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基于线粒体cytb序列的花斑蛇鲻种群遗传结构研究

李敏 黄梓荣 许友伟 陈作志

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基于线粒体cytb序列的花斑蛇鲻种群遗传结构研究

    作者简介: 李 敏(1984—),男,博士,副研究员,从事海洋生物多样性保护研究。E-mail: limin@scsfri.ac.cn;
    通讯作者: 陈作志, zzchen2000@163.com
  • 中图分类号: S 917.4; Q 178

Population genetic structure of Brushtooth lizardfish (Saurida undosquamis) based on mitochondrial cytochrome b gene sequences

    Corresponding author: Zuozhi CHEN, zzchen2000@163.com
  • CLC number: S 917.4; Q 178

  • 摘要: 利用线粒体细胞色素b (cytochrome b, cytb)基因全序列作为分子标记,分析了中国近海和陆架的花斑蛇鲻(Saurida undosquamis)的遗传结构特征。从8个采样点266尾样本中共检测到142种单倍型,各个采样点均表现出很高的单倍型多样性(0.925 1~0.992 9)和较低的核苷酸多样性(0.003 145~0.003 852)特征。单倍型的中间连接网络图呈现以4个优势共享单倍型为中心的星状发散结构,未发现与地理群体对应的谱系结构。分子方差分析表明花斑蛇鲻的遗传变异绝大部分(99.79%)来自种群内的个体之间,而群体之间几乎没有贡献遗传变异。成对遗传分化系数(FST)显示花斑蛇鲻群体间基因交流频繁,不存在明显的遗传差异,是一个随机交配群。中性检验表明种群历史动态显著偏离稳定种群模型,核苷酸错配分布表明花斑蛇鲻历史上曾经历过种群的快速扩张,扩张时间推算约在距今(4~10)万年之前。该研究结果表明,中国近海和陆架的花斑蛇鲻遗传分化不显著,在渔业上可以作为一个单元来管理。
  • 图 1  花斑蛇鲻采样点示意图

    Figure 1.  Map of sampling sites of S. undosquamis

    图 2  花斑蛇鲻cytb基因序列单倍型的中间连接网络图

    Figure 2.  Median-joining network for cytb gene sequence haplotypes of S. undosquamis

    图 3  花斑蛇鲻cytb序列单倍型核苷酸错配分布曲线

    Figure 3.  Mismatch distribution of cytb haplotypes for S. undosquamis

    表 1  花斑蛇鲻样本信息及cytb基因序列遗传多样性参数

    Table 1.  Specimen information of S. undosquamis and genetic diversity parameters based on cytb gene sequences

    采样点
    sampling
    site
    经度/纬度
    longitude/
    latitude
    样本量(N)
    number of
    samples
    单倍型数量(H)
    number of
    haplotypes
    多态性位点数(S)
    number of polym-
    orphic sites
    单倍型多样性(h±SD)
    haplotype
    diversity
    核苷酸多样性(π±SD)
    nucleotide
    diversity
    防城港 FCG 108°30’E/21°00’N 32 21 25 0.943 5±0.028 7 0.003 145±0.001 823
    北部湾 BBW 107°15’E/19°15’N 34 22 26 0.953 7±0.021 9 0.003 205±0.001 850
    西沙 XS 109°24’E/16°40’N 34 31 37 0.992 9±0.009 9 0.003 852±0.002 168
    三亚 SY 109°46’E/17°58’N 35 27 41 0.968 1±0.020 3 0.003 724±0.002 103
    海口 HK 111°18’E/20°18’N 34 21 32 0.925 1±0.035 8 0.003 154±0.001 824
    珠江口 ZJK 114°05’E/21°41’N 34 27 38 0.985 7±0.010 8 0.003 692±0.002 089
    汕头 ST 116°55’E/23°00’N 32 23 34 0.949 6±0.029 0 0.003 497±0.001 997
    泉州 QZ 119°02’E/24°36’N 31 22 29 0.961 3±0.021 6 0.003 393±0.001 948
    总计 total 266 142 144 0.965 0±0.006 1 0.003 455±0.001 921
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    表 2  花斑蛇鲻8个地理群体cytb基因序列遗传变异的分子方差分析

    Table 2.  Analysis of molecular variance for eight populations of S. undosquamis based on cytb gene sequences

    变异来源
    source of variation
    自由度
    degree of freedom
    变异百分比
    percentage of variation
    分化系数
    F statistics
    P
    P value
    群体间 among populations 7 0.21 0.002 1 0.572 6
    群体内 within populations 258 99.79
    所有样本 total samples 265
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    表 3  花斑蛇鲻两两地理群体间cytb基因序列的遗传分化系数(对角线下方)及显著性水平(对角线上方)

    Table 3.  Pairwise FST (below diagonal) and P values (above diagonal) among geographic populations of S. undosquamis based on cytb gene sequences

    FCGBBWXSSYHKZJKSTQZ
    FCG 0.773 8 0.372 0 0.342 6 0.288 2 0.540 9 0.779 1 0.807 2
    BBW –0.013 1 0.394 1 0.460 9 0.304 5 0.650 3 0.846 7 0.659 4
    XS –0.000 9 –0.001 2 0.077 4 0.041 5 0.225 2 0.419 6 0.622 3
    SY –0.000 2 –0.003 9 0.021 1 0.896 7 0.729 2 0.762 6 0.178 8
    HK 0.002 4 0.001 9 0.031 8 –0.012 9 0.747 6 0.588 1 0.118 5
    ZJK –0.006 7 –0.008 1 0.005 7 –0.008 9 –0.009 9 0.896 3 0.247 1
    ST –0.012 5 –0.013 1 –0.002 4 –0.010 5 –0.007 9 –0.012 9 0.695 9
    QZ –0.014 1 –0.009 9 –0.007 4 0.010 5 0.018 9 0.004 5 –0.010 3
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    表 4  花斑蛇鲻两两地理群体间随机交配假设检验的显著性水平

