Path analysis of morphological traits with body weight in three farmed populations of Andrias davidianus

Jiang Yan; Liu Ling; Huang Baoyi; Yang Binlan; Wei Lingjing; Ma Yuanxiong; Zhang Sheng; Liu Kang

doi:10.16377/j.cnki.issn1007-7731.2026.09.013

Anhui Agricultural Science Bulletin >

2026 , Vol. 32 >Issue 9: 50 - 55

DOI: https://doi.org/10.16377/j.cnki.issn1007-7731.2026.09.013

Path analysis of morphological traits with body weight in three farmed populations of Andrias davidianus

Jiang Yan ¹ ,
Liu Ling ² ,
Huang Baoyi ² ,
Yang Binlan ² ,
Wei Lingjing ² ,
Ma Yuanxiong ² ,
Zhang Sheng ² ,
Liu Kang ²

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^1. Guilin Lingui District Fish Farm, Guilin 541199, China
^2. Aquatic Species Introduction and Breeding Center of Guangxi Zhuang Autonomous Region, Nanning 530031, China

Received date: 2025-06-03

Online published: 2026-05-08

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Abstract

To investigate the correlation between morphological traits and body weight of Andrias davidianus, 3 cultured populations of Andrias davidianus were selected as research subjects, from Jinxiu Yao Autonomous County of Laibin City (population A), Ziyuan County of Guilin City (population B) and Mengshan County of Wuzhou City (population C). 13 morphological traits (total length X₁, snout-vent length X₂, head length X₃, head width X₄, snout length X₅, eye diameter X₆, interorbital width X₇, body height X₈, tail length X₉, tail height X₁₀, tail width X₁₁, forelimb length X₁₂, hindlimb length X₁₃) and body weight of each population were measured. Correlation analysis, path analysis and multiple regression analysis were conducted using SPSS software. The results showed that the coefficient of variation of body weight in the 3 populations ranged from 14.8% to 25.2%. Correlation analysis indicated that body weight had the highest correlation with total length in population A, head width in population B and total length in population C, with correlation coefficients of 0.818, 0.908 and 0.887, respectively. Path analysis revealed that the morphological traits with significant effects on body weight were total length, head length, head width and tail height in population A; head width, snout length, body height, tail length and tail height in population B; and total length, body height, tail length and tail width in population C.The total coefficients of determination were 0.981, 0.949 and 0.947, respectively. Total length in population A, head width in population B and tail length in population C exhibited the greatest determinant effects on body weight, with individual determination coefficients of 0.295, 0.198 and 0.157, respectively. Regression analysis established the multiple regression equations for body weight of the three populations as follows: Y=-1 310.36+28.601X₁－39.766X₃+88.520X₄+64.121X₁₀, Y=-968.699+98.311X₄+40.827X₅+64.813X₈+22.307X₉+34.759X₁₀, Y=-1 564.347+13.238X₁+129.273X₈+45.648X₉+84.981X₁₁, respectively. The results provide a theoretical reference for the selective breeding and aquaculture of Andrias davidianus.

Key words： Andrias davidianus; morphological traits; body weight; correlation analysis; path analysis

Cite this article

Jiang Yan , Liu Ling , Huang Baoyi , Yang Binlan , Wei Lingjing , Ma Yuanxiong , Zhang Sheng , Liu Kang . Path analysis of morphological traits with body weight in three farmed populations of Andrias davidianus[J]. Anhui Agricultural Science Bulletin, 2026 , 32(9) : 50 -55 . DOI: 10.16377/j.cnki.issn1007-7731.2026.09.013

大鲵（Andrias davidianus）属隐鳃鲵科大鲵属，是我国特有的水生野生动物，在科研领域具备极高的研究价值^[1-2]。同时，大鲵肉质细嫩、味道鲜美，富含多种人体必需的氨基酸和微量元素^[3-4]；其在食用和药用方面展现出独特价值，是特色水产养殖业的重要组成部分^[5-10]。

