导师简介
1.基本信息
东北林业大学教授、博士生导师、校学术委员会副主任、畜牧学学科带头人。现任国家林业与草原局野生动物保护与利用工程技术研究中心主任、国家林业与草原局野生动植物检测中心副主任、黑龙江省头雁团队带头人，兼任国际野生动物法医学会理事、中国动物园协会科学技术委员会副主任、《Wildlife Letters》副主编。曾任“十三五”国家重点研发计划项目首席科学家、中国生态学会动物生态专业委员会委员。
2.所在学科
畜牧学（硕士点），林学（博士点）。
3.学习经历
1997-2001，东北林业大学野生动物资源学院野生动物保护与利用学科学习，获博士学位；
1993-1995，东北林业大学野生动物资源学院野生动物保护与利用学科学习，获硕士学位；
1989-1993，东北林业大学野生动物系生物学专业学习，获学士学位
4.工作经历
2016. 11至今，东北林业大学野生动物资源学院任教授、博士生导师；国家林业和草原局野生动物保护与利用工程技术研究中心副主任、主任；国家林业和草原局野生动植物检测中心副主任
2008.08–2016.11，东北林业大学野生动物资源学院教授、副院长，国家林业和草原局野生动植物检测中心副主任
2005.01–2008.08，东北林业大学野生动物资源学院副教授，国家林业和草原局野生动植物检测中心副主任
2002.12–2004.12，浙江大学生命科学学院博士后
1995.07–2002.12，东北林业大学野生动物资源学院讲师
5.研究方向
1. 野生动物鉴定的理论创新和技术研发
盗猎、走私、非法贸易等行为对全球的生物多样性构成威胁，也经常扰乱合法的野生动物养殖产业秩序。打击这些违法行为中，物证的科学鉴定起着关键作用。本团队致力于从形态学、基因组学、代谢组学等多角度研究物种和种群间的系统发育关系，以此为基础研发野生动物及其产品的鉴定技术，包括物种鉴定、个体识别、亲子关系鉴定、性别鉴定、杂交个体鉴定、野生与人工饲养动物的鉴别等。开展DNA鉴定技术体系的标准化，开发物种智能鉴定系统。
2. 保护遗传学理论创新与技术研发
濒危、珍稀以及有重要生态、科学、社会价值的野生动物需要受到特别关注，常常需要采取就地保护、人工繁育、野化放归等保护措施，也可以依法进行开发利用。针对这些物种野外种群和人工发育种群的保护、管理和利用，开展基础理论研究和技术研发。
理论研究主要围绕遗传多样性产生的机理，从种群、个体、器官、组织细胞乃至细胞器等各个层次基因组突变特点，解析生态位特异性的选择作用，建立贯通生命体各个结构层次的基因组多样性理论，并据此探索遗传多样性重建的技术策略。
技术研发主要围绕小种群遗传多样性的保存效率，提出在亲缘关系未知的条件下，如何通过基因组学分析，开展精准繁殖管理的技术体系。包括个体身份溯源技术、个体间遗传关系估算方法、无参考基因组条件下的杂交个体鉴别和双亲物种鉴定技术、繁殖配对优选技术、个体年龄估算技术、个体适合度状态的评估技术。为了减少基因组学样品采集的难度和采用对动物的干扰，还针对粪便和毛发等非损伤性材料开展DNA的提取技术、动物DNA富集技术以及基因组、表观组测序技术研究，提高非损伤性材料在种群保护和管理中的可用性。
6.科研项目与学术成果
曾承担国家重点研发计划项目1项、国家自然科学基金项目4项，以及教育部、国家林草局、省地和社会团体项目40余项，在国内外学术期刊发表研究论文140余篇，获得授权发明专利4项。2010年入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”；2014年被中国科协授予“全国优秀科技工作者”荣誉称号。2024年获得梁希林业科学技术奖二等奖。
近年在以下方面取得进展：
1. 野生与人工饲养动物的鉴别技术
根据《中华人民共和国野生动物保护法》，很多野生动物的人工繁育种群可以商业化利用，而其野外种群被列入《国家重点保护野生动物名录》或《有重要生态、科学、社会价值的陆生野生动物名录》，受到法律的保护。但是，不法分子常常把野外猎获的动物作为人工饲养动物进行交易和利用，破坏了野外种群和合法的养殖产业。
本团队研究野外环境和人工饲养环境下，动物获取的营养、运动量、运动强度、生长节律等方面的差异，研发了骨密度鉴别野生和人工养殖动物的技术，正确鉴别力在蛙类可达86.3%~100%、鸟类82.0%~84.0%和小型哺乳类的达到97.2%~100%；研发了蛇类形态计量学鉴别技术，以头部体积为参照，通过肝指数、肥满度指数等，鉴别力可以达到86.5%~100%；通过肌肉DNA的甲基化水平，建立了鸟类鉴别技术，准确度可达95%~100%。这些开创性的技术在保护野生动物、维护产业秩序提供了有力的技术支撑。
