我国有记录的石斑鱼有近40种，均为暖水性鱼类，主要分布在东海和南海水域(孟庆闻等, 1995)。石斑鱼肉味鲜美、营养丰富，在我国海水鱼类中的地位举足轻重。2016年石斑鱼养殖量达108319 t，占海水养殖鱼类的8%，捕捞量达128538 t (农业部渔业渔政管理局, 2017)。然而，在石斑鱼的养殖过程中，出现了生长速度变慢、产量低、畸形率高和发病率高等种质退化问题，另外，由于种质保存、人工繁育及育种技术研究相对滞后、养殖新品种缺乏等原因制约了石斑鱼养殖业的发展。因此，培育优质、高产的石斑鱼新品种，对于维持我国石斑鱼养殖业可持续发展的具有重要意义。

近年来，杂交育种作为培育新品种的方法在鱼类育种中得到广泛应用，也被应用于石斑鱼新品种培育(Kang et al, 2015)。国内已开展的杂交研究有云纹石斑鱼(Epinephelus moara)(♀)×赤点石斑鱼(E. akaara) (♂)(杨求华等, 2014)、棕点石斑鱼(E. fuscoguttatus) (♀)×鞍带石斑鱼(E. lanceolatus) (♂) (陈超等, 2014)、赤点石斑鱼(♂)×斜带石斑鱼(E.coioides)(♀)(刘付永忠等, 2007)等。精子冷冻保存技术是突破地理分布、繁殖时间和温度、雌雄成熟不同步等造成的生殖隔离的有效方法，前期工作中，利用鞍带石斑鱼冷冻精子与云纹石斑鱼卵子培育出具有成活率高、生长快、畸形率低和适温性广的杂交后代“云龙石斑鱼”(田永胜等, 2017)。由于云龙石斑鱼具有优良的生长性能，已经推广到海南、福建、广州、山东、大连以及韩国和日本等地。

鱼类形态性状包括可数性状(鳃耙数、鳍条数等)与可量性状(全长、头长等)以及利用鱼体形态坐标点与坐标点描述鱼体的形态特征。形态性状是物种遗传特性的外在表现，是遗传多样性最直观的表现形式。形态性状也是进行鱼类分类、遗传分析的重要依据，部分指标可以用于优良品种的选育(楼允东, 2001)。通过对鱼类群体间形态特征研究，有助于了解鱼类群体间的亲缘关系，可以进一步研究鱼类起源、进化方向等(孟庆闻等, 1989)。对鱼类形态学特征研究主要借助生物学多元统计分析方法，包括聚类分析、主成分分析、判别分析和方差分析，近些年来，在石斑鱼群体间的遗传差异以及多样性研究中得到广泛应用(区又君等, 2008; 董秋芬等, 2007)。也有对石斑鱼形态性状差异的分析研究(李雷斌等, 2015; 吴水清等, 2017; 李炎璐等, 2014; 王燕等, 2014)，本课题组曾对云纹石斑鱼和鞍带石斑鱼及杂交F₁代云龙石斑鱼的形态差异进行过初步研究(田永胜等, 2017)，但涉及表型性状少，结果不够完善。本研究对3个石斑鱼的群体形态性状进一步丰富，利用聚类分析、主成分分析和判别分析3种生物多元统计方法，以及卡方检验和单因子方差分析法对云龙石斑鱼和父母本群体的形态特征进行分析，旨在为石斑鱼杂交后代的种质鉴别和石斑鱼良种选育工作提供依据。

本研究所用云纹石斑鱼、鞍带石斑鱼及杂交子代云龙石斑鱼均源自莱州明波水产有限公司，杂交种云龙石斑鱼为鞍带石斑鱼的冷冻精子与云纹石斑鱼的卵受精而成。3个群体在相同环境中培育，水温为23℃~27℃，NH₄-N≤0.15 mg/L，NO₂-N≤0.02 mg/L，COD≤2 mg/L，SS≤10 mg/L，pH为7.5~8.2，DO为8 mg/L，盐度为28~30，循环水养殖，分别对3个石斑鱼群体的生长性能进行测量。测量前停食一顿，减轻鱼的应激反应；测量时使用麻醉剂MS222(40~80 mg/L)进行麻醉。为减小个体规格差异对统计分析产生的影响，所测量鱼体的规格相近(表 1)。

