2. 大连海洋大学水产与生命学院 辽宁 大连 116023;
3. 海阳市黄海水产有限公司 山东 烟台 265100
2. College of Fisheries and Life Science, Dalian Ocean University, Dalian 116023, China;
3. Haiyang Yellow Sea Aquatic Product Co., Ltd., Yantai 265100, China
星康吉鳗(Conger myriaster)俗称星鳗、繁星糯鳗等，属硬骨鱼纲(Osteichthyes)、鳗鲡目(Anguilliformes)、康吉鳗科(Congridae)、康吉鳗属(Conger)，广泛分布于中国黄海、渤海及东海海域、日本北海道南部到冲绳岛北部海域、朝鲜半岛附近海域(杨浩等, 2020; Kawazu et al, 2015)。星康吉鳗二倍体染色体数目为2n=38，雌鳗组型为13M+4SM+21T；雄鳗组型14M+4SM+20T，初步判断存在ZZ(♂)–ZW(♀)型性染色体(叶青等, 1994)。利用线粒体DNA序列特征分析了日本中部东海岸3个星康吉鳗群体的遗传结构，结果显示各群体间没有显著的遗传差异(Kimura et al, 2004)。对我国东部沿海6个不同地理种群的星康吉鳗进行研究，发现其具有较高的单倍型多样性和核苷酸多样性，但个体之间没有显著的遗传分化，遗传距离与地理距离之间的相关性也不显著(Zou et al, 2020)。星康吉鳗在国际上市场价格较高，在我国海鳗类加工出口中占有重要的地位，其经济价值和养殖潜力较高，具有广阔的养殖前景。目前，星康吉鳗已进行试养的方式有池塘养殖、工厂化开放式流水养殖和工厂化循环水养殖(赵新宇等, 2024)。
形态特征是鱼类等动物最直观的种质表现之一，形态度量是研究鱼类形态性状的手段，可提供目标种类识别的关键形态参数，同时也可为其分类地位判别、系统进化分析、种质资源鉴定等研究提供技术支持(李荣等, 2017)。有研究发现，胸鳍的垂直和水平长度与总体长度的比值可用来鉴别日本鳗鲡(Anguilla japonica)的性别(Kim et al, 2021)。体长–体重关系是渔业管理和养护的重要参考指标，可以通过体长与体重的观测值估计生物量，对鱼类的状况进行估计，在种群评估模型中使用(Froese, 2006)；而且鱼类种群的体长–体重关系可以反映环境对鱼体生长的调控(Dikou, 2022)。另外，利用统计学方法分析养殖鱼类各形态性状间的关系是进行人工选择育种的一种重要手段(王新安等, 2013)。在各种水产养殖模式中，体重已被广泛用作选育的直接指标，并被认为是提高产量的重要因素(Wang et al, 2016)。养殖物种的体重与各种形态性状高度相关，可以通过多种统计方法分析来制定选育指标(Trọng et al, 2013)。净体重也是水产养殖动物主要的目标选育性状，但选育的过程中存在测量误差大、受测对象净体重无法直接获取等因素，借助多元分析方法构建形态性状与净体重之间的回归方程，可提高水产养殖动物的选育精度(斯烈钢等, 2015)。
已有利用统计分析方法对金钱鱼(Scatophagus argus)、长吻
自山东海阳市黄海水产有限公司、威海圣航水产科技有限公司、日照荣旺水产科技有限公司，采集工厂化养殖模式下的星康吉鳗，每处各随机选取30尾星康吉鳗，共采集90尾。实验鱼采集后使用MS-222麻醉剂麻醉，逐一测量其体重(body weight, BW)、净体重(net body weight, NW)、全长(total length, TL)、体长(body length, BL)、体高(body height, BH)、体宽(soma width, SW)、头长(head length, HL)、头高(head height, HH)、头宽(head width, HW)、吻长(proboscis length, PL)、吻宽(proboscis width, PW)、眼径(eye diameter, ED)、垂直眼径(vertical eye diameter, VED)、眼间距(distance between eyes, DE)共14项形态性状。全长、体长测量采用直尺(精确至0.1 cm)，其他形态性状采用游标卡尺(精确至0.1 mm)，重量测量采用电子天平(精度为0.1 g)。
随机选取海阳市黄海水产有限公司采集的部分样品，取出左右耳石，用超纯水清洗，置于已编号的离心管中，放入50℃烘箱中烘干36 h，然后置于室温冷却至恒重，使用体视显微镜(Leica M60)进行形态学观测并拍照。
1.2 测量方法用直尺和游标卡尺测量星康吉鳗全长(从吻端至尾鳍末端的长度)、体长(吻端至尾鳍基部的长度)、体高(鱼体背腹面之间的最大高度)、体宽(鱼体左右体侧之间最大的宽度)、头长(从吻端至鳃盖后缘的长度)、头高(头部背面至腹面的最大高度)、头宽(头部左右侧面之间最大的宽度)、吻长(眼眶前缘至吻端的距离)、吻宽(吻部的最大宽度)、眼径(眼眶前缘至后缘的距离)、垂直眼径(眼眶上缘至眼眶下缘的距离)、眼间距(两眼内侧间的距离)(郭弘艺等, 2011; 张新明等, 2020)，精确到0.1 mm。用电子天平测量体重(活鱼体湿重)、净体重(鱼体去内脏重)，精确到0.1 g。星康吉鳗的形态度量性状及其测量依据见图 1，其中，吻宽以实际测度数据为依据，未在图中标注。
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图 1 星康吉鳗形态性状度量特征 Fig.1 The morphological traits measurement of C. myriaster AD：全长；AE：体长；BC：体高；KL：体宽；MP：头长；NO：头高；IJ：头宽；MQ：吻长；TS：眼径；RU：垂直眼径；GH：眼间距。 AD: Total length, TL; AE: Body length, BL; BC: Body height, BH; KL: Soma width, SW; MP: Head length, HL; NO: Head height, HH; IJ: Head width, HW; MQ: Proboscis length, PL; TS: Eye diameter, ED; RU: Vertical eye diameter, VED; GH: Distance between eye, DE. |
使用Image J软件分析耳石图像，测量耳石长(otolith length，FL；耳石从前端到后端的长度)、耳石宽(otolith width，FW；耳石从背部到腹部的长度)、耳石面积(otolith area，A；耳石的实际二维面积)、耳石周长(otolith perimeter，P；耳石不规则边缘轮廓的实际长度)，均精确到0.001 mm。用电子天平测量耳石重量(otolith weight，OW；耳石的实际质量)，精确到0.1 mg。
1.3 数据分析利用Microsoft Excel 2019和SPSS 26.0软件对数据进行统计处理。对星康吉鳗形态性状数据进行相关性分析，利用通径分析、决定程度分析评价各形态性状对体重、净体重的影响效应，并构建多元回归方程及最佳拟合曲线模型。对星康吉鳗左、右矢耳石的5项尺寸参数通过公式计算(表 1)转换得到7项形状指标(潘晓哲等, 2010)。设置差异显著性水平，P < 0.05为差异显著，P < 0.01为差异极显著。
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表 1 星康吉鳗耳石的尺寸参数与形状指标 Tab.1 Size parameters and shape indices of otolith for C. myriaster |
工厂化养殖模式下现场观察发现，星康吉鳗鱼体呈鳗型，躯体背部呈暗褐色，腹部两侧呈浅灰色，下腹部呈白色，腹侧与腹背相间处略呈金色；有一对胸鳍，无腹鳍，背鳍、臀鳍和尾鳍为条带状且互相连续，皮肤光滑无鳞片，鱼体被黏液，鱼体两侧各有一排白色斑点位于侧线和侧线上方，头上部白色斑点较多且排列多不规则，部分呈倒三角形(图 1)。耳石整体呈椭圆状，可见清晰的耳石核心区域，基叶和翼叶基本愈合，主间沟较小，耳石后端较圆，无明显缺刻；主凹槽与辐射状条纹不明显(图 2)。
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图 2 星康吉鳗左(A)、右(B)耳石内侧面与外侧面形态示意图 Fig.2 The morphological diagram of the inside and outside of the left (A) and right (B) otoliths of C. myriaster |
