背景:Hirschsprung疾病(HSCR)是一种罕见的先天性胃肠道疾病,其特征是缺乏肠粘膜粘膜粘膜和肌层神经节细胞。最近,研究表明,miR-100调节神经元的生长,分化和凋亡,并影响了与HSCR相关途径的功能。显示miR-100 rs1834306 A> G多态性可改变对肿瘤的敏感性,但这种多态性与HSCR敏感性之间的关联仍然未知。方法:这是一项病例对照研究,其中包括来自中国南部的1470例HSCR病例和1473个对照。DNA由Taqman实时PCR进行基因分型。优势比(OR)和95%置信区间(CI)用作统计指标。Results: We found that miR-100 rs1834306 G allele and GG genotype significantly increased HSCR susceptibility (GG vs AA: adjusted OR=1.31, 95% CI=1.04–1.64, P =0.020; G vs A: adjusted OR=1.12, 95% CI=1.01–1.25, P =0.041; GG vs AA/AG:调整后= 1.30,95%CI = 1.07–1.59,p = 0.010)。在分层分析中,与具有AA/AG基因型的型号相比,MiR-100 rs100 rs1834306 GG基因型载体在所有临床亚型中都具有更高的HSCR风险,并且或随着HSCR促进的升高(SHSCR:SHSCR:调整或= 1.28,95%CI = 1.28,95%CI = 1.03-1.59-1.59,p = 0.0.0.0.0.0.0.0.0 cr = 0.029,provation; 95%CI = 1.06–2.07,p = 0.020;调整后= 2.12,95%CI = 1.22–3.69,p = 0.008)。结论:我们的发现表明,miR-100 rs1834306 A> g多态性与南方中国儿童的HSCR易感性增加有关。此外,miR-100 rs1834306 gg基因型在严重的HSCR中具有更大的遗传病原体。关键字:Hirschsprung病,miR-100,多态性,易感性
j)分析后变量i)结果的解释ii)基因型:表型相关iii)使用基因组数据库iv)iv)残留,复发风险的计算v)测试限制和建议vi vi vi)vi)vii vii vii)vii vii)vii vii vii vii viii viii viii viii viii vieii vieii vieii vie vieirance vieveillance/bio s s tortiv int bio s bio。实验室管理a)QA/QC
摘要 育种4.0代表了遗传信息整合与编辑的育种革命,是植物育种领域的重要创新。育种4.0通过整合遗传和基因组信息,引入了高度精准的基因型选择和基因编辑技术,提高了育种效率和准确性。这种革命性的育种方法有助于加速作物品种的改良和优化,以满足日益增长的农业需求和可持续发展挑战。育种4.0的技术和方法,包括基因组预测和选择的发展、高通量表型确定的应用以及人工智能和机器学习在育种4.0中的应用。育种4.0的应用和好处是显而易见的,包括转基因育种和基因编辑育种的例子和优势,以及育种4.0对可持续农业发展的贡献。然而,育种4.0面临着伦理、法律和社会方面的考虑,以及技术和方法学的挑战。毫无疑问,育种4.0是当代育种的前沿和未来方向,为实现更高层次的育种目标提供了基础。关键词育种4.0;遗传信息;基因型选择;基因编辑;可持续农业发展
标题日期(HD)是由多个基因座控制的至关重要的农艺性状,它可以探讨大米(Oryza sativa L.)的一系列地理和季节性适应。因此,有关跨父母HD基因型的信息对于标记辅助育种计划至关重要。在这里,我们使用Fluidigm 96-Plex SNP基因分型平台来开发基因分型测定,以确定41 HD基因座的等位基因(29个先前具有特征性的基因和12个定量性状基因座[QTLS],包括新检测到的QTL)。基因分型测定总共区分了144个等位基因(根据文献和公开可用的数据库定义)和QTL。377个品种的基因分型平均显示3.5个等位基因,HD1,GHD7,PRR37和DTH8的多样性高于其他基因座的基因分型,而参考(“ Nipponbare”)基因型在41个基因座的30型中的占主导地位。HD预测模型使用来自200个品种的数据显示出良好的相互作用(r> 0.69,p <0.001),当时用22种未包含在预测模型中的品种进行测试。因此,开发的测定法提供了有关HD的基因型信息,并将实现具有成本效益的繁殖。