    Table 4.  P values of exact test of sample differentiation of S. undosquamis based on cytb gene haplotype frequencies

    FCGBBWXSSYHKZJKST
    BBW 0.014 6
    XS 0.067 7 0.109 4
    SY 0.019 9 0.362 7 0.187 7
    HK 0.035 1 0.197 3 0.027 3 0.736 8
    ZJK 0.285 5 0.254 7 0.692 4 0.292 1 0.181 8
    ST 0.390 6 0.236 1 0.269 5 0.704 2 0.873 0 0.674 6
    QZ 0.527 0 0.310 6 0.128 8 0.303 3 0.486 4 0.392 6 0.945 3
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    表 5  花斑蛇鲻cytb基因序列核苷酸错配分布分析的参数估计值和中性检验统计值

    Table 5.  Mismatch distribution parameter estimates and neutrality tests statistics for S. undosquamis based on cytb gene sequences

    错配分布
    mismatch distribution
    中性检验
    neutrality test
    突然扩张模型
    sudden expansion model
    空间扩散模型
    spatial expansion model
    Tajima’ D Fu’s FS
    粗糙指数
    HRI
    P粗糙指数
    HRI
    PDPFSP
    FCG 0.782 9 0.936 2 0.590 0 0.950 1 –1.493 5 0.048 6 –14.339 4 0
    BBW 0.066 7 0.067 2 0.028 5 0.061 4 –1.492 5 0.048 5 –15.139 0 0
    XS 0.075 9 0.313 3 0.214 5 0.173 7 –1.854 0 0.013 3 –25.721 9 0
    SY 0.049 8 0.188 5 0.151 9 0.513 6 –2.068 2 0.004 2 –23.293 0 0
    HK 0.749 0 0.897 7 0.629 0 0.911 5 –1.926 2 0.010 6 –13.437 8 0
    ZJK 0.050 7 0.047 7 0.045 6 0.077 7 –1.973 3 0.008 2 –24.127 8 0
    ST 0.890 7 0.834 6 0.909 0 0.934 4 –1.909 1 0.011 5 –17.081 6 0
    QZ 0.136 3 0.217 8 0.156 5 0.352 5 –1.680 7 0.026 9 –15.934 9 0
    Total 0.177 0 0.439 0 0.076 1 0.601 0 –2.555 7 0 –25.510 6 0
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  • [1] FROESE R, PAULY D. FishBase[DB/OL]. [2019-04-25]. https://www.fishbase.de/summary/Saurida-undosquamis.html.
    [2] 江艳娥, 许友伟, 范江涛, 等. 南海北部陆架水域多齿蛇鲻与花斑蛇鲻的年龄与生长[J]. 中国水产科学, 2019, 26(1): 82-90.
    [3] 陈再超, 刘继兴. 南海经济鱼类[M]. 广州: 广东科学与技术出版社, 1982: 184-188.
    [4] 舒黎明, 邱永松. 南海北部花斑蛇鲻生长死亡参数估计及开捕规格[J]. 湛江海洋大学学报, 2004, 24(3): 29-35. doi: 10.3969/j.issn.1673-9159.2004.03.007
    [5] 舒黎明, 邱永松. 南海北部多齿蛇鲻生物学分析[J]. 中国水产科学, 2004, 11(2): 154-158. doi: 10.3321/j.issn:1005-8737.2004.02.012
    [6] 黄梓荣. 休渔对南海北部多齿蛇鲻资源的影响[J]. 广东海洋大学学报, 2002, 22(6): 26-31. doi: 10.3969/j.issn.1673-9159.2002.06.006
    [7] 卢伙胜, 颜云榕, 侯刚. 等. 2009年度南海渔业资源调查报告[R]. 湛江: 广东海洋大学, 2010.
    [8] 孙典荣, 林昭进. 北部湾主要经济鱼类资源变动分析及保护对策探讨[J]. 热带海洋学报, 2004, 2(2): 62-68. doi: 10.3969/j.issn.1009-5470.2004.02.008
    [9] 陈作志, 邱永松, 徐姗楠, 等. 北部湾花斑蛇鲻生物学特征的演化[J]. 中国水产科学, 2012, 19(2): 321-328.
    [10] COATES D J, BYRNE M, MORITZ C. Genetic diversity and conservation units: dealing with the species-population continuum in the age of genomics[J]. Front Ecol Evol, 2018, 6: 165. doi: 10.3389/fevo.2018.00165
    [11] REISS H, HOARAU G, DICKEY-COLLAS M, et al. Genetic population structure of marine fish: mismatch between biological and fisheries management units[J]. Fish Fish, 2009, 10(4): 361-395. doi: 10.1111/j.1467-2979.2008.00324.x
    [12] GOETHEL D R, BERGER A M. Accounting for spatial complexities in the calculation of biological reference points: effects of misdiagnosing population structure for stock status indicators[J]. Can J Fish Aquat Sci, 2017, 74(11): 1878-1894. doi: 10.1139/cjfas-2016-0290
    [13] PALSBØLL P J, BERUBE M, ALLENDORF F W. Identification of management units using population genetic data[J]. Trends Ecol Evol, 2007, 22(1): 11-16. doi: 10.1016/j.tree.2006.09.003
    [14] MALI K S, KUMAR M V, FAREJIYA M K, et al. Reproductive biology of Saurida tumbil (Bloch 1795) and Saurida undosquamis (Richardson 1848) inhabiting Northwest coast of India[J]. Int J Pure App Biosci, 2017, 5(6): 957-964. doi: 10.18782/2320-7051.6080