星康吉鳗体重、净体重与12项形态性状的描述性统计结果见表 2，其中，吻长的变异系数最大，为15.781%；体长的变异系数最小，为6.366%。部分形态性状比例的描述性统计结果见表 3，其中，全长与体长比值的变异系数最小，为0.401%，全长与体高、全长与体宽、全长与头宽、全长与头高、体长与体宽、体长与体高、体长与头宽、体长与头高比值的变异系数较小，分别为12.461%、12.703%、8.317%、12.461%、12.641%、12.392%、8.230%和10.075%，表明这些性状关联较为密切。按照星康吉鳗的各形态性状数据及其比值关系，模拟其形态绘制了度量框架图(图 3)。
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表 2 星康吉鳗体重、净体重与形态性状的描述性统计 Tab.2 Descriptive statistics of the body weight, net body weight, and morphological traits of C. myriaster |
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表 3 星康吉鳗部分形态性状比例的描述性统计 Tab.3 Descriptive statistics of proportion between some morphological traits of C. myriaster |
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图 3 星康吉鳗形态性状度量框架图 Fig.3 The truss network of morphological traits measurement of C. myriaster 1：吻端起点；2：过眼睛中点垂直线与背部边缘交叉点；3：过眼睛中点垂直线与腹部边缘交叉点；4：背鳍起点；5：胸鳍起点；6：臀鳍起点；7：尾鳍尖端。 1: Starting point of mouth; 2: Junction between the line passing through eye center and dorsal edge; 3: Junction between the line passing through eye center and ventral edge; 4: Starting point of the dorsal fin; 5: Starting point of pectoral fin; 6: Starting point of anal fin; 7: The tail fin tip. |
星康吉鳗左右耳石5项尺寸参数测量统计分析结果见表 4。通过表 1中公式转换得到的7项形态指标(表 5)，其中，左右耳石的环率分别为18.125和18.041，圆度值分别为0.397和0.402，表明耳石轮廓不趋近于圆；矩形趋近率分别为0.739和0.728，表明耳石轮廓与最小外接矩形较为趋近；左右耳石的椭圆率分别为0.406和0.395，表明外缘点到长短轴间的距离成一定比例；形态因子为0.693和0.696，表明耳石轮廓不规则；幅形比分别为2.370和2.304，表明耳石长轴与短轴之间差异较明显；面密度分别为1.347和1.346。结合体视显微镜下形态学观察，判定星康吉鳗耳石为椭圆状耳石。
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表 4 星康吉鳗左右耳石尺寸参数统计 Tab.4 Size parameter of left and right otoliths for C. myriaster |
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表 5 星康吉鳗左、右耳石形状指标统计 Tab.5 Shape index of left and right otoliths for C. myriaster |