缩写:AEA,平均环境轴; ASI,花的时间间隔; ATC,平均测试仪坐标; DA,天数为50%; DS,天数达到50%; Easp,耳朵方面; EHT,耳朵高; EPP,每植物的耳朵; ESP1,种植后8周的Striga出现; ESP2,种植后10周的Striga出现; GCA,一般组合能力; GCA F,一般组合女性效应的能力; GCA M,一般结合男性效应的能力; GGE,基因型主要效应以及基因型X环境相互作用; IITA,国际热带农业研究所; NCD II,北卡罗来纳州设计II; PASP,植物方面; PC,主组件; PLHT,植物高度; PVA-QPM,普罗维生胺A质量蛋白玉米; QPM,质量蛋白质玉米; SCA,特定的组合能力; SDR1,Striga(宿主)种植后8周的损伤等级;种植后10周的SDR2,Striga(宿主)损伤等级; SSA,撒哈拉以南非洲; WAP,种植几周后; WCA,西部和中非。
DNA甲基化提供了将遗传变异与环境影响联系起来的关键表观遗传标记。我们已经分析了160个人视网膜的基于阵列的DNA甲基化蛋白纤维,具有共同测量的RNA-SEQ和> 800万个遗传变异,在CIS中揭示了遗传调节的位点,在CIS中(37,453个甲基化的定量性状定量特征和12,505表达定量的特性特征)和13,747 DNA甲基化的属性。视网膜特定的三分之一。甲基化和表达定量性状基因座表现出与突触,线粒体和分解代谢有关的生物过程的非随机分布和富集。基于数据的Mendelian ran统治和共定位分析确定了87个靶基因,其中甲基化和基因表达变化可能介导基因型对年龄相关的黄斑变性的影响。综合途径分析揭示了免疫反应和代谢的表观遗传调节,包括谷胱甘肽途径和糖酵解。我们的研究定义了驱动甲基化变化的遗传变异的关键作用,优先考虑基因表达的表观遗传控制,并提出了通过基因型 - 视网膜环境相互作用来调节黄斑变性病理学的框架。
摘要背景:使用微生物组数据与主机基因组信息结合使用的复杂性状的分析和预测是一个最引起关注的话题。但是,仍然有许多问题要回答:微生物组对复杂性状预测的有用程度如何?微波性可靠的估计值吗?可以回收宿主基因组,微生物组和现象之间的潜在生物学联系吗?方法:在这里,我们通过(i)制定一种新型的模拟策略来解决这些问题,该策略使用真实的微生物组和基因型数据作为输入,以及(ii)使用方差 - 组件方法(贝叶斯复制的核心kernel hilbert space(RKHS)和贝叶斯变量选择方法(Bayes c)(贝叶斯),以量化contiper and centery centery andy型依次的变化。提出的模拟方法可以通过保留数据的分布性能的置换程序模仿微生物组和基因型数据之间的遗传联系。结果:使用奶牛的实际基因型和瘤胃微生物群的丰度,无论某些微生物群的丰度是否受宿主的直接遗传控制,微生物组数据都可以显着提高表型预测的准确性。此改进在逻辑上取决于微生物组随着时间的推移而稳定。总体而言,尽管通常高度高度的微生物群丰度分布,但随机效应线性方法对于方差构成估计似乎是可靠的。贝叶斯C的预测性能高,但对因果效应的数量比RKHS更敏感。贝叶斯的准确性部分取决于影响表型的微生物类群的数量。结论:我们得出的结论是,可以使用方差成分估计值来表征基因组微生物组 - 链接,但我们对识别影响微生物群的病变遗传效应的可能性不太乐观,而这些宿主遗传效应影响了微生物群的丰富度,而基因组 - 微生物组 - 菌群 - 基因组 - 型号可能需要更大的样本量。复制分析的R代码位于https://github。com/migue lpere zenci so/simub iome中。
本地益生菌在当地食品中发现了对人类肠道健康等民族生态学的更适应性。因此,这项研究旨在隔离,选择和将土著微生物作为益生菌候选者,即gatotan,即来自木薯的印尼发酵食品。将潜在的益生菌溶解在pH 2.0的人造胃酸中,并孵育2小时,然后使用麦芽提取物培养基中的De Man Rogosa Sharpe和酵母进行选择性分离乳酸细菌(LAB)。鉴定了包括形态和生理特征以及诸如PCR指纹等基因型的表型。结果表明,三个分离株中的两个具有可能在酸性环境中生长的益生菌发展的潜力。BGP(LAB)和YGK(酵母)分离株的生存最高的人造胃酸为pH 2.0。此外,来自木薯变量的BGP。白色(Malang 2)具有牛奶白色菌落,棒状的,起伏的菌落边缘,革兰氏阳性细菌,非运动,阴性过氧化氢酶和杂型。木薯变量的YGK。黄色(Malang 4)也具有白色颜色的特征,不规则的形状,粗糙的表面,不透明的透明度,球体细胞形态和淀粉液指数为1.06±0.12 mm。最终的基因型表征分别将分离株分别为乳酸乳杆菌和丘比亚维兹维氏菌。