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2022年 第44卷 第4期    刊出日期：2022-08-25

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论文与报告

基于转录组测序技术研究三角鲂和团头鲂抗嗜水气单胞菌感染基因表达差异

刘凯 谢楠 戴瑜来 阮松林 冯晓宇

2022, 44(4):  301-311.  DOI: 10.14012/j.cnki.fjsc.2022.04.001

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为解析三角鲂（Megalobrama terminalis）和团头鲂（M. amblycephala）抗嗜水气单胞菌（Aeromonas hydrophila）感染的差异，通过Illumina HiSeq测序平台对感染后三角鲂和团头鲂开展了转录组测序。结果表明，三角鲂和团头鲂样本经测序、过滤后共获得62 780个Unigenes，平均长度达到531.883 bp，Unigenes的N50为652 bp。比对数据库后，62 780个Unigenes中有35 443个可注释到NR数据库，比例最高，为56.46%；仅有8 632个Unigenes可注释到COG数据库，比例最低，为13.75%。62 780个Unigenes中，有33 693个Unigenes在三角鲂中表达，有32 936个Unigenes在团头鲂中表达，其中有24 834个Unigenes在三角鲂和团头鲂中共表达。差异基因表达趋势聚类分析表明，三角鲂、团头鲂在3 h和24 h时间点上基因表达趋势可划分为6类，其中聚类模式4所包含的差异表达基因最多为16个；聚类模式1所包含的差异表达基因数量为15个；聚类模式5包含基因最少，为4个。GO富集分析表明，三角鲂和团头鲂感染后表达差异基因多集中在免疫反应（GO： 0006955）、抗原递呈（GO：0019882）和细胞膜（GO：0016020）等GO条目上。KEGG通路富集分析表明，自身免疫性甲状腺疾病（ko05320）、Ⅰ型糖尿病（ko04940）、病毒性心肌炎（ko05416）、细胞黏附分子（ko04514）和抗原递呈（ko04612）5个KEGG通路是富集程度最高的。以上GO和KEGG富集分析表明，三角鲂和团头鲂感染后基因表达差异与抗原递呈相关基因密切相关。本研究结果为解析三角鲂和团头鲂在嗜水气单胞菌感染上的差异性提供了研究基础。

福建省南部近海夏季大型底栖动物群落特征

黄昆 傅婷婷 黄智伟 陈凯

2022, 44(4):  312-323.  DOI: 10.14012/j.cnki.fjsc.2022.04.002

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根据2018年8月在福建省南部近海12个站位的大型底栖动物调查数据，以种类组成、密度、生物量、生物多样性和丰度/生物量比较（ABC）曲线等分析大型底栖动物的群落结构特征及其与环境理化因子的关系，为福建省近岸海域大型底栖动物的群落结构特征研究提供参考资料。结果表明：研究海区大型底栖动物共出现11门126种，其中环节动物种类最多，其次是节肢动物和软体动物。优势种类主要有丝鳃稚齿虫（Prionospio malmgreni）、梯额虫（Scalibregma inflatum）和双鳃内卷齿蚕（Aglaophamus dibranchis）。各站位密度和生物量分布不均匀，平均值分别为（374±322）ind/m2和（12.97±23.16）g/m2。均匀度、丰富度和多样性指数均处于较高水平。各站位大型底栖动物种类数与pH、盐度之间呈显著负相关，与总氮之间呈显著正相关；丰富度与pH、盐度之间呈显著负相关，与总氮之间呈显著正相关；密度与盐度之间呈显著负相关；生物量与pH、盐度之间呈显著负相关，与叶绿素a之间呈极显著正相关。调查海域大型底栖动物群落可以大致分为4个群落；丰度/生物量比较（ABC）曲线分析结果显示，该区域大型底栖动物群落结构较为稳定。

