Study on non-CO color retention method of tilapia fillets
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摘要:
为研究罗非鱼(Oreochromis mossambicus)鱼片非一氧化碳(CO)发色的新方法，获得安全有效的罗非鱼片发色工艺，以色差值为鱼片色泽的主要评价指标，在亚硝酸钠质量浓度、碳酸氢钠质量浓度、浸泡时间为单因素进行实验的基础上，采用Box-Behnken中心设计原理，对发色方案进行响应面实验优化分析。结果表明，用亚硝酸钠质量浓度0.4 g·L−1、碳酸氢钠质量浓度5.0 g·L−1的复合溶液浸泡罗非鱼片22 min的发色处理效果良好，优化后的鱼片红色肉的Δa*为1.97，提升了17.35%，鱼片整体色泽较好，得到了一种罗非鱼片非CO发色的新方法。
Abstract:In order to study new non-CO color retention method of tilapia fillets and achieve a safe and effective color retention process, we used color difference value as main evaluation index for the fillets' color. Based on single-factor test of sodium nitrite concentration, sodium bicarbonate concentration and soaking time, we used Box-Behnken center design principle to optimize the response surface test of the assay scheme. The results show that soaking in a composite solution of sodium nitrite concentration of 0.4 g·L−1 and sodium bicarbonate concentration of 5.0 g·L−1 for 22 min performs well. The redness value (Δa*) of the red meat was 1.97 with an increase of 17.35%. The overall color of the fillets was improved. A new method of non-CO color retention technology of tilapia fillets is obtained.
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Keywords:
- tilapia fillets /
- color retention /
- myoglobin /
- color difference value
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种群遗传结构是指种群内部等位基因频率的异质性[1]。种群遗传结构研究的目的在于探明物种在特定栖息范围内的种群数量，以及各个种群的遗传特征及他们之间的差异和联系。在渔业管理中，需要根据种群的划分来分配不同的捕捞压力[1-2]，防止过度捕捞的发生和种群适应力的下降或衰退[3]。
圆舵鲣(Auxis rochei)属鲈形目、鲭科，广泛分布于大西洋、印度洋和西太平洋的浅海海域[4-5]，是一种中上层洄游的小型金枪鱼类，具有重要的经济价值。FAO数据显示，以舵鲣类为代表的小型金枪鱼类资源的全球捕捞量逐年攀升[6]。近年来的灯光罩网探捕[7-8]也发现南海蕴藏有丰富的圆舵鲣资源，其中2012年9月~10月在南海中南部海域的探捕调查显示圆舵鲣为重要渔获[9]。而目前关于南海圆舵鲣的研究较少，仅见于生长发育[10]、资源生物学[11-12]和营养分析[13]等方面，尚未见种群遗传相关的报道。线粒体控制区(D-loop)为非编码区，进化速率快，多态性高，是探讨种内遗传分化较为理想的分子标记，应用广泛。该研究利用D-loop序列作为遗传标记，分析了南海圆舵鲣的种群遗传结构和遗传多样性，旨在为资源的合理开发和可持续利用提供参考。
1. 材料与方法
1.1 样本采集
圆舵鲣个体样本通过灯光罩网渔船采集，经形态学鉴定和生物学测量后冰冻带回实验室，剪取背部肌肉置于-20 ℃保存。采样点位置示意图见图 1，样本采集时间、位点经纬度及样本量见表 1。
