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针对金鲳鱼（Trachinotus ovatus）易受神经坏死病毒（NNV）感染致重大经济损失的问题，研究人员开展其抗 NNV 的全基因组关联研究（GWAS）和基因组预测（GP）。鉴定出 6 个显著和 21 个提示性 SNPs，发现 Bayes B 模型表现最佳，为抗病育种及基因组选择提供支撑。
神经坏死病毒（NNV）如同海洋养殖中的隐形杀手，对全球重要经济鱼种金鲳鱼（Trachinotus ovatus）的养殖构成严重威胁。这种单链 RNA 病毒隶属诺达病毒科 β 诺达病毒属，可侵袭鱼类中枢神经系统，引发病毒性神经坏死（VNN）。感染后的金鲳鱼会出现体色变暗、游泳姿态失调、食欲废绝等症状，幼鱼死亡率更是高达 80%，给养殖户带来巨大经济损失。尽管此前针对金鲳鱼病毒感染机制及诊断方法已有一定研究基础，但在抗病遗传改良领域，尤其是 NNV 抗性的分子机制解析方面仍存在空白。传统基于系谱的水产育种方式耗时费力，且在应对复杂疾病性状时效率低下，因此亟需借助全基因组关联分析（GWAS）和基因组选择（GS）等前沿分子育种技术，挖掘抗性相关遗传标记，为抗病品系培育提供科学依据。
为攻克这一难题，中国海洋大学海洋生命学院的研究团队开展了金鲳鱼抗 NNV 的全基因组关联研究与基因组预测分析。该研究成果发表在国际知名期刊《Aquaculture》上，为金鲳鱼抗病育种提供了关键理论与技术支撑。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：首先从广西某公司养殖的金鲳鱼群体中采集样本，通过人工感染 NNV 构建抗性与易感群体；随后利用全基因组重测序技术，对 206 个个体进行高通量测序，获得平均 23.1× 深度的高质量测序数据；运用 GWAS 分析筛选与抗性相关的单核苷酸多态性（SNP）位点，并基于不同 SNP 密度和模型开展基因组预测（GP），评估预测准确性。
研究结果
抗性相关 SNPs 的鉴定
通过 GWAS 分析，在金鲳鱼基因组中鉴定出 6 个与 NNV 抗性显著相关的 SNPs 和 21 个提示性关联 SNPs。这些 SNPs 富集于免疫系统进程和中枢神经活动相关通路，涉及的关键基因包括：肿瘤坏死因子（TNF）、白细胞介素 6（IL-6）等免疫反应基因，糖原合成酶激酶 3β（GSK3β）、脑源性神经营养因子（BDNF）等神经发育相关基因，以及热休克蛋白 70（HSP70）等细胞应激反应基因。这表明金鲳鱼的抗 NNV 机制是免疫应答、神经调控与细胞应激共同作用的复杂网络。
基因组预测模型的性能评估
研究对比了多种基因组预测模型在不同 SNP 密度下的表现，发现当 SNP 密度提升至 5K 时，预测准确性显著提高。其中，Bayes B 模型在所有测试模型中表现最优，能够更有效地捕捉微效多基因的联合效应。进一步将 GWAS 鉴定的显著 SNPs 整合到模型中，预测性能提升幅度可达 20%，证实了 GWAS 与 GS 结合在抗病育种中的协同优势。
研究结论与讨论
本研究首次系统解析了金鲳鱼抗 NNV 的遗传基础，鉴定的关键 SNPs 及相关基因揭示了免疫 - 神经 - 应激通路在抗性中的核心作用，为深入理解鱼类抗病毒机制提供了新视角。基因组预测模型的优化结果表明，高密度 SNP 芯片结合 Bayes B 模型可显著提升抗性预测的准确性，而 GWAS 筛选的标记能进一步增强模型效能，为建立高效的金鲳鱼抗病基因组选择体系奠定了基础。
该研究的重要意义体现在多个层面：从理论角度，填补了金鲳鱼抗 NNV 遗传机制研究的空白，拓展了水产动物抗病分子育种的理论体系；从应用层面，为标记辅助选择（MAS）和基因组选择（GS）技术在金鲳鱼抗病育种中的实际应用提供了可操作的技术方案，有助于加速抗病品系的培育进程，降低养殖生产对化学药物的依赖，推动水产养殖业的可持续发展。此外，研究中建立的技术框架可为其他水产物种的抗病遗传改良提供借鉴，具有广泛的方法论参考价值。