利用相关性分析方法计算了星康吉鳗的各形态性状与体重、净体重间的相关性(表 6)。结果表明，所分析的体重、净体重与12项形态性状中，全长、体长、体高、体宽、头高和头宽6项形态性状与体重的相关性系数达到极显著水平(P < 0.01)，相关性系数分别为0.818、0.829、0.611、0.697、0.667和0.642；全长、体长、体高、体宽、头高、头宽和垂直眼径7项形态性状与净体重的相关系数达到极显著水平(P < 0.01)，相关系数分别为0.848、0.857、0.574、0.591、0.617、0.564和0.519。其中，与体重、净体重相关系数最大的均是体长，分别为0.829和0.857。与体重相关系数最小的是吻宽，为0.155；与净体重相关系数最小的是眼径，为0.075。
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表 6 星康吉鳗各形态性状与体重、净体重间的相关性分析 Tab.6 Correlation analysis between morphological traits and body weight, net body weight of C. myriaster |
利用通径分析方法，分析了星康吉鳗的12项形态性状对体重、净体重的影响程度，剔除了影响不显著的形态性状。由表 7可知，体长和体宽对体重的影响较大，其通径系数(direct effect)分别为0.631和0.374 (P < 0.01)；其次是体高对体重也有较显著的影响，其通径系数为0.204 (P < 0.01)，因此，保留体长、体高、体宽3项形态性状进行后续分析。由表 8可知，体长和体宽对净体重的影响较大，其通径系数分别为0.703和0.239 (P < 0.01)，其次是体高对净体重也有较显著的影响，其通径系数分别为0.213 (P < 0.01)。因此，保留体长、体高、体宽3项形态性状进行后续分析。
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表 7 星康吉鳗形态性状对体重的通径分析结果 Tab.7 The result of path analysis of morphological traits on body weight of C. myriaster |
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表 8 星康吉鳗形态性状对净体重的通径分析结果 Tab.8 The result of path analysis of morphological traits on net body weight of C. myriaster |
由表 9和表 10可知，体长、体高、体宽对体重、净体重的决定系数分别呈BL (0.398) > SW (0.140) > BH (0.042)和BL (0.494) > SW (0.057) > BH (0.045)的关系；体长、体高、体宽交互组合对体重、净体重的决定系数分别呈BL-SW > BL-BH > BH-SW和BL-SW > BL-BH > BH- SW的关系。其中，体长对体重的决定系数最大，为0.398；体长与体宽的组合(BL-SW)对体重的决定系数最大，为0.162，表明体长为决定体重的核心形态性状，体宽为决定体重的重要形态性状。体长对净体重的决定系数最大，为0.494；体长与体宽的组合(BL-SW)对净体重的决定系数最大，为0.116，表明体长为决定净体重的核心形态性状，体宽为决定净体重的重要形态性状。
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表 9 星康吉鳗3项形态性状对体重的决定系数 Tab.9 The determination coefficients of three morphological traits on body weight of C. myriaster |
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表 10 星康吉鳗3项形态性状对净体重的决定系数 Tab.10 The determination coefficients of three morphological traits on net body weight of C. myriaster |
