学术报告纪要（2020-1-8）

刘新鹏、秦婉婷、林国亮

罗静

2021-01-08

  2021年1月8日，应实验室于黎老师和罗静老师的邀请，浙江海洋大学的高天翔教授和吉林农业大学的肖世俊博士来到本实验室进行了“海洋鱼类研究进展”和“基于大数据和人工智能的水产育种技术开发进展”的学术报告，实验室师生踊跃参加了本次学术交流。

高天翔教授对海洋鱼类研究进展进行了介绍，主要可分为三大部分。第一部分介绍了在渔业资源生物学方面的研究，对常见的海洋鱼类的分类、生长繁殖特性、分布和食性分析进行了讨论，利用标记重捕法对当地的对虾、三疣梭子蟹等重要海洋生物资源的增殖放流工作进行了评估。第二部分是对中国周边海洋鱼类系统发育和生物地理的研究，研究发现中国海洋鱼类存在许多分类问题，如鱚科、鲬属等鱼类中均可能存在新种或隐存种。通过对鱚科鱼类的系统发育关系的分析，认为中国的鱚科鱼类可能分为两个属，但尚需更多的证据证明这一观点。在谈及海洋生物的生物地理研究时，特别指出由于海洋环境是连通的，因此，在进行海洋生物的群体遗传分化和生物地理研究时，应充分考虑各项环境因素和鱼类的不同习性，以保证对结果的正确分析。例如在对银姑鱼的系统发育研究中发现，中国和日本的银姑鱼存在较大的遗传差异，银姑鱼多栖息在近海的中下层，且卵为沉性卵，因此推测可能是由于中国和日本海底存在海沟导致了地理隔离，进而造成了这种遗传差异。第三部分介绍了青岛海底世界环境DNA metabarcording研究结果，并利用环境DNA检测大黄鱼和小黄鱼的分布情况和不同海域鱼类资源的丰度。环境DNA的检测具有高灵敏度、高效检测的特点，可有效的检测目标海域中物种的有无、相对生物量，对特定群体进行群体大小的估算，并且估算海域中鱼类资源的丰度，但在使用该技术时应尽可能避免污染，否则极易造成假阳性或假阴性情况的出现，而且环境DNA的产生和降解过程并不明确，还受研究对象和不同水域的影响，因此对环境DNA检测结果要谨慎对待。高天翔教授团队通过对东海水样的环境DNA检测，发现大黄鱼在水平分布上存在较大的差异，小黄鱼在长江口禁渔区之外可能存在一个新的产卵场。这一系列的科研成果都为中国海洋渔业资源的保护与利用提供了重要理论依据。

在高天翔教授报告后的讨论中，多名师生积极提问，比如，李艳研究员提及增殖放流工作可能会对环境和其他物种造成负面影响方面的担忧，对此高天翔教授表示尽管增殖放流工作可能对当地海洋中其他鱼类造成了一定影响，但出于渔业发展和生物多样性保护的考虑，增值放流工作仍有必要；博士生匡卫民提出在海洋鱼类的群体遗传的研究中，通过不同的分子标记去观察其遗传分化时，可能出现不同物种间的杂交情况。

  肖世俊博士的学术报告主要是对信息化管理和分子育种方面的研究。肖世俊博士希望基于基因和表型大数据构建分子育种体系，这一技术难点在于，基因组数据和表型组数据量不匹配，表型组数据严重不足。表型组数据目前获得相对困难，如在对大豆不同品种的叶脉进行扫描分析后，发现90％大豆样品的叶脉和其品种有关，这种关联可能是与大豆产量有关的，但是由于技术上的原因大豆叶脉拓扑结构这一表型并没有被很好的记录。同样，在鱼类表型的研究中，对表型的记录存在这主观误差，而且同一个体的表型记录大多不可重复进行。因此我们可以看到，记录表型的传统方法存着巨大的局限。因此，肖世俊博士通过现有技术开发出了多维度高通量表型组技术，能够更加高效且客观的收集表型数据。该技术在无损表型测量方面，做到了不伤害果实的情况下获得果实相关的所有表型数据，甚至可以获得水稻灌浆过程的动态表型。在鱼类研究上，同样表现出了巨大的应用潜能。这一技术更加全面的保存了鱼类的表型，在保证鱼类存活的情况下完整记录了鱼类的形态表型和内部表型。表型组技术的应用大大节省了人工记录表型所消耗的时间，而且减少了人工记录的主观误差。在获得了基因组和表型组数据后，通过信息化管理这些数据，通过人工智能等手段进行数据挖掘与分析，将获得的数据用于分子育种。同时在此部分报告中，肖世俊博士还提出了在现代生物信息研究中，数据的解读是未来交叉学科发展的重点，当前迫切需要构建一个有助于数据解读的数据库，其中包含基因的知识图谱，帮助科研人员在获得分析数据后更加高效地进行有效和有生物学意义的数据解读。基于基因和表型大数据的基因知识图谱可以更加智能地挖掘表型和基因的关系以及其中的证据链条，从而在进行基因功能验证实验之前进行理论研究，对于基因功能研究和育种应用都有非常好的应用前景。