表 1(Tab.1)

表 1 3个石斑鱼群体的观测样本数量和规格 Tab.1 The number and size of samples from three different groupers 群体类型Group type 样本数Sample size 体长Body length (cm) 体重Body weight (g) 范围Range 平均值Average 范围Range 平均值Average 鞍带石斑鱼E. lanceolatus 68 18.3~26.3 23.6±2.1 250.7~442.5 336.4±60.4 云纹石斑鱼E. moara 91 16.9~22.2 20.3±1.5 203.3~385.8 275.9±49.6 云龙石斑鱼E. moara ♀×E. lanceolatus ♂ 121 18.8~25.5 22.5±1.7 240.5~420.6 316.7±57.4

表 1 3个石斑鱼群体的观测样本数量和规格 Tab.1 The number and size of samples from three different groupers

每个群体选取30尾进行统计，包括背鳍棘数、背鳍软条数、胸鳍条数、腹鳍条数、臀鳍棘数、臀鳍软条数和尾鳍条数共7项，630个数据。

对选取的每个样本进行拍照，再利用Adobe Photoshop软件进行测量分析。可量性状包括全长、体长、吻长、眼径、头长、体高、尾柄长和尾柄高，框架可量性状参数包括背鳍前端基部至腹鳍基部长、背鳍前端基部至胸鳍基部长、胸鳍基部至腹鳍基部长、背鳍前端基部至臀鳍前端基部长、胸鳍基部至臀鳍前端基部长、腹鳍基部至臀鳍前端基部长、胸鳍基部至尾鳍基部长、腹鳍基部至尾鳍基部长、背鳍前端基部至尾鳍基部长、臀鳍前端基部至尾鳍长、尾鳍长和背鳍基长。3组鱼，共计280尾，每尾鱼20项形态特征参数(图 1)，共计5600个数据。

图 1(Fig. 1)

图 1 石斑鱼形态学测量位点 Fig.1 The morphological and mark points for measurement of grouper 1:全长; 2:体长; 3:吻长; 4:眼径; 5:头长; 6:体高; 7:尾柄长; 8:尾柄高; 9:背鳍前端基部至腹鳍基部长; 10:背鳍前端基部至胸鳍基部长; 11:胸鳍基部至腹鳍基部长; 12:背鳍前端基部至臀鳍前端基部长; 13:胸鳍基部至臀鳍前端基部长; 14:腹鳍基部至臀鳍前端基部长; 15:胸鳍基部至尾鳍基部长; 16:腹鳍基部至尾鳍基部长; 17:背鳍前端基部至尾鳍基部长; 18:臀鳍前端基部至尾鳍长; 19:尾鳍长; 20:背鳍基部长 1: Total length; 2: Body length; 3: Tongue length; 4: Eye diameter; 5: Head length; 6: Body height; 7: Length of caudal peduncle; 8: Height of caudal peduncle; 9: Dorsal fin front base to pelvic fin base; 10: Dorsal fin front base to pectoral fin base; 11: Base of the pectoral fin to the base of the pelvic fin; 12: Front base of the dorsal fin to the front base of the anal fin; 13: Base of the pectoral fin to the base of the front of the anal fin; 14: Base of the peritoneal fin to the base of the front of the anal fin; 15: Base of the pectoral fin to the base of the caudal fin; 16: Base of the pelvic fin to the base of the caudal fin; 17: Dorsal fin front base to caudal fin base minister; 18: Anterior base of the anal fin to the caudal fin; 19: Length of caudal fin; 20: Length of dorsal fin front

