近日，我所育种研究室在鲟鱼遗传育种研究方面取得新进展，相关成果以“Harnessing SNPs and InDels from whole-genome sequencing to enhance genomic prediction in sturgeons”为题在水产学科国际权威期刊Aquaculture（JCR 1区）发表。

鲟鱼具有生长周期长、性成熟晚、繁殖性状测定难度大等特点，传统育种过程中对怀卵量、卵颜色和体重等重要经济性状的早期精准评价和选择仍面临一定限制。为进一步提高鲟鱼基因组预测准确性，研究团队以俄罗斯鲟参考群体为研究对象，开展全基因组重测序，获得1041万个高质量单核苷酸多态性位点（SNPs）和494万个插入缺失变异（InDels），并系统评估了不同遗传标记类型、标记密度及统计模型对基因组预测效果的影响。

研究结果表明，随着标记密度增加，鲟鱼重要经济性状的基因组预测准确性持续提升，在约5万个标记时达到最佳水平。进一步分析发现，在传统SNP标记基础上引入InDel变异信息，可进一步提高部分重要经济性状的预测准确性。其中，整合SNP和InDel信息的多源BLUP（MSBLUP）方法较传统GBLUP方法平均提高预测准确性1.5%；核岭回归（Kernel Ridge Regression）方法表现出最佳预测性能，较GBLUP平均提高预测准确性2.2%。

研究表明，充分利用全基因组重测序获得的多类型遗传变异信息，并结合先进预测模型，能够有效提升鲟鱼重要经济性状的基因组预测准确性。研究成果为鲟鱼基因组选择育种提供了新的技术思路，也为提高鲟鱼遗传改良效率、缩短育种周期和推进分子育种技术应用奠定了重要基础。

宋海亮副研究员为论文第一作者，胡红霞研究员为通讯作者。该研究得到国家自然科学基金（32341059）、北京市农林科学院优秀青年科学家培养计划（YKPY2025004）、北京市乡村振兴农业科技项目（NY2401200024）以及北京市渔业创新团队鲟鱼繁育岗位专家（BAIC07-2026-01）等项目的资助。