在肖世俊博士报告后的交流中，表型组技术成为了交流热点，针对这一技术提出了大量问题，肖世俊博士表示，该技术目前在鱼类方面应用较多，在其他类群中可以进行尝试性应用。

交流会中，实验室师生积极提问，双方对课题进行了多方面的讨论，讨论了在交流会中收益良多。会后于黎老师组、罗静老师组和高天翔教授、肖世俊博士就目前在做的课题作了进一步深入交流。报告结束后，于黎老师向两名报告人颁发了致谢状。此次交流会的圆满成功为我们今后鱼类和组学数据的解读等深入合作奠定了良好基础。

（由左向右：李艳研究员、罗静教授、高天翔教授、于黎研究员、肖世俊博士、王晓萍助理研究员、胡靖杨博士）

 

高天翔 教授

1984年毕业于山东海洋学院（现中国海洋大学）水产系，1998年获东京水产大学水生生物学博士学位；日本学术振兴会（JSPS）博士后。现任浙江海洋大学二级教授，浙江省高等学校“钱江学者”特聘教授，中国海洋大学博士生导师，日本神户大学Visiting professor。

主要致力于渔业资源生物学、海洋鱼类分类及其分子系统地理学研究。1999年回到中国海洋大学工作，主持承担国家自然科学基金项目6项、国家863计划课题和其他省部级项目，参与国家973、863、国家重点研发计划“蓝色粮仓科技创新”重点专项、国家自然科学基金国际（地区）合作与交流项目、国家公益性行业科研专项等项目研究。在海洋鱼类分类及其多样性研究方面取得了系列创新性成果：率先开展了西北太平洋海洋鱼类分子系统地理学研究，发现中国陆架海区及其邻近海域海洋鱼类存在三种系统地理格局；建立了500 余种海洋鱼类DNA样品库，通过形态分类和DNA条形码研究，发现了多个海洋鱼类新种/新纪录鱼种，提出了基于种群研究基础上的鱼类分类新理念；利用分子标记评价渔业资源增殖放流效果，并在国内率先开展了基于环境DNA metabarcording技术的鱼类多样性监测研究。以第一或通讯作者在GigaScience、Molecular Ecology、Molecular Phylogenetics and Evolution、Diversity and Distributions、Ecological Indicators、Open Biology、Genomics、Fisheries Research、Frontiers in Marine Science等杂志发表SCI论文120余篇，获授权发明专利5项、实用新型专利6项；主持制订国家标准和水产行业标准10项，获省部级科技成果奖6项。

社会学术团体兼职：全国海洋渔业资源评估专家委员会专家，全国水产标准化技术委员会海水养殖分技术委员会委员，中国-PEMSEA中心渔业领域咨询专家，中国动物学会中国鱼类学会理事，生物多样性、中国水产科学等杂志编委。

 

 

肖世俊

 

2004-2008年就读于湖北大学化学生物学国家基地班，2008-2013年在中国科学院-德国马普学会计算生物学伙伴研究所攻读博士学位，期间获得中国科学院-德国马普学会博士联合培养项目择优资助。2011-2012年在德国马普学会智能系统研究所从事访问学者研究。2013年加入集美大学从事大黄鱼基因组学和遗传选育工作。2018 -2020年在武汉理工大学从事博士后研究工作，主要利用人工智能和大数据方法开发现代农业分子育种中基因组和表型组技术。2018年开始，作为西藏自治区农牧科学院第四层次柔性引进人才，援助西藏地区特色鱼类的基因组研究和分子育种技术开发。2018年至今在武汉古奥基因科技有限公司担任副总经理兼首席技术官，负责基因组、表型组、育种数据中心和分子育种平台的开发，兼任吉林农业大学校外研究生导师。

十余年来一直从事基于基因组学和表型组学的数字化精准育种研究和产业化，主要研究方向是利用海量的基因和表型数据，使用人工智能和大数据技术，研究农业动植物的重要农艺性状的遗传基础，开发基因和表型大数据分析方法和基因组育种应用工具。在国际知名SCI期刊上发表基因组和分子育种研究论文30余篇，获得22项国家发明专利，2项软件著作权，3项地方标准和1个审定水产新品种，主持国家自然科学基金2项，中国博士后基金面上项目1项和省自然科学基金1项，参与国家重点研发计划、国家自然科学基金重点支持项目和国家863计划项目。