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图 1 圆舵鲣采样点示意图南海九段线参见彩色宣传页的调查区域图Fig. 1 Map of sampling sites for A.rochei in the South China SeaFor information about the nine-dash line of the South China Sea, see the survey area map on the colored leaflet.表 1 南海圆舵鲣样本信息及D-loop区遗传多样性参数Table 1 Specimen information of A.rochei and genetic diversity parameters based on D-loop sequences采样点
sampling site采样时间
sampling date经度/纬度
longitude/latitude样本量(N)
number of samples单倍型数量(H)
number of haplotypes多态性位点数(S)
number of polymorphic sites单倍型多样性
(h±SD) haplotype diversity核苷酸多样性
(π±SD) nucleotide diversityA 2014-11-22 108°03′E /18°12′N 30 30 103 1.000 0±0.008 6 0.034 966±0.017 627 B 2015-03-17 112°58′E /18°29′N 42 34 130 0.958 2±0.025 3 0.037 692±0.018 765 C 2015-04-22 116°53′E /20°28′N 36 36 125 1.000 0±0.006 5 0.035 815±0.017 933 D 2013-03-27 115°32′E /11°01′N 38 35 116 0.994 3±0.008 2 0.037 030±0.018 494 E 2013-03-20 110°31′E / 5°34′N 32 32 103 1.000 0±0.007 8 0.034 327±0.017 276 F 2014-11-28 112°03′E /20°14′N 10 9 31 0.977 8±0.054 0 0.034 347±0.018 732 G 2013-04-05 117°28′E /15°04′N 13 13 83 1.000 0±0.030 2 0.041 235±0.021 749 总计 total - - 201 185 202 0.997 2±0.001 5 0.036 807±0.017 981 1.2 实验方法
1.2.1 基因组DNA提取与检测
从每个样品中剪取30 mg左右肌肉置于1.5 mL离心管内，使用快速组织细胞破碎仪(BulletBlender STORM，美国)研磨后，用海洋动物基因组DNA抽提试剂盒(北京天根)提取基因组DNA。取5 μL DNA样品用1%TBE琼脂糖凝胶进行电泳，检测其基因组DNA完整性和纯度。剩余样品置于-20 ℃冰箱内保存备用。
1.2.2 PCR扩增与测序
PCR反应体积为50 μL，其中Taq PCR Master Mix(上海生工)25 μL，包括Taq DNA聚合酶、dNTP、PCR Buffer、PCR stabilizers、gel loading和核酸染液；模板DNA 1 μL，正反向引物(Ath-Dloop-F与Ath-Dloop-R[14])各1 μL(浓度为10 μmol · L-1)，加灭菌超纯水至总体积50 μL。PCR反应在热循环仪(Eppendorf，德国产)上进行，反应程序为94 ℃预变性3 min，之后进行30个循环，每个循环包括94 ℃变性30 s、56 ℃退火30 s、72 ℃延伸1 min，最后72 ℃延伸5 min。扩增产物经电泳检验后，选取单一条带产物进行序列测定，测序引物与扩增引物相同。
1.3 数据处理
1.3.1 序列编辑及进化模型确定
将测序获得的序列经BioEdit 3.3[15]编排后，用MEGA 6.0[16]中ClustalW进行比对(alignment)，多重排列的参数设置为程序默认值。核苷酸替代的最适模型通过软件Modeltest 3.7[17]来选择。基于AIC(Akaike Information Criterion) 标准从56种核苷酸替代模型中选出最适模型及相关参数，用于后续系统发生关系重建和种群遗传结构分析。
1.3.2 遗传多样性
利用Dnasp 5.0[18]和Arlequin 3.5[19]软件计算各个采样点(地理群体)样本的遗传多样性指数，包括单倍型数目(H)、多态位点数目(S)、单倍型多样性(h)和核苷酸多样性(π)等。
1.3.3 种群遗传结构
