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特质抵抗和对医生的信任是幼儿家长疫苗接种行为、疫苗态度以及使用补充和替代药物的预测因素
1 FinnBrain 出生队列研究，图尔库大学临床医学研究所，芬兰图尔库，2 芬兰图尔库奥博学术大学心理学系，3 芬兰图尔库大学儿童精神病学研究中心儿童精神病学系，4 芬兰图尔库大学 INVEST 研究旗舰，5 芬兰图尔库图尔库大学医院和图尔库大学精神病学系，6 芬兰图尔库大学和图尔库大学医院人口健康研究中心，7 芬兰图尔库图尔库大学医院和图尔库大学儿童精神病学系，8 芬兰图尔库奥博学术大学神学伦理学系，9 英国布里斯托尔布里斯托尔大学心理科学学院，10 澳大利亚珀斯西澳大利亚大学心理科学学院
使用基于连通性的实时 fMRI 神经反馈来调节高特质焦虑患者的注意力和静息状态网络
高水平的特质焦虑与注意力控制受损、注意力控制任务期间大脑活动变化以及网络静息态功能连接 (RSFC) 改变有关。具体而言，背外侧前额叶皮质到前扣带皮层 (DLPFC – ACC) 的功能连接被认为对于有效和高效的注意力控制至关重要，但在高特质焦虑个体中会降低。当前的研究检验了基于连接的实时功能性磁成像神经反馈 (rt-fMRI-nf) 在增强特质焦虑个体的 DLPFC – ACC 功能连接方面的潜力。我们特别测试了 DLPFC - ACC 连接的变化是否与焦虑水平降低和注意力控制改善有关。32 名高特质焦虑参与者被分配到实验组 (EG)，接受真实的 rt-fMRI-nf，或对照组 (CG)，接受假（结合）反馈。在 rt-fMRI-nf 训练前后评估了 RSFC（使用静息状态 fMRI）、焦虑水平和 Stroop 任务表现。与 CG 相比，rt-fMRI-nf 训练后，EG 表现出焦虑水平降低、DLPFC-ACC 功能连接增加以及后部默认模式网络中的 RSFC 增加。此外，在 EG 中，rt-fMRI-nf 训练期间 DLPFC – ACC 功能连接的变化与焦虑水平降低有关。然而，Stroop 任务表现没有组间差异。我们得出结论，针对 DLPFC – ACC 功能连接的 rt-fMRI-nf 可以改变网络连接和交互，是减少特质焦虑的可行方法。
元素定量性状基因座分析和候选基因挖掘玉米中与干旱耐受性相关性状的候选基因挖掘（Zea Mays L.）
摘要：干旱是对全球玉米产量的严重负面影响的主要非生物压力之一。了解玉米中干旱耐受性的遗传结构是朝着繁殖耐旱的品种和针对性的遗传资源剥削的关键步骤。在这项研究中，与谷物产量成分，开花时间和植物形态有关的511定量性状基因座（QTL）在干旱条件下以及干旱耐受性指数是从27项发表的研究中收集的，然后预测在IBM2 2008年的IBM2 2008年邻居参考图中的荟萃分析。总共确定了与玉米干旱耐受性相关的83个元QTL（MQTL），其中20个确定为核心MQTL。与先前发布的QTL相比，MQTL的平均置信区间大大降低。通过来自基因组关联研究的共定位标记 - 特性关联证实了几乎一半的MQTL。基于与干旱耐受性有关的水稻蛋白的比对，在玉米MQTL附近发现了63个直系同源基因。此外，在20个核心MQTL区域和玉米与同源基因中发现了583个候选基因。基于候选基因的KEGG分析，发现植物激素信号通路显着富集。信号通路可以对干旱耐受性产生直接或间接影响，并与其他途径相互作用。总而言之，这项研究提供了对玉米干旱耐受性的遗传和分子机制的新见解，以对繁殖中这种重要特征的更具针对性的改善。
全基因组对定量性状基因座的检测和候选基因对早期大豆中种子糖组成的预测
摘要：种子糖成分，主要包括果糖，葡萄糖，蔗糖，raf鼻和stachyose，是大豆[甘氨酸Max（L.）Merr。]种子质量。但是，对大豆糖成分的研究是有限的。为了更好地了解大豆种子中糖成分的遗传结构，我们使用了323个大豆种质添加剂的种群进行了全基因组关联研究（GWAS），这些研究在三种不同的环境下进行了生长和评估。在GWAS中选择并使用了总计31,245个单核苷酸多态性（SNP）≥5％（MAFS）≥5％，缺少数据≤10％。与单个糖相关的分析72定量性状基因座（QTL），与总糖相关的14个。在六个染色体的铅SNP的100 kb旋转区域内的十个候选基因与糖含量显着相关。根据GO和KEGG分类，大豆中的糖代谢涉及八个基因，并在拟南芥中显示出相似的功能。另外两个位于与糖相关的已知QTL区域中，可能在大豆的糖代谢中发挥作用。这项研究促进了我们对大豆糖组成的遗传基础的理解，并促进了控制这种特征的基因的鉴定。认同的候选基因将有助于改善大豆中的种子糖成分。
