采用C/S模式的数据传送和处理方式,利用PowerBuilder 9.0和SQL SERVER 2000语言,应用模块化的数据库设计方法,建立了鹅掌楸属遗传与改良数据库,实现了鹅掌楸育种的智能化决策系统。在鹅掌楸属遗传与改良数据库的框架下,描述了鹅掌楸种...
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采用C/S模式的数据传送和处理方式,利用PowerBuilder 9.0和SQL SERVER 2000语言,应用模块化的数据库设计方法,建立了鹅掌楸属遗传与改良数据库,实现了鹅掌楸育种的智能化决策系统。在鹅掌楸属遗传与改良数据库的框架下,描述了鹅掌楸种质资源的智能化管理和无性系利用的决策系统。该系统实现了鹅掌楸属遗传与改良信息的动态管理和适地适树进行鹅掌楸良种推广的智能决策,操作简便、界面友好,并具有良好的人机交互功能。
【目的】分析望春玉兰基因组微卫星序列和分布特征,开发多态性高和稳定性好的SSR引物,并构建玉兰商业品种指纹图,为玉兰属植物群体遗传结构和遗传多样性研究提供分子标记资源,也为玉兰优良品种的遗传真实性鉴别和育种工作者知识产权保护提供技术支撑和科学依据。【方法】基于已公布的望春玉兰基因组序列信息,采用MISA软件对全基因组微卫星序列进行查找和分析,使用Primer Premier 5.0软件设计SSR引物。随机合成203对引物,利用6株不同望春玉兰的基因组DNA进行筛选,并进一步利用筛选出的多态性SSR引物构建26个玉兰商业品种的DNA指纹图谱。【结果】望春玉兰基因组中共检测出2820303个SSR位点,6碱基重复类型占比最高(62.13%),其次是2碱基(12.02%)和单碱基重复(9.98%);共发现501种重复基序,其中出现频率高的基序为AAACCT/AGGTTT(16.46%),其次是A/T(8.63%)和AG/CT(5.9%)。在随机合成的203对引物中,有94对(46.31%)能够对6株不同望春玉兰的基因组DNA进行有效扩增,有25对引物(12.32%)的扩增谱带清晰、易于判读、多态性高,多态信息量(PIC)在0.24~0.72之间。利用PIC值最高的前10对引物构建了26个玉兰商业品种的DNA指纹图谱数据库,共扩增出85种基因型,每对引物产生的基因型在4~18之间;引物鉴别力在0~13之间,最少采用3对引物即可将26个玉兰品种完全区分开。【结论】本研究在望春玉兰全基因组微卫星序列统计和分析的基础上,开发了10对条带清晰、多态性高、重复性好的SSR引物,并利用这些引物构建了26个玉兰商业品种的DNA指纹图谱,DNA指纹图比对结果显示本研究所涉及的26个玉兰品种不存在同种异名或异种同名现象。
外显子组测序主要包括3个步骤:目标序列的富集、DNA测序、生物信息学分析。笔者介绍了外显子组测序技术及其在遗传研究中的应用,分析了该技术的优势和不足,并对其应用前景进行了展望。与转录组和全基因组测序技术相比,外显子组测序在编码基因获取方面具有高效、准确、低成本的特点;与全基因组关联分析技术(Genome-wide association analysis,GWAS)相比,能有效检测基因组中编码基因的稀有变异,但还不能检测到基因组水平上较大的结构性变异以及内含子区域的信息。目前,外显子组测序技术在人类单基因控制的遗传疾病和多基因控制的复杂疾病的分子机理研究中,能准确找到孟德尔遗传疾病致病基因;在动植物上能成功检测到目标编码区的核苷酸变化。随着模式木本植物全基因组测序的完成,利用该技术可以加快对木本植物性别、林木抗逆性及生长等重要性状基因的定位,应用前景广阔。
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