在Arlequin 3.5中采用分子方差分析(analysis of molecular variances，AMOVA)[20]来评价种群遗传变异水平与地理格局的相关性；进化模型选择1.3.1中确定的具有非变异位点(invariable sites)和Gamma参数(Gamma shape parameter)的TrN模型[21](TrN+I+G模型)，显著性用10 000次重复抽样来检验。通过计算两两群体间的分化固定指数FST来检验群体间遗传距离的大小，利用Dnasp 5.0计算群体间的基因流。若群体间遗传分化不显著，则进行种群分化测试(exact test of population differentiation)。此测试基于随机交配群的单倍型分布频率的观测值低于期望值这个预定假设。若检测结果不显著，则接受群体间为随机交配群的假说。种群分化测试在Arlequin 3.5中计算，显著性通过10 000次重复抽样来检验。鉴于采样点F和G的样本量比较小，为避免样本量不对等带来的误差，这2个群体不参与种群遗传结构和历史动态的分析。
1.3.4 系统发生关系
利用Dnasp 5.0生成所有样本的D-loop区序列单倍型，将扁舵鲣(A.thazard)D-loop区同源序列作为系统分析的外类群，基于邻接法(neighbor-joining，NJ)在MEGA 6.0中构建样本单倍型的系统发育树。进化模型同样选择1.3.1中确定的TrN+I+G模型，系统树各分支的可靠性采用1 000次重复抽样评估。
1.3.5 种群历史动态
在Arlequin 3.5中使用核苷酸不配对分布分析(mismatch distribution)[22-23]和中性检验(neutrality tests)来检测南海圆舵鲣的种群历史动态，以检验种群历史上是否存在扩张事件。核苷酸不配对分布分析中，选取突然扩张模型(sudden expansion model)基于最小方差法来检验观测值和种群扩张模型下的期望分布之间是否一致。模型的有效性由粗糙指数[24](Harpending′s raggedness index，HRI)进行评估，HRI的统计检验由10 000次重复抽样获得。另外由于核苷酸不配对分布可能具有保守性[25]，采用两种广泛使用的中性检验：Tajima′s D检验[26]和Fu′s FS检验[27]来检测种群是否严格遵循中性理论。
如检测到种群扩张事件，则依据公式t=τ/2 u[28]计算扩张开始到现在经历的代数。其中τ为根据核苷酸不配对分布计算获得的扩张时间参数，t指自扩张以来所经历的代数，u为序列的突变速率，可通过公式u=2μk计算得到，其中k代表序列长度，μ代表每个核苷酸位点的突变速率，采用相关研究中普遍采用的每百万年3% ~10%的数值[29]。实际扩张时间T=t×代时，圆舵鲣代时以2.6年[5]为计。
2. 结果
2.1 序列特征
共获得南海圆舵鲣7个地理群体共201尾样本的线粒体D-loop区序列，截取5′端高变区644 bp序列进行分析，未发现插入与缺失碱基。碱基平均组成比例为A=31.9%、T=31.5%、C=20.8%和G=15.8%，A+T含量(63.4 %)明显高于C+G含量(36.6 %)。
2.2 单倍型分布及遗传多样性
样本整体共包含202个多态性位点，核苷酸多样性指数为0.036 807 (SD=0.017 981)。201条序列一共检测到185个单倍型，单倍型多样性指数为0.997 2(SD=0.001 5)。绝大多数单倍型(180个)只属于一个个体，仅有5个单倍型被不同的个体共享(2~10个)。除位点E的个体外，其余各地理群体均互有共享单倍型。南海圆舵鲣遗传多样性参数如表 1所示，各个地理群体均呈现出非常高的单倍型多样性(0.958 2~1.000 0)和较高的核苷酸多样性(0.034 327~0.041 235)。
2.3 种群遗传结构
南海圆舵鲣地理群体D-loop序列的AMOVA结果(表 2)显示，群体间的遗传变异仅占所有遗传变异的极少部分，绝大部分的遗传变异(98.33%)来源于群体内部。样本总体分化系数为0.016 74，基因流为14.68，表明群体间基因交流频繁，不存在明显的遗传分化。两两地理群体间遗传分化系数FST及显著性见表 3，FST除了群体B与其他群体之间为显著(但数值较小)之外，其余两两群体间的FST均为很小的值甚至是负值，且统计检验不显著。随机交配假设检验的显著性(表 4)显示大部分群体间符合单倍型随机分布的假设，虽然B群体偏离假设，但整体样本的检测结果(P=1.00)表明南海圆舵鲣符合随机交配群的假设，与AMOVA结果一致。
表 2 圆舵鲣5个地理群体D-loop区遗传变异的分子方差分析Table 2 Analysis of molecular variance for five populations of A.rochei based on D-loop sequences变异来源
source of variation自由度
degree of freedom变异百分比
percentage of variation分化系数
F statisticsP值
P value群体间 among populations 4 1.67 FST = 0.016 74 0.000 50 群体内 within populations 173 98.33 所有样本 total 177 表 3 圆舵鲣两两地理群体间D-loop区的遗传分化系数(对角线下方)及显著性水平(对角线上方)Table 3 Pairwise FST (below diagonal) and P values (above diagonal) among geographic populations of A.rochei based on D-loop sequencesA B C D E A 0.004 36 0.056 23 0.327 59 0.429 86 B 0.036 45 0.001 09 0.002 48 0.005 35 C 0.015 65 0.033 77 0.847 24 0.336 11 D 0.002 12 0.034 59 -0.007 26 0.645 38 E -0.000 13 0.033 57 0.001 82 -0.003 69 表 4 圆舵鲣两两地理群体间随机交配假设检验的显著性水平Table 4 P values of exact test of sample differentiation of A.rochei based on D-loop haplotype frequenciesA B C D B 0.000 01 C 1.000 00 0.000 01 D 0.128 85 0.000 01 0.128 70 E 1.000 00 0.001 60 1.000 00 0.112 95 2.4 系统发生关系
利用D-loop序列单倍型基于邻接法(NJ)构建的南海圆舵鲣的系统发育树见图 2。每个采样点的单倍型均广泛分散于系统树的各个分支，系统树的拓扑结构很浅并且大部分分支的支持率(自展值)均不高，未形成分化显著的支系结构。
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图 2 圆舵鲣D-loop区单倍型邻接系统发育树每一枝的末端代表单倍型来源群体；各分支标记大于70%的自展值Fig. 2 Neighbor-joining tree for D-loop haplotypes of A.thazardThe tails of branches represent the populations for each haplotypes. Bootstrap supports of >70% are shown at nodes.2.5 种群历史动态
从核苷酸不配对分布的参数估算(表 5)可见，圆舵鲣样本总体的吻合度检验的HRI值不显著(P>0.05)，表明核苷酸不配对分布符合假设(Rogers and Harpending的种群扩张模型)。总体样本两两序列差异与发生频率的关系图(图 3)显示，核苷酸不配对分布呈明显的单峰分布，且观测值与突然扩张模型下的期望值非常吻合，表明种群在历史上经历过快速扩张。中性检验的Tajima′s D值为不显著的微小负值，但Fu′s FS值在所有群体中均呈现极显著或显著的负值(表 6)，显著偏离中性理论下的Wright-Fisher模型，同样表明南海圆舵鲣经历过种群的扩张事件。根据扩张时间参数(τ)的观测值21.8，估算出种群的扩张时间约发生在22万~73万年前。
表 5 圆舵鲣D-loop区序列核苷酸不配对分布分析的参数估计值Table 5 Mismatch distribution parameter estimates for A.rochei based on D-loop sequence核苷酸不配对分布 mismatch distribution 吻合度检验 goodness-of-fit test 扩张时间
τ初始值
θ0最终值
θ1平方和
SSD显著性
P粗糙指数
HRI显著性
PA 21.7 0.003 52 248.325 00 0.001 82 0.817 20 0.003 80 0.926 20 B 19.8 3.636 91 152.992 97 0.004 68 0.202 30 0.011 64 0.016 80 C 21.3 0.047 46 387.304 30 0.001 53 0.713 70 0.004 09 0.710 80 D 22.7 0.007 03 189.716 41 0.001 71 0.740 30 0.004 31 0.653 60 E 19.9 0.451 76 703.750 00 0.001 40 0.818 30 0.004 54 0.735 10 总计 total 21.8 0.029 88 219.521 48 0.000 37 0.680 50 0.001 35 0.831 20 ![]()
