基因组选择抗病性对模拟水产养殖群体中感染传播的影响

《Genetics Selection Evolution》：Impact of genomic selection for disease resistance on the spread of infection in a simulated aquaculture population

　　

背景：在水产养殖中，抗病性选择通常基于对选择候选者亲缘个体进行攻毒试验所获得的死亡记录。然而，商业成功取决于限制疾病传播，特别是疫情暴发的发生率和严重程度。目前尚不清楚选择较低的死亡率是否也能同时减少疾病传播。这两个结果均受到三种潜在流行病学宿主性状的影响：易感性（susceptibility）、传染性（infectivity）和感染诱导死亡率（infection-induced mortality）。本研究通过模拟评估了基因组选择抗病性对暴露于快速传播病原体的鲑鱼群体中疾病传播的影响。

方法：假设死亡记录来自选择候选者的同胞个体，在同居/浸泡攻毒试验中记录为二元死/活状态或死亡时间。利用随机分室易感-感染-移除（Susceptible-Infected-Removed, SIR）流行病学模型模拟表型，并考虑这三种潜在性状的遗传变异。通过改变三种潜在性状之间的遗传相关性设置不同情景。攻毒试验设计在组数、组大小以及组间家系分布方面有所不同。为便于比较，还设置了一个直接选择潜在性状的参考情景。基因组选择共进行10个离散世代，并使用基本繁殖比（basic reproductive ratio, R₀）评估其对疾病传播的影响。

结果：当选择基于死/活状态时，R₀对三种潜在性状之间的遗传相关性及攻毒试验设计高度敏感。相比之下，基于死亡时间的选择在所有情景中均持续降低R₀（通常在四代内降至1以下），且不受性状相关性或试验设计的影响。基于死亡时间的选择主要选育出对感染易感性降低的鱼，而基于死/活状态的选择则选育出对感染抵抗力和耐受性增强的鱼，这能够延缓感染或死亡的起始时间，但不一定能限制传播。直接选择潜在流行病学性状是同时降低死亡率和传播的最有效方法。

结论：当以同居或浸泡攻毒试验中直至死亡率自然达到平台期所记录的死亡时间作为评定标准时，针对抗病性的基因组选择既能降低死亡率，也能减少疾病传播。育种计划可受益于能够估计影响疾病传播和生存的潜在性状遗传参数的攻毒试验设计。

**研究背景与问题**

传染病暴发对动物生产行业的经济和环境可持续性构成重大威胁，尤其在水产养殖中，由于养殖群体共享水池或网箱环境以及水流的存在，病原传播更加便利，控制难度显著高于陆地养殖。尽管管理措施和疫苗接种是重要的防控手段，选择育种也在预防疫情中发挥关键作用。目前水产养殖抗病性选择通常基于攻毒试验中的死亡记录，但商业成功不仅取决于降低死亡率，还取决于限制疾病传播（即降低疫情发生率与严重程度）。然而，仅针对死亡率进行选择是否能够同时降低病原传播仍不明确。疾病传播受三种潜在流行病学宿主性状影响：易感性（susceptibility）、传染性（infectivity）和感染诱导死亡率（infection-induced mortality）。为回答这一核心问题，研究人员通过计算机模拟评估了基因组选择对疾病传播的影响，该研究发表于《Genetics Selection Evolution》。

**研究内容与意义**

研究人员模拟了一个暴露于快速传播病毒病原体的养殖鲑鱼群体，病原体特征参考传染性鲑鱼贫血病毒（Infectious Salmon Anemia virus, ISA virus）设定。模拟中比较了直接选择三种潜在性状与基于死亡率的基因组选择，后者通过选择候选者的同胞个体在攻毒试验中的死亡时间或死/活状态记录进行。传播以基本繁殖比（basic reproductive ratio, R₀）衡量，结果表明选择死亡时间可有效降低R₀并减少疾病传播，为实际育种策略提供了重要参考。

**关键方法**

该研究完全基于随机模拟，无实际样本队列。模拟流程包括：构建含30条染色体、约360万个位点的基因组，随机选取48000个SNP标记和1000个QTL；基础群体由200个全同胞家系和100个半同胞家系构成。感染过程采用随机分室易感-感染-移除（Susceptible-Infected-Removed, SIR）流行病学模型，以同居攻毒试验获得表型。设置了两种攻毒试验设计（设计1为2个大组每组2000尾鱼且所有家系混合；设计2为20个小组每组200尾鱼且各组含不同10个家系）。遗传评估采用GBLUP（Genomic Best Linear Unbiased Prediction）方法，通过改变三个潜在性状间遗传相关设置不同情景，并以R₀评估选择效果。

**主要结果**

*对潜在性状的直接选择*：直接选择任一潜在性状在多数情景中仅需两代即可使R₀降至1以下，但在最不利情景（UCgfr）下选择传染性时无法根除疫情。

*基于死亡时间的选择*：
- *潜在性状不相关或有利相关*：在60天攻毒试验下，设计2（多小组）的效果优于设计1，R₀在3～4代内降至1以下。选择主要降低易感性，但传染性响应取决于遗传相关结构；在FCfr情景下设计1中R₀反而升高。
- *潜在性状不利相关*：初期R₀有所下降，但随后趋于稳定或升高；仅在设计2的60天试验中，UCgf和UCgr情景分别在第6和第8代降至1以下。选择仍降低易感性，但传染性可能增加。

*基于死/活状态的选择*：仅在少数情景（FCgf、FCgr、UCfr等）实现R₀降至1以下，整体效果不及死亡时间选择。该策略同样降低易感性和感染诱导死亡率，但传染性变化受遗传相关影响，且对试验设计更敏感。

**讨论与结论**

讨论部分指出，选择降低死亡率本质上是在选择存活者，个体存活可能源于低易感性、低感染诱导死亡率或群体低传染性。降低易感性有利于控制R₀，但感染诱导死亡率的降低会延长感染期，可能反而增加传播机会。传染性并非个体独立性状，通常通过遗传相关或试验设计间接产生响应；包含多个流行病学组且有特定家系组成的试验设计（设计2）能更好捕获传染性遗传变异。死亡时间选择优于死/活选择，因为后者更倾向于选育耐受型个体，可能推迟感染发生但无法有效减少传播。

研究结论翻译如下：研究人员的模拟结果表明，当以同居或浸泡攻毒试验中直至死亡率自然达到平台期所记录的死亡时间作为评估指标时，针对疾病死亡率的基因组选择不仅能降低死亡率，还能减少疾病传播。然而，传播的减少并非必然，因为易感性、传染性和感染诱导死亡率的相关响应取决于其潜在遗传相关。基于死亡时间的选择比基于死/活状态的选择更有效，凸显了用于遗传评估的死亡率表型的重要性。此外，包含多个流行病学组和适当家系结构的攻毒试验设计提升了捕获影响疾病传播的遗传变异的能力。未来的育种计划可受益于能够估计影响疾病传播和生存的宿主潜在性状的攻毒试验设计和基因组工具。