心脏线粒体蛋白质组影响心脏肥大的遗传结构
摘要与导致孟德尔疾病的单基因突变不同，常见的人类疾病可能是由多层，多尺度和高度相互联系的相互作用引起的新现象。心房和心室间隔缺陷是人类心脏先天性异常的最常见形式。心房间隔缺陷（ASD）在产后左右心房之间显示出开放的通信，如果未经治疗，可能会导致严重的血液动力学后果。一种较温和的形式的房屋卵形孔（PFO）的较轻形式存在于大约四分之一的人口中，与缺血性中风和偏头痛密切相关。心房缺陷的解剖学负债以及遗传和分子基础尚不清楚。在这里，我们通过定量性状基因座（QTL）映射进行了对心房间隔变化的先前分析，该映射是在近近近近近近QSI5和129T2/SVEMS小鼠菌株之间建立的高级间交叉线（AIL），这些分类显示了近交易的小鼠菌株。分析解析了37个独特的QTL，具有QTL之间的高重叠，用于不同的间隔特征，而PFO作为二元性状。对父母菌株和过滤鉴定的预测功能变异的整个基因组测序，包括已知的人类先天性心脏病基因。对开发隔sa的转录组分析显示，涉及核糖体，核小体，线粒体和细胞外基质生物合成的网络下调，在129T2/SVEMS菌株中的细胞外基质生物合成，潜在地反映了隔层发育中生长和细胞成熟的重要作用。分析包括增强子和启动子在内的不同基因特征的变体结构分析提供了参与非编码以及蛋白质编码变体的证据。我们的研究提供了与人ASD和PFO相关的常见先天性心脏病的遗传复杂性和网络责任的第一张高分辨率图。
表达定量性状甲基化分析鉴定了胎儿酒精谱系（FASD）中的全血分子足迹
摘要：胎儿酒精谱系障碍（FASD）包括神经发育障碍和与产前酒精暴露有关的身体出生缺陷。以前，我们试图通过研究FASD个体的基因组DNA甲基化（DNAM）促进FASD的表观遗传生物标志物与健康对照组相比。在这项研究中，我们在以前的FASD队列的一部分中产生了其他基因表达素，涵盖了受影响最严重的个体，以检查DNAM状态改变基因表达的功能整合效应。我们鉴定了与基因表达变化相关的六个差异甲基化区域（注释给SEC61G，REEP3，ZNF577，HNRNPF，MSC和SDHAF1基因）。据我们所知，这项研究是评估FASD中全血基因表达和DNAM基因表达关联的第一个。 我们的结果呈现出对全血FASD分子足迹的新颖见解，并为将来研究多摩学生物标志物进行了诊断FASD诊断的机会。据我们所知，这项研究是评估FASD中全血基因表达和DNAM基因表达关联的第一个。我们的结果呈现出对全血FASD分子足迹的新颖见解，并为将来研究多摩学生物标志物进行了诊断FASD诊断的机会。
研究文章通过控制精神分裂症的基因组风险来研究大脑基因共同表达网络结构的特质变异性
精神分裂症（SCZ）遗传风险对脑中基因表达的影响仍然存在。这一问题的一种流行方法是基因共表达网络算法（例如WGCNA）的应用。要通过这种方法提高可靠性，至关重要的是要消除不良方差的来源，同时也保留了感兴趣的生物学信号。在这项WCGNA研究的RNA-seq数据研究中，我们的后额叶前皮层（78个神经型供体，欧洲血统）测试了SCZ遗传风险对共表达网络的影响。具体而言，我们实施了一种新颖的设计，在该设计中，通过线性回归模型调整了基因表达，以保存或消除通过生物学兴趣信号解释的方差（SCZ风险的GWAS基因组评分） - （GS-SCZ），（GS-SCZ），基因组分数，高度（GS-HT）作为负面对照的高度（GS-HT），同时删除了covariat diment covariat dixpect files coeriat covariat from covariat。我们通过调整后的表达（GS-SCZ和GS-HT保留或删除）计算了共表达网络，以及它们之间的共识（代表“背景”网络无基因组得分效应的“背景”网络）。然后，我们测试了GS-SCZ保留的模块和背景网络之间的重叠，该模块的重叠减少的模块将受到GS-SCZ生物学的影响最大。此外，我们还测试了这些模块的SCZ风险收敛性（即，PGC3 SCZ GWAS优先基因的富集，SCZ风险遗传力的富集和相关的生物本体论。总的来说，我们的结果表明我们的结果突出了GS-SCZ对大脑共同辅助网络的影响的关键方面，特别是：1）保存/删除SCZ遗传风险改变了共同表达模块； 2）富含GS-SCZ影响的模块中的生物学途径暗示转录，翻译和代谢过程，这些过程会融合到影响突触传播的影响； 3）优先级PGC3 SCZ GWAS基因和SCZ风险遗传力富含与GS-SCZ效应相关的模块。
来自种间甘蓝rapa衍生物的新型定量性状基因座改善了甘蓝纳普斯napus
