Анализ изменчивости комплексов количественных признаков как методология эколого-генетического изучения селекционируемых и естественных популяций рыб

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Введение

Актуальность темы исследования.

Исторически ихтиология оказалась первой биологической наукой, обратившейся для решения ряда задач, в частности изучения популяционной структуры вида, к исследованию комплекса признаков (Heincke, 1889). Дальнейшее развитие многомерного подхода при разработке этой проблемы, а также в изучении полового диморфизма, межвидовой гибридизации, полиплоидии и некоторых вопросов селекции создали необходимую базу для обобщения практического опыта. Общее мнение, разделяемое и исследователями других объектов, состоит в признании существенных преимуществ многомерного подхода к изучению изменчивости перед исследованием отдельных признаков. По выражению Р. Левонтина (1978), он позволяет перейти «от того, что можно измерить, к тому, что есть на самом деле».

По мере расширения области применения многомерного подхода все боле ясной становится его адекватность решению эколого-генетических проблем. Обсуждая перспективы развития теории микроэволюции, Н. В. Глотов (1988), назвав два уже пройденных этапа в ее становлении: работу С.С. Четверикова (1926), органически связавшую генетику и классический дарвинизм, и формирование синтетической теории эволюции, - указал на ожидаемый третий этап синтеза, а именно эколого-генетический. Ожидание тем более оправдано, если речь идет о признаках количественных, которые очевидно предпочтительнее качественных в оценке эффектов взаимодействия «генотип х среда».

Тезис одного из основоположников фенетики А.В.Яблокова (1982), утверждающего, что использование большого числа признаков для описания объектов «увеличивает генетическую мощность анализа фенотипической изменчивости» принципиально расширяет область применения анализа комплекса признаков. В сферу изучаемых проблем естественно включаются: выявление и оценка генетической гетерогенности популяций; изучение динамики их генетической структуры под действием естественного и искусственного отбора; выявление элементов внутрипопуляционной структуры, с которыми оперирует отбор и центральная проблема селекции - распознавание селекционно ценных генотипов по фенотипу.

Теоретическое и экспериментальное обоснование перспективности анализа изменчивости комплекса признаков в качестве методологии исследования перечисленных проблем селекционируемых и природных популяций рыб и определяет актуальность данного исследования.

Цель исследования: с теоретических позиций и по итогам экспериментов обосновать системный анализ изменчивости количественных признаков как наиболее перспективную методологию решения проблем экологической генетики и селекции рыб; усовершенствовать его методы за счет выбора оптимальных категорий признаков и математико-статистических методов анализа.

Задачи исследований в области теории:

- на основе новых экспериментальных данных подтвердить эффективность системного анализа изменчивости комплексов морфологических и остеологических признаков во вскрытии генетической гетерогенности искусственных и естественных популяций рыб;

- в рамках этого подхода выявить элементы структуры популяций рыб, с которыми оперирует отбор, и оценить эффекты естественного и искусственного отбора как фактора динамики популяций;

Прикладные задачи:

- предложить методы оценки перспективности естественных или искусственных популяций как исходного материала для селекции и воспроизводства;

- разработать эколого-генетически обоснованный метод оценки продуктивности в селекции рыб при прудовом выращивании;

- оптимизировать методы распознавания селекционно ценных групп рыб (семей, гибридов) на основе анализа изменчивости комплекса коррелированных признаков.

Научная новизна.

С учетом ранее описанных примеров успешного использования системного анализа изменчивости количественных признаков и собственных экспериментальных результатов обоснована универсальность этого подхода в решении задач экологической генетики и селекции рыб. Предложено и испытано сочетание методов кластерного и дискримиантного анализов, позволяющее выявлять генетический полиморфизм популяций рыб, с элементами которого оперирует естественный и должен оперировать искусственный отбор.

На примере исследования популяций черноморской мидии (Mytilus galloprovincialis Lam.) показана возможность расширения сферы применения методов на другие объекты аквакультуры.

Практическая значимость.

Разработан эколого-генетически обоснованный метод сравнения различных групп рыб (смей, пород, поколений селекции) по продуктивности при прудовом выращивании, основанный на апостериорной минимизации модифицирующих эффектов различия условий среды.

Предложен новый принцип выбора селекционно-перспективных групп рыб, основанный на их сравнении с селекционной моделью («идеальным» объектом).

Предложен и испытан комплекс многомерных статистических методов, обеспечивающий мониторинг генетической структуры материала по результатам анализа изменчивости системы морфотипа в процессе синтетической селекции.

С эколого-генетических позиций обоснована возможность оптимизации искусственного воспроизводства рыб, основанная на преимущественном размножении тех распознаваемых по морфотипу элементов генетической структуры искусственных популяций, которые численно преобладают в естественных условиях.

Положения, выносимые на защиту:

Системный анализ - оптимальная методология эколого- и селекционно-генетических исследований искусственных и природных популяций рыб.

Системный подход эффективно реализуется в исследовании изменчивости комплексов количественных признаков методами многомерного статистического анализа.

В этой форме его реализации подход обеспечивает выявление и оценку генетической гетерогенности популяций, сопряженной с адаптивностью, на основе анализа только фенотипической изменчивости. Тот же подход позволяет оценить уровень генетически обусловленных различий между группами объектов (породами рыб, семьями от индивидуальных скрещиваний, последовательными поколениями синтетической селекции, маточными стадами, природными и искусственными популяциями).

В рамках системного анализа изменчивости комплексов морфометрических и остеологических признаков возможна оценка эффектов естественного и искусственного отбора и определение «точек» его приложения.

Апробация работы. Результаты исследований докладывались на 11-м всесоюзном совещании «Рыбохозяйственное освоение растительноядных рыб» (Кишинев, 1988); Региональных конференциях «Актуальные вопросы изучения экосистемы бассейна Кубани» (Краснодар, 1988); «Актуальные вопросы экологии и охраны природы Азовского моря и Восточного Приазовья» (Краснодар, 1989); «Актуальные вопросы экологии и охраны природы экосистем малых рек» (Краснодар, 1990); «Современные проблемы экологии» (Анапа, 1996); межреспубликанских научно-практических конференциях «Актуальные вопросы экологии и охраны природы южных и центральных регионов России» (Краснодар, 1997 - 2009); международной научно-практической конференции «Проблемы воспроизводства растительноядных рыб и их роль в аквакультуре» (Адлер, 2000); всероссийской конференции «Проблемы и перспективы развития аквакультуры в России» (Краснодар 2001); международной научной конференции «Проблемы естественного и искусственного воспроизводства рыб в морских и пресноводных водоемах» (Ростов-на-Дону 2004).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 49 работ, в том числе 9 в изданиях из перечня ВАК, рекомендуемых для соискания ученой степени доктора наук.

