基于NIR技术的长牡蛎肉质性状遗传参数估算研究

Flesh quality trait, such as flavor and nutritional quality of Pacific oyster (Crassostrea gigas), is a very important economic trait, which is affecting consumers' propensity, and determines the value of the oyster products. In the study of genetic breeding of animals, genetic parameters play an important role in the best breeding program decision, genetic selection response prediction and evaluation of the individual. This project is going to use near-infrared (NIR) technology, to build fast and high-through analysis model of flesh quality trait, which includes eight kind of nutrients of C. gigas. Large number (about 3000) of flesh quality trait of eight nutrients index is to be obtained using the model developed, theirs heritability and gene-environment interaction (G × E) will be analysed, identifying the dominant factors of flesh quality trait --- genetic or environmental factors. By means of analysis traits correlation of flesh quality trait, growth trait and adductor muscle tension trait, to determine the feasibility of genetic selection of flesh quality trait through growth trait and adductor muscle tension trait to achieve indirect selection for non-destructive measurement. This study is expected to use indirect selection and combined selection method under the condition of un-physically damaged oysters to select flesh quality trait. The results of this project will establish the basis of breeding quantitative genetics for flesh quality trait of C. gigas.

长牡蛎（Crassostrea gigas）的风味和营养品质等肉质性状是重要的经济性状，影响着消费者的消费倾向，进而决定着其商品价值。在动物遗传育种工作中，遗传参数在最佳育种方案制定、选择反应预测和个体遗传评价等方面具有重要作用。本项目拟采用近红外（NIR）技术，构建长牡蛎肉质性状八种营养成分的高通量快速分析模型；运用模型获得大批量（约3000个）长牡蛎个体肉质性状的八种营养成分指标，对其进行遗传力和基因环境互作（G×E）分析，查明影响肉质性状指标的主导因素是遗传因素还是环境因素；对肉质性状、生长性状和闭壳肌拉力性状进行相关性分析，确定能否通过对生长性状和闭壳肌拉力性状的选择，实现对不可活体测量的肉质性状进行间接选育。本研究结果预计在不解剖研究对象的前提下，通过间接选育，运用复合选择方法，从可直接测量的表观指标选育肉质性状指标；研究结果为选育长牡蛎肉质性状新品种奠定数量遗传学基础。

长牡蛎（Crassostrea gigas）具有环境适应性强、生长迅速、营养丰富等优点，是分布广、产量高的重要经济贝类。其遗传参数在最佳育种方案制定、选择反应预测和个体遗传评价等方面具有重要作用。通过本项目的实施，完成了以下主要内容：.（1）分别建立了长牡蛎鲜样组织和干样组织的肉质品质性状的八种成分的近红外（NIR）分析模型。在鲜样组织NIR模型中：水分含量（MC）、糖原含量（GC）和总蛋白含量（TPC）3种成分含量的NIR模型具有良好的准确性和预测能力；干样组织NIR模型中：GC、TPC、总脂肪含量（TFC）、锌含量（ZC）、硒含量（SC）、和灰分含量（AC）中的6种成分的NIR模型具有良好的准确性和预测能力。长牡蛎NIR模型的建立为开展长牡蛎肉质品质性状选育提供了可能。.（2）建立了两组微卫星五重PCR体系，运用多重PCR对两组混合家系进行了亲子鉴定。结果表明，建立的两组微卫星五重 PCR 体系在两组家系中的鉴定效率均较高，可以快速有效地将子代个体鉴定至所属父母本，在长牡蛎家系鉴定中具有很好的应用价值。.（3）运用长牡蛎干样组织NIR模型，获得了山东半岛南部乳山海域（RS）和山东半岛北部崆峒岛海域（KTD）的长牡蛎肉质品质性状、生长性状、闭壳肌拉力性状的指标数据，对各参数进行了遗传参数估算。实验结果发现，长牡蛎各性状的在两海域遗传力差别较大，性状指标间的遗传相关和表型相关也存在较大差异。这些数据为开展长牡蛎重要经济性状选择育种提供了数量遗传学数据，为制定适宜的选育技术路线奠定了基础。.（4）对RS和KTD海域长牡蛎的肉质品质性状进行了基因环境互作（G×E）效应分析，发现肉质品质性状各指标的遗传相关值均低于0.5，其中，TFC、SC和AC两海域的遗传相关值接近于0，G × E互作均达到重度水平。该数据表明，对长牡蛎肉质品质性状进行选择育种的时候，需要分别针对两海域制定各自的选育路线。.（5）主要解决了四个关键技术方法：建立了双壳贝类闭壳肌拉力的测定装置及测定方法，发明了一种加固式抗风浪牡蛎养殖方法，发明了一种培育牡蛎浮游幼体的设施，建立了一种贝类肉质性状新品系的选育方法，并获得了三个授权发明专利和一个实用新型专利，另外还授权了两个牡蛎养殖的外观设计专利“圆形栅格箱”和“方形栅格箱”。