海水养殖生物育种全国重点实验室主任徐鹏教授带队赴美国参加WCGALP会议交流

2026年7月12—17日，第十三届世界畜牧生产应用遗传学大会（World Congress on Genetics Applied to Livestock Production，WCGALP）在美国威斯康星州麦迪逊召开。WCGALP每四年举办一届，是全球农业动物遗传育种领域最具影响力的国际学术盛会之一，汇聚高校、科研院所和育种企业的专家学者，共同交流遗传改良领域的前沿进展，研讨未来育种发展方向。

海水养殖生物育种全国重点实验室主任徐鹏教授与青年骨干李宁教授参加了本次会议。会议期间，徐鹏教授作了题为“Genetic Improvement of Feed Efficiency Performance in Large Yellow Croaker”的特邀报告。作为本届大会水产育种领域唯一的特邀报告，系统介绍了团队在大黄鱼个体采食量精准测评、饲料效率遗传基础解析和基因组选择育种等方面取得的系列进展。饲料成本是水产养殖生产成本的重要组成部分，提高饲料利用效率对于降低养殖成本、减少营养物质排放和推动产业绿色可持续发展具有重要意义。会议期间，徐鹏教授围绕个体采食量测定的软硬件体系、复杂性状遗传解析及高饲料效率选育等问题，与参会专家进行了深入交流。李宁教授以“Methylome and Transcriptome Profiles Reveal the Importance of Glycometabolism in Thermal Plasticity of Large Yellow Croaker”为题作墙报展示，介绍了团队通过多组学联合分析揭示大黄鱼热可塑性调控机制的研究进展，并展示了团队在大黄鱼表型测评方面的重要成果。

徐鹏教授特邀报告与李宁教授墙报展示

自2021年起，徐鹏教授团队持续开展大黄鱼饲料效率性状的精准表型测评与基因组选择育种研究。借鉴畜牧业中智能摄食站的技术理念，团队将计算机视觉与射频识别技术相结合，构建了鱼类个体采食量测评系统（Feng et al., 2025, Water Biology and Security 4: 100332），并进一步开发了轻量化深度学习网络YOLO-Feed，用于实时识别饲料颗粒（Feng et al., 2025, Aquaculture 608: 742700）。相关技术实现了群体养殖条件下个体摄食量的快速、精准测定，为解决长期以来制约鱼类饲料效率育种的个体采食表型获取难题提供了重要技术支撑。
 

鱼类个体采食量测评系统的结构示意图

大黄鱼个体采食量测评实例

在此基础上，团队比较解析了不同温度环境下大黄鱼饲料效率性状的遗传基础。研究发现，该性状具有典型的多基因调控特征及明显的温度依赖性，揭示了基因型与养殖环境互作对饲料利用效率的重要影响，并为高饲料效率品系选育提供了候选遗传标记和理论依据（Jiang et al., 2025, Aquaculture 612: 743227）。

大黄鱼饲料效率性状全基因组关联分析

（A）（B）为15 ℃条件下的 分析结果；（C）（D）为19 ℃条件下的 分析结果；（E）（F）为24 ℃条件下的 分析结果。

此外，团队以剩余采食量（RFI）为核心指标，建立了涵盖精准表型测评和全基因组选择的育种体系，并已完成两代大黄鱼高饲料效率品系选育。性状测评结果显示，与对照组相比，高饲料效率选育系具有更高的饲料利用率、更优的生长表现和更低的有机物排放，且氮磷排放均显著降低，初步体现了饲料效率遗传改良在降本增效与绿色养殖方面的应用潜力。

大黄鱼高饲料效率品系基因组选择育种流程图

大黄鱼高饲料效率品系子代性状测评结果

（A）（B）为饲料转化率对比；（C）（D）为剩余采食量对比；（E）-（G）为粪便成分，其中（E）为灰分，（F）为粗蛋白，（G）为粗脂肪；（H）为单位鱼体增重下养殖水体中氮、磷排放量比较；H-FE为高饲料效率品系子代。

面向下一阶段，团队将进一步融合行为、生长、代谢、生理及环境等多维信息，构建饲料效率的智能化精准表征与动态评价方法；推进适用于不同养殖模式和多种养殖鱼类的标准化测定装备与评价体系研发；同时引入多组学信息和人工智能方法，持续优化跨环境、跨世代的基因组预测模型，逐步形成可复制、可推广的高饲料效率选育技术体系，为我国鱼类养殖业向高效、低碳、智能和环境友好方向发展提供科技支撑。