体质量是衡量水生生长状况和经济价值的关键指标，直接关系到养殖效益^[11]。形态性状不仅与体质量密切相关，还能反映动物生长发育、健康状况以及对环境的适应能力。黄建盛等^[12]分析了4月龄军曹鱼幼鱼形态性状与体质量的相关性，为军曹鱼人工育种提供了理想的测度指标。区又君等^[13]研究表明，通过精准解析各形态性状对体质量的影响效应，可筛选出与体质量高度相关的性状作为良种选育指标。因此，研究大鲵形态性状与体质量的相关性，能够深入了解大鲵的生长规律和生物学特性，为其选育提供科学依据。基于此，本研究深入剖析3个养殖群体大鲵的形态性状与体质量之间的内在联系，揭示各形态性状对体质量的影响规律，为其精准选育和高效养殖提供参考。

1 材料与方法

1.1 试验材料

研究的大鲵样本分别来自广西壮族自治区来宾市金秀瑶族自治县、桂林市资源县和梧州市蒙山县的3个大鲵养殖场。在每个采样点中，随机选取健康、无伤病且活力良好的30尾大鲵作为试验样本，记录每尾大鲵的来源、年龄、性别等信息，以便后续分析。设定分组为金秀（A）、资源（B）和蒙山（C）。

1.2 测量指标与方法

用精度为0.01 g的电子天平准确称量大鲵的体质量（Y），用钢尺和数显游标卡尺（精度为0.01 cm）测量全长（X₁）、头体长（X₂）、头长（X₃）、头宽（X₄）、吻长（X₅）、眼径（X₆）、眼间距（X₇）、体高（X₈）、尾长（X₉）、尾高（X₁₀）、尾宽（X₁₁）、前肢长（X₁₂）和后肢长（X₁₃）共13个形态性状。

1.3 数据处理与分析方法

利用Excel软件对大鲵形态性状和体质量数据进行整理。运用 SPSS 25.0软件，以体质量为因变量，各形态性状为自变量，进行相关性分析、通径分析及多元回归分析，并建立最优回归方程。

2 结果与分析

2.1 大鲵体质量和形态性状描述性统计

由表1可知，3个养殖群体大鲵体质量平均值分别为1 259.65、653.50和754.57 g。各养殖群体大鲵的体质量变异系数分别为14.8%、22.4%和25.2%，除A群体的眼径变异系数（19.5%）大于该群体的体质量变异系数外，其余群体的体质量变异系数均大于形态性状。

表1 大鲵的体质量和形态性状

性状	A			B			C
性状	平均值	标准偏差	变异系数/%	平均值	标准偏差	变异系数%	平均值	标准偏差	变异系数/%
X₁	60.92 cm	3.54	5.8	49.87 cm	3.46	6.9	50.44 cm	4.04	8.0
X₂	39.48 cm	4.09	10.5	32.67 cm	2.04	6.2	32.48 cm	2.60	8.0
X₃	8.98 cm	0.99	11.0	6.38 cm	0.86	13.5	7.51 cm	0.51	6.8
X₄	8.77 cm	0.81	9.2	6.83 cm	0.66	9.7	7.11 cm	0.60	8.5
X₅	5.52 cm	0.77	13.9	3.90 cm	0.51	13.0	4.04 cm	0.45	11.1
X₆	5.84 cm	1.14	19.5	3.96 cm	0.46	11.7	4.59 cm	0.56	12.1
X₇	4.40 cm	0.33	7.5	3.95 cm	0.30	7.6	3.59 cm	0.26	7.2
X₈	4.81 cm	0.49	10.1	3.30 cm	0.42	12.7	4.27 cm	0.44	10.4
X₉	21.32 cm	1.82	8.5	17.34 cm	1.53	8.8	17.37 cm	1.65	9.5
X₁₀	6.37 cm	0.82	12.9	5.56 cm	0.64	11.4	5.85 cm	0.76	12.9
X₁₁	4.43 cm	0.47	10.5	3.32 cm	0.35	10.5	3.61 cm	0.42	11.8
X₁₂	6.69 cm	0.68	10.2	5.23 cm	0.53	10.2	5.48 cm	0.41	7.6
X₁₃	8.15 cm	0.64	7.9	6.09 cm	0.49	8.0	6.88 cm	0.44	6.4
Y	1 259.65 g	186.13	14.8	653.50 g	146.66	22.4	754.57 g	190.46	25.2

