中国水产门户网报道 12月9日,经中国科学院水生生物研究所朱作言院士、中国农业大学李宁院士、中国科学院北京基因组研究所副所长于军研究员以及来自国家自然科学基金委、中国科学院水生生物研究所、中国海洋大学、中国水产科学研究院有关研究所等单位的多位知名专家论证,中国水产科学研究院“鲤鱼基因组计划”在北京正式启动。这是我国继水稻、家蚕、黄瓜和牡蛎等基因组计划之后启动的又一项重要经济物种基因组计划,记者就项目的实施计划和项目的战略意义与有关专家进行了对话交流。参加对话的有朱作言院士、于军研究员、中国水产科学研究院副院长李杰人研究员,中国水产科学研究院水产生物应用基因组研究中心主任、黑龙江水产研究所孙效文研究员。
记者:在近年的科技报道中,“基因”、“基因组”这些词汇频繁地出现在我们的视野中,但像“全基因组测序”这样的专业名词,对普通大众而言还是显得很神秘,您能简单地为我们介绍一下它的具体内涵,以及开展这项工作的意义吗?
孙效文:一百多年前,现代遗传学奠基人孟德尔就提出了生物的性状是由遗传因子控制的观点,但直到20世纪50年代以后,人们才真正认识了这种“遗传因子”也就是今天所说的“基因”是染色体上的一条DNA片段;到了上世纪七十年代能够操作基因的技术叫做基因工程技术出现了,这项技术引发第一次生物技术浪潮,在农业就是基因工程育种技术。
然而,大多数的生物性状是由多基因控制的,科学家逐渐认识到,要想弄清性状的遗传机制并在产业上加以利用,只有在生物体内所有基因的整体水平上,也就是基因组水平上解析才能掌握性状形成的遗传本质。一个生物体的基因组是指包含在该生物的DNA中的全部遗传信息。全基因组测序则是将某一生物全部DNA序列解析出来,并且按照其在染色体中的原始顺序拼接装配完整的过程。
进入二十一世纪以来,各国政府和科学家高度重视基因组研究并不断加大力量投入。规模宏大的“人类基因组计划”,不仅完成了人类全基因组序列图,同时也确立了一系列进行基因组学研究的方法、技术,培养了大批从事基因组学研究的专业人员,将生物学研究在21世纪初迅速推进到了基因组时代。
对具有重要经济价值的物种进行全基因组测序,发掘基因组内蕴含的海量遗传信息,破解决定产品品质、产量、生长速度、抗病害能力等生产性状的基因奥秘,一直是农业科研工作者梦寐以求的理想。
记者:据了解,到目前我国已经自主完成了日本血吸虫、家蚕、黄瓜、白菜、甘蓝、油菜等多个物种的全基因组测序工作,但是具有重要经济价值的鱼类全基因组测序却一直未见报道。水产生物的全基因组测序工作开展得比较晚,主要是基于哪些原因呢?
孙效文:技术水平、资金投入、以及目标物种的研究基础都是制约全基因组测序工作开展的重要因素。
测序技术是基因组研究的关键技术之一,也是整个基因组研究发展的决定性的制约因子。早期DNA测序工作使用传统的Sanger双脱氧法进行,商业测序每个序列成本曾经高达数百元,整个“人类基因组计划”历时十余年,耗资数亿美元,这是令其它物种的研究者无法企及、望而却步的。但是大家深知,全基因组测序是生物技术发展的大势所趋,也是各物种基因组资源全面开发和深入研究的必由之路。对全基因组测序的追求,各国水产科研人员从未放弃过,如美国水产生物基因组计划就对领域内重要的6种水产生物,根据经济价值、研究基础、基因组复杂度等指标进行排序,确定了对各物种进行全基因组测序的等待顺序。
“临渊羡鱼,不如退而结网。”在过去的十余年中,我国的水产科研工作者并没有单纯地等待和观望,而是为了必然到来的基因组时代进行了大量工作积累。以鲤鱼为例,中国水产科学研究院通过多年的品种培育研究积累了各种性状不同的家系和品种,如目前养殖生产中广泛使用的建鲤、松浦鲤等,不仅创造了巨大的经济价值,也为鲤鱼基因组资源的整体开发与后续利用提供了纯系研究材料。我的课题组于1999年建立了鲤鱼的第一个遗传连锁图谱,开发出微卫星分子标记4000多个,合成鉴定的微卫星引物已超过3000个,鉴定出的多态性标记超过900个,其中Ⅰ型微卫星标记300多个,经过多个家系的QTL分析,已经获得体重、体长、食物转化率等21个经济性状的相关标记,一些性状如食物转化率、体长和体重等鉴定了与QTL结果连锁的功能基因。著名遗传学家HarrisLewin上月在《GenomeResearch(基因组研究)》杂志撰文指出“每一个好的基因组测序结果背后都有一个好的图谱”,这些遗传连锁图谱的构建工作为鲤鱼全基因组测序和基因组资源的全面开发奠定了良好的工作基础。
于军:2006年以来,第二代测序技术平台使得测序通量呈指数级增长,测序成本大大下降、测序时间显著缩短,许多几年前还无法企及的以全基因组测序为核心的基因组学研究已经变得完全可行,基因组资源的大规模高通量开发迅速进入了新纪元,短短两三年内,等待名单上的物种先后启动了全基因组测序计划。美国、日本、新加坡、英国、法国、挪威、加拿大等国分别或合作开展了河、青鳉、罗非鱼、大西洋鲑、大西洋鳕等物种的全基因组测序工作。
在这样的形势下,我们抓住机会,整合资源,对一种或几种有重要经济和社会贡献的遗传学和基因组学基础较好的、可操作性强的水产生物开展全基因组测序计划,不仅可以在2年~3年时间内使我国水产生物基因组研究水平和可用基因资源达到国际先进水平,同时还可以建立水产生物基因组研究和资源开发平台,培养一批水产生物基因组学研究人才,推动整个领域较快地开展基因组学研究工作。
记者:水产物种的种类是非常丰富的,在本项研究中我们为什么要选择鲤鱼作为研究对象呢?