POD破碎是农业相关性的一种特征，可确保植物在其本地环境中取代种子，并在几种宽阔的农作物中受到了驯化和选择的驯化和选择。然而，豆荚破碎会导致菜籽（甘蓝纳普斯L.）作物的显着屈服降低。衍生自B. rapa/b的种间繁殖线BC95042。Napus Cross表现出改善的POD破碎阻力（比易碎的B. Napus品种高达12倍）。为了揭示新品种中的遗传基础并改善了POD破碎的耐药性，我们分析了F 2和F 2：3衍生的种群，来自BC95042和Advanced Breeding系列的交叉，BC95041，并用15,498 Dartseq标记的基因分型。通过基因组扫描，间隔和包容性的复合间隔映射分析，我们确定了与POD破裂能量相关的七个定量性状基因座（QTL），用于POD破碎的抗性或POD强度的度量，并且它们位于A02，A02，A03，A03，A05，A09，A09，A09和C01 Chromosomes上。两种亲本线都为豆荚碎片抗性贡献了等位基因。我们确定了添加剂X添加剂，添加性优势和优势X优势X在A01/C01，A01/C01，A03/A07，A07/C03，A03，A03/C03和C01/C02染色体之间的相互作用之间的五对X添加剂，添加剂优势和优势X优势相互作用。QTL对A03/ A07和A01/ C01的影响处于排斥阶段。比较映射确定了几种候选基因（AG，ABI3，BP1，CEL6，FIL，FIL，FUL，GA2OX2，IND，LATE，LEUNIG，MAGL15，RPL，QRT2，RGA，RGA，SPT，SPT和TCP10），基于QTL和QTL的QTL和上毒QTL相互作用，以实现pod shatter pod shatter shatter shatter shatter shatter shatter shatter shatters。BNAA09G05500D受到在A02，A03和A09上检测到的三个QTL靠近（富有成果的）同源物BNAA03G39820D和BNAAA09G05500D。着眼于FUL，我们研究了推定的图案，序列变体和其同源物的进化速率，373个重新设备的B. napus napus感兴趣。
受过训练的免疫力-Archimer
在大规模死亡事件事件列表之后补充数据补充数据1 |贝叶斯模型性能概述。此表总结了我们11个模型的输出性能，呈现了每个模型的总体准确性，并伴随着错误估计和可靠的间隔，为2.5％和97.5％。另外，还提供了以2.5％和97.5％的置信度水平的值，错误估计和可靠的间隔的详细类别特定估计值。模型（11）扰动代表贝叶斯通用线性模型，并根据时间表中观察到的FES的平均FES数量显示估计值。更多有关材料和方法的信息。补充数据2 |受其相应特征类别影响的物种列表。已报告并根据其喂养活性，最大寿命，殖民地，形态形式，碳存储，能量资源，大小，生长速率，钙化和运动性来表征和表征。对于每个物种，分类学已报告。来源在数据集列中列出。补充表2提供了有关特征类别的更多信息。
在七个环境下，在重组培养花生的重组近交系种群中，在七个环境下为数百种子重量的定量性状基因座（QTL）绘制定量性状基因座（QTL）（Arachis hypogaea L.）
摘要：耕种的花生（Arachis hypogaea L.）是全球重要的油和现金作物。一百个烟和种子的重量是花生产量的重要组成部分。在当前的研究中，为了揭开一百个pod重量（HPW）和百分子重量（HSW）的遗传基础，从JH5（JH5，大豆荚和种子重量和种子重量）之间的十字架开发了一个重组近交系（RIL）人群，并使用M130（小荚和种子重量）（小荚和种子重量），并用来识别QTLS和HPW和HPW。使用SSR，AHTE，SRAP，TRAP和SNP标记构建了一个集成的遗传链接图。该地图由3130个遗传标记组成，分配给20个染色体，并覆盖1998.95 cm，平均距离为0.64 cm。在此基础上，HPW和HSW的31个QTL位于7个染色体上，每个QTL占表型方差的3.7–10.8％（PVE）。其中，在多个环境下检测到了七个QTL，并且在B04和B08上发现了两个主要的QTL。值得注意的是，染色体A08上的QTL热点在2.74 cm的遗传间隔内包含7个QTL，其中包括0.36 MB物理图，包括18个候选基因。Arahy.d52S1Z，Arahy.ibm9rl，Arahy.W18Y25，Arahy.cplc2w和Arahy.14H.14H可能在调节花生荚和种子重量中发挥作用。这些发现可以促进进一步研究培养花生中影响豆荚和种子重量的遗传机制。