2. 杂交动物的无参鉴定技术
杂交是自然界中塑造物种的重要机制，据估计，有5%~20%的脊椎动物可以发生跨亚种、跨物种，甚至跨属杂交。在人工饲养条件下，经常为了提升经济形状而开展有目的的杂交育种，或者无意间发生了杂交。杂交后代如果可育，在经过数代与某个亲本物种连续回交后，在形态学往往无法鉴别出来。因而，主要依靠分子遗传学技术才能进行鉴别，但需要依靠纯种参考个体、物种特异性的遗传标记或参考基因组。然而，获得纯种的参考样本往往非常困难，而且大多数物种尚没有发表的参考基因组，这给种群的保护管理带来严重的挑战。
本团队研究发现，核基因组上的线粒体核拷贝（NUMTs）、内源性反转录病毒序列（ERV等）具有明显的物种分异特征，借此建立杂交个体的鉴别技术。这一技术突破和传统鉴别需要纯种参考样本和参考基因组的限制，只需要对样品进行高通量测序，通过生物信息学分析，即可得出鉴定结果。不仅程序简单，而且分辨率可以达到亚种级，适用于鱼类以上的所有脊椎动物类群。同时，灵敏度极高，可以广泛应用于杂交动物或其产品的鉴定。
3. 第二代物种鉴定技术
线粒体DNA（mtDNA）的进化速度与物种进化的速度非常接近，因此，国际上主流的物种鉴定技术主要采用线粒体DNA的序列。但mtDNA只有母系遗传（细胞质遗传），所鉴定的物种实际上母本的物种，对杂交个体无法分辨。研究发现一个物种的mtDNA的片段可以“掉”到染色体上而形成NUMTs。NUMT的进化方向与mtDNA不同，在历史长河中物种的进化历程会在NUMTs中会记录下来。不同的物种NUMTs的进化方向不同。此外，内源性反转录病毒序列（ERV）是反转录病毒基因片段整合到动物基因组后，随着动物的演化而演化，最终构成了记录动物与病毒互动的一部史书。
由此，我们建立了基于NUMTs、ERV的物种鉴定技术，通过样品的高通量测序数据，组装线粒体基因组、鉴定NUMTs和ERV，再重构物种NUMTs和ERV的演化史，根据不同的演化史特征，可以把同一个样品中来自不同物种的NUMTs和ERV区分开来。再通过与已知物种的演化史特征进行比较，就可达到鉴定双亲物种的目的。因为这一技术采用第二代DNA测序技术，又同时鉴定双亲物种，因此取名为第二代物种鉴定技术。
4. 无谱系的种群精准遗传管理技术
野生动物人工饲养种群除少数物种之外，绝大多数都缺少谱系信息，因而无法开展遗传管理。本团队利用基因组学技术，建立了无谱系条件下种群精准遗传管理技术，包括个体基因身份证、个体来源追溯、杂交个体鉴别和剔除、个体基因组特征分析、配对优化的指标体系和计算方法、配对产出的精准预测、以及种群基因组数据库和自动配对评估系统。这一技术彻底解决了小种群的遗传管理难题，在濒危物种的迁地保护、种质资源保存中发挥巨大作用。
5. 基于粪便DNA的野生动物年龄估算技术
年龄是评估种群发展潜力的核心参数之一。动物的年龄鉴定一般依靠牙齿的磨损程度、骨骼的生长环和形态量度等。但是这些方法都需要捕捉甚至处死动物，对绝大多数物种完全没有可行性。本团队研发了利用粪便中的动物DNA研发了年龄估算的策略。
粪便中的DNA主要来自大肠上皮。大肠上皮是动物体与肠道内容物之间的第一线屏障，细胞更新速度非常快，涉及海量的基因组复制事件和突变事件。随着年龄的增长，上皮细胞的功能也发生变化，并表现在DNA甲基化的模式和水平的变化。利用这一特点，以东北虎为模式，建立了粪便DNA甲基化模式和水平的分析方法和估算动物年龄的数学模型，采用核基因组和线粒体基因组对年龄的估算精度在±0.7个月。在实践中，只要获得粪便样品，提取DNA进行基因组重测序或甲基化测序，就可以比较精准地估算其年龄。
另外，随着年龄的增长，上皮细胞会积累异质性突变。本团队利用DNA异质性这一特点，以东北虎为模式，建立了粪便中动物DNA的富集技术、DNA异质性分析方法和估算动物年龄的数学模型，目前估算的精度在±12个月。
7.论著情况
1. Zhou Yongheng, Qi Zhang, Peng Gao, et al. Unlocking the potential of animal hair shafts for genomic studies: a comprehensive evaluation of DNA quality. Biology. 2025, 14(4):353.
