虾夷扇贝重要经济性状的动态生长模型构建与动态QTL分析

Currently, Static QTL analysis is still the most widely-used method for genetic breeding of the aquatic organisms. However, it is difficult to achieve the precise position of the QTL without involving the distinct expressions of traits at different developmental stages. The purpose of this study is modelling of instantaneous growth rate relate to environmental factors for dynamic QTL analysis of Japanese scallop. Our work takes the morphological features of the growth bands on a shell using image analysis method. Considering the fact that there are quantitative relationships between Oxgen isotope profile of the corresponding growth bands and environmental factors, some functions can be built between the growth rates and environmental factors using curve fitting methods. Based on the former conventional growth functions and the mathmatical functions of the growth rates with environmental factors, a multiscale mathematical model will be obtained with a environmental parameter. Any instantaneous growth rate of Japanese scallop is calculated by the model and used to estimate the QTL effects. The exploration of this project will provide theoretical supports for Dynamic QTL analysis in the breeding of superior species of Japanese scallop.

目前水生生物中所采用的常规QTL分析（即静态QTL分析）难于实现对不同生长发育时期性状变化的精确分析及定位。本研究欲利用扇贝贝壳生长纹路上氧同位素标记法与采用图像分析法测量的纹路上平均生长速率, 并根据的氧同位素与环境因素变化的定量关系,构建虾夷扇贝与环境因素变化有关的多尺度动态生长速率模型，获取扇贝生长过程中的瞬时生长速率，进行动态QTL定位；为虾夷扇贝分子育种提供理论依据和技术支持。

优良品种是保障海水养殖业持续发展的基础，以“分子育种”为核心的动植物繁育技术正成为21世纪农业发展的主流。目前，寻找优良性状相关分子标记、剖析主要性状的分子基础、鉴定关键功能基因及解析其调控网络、开展全基因组选择育种的QTL分析，已成为贝类育种学研究的重要理论问题，也是国际上育种研究的热点。. 本项目主要通过在以下三个方面的工作，开展了虾夷扇贝重要经济性状的动态生长模型构建与动态QTL分析：利用图像分析技术，研究虾夷扇贝贝壳图像纹理中条纹的图像分割、特征提取、目标识别、条纹间距测量，高通量精确计算扇贝条纹间隔的平均生长率。研究贝壳中 的测量值与记录环境因素变化的定量关系 研究不同生长区间上，根据生长速率变化与环境因素变化的规律，构建与环境参数相关的生长速率的数学模型。研究全基因组选择方法进行动态瞬时生长速率的动态QTL 精细定位。. 研究成果：建立了虾夷扇贝利用同位素标定法、图像分析的方法测量生长速率标准化流程；由于同位素测定费用高、数据通量低,项目执行人建立了基于激光诱导击穿光谱（micro-LIBS）系统并对虾夷扇贝贝壳中与生长相关的环境元素如Ca，Sr，Mg的探测分析。 构建了虾夷扇贝与环境因素变化有关的多尺度动态生长速率模型，获取扇贝生长过程中的瞬时生长速率与平均生长速率；构建了虾夷扇贝连续三代选择群体针对虾夷扇贝个体估计的平均生长速率作为数量性状，完成了借助二代测序平台，采用本课题组的2b-RAD技术获得了大量SNP位点，对三个世代进行了系统的群体遗传学研究, 采用全基因组选择计算方法：GBLUP，Bayes lasso，BayesA，神经网络等, 对扇贝进行全基因组SNP位点效应值进行估计，将这些基因效应值大的前100个位点与 Swiss prot 数据库进行比对发现分别有 11个位点可以比对到相应的蛋白上。高效、精确的遗传育种平台对于产业发展起到非常重要推动作用，构建并发布了贝类全因组选择遗传育种分析评估系。. 本研究针对扇贝进行了全基因组选择估计育种值并进行QTL分析进行了尝试，将会为全基因组选择在水产生物育种中的应用提供一些有参考。