2.2 形态性状与体质量的相关性分析

由表2可知，A群体大鲵的体质量除了与头长、吻长相关性无统计学意义外（P>0.05），与其他形态性状均呈正相关（P<0.05），与全长、头宽、眼间距、尾长、尾高、前肢长、后肢长的相关性达到极显著水平（P<0.01），其中相关性最大的是全长（0.818）。B群体大鲵的体质量与眼径相关性无统计学意义（P>0.05），与其他形态形状均呈极显著正相关（P<0.01），相关性最大的是头宽（0.908）。C群体大鲵的体质量与吻长、眼径相关性无统计学意义（P>0.05），与其他形态性状均呈正相关（P<0.05），与全长、头体长、头长、头宽、眼间距、体高、尾长、尾高、尾宽、后肢长的相关性达到极显著水平（P<0.01），其中相关性最大的是全长（0.887）。

表2 大鲵性状间的表型相关系数

性状		X₁	X₂	X₃	X₄	X₅	X₆	X₇	X₈	X₉	X₁₀	X₁₁	X₁₂	X₁₃	Y
A	X₁	1	0.414^*	0.396^*	0.674^**	0.354	0.365^*	0.788^**	0.280	0.837^**	0.346	0.262	0.520^**	0.561^**	0.818^**
	X₂		1	0.012	0.279	0.140	0.227	0.353	0.039	0.344	-0.025	0.119	0.328	0.264	0.395^*
	X₃			1	0.539^**	0.589^**	0.129	0.277	0.312	0.324	0.383^*	0.390^*	0.315	0.178	0.321
	X₄				1	0.315	0.316	0.692^**	0.374^*	0.727^**	0.549^**	0.205	0.446^*	0.405^*	0.793^**
	X₅					1	0.559^**	0.200	0.199	0.264	0.170	0.324	0.545^**	0.138	0.256
	X₆						1	0.240	0.074	0.419^*	0.132	0.148	0.430^*	0.399^*	0.363^*
	X₇							1	0.294	0.713^**	0.258	0.156	0.423^*	0.585^**	0.712^**
	X₈								1	0.347	0.327	0.311	0.336	0.237	0.446^*
	X₉									1	0.272	0.095	0.298	0.574^**	0.773^**
	X₁₀										1	0.512^**	0.247	0.053	0.601^**
	X₁₁											1	0.273	0.218	0.383^*
	X₁₂												1	0.448^*	0.485^**
	X₁₃													1	0.540^**
	Y														1

B	X₁	1	0.860^**	0.437^*	0.826^**	0.652^**	0.446^*	0.828^**	0.591^**	0.903^**	0.609^**	0.706^**	0.549^**	0.667^**	0.886^**
	X₂		1	0.427^*	0.685^**	0.581^**	0.253	0.728^**	0.383^*	0.620^**	0.503^**	0.621^**	0.439^*	0.596^**	0.708^**
	X₃			1	0.529^**	0.270	0.030	0.484^**	0.446^*	0.462^*	0.338	0.351	0.483^**	0.326	0.500^**
	X₄				1	0.534^**	0.335	0.886^**	0.652^**	0.709^**	0.679^**	0.834^**	0.608^**	0.565^**	0.908^**
	X₅					1	0.186	0.563^**	0.460^*	0.563^**	0.506^**	0.584^**	0.452^*	0.434^*	0.670^**
	X₆						1	0.408^*	0.197	0.449^*	0.082	0.277	0.159	0.198	0.308
	X₇							1	0.559^**	0.664^**	0.565^**	0.724^**	0.547^**	0.590^**	0.808^**
	X₈								1	0.667^**	0.516^**	0.471^**	0.645^**	0.390^*	0.773^**
	X₉									1	0.580^**	0.596^**	0.540^**	0.625^**	0.838^**
	X₁₀										1	0.757^**	0.445^*	0.431^*	0.754^**
	X₁₁											1	0.521^**	0.527^**	0.815^**
	X₁₂												1	0.569^**	0.652^**
	X₁₃													1	0.580^**
	Y														1