经上述通径分析后，保留了3项形态性状，进一步建立多元回归方程。通过逐步多元回归分析，体长、体高、体宽3项形态性状对体重、净体重的相关系数R分别为0.953、0.931，且随着自变量被逐步引入回归方程，R依次增大，说明引入形态性状对体重的作用在逐渐增加，表明它们是影响体重的关键形态性状组合(表 11)；建立体长、体高、体宽与体重的多元回归方程为BW=–642.699+ 1.086×BL+3.874×BH+7.917×SW；建立体长、体高、体宽与净体重间的多元回归方程为NW=–526.995+1.033×BL+3.438×BH+4.317×SW (表 12)。经方差分析表明，所建多元回归方程具有统计学意义(表 13)。
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表 11 多元回归方程的复相关分析 Tab.11 The multiple correlation coefficient of the multiple regression equation |
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表 12 回归系数和回归常数显著性检验 Tab.12 Significance test of regression coefficient and regression constant |
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表 13 多元回归方程的方差分析结果 Tab.13 The result of variance analysis of multiple regression equation |
分别以多元回归分析保留的体长、体宽、体高3项形态性状为自变量，拟合与因变量体重的最佳方程模型(表 14)。由6种模型拟合结果得出，体长与体重的最佳拟合模型为对数函数(P < 0.01)，模型方程为BW= ‒3 542.357+608.061lnBL (R2=0.929)；体高与体重的最佳拟合模型为幂函数(P < 0.01)，模型方程为BW= 14.313BH0.941 (R2=0.908)；体宽与体重的最佳拟合模型为对数函数(P < 0.01)，模型方程为BW=‒1 028.49+ 416.452lnSW (R2=0.920)。分别以多元回归分析保留的体长、体高、体宽3项形态性状为自变量，拟合与因变量净体重的最佳方程模型(表 15)。由6种模型拟合结果得出，体长与净体重的最佳拟合模型为对数函数(P < 0.01)，模型方程为NW=‒2 983.881+516.411lnBL (R2=0.930)；体高与净体重的最佳拟合模型为线性函数(P < 0.01)，模型方程为NW=‒22.252+11.392BH (R2=0.914)；体宽与净体重的最佳拟合模型为对数函数(P < 0.01)，模型方程为NW=‒774.583+329.017 lnSW (R2=0.921)。
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表 14 星康吉鳗3项形态性状与体重的模型拟合结果 Tab.14 The result of curve model fitting of three morphological traits on body weight of C. myriaster |
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表 15 星康吉鳗3项形态性状与净体重的模型拟合结果 Tab.15 The result of curve model fitting of three morphological traits on net body weight of C. myriaster |
鱼体形态性状的度量对于养殖产业具有重要意义，它不仅直观地反映了鱼类在不同养殖模式下的生长状况，同时也是饲喂、捕捞、选别、分级的主要依据(段延娥等, 2015)。本研究按照星康吉鳗的各形态性状数据及比例关系，模拟其形态绘制了度量框架图，但在测量过程中发现星康吉鳗的尾柄较难辨别，无法测得尾柄长和尾柄高，且其他鳗鲡目鱼类形态学研究也均无尾柄长和尾柄高数据分析(安丽等, 2012; 罗鸣钟等, 2013; 斯烈钢等, 2015)；故本研究初步认为星康吉鳗尾柄长和尾柄高为不可直接度量的性状。卵形鲳鲹(Trachinotus ovatus)的尾柄长度可以通过图像处理和线性拟合的方法进行测量(胡祝华等, 2017)，后续可尝试通过图像处理和线性拟合等测量鱼体尾柄的方法对星康吉鳗尾柄进行观测分析。
