《Aquaculture》：Genomic structural variant landscape and identification of GnRH/GnRHR signaling underlying shell growth in the pearl oyster
Pinctada fucata martensii
编辑推荐：
•基于ONT长读长测序首次构建珠母贝群体水平结构变异图谱；结构变异景观覆盖基因组的68.41%，为选择性育种提供了关键资源。•差异结构变异揭示了促性腺激素释放激素（GnRH）信号通路和神经内分泌通路对生长的支撑作用。•鉴定出PfGnRH/PfGnRHR2轴为贝壳生物矿化的新调
- •
基于ONT长读长测序首次构建珠母贝群体水平结构变异图谱；结构变异景观覆盖基因组的68.41%，为选择性育种提供了关键资源。
- •
差异结构变异揭示了促性腺激素释放激素（GnRH）信号通路和神经内分泌通路对生长的支撑作用。
- •
鉴定出PfGnRH/PfGnRHR2轴为贝壳生物矿化的新调控因子；验证表明GnRH/GnRHR2可调控贝壳基质基因和超微结构。
引言
珠母贝（Pinctada fucata martensii）是海洋珍珠产业的基石物种，其生长表现是决定养殖周期、珍珠产量和经济可行性的重要因素（Strack, 2008）。与硬骨鱼类不同，双壳贝类的生长不仅依赖于软体组织的增殖，还依赖于贝壳材料的持续沉积。贝壳形成是一个复杂的、由外套膜介导的生物矿化过程，涵盖有机基质分泌、晶体成核和矿物沉积（Addadi等, 2006; Marin等, 2012）。关键在于，这一过程决定了贝壳的建筑结构和珍珠品质，同时与个体生长速率密切相关（Clark等, 2020; Zheng等, 2023）。因此，阐明调控贝壳生长和生物矿化的遗传机制对于P. f. martensii的遗传改良和珍珠产业的可持续发展至关重要。
近年来，整合组学（包括转录组学、基因组学、QTL定位和GWAS）的进步促进了这些性状的系统解析。例如，Du等（2017）将高质量基因组组装与多组学数据相结合来建模贝壳生物矿化过程，Liu等（2020）通过QTL分析突出了神经内分泌系统在生长中的作用。此外，Zheng等（2023）通过基于SNP的GWAS鉴定出胰岛素信号通路是生物矿化的关键调控因子。这些研究表明，类似于脊椎动物，神经内分泌系统（如胰岛素信号通路）可能作为该无脊椎动物生长的核心协调者。然而，其他内分泌通路或相互作用网络是否参与该过程仍知之甚少。
神经内分泌信号传导是一种进化保守的调控策略，将环境和内部信号与代谢、生长、繁殖和组织稳态联系起来。在软体动物中，神经肽及其受体参与协调摄食、能量分配、发育、繁殖和周围组织生理功能。GnRH相关肽和GnRH受体样蛋白已在多个无脊椎动物谱系中被鉴定；然而，软体动物缺乏经典的脊椎动物下丘脑-垂体-性腺轴。因此，软体动物的GnRH相关信号传导更恰当地被认为是一个具有潜在多样化生理功能的神经肽信号系统，而非脊椎动物生殖轴的直接对应物（Tsai, 2006; Sakai等, 2017; Zandawala等, 2018）。在双壳贝类中，神经肽被发现存在于外套膜组织中，并与贝壳生产和免疫相关（Cardoso等, 2020; Li等, 2024）。在此背景下，GnRH相关组分在外套膜等周围组织中的表达提出了该信号系统可能参与生长和生物矿化相关过程的可能性。