图 3 圆舵鲣D-loop区序列单倍型核苷酸不配对分布曲线Fig. 3 Mismatch distribution of D-loop haplotypes for A.rochei表 6 圆舵鲣D-loop区序列的Tajima′s D和Fu′s FS统计值及显著性水平Table 6 Tajima′s D, Fu′s FS statistics, corresponding P values for A.rochei based on D-loop sequencesTajima′s D Fu′s FS D P FS P A -0.858 93 0.208 60 -15.264 13 0.000 40 B -1.044 75 0.145 60 -7.948 97 0.022 00 C -1.170 23 0.113 00 -20.597 32 0.000 01 D -0.851 71 0.203 60 -13.510 01 0.000 80 E -0.840 11 0.209 60 -17.268 99 0.000 01 总计 total -1.215 72 0.089 00 -23.701 30 0.003 60 3. 讨论
物种的遗传多样性是其生存适应和进化的前提，也是评价物种资源状况和进行合理利用的重要依据。在渔业资源开发和管理中，对其遗传多样性水平的监测是不可忽视的部分。遗传多样性的下降会降低鱼类对不良环境的适应力，威胁到种群的可持续性发展[3]。该研究检测到南海海域圆舵鲣具有很高的单倍型多样性(h=0.997 2)和较高的核苷酸多样性(π=0.036 8)，与同样基于D-loop序列分析的南海其他鱼类相比较，遗传多样性水平与扁舵鲣(h=0.999 5；π=0.019 1)[14]、短尾大眼鲷(Priacanthus macracanthus)(h=0.990 3；π=0.094 2)[30]和红鳍笛鲷(Lutjanus erythropterus)(h=0.997 0；π=0.030 0)[31]相当，明显高于黄斑胡椒鲷(Plecto-rhinchus flavomaculatus)(h=0.665 5；π=0.005 4)[32]。南海海域圆舵鲣丰富的遗传多样性可能与其繁殖较快、资源量和有效群体较大并且受到的捕捞压力较小有关。其种质资源良好，体现出较强的环境适应能力和进化潜力[33]。
南海圆舵鲣中性检验的Tajima′s D值虽不显著，但对种群扩张非常敏感的Fu′s FS检验产生了绝对值较大的负的FS值，且所有群体和整体的FS值在统计意义上均为显著或极显著水平，表明其显著偏离稳定种群模型。核苷酸不配对分布的单峰形曲线同样表明南海圆舵鲣历史上曾经历过种群的快速扩张，时间约发生在22万~73万年前(更新世晚期)。第四纪晚期，西太平洋的边缘海受冰期—间冰期交替气候的影响[34]，海平面反复升降[35]，在更新世冰期，南海海平面下降变成一个封闭的内陆海[36]，圆舵鲣栖息地缩小。随后的间冰期海平面上升，圆舵鲣可能在较大的范围发生重新殖化，种群得以迅速扩张。
种群是渔业资源开发和管理的基本单位。鱼类种群遗传结构的研究有助于种群的判定和合理划分渔业管理单元，指导可持续发展的渔业资源开发。南海圆舵鲣样本单倍型的系统发生关系分析显示不存在显著遗传分化的支系，地理群体的AMOVA也未发现明显的种群遗传结构。整体样本FST仅为0.016 74，依据FREELAND[37]和WRIGHT[38-39]，遗传分化系数FST < 0.05表明群体间无遗传分化；基因流>4，群体就是一个随机的单位。该研究中南海圆舵鲣FST为0.016 74，个体间基因流高达14.68，表明群体间基因流动相当强烈，是一个随机交配的单一种群(unit population)。
在缺乏阻碍扩散因素的海洋环境中，许多生物的浮游性卵、幼体和成体可以借助洋流扩散，使群体间产生频繁的基因交流，从而导致海洋生物在较大的地理尺度内呈现很低的遗传分化[40-42]。圆舵鲣是一种洄游性很强的中上层鱼类，成体的移动范围很大。产卵场遍布南海北部[12, 43]，中沙、西沙和南沙等岛礁浅海水域[44-45]，卵和仔稚鱼可随季风主导的海洋环流、水平环流、沿岸流[46-47]及部分区域的上升流等海流而扩散，从而形成基因交流和遗传均质化。依据LAIKRE等[1]，这种非分化种群(no differentiation)，在渔业开发和管理上可视为一个管理单元(management units，MUs)。然而，南海海域仅仅是圆舵鲣的部分分布区，其很可能与相邻海域分布的个体同属一个种群。今后需要通过扩大研究范围，结合更多的标记如SSR、SNP等分析技术全面评估圆舵鲣的种群遗传结构，为渔业管理措施的制定提供支撑。
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图 1 不同水平亚硝酸钠处理后鱼片 (红色肉) 的红度值变化
不同小写字母表示差异显著，图2、图3、图7同此
Figure 1. Change of redness value of fillets (dark muscle) after treatment with different concentrations of sodium nitrite
Different lowercase letters indicate significant difference. The same case in Fig.2, Fig.3 and Fig.7.