可数性状采用卡方进行检验(杜荣骞, 1990)，利用统计软件SPSS 17进行分析。

为了消除鱼体大小不同对形态特征的影响，将每尾鱼的吻长、眼径与头长的比值作为形态度量分析的性状值(分别为X₃和X₄)，其他形态性状值与体长的比值作为形态度量分析的性状值，分别为全长/体长(X₁)、头长/体长(X₅)、体高/体长(X₆)、尾柄长/体长(X₇)、尾柄高/体长(X₈)、背鳍前端基部至腹鳍基部长/体长(X₉)、背鳍前端基部至胸鳍基部长/体长(X₁₀)、胸鳍基部至腹鳍基部长/体长(X₁₁)、背鳍前端基部至臀鳍前端基部长/体长(X₁₂)、胸鳍基部至臀鳍前端基部长/体长(X₁₃)、腹鳍基部至臀鳍前端基部长/体长(X₁₄)、胸鳍基部至尾鳍基部长/体长(X₁₅)、腹鳍基部至尾鳍基部长/体长(X₁₆)、背鳍前端基部至尾鳍基部长/体长(X₁₇)、臀鳍前端基部至尾鳍长/体长(X₁₈)、尾鳍长/体长(X₁₉)和背鳍基部长/体长(X₂₀)，共19项。采用统计软件SPSS 17对所得的比例性状数据进行聚类分析、主成分分析、判别分析和单因子方差分析(王新安等, 2008)。

聚类分析：首先计算出这3种石斑鱼19个比例性状的平均值，然后利用系统聚类法中的欧式最短距离法对这3种石斑鱼的19个比例性状的平均值进行聚类分析，并用树形图显示3个种间的亲疏程度。

主成分分析：通过软件分析，利用19项比例性状值得出几个主成分，并计算出这几个主成分的特征根向量、方差贡献率以及它们的累积方差贡献率。

判别分析：对每个样本的19个校正参数进行逐步判别分析，挑选对判别贡献大的参数来建立3种石斑鱼的形态判别函数，并对所有的样本进行逐个判别。判别准确率的计算公式为(马爱军, 2016)：

单因子方差分析：运用SPSS 17软件，采用单因子方差分析(One-way ANOVA)，并用Duncan法对不同群体间的形态差异进行多重比较。

3种石斑鱼的可数性状均值见表 2。经χ²检验，χ_1-2²=0.083，χ_1-3²=0.097，χ_2-3²=0.174，均小于χ_6，0.05²= 12.59，可见这3种石斑鱼在形态可数性状上的差异不显著。

表 2(Tab.2)

表 2 3种石斑鱼可数性状的均值(平均值±标准差) Tab.2 Mean values of meristic characters of three groupers (Mean±SD) 性状Characters 鞍带石斑鱼E. lanceolatus 云纹石斑鱼E. moara 云龙石斑鱼E. moara ♀ × E. lanceolatus ♂ 背鳍硬棘数Number of dorsal fin spines 11.00±0.00 10.90±0.49 11.00±0.00 背鳍软条数Number of dorsal fin rays 14.27±0.45 14.79±1.24 13.79±1.37 胸鳍鳍条数Number of pectoral fin rays 15.03±0.32 16.83±1.00 13.90±2.81 腹鳍鳍条数Number of ventral fin rays 6.00±0.00 5.86±0.35 5.31±0.47 臀鳍硬棘数Number of anal fin spines 3.00±0.00 3.00±0.00 3.00±0.00 臀鳍软条数Number of anal fin rays 8.00±0.00 8.72±0.88 7.79±1.35 尾鳍鳍条数Number of caudal fin rays 14.93±0.83 16.03±1.02 15.28±1.07

表 2 3种石斑鱼可数性状的均值(平均值±标准差) Tab.2 Mean values of meristic characters of three groupers (Mean±SD)