闽江流域近年主要水质指标变化趋势及污染识别

赵天旸 石成春 谢蓉蓉 李家兵 江华 陈锦 刘继辉

2022, 44(4):  324-335.  DOI: 10.14012/j.cnki.fjsc.2022.04.003

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水环境污染研究是全面治理流域污染的重要抓手。以闽江流域为例，采用季节性肯达尔趋势分析法对研究区域16个监测点位2004—2020年的水质变化趋势进行分析，并运用时序全局主成分分析方法对2017—2020年13个点位进行主要污染识别和污染分析。研究结果表明：1）支流的pH和DO高于干流，干流沿程表现为上中游低、下游高，COD和NH₃-N在干流自上游到下游呈现先降低后升高，TP则为先增高后降低；2）季节性肯达尔趋势分析法显示研究区域pH和DO有好转趋势，而TP和NH₃-N污染风险较高，部分点位需加强对COD的重视；3）采用时序全局主成分分析法，识别出研究区域目前水体污染压力主要来自NH₃-N和TP，尤其需要加强流域内各支流的污染控制。

海南陵水新村港海水增养殖区环境质量状况综合评价

梁泰尔 万莉 薛东梁 张金华 林逸

2022, 44(4):  336-344.  DOI: 10.14012/j.cnki.fjsc.2022.04.004

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基于2011—2018年新村港海水增养殖区水质、沉积物、生物指标数据，采用环境质量综合指数、富营养化指数对该区域综合环境质量状况进行评价，采用季节性Kendall检验法、Spearman相关系数法对水质因子变化趋势和相关性进行定量分析。结果表明：1）2011—2018年，新村港海水增养殖区水质整体状况优良，能够满足养殖区功能需求。2）富营养化状况良好，自2011年后整体处于贫营养和中营养水平，仅在2016年变为富营养。3）水体污染以有机污染为主，其次为磷营养盐污染，同时对重金属铅、砷污染以及海鲜药物残留也需加以关注。4）船舶航运污染加重，养殖污染有所减轻。通过8年研究，了解陵水新村港海域环境质量状况变化情况，为合理开发、利用及保护新村港提供科学依据。

海带配子体预发育适宜光照强度、密度和发育程度研究

张喜昌 赵宁宁 刘剑波 冷晓飞 王发盛

2022, 44(4):  345-355.  DOI: 10.14012/j.cnki.fjsc.2022.04.005

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研究海带（Saccharina japonica）配子体预发育的适宜光照强度、培育密度和发育程度，为配子体预发育技术应用于海带配子体育苗提供技术支撑。以雌配子体发育率、排卵率、精囊形成率为考察指标，确定海带配子体预发育的适宜光照强度和培育密度；以出苗率和出苗时间为考察指标，确定海带配子体预发育的适宜发育程度。结果发现，在温度(13±1)℃、培育密度10.0 g·L^-1时，海带配子体在37.5~62.5 μmol·m^-2s^-1光照条件下预发育速度显著快于25.0 μmol·m^-2s^-1；在(13±1)℃、光照强度37.5 μmol·m^-2s^-1时，海带配子体在5.0~10.0 g·L^-1密度下发育速度显著快于15.0~20.0 g·L^-1密度条件；在培育密度达到15.0 g·L^-1及以上时，海带配子体只有部分发育，其余部分进行丝状体生长。海带配子体在温度(13±1)℃、光照强度37.5 μmol·m^-2s^-1、培育密度10.0 g·L^-1条件下，预发育11~12 d后，进行出苗测试，培育5 d的出苗率达到96.0%以上，未进行预发育的配子体出苗测试9 d的出苗率为90.7%，预发育配子体比未预发育配子体提前4 d达到90.0%以上出苗率。试验结果表明，海带配子体预发育的适宜光照强度为37.5 μmol·m^-2s^-1、适宜培育密度为10.0 g·L^-1、适宜预发育时间为11~12 d。