    [15] CHHANDAPRAJNADARSINI E M, ROUL S K, SWAIN S, et al. Biometric analysis of brushtooth lizard fish Saurida undosquamis (Richardson, 1848) from Mumbai waters[J]. J Entomol Zool Stud, 2018, 6(2): 1165-1171.
    [16] NAJMUDEEN T M, SEETHA P K, ZACHARIA P U. Stock dynamics of the brushtooth lizardfish Saurida undosquamis (Richardson, 1848) from a tropical multispecies fishery in the southeastern Arabian Sea[J]. Aquat Living Resour, 2019, 32: 9. doi: 10.1051/alr/2019006
    [17] 张俊, 陈国宝, 陈作志, 等. 南沙南部陆架海域渔业资源声学评估[J]. 南方水产科学, 2015, 11(5): 1-10. doi: 10.3969/j.issn.2095-0780.2015.05.001
    [18] 许友伟, 陈作志, 范江涛, 等. 南沙西南陆架海域底拖网渔获物组成及生物多样性[J]. 南方水产科学, 2015, 11(5): 76-81. doi: 10.3969/j.issn.2095-0780.2015.05.009
    [19] HALL T, BIOSCIENCES I, CARLSBAD C. BioEdit: an important software for molecular biology[J]. GERF Bull Biosci, 2011, 2(1): 60-61.
    [20] KUMAR S, STECHER G, TAMURA K. MEGA7: molecular evolutionary genetics analysis version 7.0 for bigger datasets[J]. Mol Biol Evol, 2016, 33(7): 1870-1874. doi: 10.1093/molbev/msw054
    [21] POSADA D. ModelTest Server: a web-based tool for the statistical selection of models of nucleotide substitution online[J]. Nucleic Acids Res, 2006, 34(sup 2): W700-W703.
    [22] ROZAS J, FERRER-MATA A, SÁNCHEZ-DELBARRIO J C, et al. DnaSP 6: DNA sequence polymorphism analysis of large data sets[J]. Mol Biol Evol, 2017, 34(12): 3299-3302. doi: 10.1093/molbev/msx248
    [23] POLZIN T, DANESCHMAND S V. On Steiner trees and minimum spanning trees in hypergraphs[J]. Oper Res Lett, 2003, 31(1): 12-20. doi: 10.1016/S0167-6377(02)00185-2
    [24] BANDELT H J, FORSTER P, ROHL A. Median-joining networks for inferring intraspecific phylogenies[J]. Mol Biol Evol, 1999, 16(1): 37-48. doi: 10.1093/oxfordjournals.molbev.a026036
    [25] EXCOFFIER L, LISCHER H E. Arlequin suite ver 3.5: a new series of programs to perform population genetics analyses under Linux and Windows[J]. Mol Ecol Resour, 2010, 10(3): 564-567. doi: 10.1111/j.1755-0998.2010.02847.x
    [26] TAJIMA F. Statistical-method for testing the neutral mutation hypothesis by DNA polymorphism[J]. Genetics, 1989, 123(3): 585-595.
    [27] FU Y X. Statistical tests of neutrality of mutations against population growth, hitchhiking and background selection[J]. Genetics, 1997, 147(2): 915-925.
    [28] EXCOFFIER L. Patterns of DNA sequence diversity and genetic structure after a range expansion: lessons from the infinite-island model[J]. Mol Ecol, 2004, 13(4): 853-864. doi: 10.1046/j.1365-294X.2003.02004.x
    [29] RAY N, CURRAT M, EXCOFFIER L. Intra-deme molecular diversity in spatially expanding populations[J]. Mol Biol Evol, 2003, 20(1): 76-86. doi: 10.1093/molbev/msg009
    [30] HARPENDING H C. Signature of ancient population growth in a low-resolution mitochondrial DNA mismatch distribution[J]. Hum Biol, 1994, 66(4): 591-600.
    [31] ROGERS A R, HARPENDING H. Population growth makes waves in the distribution of pairwise genetic differences[J]. Mol Biol Evol, 1992, 9(3): 552-569.
    [32] KOCHER T D, STEPIEN C A. Molecular systematics of fishes[M]. New York: Academic Press, 1997: 113-128.
    [33] FRANKHAM R, BALLOU J D, BRISCOE D A. Introduction to conservation genetics[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2002: 78-104.
    [34] 边力, 王鹏飞, 陈四清, 等. 基于线粒体Cytb基因序列的绿鳍马面鲀6个野生群体的遗传结构分析[J]. 中国水产科学, 2018, 25(4): 827-836.
    [35] 熊丹, 李敏, 李永振, 等. 南海短尾大眼鲷线粒体Cyt b基因序列及种群判别分析[J]. 中国水产科学, 2016, 23(1): 188-197.
    [36] 夏月恒, 章群, 高志远, 等. 中国近海鮸鱼遗传多样性的细胞色素b全序列分析[J]. 广东农业科学, 2013, 40(3): 101-105. doi: 10.3969/j.issn.1004-874X.2013.03.034
    [37] 彭博, 章群, 赵爽, 等. 中国近海小黄鱼遗传变异的细胞色素b序列分析[J]. 广东农业科学, 2010, 37(2): 131-135. doi: 10.3969/j.issn.1004-874X.2010.02.045