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图 2 不同水平碳酸氢钠处理后鱼片 (红色肉) 的红度值变化
Figure 2. Change of redness value of fillets (dark muscle) after treatment with different concentrations of sodium bicarbonate
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图 3 不同浸泡时间处理后的鱼片 (红色肉) 红度值变化
Figure 3. Change of redness value of of tilapia fillets (dark muscle) after different soaking time
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图 7 复合发色处理后的罗非鱼片在贮藏期间的亚硝酸盐残留量变化
Figure 7. Change of nitrite residues of tilapia fillets after complex chromogenic treatment during storage
表 1 响应面实验设计因素与水平
Table 1 Factors and levels used in response surface experiment
因素
factor水平 level –1 0 1 碳酸氢钠/g·L−1 (A) sodium bicarbonate 3 4.5 6 亚硝酸钠/g·L−1 (B) sodium nitrite 0.25 0.35 0.45 浸泡时间/min (C) soaking time 10 20 30 
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表 2 响应面法优化实验结果
Table 2 Experimental results of Box-Behnken design
实验号
test No.碳酸氢钠
sodium bicarbonate亚硝酸钠
sodium nitrite浸泡时间
soaking time红度值Δa*
redness value1 −1 0 −1 0.68 2 0 0 0 1.96 3 0 0 0 1.82 4 0 1 −1 1.75 5 0 0 0 1.69 6 0 0 0 1.82 7 0 1 1 1.98 8 −1 1 0 1.03 9 1 −1 0 0.98 10 0 0 0 1.86 11 1 1 0 1.95 12 −1 −1 0 0.72 13 −1 0 1 0.85 14 0 −1 1 1.23 15 1 0 1 1.36 16 0 −1 −1 0.83 17 1 0 −1 1.12
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表 3 回归与方差分析结果
Table 3 Analysis of variance for fitted regression model
方差来源
source of variation平方和
SS自由度
df均方
MSF P Prob>F 显著性
significance模型 model 3.68 9 0.41 41.35 <0.000 1 ** A-碳酸氢钠 sodium bicarbonate 0.57 1 0.57 57.30 0.000 1 ** B-亚硝酸钠 sodium nitrite 1.09 1 1.09 109.92 <0.000 1 ** C-浸泡时间 soaking time 0.14 1 0.14 13.66 0.007 7 ** AB 0.11 1 0.11 11.00 0.012 8 * AC 0.001 1 0.001 0.12 0.735 3 BC 0.007 1 0.007 0.73 0.421 1 A2 1.29 1 1.29 129.87 <0.000 1 ** B2 0.05 1 0.05 4.92 0.062 1 C2 0.32 1 0.32 32.18 0.000 8 ** 残差 residual 0.069 7 0.02 失拟项 lack of fit 0.032 3 0.01 1.12 0.439 1 纯误差 pure error 0.038 4 0.009 总和 cor total 3.75 16 R2=0.98 RAdj=0.95 注：*. P<0.05；**. P<0.01
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