异速生长是P. f. martensii中可遗传且普遍存在的性状，是选择性育种的基本标准。虽然以往研究主要依赖比较转录组学和SNP分析来鉴定与生长相关的基因（Shi和He, 2014; Xu等, 2022a; Zheng等, 2023），但结构变异（SVs）代表了常被忽视的一个基因组维度。结构变异（SVs）一般操作性地定义为大于约50 bp的基因组重排，包括缺失、插入、重复、倒位、易位以及更复杂的重排（Ho等, 2020）。由于SVs可以跨越编码区和非编码区，它们可能通过改变基因剂量、破坏编码序列、修饰顺式调控元件或改变局部基因组组织来影响表型（Benoit, 2020）。长读长测序提高了SV发现的分辨率，尤其是对于短读长难以解析的插入、重复区域和复杂重排（Mahmoud等, 2019）。SVs在养殖经济性状中的日益重要的作用已被越来越多的研究所证实（Bertolotti等, 2020; Huang等, 2024; Yano等, 2013; Zhou等, 2025），然而它们在P. f. martensii中的分布及其对生长变异的潜在贡献仍然缺乏充分的表征。
为了表征SV资源并将其与生长性状联系起来，以研究P. f. martensii的生长调控，我们利用Oxford Nanopore Technologies（ONT）长读长测序技术，在三个地理上分布不同的群体中构建了P. f. martensii的群体水平SV图谱。通过比较具有不同异速生长模式的个体之间的SV谱，我们鉴定了该性状相关的关键基因和通路。值得注意的是，我们发现了一个新的神经内分泌-代谢轴PfGnRH/PfGnRHR2，该轴将神经内分泌信号与能量稳态联系起来，协同调控贝壳生物矿化和躯体生长。
章节摘要
样本采集
本研究用于SV筛选的珠母贝P. f. martensii来自深圳自然群体（SZ）中的南核1号品种、湛江养殖群体（ZJ）以及广西自然群体的后代（GX）。使用精度为0.01 mm的游标卡尺分别测量每个群体中所有两岁个体的壳高。在每个群体中，壳高分布的前10%和后10%的个体被指定为
P. f. martensii基因组的SVs特征
利用ONT测序分析来自三个群体（SZ、GX、ZJ）的18个个体的SVs。平均测序深度范围为24.683×至33.087×，比对率为96.48%–99.30%，基因组覆盖率为91.23%–93.66%（补充表S4–S5）。
在全部18个个体中共检测到8,093,169个原始SVs（平均每个个体449,620个），这些SVs被整合为1,385,870个非冗余唯一SVs，跨越675.65 Mb（占基因组的68.41%）（补充表S4）。
P. f. martensii基因组的SVs景观和结构复杂性
结构变异（SVs）是常见的大尺度基因组变异，在基因调控和表型多样性中发挥重要作用。由于传统方法的局限性，许多SVs仍未被表征，这凸显了进行全面全基因组分析的需求（Bertolotti等, 2020; Qi等, 2021）。为了探索P. f. martensii的全基因组SVs并鉴定与种内异速生长相关的候选基因，本研究进行了全面分析
结论
结构变异（SVs）是遗传多样性和表型可塑性的基本驱动因素。本研究构建了P. f. martensii的全基因组SV资源，并通过群体内极端表型比较，优先筛选了与贝壳生长变异相关的SV候选基因和通路。功能验证支持了PfGnRH/PfGnRHR2相关信号在外套膜相关过程中的生物学合理性，但个别SV与GnRH
作者贡献
M.S.进行了实验、分析数据并撰写了论文。M.H.设计了研究方案、修订了图表并提供了建议。H.Z.设计了研究方案、提供了建议并协助了实验。所有作者阅读并批准了论文的最终版本。
CRediT作者贡献声明
Mengru Si：撰写——初稿、可视化、验证、调查研究、形式化分析、数据整理。Hua Zhang：撰写——审阅与编辑、资金获取、形式化分析、概念化。Maoxian He：撰写——审阅与编辑、方法论、资金获取、形式化分析、概念化。
利益冲突声明
作者声明不存在可能影响本文所述工作的已知竞争性经济利益或个人关系。
致谢
本研究受广东省现代农业科技体系贝类与藻类产业创新团队（项目编号：2024CXTD23）、2025年广东省现代海洋牧场候选品种育种技术研究（项目编号：2025-MRB-00-001）以及广东省科技计划项目（项目编号：2023B1212060047）资助。
Mengru Si|Hua Zhang|Maoxian He