红毛菜陆基悬浮扩培养殖的初步试验

贾旭利 刘彬 陈德富 叶启旺 翁祖桐 刘涛 翁金城

2022, 44(4):  356-364.  DOI: 10.14012/j.cnki.fjsc.2022.04.006

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红毛菜是一种富含二十碳五烯酸（EPA）等脂肪酸的高值经济海藻，是福建省特有的养殖藻类。为进一步促进红毛菜养殖的发展，解决传统筏式养殖存在的杂质高和烂菜等产业问题，厦门大学与霞浦县水产技术推广站等单位联合利用海带育苗玻璃库房开展了红毛菜叶状体悬浮扩培的养殖试验。试验结果表明：以50 L薄膜袋气升式光生物反应器和1 000 L白色塑料桶作为培养器具，红毛菜叶状体的日生长率最大分别可达到18.18 %·d-1和21.39 %·d-1，远高于网帘的室内水泥池养殖和海区筏式养殖；灰分和粗脂肪含量对比传统海区筏式网帘养殖分别提高20.81%和25.00%，蛋白质含量降低了18.15%，同时不饱和脂肪酸含量等品质指标也优于后者；陆基养殖可避免海区养殖的杂质污染，对提升红毛菜加工效率与质量具有重要价值。本文首次报道了红毛菜叶状体的陆基养殖工作，将为大型海藻设施化养殖提供新的模式与技术。

马口鱼仔、稚鱼的摄食与生长特性

刘银华

2022, 44(4):  365-373.  DOI: 10.14012/j.cnki.fjsc.2022.04.007

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本文对人工培育的马口鱼（Opsariichthys bidens）仔、稚鱼的摄食与生长特性进行了研究。结果表明，在水温为26~30℃的培育条件下，马口鱼仔鱼3日龄开口，初次摄食率为36.67%；5日龄后仔、稚鱼摄食率均为100.00%，6日龄之后的仔、稚鱼平均饱食率为99.20%，摄食量（y）与体质量（W）的关系可用二项式方程 y= -0.000 4 W2+ 0.214 0W-0.200 8表达；马口鱼仔、稚鱼的日投喂量可初步确定为鱼体质量的45%~50%。全长（Lt）与日龄（D）的回归方程为Lt = -0.008 1D2+ 0.903 1D +4.159 5，体质量（Wt）与日龄（D）的回归方程为Wt =0.075 0D2 +2.027 1D -10.689 0，体质量（Wt）与全长（Lt）的回归方程为Wt= 0.001 3Lt3.609 8，b =3.609 8大于3 ，表明马口鱼仔、稚鱼阶段为异速生长类型。试验结果为马口鱼的人工繁育提供了更多的参考资料。

低盐高碱度条件下氨氮对南美白对虾幼虾的急性毒性试验

宋国林 赵映灿 刘哲

2022, 44(4):  374-379.  DOI: 10.14012/j.cnki.fjsc.2022.04.008

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在低盐高碱度（盐度5、总碱度250 mg/L）条件下，采用静水试验法研究氨氮对平均全长为（1.12±0.45）cm的南美白对虾幼虾的急性毒性。结果表明：在低盐高碱度条件下，氨氮对南美白对虾幼虾的24、48、72、96 h半致死质量浓度分别为1 001.17、63.41、47.98、28.30 mg/L，得出氨氮和分子氨对南美白对虾幼虾的安全质量浓度分别为2.83、0.22 mg/L。氨氮对南美白对虾具有较强的毒性，并提出降低氨氮含量的措施。

扁圆吻鲴增殖放流技术探讨

张小东

2022, 44(4):  380-386.  DOI: 10.14012/j.cnki.fjsc.2022.04.009

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扁圆吻鲴（Distoechodon compressus）对调节和稳定水体生态系统发挥着重要作用。鉴于扁圆吻鲴野生资源的衰退及其生态净水功能，福建省龙岩市大力开展扁圆吻鲴增殖放流工作，以恢复其在各主要水域的种群数量，实现预期效果。本文通过分析2018—2021年度扁圆吻鲴增殖放流数据，从增殖放流品种选择的合理性、苗种批量繁育技术体系和增殖放流关键技术环节等角度展开分析和讨论，并对该领域的发展和研究方向进行展望，以期为扁圆吻鲴的增殖放流工作提供借鉴和参考。

