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近日，皇家娱乐城 水产科学研究所在鲟鱼基因组选择方面取得新突破，相关研究成果以“Prioritized SNP Selection from Whole-Genome Sequencing Improves Genomic Prediction Accuracy in Sturgeons Using Linear and Machine Learning Models”为题，发表在分子生物学领域TOP期刊 International Journal of Molecular Sciences 上（Q1，IF: 4.9）。

本研究以俄罗斯鲟为对象，围绕怀卵量、卵颜色和体重三项核心育种性状，基于971尾个体的全基因组重测序数据，系统评估了三种SNP筛选策略（GWAS优选、连锁不平衡筛选和随机抽样）在不同标记密度下的预测效果。结果显示，GWAS优选SNP在中高密度下显著提高了基因组预测准确性，最高可提升3.4%。同时，机器学习模型（特别是随机森林）整体优于传统线性模型，进一步提升了预测准确性。本研究建立了一套结合GWAS分析和机器学习的鲟鱼基因组选择方法，为鲟鱼产业高效育种提供了技术支撑。

宋海亮副研究员为该项成果第一作者，胡红霞研究员为通讯作者，研究工作得到国家自然科学基金青年项目（32341059、32202915）、院优科项目（YKPY2025004）以及北京市乡村振兴项目（NY2401200024）的资助。