Структура и объем диссертации. Диссертация изложена на 272 страницах, состоит из введения, пяти глав, выводов, содержит 84 таблицы и 46 рисунков. Список использованной литературы выключает 243 наименования, в том числе 57 на иностранных языках.

Автор выражает глубокую благодарность доктору биологических наук, профессору В.С. Кирпичникову за первые уроки в области генетики и селекции рыб; доктору биологических наук, профессору Ю.А. Волчкову, кандидатам биологических наук С.И. Решетникову, М.В. Ганченко и В.П. Радецкому за оказанную помощь в выполнении и подготовке данной работы.

1. Принципы анализа комплексов признаков в селекционно-генетических и популяционных исследованиях

В главе рассматриваются проблемы идентификации селекционно-ценных генотипов по фенотипу, внутривидовая структура с позиций экологической генетики, методы анализа внутрипопуляционной изменчивости, основные направления селекции рыб и их генетические предпосылки.

2. Материал и методы исследования

В качестве основных объектов исследования выступали следующие представители пресноводной аквакультуры: карп (Cyprinus carpio L.), белый амур (Ctenopharyngodon idella Val.) - БА, белый толстолобик (Hypophthalmichthys molitrix Val.) - БТ, пестрый толстолобик (Aristichthys nobilis Rich.) - ПТ, черноморская кумжа (Salmo trutta labrax Pall), радужная форель (Salmo gairdneri Gibb.). В качестве специального, дополнительного выполнено исследование на черноморской мидии (Mytilus galloprovincialis Lam.).

Для разработки генетически обоснованных методов искусственного отбора необходим экспериментальный материал с гарантированными (или весьма вероятными) генетическими различиями между группами. В исследованиях по теории отбора такие группы могут выполнить роль обучающей выборки при разработке методов распознавания селекционно-ценных генотипов по фенотипу. В данной работе группы, отвечающие этому критерию, были получены в результате четырех различных категорий экспериментов:

- постановка индивидуальных скрещиваний у растительноядных рыб (РЯР) с последующим сравнительным изучением семей;

- выборки из пород и породных групп карпа, взятые из потомств от массовых внутрипородных скрещиваний, и аналогичные выборки из пород форели;

- выборки из простых и сложных гибридов местного и интродуцированных пород карпа, полученных в процессе синтетической селекции;

- выборки из маточных стад рыборазводных заводов и естественных популяций черноморской кумжи.

Исследуемый материал в разной мере был охарактеризован по комплексу признаков продуктивности, комплексу морфометрических и иногда остеологических признаков.

В четырех перечисленных категориях экспериментов общее количество групп, оцененных по продуктивности, составило более 200; общее количество особей, описанных по морфотипу - более 2000; по параметрам осевого скелета - более 300.

В ходе статистической обработки данных использованы как методы классической биометрии, так и многомерные: метод главных компонент, факторный, дискриминантный и кластерный анализы. Ряд существенных деталей по материалу и используемым методам излагается по ходу анализа результатов исследований. Специального предварительного обсуждения заслуживает только дискриминантный анализ, сыгравший особо важную роль в данном исследовании (Клекка, 1989).

Суть подхода иллюстрирует рис. 1 (Тюрин и др., 2003). Пусть имеются две группы объектов (А и В), описанные по двум переменным. Переменные образуют плоскость, на которой каждая из групп представлена в виде облака точек. При рассмотрении проекций крайних объектов каждой группы, например на ось Х, видна область перекрывания групп. Это объекты в интервале xb1 - xa2.



Рис. 1 - Геометрическая интерпретация результатов дискриминантного анализа А, В - центроиды разделяемых групп; xa1, xb1 - минимальные значения признака Х в группах А и В; xa2, xb2 - максимальные значения признака в этих группах; dfa1, dfa2 - проекции конкретных объектов группы А на ось дискриминантной функции; dfb1, dfb2 - тоже для конкретных объектов группы В

Но можно построить новую ось (на рис. 1 - DF), значения которой по иному учтут исходную изменчивость. Внутригрупповая изменчивость будет минимизирована и, за счет этого, четко будут выражены межгрупповые различия - перекрывание облаков точек исключено. Новая ось - новый интегральный признак является линейной комбинацией исходных признаков - дискриминантной функцией.

3. Результаты исследований

экологический селекция прудовой рыбный

Апостериорная минимизация эффектов среды как метод выявления генотипических межгрупповых различий по продуктивности при прудовом выращивании рыб.

При оценке групп рыб по продуктивности каждая из них характеризовалась по комплексу из восьми показателей. Первую их категорию - «признаки - компоненты продуктивности», составили средняя конечная масса рыб (mk), выход рыбы с единицы площади пруда - рыбопродуктивность (pr), прирост массы за сезон (dm), скорость роста (v), выживаемость (ft). Во вторую - «параметры рыбоводного эксперимента», вошли средняя посадочная масса рыб (m0), плотность посадки (pp) и плотность выхода (pv).

Как показали результаты экспериментов по оценке комплекса признаков продуктивности рыб, различия факторов среды неизменно влияют на выращиваемый материал, изменяя его характеристики. В этом смысле продуктивность оказывается, выражаясь математически, функцией многих переменных. Их совокупный эффект столь велик, что выявление генетически обусловленных различий по продуктивности превращается в серьезную проблему. В значительной части сравнительных экспериментов вклад межсемейных (межпородных) различий в общую дисперсию результирующего показателя - выхода рыбы с единицы площади очень мал или отсутствует даже в условиях совместного выращивания групп (таблица 1).

Таблица 1 - Результаты анализа структуры изменчивости рыбопродуктивности (ц/га) в семьях двухлеток белого толстолобика (на примере потомств от индивидуальных скрещиваний 1981 г.)

Изменчивость	df	mS	F	2	Доля в общей дисперсии, %
Между семьями	6	3801,0	7,4*	470,0	9,7
Между прудами	2	27487,0	53,7*	3853,0	79,7
Взаимодействие	1	99,0	0,2	0,0	0,0
Остаточная	11	512,0		512,0	10,9

При столь малом вкладе межсемейной дисперсии вопрос о выборе лучших семей практически не решается без минимизации модифицирующих эффектов условий выращивания. Минимизация может быть только апостериорной, то есть выполненной в ходе специального статистического анализа данных эксперимента. Действительно, условия выращивания рыб в конкретных прудах подлежат только контролю, но не регулированию.

Апостериорно «снять» некоторые средовые эффекты при оценке межгрупповых различий позволяет, например, ковариационный анализ. С его помощью достигается статистический аналог эксперимента, в котором средовые характеристики - pp, pv и m0 были бы одинаковые. Последние вводятся в виде ковариат и позволяют корректировать значения компонент продуктивности в рамках регрессионных процедур.

Безусловно, характеристики рыбоводного режима выращивания: pp, pv, m0 во многом определяют состояние экосистемы пруда и по терминологии Э.Х. Гинзбурга (1984) могут быть названы «эффективными». Однако, выращивание рыбы в разных прудах с равной плотностью и одинаковой посадочной массой не означает уравнивание всех средовых условий. Полная коррекция значений компонент продуктивности потребовала бы измерения и последующего снятия эффектов достаточно большого числа ковариат. Практически это невыполнимо.

Но не технические трудности составляют главную проблему ковариационного анализа. Он не может стать универсальным средством снятия средовой компоненты изменчивости в силу несовершенства самого подхода с биологических позиций. Факторы среды влияют на объект выращивания не порознь, а комплексно, и сила и продолжительность их воздействия находит свое отражение во взаимосвязанных изменениях признаков - компонент продуктивности. Следовательно, адекватная оценка генетически обусловленных различий групп может быть получена только в рамках системного анализа, когда одновременно исследуются обе категории признаков системы «зарыбленный пруд»: характеризующие и условия выращивания, и сам объект.

Наилучшее доказательство взаимозависимости элементов системы может быть получено в результате анализа структуры их связей. Корреляционный анализ выявил достоверную корреляцию всех 8 показателей, включенных в систему оценки продуктивности. Однако факторный анализ позволил объединить показатели в три группы - плеяды (рис. 2).

Первую плеяду составляют скорость роста, прирост и конечная масса тела (v, dm, mk). Ее поэтому естественно интерпретировать как «плеяду массонакопления». Во вторую - «плеяду качества посадочного материала» вошли начальная масса тела и выживаемость (m0, ft). Очевидно, что уровень выживаемости в определенной мере обусловлен генетически, но постоянство выделения плеяды в таком составе заставляет видеть в различии стартовой массы рыб основной источник межгрупповой изменчивости по выживаемости. От вида к виду в наших опытах изменялась только сила положительной связи между ft - m0: БТ 0,89; БА 0,21; ПТ 0,20; карп 0,24. Стабильность плеяды и определила ее название по ведущему показателю.

Рис. 2 - Распределение признаков в пространстве первого и второго факторов

Третья плеяда образована теми характеристиками системы, в значениях которых, главным образом, заключена информация о рыбоводном режиме выращивания и среде обитания. Это плотность посадки, плотность по выходу и рыбопродуктивность (pp, pv, pr). За ней оставлено название «плеяды условий выращивания».

В существовании трех различных плеяд и содержится ключ к решению проблемы минимизации эффекта сопутствующих факторов при сравнении групп рыб по продуктивности. Следует только уточнить постановку вопроса, подчеркнув как необходимость так и возможность такой минимизации.

Необходимость связана с тем, что показатели плеяд «условий выращивания» и «качества посадочного материала» не подлежат регулированию, и, поэтому, неизбежно варьируют от опыта к опыту. Сколь угодно «одинаковые» пруды фактически различаются по гидрохимическим условиям, температуре воды и ее колебаниям, кормности и другим характеристикам. Равная, например нормативная, плотность посадки не гарантирует одинаковой плотности выращивания из-за различной выживаемости рыб. Практически невозможно устранить без нежелательного в сравнительных опытах отбора и различия групп по стартовой массе тела, особенно если сопоставляются не сеголетки, а последующие возрастные группы рыб.

Возможность обеспечивается относительно независимым варьированием показателей разных плеяд. Оно означает, что на основе учтенного комплекса признаков возможно конструировать такие интегральные оценки семей - линейные комбинации, куда характеристики «объекта» войдут с максимальными, а характеристики «условий» - минимальными (в идеале нулевыми) вкладами.

Селекционно-полезная и генетически обоснованная оценка групп по продуктивности должна удовлетворять двум требованиям: максимум информативности по признакам - компонентам продуктивности и минимум средовой компоненты в структуре изменчивости. Оба требования выполняются, когда способ построения линейных комбинаций отвечает их целевой функции. Ее следует определить как нахождение вектора значений признаков, позволяющего наилучшим образом различить групповые средние. Реализовать такую функцию предлагается в дискриминантном анализе, в который

Когда в дискриминантный анализ вовлекаются группы, объединяющие выборки рыб одной и той же семьи или породы из разных опытов - прудов, в изменчивости значений линейных комбинаций - дискриминантных функций - соотношение дисперсий «между семьями» и «между прудами» оказывается оптимальным для решения поставленной задачи. Межсемейные (межпородные) различия оцениваются на фоне апостериорно минимизированных межпрудовых.

Высокую эффективность дискриминантного анализа в решении поставленной задачи можно иллюстрировать на примере анализа распределений в пространстве дискриминантных функций трех семей БТ 1+ выращенных в 4 прудах в условиях совместной посадки (рис.3).

На рисунке разделение 12 объектов анализа (3 семьи х 4 пруда) за счет минимизации различий в условиях выращивания (разные пруды) разделяются только на три группы - по семейной принадлежности.

Возможность «свертывания» информации об объекте в значение линейной комбинации еще не решает задачу полностью, хотя расстояния между объектами отбора - семьями в пространстве дискриминантных функций приобретает смысл генетических. Значения новых признаков, какими являются линейные комбинации, не могут быть переведены в масштаб селекционно-значимых, и критерий отбора лучших групп еще следует определить.

Нами предложено сравнение групп с некоторым «идеальным для данных условий» объектом (Тюрин, Волчков, 1993; Тюрин, 2008). В определенном смысле его можно назвать селекционной моделью, максимальное приближение к которой и составляет цель селекции.



Рис. 3 - Распределение семей белого толстолобика генерации 1988 г., пространстве дискриминантных функций А, С - самки; 2,3 - самцы; 20, 21, 22, 23 - номера прудов

Подход можно реализовать, поместив в пространство дискриминантных функций некоторую точку (Модель). Ее координаты определяются подстановкой в дискриминантные функции наибольших из встреченных в сравнительном эксперименте значений признаков - компонент продуктивности и средних значений показателей условий выращивания. Задача сравнения групп сводится при этом к оценке их расстояний до модели, и лучшая группа выбирается по наименьшему из них. Тем самым выбор критерия отбора возвращается в русло оценки генетических расстояний, когда получаемая селекционная оценка группы отражает меру ее близости к «идеальному объекту».

Судя по ординации точки модели наиболее близка к ней семья С3. Однако этот факт должен быть подтвержден статистически. В силу ортогональности пространства дискриминантных функций расстояние до точки модели можно вычислить как евклидово, что и было сделано для всех 12 опытов. Дисперсионный анализ изменчивости евклидовых расстояний выявил абсолютное доминирование межсемейной дисперсии в общей - 99,9%. Ранговый тест, выполненный с помощью множественного критерия Стьюдента, указал на статистически достоверные различия всех трех семей по расстоянию до модели (табл. 2).

Таблица 2 - Множественный ранговый тест на достоверность различия групповых евклидовых расстояний до модели, усл. ед.

Семья	Среднее евклидово расстояние до модели	Ранговый тест средних
C3	425,56	*
A2	872,38		*
C2	1127,29			*
Примечание. Расположение звездочек на разных вертикалях теста свидетельствует о статистически достоверных различиях (p<0,01)

Аналогично построенный анализ выполнен также на данных по выращиванию двухлеток и трехлеток семи пород карпа, пяти семей двухлеток БА и семи семей двухлеток БТ, генерации 1981 г. Предложенный метод сравнительной оценки групп по продуктивности работал неизменно успешно.

Эффективность апостериорной минимизации модифицирующих эффектов условий выращивания испытана и в существенно иной в генетическом и селекционном отношении ситуации. В соответствии со схемой селекционного процесса (табл. 3) сравнению подлежали 5 групп рыб: местный карп (зеркальный или чешуйчатый) и его гибриды с интродуцированными породами с первого по четвертое скрещивание.

Таблица 3 - Схема синтетической селекции путем межпородных скрещиваний местного карпа с интродуцированными породами

Номер скрещивания	Компоненты скрещивания	Межпородный гибрид	Год постановки скрещивания
Первое	М х У	МУ	1981
Второе	МУ х И	МУИ	1985
Третье	МУИ х У	МУИУ	1989
Четвертое	МУИУ х М	МУИУМ	1993
Примечание. Здесь и далее М - местный карп; У - украинский; И - интродуцированные породы (румынский или немецкий карп).

Совершенно очевидно, что такой материал создавал наиболее благоприятные условия для оценки именно генетической мощности системного анализа фенотипической изменчивости комплекса признаков - компонент продуктивности. Достаточно вспомнить об определении наследственности К. Пирсоном как «регрессии степени сходства на степень родства».

Оценка продуктивных качеств осуществлялась на втором году жизни при достижении группами рыб товарного возраста. Каждую из сравниваемых групп выращивали в нескольких прудах, причем, чешуйчатые и зеркальные формы каждой группы выращивали в условиях совместной посадки, в одном пруду, что не позволяло вычленить эффект различия чешуйчатой и зеркальной форм.

Анализ данных об изменчивости рыбопродуктивности, массы тела и выживаемости, с единственным фактором - «номер скрещивания» выявил отчетливое доминирование остаточной (между прудами) дисперсии в общей: 82,9%-89,6%. Это сделало очевидной необходимость минимизации остаточной дисперсии.

По аналогии со многими другими биологическими исследованиями и в рыбоводстве разные пруды нередко рассматриваются как повторности опыта. Однако, фактически различия условий разных прудов и их эффекты на продуктивность столь велики, что побудили к предложению не рассматривать группу рыб в конкретном пруду как повторность, а считать ее отдельным экспериментом (Волчков, 1994). При таком подходе цель статистической обработки данных совокупности экспериментов принципиально изменяется и состоит уже не в вычислении среднего по повторностям, а в «снятии» эффектов различных прудов для объективного сравнения групп.

По итогам дискриминантного анализа, в котором первая и вторая функции учли в совокупности 94,5% общей дисперсии, получена следующая матрица парных расстояний Махаланобиса (таб. 4).

Таблица 4 - Матрица парных расстояний Махаланобиса между местным карпом и его гибридами по комплексу признаков продуктивности

	М	МУ	МУИ	МУИУ	МУИУМ
М		26,90	27,88	33,35	61,48
МУ	0,00		6,99	13,01	58,34
МУИ	0,00	0,00		2,00	33,16
МУИУ	0,00	0,00	0,11		23,11
МУИУМ	0,00	0,00	0,00	0,00
Примечание. Выше главной диагонали матрицы приведены расстояния Махаланобиса, усл. ед.; ниже - вероятность нуль-гипотезы об отсутствии межгрупповых различий.

Из таблицы следует, что статистически достоверные межгрупповые различия по продуктивности не установлены только в одном единственном парном сравнении групп - тройного и четверного гибридов. Наиболее удаленными оказались местный карп и конечный продукт синтетической селекции - пятерной гибрид (61,48 усл. ед.). В этом можно было бы видеть главное доказательство эффективности проведенной селекции, если бы уже было показано, что комплексно оцененная продуктивность последнего выше, чем у местного карпа и предшествующих гибридных форм. Оценка вкладов учтенных признаков в дискриминантные функции (табл. 5) позволяла на это надеяться, поскольку признаки mk, ft и pr вошли в них со значительно большими вкладами по сравнению m0 и рр эффекты которых минимизировались.

Таблица 5 - Значения стандартизованных коэффициентов дискриминантных функций (вклады признаков в их значения)

Признак	Дискриминантная функция	Средний взвешенный модуль коэффициента
	первая	вторая
m0	- 0,15	0,20	0,08
pp	0,01	0,70	0,11
mk	- 1,15	0,65	0,47
ft	1,14	- 0,85	0,49
pr	- 0,84	- 0,28	0,31
Примечание. Модуль вклада взвешен на долю общей дисперсии, учтенной каждой дискриминантной функцией.

Оценка расстояний центроидов местного карпа и гибридов с точкой модели это доказало (рис. 4).

Рис. 4 - Распределение центроидов групп местного карпа и его гибридов относительно точки селекционной модели в пространстве дискриминантных функций

Первое важное обстоятельство, ясное из рисунка, заключается в том, что точка модели очевидно выходит за рамки распределения центроидов опытов с местным карпом и его гибридами. Иными словами, ни одна из сопоставляемых групп, как и следовало ожидать, еще не достигает точки селекционной модели. Напомним, что последняя отвечает, в некотором роде, идеальному объекту, которому приписаны наилучшие значения параметров с учетом их взаимных связей. Практическая селекция и не может рассчитывать на полное воплощение идеала в реальном объекте. Причина этому - в хорошо известной «нежелательности» некоторых генетических корреляций признаков (Кирпичников, 1987). С этих позиций селекция может правомерно рассчитывать лишь на максимальное приближение к селекционной модели по комплексу признаков.

Главный же результат состоит в монотонном сокращении расстояний до точки модели в ряду поколений синтетической селекции: М - 12,6 усл. ед; МУ - 11,1 усл. ед; МУИ - 9,2 усл. ед; МУИУ - 8,2 усл. ед; МУИУМ - 5.4 усл. ед. Достоверность различия средних большинства расстояний подтверждена в дисперсионном анализе (p<0,05).

4. Морфометрический анализ в решении задач селекции рыб

Морфологические признаки несут в себе богатейшую информацию об организме в целом, - так обобщил опыт работы биологов Н.А. Заренков (1976) в «Лекциях по теории систематики». Очевидный успех использования этой категории признаков при построении классификаций уже давно привлек внимание специалистов в области популяционной биологии, микроэволюции, а затем и селекции.

В селекции рыб первая из функций системного морфометрического анализа может состоять в оперативной оценке степени генетических различий между группами (например, потомствами от индивидуальных скрещиваний в семейной селекции) или фиксации сдвига в генетической структуре материала в результате селекционных мероприятий (например, скрещиваний на этапах синтетической селекции). При наличии такой возможности число групп, вовлекаемых далее в трудоемкие эксперименты по сравнительной оценке продуктивности, может быть разумно ограничено.

В описанных ниже опытах изучаемой системой был «морфотип рыбы» - комплекс промеров тела или его частей, измеренных в соответствии с рекомендациями И.Ф. Правдина (1966). Системность анализа изменчивости обеспечивалась использованием адекватных многомерных статистических методов, прежде всего дискриминантного анализа.

В общей сложности с целью оценки морфометрических различий семей от индивидуальных скрещиваний в работе выполнены и проанализированы три масштабных эксперимента. Морфометрически сопоставлены: 5 семей сеголеток БА, выращенных раздельно в прудах КЗРП и КрасНИИРХа; 5 семей годовиков БТ, выращенных в прудах рыбхоза «Горячий Ключ», и 4 семьи двухлеток БТ, выращенных совместно в двух прудах КЗРП.

При работе с комплексом признаков возможно те признаки из числа учтенных, которые, в первую очередь, способствуют разделению групп. Далее такой сокращенный комплекс признаков называется информативным. Определение информативного комплекса обеспечивается специальной процедурой пошагового дискриминантного анализа. Так, например, при сравнении семей двухлеток БТ из 20 первоначально учтенных морфометрических признаков в информативный комплекс вошли только четыре: постдорсальное расстояние (pD), длина головы (С), наименьшая высота тела (h) и ширина лба (io). Возможность не снизить разрешающую способность метода при сокращении числа измеряемых признаков показана во всех экспериментах по морфометрическому сравнению семей. Критерием сохранности разрешающей способности служила частота корректных отнесений особей к «своей» группе.

Сравнение информативных комплексов, выявленных при обработке данных различных экспериментов, указало на важное обстоятельство. Список признаков, входящий в такой комплекс, отнюдь не универсален и изменяется не только от вида к виду, но и в пределах одного вида от возраста рыб, условий их выращивания и состава сопоставляемых групп. По первому, но ошибочному, впечатлению это может породить сомнения в пользе определения такого списка. Несомненно, что состав информативного комплекса однозначно связан со спецификой объектов и условиями их выращивания. Другими словами, список информативен только в рамках конкретного сравнительного эксперимента. Однако целесообразность его определения этим не умаляется. Этот вывод становится очевидным с позиций традиционного в дискриминантном анализе понятия «обучающей выборки». Выполненные на такой выборке детальные морфометрические исследования, в итоге которых и определяется состав сокращенного комплекса, позволяют многократно снизить затраты труда на морфометрическую характеристику остальных особей и целых групп, вовлеченных в конкретный эксперимент. Уместно подчеркнуть, что время, затраченное на производство измерений, определяет основные трудозатраты сравнительного эксперимента. Время, потраченное на подготовку электронных файлов данных и последующие статистические процедуры, настолько мало, что им можно пренебречь.

Опыт сравнительного изучения пяти семей БТ в возрасте годовиков занимает особое место в структуре морфометрических исследований, выполненных в данной работе. Относительно небольшие выборки рыб (17-19 особей) из каждой семьи весной были подвергнуты морфометрическому описанию по комплексу из 21 признака. Те же семьи, выращенные в трехкратной повторности раздельной посадки, осенью того же года были оценены по комплексу признаков - компонент продуктивности с использованием всех описанных ранее процедур по апостериорной минимизации эффекта различий условий пруда. Тем самым открылась возможность сопоставить результаты оценки морфометрических межсемейных расстояний с оценкой различий семей по продуктивности на одном и том же экспериментальном материале.

Матрицы парных межсемейных расстояний Махаланобиса, определенных по морфотипу и продуктивности (табл. 6), свидетельствует об их хорошем соответствии.

Таблица 6 - Матрица парных расстояний Махаланобиса между семьями, определенных по морфотипу и компонентам продуктивности

Семья	A5	B7	B3	A4	B8
A5		23,6 (6)	21,1 (5)	11,5 (3)	45,7 (10)
B7	6,2 (2)		3,7 (1)	11,3 (2)	37,5 (9)
B3	21,7 (6)	12,7 (4)		15,5 (4)	33,0 (7)
A4	9,7 (3)	4,3 (1)	17,6 (5)		35,2 (8)
B8	65,5 (8)	63,9 (7)	76,1 (10)	76,0 (9)
Примечание. Выше главной диагонали приведены расстояния определенные по морфотипу, ниже - по продуктивности. В скобках указан ранг расстояния.

Коэффициент корреляции рангов Спирмена оказался статистически достоверным и достиг величины 0,72 (р<0,05), позволяющей отнести связь разных типов расстояний к категории сильных.

Итог оценки корреляции двух категорий межсемейных расстояний выявил практически значимый аспект морфометрических исследований в семейной селекции. Когда полученная совокупность семей подразделена на группы морфометрически сходных, нецелесообразно включать в последующую оценку по продуктивным качествам все полученные семьи. Генетически и технологически оправданно и разумно ограничить список оцениваемых семей теми представителями морфометрически разных групп, между которыми можно ожидать различий по селекционно значимым признакам. Роль предварительной оценки генетического различия семей и выполняет сравнительный морфометрический анализ на первом году выращивания потомств от индивидуальных скрещиваний.

Когда возможности морфометрической экспресс - оценки генетически обусловленных различий между семьями уже показаны, были основания полагать, что этот анализ может сыграть ту же роль в мониторинге процесса синтетической селекции, представляющей собой ни что иное, как целенаправленное поэтапное преобразование генетической структуры селекционируемого материала.

Морфометрически достоверно различными оказались гибриды, полученные на всех этапах синтетической селекции. Именно это обстоятельство позволяет говорить о возможности мониторинга эффекта селекционных мероприятий. О мероприятиях пишем потому, что скрещивания постоянно сопровождались массовым отбором. Итоги заключительного этапа (МзУзНзУз х Мз) отражены в табл. 7.

Таблица 7 - Расстояния Махалонобиса между центроидами групп Мз, МзУзНзУз и МзУзНзУзМз (усл. ед.) и оценка их достоверности

Группа рыб	МзУзНзУз	МзУзНзУзМз	Мз
МзУзНзУз	-	6,3	21,3
МзУзНзУзМз	0,00	-	27,3
Мз	0,00	0,00	-
Примечание. Мз - местный зеркальный карп; МзУзНзУз - четверной гибрид местного, украинского и немецкого карпов; МзУзНзУзМз - пятерной гибрид.

Видно, что расстояния между четверным и пятерным гибридами на порядок меньше в сравнении с их расстояниями от исходной формы - местного карпа. Последнее скрещивание сложного гибрида с местным карпом имело целью усилить в конечном продукте селекции высокий адаптационный потенциал местной формы к специфическим условиям существования в Приморско-Ахтарском районе Краснодарского края (высокая минерализация воды, наличие очага краснухи).

Одна из прикладных задач работы состояла в оптимизации методов распознавания пород и породных групп, претендующих на селекционные достижения, на основе анализа изменчивости комплекса коррелированных признаков. Проблема различимости селекционных достижений в рыбоводстве всегда стояла достаточно остро в связи с очевидным недостатком у рыб «хороших морфологических маркеров». Последнее обстоятельство единодушно признавалось специалистами в области селекции и племенной работы (Кирпичников 1979; Слуцкий 1978).

Предлагаемое решение демонстрируется здесь на примере морфометрического разделения 4 пород форели (рис. 5).

Рис. 5 - Ординация особей четырех пород форели в пространстве двух дискриминантных функций

Из рисунка следует, что четыре породы действительно эффективно разделяются в пространстве двух дискриминантных функций. Первая из них дифференцирует породы Камлоопс и Адлер, с одной стороны, и форель Дональдсона и Стальноголового лосося - с другой. Вторая разделяет, соответственно, эти пары: Камлоопс и Стальноголового лосося и Адлер и Долнальдсона.

Сокращение полного списка из 20 морфометрических признаков до информативного из 10 не снизило качества дискриминации (табл. 7).

В группу информативных признаков вошли: отношения к длине тела по Смиту постдорсального расстояния, наибольшей высоты тела, антевентрального расстояния, высоты анального плавника, наименьшей высоты тела, длины основания анального плавника, а также отношения к длине головы ширины лба, длины рыла, горизонтального размера глаза, высоты головы у затылка.

При разделении пород только на информативном комплексе показал, что процент корректных отнесений особей к «своей» породе действительно изменился мало. Соответствующие пары значений этого процента для полного и информативного комплекса составили для форели Камлоопс 95,2% и 93,5%; для форели Дональдсона - 83,3% и 80,0%; для форели Адлер - 88,7% и 82,3%; для Стальноголового лосося - 93,5% и 93,6%.

Таблица 7 - Расстояния Махаланобиса между центроидами пород полученные на полном и информативном комплексе индексов

Порода	Камлоопс	Дональдсон	Адлер	Стальноголовый
Камлоопс	-	11,80 (3)	6,81 (5)	16,44 (2)
Дональдсон	13,90 (3)	-	11,50 (4)	5,12 (6)
Адлер	8,26 (5)	12,39 (4)	-	23,24 (1)
Стальноголовый	20,05 (2)	7,20 (6)	26,89 (1)	-
Примечание. Выше главной диагонали приведены межгрупповые расстояния Махаланобиса, определенные на информативном списке, ниже - на полном списке индексов. ранги расстояний (в скобках) сохраняются.

Таким образом, можно заключить, что дискриминантный анализ на основе предварительно выявленного информативного комплекса эффективно решает задачу разделения четырех пород форели.

5. Генетически детерминированная и контролируемая отбором внутригрупповая изменчивость рыб как причина межгрупповых различий

По мере накопления данных о достоверных различиях по морфотипу между семьями от индивидуальных скрещиваний, разными поколениями гибридов в синтетической селекции или разными породными группами рыб все острее вставал вопрос о генетической, а точнее популяционно-генетической природе этих различий.

При сравнении групп оценка внутригрупповой изменчивости, например, внутрисемейной выполняет единственную функцию. На ее фоне оценивается достоверность различия групповых средних. Сама внутрисемейная изменчивость при этом анализу не подлежит, хотя в структуре изменчивости комплекса признаков она неизменно доминирует. Возникает опасение, что упускается, может быть, главное.

Необходимость детального исследования внутригрупповой изменчивости для понимания природы изменчивости межгрупповой в данной работе ранее всего стала ясной в результате анализа экспериментов по сравнительному морфометрическому исследованию семей белого амура, выращенных в условиях двух различных хозяйств (КрасНИИРХ и КЗРП). Три важные обстоятельства определили выбор именно этого эксперимента. Во первых, число сопоставляемых семей было наибольшим - шесть. Во вторых, семьи были получены в системе скрещиваний топ-кросс (три самки х два самца; семьи: 10.13; 10.21; 14.13; 14.21; 18.13; 18.21), что позволяло рассчитывать на сходство, по крайней мере, части морфометрических вариантов рыб, возникающих в потомстве от разных индивидуальных скрещиваний. В третьих, различия условий выращивания рыб в прудах двух хозяйств были столь значительны, что были способны определить различные векторы естественного отбора.

О последнем свидетельствовали, прежде всего, результаты дисперсионного анализа результаты дисперсионного анализа изменчивости массы тела рыб. Вклады различий «между семьями» и «между хозяйствами» оказались практически одинаковыми (22,5% и 26,7%, соответственно). Однако значительным оказался и вклад взаимодействия факторов «семья - хозяйство» (36,6%). Он означает, что семьи в разных хозяйствах росли неодинаково, специфически реагируя на изменение условий выращивания. Корреляция рангов семей по средней массе тела в КрасНИИРХ и КЗРП была недостоверной (rs= 0,67; p>0,05).

Результат наилучшим образом объясняется в рамках наиболее вероятного предположения о разной адаптивности неких элементов структуры семей в условиях разных хозяйств и нацеливает на решение трех кардинально важных вопросов: как можно выделить эти элементы и что они собой представляют; различны ли частоты этих элементов в разных семьях изначально по причине происхождения от разных производителей и, наконец, изменяются ли эти частоты с изменением условий выращивания, то есть можно ли связать их изменения с отбором.

Основную роль в выявлении внутрисемейной изменчивости морфотипа сыграл кластерный анализ. Единицей кластеризации выступала особь, характеризованная по комплексу коррелированных морфометрических признаков.

На первом этапе исследовались выборки рыб каждого из 12 опытов (шесть семей х два хозяйства). Результаты кластеризации семьи 10.13, выращенной в условиях КрасНИИРХ отражены в качестве примера на рис. 6.



Рис. 6 - Результат кластеризации сеголеток белого амура семьи 10.13., выращенных в условиях КрасНИИРХ

Из рисунка следует, что выборка рыб семьи 10.13, выращенная в КрасНИИРХ, разделяется на 4 кластера численностью 3, 13, 9 и 7 рыб (порядок кластеров справа налево). В сумме по шести семьям и двум хозяйствам выделено 40 кластеров, далее и полежавших сравнительному исследованию.

Прежде всего, положительно решен вопрос о гомологичности кластеров рыб, выявленных в одной семье, но различных хозяйствах. Способ решения состоял в следующем. Для каждого из выявленных кластеров вычислены средние значения. Они и послужили основой для определения меры сходства разных кластеров на втором этапе анализа. В качестве примера приведены результаты оценки гомологии кластеров в семье 14.13. (рис. 7).

Приведенный рисунок убедительно свидетельствуют о том, что кластеры, выделяемые в пределах семьи в прудах одного хозяйства, как правило, имеют своих гомологов среди рыб, выращенных в другом. Только один кластер (№ 18 из КрасНИИРХ) не нашел «своей пары».

Крайне существенно, что гомологичные кластеры рыб обнаруживаются не только в пределах одной семьи при выращивании в разных хозяйствах, но и в пределах различных семей при выращивании в одном (рис.8).

Рис. 7 - Результат группировки кластеров, первоначально выделенных в семье 14.13

Кластеры 15-18 выделены при выращивании в КрасНИИРХ; 19-21 - в КЗРП.

Шесть первоначально найденных кластеров: 1, 11, 31, 16, 22, 37, - входящие в I группу, все принадлежат к разным семьям. То же самое можно сказать относительно II группы кластеров (2, 30, 15, 23, 35). Число кластеров, сформировавших III группу, равное восьми, больше числа сопоставляемых семей, поэтому естественны повторы. Их два: кластеры 9 и 10 оба принадлежат к семье 10.21, а 28 и 29 - к семье 18.13. Однако следует обратить внимание на то, что при попытке разрезании дендрита по более низкому уровню, например в 1,5 усл. ед., они оказались бы в разных группах. Кластеры 4 и 8, образовавшие IV группу, принадлежат к семьям 10.13 и 18.13.

Группировка кластеров, первоначально выделенных в семейных выборках из КЗРП, привела к аналогичному результату. Выделено также 4 группы кластеров (обозначены V-VIII), численностью 4, 6, 4 и 5 кластеров.

Гомологичность многих из первоначально выделенных 40 кластеров свидетельствует о том, что изменчивость морфотипа рыб в изученном материале в действительности не так уж и широка. Особенно наглядно это проявляется при попытке описать эту изменчивость геометрически: в виде распределения центроидов разных кластеров в пространстве, дискриминирующем их группы. Судя по рис. 9, распределение центроидов 21 кластера, найденных в семейных выборках из КрасНИИРХ, образует 4 неперекрывающихся облака точек. Они и есть те 4 группы кластеров, которые выделены на втором этапе анализа.

Рис. 8 - Группировка кластеров рыб, выявленных в 6 семьях белого амура, выращенных в прудах КрасНИИРХ (I - IV - группы кластеров): Семья 10.13 (кластеры 1-4); семья 10.21 (9-11); семья 14.13 (15-18); семья 14.21 (22-24); семья 18.13 (28-31); семья 18.21 (35-37)



Рис. 9 - Распределение центроидов кластеров, выявленных в семейных ыборках из КрасНИИРХ в пространстве дискриминантных функций

Становится очевидным, что в шести семьях от индивидуальных скрещиваний, выращенных в КрасНИИРХ, встречаются одни и те же четыре различных морфометрических класса рыб, но с различной частотой. В популяционной биологии уже есть термин, обозначающий это явление - «морфизм» (Huxley, 1955, цит по Ригер, Михаэлис, 1967). Это постоянное или временное сосуществование в пределах популяции двух или более генетически различных форм - морф. Так далее в работе и будут именоваться выявляемые в системном анализе изменчивости комплекса морфометрических признаков варианты морфотипа рыб.

Заранее очевидно, что основа их различия не может быть никакой иной, кроме как генетической. Тем не менее, наиболее важным аргументам в пользу генетических различий морф ниже в работе отведено специальное место.

Те же данные по шести семьям из КрасНИИРХ, представленные в виде таблицы двумерного распределения (табл. 8), позволяют количественно оценить межсемейные различия по относительной частоте встречаемости морф.

Таблица 8 - Двумерное распределение частот сеголетков белого амура по принадлежности к семье и группе кластеров в условиях КрасНИИРХ

Семья	Номер группы кластеров	t-критерий
	I	II	III	IV
10.13	3 (9,4)	13 (40,6)	9 (28,1)	7 (21,9)	1,05
10.21	8 (25,8)	0 (0,0)	23 (74,2)	0 (0,0)	3,97 *
14.13	7 (23,3)	3 (10,0)	13 (43,3)	7 (23,3)	1,66
14.21	4 (15,4)	4 (15,4)	18 (69,2)	0 (0,0)	4,18 *
18.13	4 (13,8)	7 (24,1)	18 (62,1)	0 (0,0)	3,00 *
18.21	6 (20,0)	6 (20,0)	18 (60,0)	0 (0,0)	3,27 *
Сумма	32 (18,0)	33 (18,5)	99 (55,6)	14 (7,9)	7,48*
Примечания. 1). Ч2=52,8 (р=0,00); К=0,28; 2).здесь и далее в скобках после абсолютной численности класса приведена его частота, %; 3). t-критерий вычислен по результатам сравнения наиболее частой в семье морфы со следующей за ней по частоте.

Вычисленное по данным таблицы фактическое значение Хи-квадрат превысило стандартное для соответствующего числа степеней свободы. Сила связи «семья - частота морфы», оцененная по показателю взаимной сопряженности признаков (Чупрова) определена как средняя: К=0,28.

Детально различия распределений морф в разных семьях проявляются при сравнении их частот (% от объема семьи). Сравнение проведено с использованием преобразования по Фишеру (). В четырех семьях из шести выявлена морфа, обладающая максимальной в сравнении с другими частотой - модальная. Во всех случаях это морфа III.

Аналогичный в ряде отношений результат получен при группировке кластеров рыб, выращенных в условиях КЗРП (Ч2=62,2 р=0,00; К=0,32). Однако есть и существенное отличие. Если в условиях КрасНИИРХ модальная морфа, по-видимому, наиболее адаптивная определилась в большинстве семей уже на первом году выращивания, то в условиях КЗРП этого не произошло. Модальная морфа найдена лишь в одной семье (18.21).

Напомним, что условия выращивания рыб в прудах КрасНИИРХ были более благоприятными в сравнении с КЗРП. С этих позиций и можно, с нашей точки зрения, объяснить полученный результат. Благоприятные условия выращивания в КрасНИИРХ обеспечивают реализацию генотипически обусловленных различий морф по адаптивности. Суммарные по данному хозяйству частоты четырех морф: 18,0%, 18,5%, 55,6% и 7,9%, - варьируют в широких пределах. Варьирование таких же частот четырех морф на КЗРП не столь широко: 24,7%, 33,8%, 21,4% и 20,1%. По-видимому, по той же причине в семейных выборках КЗРП не встречаются морфы столь редкие, как морфа четыре в КрасНИИРХ (7,9%).

Оставалось объединить результаты кластерного анализа рыб, полученные в раздельном анализе выборок из двух хозяйств. Необходимость этого очевидна. Общее число выделенных при раздельном анализе групп кластеров составляет восемь: (I - IV) - в выборках из КрасНИИРХ, (V - VIII) - из КЗРП. Действительное их число должно быть заведомо меньшим, поскольку, как уже было показано, большинство кластеров, выделенных в семейных выборках из КрасНИИРХ, имеют своих гомологов в выборках КЗРП (см. рис. 6,7). Методом решения вопроса о гомологии морф, выделенных в различных хозяйствах, мог быть все тот же кластерный анализ групп. Но интерпретация его результатов столкнулась с некоторыми трудностями: статус группы VIII КЗРП оказался не вполне определенным. Выбор оптимального кластерного решения должен был основываться на каком то ином подходе. В его качестве был избран анализ матрицы парных расстояний Махаланобиса при сравнении всех восьми выявленных групп (табл. 9).

Таблица 9 - Матрица парных расстояний Махаланобиса для восьми групп кластеров рыб, выращенных в двух хозяйствах

Группа	I	II	III	IV	V	VI	VII	VIII
I		9,70	19,16	10,49	0,84	13,59	8,13	14,54
II	0,00		6,33	22,18	15,94	2,30	0,09	6,58
III	0,00	0,00		16,06	24,79	1,00	7,28	0,62
IV	0,00	0,00	0,00		8,85	16,57	21,22	10,40
V	0,38	0,00	0,00	0,00		19,36	13,97	18,77
VI	0,00	0,04	0,20	0,00	0,00		2,89	1,39
VII	0,00	0,92	0,00	0,00	0,00	0,04		7,14
VIII	0,00	0,00	0,37	0,00	0,00	0,14	0,00

Приведенные в таблице оценки вероятности нуль-гипотезы об отсутствии различий между группами (вниз от главной диагонали) подсказывают единственно корректное решение разделения групп на морфы - объединении группы VIII КЗРП с группам III КрасНИИРХ и VI КЗРП. Во всех трех парных сравнениях в новой группе достоверных различий не обнаружено (рН0 : 0,14; 0,37; 0,20). Естественно недостоверными оказались различия в парах: VII КЗРП - II КрасНИИРХ (0,92) и V КЗРП - I КрасНИИРХ (0,38). В этом варианте разделения групп выполнялось и другое условие: расстояния между членами разных морф во всех возможных парных сочетаниях должны быть...