C	X₁	1	0.941^**	0.632^**	0.722^**	0.273	0.247	0.759^**	0.354	0.934^**	0.689^**	0.689^**	0.566^**	0.679^**	0.887^**
	X₂		1	0.603^**	0.687^**	0.231	0.157	0.714^**	0.346	0.805^**	0.616^**	0.590^**	0.534^**	0.683^**	0.818^**
	X₃			1	0.710^**	0.270	-0.027	0.617^**	0.279	0.572^**	0.330	0.372^*	0.519^**	0.507^**	0.602^**
	X₄				1	0.429^*	0.280	0.754^**	0.637^**	0.724^**	0.705^**	0.628^**	0.365^*	0.563^**	0.857^**
	X₅					1	0.243	0.442^*	0.270	0.253	0.258	0.124	0.275	0.301	0.275
	X₆						1	0.355	0.324	0.304	0.325	0.404^*	0.134	0.369^*	0.322
	X₇							1	0.464^**	0.684^**	0.593^**	0.663^**	0.328	0.561^**	0.758^**
	X₈								1	0.323	0.570^**	0.608^**	0.017	0.188	0.643^**
	X₉									1	0.741^**	0.662^**	0.571^**	0.627^**	0.880^**
	X₁₀										1	0.711^**	0.423^*	0.487^**	0.828^**
	X₁₁											1	0.174	0.341	0.827^**
	X₁₂												1	0.675^**	0.430^*
	X₁₃													1	0.578^**
	Y														1

注：*和**分别表示性状间的相关性在0.05和0.01水平具有统计学意义。

2.3 形态性状对体质量的通径分析

由表3可知，A群体大鲵的全长、头长、头宽和尾高对体质量的简单相关系数达到极显著水平（P<0.01）。从直接作用系数看，全长（0.543）>头宽（0.386）>尾高（0.282）>头长（0.211），表明全长对A群体大鲵体质量的作用最明显；从间接作用系数来看，A群体大鲵头宽通过全长对体质量的间接作用最大（0.366）。

表3 大鲵形态性状对体质量的通径分析

群体	性状	与Y的简单相关系数	通径系数（直接作用）	间接通径系数（间接作用）
A				X₁	X₃	X₄	X₁₀		合计
	X₁	0.818^**	0.543^**		-0.084	0.260	0.098		0.274
	X₃	0.321^**	0.211^*	0.215		0.208	0.108		0.531
	X₄	0.793^**	0.386^**	0.366	-0.114		0.155		0.407
	X₁₀	0.601^**	0.282^**	0.188	-0.081	0.212			0.319

B				X₄	X₅	X₈	X₉	X₁₀	合计
	X₄	0.908^**	0.445^**		0.074	0.121	0.165	0.103	0.908
	X₅	0.670^**	0.139^**	0.238		0.085	0.131	0.076	0.669
	X₈	0.773^**	0.185^*	0.290	0.064		0.155	0.078	0.772
	X₉	0.838^**	0.233^*	0.316	0.078	0.123		0.088	0.838
	X₁₀	0.754^**	0.151^*	0.302	0.072	0.095	0.135		0.755

C				X₁	X₈	X₉	X₁₁		合计
	X₁	0.887^**	0.281^*		0.106	0.370	0.130		0.887
	X₈	0.643^**	0.300^**	0.099		0.128	0.115		0.642
	X₉	0.880^**	0.396^**	0.262	0.097		0.125		0.880
	X₁₁	0.827^**	0.189^*	0.194	0.182	0.262			0.827

注：*和**分别表示系数在0.05和0.01水平具有统计学意义。

B群体大鲵的头宽、吻长、体高、尾长和尾高对体质量的简单相关系数达到极显著水平（P<0.01）。从直接作用系数来看，头宽（0.445）>尾长（0.233）>体高（0.185）>尾高（0.151）>吻长（0.139），表明头宽对B群体大鲵体质量的作用最明显；从间接作用系数来看，B群体大鲵尾长通过头宽对体质量的间接作用最大（0.316）。