    [38] 沈朕, 关洪斌, 郑风荣, 等. 基于cytb 和D-loop的4个大泷六线鱼群体遗传多样性分析[J]. 海洋科学进展, 2017, 35(4): 524-534. doi: 10.3969/j.issn.1671-6647.2017.04.009
    [39] PINSKY M L, PALUMBI S R. Meta-analysis reveals lower genetic diversity in overfished populations[J]. Mol Ecol, 2014, 23(1): 29-39. doi: 10.1111/mec.12509
    [40] GRANT W S, BOWEN BW. Shallow population histories in deep evolutionary lineages of marine fishes: insights from sardines and anchovies and lessons for conservation[J]. J Hered, 1998, 89(5): 415-426. doi: 10.1093/jhered/89.5.415
    [41] WANG P. Response of western Pacific marginal seas to glacial cycles: paleoceanographic and sedimentological features[J]. Mar Geol, 1999, 156(1): 5-39.
    [42] IMBRIE J, BOYLE E A, CLEMENS S C, et al. On the structure and origin of major glaciation cycles, 1. Linear responses to Milankovitch forcing[J]. Paleoceanography, 1992, 7(6): 701-738. doi: 10.1029/92PA02253
    [43] 黄小林, 李文俊, 林黑着, 等. 基于线粒体DNA D-loop序列的黄斑篮子鱼群体遗传多样性分析[J]. 热带海洋学报, 2018, 37(4): 45-51.
    [44] 李敏, 张鹏, 李玉芳, 等. 南海扁舵鲣种群遗传结构和遗传多样性评价[J]. 南方水产科学, 2015, 11(5): 82-89. doi: 10.3969/j.issn.2095-0780.2015.05.010
    [45] 李敏, 李玉芳, 张鹏, 等. 基于线粒体控制区序列的南海圆舵鲣种群遗传结构分析[J]. 南方水产科学, 2016, 12(4): 88-95. doi: 10.3969/j.issn.2095-0780.2016.04.011
    [46] HEWITT G M. The genetic legacy of the Quaternary ice ages[J]. Nature, 2000, 405(6789): 907-913. doi: 10.1038/35016000
    [47] PALUMBI S R. Genetic divergence, reproductive isolation, and marine speciation[J]. Annu Rev Ecol Syst, 1994, 25: 547-572. doi: 10.1146/annurev.es.25.110194.002555
    [48] 苏纪兰. 中国近海水文[M]. 北京: 海洋出版社, 2005: 1-367.
    [49] 孙冬芳, 董丽娜, 李永振, 等. 南海北部海域多齿蛇鲻的种群分析[J]. 水产学报, 2010, 34(9): 1387-1394.
    [50] LAIKRE L, PALM S, RYMAN N. Genetic population structure of fishes: Implications for coastal zone management[J]. Ambio, 2005, 34(2): 111-119. doi: 10.1579/0044-7447-34.2.111
  • [1] 李敏张鹏李玉芳陈森张魁孔啸兰陈作志 . 南海扁舵鲣种群遗传结构和遗传多样性评价. 南方水产科学, doi: 10.3969/j.issn.2095-0780.2015.05.010
    [2] 刘金立陈新军许强华 . 印度洋西北部海域鸢乌贼种群遗传结构的RAPD分析. 南方水产科学,
    [3] 符云钟金香颉晓勇叶卫林碧海陈辉崇张汉华 . 罗非鱼3个养殖群体的遗传多样性及特异性AFLP标记研究. 南方水产科学,
    [4] 赵彦花区又君温久福李加儿周慧 . 基于微卫星标记的黄唇鱼遗传多样性研究. 南方水产科学, doi: 10.12131/20180261
    [5] 黄小帅徐煜胡晓娟徐武杰苏浩昌文国樑杨铿曹煜成 . 利用微卫星标记分析7个凡纳滨对虾引进群体子一代的遗传多样性. 南方水产科学, doi: 10.12131/20180135
    [6] 李军喻子牛 . 单核苷酸多态性及其在海洋动物遗传研究中的应用. 南方水产科学, doi: 10.3969/j.issn.1673-2227.2010.03.013
    [7] 匡天旭帅方敏陈蔚涛李新辉 . 西江鲫的遗传多样性与群体结构. 南方水产科学, doi: 10.3969/j.issn.2095-0780.2018.05.004
    [8] 孙立元郭华阳朱彩艳马振华江世贵张殿昌 . 卵形鲳鲹育种群体遗传多样性分析. 南方水产科学, doi: doi:10.3969/j.issn.2095-0780.2014.02.010
    [9] 朱彩艳叶卫夏军红符云周发林江世贵 . 广东1个鲮原种群体的种质特征及遗传多样性分析. 南方水产科学,
    [10] 莫艳秀王晓清莫永亮 . 长吻鮠遗传多样性的RAPD分析. 南方水产科学, doi: 10.3969/j.issn.1673-2227.2010.06.014
    [11] 原居林朱俊杰王高学 . 秦岭细鳞鲑黑河种群和湑水河种群的遗传多样性分析. 南方水产科学, doi: 10.3969/j.issn.1673-2227.2009.03.011
    [12] 范嗣刚王婧璇黄桂菊刘宝锁郭奕惠喻达辉1 . 合浦珠母贝选育家系的遗传多样性分析. 南方水产科学, doi: 10.3969/j.issn.2095-0780.2016.05.011
    [13] 孙成飞叶星董浚键田园园梁健辉 . 罗氏沼虾6个养殖群体遗传多样性的微卫星分析. 南方水产科学, doi: 10.3969/j.issn.2095-0780.2015.02.003
    [14] 李莉好喻达辉黄桂菊杜博符云童馨郭奕惠叶卫 . 吉富罗非鱼不同选育群体的遗传多样性. 南方水产科学,
    [15] 孙成飞谢汶峰胡婕董浚键田园园吴灶和叶星 . 大口黑鲈3个养殖群体的遗传多样性分析. 南方水产科学, doi: 10.12131/20180203
    [16] 郑德育郭易佳杨天燕高天翔郑瑶袁冬皓斯舒谨 . 基于线粒体ND2基因序列的少鳞遗传多样性研究. 南方水产科学, doi: 10.12131/20190042
    [17] 荣朝振祖国掌胡建华孙守旗孙棠丽 . 泥鳅线粒体DNA控制区结构分析及遗传多样性研究. 南方水产科学, doi: 10.3969/j.issn.2095-0780.2011.05.009
    [18] 孙奉玉宋忠魁赵鹏聂振平苏琼王芳宇 . 广西沿海及其邻近海区拟穴青蟹群体遗传多样性的RAPD分析. 南方水产科学, doi: 10.3969/j.issn.2095-0780.2012.02.005
    [19] 颉晓勇苏天凤陈文张志颜远义江世贵 . 凡纳滨对虾6个养殖群体遗传多样性的比较分析. 南方水产科学,
    [20] 王春晓高风英卢迈新刘志刚朱华平叶星 . 2个尼罗罗非鱼群体GHSR基因5侧翼序列的多态性及其遗传多样性分析. 南方水产科学, doi: 10.3969/j.issn.2095-0780.2015.01.003
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-06-14
  • 录用日期:  2019-07-04
  • 网络出版日期:  2019-08-23