利用SPSS中的系统聚类分析进行分析。从鞍带石斑鱼、云纹石斑鱼与云龙石斑鱼间的平均欧氏距离可以看出(表 3)，云龙石斑鱼与云纹石斑鱼的欧氏距离为2.681，与鞍带石斑鱼的欧氏距离为3.487，云纹石斑鱼与鞍带石斑鱼的欧氏距离为3.474。从聚类图中可以看出(图 2)，云龙石斑鱼和云纹石斑鱼先聚在一起，归为一类，然后再与鞍带石斑鱼聚在一起，说明云龙石斑鱼与云纹石斑鱼的形态较为相似。

图 1(Fig. 1)

图 2 3个石斑鱼群体的聚类分析树形图 Fig.2 Hierarchical dendrogram of three groupers

表 3(Tab.3)

表 3 3种石斑鱼群体间的欧氏距离 Tab.3 The euclidean distance among three groupers 群体类型Group type 鞍带石斑鱼E. lanceolatus 云纹石斑鱼E. moara 云龙石斑鱼E. moara ♀ × E. lanceolatus ♂ 鞍带石斑鱼E. lanceolatus — 3.474 3.487 云纹石斑鱼E. moara 3.474 — 2.681 云龙石斑鱼E. moara ♀ × E. lanceolatus ♂ 3.487 2.681 —

表 3 3种石斑鱼群体间的欧氏距离 Tab.3 The euclidean distance among three groupers

对3个石斑鱼群体的19个形态比例性状进行主成分分析，保留特征根大于1的主成分，共获得6个主成分。19个性状对6个主成分的特征向量及6个主成分的方差贡献率见(表 4)，结果显示，第1个主成分贡献率为24.585%，根据主成分特征向量分量的绝对值可知，主要反映X₄、X₆、X₈、X₉、X₁₀、X₁₂、X₁₃和X₁₄等指标，其中，X₆、X₉、X₁₀和X₁₄的影响最大，即主要反映鱼体纵向特征；第2个主成分贡献率为17.985%，主要反映X₃、X₅、X₁₇和X₂₀等指标，即主要反映鱼体横向特征；第3个主成分贡献率为10.410%，比前2个主成分又有所降低，主要反映指标X₅和X₆，第4个主成分贡献率为9.970%，反映指标X₁和X₁₉；第5个主成分贡献率为6.542%，反映指标X₇和X₁₈；第6个主成分贡献率仅为5.542%，反映指标X₁₁。6个主成分的累积贡献率为74.945%，包含了总变异的大部分，说明可以用几个相互独立的因子来概括不同鱼种间的形态差异。

表 4(Tab.4)

表 4 3种石斑鱼群体的19个性状对6个主成分的特征向量及主成分的贡献率 Tab.4 Eigenvectors and cumulative contribution rates of six principal components from the 19 traits of three grouper populations 形态比例性状Morphological proportional traits 主成分Principal component 1 2 3 4 5 6 X1 -0.432 0.051 -0.181 0.842 0.035 -0.163 X3 -0.330 -0.647 0.330 0.129 0.016 -0.059 X4 -0.526 0.052 0.371 0.240 -0.131 -0.104 X5 -0.187 -0.714 -0.419 -0.029 0.032 0.157 X6 0.704 -0.447 -0.142 0.274 0.126 0.187 X7 0.128 0.355 0.069 -0.046 0.733 0.019 X8 0.544 0.521 -0.169 0.150 0.039 0.311 X9 0.713 -0.424 -0.268 0.250 0.133 0.157 X10 0.759 -0.236 -0.325 0.139 0.164 -0.304 X11 -0.175 -0.071 0.430 0.318 -0.068 0.785 X12 0.682 0.186 -0.359 0.053 -0.364 0.083 X13 0.603 -0.011 0.364 0.125 -0.230 -0.057 X14 0.763 -0.198 0.281 0.087 -0.113 -0.157 X15 0.484 0.430 0.493 0.213 0.039 -0.152 X16 0.571 0.108 0.588 0.149 0.100 -0.066 X17 -0.017 0.874 -0.142 -0.018 -0.105 -0.019 X18 -0.114 0.396 -0.096 0.025 0.545 0.111 X19 -0.395 0.065 -0.177 0.848 0.021 -0.148 X20 0.005 0.671 -0.343 0.122 -0.312 0.093 各主成分贡献率Principal component contribution rate (%) 24.585 17.985 10.410 9.970 6.542 5.542 累积贡献率Cumulative contribution rate (%) 24.585 42.570 52.981 62.951 69.493 74.945