C群体大鲵的全长、体高、尾长和尾宽对体质量的简单相关系数达到极显著水平（P<0.01）。从直接作用系数看，尾长（0.396）>体高（0.300）>全长（0.281）>尾宽（0.189），表明尾长对C群体大鲵体质量的作用最明显；从间接作用系数来看，C群体大鲵全长通过尾长对体质量的间接作用最大（0.370）。

2.4 形态性状对体质量的决定作用分析

不同养殖群体大鲵形态性状对体质量的决定作用见表4。A群体大鲵全长对体质量的决定作用最大，其单独决定系数为0.295；头长、头宽和尾高对体质量的单独决定系数分别为0.045、0.149、0.080；全长、头长、头宽和尾高对体质量的总决定系数为0.981。

表4 大鲵形态性状对体质量的决定系数

群体	性状						合计
A		X₁		X₃	X₄	X₁₀	0.981
	X₁	0.295		-0.091	0.283	0.106
	X₃			0.045	-0.088	0.083
	X₄				0.149	0.120
	X₁₀					0.080

B		X₄	X₅	X₈	X₉	X₁₀	0.949
	X₄	0.198	0.066	0.107	0.147	0.091
	X₅		0.019	0.024	0.036	0.021
	X₈			0.034	0.058	0.029
	X₉				0.054	0.041
	X₁₀					0.023

C		X₁		X₈	X₉	X₁₁	0.947
	X₁	0.079		0.060	0.208	0.073
	X₈			0.090	0.077	0.069
	X₉				0.157	0.099
	X₁₁					0.036

B群体大鲵头宽对体质量的决定作用最大，其单独决定系数为0.198；吻长、体高、尾长和尾高对体质量的单独决定系数分别为0.019、0.034、0.054、0.023；头宽、吻长、体高、尾长和尾高对体质量的总决定系数为0.949。

C群体大鲵尾长对体质量的决定作用最大，其单独决定系数为0.157；全长、体高和尾宽对体质量的单独决定系数分别为0.079、0.090、0.036；全长、体高、尾长和尾宽对体质量的总决定系数为0.947。

2.5 形态性状与体质量的回归分析

由表5可知，A群体大鲵截距-1 310.36的检验结果为极显著（P<0.01），对全长、头宽和尾高非标准化回归系数的显著性检验结果达到极显著水平（P<0.01），对头长非标准化回归系数的显著性检验结果达到显著水平（P<0.05）；B群体大鲵截距-968.699的检验结果为极显著（P<0.01），对头宽和尾长非标准化回归系数的显著性检验结果达到极显著水平（P<0.01），对吻长、体高和尾宽非标准化回归系数的显著性检验结果达到显著水平（P<0.05）；C群体大鲵截距-1 564.347的检验结果为极显著（P<0.01），对体高和尾长非标准化回归系数的显著性检验结果达到极显著水平（P<0.01），对全长和尾宽非标准化回归系数的显著性检验结果达到显著水平（P<0.05）。结果表明，建立的回归方程可靠。A群体大鲵体质量多元回归方程表达式为Y=-1 310.36+28.601X₁－39.766X₃+88.520X₄+64.121X₁₀；B群体大鲵体质量多元回归方程表达式为Y=-968.699+98.311X₄+40.287X₅+64.813X₈+22.307X₉+34.759X₁₀；C群体大鲵体质量多元回归方程表达式为Y=-1 564.347+13.238X₁+129.273X₈+45.648X₉+84.981X₁₁。

表5 3个养殖群体大鲵形态性状回归系数结果

群体	变量	非标准化回归系数±SE	标准化回归系数	P
A	（常量）	-1 310.36±253.569		<0.001^**
	X₁	28.601±5.490	0.543	<0.001^**
	X₃	-39.766±17.380	-0.211	0.031^*
	X₄	88.520±28.288	0.386	0.004^**
	X₁₀	64.121±21.056	0.282	0.005^**