基于线粒体cytb序列的花斑蛇鲻种群遗传结构研究

    作者简介:李 敏(1984—),男,博士,副研究员,从事海洋生物多样性保护研究。E-mail: limin@scsfri.ac.cn
    通讯作者: 陈作志, zzchen2000@163.com
  • 中国水产科学研究院南海水产研究所,农业农村部外海渔业开发重点实验室,广东省渔业生态环境重点实验室,广东广州 510300

摘要: 利用线粒体细胞色素b (cytochrome b, cytb)基因全序列作为分子标记,分析了中国近海和陆架的花斑蛇鲻(Saurida undosquamis)的遗传结构特征。从8个采样点266尾样本中共检测到142种单倍型,各个采样点均表现出很高的单倍型多样性(0.925 1~0.992 9)和较低的核苷酸多样性(0.003 145~0.003 852)特征。单倍型的中间连接网络图呈现以4个优势共享单倍型为中心的星状发散结构,未发现与地理群体对应的谱系结构。分子方差分析表明花斑蛇鲻的遗传变异绝大部分(99.79%)来自种群内的个体之间,而群体之间几乎没有贡献遗传变异。成对遗传分化系数(FST)显示花斑蛇鲻群体间基因交流频繁,不存在明显的遗传差异,是一个随机交配群。中性检验表明种群历史动态显著偏离稳定种群模型,核苷酸错配分布表明花斑蛇鲻历史上曾经历过种群的快速扩张,扩张时间推算约在距今(4~10)万年之前。该研究结果表明,中国近海和陆架的花斑蛇鲻遗传分化不显著,在渔业上可以作为一个单元来管理。

English Abstract

  • 花斑蛇鲻(Saurida undosquamis),属灯笼鱼目、狗母鱼科、蛇鲻属,是一种分布于东印度洋和西北太平洋近岸[1]暖水性底层鱼类,在中国主要分布于南海和台湾海峡水深30~120 m的沙质海区,常常与多齿蛇鲻(Saurida tumbil)混栖而一同被捕获[2]。蛇鲻类鱼肉鲜嫩,多做鱼丸食用,是南海区重要的底层经济鱼类[3],1997—1999年南海北部底拖网调查数据显示多齿蛇鲻和花斑蛇鲻渔获量居底层经济鱼类的第1位和第3位[4][5][6]。在2009年南海鱼类的捕捞产量调查中,蛇鲻类的产量达到5.6×104 t,居第9位[7]。但由于近年来由于近海过度捕捞和水域污染等原因,蛇鲻类资源严重衰退[8],导致目前其渔获物主要以当龄鱼和幼鱼为主[4, 9]

    在渔业管理中,为防止过度捕捞导致种群适应力的衰退,科学的做法是根据不同种群的特征来分配不同的捕捞强度[10][11][12]。种群遗传学通过研究种群中基因和基因型频率的维持和变化,判定种群的遗传结构、评估种群的遗传多样性等特征,在渔业管理上具有重要参考价值[13]。目前对花斑蛇鲻的研究基本上集中在年龄与生长[2, 4-5, 9]、繁殖[14]、种群动力学[15-16]及资源量[17-18]等方面,未见针对种群遗传特征相关的报道。该研究利用种群遗传分析中广泛使用的线粒体细胞色素b (cytochrome b,cytb)基因序列作为分子标记,分析了花斑蛇鲻的种群遗传结构特征,并对其遗传多样性进行评价,以期为该渔业资源的保护和利用提供参考依据。

    • 花斑蛇鲻样本通过底层单拖网渔船采集,采集时间为2013年7月至2016年7月之间。经鉴定和形态学测量后,置于–20 ℃冰冻带回实验室。一共选取了8个采样点,每个采样点随机挑选30余尾样本进行实验。样本采集点位置如图1所示,位点的经纬度等信息见表1