表 4 3种石斑鱼群体的19个性状对6个主成分的特征向量及主成分的贡献率 Tab.4 Eigenvectors and cumulative contribution rates of six principal components from the 19 traits of three grouper populations

利用3个石斑鱼群体的主成分1、主成分2和主成分3绘制三维空间主成分分析图(图 3)，可以看出，鞍带石斑鱼、云纹石斑鱼和云龙石斑鱼3种石斑鱼各有自己特有的形态特征，形成3个不同的群体，3个石斑鱼群体在主成分1轴的差异明显比主成分2轴、主成分3轴上的差异大。图中信息显示，云龙石斑鱼和云纹石斑鱼形态差异较小，和鞍带石斑鱼形态差异较大，说明云龙石斑鱼的形态特征偏向于母本云纹石斑鱼。

图 1(Fig. 1)

图 3 3种石斑鱼群体主成分1、主成分2和主成分3的散布图 Fig.3 Scatter diagram for the first, the second and the third principal components of three groupers 红圈代表鞍带石斑鱼；绿圈代表云纹石斑鱼；蓝圈代表云龙石斑鱼 The red dot represent E. lanceolatus; the green dot represent E. moara; the blue dot represent E. moara ♀×E. lanceolatus♂

利用SPSS中载有的逐步判别分析法，对3个石斑鱼群体的19个比例性状进行判别分析。结果显示，有4个贡献率很大的比例性状依次进入了判别公式，分别为X₃、X₆、X₈和X₁₄，而且这4个比例性状均达到极显著水平(P < 0.01)(表 5)。根据这4个比例性状所建立的3个石斑鱼群体的典型判别公式为：

表 5(Tab.5)

表 5 3个鱼类群体19个比例性状的逐步判别Wilks’ Lambda值 Tab.5 Wilks' Lambda values of stepwise discriminant analysis of 19 traits in three groupers 步骤Step 进入变量Entered 统计量Statistic df1 df2 df3 精确F值Exact F 统计量Statistic df1 df2 显著性水平Sig. 1 X14 0.409 1 2 277 200.375 2 277.000 0.000 2 X3 0.178 2 2 277 189.139 4 552.000 0.000 3 X6 0.124 3 2 277 168.403 6 550.000 0.000 4 X8 0.080 4 2 277 173.409 8 548.000 0.000

表 5 3个鱼类群体19个比例性状的逐步判别Wilks’ Lambda值 Tab.5 Wilks' Lambda values of stepwise discriminant analysis of 19 traits in three groupers

典型判别函数F₁与F₂的贡献率分别为55.9%与44.1%(表 6)，将3个石斑鱼群体的X₃、X₆、X₈与X₁₄共4个比例性状代入以上2个典型判别函数，绘制了3个石斑鱼群体的分布图(图 4)，这2个典型判别函数可以将鞍带石斑鱼、云纹石斑鱼与云龙石斑鱼3个石斑鱼群体区别开来。

图 1(Fig. 1)

图 4 云纹石斑鱼、鞍带石斑鱼和云龙石斑鱼二维空间分布 Fig.4 Two dimensional spatial distribution of E. moara, E. lanceolatus and E. moara ♀ ×E. lanceolatus ♂

表 6(Tab.6)

表 6 典型判别函数(F1和F2)的特征值与贡献率 Tab.6 Eigenvalues and variance canonical discriminant function 函数Function 特征值Eigenvalue 贡献率Contribution (%) 累积贡献率Cumulative contribution (%) 典型相关系数Canonical correlation 1 2.844a 55.9 55.9 0.860 2 2.245a 44.1 100.0 0.832

表 6 典型判别函数(F1和F2)的特征值与贡献率 Tab.6 Eigenvalues and variance canonical discriminant function

另外，依据X₃、X₆、X₈和X₁₄共4个形态比例参数以及分类函数相关系数，拟合出3个石斑鱼群体的分类判别函数：

鞍带石斑鱼： ${{Y}_{1}}=217.572{{X}_{3}}+750.765{{X}_{6}}+1425.499{{X}_{8}}+413.410{{X}_{14}}-336.464$

云纹石斑鱼： ${{Y}_{2}}=318.678{{X}_{3}}+839.713{{X}_{6}}+1020.377{{X}_{8}}+358.203{{X}_{14}}-319.723$

云龙石斑鱼： ${{Y}_{3}}=258.526{{X}_{3}}+672.660{{X}_{6}}+ 1334.033{{X}_{8}}+311.962{{X}_{14}}-269.278$

对测量样本按上述分类判别函数进行预测分类(表 7)，3个群体的判别准确率P₁分别为95.59%、93.41%和99.17%，判别准确率P₂分别为97.02%、100%和93.75%，综合判别率为96.43%。F检验结果显示，这3个分类判别函数对3个群体的判别效果较好，群体的判别公式可靠。显然，利用包含4个形态比例参数的判别函数对个体进行预测的准确率高，且工作量小，因此，在实际应用中是可行的。若要判断某尾石斑鱼所属的种群，只需要测量出吻长、体高、尾柄高、腹鳍基部至臀鳍前端基部长以及头长与体长，分别代入上述3个判别公式，计算出3个数值，以数值最大的判别函数所对应的名称作为该个体的鱼名。

表 7(Tab.7)

表 7 基于4个贡献显著的比率变量判别函数对3个群体判别分析结果 Tab.7 Results of discriminant analysis of three groupers based on three discriminant functions with four significant ratio variables 群体类型Group type 预测分类Forecast classification 判别准确率Discrimination accuracy (%) 综合判别率Comprehensive discrimination rate (%) 鞍带石斑鱼E. lanceolatus 云纹石斑鱼E. moara 云龙石斑鱼E. moara ♀ × E. lanceolatus ♂ P1(%) P2(%) 鞍带石斑鱼E. lanceolatus 65 0 3 95.59 97.02 96.43 云纹石斑鱼E. moara 1 85 5 93.41 100 云龙石斑鱼E. moara ♀ × E. lanceolatus♂ 1 0 120 99.17 93.75 总计Total 67 85 128 百分率Percentage (%) 23.93 30.36 45.71

表 7 基于4个贡献显著的比率变量判别函数对3个群体判别分析结果 Tab.7 Results of discriminant analysis of three groupers based on three discriminant functions with four significant ratio variables

对鞍带石斑鱼、云纹石斑鱼与云龙石斑鱼3个群体的19个形态比例性状进行单因子方差分析，并利用最小显著差数法对具有显著差异的形态比例进行多重比较分析(表 8)，结果显示，在这3个群体的19个形态比例性状值中，除X₁₁外(P > 0.05)，其余形态比例性状均达到显著水平(P < 0.05)或极显著水平(P < 0.01)。多重比较结果显示，鞍带石斑鱼与云纹石斑鱼有17个形态比例性状之间差异达到显著水平，15个达到极显著水平，占总性状的78.95%；鞍带石斑鱼与云龙石斑鱼之间有15个形态比例性状之间差异达到显著水平，其中，有14个达到极显著水平，占总性状的73.68%；云纹石斑鱼与云龙石斑鱼之间有12个形态比例性状之间差异达到极显著水平，占总性状的63.16%。

表 8(Tab.8)