鱼类相比于其他脊椎动物，在种群内部和种群之间的变异更大，受环境因素引起的形态变异影响也较大，从而影响了其分类鉴定的准确性。鳗鲡目鱼类按照背鳍前端与臀鳍前端之间的垂线距离与全长比值可分为2类，比值大于5%称为长鳍型鳗鲡，小于5%称为短鳍型鳗鲡。本研究构建了形态性状度量框架图，发现星康吉鳗背鳍起点与臀鳍起点的距离大于头长，且背鳍起点至鳃孔的距离小于起点至肛门的距离，结合表 3中形态性状比例结果分析，初步认为星康吉鳗属于长鳍型鳗鲡。对太平洋双色鳗鲡(A. bicolor pacifica)、花鳗鲡(A. marmorata)、日本鳗鲡、美洲鳗鲡(A. rostrata)进行形态差异分析，发现太平洋双色鳗鲡属于短鳍型鳗鲡，其他3种鳗鲡均属于长鳍型鳗鲡，且4种鳗鲡在脊椎骨数、背鳍前脊椎骨数及部分形态性状比例之间存在显著差异(罗鸣钟等, 2013)；经比较发现，星康吉鳗与其他鳗鲡目鱼类之间存在着形态性状上的差异。通过对花鳗鲡、菲律宾鳗鲡(A. bicolor pacifica)、美洲鳗鲡(A. rostrata)、欧洲鳗鲡(A. anguilla)、日本鳗鲡、澳洲鳗鲡(A. australis)进行形态判别研究，表明6种鳗鲡之间在脊椎骨数以及背鳍前长与全长、背鳍起点至脊椎末端距离与全长2项比例性状上均存在显著差异，可以作为判别这几种鳗鲡的特定参数(龚小玲等, 2010)。后续我们将通过对比星康吉鳗与其他长鳍型鳗鲡在可数性状、可量性状、框架结构性状等方面的异同，深入探究星康吉鳗相关形态性状的特征，为康吉鳗属鱼类的种间鉴定及星康吉鳗形态精准判别、种质鉴定提供研究思路。
3.2 影响工厂化养殖模式下星康吉鳗体重和净体重的关键性状的确定水产动物可以通过体重性状进行遗传改良，但是当体重的遗传力下降时，通过对体重的筛选难以实现遗传选育的预期目标，此时需要通过寻找与体重相关性较高的其他形态性状进行间接筛选(Okamoto et al, 2006)。在水产动物养殖过程中，采用通径分析方法研究形态性状与体重之间的关系具有重要意义，通过分析选择对体重有显著影响的形态性状，可以提高养殖效率(黄伟卿等, 2015)。由表 6可见，本研究所涉及的星康吉鳗12项形态性状中，有8项形态性状与体重、净体重的相关系数均达到了显著性水平(P < 0.05)，但进一步经通径分析将其剖分为直接作用和间接作用后，仅有3项形态性状对体重、净体重影响较大(表 7和表 8)，表明通径分析更能体现形态性状与体重、净体重间的具体关联。
结合决定程度分析，当相关指数R2或者形态性状对体重、净体重的决定系数之和大于或等于0.85时，即可认为找到了影响体重、净体重的主要形态性状(刘阳等, 2019)。本研究分析表明，工厂化养殖模式下星康吉鳗的体长、体高、体宽对体重和净体重的决定系数之和大于0.85，表明工厂化养殖模式下，体长、体高、体宽为影响星康吉鳗体重和净体重的关键形态性状。而在野生星康吉鳗的相关形态性状数据决定程度分析中发现，其肛长、眼径、眼后头长、头宽对体重的决定系数之和大于0.85，为影响体重的主要形态性状(张新明等, 2020)。已有研究表明，养殖与野生环境下的鱼类存在部分性状上的差异，由于在养殖环境下，养殖设施给鱼类提供了无捕食者、高密度、快速生长的环境，进而影响了其形态、行为和生活史(Jawad et al, 2020)。故本研究结果与野生星康吉鳗的研究结果不同，可能与生活环境、摄食的营养成分等因素存在明显差异有关。在对池塘养殖鳜鱼(Siniperca chuatsi)的研究中，查明了全长、体高、眼径及尾柄4项形态性状对体重的决定系数之和为0.896，大于0.85，说明它们为决定体重的重要影响因素(Shi, 2019)。本研究结果与其他鱼类研究结果存在差异可能与鱼类体型、养殖环境及养殖管理等不同有直接关系；同时，可为阐明不同种鱼类决定体重、净体重的关键性状分析提供理论参考依据。