      图  1  花斑蛇鲻采样点示意图

      Figure 1.  Map of sampling sites of S. undosquamis

      采样点
      sampling
      site
      经度/纬度
      longitude/
      latitude
      样本量(N)
      number of
      samples
      单倍型数量(H)
      number of
      haplotypes
      多态性位点数(S)
      number of polym-
      orphic sites
      单倍型多样性(h±SD)
      haplotype
      diversity
      核苷酸多样性(π±SD)
      nucleotide
      diversity
      防城港 FCG 108°30’E/21°00’N 32 21 25 0.943 5±0.028 7 0.003 145±0.001 823
      北部湾 BBW 107°15’E/19°15’N 34 22 26 0.953 7±0.021 9 0.003 205±0.001 850
      西沙 XS 109°24’E/16°40’N 34 31 37 0.992 9±0.009 9 0.003 852±0.002 168
      三亚 SY 109°46’E/17°58’N 35 27 41 0.968 1±0.020 3 0.003 724±0.002 103
      海口 HK 111°18’E/20°18’N 34 21 32 0.925 1±0.035 8 0.003 154±0.001 824
      珠江口 ZJK 114°05’E/21°41’N 34 27 38 0.985 7±0.010 8 0.003 692±0.002 089
      汕头 ST 116°55’E/23°00’N 32 23 34 0.949 6±0.029 0 0.003 497±0.001 997
      泉州 QZ 119°02’E/24°36’N 31 22 29 0.961 3±0.021 6 0.003 393±0.001 948
      总计 total 266 142 144 0.965 0±0.006 1 0.003 455±0.001 921

      表 1  花斑蛇鲻样本信息及cytb基因序列遗传多样性参数

      Table 1.  Specimen information of S. undosquamis and genetic diversity parameters based on cytb gene sequences

    • 剪取花斑蛇鲻背部肌肉约30 mg置于1.5 mL离心管内,加入海洋动物基因组DNA抽提试剂盒(天根,北京)中的裂解液,使用快速组织细胞破碎仪(BulletBlender STORM,美国)研磨成糊状,再依据试剂盒说明提取基因组总DNA。用EonTM微孔板分光光度计(BioTek,美国)检测DNA浓度后,将DNA稀释至100 ng·μL−1,置于−20 ℃保存。

    • 参照GenBank中蛇鲻属的线粒体全基因组序列,设计并筛选出一对用于cytb基因序列的扩增引物:SunCytb-F (5'-CAGGATTTGAAGCCACCCCTACTAT)和Sun-Cytb-R (5'-GCTTTGGGAGTCAGTGGTAGAGGTT)。依照ExTaq酶(TaKaRa,大连)的使用说明构建序列扩增反应体系(按每个反应50 μL计算)。PCR反应程序如下:94 ℃预变性2 min;94 ℃变性20 s,60 ℃退火20 s,72 ℃延伸90 s,以上进行30个循环;最后72 ℃延伸3 min。用1%的琼脂糖凝胶电泳检测和分离扩增产物,切取单一条带凝胶回收纯化,将回收产物双向测序。

    • 利用DNAStar软件包中的SeqMan拼接正反序列,用BioEdit 7.2.5[19]整合所有样品的序列并手工校正,用MEGA 7.0[20]中ClustalW进行多重排列比对(alignment)。通过软件ModelTest[21]选择核苷酸替代最适模型,基于AIC (Akaike information criterion)标准筛选出最适模型及相关参数用于进化分析。

      利用Dnasp 6[22]生成cytb序列所有样本的单倍型,在Network 5 (www.fluxus-engineering.com)中基于最大似然法(maximum parsimony, MP)[23]构建中间连接网络图(median joining network,MJN)[24]。遗传多样性指数(表1)通过Dnasp 6和Arlequin 3.5[25]计算获得。利用Arlequin 3.5软件中的分子方差分析(analysis of molecular variances, AMOVA),通过5 000次重复抽样来检验不同遗传结构水平上的协方差的显著性,计算两两群体间遗传分化系数FST并采用种群分化测试检测单倍型在两两群体间分布频率的差异,以上分析的显著性均通过10 000次重复抽样来检验。采用Tajima’s D检验[26]和Fu’s FS检验[27]两种中性检验(neutrality tests)来检测种群进化是否严格遵循中性理论,采用核苷酸错配分布分析(mismatch distribution)[28-29],分别检验在突然扩张模型(sudden expansion model)和空间扩散模型(spatial expansion model)下观测值和期望值分布之间是否一致,以判断花斑蛇鲻种群历史上是否存在扩张事件,用粗糙指数[30] (Harpending’s raggedness index, HRI)评估模型的有效性(10 000次重复抽样)。

      根据公式t=τ/2u[31]计算种群扩张后的繁殖代数。其中τ为扩张时间参数(在Arlequin中根据核苷酸错配分布计算获得),u为序列的突变速率(u=2μk,其中kcytb序列长度,μ为每个核苷酸位点的突变速率),突变速率取每百万年1%~2.5%[32]。以花斑蛇鲻平均代时(性成熟年龄)1年[4]来换算种群扩张开始的时间。

    • 花斑蛇鲻cytb基因全序列长度为1 141 bp,以不完全终止密码子(incomplete stop codon) T结尾。8个地理群体266尾样本共检测到257个变异位点,其中144个为多态性信息位点。样本总计包含142个单倍型,大多数单倍型(116个)属于个体特异单倍型,另外26个单倍型为共享单倍型,其中共享比例最高的为4个单倍型(图2):H8 (占所有个体的13.9%)、H11 (8.3%)、H1 (7.9%)和H30 (5%)。H8、H11和H1被全部8个群体共有,H30被6个群体共有。花斑蛇鲻各个群体间cytb序列的遗传多样性指数(表1)并无显著差异,与总体处于同一水平。样本总体表现出很高的单倍型多样性(0.965 0±0.006 1)和较低的核苷酸多样性(0.003 5±0.001 9)。

