Lusa i én laksemerd, kan være helt genetisk forskjellig fra lusa i merden rett ved siden av. Det betyr at de kan respondere ulikt på lusebehandlinger.

Hvordan skal oppdretterne da vite hvilken behandlingsmetode som virker best mot den lusa de har i merdene sine? Dette begynner forskere ved Universitetet i Tromsø å få noen svar på.

– Siden det er gener som for eksempel har med resistens å gjøre mot behandlinger, kan man også målrette behandlingene mye bedre enn man gjør i dag, sier førsteamanuensis Kim Præbel i denne podkasten:

Det kan nemlig være slik at ett lakseanlegg skal ha én type lusebehandling, mens nabolokaliteten trenger en annen.

– Det vil gi mer kostnadseffektiv drift, men det er også bra for miljøet, påpeker Præbel.

300–400 genetiske markører

I samarbeid med oppdrettsselskapet Arnøy Laks, har forskerne samlet inn lus fra åtte lokaliteter i Troms og Finnmark.

De brukte maskinlæring og metoder fra evolusjonsforskning for å kartlegge lusegenetikken. Ved hjelp av det fant de frem til 300–400 genetiske markører som kunne forklare den genetiske forskjellen mellom lokalitetene.

Etter at de hadde identifisert ulike populasjoner av lakselus, var planen å utsette dem for ulike lusebehandling for å se hvilke lus som overlevde best. Dette skulle så kobles mot genetikken.

– Det rakk vi simpelthen ikke. Det var nok jobb det vi har gjort. Det blir det neste prosjektet om noen vil finansiere det, sier Præbel.

Må finne mønstre

Arbeidet er bare et første skritt i et arbeid som trenger mye utvikling.

– Det første man må gjøre er å lage en nasjonal studie som viser den overordnede genetiske strukturen, for den finnes helt sikkert, sier Præbel.

Det vil stadig være stor variasjon innad i regionene, men det kan være at det er et helt nytt mønster som oppstår, tror forskeren.

Hør mer om hvorfor forskerne valgte å starte jobben i Norges to nordligste fylker og hvorfor det er så viktig at lakselusa ikke forvaltes som én genetisk enhet.

Det gjør du ved å trykke på spilleren over. Du finner også podkasten i Itunes og på Spotify.

Her er noen utvalgte episoder: