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基于机器学习的贵州省中华蜜蜂工蜂形态分化分析

文献类型： 中文期刊

作者： 王胤晨;袁扬;任昌仕;赵恬;邓梦青;任荣清;王华;方小明;廖艳;王海龙;房宇

作者机构：

关键词： 蜜蜂;中华蜜蜂;工蜂;形态;协同演化;机器学习

期刊名称：昆虫学报

ISSN： 0454-6296

年卷期： 2025 年

页码：

收录情况： 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 【目的】中华蜜蜂Apis cerana cerana形态受地理及生态差异影响。本研究旨在探究贵州不同地区中华蜜蜂形态差异，以期为其形态在不同地区之间的分化提供参考。【方法】选取贵州省内33个地区云贵高原型中华蜜蜂工蜂样本共7524头，解剖后测量喙、足、背板、腹板、前翅相关形态参数值，再采用随机森林（random forest，RF）、神经网络（neural network，NN）和支持向量机（support vector machine，SVM）方法经参数调优后比较最佳形态分析模型和筛选变量重要性；根据变量重要性进行K-means无监督聚类分析；将重要变量和气温、降水和植被值进行Pearson相关性分析。【结果】机器学习结果显示，当mtry为5，随机树为550时参数调优结果最佳；3个模型中SVM在精确率（precision）、召回率（recall）及F1分值上优于RF和NN；第3腹板蜡镜间距、第3腹板蜡镜长、第3腹板蜡镜宽、肘脉2（cubital2）、前翅长重要性值较高。聚类结果显示织金、贞丰、赤水等共12个地区的中华蜜蜂种群聚为1类；纳雍、赫章、册亨等共8个地区的中华蜜蜂种群聚为2类；息烽、平塘、罗甸等共13个地区的中华蜜蜂种群被聚在1类和2类内。相关性分析结果显示第3腹板蜡镜长与第3腹板蜡镜宽和前翅宽成极显著正相关；第3腹板蜡镜宽与前翅宽成极显著正相关；第3腹板蜡镜间距与3年春冬温差累积值成显著负相关；Cubital2与3年春冬温差累积值显著负相关。【结论】基于机器学习的结果表明中华蜜蜂在贵州省内不同地区出现形态上的分化。支持SVM方法可为蜜蜂的分类提供新的思路，有助于理解中华蜜蜂形态在贵州省内演化趋势，对推动保护地方中华蜜蜂种质资源具有指导意义。

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