＋０．０９０ ５ Ｘ２＋０．４０２ ２ Ｘ３－０．３３６ ６ Ｘ４

Ｗ２＝０．２６０ ５Ｘ５＋０．１２０ ６ Ｘ６－０．０５７ ５ Ｘ７－０．８９４ ０ Ｘ８

第３对典型变量：

Ｖ３＝－０．５８５ ２ Ｘ１＋０．７９５ ５ Ｘ２－０．６６４ ３ Ｘ３＋０．２７７ ６ Ｘ４

Ｗ３＝－０．２４６ ８ Ｘ５＋０．３１５ １ Ｘ６＋０．１３９ ８ Ｘ７－０．６７５ ２ Ｘ８

从３对典型变量的构成可以看出（相关系数均以绝对值论大小）Ｖ１中以初生体重（Ｘ１）的系数最大，其次为６月龄体重（Ｘ４）；Ｗ１中以６月龄胸围（Ｘ７）和６月龄管围（Ｘ８）的系数最大，说明体重性状与体尺性状间的相关主要是由于初生体重、６月龄体重与６月龄胸围和管围的相关所引起的；在第二对典型相关变量中，Ｖ２中以初生体重（Ｘ１）的系数量大，Ｗ２中以６月龄管围（Ｘ８）的系数最大，说明典型变量Ｖ２与Ｗ１间的相关主要由于６月龄体重与６月龄管围间的相关所引起的；在第三对典型相关变量中，Ｖ３中以２月龄体重（Ｘ２）的系数量大，Ｗ３中以６月龄管围（Ｘ８）的系数最大。这说明海南特种野猪体重和体尺性状间的相关主要是由初生体重、２月龄体重、６月龄体重与６月龄胸围、６月龄管围引起。

２．４ 典型变量对相对性状的预测能力

复相关系数的平方所反映的某一个典型变量对相对性状的预测能力，相关系数的平方越大，表明该典型变量对相对性状的预测能力越强。由表３可知，体重性状的３个典型变量Ｖ１、Ｖ２和Ｖ３对６月龄体长（Ｘ５）、胸围（Ｘ７）和管围（Ｘ８）的预测能力较强，而对６月龄体高（Ｘ６）的预测能力则要差一些。体尺性状的3个典型变量Ｗ１、Ｗ２和Ｗ３对４月龄体重（Ｘ３）和６月龄体重（Ｘ４）的预测能力较强，而对初生体重（Ｘ１）和２月龄体重（Ｘ２）的预测能力较差.

３ 小结与讨论

典型相关分析结果表明，海南特种野猪体重性状与体尺性状的第一、第二、第三典型相关系数均达到了显著或极显著水平（Ｐ＜０．０５或Ｐ＜０．０1），且两类性状间的相关主要是由于初生体重、２月龄体重、６月龄体重与６月龄胸围、６月龄管围的相关引起的，与简单相关分析结果一致。在达到显著或极显著水平的３对典型变量中，体重性状的３个典型变量对６月龄体长、胸围、管围的预测能力较强， 体尺性状的３个典型变量对４月龄体重和６月龄体重的预测能力较强。这与文献［3-７］的报道一致，他们认为猪的体重与体尺性状间存在较强的相关性，且４、６月龄体重对６月龄体长、胸围的预测能力较强。这意味着在实际育种中，选择体尺性状可同时达到提高体重性状的目的，对于简化测定性状、降低育种成本具有重要的意义。

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参考文献：

［１］ 裴鑫德．多元统计分析及其应用［Ｍ］．北京：北京农业大学出版社，１９９１．

［２］ 陈伟生．畜禽遗传资源调查技术手册［Ｍ］．北京：中国农业出版社，２００５．

［３］ 徐宁迎，王先明，曹小英，等．长白猪主要选育性状间的典型相关分析［Ｊ］．浙江大学学报（农业与生命科学版），２０００（５）：１０２－１０５．

［４］ 李明丽，连林生，鲁绍雄，等．撒坝猪部分生长发育性状的典型相关分析［Ｊ］．家畜生态学报，２００７（３）：２０－２２，５２．

［５］ 朱荣生，王怀中，张 印．杜洛克和大约克猪体重和体尺性状间典型相关分析［Ｊ］．家畜生态学报，２００９（２）：２６－２８，４４．

［６］ 陈海燕．碧湖猪部分生长发育性状的典型相关分析［Ｊ］．浙江农业学报，２０１２（５）：７９７－８００．

［７］ 吴买生，罗强华，刘 伟，等．沙子岭猪六月龄体重体尺性状相关分析及综合选择指数的制定［Ｊ］．家畜生态学报，２０１３（９）：２９－３１，３７．