      图  2  花斑蛇鲻cytb基因序列单倍型的中间连接网络图

      Figure 2.  Median-joining network for cytb gene sequence haplotypes of S. undosquamis

    • 基于中间连接法构建的花斑蛇鲻cytb序列单倍型网络图如图2所示,各单倍型以4个主要的共享单倍型H8、H11、H1和H30为中心相连接形成星状发散(star-shape)结构,并没有区分出明显的支系。来自各个地理群体的样品交织在一起,也没有呈现特殊的单倍型偏好。

    • 花斑蛇鲻cytb序列的分子方差分析表明绝大部分(99.79%)的遗传变异来自于地理群体内部,只有极少部分的遗传变异来自于群体间(表2)。总体的遗传分化系数仅为0.002 1 (P=0.572 6),表明各个群体间基因交流很频繁,不存在显著的遗传分化。花斑蛇鲻8个地理群体间遗传分化水平很低(表3),除了两个配对群体之间(XS-SY和XS-HK)外,其余群体之间的FST值均为很小的值甚至是负值,且统计检验不显著,表明群体间存在高度的遗传同质性。另外,绝大部分群体间的随机交配假设检验水平并不显著(表4),符合单倍型在群体间是随机分布的假设。整体样本的检测结果(P=1.000 0)也显示花斑蛇鲻群体间符合随机交配群的假设,与分子方差分析结果一致。

      变异来源
      source of variation
      自由度
      degree of freedom
      变异百分比
      percentage of variation
      分化系数
      F statistics
      P
      P value
      群体间 among populations 7 0.21 0.002 1 0.572 6
      群体内 within populations 258 99.79
      所有样本 total samples 265

      表 2  花斑蛇鲻8个地理群体cytb基因序列遗传变异的分子方差分析

      Table 2.  Analysis of molecular variance for eight populations of S. undosquamis based on cytb gene sequences

      FCGBBWXSSYHKZJKSTQZ
      FCG 0.773 8 0.372 0 0.342 6 0.288 2 0.540 9 0.779 1 0.807 2
      BBW –0.013 1 0.394 1 0.460 9 0.304 5 0.650 3 0.846 7 0.659 4
      XS –0.000 9 –0.001 2 0.077 4 0.041 5 0.225 2 0.419 6 0.622 3
      SY –0.000 2 –0.003 9 0.021 1 0.896 7 0.729 2 0.762 6 0.178 8
      HK 0.002 4 0.001 9 0.031 8 –0.012 9 0.747 6 0.588 1 0.118 5
      ZJK –0.006 7 –0.008 1 0.005 7 –0.008 9 –0.009 9 0.896 3 0.247 1
      ST –0.012 5 –0.013 1 –0.002 4 –0.010 5 –0.007 9 –0.012 9 0.695 9
      QZ –0.014 1 –0.009 9 –0.007 4 0.010 5 0.018 9 0.004 5 –0.010 3

      表 3  花斑蛇鲻两两地理群体间cytb基因序列的遗传分化系数(对角线下方)及显著性水平(对角线上方)

      Table 3.  Pairwise FST (below diagonal) and P values (above diagonal) among geographic populations of S. undosquamis based on cytb gene sequences

      FCGBBWXSSYHKZJKST
      BBW 0.014 6
      XS 0.067 7 0.109 4
      SY 0.019 9 0.362 7 0.187 7
      HK 0.035 1 0.197 3 0.027 3 0.736 8
      ZJK 0.285 5 0.254 7 0.692 4 0.292 1 0.181 8
      ST 0.390 6 0.236 1 0.269 5 0.704 2 0.873 0 0.674 6
      QZ 0.527 0 0.310 6 0.128 8 0.303 3 0.486 4 0.392 6 0.945 3

      表 4  花斑蛇鲻两两地理群体间随机交配假设检验的显著性水平

      Table 4.  P values of exact test of sample differentiation of S. undosquamis based on cytb gene haplotype frequencies

    • 花斑蛇鲻cytb序列的核苷酸错配分布的参数估算值(表5)显示,所有群体和样本总体的吻合度检验的HRI值在两种扩张模型的假设下均不显著(P>0.05),表明核苷酸错配分布符合这两种扩张模型的假设,即种群历史上既有数量上的快速扩张也有空间分布范围的扩散。核苷酸错配分布与发生频率的关系如图3所示,两两序列差异的分布呈明显的单峰形,且观测值与期望值非常吻合,同样印证了上述观点。种群历史的中性检验结果(表5)显示,所有群体的Tajima’s D值和Fu’s FS值均呈现显著(P<0.05)和极显著的负值(P=0),显著偏离中性理论下的Wright-Fisher模型,是种群历史上快速扩张事件的典型表现。根据Arlequin计算的扩张时间参数(τ)的观测值4.43,估算出花斑蛇鲻种群的扩张时间约发生在4—10万年前。

      错配分布
      mismatch distribution
      中性检验
      neutrality test
      突然扩张模型
      sudden expansion model
      空间扩散模型
      spatial expansion model
      Tajima’ D Fu’s FS
      粗糙指数
      HRI
      P粗糙指数
      HRI
      PDPFSP
      FCG 0.782 9 0.936 2 0.590 0 0.950 1 –1.493 5 0.048 6 –14.339 4 0
      BBW 0.066 7 0.067 2 0.028 5 0.061 4 –1.492 5 0.048 5 –15.139 0 0
      XS 0.075 9 0.313 3 0.214 5 0.173 7 –1.854 0 0.013 3 –25.721 9 0
      SY 0.049 8 0.188 5 0.151 9 0.513 6 –2.068 2 0.004 2 –23.293 0 0
      HK 0.749 0 0.897 7 0.629 0 0.911 5 –1.926 2 0.010 6 –13.437 8 0
      ZJK 0.050 7 0.047 7 0.045 6 0.077 7 –1.973 3 0.008 2 –24.127 8 0
      ST 0.890 7 0.834 6 0.909 0 0.934 4 –1.909 1 0.011 5 –17.081 6 0
      QZ 0.136 3 0.217 8 0.156 5 0.352 5 –1.680 7 0.026 9 –15.934 9 0
      Total 0.177 0 0.439 0 0.076 1 0.601 0 –2.555 7 0 –25.510 6 0

