全球水产养殖业正面临严峻挑战——每年因鱼类疾病损失超60亿美元！中科院水生生物研究所徐镇团队最近发表在《Reviews in Aquaculture》的综述研究“Fish Genomics and Its Application in Disease-Resistance Breeding”，揭示了基因科技如何重塑水产养殖的未来。本文将带您深入解读这项里程碑式研究，为鱼类基因组学及基因组辅助抗病品种选育提供了系统性见解。
PART.01绘制鱼类“生命蓝图”
1、二十年技术飞跃
· 2002年突破：首条鱼类（日本红鳍东方鲀）基因组组装（仅3.42亿碱基）
· 2023年飞跃：全球测序2364个鱼类基因组组装，覆盖1313种鱼类
· 成本革命：从5292美元/Mb降至0.06美元/Mb
· 组装质量提升：三代测序（TGS）使contig N50从＜10kb提升到＞10Mb（图1）
2、鱼类生命之树的测序进展
汇总691个鱼类物种的995个“完整”基因组组装，绘制鱼类生命之树，对这些物种进行了分类学定位和系统发育分析。结果显示这691个测序物种覆盖了现存辐鳍鱼类（Actinopterygii）68个目中的60个（88%），以及431个科中的197个（46%）（图2）。
3、中国领跑经济鱼种解码
中国鱼类基因组研究成果的物种中覆盖了内陆养殖前15位鱼类的73%及海洋/沿海养殖前15位鱼类的40%。
表1 | 具有基因组信息的淡水及海洋/沿海养殖主要鱼类
PART.02鱼类基因三大特征
通过分析995个高质量基因组，发现惊人规律：
1、染色体数量玄机
结果表明具有24-25对染色体的物种最为常见（54.4%），而绝大多数（84.3%）辐鳍鱼类的染色体对数介于20至30之间。鲟鱼拥有最大的染色体数目（58-137对），超过大多数鱼类的两倍。相比之下，少数鱼类倾向于具有较少的染色体（图3A）。
2、基因组大小之谜
基因组大小变异涉及多重机制，包括全基因组复制（WGDs）、染色体重排以及重复元件（转座子、串联重复序列等）的扩增，但这些机制的相对贡献因物种而异。数据显示，鱼类基因组大小介于300Mb至6Gb之间，其中超过半数物种（68.2%）的基因组位于500Mb至1Gb区间，仅少数物种（5.4%）超过2Gb（图3B）。
3、GC含量气候密码
鱼类基因组的GC含量范围较其他脊椎动物更为狭窄。本研究表明，已发表的鱼类基因组GC含量介于25.4%至46.7%之间，其中85%的物种GC含量分布在38%-44%区间（图3C）。冷水鱼GC含量＞45%（如鳕鱼），淡水鱼普遍偏低（如鲤科鱼38-44%），印证了“低温驱动基因演化”假说。
PART.03抗病育种五大核心技术
基于上述鱼类基因组数据及由此获得的新发现，表明当前已进入后基因组时代。这一时期的特征在于运用基因组学技术解决水产养殖中的关键问题（如疾病易感性）。DNA测序技术的进步推动了分子标记技术的迭代更新：从长片段限制性片段长度多态性（RFLP）和扩增片段长度多态性（AFLP），发展到短片段简单序列重复（SSR），直至单碱基单核苷酸多态性（SNP）。通过SSR和SNP标记，已构建高密度遗传连锁图谱用于数量性状位点（QTL）定位和全基因组关联分析（GWAS），从而鉴定出与经济重要性状（如抗病性）相关的分子标记。基于这些性状相关标记，可进一步实施分子标记辅助选择（MAS）用于亲本选育，更促进了基因组选择（GS）技术的诞生。MAS采用与目标性状相关的特异性标记，而GS则利用全基因组范围内分布的大量标记来估算育种值，因此对数量性状具有更高的预测准确性。此外，基因组编辑（GE）和基因转移（GT）等技术也已应用于部分水产育种项目。
表2 | 不同基因组学辅助育种技术的特征
1、QTL定位（数量性状位点定位）