2. Wenhui Wang, Lijun Lin, Yue Ma, et al. Distinguishing between wild-caught and captive-bred Common Pheasant using methylation rate of skeletal muscle DNA. Avian Research, 2025, 16(2), 100234.
3. Chang Su, Yingshuang Xie, Bo Wang, et al. A novel UPLC-based method to identify elephant and mammoth ivory. Scientific Reports, 2025, 15(1):5810. Doi: 10.1038/s41598-025-89678-7.
4. Yinping Tian, Yu Lin, Yue Ma, et al. Population Genomics reveals elevated inbreeding and accumulation of deleterious mutations in white raccoon dogs. Biology, 2025, 14, 30.
5. Tianming Lan, Haimeng Li, Boyang Liu, et al. Revealing extensive inbreeding and less-efficient purging of deleterious mutations in wild Amur tigers in China. Journal of Genetics and Genomics, 2024, https://doi.org/10.1016/j.jgg.2024.12.004.
6. Li Jinlin, Wu Hengshu, Zhou Yanna, et al. Characterization and trans-generation dynamics of mitogene pool in the silver carp (Hypophthalmichthys molitrix). G3 (Bethesda). 2024, 14(9): jkae101.
7. Jun Li, Ce Guo, Meiling Xie, et al. Genomic signatures of sensory adaptation and evolution in pangolins. BMC Genomics, 2024, 25, 1176.
8. Liang Yu Cui, Bo Yang Liu, Hai Meng Li, et al. A simple and effective method to enrich endogenous DNA from mammalian faeces. Molecular Ecology Resources. 2024, 24(4): e13939.
9. Haimeng Li, Boyang Liu, Minhui Shi, et al. Haplotype-resolved and chromosome-scale genomes provide insights into co-adaptation between the Amur tiger and Amur leopard. Zoological Research. 2024, 45(3): 464−467.
10. Wenhui Wang, Lijun Lin, Qi Zhang, et al. Heteroplasmy and Individual Mitogene Pools: Characteristics and Potential Roles in Ecological Studies. Biology. 2023, 12(11), 1452.
11. Tianming Lan, Haimeng Li, Shangchen Yang, et al. The chromosome-scale genome of the raccoon dog: insights into its evolutionary characteristics. iScience, 2022, 25(10): 105117.
12. Le Zhang, Tianming Lan, Chuyu Lin, et al. Chromosome-scale genomes reveal genomic consequences of inbreeding in the South China tiger: a comparative study with the Amur tiger. Molecular Ecology Resources, 2023, 23(2):330-347.
13. Xinyuan Zhang, Chuyu Lin, Haimeng Li, et al. Chromosome-Level Genome Assembly of the Green Peafowl (Pavo muticus). Genome Biology and Evolution. 2022, 14(2): evac015.
14. Wenhao Xu, Yu Lin, Keliang Zhao, et al. An efficient pipeline for ancient DNA mapping and recovery of endogenous ancient DNA from whole-genome sequencing data. Ecology and Evolution. 2020, 00:1-12.