B	（常量）	-968.699±80.053		<0.001^**
	X₄	98.311±16.398	0.445	<0.001^**
	X₅	40.287±16.795	0.139	0.025^*
	X₈	64.813±23.025	0.185	0.010^*
	X₉	22.307±7.020	0.233	0.004^**
	X₁₀	34.759±14.939	0.151	0.029^*

C	（常量）	-1 564.347±127.090		<0.001^**
	X₁	13.238±6.297	0.281	0.046^*
	X₈	129.273±25.261	0.300	<0.001^**
	X₉	45.648±14.940	0.396	0.005^**
	X₁₁	84.981±34.025	0.189	0.019^*

注：*和**分别表示检验结果在0.05和0.01水平具有统计学意义。

3 结论与讨论

在动物选育中，体质量对于评估动物生长状况和经济价值具有重要意义^[13]。本研究聚焦大鲵3个养殖群体，深入探究形态性状与体质量的关系，运用相关性分析、通径分析及多元回归分析等方法，全面剖析其中的内在联系。相关性分析能揭示变量间的关联，但在展现多个自变量相互依赖关系上存在局限^[14]。因此，本研究引入回归分析和通径分析作为补充。通径分析在水生生物选育领域应用广泛，其能将因变量与自变量的相关系数分解为直接和间接效应^[15]，精准评估性状间的相关性，为提升育种效率提供关键支持^[16]。诸多研究已证实通径分析在水生生物研究中的有效性，如王朔等^[17]通过通径分析发现，香螺壳宽性状是影响体质量的关键指标；肖辉裕等^[18]通过通径分析揭示了不同月龄膨腹海马体质量的关键影响性状；孙侦龙等^[19]研究表明，以体质量为目标选育暗纹东方鲀时，可以全长为主，吻长、口裂等其他形态性状为辅。

在本研究中，不同养殖群体大鲵体质量与多种形态性状存在显著相关性，但各群体的关键相关性状存在差异。这可能是因为养殖环境（水质、饲料、温度等）以及遗传背景的不同。例如，A群体大鲵体质量与全长相关性最大，B群体大鲵体质量与头宽相关性最大，C群体大鲵体质量与全长相关性最大。这种差异提示在大鲵选育时，需充分考虑不同群体的特性，制定针对性的选育策略。

当主要自变量对因变量的单独决定系数和共同决定系数总和≥0.85时，表明这些变量是影响因变量的主要自变量^[20]。本研究中，A群体大鲵全长、头长、头宽和尾高对体质量的总决定系数为0.981；B群体大鲵头宽、吻长、体高、尾长和尾高对体质量的总决定系数为0.949；C群体大鲵全长、体高、尾长和尾宽对体质量的总决定系数为0.947。这些关键形态性状对体质量的决定系数总和均大于0.85，表明它们是影响大鲵体质量的重要因素，在大鲵的选育、养殖和种质资源保护工作中具有重要的参考价值。在选育过程中，可依据不同群体的关键性状进行定向选择，提高大鲵的生长性能和品质；在养殖管理中，通过关注这些关键形态性状的发育情况，及时调整养殖策略，优化养殖环境，提高养殖效益；在种质资源保护方面，这些性状可作为评估大鲵种质质量的重要指标，有助于大鲵种质资源的保护和利用。

综上，本研究对广西3个养殖群体大鲵的形态性状与体质量进行相关性、通径及回归分析，明确了体质量在大鲵育种中的选择潜力。不同群体大鲵体质量与多数形态性状呈正相关，各群体影响体质量的关键性状不同，且这些关键性状对体质量的总决定系数均大于0.85。研究结果为大鲵的精准选育、高效养殖以及种质资源保护提供了坚实的理论依据和科学的实践指导。未来研究可进一步关注大鲵不同生长阶段形态性状与体质量关系的变化，以及环境因素和遗传因素对这些关系的具体影响机制，为大鲵产业的可持续发展提供参考。

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