表 8 3个石斑鱼种群19个形态比例性状的平均值 Tab.8 Means of the 19 morphological traits of three groupers 性状Traits 鞍带石斑鱼E. lanceolatus 云纹石斑鱼E. moara 云龙石斑鱼E. moara ♀ × E. lanceolatus♂ X1 1.158±0.025B 1.180±0.021A 1.185±0.016A X3 0.180±0.012B 0.267±0.017A 0.212±0.010A X4 0.099±0.003C 0.127±0.006A 0.130±0.005B X5 0.349±0.028C 0.393±0.044A 0.363±0.019B X6 0.364±0.017A 0.362±0.027A 0.326±0.012B X7 0.140±0.018A 0.131±0.022B 0.136±0.019AB X8 0.134±0.008A 0.114±0.010C 0.123±0.005B X9 0.351±0.018Aa 0.345±0.023Ab 0.318±0.010Bc X10 0.242±0.023A 0.226±0.027B 0.201±0.017C X11 0.132±0.016 0.136±0.020 0.135±0.010 X12 0.487±0.037A 0.440±0.026B 0.443±0.016B X13 0.438±0.072A 0.404±0.029B 0.377±0.035C X14 0.404±0.032A 0.368±0.035B 0.316±0.025C X15 0.696±0.030A 0.656±0.055B 0.660±0.021B X16 0.678±0.043A 0.657±0.048B 0.639±0.017C X17 0.639±0.027A 0.598±0.034B 0.646±0.017A X18 0.334±0.096Aa 0.309±0.028Bc 0.032±0.020Ab X19 0.164±0.024B 0.180±0.021A 0.185±0.016A X20 0.523±0.058A 0.477±0.032B 0.526±0.023A 注：同行肩标含有不同小写字母的表示差异显著(P < 0.05)，含有不同大写字母的表示差异极显著(P < 0.01) Note: In the same row, values with different small letter superscripts mean significant differences (P < 0.05); different capital letter superscripts mean extremely significant differences (P < 0.01)

表 8 3个石斑鱼种群19个形态比例性状的平均值 Tab.8 Means of the 19 morphological traits of three groupers

目前，有两种方法用于群体间差异的分析，生物多元统计(徐成等, 2001)和分子生物学(马爱军等, 2008)。20世纪末期，利用分子生物学如AFLP、SSR与测序技术等研究分析生物的遗传性状相当普遍。在利用RAPD对5种石斑鱼的遗传差异进行研究分析时，发现这5种石斑鱼之间的遗传多样性较高，平均多态性位点为60.34%~73.94% (区又君等, 2008)。利用分子生物学方法对研究群体间的遗传差异准确度较高，但表型形态特征数据更容易获得，操作简单快捷(田永胜等, 2017)，所以，利用生物多元统计方法对表型数量性状研究分析依然是遗传育种、种质鉴定和物种分类的主要手段。

所谓生物多元统计，主要内容就是研究影响事物的多个因素之间的规律。在对生物群体表型差异的研究与分析时，通常利用聚类分析、主成分分析、判别分析3种方法进行判定(钱荣华等, 2003; 董志国等, 2010)。本研究利用聚类分析、判别分析和主成分分析这3种常用的生物多元统计方法以及卡方检验、单因子方差分析的方法对云龙石斑鱼以及双亲的形态差异进行了研究。

卡方检验是应用非常广泛的一种假设检验方法，可以对样本方差作同质性检验。利用卡方检验对4种红鲤的可数性状作分析，发现这4种红鲤在可数性状方面的差异不显著(王成辉, 2002)。本研究中，利用卡方检验对3个石斑鱼群体的可数性状进行分析，结果表明，云龙石斑鱼与父母本在可数性状上的差异不明显。鞍带石斑鱼与云纹石斑鱼同为石斑鱼属，在进化过程中，二者在个体大小上有所分化，但它们的表型可数性状上没有变化，说明控制表型可数性状的基因是比较保守的。由于无法利用表型可数性状作为区分三者的依据，必须借助于多元统计分析方法对可量性状进行研究。