      表 5  花斑蛇鲻cytb基因序列核苷酸错配分布分析的参数估计值和中性检验统计值

      Table 5.  Mismatch distribution parameter estimates and neutrality tests statistics for S. undosquamis based on cytb gene sequences

      图  3  花斑蛇鲻cytb序列单倍型核苷酸错配分布曲线

      Figure 3.  Mismatch distribution of cytb haplotypes for S. undosquamis

    • 遗传多样性是生物多样性形成的基础,物种遗传多样性的高低与其对环境的适应能力成正比[33]。在渔业资源开发利用中,正确认识和评价鱼类的遗传多样性水平,是可持续开发利用该渔业资源的基础。花斑蛇鲻作为重要的经济鱼类,资源开发力度很大。就该研究的结果来看,目前中国海域的花斑蛇鲻具有较高的遗传多样性(h=0.925 1~0.992 9),与同样基于cytb序列标记分析的其他海水鱼类如绿鳍马面鲀(Thamnaconus septentrionalish=0.927 0)[34]、短尾大眼鲷(Priacanthus macracanthush=0.874 1)[35]、鮸鱼(Miichthys miiuyh=0.960 0)[36]、小黄鱼(Larimichthys polyactish=0.984 0)[37]和大泷六线鱼(Hexagrammos otakiih=0.739 0)[38]等处于同一水平。已有研究证实鱼类的遗传多样性会受捕捞压力的影响,尤其是对于有效群体大小(Ne)较低且群体遗传结构显著的种类来说,过度捕捞会显著降低其遗传多样性[39]。目前在持续较高强度的捕捞压力下,多齿蛇鲻的h仍处于较高水平,可能由于原有的资源量基数大,且分布范围内基因交流频繁,这在一定程度上抵消或者延迟了人类活动对其种质衰退效应的显现。另外也存在遗传多样性已经降低的可能,但由于缺乏历史研究数据而无从对比。因此该研究可作为一个基线资料,可供后续的遗传种质监测作本底参照。

      另一方面,花斑蛇鲻总体的单倍型多样性高(h=0.965 0)而核苷酸多样性较低(π=0.003 455)的模式,也与上述几种海洋鱼类类似。根据Grant和Bowen[40]对海水鱼类遗传多样性(hπ值)的划分模式,具有较高的h (>0.5)和较低的π (<0.005)可能是种群历史上经历过瓶颈效应后快速扩张的表现。在扩张过程中群体数量增加,使得单倍型数量显著提高,但尚未有足够的时间来积累核苷酸差异。这也是大多数海洋鱼类具备的特征。

      花斑蛇鲻历史上种群扩张的推测也被中性检测所佐证,Tajima’s D和Fu’s FS检验结果均表明其显著偏离稳定种群模型。另外,单倍型网络的星状发散模式和核苷酸错配分布曲线的单峰形状同样表明花斑蛇鲻历史上经历过种群的迅速扩张,扩张时间约在更新世晚期。更新世所在的第四纪晚期,由于冰期和间冰期交替气候[41]的影响,西北太平洋边缘海的海平面反复升降[42]。推测在末次冰期结束、海平面上升后,花斑蛇鲻从深海避难所重新向外殖化,栖息地发生大面积扩张,种群得以迅速扩张。该海域其他鱼类的种群历史分析也显示,不少种类如短尾大眼鲷[35]、黄斑篮子鱼(Siganus oramin)[43]、扁舵鲣(Auxis thazard)[44]和圆舵鲣(Auxis rochei)[45]等均经历了更新世的群体扩张事件。

      种群是渔业资源利用和保护的基本单位,鱼类种群遗传特征的研究有助于合理划分渔业管理单元。该研究中基于cytb序列单倍型网络分析显示花斑蛇鲻不存在显著遗传分化的支系,分子方差分析显示遗传变异几乎(99.79%)都来自群体内部,群体间也普遍不具备明显的遗传分化(FST为−0.014 14~0.031 79),表明花斑蛇鲻地理群体间的基因交流很强烈,可以视为随机交配的单一种群(unit population)。

      海洋环境由于缺乏物理屏障,许多具有较强扩散力的生物体在很大的空间范围内表现出很低的遗传分化[46-47]。原因主要在于他们的浮游性卵和幼体可以借助洋流扩散,使不同地理群体间产生遗传同质化[40]。南海的季风漂流、中国沿岸流[48]和黑潮支流等可以促使花斑蛇鲻的卵和仔稚鱼扩散到较远的海域,从而产生基因交流,与同属的多齿蛇鲻[49]以及南海其他鱼类(如上述短尾大眼鲷等种类)遗传结构模式类似。依据LAIKRE[50]的定义,这种没有分化的种群(no differentiation)在渔业资源的开发利用上可作为一个管理单元(management units,MUs)来看待。然而,利用线粒体序列标记进行种群遗传分析毕竟仍有分辨率不够精细的局限性,后续研究中可以结合更多的手段如RAD、GBS等技术来进行研究,以期获得更为确切的结果,为渔业管理措施的制定提供支撑。

参考文献 (50)
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