芬兰狼群监测成本效益型多功能SNP面板与分析流程的开发与应用

《Scientific Reports》：Development of a cost-effective, multifunctional SNP panel and analysis workflow for Wolf monitoring in Finland

本期推荐一项针对芬兰狼群遗传监测的创新研究。为解决传统微卫星分型成本高、通量低及标准化难题，研究团队开发了基于微流控芯片的96个SNP位点面板，实现非侵入性样本中狼与赤狐、貉、金豺的物种鉴别、性别鉴定、个体识别及亲缘关系分析。该面板在2022–2023年监测中表现优异，个体识别准确率高达95%，成本降低近40%，为濒危物种管理提供了可推广的技术范式。

　　

在芬兰广袤的森林与冻原上，灰狼作为关键捕食者，其种群动态牵动着生态平衡与人类活动的敏感神经。然而，这一被世界自然保护联盟列为濒危物种的群体，却面临着独特的生存挑战：在西部主要分布区，狼群受欧盟法规保护；而在北部驯鹿放牧区，它们又因与畜牧业的冲突而成为合法狩猎对象。这种复杂的管理背景，要求监测手段必须精准、高效且成本可控。传统上，研究人员依赖微卫星标记进行遗传监测，但面对每年上千份的粪便样本，多管重复扩增的策略使成本居高不下，且实验室间数据标准化困难。更棘手的是，志愿者收集的样本中常混杂赤狐、貉甚至新近出现的金豺的粪便，如何快速筛除非目标物种成为当务之急。

为此，芬兰自然资源研究所的团队在《Scientific Reports》发表论文，报道了专为芬兰狼群设计的96个SNP位点面板。该面板基于Illumina CanineHD全基因组芯片数据开发，通过微流控阵列技术实现高通量分型，兼具物种鉴别、性别鉴定、个体识别与亲缘分析四大功能。研究的关键技术方法包括：从17万多个SNP中筛选高分化位点；利用96.96动态阵列芯片进行基因分型；通过sNMF聚类分析与RUBIAS赋值算法验证物种特异性；采用COLONY软件进行亲缘重建；并针对粪便、尿液等低质量样本优化预扩增流程。

物种鉴定结果

面板成功区分狼与赤狐、貉、金豺等近缘物种，PCA分析显示目标物种聚类清晰。对于更遥远的猞猁、驼鹿等，因扩增失败被自动排除。

性别标记验证

Y染色体标记对雄性样本扩增成功率达100%，但X染色体标记在近交系雌性中出现纯合现象，导致性别判定准确率为80%。实践中通过多样本复核提升可靠性。

个体识别与亲缘分析

81个高MAF位点的平均次要等位基因频率为0.424，PID_sib计算表明19个位点即可区分全同胞个体。但对实际监测数据需79个位点才能稳健识别个体，凸显低质量样本与近交对位点需求的放大效应。

野外应用效能

在282份样本中，83%通过质量阈值，粪便样本重复分型错误率仅0.001/位点。面板结合93-SNP狼-狗杂交面板使用，可精准识别杂交个体，为管理提供关键依据。

结论与意义

本研究首次为芬兰狼群定制了集多功能于一体的SNP分型方案，将单样本成本从115欧元降至70欧元，且通量提升40%。面板在近交系 pedigree 重构中与微卫星结果高度一致，但SNP分型误差更低、赋值概率更优。尽管高MAF位点选择限制了其在群体遗传学中的适用性，但其模块化设计为其他物种的监测提供了可复用的技术框架。未来通过增加Y染色体标记可进一步提升性别判定稳定性，而跨实验室的引物可转移性则彰显了标准化遗传监测工具的广阔前景。