論文解讀:抗無乳鏈球菌的尼羅羅非魚品系的選擇性篩選

2020-12-18 水產養殖網

論文解讀：抗無乳鏈球菌的尼羅羅非魚品系的選擇性篩選

出處：水生動物健康評估公眾號 作者：夏洪麗 水產養殖網 2020-04-06 22:40:00

選擇性篩選對於水產養殖業的可持續發展起著至關重要的作用。&nbsp對於像鮭魚，蝦和羅非魚在內的重要物種，目前越來越多地選育集中在篩選高抗病力的種苗上，以發展更健壯和更有抵抗力的養殖種群。鏈球菌病是影響羅非魚水產養殖的主要疾病。在泰國，養殖羅非魚疾病主要是由無乳鏈球菌引起的。在養殖的所有階段，鏈球菌都會感染羅非魚，但是在魚苗期和魚種期的流行率很低，而兩到四個月大的羅非魚更容易被感染。鏈球菌導致的急性感染使得羅非魚在十天內死亡，死亡率高達70％。一般而言，鏈球菌病的傳播是通過與死魚/受汙染的水直接接觸而發生的。據報導，紅羅非魚中的鏈球菌也存在垂直傳播。鏈球菌病的爆發似乎有很多誘因，包括高密度養殖，應激，水溫升高等。

選擇性育種是通過開發更具抗性的遺傳種群來改善動物健康的有效途徑。對傳染病的抵抗力是一項重要的經濟特徵。&nbsp抗病育種的遺傳改良可以獲得累積性的經濟利益。據報導，對鮭魚，蝦和羅非魚進行攻毒試驗後，已成功提高了這些品種對特定病原體的抗病性，從而降低死亡率。在這些研究中顯示了每一代品系的高遺傳增益，例如，白蝦的桃拉症候群的存活率為18.4％，大西洋鮭的傳染性胰腺壞死抗性為18.7％，紅羅非的鏈球菌抗性為9％。此外，Shoemaker報導了尼羅羅非魚對海豚鏈球菌的顯著性抗性反應。

線性和閾值模型通常用於評估養殖品種的抗病性狀，攻毒期間的抗病力可以分析為二元特徵（動物在攻毒結束時的狀態）或正態分布的連續特徵（從攻毒到出現死亡的天數）。但是，大多數研究中採用的模型沒有利用這些特性的全部信息，而Cox&nbspfrailty模型提供了一種替代方法，該方法利用了包括適用於魚類死亡率的數據等完整的信息進行評估。&nbsp本研究的目的是確定影響攻毒後羅非魚死亡率的因素，並使用Cox&nbspfrailty估計羅非魚抗無乳鏈球菌的遺傳力，最後篩選抗鏈球菌的羅非魚。

本研究利用現有泰國的尼羅羅非魚品種，評估了篩選高抗鏈球菌的潛在新品種可行性。&nbsp基本代（G0）由98個父系和149個母系後代組成。孵化後60天，將每個家系的30條魚腹腔內注射無鏈球菌鏈球菌（1×109&nbspCFU&nbsp/&nbspml）並進行14天的觀察。疾病抵抗力記錄為從攻毒到死亡（DD）的天數，以及第14天的性狀（死/活）。
結果顯示，受感染的羅非魚表現出眼球突出，皮膚出血，嗜睡且迷失方向，出現漩渦狀的遊動行為。&nbsp瀕死的魚體檢查證實死亡的原因是無乳鏈球菌感染所致。攻毒14天後，第1批G0中149個家系（4386條魚）的存活率從0％到33.3％，第2批從0％到71％，平均存活率分別為9.9％和18.7％（表1）。只有一個家系的存活率為71％。&nbsp在G1中，抗病組（60個家系）的平均存活率為35％，易感組（9個家系）的平均存活率為21.1％。&nbsp在兩個世代的6425條魚中，有1312條魚（27％）存活到了實驗結束。Kaplan-Meier生存函數（圖1）顯示了第1代不同批次的生存曲線之間以及第2代抗性和易感組之間的生存曲線存在顯著差異（p&nbsp<0.05）。總體而言，死亡率在第2天最高，在第5、6和7天趨於平穩。中位生存期約為4天。從第5天到第7天，批次和組內的死亡率均低於1％，並且在第8天後沒有再出現死亡。


Kaplan-Meier生存函數的六個群體的曲線（圖2），表明風險在各組和Cox假設之間是成比例的。逐步回歸方法得出了最佳模型，其中包括攻毒時的年齡，當代群體和家系。每個風險因素與死亡率之間的關聯通過回歸係數進行量化。攻毒時的年齡對死亡率有顯著影響（χ2=&nbsp8.79，p&nbsp<.003）。參數估計值代表預測變量增加一個單位時預期死亡率的增加，而其他預測變量則保持不變。年齡與死亡風險之間呈負相關關係，表明隨著年齡的增長，每天的預期死亡率下降0.0056單位，同時保持當代群體和家系的不變。當代群體和家系的影響也很重要，這取決於每個群體/家系的水平。在G0中，共有149個家系中有102個的危險比小於1，被歸類為抗病力型，而其餘46個為易感型（圖3）。


表2顯示了不同模型的參數和遺傳力估計值。在各代中，從Cox模型得出的遺傳力估計值是中等的（0.22和0.21），而死亡天數很低（0.14±0.02和0.06±0.04）。線性動物模型估算的二元觀測值（0.08±0.02和0.03±0.03）。動物模型估計的生存表型方差為7％。表3給出了來自兩個數據子集的中親估計育種值之間的皮爾森相關性。線性（DD）模型和Cox模型在相關值（0.8154和0.8133）和選擇精度（0.9030和0.9018）相似的情況下均表現出色。線性（BIN）模型的預測能力較低（相關性=&nbsp0.7442，選擇準確度=&nbsp0.8627）。

表4列出了對選擇生存的表型和遺傳反應，以死亡天數和性狀觀察結果表示。基於Cox模型的危險比，估計的死亡風險使表型反應降低了53.7％，平均死亡風險下降至36.4％。&nbsp對於線性動物模型，選擇表型反應為3.4天，相對獲益為98.8％。&nbsp死亡天數的平均增加到0.58天。&nbsp對於binary數據，第14天的生存率從14％增加到36％，而育種的評估率增加到0.029（3％）。

以上結果表明，&nbspCox&nbspfrailty模型，線性DD模型和線性BIN模型，G0的遺傳力估計分別為0.22、0.14±0.02和0.11±0.02。&nbsp選擇反應表明死亡風險降低到54％，生存時間增加到3.4天，生存率增加到21％。這些結果表明以上品系的遺傳改良是可能的。

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