我国水产商业化育种现状与发展建议

韩枫 孙广伟 史博 赵明 刘铭 郑圆圆 彭瑞冰

2022, 44(4):  387-394.  DOI: 10.14012/j.cnki.fjsc.2022.04.010

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水产种业是水产养殖业发展的基石，推进商业化育种体系建设可以解决传统育种体系里科研与市场较为突出的分离问题。为进一步推进水产商业化育种发展，本文通过文献查询、数据统计、案例对比等方式，分析我国水产种业企业发展现状及短板，认为我国水产种业企业发展势头良好，表现在企业育种意识提升、保种控种技术有效应用、商业化育种形式多样等方面；同时，我国水产种业企业也存在企业竞争力弱、发展潜力不足、抗风险能力弱等问题，表现在自主创新能力不足、育种研发投入少、企业规模偏小等方面。因此，本文提出通过从育种对象、育种流程两方面差异化制定育种创新策略，纵向延伸、横向拓宽种业产业链等措施，进一步提升我国水产种业竞争力，促进水产商业化育种发展。

2020年中国大黄鱼产业现状分析及发展建议

韩承义 吴雄飞 许斌福 黄光亮 梁安伟 陈佳 刘家富 陈庆荣

2022, 44(4):  395-406.  DOI: 10.14012/j.cnki.fjsc.2022.04.011

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自20世纪末大黄鱼人工养殖形成产业化后，其养殖规模不断扩大，产业分工不断细化，形成了包含苗种繁育、饵料与设施等渔需物品的供应及成鱼的收购、加工、贸易、出口等环节完善的产业链，物流、餐饮、旅游等配套产业也在逐步形成。本文由中国渔业协会大黄鱼分会组织业内专家、业者对2020年我国大黄鱼行业情况进行全面调查，从我国大黄鱼苗种繁育、养殖分布及产量、饵料使用、主要流行疾病、质量安全、产品与市场、疫情影响、品牌文化建设、扶持政策及金融保险服务等方面进行总结分析，明确我国大黄鱼产业的发展现状及存在的问题。调查结果显示，我国大黄鱼产业发展存在良种覆盖率不高、违规用药、精深加工水平率偏低等问题，提出从大力发展种业工程、规范行业行为、提高中档产品占比、提高加工率以及争取政府扶持、打造产业文化等建议，促进我国大黄鱼产业的健康可持续发展。

机器学习在渔业研究中的应用进展与展望

周文英 史文崇

2022, 44(4):  407-414.  DOI: 10.14012/j.cnki.fjsc.2022.04.012

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渔业大数据时代已经到来，一些国家紧跟步伐着手开展渔业大数据研究，而机器学习是大数据研究不可或缺的有效手段。将机器学习技术用于渔业研究，对弥补渔业大数据分析与应用的不足和发展数字、智慧渔业，既非常必要，也非常重要。本文利用文献分析法，研究了国内外将“机器学习”用于渔业研究的现状与发展趋势。根据目前机器学习技术在渔业生产、渔业分类、水质检测、目标识别、渔业服务等领域的研究成果，认为：机器学习已经在渔业研究中发挥重要作用，但机器学习用于微观研究多、宏观研究少；用于静态研究多、动态研究少；用于与其他产业互动研究更为罕见。如今，智能捕捞产品和渔业观测云平台已经出现，物联网技术也为机器学习被广泛地用于渔业研究提供了便利。加强物联网硬件基础设施建设，加强与数据上游的合作与融合，是渔业机器学习应用蓬勃发展的必由之路。机器学习在捕捞作业监管、渔业生态模拟、利用渔业产品生产多种日用品等研究领域，大有可为。