[發明專利]一種鮸魚優質群體的人工篩選方法及其篩選裝置

在審

• 申請號: 201710856647.8
• 申請日: 2017-09-14
• 公開（公告）號: CN107494379A
• 公開（公告）日: 2017-12-22
• 發明（設計）人: 王志錚;蘇明;趙蓓蓓
• 申請（專利權）人: 浙江海洋大學
• 主分類號: A01K61/95
• 分類號: A01K61/95
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域 本發明涉及水產養殖業中一種鮸魚優質群體的人工篩選方法及其篩選裝置，屬于漁業水產養殖技術領域。

技術背景 鮸魚(拉丁名Miichthys miiuy)俗稱“米魚”，隸屬于硬骨魚綱、輻鰭亞綱、鱸形目、石首魚科、鮸魚屬，喜棲息于底質為泥或泥沙的海底，為近海溫水性底層洄游魚類，廣泛分布于我國南北沿海。該魚肉質鮮嫩、營養豐富、經濟價值高，其鰾可制成名貴海珍品“魚肚”，是一種較為名貴海洋魚類。鮸魚個體大、結群性強、生長快、性兇猛、喜逆流、食性廣、養成周期短、耐高溫，生長適宜水溫17-33℃，最適水溫29-32℃，適宜鹽度25-32，pH適宜范圍7.8-8.3，溶氧應達到4毫克/升以上，是近海網箱養殖的優良種類。

優良種質篩選發掘與利用歷來是水產養殖學研究的重要內容，長期以來受自然資源日漸衰退，人工篩選嚴重滯后以及養殖親體累代自繁的影響，我國常見水產養殖對象養殖成活率和單位產量每況愈下，種質退化現象現已成為嚴重阻礙我國水產養殖提質增效的重大現實問題。無疑高效開展優質親體的篩選與培育研究已成為當前我國水產養殖學家們關注的熱點。

人工定向選擇系開展水產養殖對象種質篩選的常規方法，基于多目標性狀選擇的高復雜性和低成功率，為提高選擇精度和準確率，目前國內外大多采取以單一性狀為選擇目標的群體定向選擇方式，所選目標性狀主要涉及體色、生長速度、抗逆性能及對某元素或物質的富集與生產能力等單一具體性狀，與真正的水產良種選擇應具有最佳的養殖綜合生產性能的理念相背離。

最佳養殖綜合生產性能及其優質群體是指：在所涉同生群大樣本中，在體質、捕食靈敏度、生長速度和商品經濟價值上綜合得分最高的群體，其最終入選率應小于或等于小概率標準。遴選最佳養殖綜合生產性能的優質群體的目的是：1、具有優異的遺傳背景，經精心培育可作為優質的繁育親體；2、在具結群行為的魚類中，最佳養殖綜合生產性能的群體往往在同生群魚群中處于支配地位，經精心馴養，可使之通過種內信號傳遞，引導和帶領增殖區同種放流魚群進入人為預設的索餌場。

為切實扭轉傳統漁業資源日趨衰退和海洋“沙漠化”日益加劇之實際，最近二十年間我國各級漁業行政主管部門持續加大了對增殖漁業這一資金密集型產業的投入力度，但因回捕率低和增殖效果直觀評價技術長期未獲根本性解決，致使社會各界對增殖漁業的實際效果褒貶不一，質疑之聲不斷。有效提高增殖回捕率和增殖實際效果，以直觀回應對增殖漁業的質疑，已成為持續推進增殖漁業健康可持續發展面臨的重大技術難題和現實考驗。在結群性魚群中篩選其中居支配地位的優質個體，開展人工馴養，使之通過種內信號傳遞，引導和帶領增殖區同種放流魚群進入人為預設的索餌場，無疑對于提高增殖回捕率和直觀回應增殖漁業實際效果將起到極為重要的作用。

因此研究開發建立一種方法簡便、易于操作且可直觀地從備選魚群中篩選出具有最佳養殖綜合生產性能的優質群體的篩選方法，以及設計一套與之相配套的篩選裝置，就顯得十分迫切和重要。

大量研究表明，具有結群行為的動物往往會形成以“支配——從屬”為特征的社群等級，其中處于支配地位的群體往往具有最強壯的體質和最佳的養殖綜合生產性能。“網破魚逃”是水產養殖生產中最為常見的現象，當養殖網箱出現破損時，處于頂流狀態的魚群會依次從網箱破損處有秩序地逃離，其中首先離開養殖網箱的往往就是其中處于支配地位的優質群體。與此同時，在同一網箱內養殖的魚群中，增重性能最強的也往往是其中在搶奪食物過程中處于支配地位的優質群體。因此，運用養殖魚類“網破魚逃”特性和增重性能篩選相結合的方法，可以非常容易地幫助我們找尋到最終入選的優質標的魚群。

鑒于上述所述，本方法以具有結群、頂流行為習性的鮸魚養殖同生群為篩選對象，開展優質群體篩選，可有效規避因年齡、養殖環境和養殖方式不同引起的干擾。

同生群是指具有經歷相同養殖環境和相同養殖方式的同種同齡個體的集合。

以同生群為篩選對象，根據小概率事件實際不可能性原理，創新性地提出并建立一種利用“網破魚逃”特性和增重性能篩選相結合的鮸魚優質群體篩選方法及其篩選裝置。

統計學上通過大量實驗而估計的概率稱為實驗概率或統計概率，用P值表示。具體而言，P值表示實驗群體中具某一特征個體的數量百分比，它反映了實驗群體中具有某一特征個體的出現可能性大小。

隨機事件的概率表現了事件的客觀統計規律性，它反映了事件在一次試驗中發生可能性的大小，概率大表示事件發生的可能性大，概率小表示事件發生的可能性小，若事件A發生的概率較小，如0.05或0.01，則認為事件A在一次試驗中不太可能發生，這稱為小概率實際不可能發生原理，簡稱小概率原理，這里的5％或1％稱為小概率標準。