QTL是指与群体内变异数量性状相关联的DNA区域。QTL定位是通过推断分子标记与QTL之间的连锁关系，基于这两类位点在家族群体中的共分离现象，鉴定影响数量性状表达的基因组区域（及其邻近可能存在的候选基因）的主要方法。作为研究数量性状的经典方法，QTL定位最关键环节在于构建合适的家系材料，因为亲本选择与家系构建直接影响最终定位结果。如利用SNP标记构建牙鲆鱼高分辨率遗传图谱，并在LG6、LG19和LG21上检测到10个与鳗弧菌抗性显著相关的QTL，同时鉴定出这些QTL区域内的4个候选基因。
2、GWAS分析（全基因组关联）
GWAS基于分子标记的连锁不平衡（LD）现象，通过自然群体中丰富的遗传变异，利用LD解析标记与性状的关联性。该方法通过检测多个无亲缘关系个体的全基因组遗传多样性，获取群体中每个个体的基因型数据，进而开展性状关联的统计分析，基于统计学显著性量化筛选候选变异位点及基因。与传统QTL定位相比，GWAS的优势在于可直接利用自然群体，节省构建特定家系的时间与经济成本。此外，GWAS能同时检测多性状关联标记，有助于提升育种效率。如采用斑点叉尾鮰250K SNP芯片对340尾回交子代进行GWAS分析，发现LG7上存在与柱状病抗性显著关联的基因组区域，该区域包含5个已知免疫功能基因。
3、MAS（分子标记辅助选择）
分子标记辅助选择（MAS）通过筛选携带与目标性状紧密关联的分子标记所鉴定的性能提升基因型个体，可显著提高育种效率。早期MAS多聚焦于性别特异性分子标记的开发与应用，后期则用于发掘与抗病性等性状相关的分子标记。如通过抗病和易感雌核发育纯系鱼群，利用SSR标记筛选出与淋巴囊肿病抗性相关的位点，通过MAS培育出新群体，有效解决了牙鲆鱼淋巴囊肿病问题。
4、基因组选择（Genomic Selection, GS）
GS最初应用于陆生动物育种，该方法通过估算覆盖全基因组的所有遗传标记效应值，累加标记效应得到基因组育种值（GEBV）。这种方法不仅能缩短世代间隔，更可显著加速育种进程，尤其适用于抗病性、抗逆性及生长等低遗传力数量性状。GS的核心在于GEBV计算，依据不同统计模型，计算方法可分为三类：最佳线性无偏预测（BLUP）、贝叶斯法和机器学习算法。如构建1163尾鱼的参考群体，采用BayesC模型和1.5万个SNP标记计算候选群体个体GEBV，筛选排名前10%个体培育抗病品系（RS）。
5、基因转移（GT）与基因编辑（GE）
除前述育种手段外，通过直接改变生物体遗传组成亦可实现鱼类抗病育种目标。基因转移（GT，或称转基因技术）将外源或修饰基因导入受体生物实现遗传性状稳定传递。鱼类GT主要技术包括显微注射法、点穿孔法、精子载体法等。然而GT技术因外源基因引入的潜在风险备受争议：包括生态入侵、基因污染及进化失衡等隐患。正因如此，安全性更高的基因编辑（GE）技术成为当前热点。GE通过对目标物种自身DNA片段精准操控（主要为基因敲除）实现遗传修饰，不引入自然界不存在的外源基因。随着免疫相关基因研究的不断深入，通过基因编辑技术导入正向调控基因或敲除负向调控基因将有助于提升鱼类抗病能力。
PART.04未来已来：水产育种新纪元
近期的基因组学方法极大地推动了水产养殖业（包括抗病育种）的进展：选育最佳亲本培育抗病子代，打造水产养殖新品种，从根本上遏制病害所致经济损失（图5）。面向未来的食用鱼类育种可能更加倚重基因组学及其与其他育种方法的结合。基因组重测序结合全基因组关联分析已被证明是一种有效的方法，可用于开发遗传性别鉴定标记，进而通过性别操纵生产单性群体。多种育种方法的整合终将促成抗病鱼类的快速、低成本繁育。
参考文献：
Huang Y et al. (2024) Fish Genomics and Its Application in Disease-Resistance Breeding. Reviews in Aquaculture [IF=11.3]
