大西洋鲑（Salmo salar）洄游时间的基因组基础及其对气候变化的脆弱性研究

本研究通过220K SNP芯片分析北美11条河流中大西洋鲑的洄游时间（run timing）遗传机制，揭示了其多基因基础（包括six6、vgll3和ppfia2等关键基因），并利用性状特异性基因组偏移（genomic offset）评估了未来气候变化下不同种群表型的适应潜力。研究发现北部种群因气候变暖面临更高的遗传失配风险，为保育管理提供了基因组学依据。

　　

1 引言

季节性动物迁徙对生态系统功能和群落过程具有深远影响，而气候变化正导致物种季节性移动与环境条件之间出现日益严重的错配（mismatch）。大西洋鲑（Salmo salar）进行长距离海洋迁徙后返回出生河流，其洄游时间在种群间和种群内存在差异。全球鲑鱼数量下降表明物候错配可能是影响因素之一，但洄游时间的遗传基础仍不清楚。变温动物的迁徙表型尤其容易受到温度升高的影响，因其生理过程直接受环境条件影响。已有研究显示洄游物候提前，但其响应能力和遗传架构尚不明确。在太平洋鲑鱼中，greb1L和rock1之间的基因组区域与早期洄游时间相关，而早期迁徙者可能面临更高的人类活动压力，但也对应对气候变暖具有潜在适应性意义。北美大西洋鲑的洄游时间遗传基础尚未明确，限制了对其全范围基因组架构的理解和保育策略的制定。

2 方法

2.1 研究系统

研究使用了11条北美河流（位于Maritimes、Newfoundland和Labrador）的28年（1994–2021）每日鲑鱼计数数据，通过鱼道、计数围栏或陷阱收集。计数设施位置因地区而异，Newfoundland和Labrador的设施位于河口<10公里处，而Maritimes的设施位于上游0–148公里。成年鲑鱼按体型大小分组（小型<63厘米，大型≥63厘米），但鉴于两类体型在同一种群内洄游时间模式相似，最终合并分析以增加统计效力。

2.2 种群水平洄游时间描述指标

定义了四个种群水平的洄游时间估计指标：（1）洄游时间趋势（run timing trends）：每年种群中半数鱼类洄游通过的日期（儒略日，DOY）；（2）早期洄游时间（early run timing）：5%鱼类完成洄游的日期；（3）晚期洄游时间（late run timing）：95%鱼类完成洄游的日期；（4）模态（modality）：种群洄游峰值为单峰或多峰。早期、晚期洄游时间及模态用于基因型关联分析，以捕捉洄游时间和持续时间的变异。

2.3 SNP数据

2.3.1 SNP基因分型—SNP芯片

对297个个体的基因组数据进行分析，使用Affymetrix Axiom 220K SNP芯片（针对欧洲大西洋鲑开发）进行基因分型。经过质量控制（call rate >0.99，MAF >0.01），保留141,263个高质量SNP用于下游分析。

2.4 种群结构

使用PLINK进行连锁不平衡（LD）修剪后，获得57,611个SNP。通过主成分分析（PCA）和snmf分析推断种群结构，发现三个主要遗传群体（Maritimes、Newfoundland和Labrador）。前三个PC轴解释了9%的遗传变异，用于后续分析的结构校正。

2.5 遗传变异与洄游时间的关联分析

采用两步法进行基因组关联分析（GWA）：首先使用冗余分析（RDA），然后使用潜在因子混合模型（LFMM）验证RDA结果。对早期、晚期洄游时间和模态分别进行多基因关联分析，并筛选top 1%的SNP作为候选位点。基因注释使用bedtools（±50kb窗口），并进行GO和KEGG富集分析。

2.6 性状特异性基因组偏移计算与多样性指标

使用gradientForest包计算基因组偏移（genomic offset），评估未来气候变化下（SSP245场景，2061–2080）洄游时间相关位点的等位基因频率预测变化。首先进行基因型-环境关联（GEA）分析，筛选与气候变量相关的SNP，然后计算当前与未来等位基因频率的欧氏距离作为偏移量。同时计算环境偏移（environmental offset）和种群遗传多样性指标（如F_ST、核苷酸多样性、杂合度）。