孙效文:鲤鱼是我国水产养殖最典型的代表物种之一,它在我国养殖产量巨大,地域分布非常广泛,作为中华农耕文化的象征已经深入人心。
鲤科鱼类养殖业在我国水产养殖业中占有举足轻重的地位,年总养殖产量在1200万吨以上。目前我国年产量超过百万吨的淡水鱼共有六种,除罗非鱼之外,其中的五种(鲤、鲫、鲢、鳙、草鱼)都属于鲤科。
鲤鱼是原产亚洲的温带性淡水鱼,在除澳洲和南美洲外的全世界都有分布,主要在中国、东欧、俄罗斯、以色列和东南亚作为养殖品种被饲养,不仅有食用品种,还有锦鲤等观赏品种。
鲤鱼养殖在我国具有3000多年的历史,在殷商时代就有池塘养鲤的记载,已经成为中华文明的重要元素之一。中国传统年画中常有一个穿红兜肚的男孩,身骑一只活蹦乱跳的大鲤鱼的形象,就是反映“年年有鱼(余)”这一祈望子孙绵延和丰收的主题。
李杰人:鲤鱼在我国水产养殖中具有不可替代的地位,开展鲤鱼全基因组研究计划将对水产行业的技术发展和进步产生巨大和而深远的影响。开展鲤鱼全基因组研究不仅能够促进鲤鱼分子育种学等现代生物技术的快速发展,还能够为其他重要鲤科养殖鱼类的分子生物学和育种学的发展提供必要的数据支持。
记者:能为我们介绍一下本项目组织和实施单位的情况吗?
李杰人:“鲤鱼基因组计划”由中国水产科学研究院组织开展。中国水产科学研究院作为国家级水产科研机构,担负着全国渔业重大基础、应用研究和高新技术产业开发研究的任务,在解决渔业及渔业经济建设中基础性、方向性、全局性、关键性重大科技问题,以及科技兴渔、培养高层次科研人才、开展国内外渔业科技交流与合作等方面发挥着重要的作用。
项目执行单位为中国水产科学研究院水产生物应用基因组研究中心和中国水产科学研究院黑龙江水产研究所,合作单位为中国科学院北京基因组研究所。
孙效文:水产生物应用基因组研究中心是国内成立的第一个水产生物基因组专业研究机构,并与美国奥本大学建立了联合实验室。中心实行主任负责制,我任中心主任,美国奥本大学刘占江教授任中心外籍主任,由国内外著名专家组成学术顾问组和学术管理委员会。中心目标是打造面向国内外水产生物技术研究的开放公共实验平台,开展水产生物基因组研究和遗传育种公共技术研发,培养水产生物技术人才,组织承担重大项目和开展高水平学术交流。
本项目的工作框架设计、实验材料选取、技术路线选择、分工合作部署主要由水产生物应用基因组研究中心负责。黑龙江水产研究所是我国最早建立的淡水水产科研机构,在鲤鱼遗传育种、健康养殖和种质资源开发方面有长期的经验积累和丰硕的研究成果,并能够为“鲤鱼基因组计划”研究提供充足的实验材料。中科院基因组所是我国最早开展大规模基因组测序的单位之一,目前装备的测序能力包括9台SOLiD、4台Solexa、1台454及2台3730测序仪,拥有计算能力超过10万亿次的计算机集群,能够在测序装配技术方面为“鲤鱼基因组计划”的顺利开展提供有力保障。
记者:具体到“鲤鱼基因组计划”,其研究成果对我国水产业的提升意味着什么?
朱作言:进入21世纪,生物技术与生物产业发展速度明显加快,生命科学和生物技术正在推动新的科技革命的形成。生物技术在我国水产领域的研究与应用,对加快产业结构调整,提高产业竞争力,保障水产品质量安全,乃至改善生产与自然关系等具有重要的战略和现实意义。
“鲤鱼基因组计划”是我国经济鱼类第一个全基因组测序计划,也是世界上启动的第一个鲤科经济鱼类基因组计划,从科学技术层面来讲,该计划的启动是我国水产科研步入现代科学先进行列的标志性事件,将对我国乃至世界水产业的发展产生重要的影响。
孙效文:世界农业已进入以基因组数据为基础的分子育种阶段,也将进入以基因组知识为基础的食品安全生产与监测时代。鲤鱼全基因组研究将为这种我国养殖产量最大的水产动物的基础生物学和育种研究提供大量的基因组水平信息和资源,极大促进包括种质评估、育种、病害防治等各种应用研究的快速发展,从而加快选育具有高产、优质、抗逆等优良性状的鲤鱼品系步伐。同时,基因组信息和资源对遗传进化、生态学、营养学等领域都有重要的借鉴与参考意义。可以说,鲤鱼全基因组研究和基因组资源整体开发将对产业技术提升起到巨大与持续的推动作用。
免责声明:本文在于传播更多的信息,并不代表本网观点。本文不保证其内容的准确性、可靠性和有效性,本版文章的原创性以及文中陈述文字和内容并未经过本站证实,对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性,数据的准确性本站不作任何保证或承诺,请读者仅作参考,并请自行核实相关内容。