3.3 决定工厂化养殖模式下星康吉鳗体重和净体重关键形态性状组合的成因分析随着养殖时间的推移，鱼类生长经历由以体型增长为主的幼鱼阶段逐渐向以体型增粗为主的成鱼阶段转变的过程，即与体重和净体重增长最为密切的变量主要是体长，其次是体宽。东北七鳃鳗(Lampetra morii)成体的全长和头长2项形态性状组合对体重的决定系数最大，而日本七鳃鳗(L. japonica)成体的全长和眼后头长2项形态性状组合对体重的决定系数最大(李军等, 2017)。在日本鳗鲡，肛部体宽为决定其成鱼体重、净体重的核心形态性状，头宽为决定其体重、净体重的重要形态性状，且2项形态性状组合对体重、净体重的决定系数最大(斯烈钢等, 2015)，这与本研究中体长为决定星康吉鳗体重、净体重的核心形态性状，体宽为决定星康吉鳗体重、净体重的重要形态性状，体长、体宽组合对体重、净体重的决定系数最大的结果相似。但在对3组处于不同生长阶段的鲫鱼(Carassius auratus)幼鱼的形态性状相关分析的研究中发现，不同生长阶段的鲫鱼形态性状或形态性状组合对体重的决定系数存在显著差异(Shi et al, 2022)。又有研究发现，2月龄的黄姑鱼(Nibea albiflora)全长和躯干长是决定体重的核心形态性状，而在18月龄，体高则成为决定其体重的核心形态性状(黄伟卿等, 2016)。结合这些研究，我们发现鱼类在各生长时期的形态性状对体重、净体重的决定系数存在差异，并推测本研究中的星康吉鳗可能正处于体型增长时期与体型增粗时期的交界期。未来在对此生长阶段的星康吉鳗进行数量性状选择育种时，应以体长为重点选择的形态性状，以体宽为辅进行选择。在实际生产过程中，明确工厂化养殖模式下的星康吉鳗在各生长阶段决定体重、净体重的不同关键形态性状对遗传育种研究和商品鱼养殖过程的科学管理具有重要的指导意义。
3.4 不同形态性状对工厂化养殖模式下星康吉鳗体重、净体重影响的多元回归及曲线拟合分析的应用形态性状多元回归分析在海水鱼类遗传育种研究中已广泛应用。在对花鲈(Lateolabrax maculatus)选育过程中，对其形态性状与体重的关系进行分析，通过多元回归分析构建了全长、体宽、从第一个背鳍起点到臀鳍起点的距离、吻长、眼径、眼间距与体重之间的多元回归方程，这有利于优化花鲈的选育过程(Wang et al, 2016)。本研究通过多元回归分析发现，体长、体高、体宽对星康吉鳗体重、净体重的影响较大，据此，分别建立上述性状与星康吉鳗体重和净体重的多元回归方程：BW=–642.699+1.086×BL+3.874× BH+7.917×SW；NW=–526.995+1.033×BL+3.438×BH+ 4.317×SW。此外，在对花鲈幼鱼形态性状进行多元回归分析后发现，体高、全长、体宽、眼径4项性状对花鲈幼鱼体重的影响最大，并建立多元回归方程(董义超等, 2021)，这为花鲈的形态学研究提供了依据。故建立多元回归方程有利于通过多项形态性状估算体重，可以避免直接测量体重的过程中造成的误差，提高选择具备优良形态性状个体的准确性和高效性。
对8月龄牙鲆(Paralichthys olivaceus)体宽、腹鳍基部到背鳍终点的直线距离和背鳍起点到臀鳍起点的直线距离3项形态性状与体重之间进行曲线拟合分析发现，均为线性模型，而对14月龄牙鲆的尾柄长、腹鳍基部到背鳍终点的直线距离和背鳍终点到臀鳍终点的直线距离3项形态性状与体重之间进行曲线拟合分析发现，均为幂函数模型(陈红林等, 2016)。而分析叶尔羌高原鳅体长、头长、尾柄长与体重之间的最佳拟合模型时，得出体长和头长与体重之间的最优模型均为线性模型，尾柄长与体重之间的最佳拟合模型为对数函数模型(李艳慧等, 2022)。这些研究说明鱼类的各形态性状在不同生长时期与体重、净体重的最优拟合模型均存在差异。本研究得出星康吉鳗体长、体高、体宽与体重的最佳拟合模型分别为对数函数、幂函数和对数函数，体长、体高、体宽与净体重的最佳拟合模型分别为对数函数、线性函数和对数函数。而且本研究发现，星康吉鳗体长与体重、净体重的最佳拟合模型的R2均大于体高、体宽，说明体长是影响体重变化的主要形态性状，这与通径系数、决定程度分析结果吻合。故未来研究中可以选择体长作为工厂化养殖模式下星康吉鳗主要的选育性状，同时辅以体宽、体高。
4 总结本研究揭示了工厂化养殖模式下星康吉鳗体长为影响体重与净体重的核心形态性状，体高和体宽为影响体重与净体重的重要形态性状，为工厂化养殖模式下星康吉鳗在体型增长与体型增粗交界期的选育提供了参考依据，并为此生长阶段饲喂策略制定、合理的养殖密度设置、水质环境调控等提供理论依据。
感谢中国水产科学研究院黄海水产研究所渔业资源与生态系统研究室朱建成、卞晓东和林冰在耳石处理方面提供的帮助。
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