3 结果

3.1 种群水平洄游时间描述

Conne River（CNR）洄游时间最早（5%鱼类在146±0.10 DOY通过），English River（ENG）最晚（188±0.15 DOY）。多数Maritimes种群呈现双峰洄游模式（模态），而其他地区则为单峰。多元线性回归显示，4个种群（NSH、MUN、NPR、TNR）的洄游时间显著提前（0.8–2.4天/年），而Labrador种群（ENG、SH）和CMP略有推迟（不显著）。

3.2 基因组数据

3.2.1 种群结构

PCA和祖先成分分析揭示三个地理遗传群体：Maritimes、Newfoundland和Labrador。分化区域包括Ssa09上的six6基因座和Ssa01/23染色体易位区，后者与跨大西洋谱系渗入有关。

3.3 基因型与种群水平洄游时间的关联

早期洄游时间关联基因包括ankrd37和trim2a（Ssa04），以及与vgll3重叠的3个SNP；晚期洄游时间关联基因包括msh4（Ssa09）和actc1a（Ssa06）；模态关联基因包括pawr和ppfia2（Ssa17）。Ssa01/23易位区与早期和晚期洄游时间显著相关。six6基因在未校正种群结构时与晚期洄游时间和模态相关，校正后部分信号丢失。LD分析显示Ssa01/23区域在Maritimes和Newfoundland种群中存在高连锁。

3.4 性状特异性基因组偏移估计与多样性指标

环境偏移显示北部种群未来气候差异更大。仅晚期洄游时间和模态相关位点与气候位点显著相关（校正前r_s≈0.8，校正后r_s=0.313和-0.195）。梯度森林模型显示BIO10（最暖季度均温）是除校正后晚期洄游时间（BIO16主导）外最重要的气候变量。基因组偏移在北部种群（Labrador和Newfoundland）最高，Maritimes较低。遗传多样性指标与校正前基因组偏移一致（高偏移对应低多样性、高F_ST）。

4 讨论

4.1 多基因基础与保守基因在迁徙时间和生活史适应中的作用

洄游时间具有多基因基础，涉及多个染色体区域。six6和vgll3（与年龄成熟相关）以及ppfia2（跨脊椎动物迁徙时间相关基因）等基因的作用得到验证。富集分析提示MAPK信号通路和粘着连接通路可能参与生活史性状调控。ppfia2在紫崖燕迁徙时间中同样被报道，表明其功能保守性。pawr基因可能通过多巴胺调控影响行为变异，而ankrd37和trim2a与缺氧耐受和红细胞生成相关，支持早期迁徙的生理需求。actc1a参与心脏功能和氧化应激抵抗，有助于晚期迁徙者应对高温低氧挑战。msh4与不育相关，暗示能量分配权衡。

4.2 洄游时间表型对气候变化的基因组脆弱性

气候模型预测未来温度升高1.5–4.4°C，极端事件加剧。北部种群基因组偏移最高，反映高纬度气候变化加速。洄游时间等位基因对基因组偏移贡献显著，但其与气候、地理的紧密关联在校正种群结构后减弱。北部种群洄游时间变异性低，应对环境变化的潜力可能受限。早期洄游基因型在气候变暖下可能变得有利，但当前面临更多环境压力（如高温、捕食、栖息地改变）。

4.3 染色体易位对洄游时间的影响证据

Ssa01/23易位区与洄游时间强烈相关，且与温度相关，提示其可能通过历史渗入（欧洲谱系）影响北美种群的适应。该区域在Newfoundland种群中频率较高，与欧洲 ancestry 一致。渗入可能增强 resilience 或降低 fitness，需进一步研究。

4.4 未来方向、局限性与保育意义

南部种群洄游时间提前，与全球趋势一致。塑性反应可缓冲气候变化，但受基因型限制。Newfoundland种群因欧洲 ancestry、Ssa01/23易位和养殖渗入而成为关注焦点。计数数据存在偏差（如陷阱效率、气候事件、河流障碍），但仍是宝贵资源。基因组偏移估计受种群结构校正、SNP覆盖和模型假设影响，需实验验证。高偏移不一定代表高脆弱性，需结合多样性、栖息地和连通性评估。

5 总结

本研究揭示了北美大西洋鲑洄游时间的多基因架构，并评估了气候变化下的脆弱性。北部种群需要更大的遗传更新以适应未来气候，但其潜力受制于遗传变异性。结果有助于制定针对性保育策略，维护生活史多样性以增强种群韧性。