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基于Faster R-CNN的对虾生长性状表型高通量测定技术的建立及应用

2023-08-13鲍镇宁李富花

水生生物学报 2023年10期

鲍镇宁 于 洋 李富花

(1. 中国科学院海洋研究所实验海洋生物学重点实验室, 青岛 266071; 2. 中国科学院大学, 北京 100049)

我国是世界对虾养殖产量最高的国家, 也是世界对虾产品的主要贸易国。对虾养殖业是水产养殖的重要组成部分, 其产业的发展促进了对虾育种、养殖等一系列科学和产业研究的进步[1]。遗传育种是推动对虾产业发展的源动力, 种质的不断提高推动了产业的升级和转型。在过去的几十年中,对虾的育种主要采用基于数量遗传学的传统选育技术, 该技术主要依据个体及其亲缘关系较近的个体表型信息进行遗传选育。随着生物技术和计算机技术的发展, 育种技术也向高通量、精准化方向发展, 新的技术包括分子育种技术和高通量表型测定技术已逐渐应用于作物和畜禽的育种中, 加速了育种的进程。在水产动物中, 伴随着经济物种如鲤[2]、草鱼[3]、虾夷扇贝[4]、栉孔扇贝[5]、黄颡鱼[6]和凡纳滨对虾[7]等基因组测序的破译, 分子育种取得了明显的进展[8], 鉴定了包括生长发育、生殖和性别抗病和抗逆等重要经济性状相关分子标记、功能基因[9—11], 并建立了高通量基因分型方法, 为加速遗传改良提供了重要数据和技术支撑。然而, 在表型组和高通量表型测定方面, 相关研究较为滞后,在对虾中的表型测定仍然以手工测定为主。

表型组学是对个体表型进行的系统研究, 它涉及生物学、数据科学、工程学和其他领域的跨学科研究[12]。在生物学研究中, 获得全面准确的表型数据如健康, 疾病等指标对于结果的准确性至关重要[13]。……

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