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研发最新进展

南海海洋所海龙科物种适应性演化与保护研究取得新进展

公布事件:2024-05-18 特征:南沙海洋能研究分析所
  
  近日,英亚国际 南沙海洋菌物能理论探析方案所热带地区海洋菌物能菌物材料与生态健康重点是实践室林强理论探析方案员专业团体剖析视频了叶海龙(leafy seadragon)拟态的症状导致的提升和遗传遗传基因学基本知识,应用于遗传基因整理高技术阐释了其比较繁杂相对物理性质导致的原子核调空共识管理逻辑,并分析了未来的季风气候变动潜水龙科动物群适用于繁殖地领域的衍变新趋势。涉及到的理论探析方案工作成果作为一个封面素材文献说出于Science China-Life Sciences(《在我国物理学课·生活物理学课》)(图1)。该结题报告组项目前期说出于Science Advances(《物理学课科技前沿》)的理论探析方案结局往事不可追功剖析视频了草海龙(weedy seadragon)比较繁杂相对物理性质的衍变的症状和胎儿性别决定的共识管理逻辑,之前之后三个姊妹篇理论探析方案为一类特有动物群的导致与衍变共识管理逻辑理论探析方案打下了了基本知识,而且要为海龙科要点动物群的物理学课自我保护出示了主要物理学课保证。
  
  图1 左:本研究作为封面论文发表于Science China-Life Sciences;右:课题组前期工作作为封面论文发表于Science Advances
  查尔斯·达尔文在《物种起源》的结语中写道:“从如此简单的一个开端,展现物种进化的无尽形态之美”。叶海龙无疑是自然界中“进化无尽之美”的最典型代表(图1)。叶海龙生活在澳大利亚南部沿海,其全身被叶状附肢覆盖,能够完美融入栖息的海草床中。与其他海龙科物种类似,叶海龙种群因栖息地破坏、环境污染、人类活动等因素正面临前所未有的危机。然而,目前对叶海龙的研究十分有限,它们是如何适应海草床的特殊生境?在未来气候变化下它们的适宜栖息地将如何变化?目前尚未有答案。
  研究团队前期围绕海龙科物种复杂性状演化已有一系列研究,陆续解析了海龙科腹鳍丢失(Nature, 2016)、棘刺发生(Nature Communications, 2021)、牙齿丢失(NSR, 2020; Science Advances, 2021)、脾脏丢失(Nature Communications, 2022)等性状的遗传学基础。在本研究中,团队对叶海龙进行了比较基因组学的分析,发现与其他鱼类相比,叶海龙基因组有着较高的进化速率。进一步对相关基因进行挖掘,发现多个快速进化和正选择基因参与了骨骼和胶原等附叶组织相关发育通路,这可能是造就叶海龙表型高度特化的潜在原因。使用CRISPR-Cas9基因编辑技术对其中一个关键基因bmp6进行了斑马鱼敲除实验,结果显示突变型肌间刺发育受到显著影响,表明该基因对骨骼发育的重要作用(图2)。 
  
  图2 影响叶海龙附叶发生的遗传学特征
  团队前期研究已表明海龙科鱼类化学感受器家族显著收缩(Nature, 2016)而叶海龙较其他海龙科物种丢失了更多,其中OR和V1R嗅觉受体数量为已报道硬骨鱼类中最少(图3)。研究表明,鱼类OR的数量与生境复杂程度显著相关。叶海龙专性栖息于海草床生态系统,对特定生境具有高度依赖性,加上食性单一、不善游动和迁徙等特性,推测其嗅觉受体大量丢失与其适应独特的生境有关。
  
  图3 海龙科鱼类嗅觉受体显著收缩,叶海龙有着已报到最少的OR和V1R
  在长期的进化过程中,叶海龙和草海龙高度特化的表型以及生活方式使其能够完美地适应特殊的海草床生态系统。然而,近年来在气候变化和人类活动的共同影响下,海龙的适宜栖息受到严重破坏。使用物种分布模型进行预测,结果表明与线纹海马等广布种相比,区域特有物种叶海龙和草海龙的适宜栖息地范围将在本世纪末发生锐减,现有的栖息区域在未来或将不再适合其生存(图4)。另外,海龙的扩散能力极弱,难以长距离迁徙至新的适宜环境中。因此,对海龙保护策略的制定不仅需要考虑其物种本身,还需将未来气候变化和生境类型纳入考量。
  
  图4 在RCP 8.5下,SDM预测本世纪末7种海龙科物种的生境适宜性变化
  英亚国际 南海海洋研究所曲朦副研究员、张颖懿博士研究生、张志新研究员,以及华中农业大学高泽霞教授为共同第一作者,林强研究员和Meyer教授为通讯作者。该研究工作得到了国家自然科学基金重点项目、国家杰出青年基金、中科院基础前沿计划原始创新项目、国家重点研发计划、中科院战略性先导B专项等项目资助。
  相关论文信息:The genetic basis of the leafy seadragon’s unique camouflage morphology and avenues for its efficient conservation derived from habitat modeling. //www.sciengine.com/SCLS/doi/10.1007/s11427-022-2317-6;JSESSIONID=36fe0d40-0a7d-4fd4-860b-7de0d51ee99e

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