云龙石斑鱼与云纹石斑鱼及鞍带石斑鱼3个群体的聚类分析与主成分分析结果一致，表明在形态特征上，既存在相似的地方，又有一定程度的差异，杂交种云龙石斑鱼在形态特征上偏向于母本云纹石斑鱼。在聚类分析结果中，云龙石斑鱼先与云纹石斑鱼聚成一支，然后与鞍带石斑鱼聚成一支，说明云龙石斑鱼与云纹石斑鱼相近。在主成分分布图中也得出了相同的结果，云龙石斑鱼与云纹石斑鱼形态偏离较小，与鞍带石斑鱼形态偏离较大。云龙石斑鱼与父母本纯种3个群体形态差异分化明显，形成3个不同的群体，杂交种云龙石斑鱼有其特有的形态特征。鱼的形态特征受到遗传与环境两种因素的共同作用，表现出数量性状的差异(田永胜等, 2017)。云纹石斑鱼与鞍带石斑鱼之间在形态特征上的差异正是由这两个因素造成的，而相对于鞍带石斑鱼，杂交种云龙石斑鱼与母本云纹石斑鱼的形态特征相近，可能与母本效应有关。线粒体基因属于母系遗传，生物个体的形态特征可能受线粒体基因表达的影响(Bolnick et al, 2008)。云龙石斑鱼线粒体基因组与云纹石斑鱼的相似性为99.8%，与鞍带石斑鱼的为89.3%(Gao et al, 2017)。在判别分析中，利用吻长/全长、体高/全长、尾柄高/全长和腹鳍基部至臀鳍前端基部长/全长4个贡献率大的参数建立判别函数，综合判别率达96.43%，可以将云龙石斑鱼与亲本区分开，为云龙石斑鱼的种质鉴定奠定了基础。这4个形态特征均匀的分布在鱼体上，判别结果比较可靠。对云龙石斑鱼及其亲本间的19个形态比例性状方差分析多重比较结果表明，云龙石斑鱼与鞍带石斑鱼之间有14个参数达到极显著水平，与云纹石斑鱼之间有12个参数达到极显著水平，也说明云龙石斑鱼的形态特征偏向于母本云纹石斑鱼。

综合3种生物多元统计分析与方差分析的结果可以看出，聚类分析、主成分分析、判别分析与方差分析的结果是相似的，从不同的角度解读了群体间的形态学差异，其功能都是不容相互代替的。聚类分析是通过将多个生物群体进行分组，定量的分析生物群体间的异同程度(蔡庆华, 1990)，广泛用于生物群体的形态差异分析(胡廷尖等, 2011; 马海涛, 2014)。主成分分析借助降维，将多个相关的因子综合为少数独立的因子，定量的分析群体间差异，并且可以确定各个不同群体在各个主成分上变化较大的参数(魏开建等, 2003)。主成分分析在研究群体差异及新品种性状上应用较广泛(马海涛, 2014; 董志国等, 2010)。判别分析常用于生物种群分类与鉴别，通过对多个性状分析，以对鉴别贡献率较大的性状建立判别函数，以此判别函数对群体进行判别(Krzanowski et al, 1995)。既可以对不同种生物群体进行鉴别，而且可以对同种不同群体生物进行鉴别(王燕等, 2014; 谷伟等, 2009)

利用多元统计分析方法对云纹石斑鱼、鞍带石斑鱼和杂交子代云龙石斑鱼3个群体的7个可数性状和20个可量性状进行分析，筛选出可判别3个群体的代表性状：吻长、体高、尾柄高和腹鳍基部至臀鳍前端基部长，与父母本相比，云龙石斑鱼具有独特的形态特征，并建立了鉴定杂交种云龙石斑鱼和亲本的判别函数关系式，为云龙石斑鱼及亲本群体的鉴别提供了科学依据。