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复杂性状和人口的继承...
用于QTL映射的过程之一涉及越过两个纯合菌株，这些菌株在多个基因座的等位基因中明显不同。f 1后代互相交叉或反向交叉以产生重组。您知道，紧密联系的基因倾向于更频繁地保持在一起，而在不同的染色体上或在同一染色体上相距遥远的基因将分别通过独立的分类和交叉产生重组者。然后，针对一个或多个定量性状测量F 2后代。如果在特定标记等位基因的遗传和定量表型之间观察到相关性，则表示标记和QTL之间的联系。这种方法可以潜在地检测到具有基因组宽分子标记物的可用性影响性状的大多数QTL。
元素QTL分析和候选基因，用于野生Emmer
野生Emmer（Triticum turgidum ssp。dicoccoides）基因型的高核值和对各种压力的良好耐受性；因此，已经进行了一些QTL（定量性状基因座）研究，以发现有利的等位基因被渗入现代小麦品种。鉴于QTL性质的复杂性，它们与环境的相互作用以及其他QTL的相互作用，因此在小麦育种计划中使用了少量基因型。meta-QTL（MQTL）分析有助于简化现有的QTL信息，识别稳定的基因组区域和可能的候选基因，以进一步等位基因渗入。这项研究旨在使用过去14年的QTL信息来鉴定在不同的环境条件和遗传背景之间稳定的QTL区域，以基于17个独立研究的野生Emmer中的不同特征。总共将41个特征分类为质量特征（16），矿物组成性状（11），与非生物相关的特征（13）和与疾病有关的特征（1）。分析揭示了852个QTL分布在所有14种染色体上的野生Emmer，平均每个染色体61 QTL。质量特征的QTL数量最高（35％），其次是矿物质含量（33％），与非生物相关的特征（28％）和与疾病相关的特征（4％）。谷物蛋白含量（GPC）和千核重量（TKW）与检测到的大多数QTL有关。总共确定了43个MQTL，简化了信息，并将平均置信度间隔（CI）从22.6厘米降低到4.78 cm。这些MQTL与不同类别的多个特征有关。九个候选基因被鉴定为几个稳定的MQTL，有可能导致诸如质量，矿物质含量和非生物应力抗性之类的特征。 这些基因在各种植物过程中起着至关重要的作用，例如碳水化合物代谢，氮同化，细胞壁生物发生和细胞壁可扩展性。 总体而言，这项研究强调了在小麦育种计划中考虑MQTL分析的重要性，因为它确定了与多种特征相关的稳定基因组区域，从而为改善各种环境条件下的小麦品种提供了潜在的解决方案。九个候选基因被鉴定为几个稳定的MQTL，有可能导致诸如质量，矿物质含量和非生物应力抗性之类的特征。这些基因在各种植物过程中起着至关重要的作用，例如碳水化合物代谢，氮同化，细胞壁生物发生和细胞壁可扩展性。总体而言，这项研究强调了在小麦育种计划中考虑MQTL分析的重要性，因为它确定了与多种特征相关的稳定基因组区域，从而为改善各种环境条件下的小麦品种提供了潜在的解决方案。
IPB-D2鸡的抗病性状
使用 Kohl 和 Ascoli [13] 改进的间接酶联免疫吸附测定法对 IgY 浓度进行定量，并对洗涤和封闭缓冲液的体积、包被抗体的浓度、终止液的类型和微孔板读数仪的波长进行了修改。用紫外线灭菌后，用 2.5 µ g/mL 浓度的山羊抗 IgY 免疫球蛋白 G (IgG) (SAB3700195，Sigma-Aldrich) 作为捕获抗体包被微孔板。用 pH 9.6 的缓冲碳酸氢盐 (0.005 M 碳酸盐碳酸氢盐) 稀释抗体，并将微孔板在 4°C 下孵育过夜。用磷酸盐缓冲盐水和吐温-20 (PBST-20，pH 7.4) 清洗微孔板 3 次。随后用2%牛血清白蛋白（BSA）封闭微孔板（每孔100 µL），37 ℃孵育1 h，用0.05% PBST清洗微孔板3次，加入血清样品至100 µL（1:100稀释），37 ℃孵育1 h。
林木生产性状的基因编辑
摘要：基因编辑方法，尤其是 CRISPR，为生命科学领域的科学见解和应用提供了非凡的机会。然而，近期应用于商业林业的前景似乎有限。通过一个或几个保守基因的突变而产生的功能丧失表型在短期内提供了最好的机会。对于具有复杂遗传的特征，没有足够的科学来指导基因编辑工作，而全基因组关联研究 (GWAS) 如果没有强有力的验证，通常无法提供高可信度的基因识别。其他障碍包括许多重要基因型的转化困难、瞬时编辑或完全删除编辑器的困难以及在育种计划中使用的复杂性。导致功能丧失性状的基因编辑通常是隐性的，因此不会在杂交后代中表达，因此在大多数情况下需要营养繁殖体（克隆）。此外，还有重要的社会制约因素，例如大多数国家对田间试验有严格的规定，市场认证体系不允许在认证生产林中种植任何类型的重组 DNA 修饰树木，包括通过基因编辑生产的树木。我们得出的结论是，基因编辑应用将极其有限，因为
定量性状在锚点中多样性（Coccinia ...
锚点（Coccinia abyssinica（Lam。）Cogn。）是一种土著根作物，用作埃塞俄比亚的食品和营养安全和社会经济上重要的农作物。尽管该作物具有巨大的潜力，但该国的研究和开发业上给予了较低的关注。事件尽管很少有关于锚定在几个加入的遗传多样性的研究，但本研究包括来自巨大生产领域的更多加入。使用定量性状进行了本研究，以评估埃塞俄比亚锚定400种锚定的遗传多样性。现场试验以三个复制的随机三重晶格设计进行了规定。收集了22个定量性状的数据，并进行了方差和多变量分析的分析。方差分析的结果表明，除了每个水果的位置数量和每个果实的6个位置，所有特征在附属中均显示出显着的变化（p <0.01）。在所有根特征的加入中都展示了宽范围；每植物（1-13），植物根重量（0.02-3.52 kg），总砧木（1.67-293.33 t/ha），根长度（6.4-30.08 cm），根宽度（6.09-33.16 cm）和根干重（12.9-55g/100g）。同样，果实和种子特征也表现出宽阔的范围。在根特征之间产生最高的正相关和显着相关性；总根产量（r = 0.37 **，根直径（r = 0.34 **）。根产量与种子产量（-0.001）负相关，但果实的长度与所有根特征呈正相关。聚类分析表明存在五个不同的群体，在这些群体中，它们的收集区域有多样化和各种不同。主成分分析（PCA）的结果表明，将附件分为七个基于评估的特征，即显着（特征值> 1），并解释了总变异性的55.08％。本实验中表现出的变异可以归因于环境和遗传因素。在埃塞俄比亚的锚固种质之间表现出的变异性将是在未来工作中筛选和选择锚定基因型的出色方法。
基因，共发生性状和发展动力学
注意力/多动症（ADHD）是一种异性神经发育状况，同时发生条件的流行率很高，导致长期管理中的困难增加。全基因组关联研究已经鉴定了多动症和同时发生的psy-哲学疾病之间共享的变体。但是，遗传机制尚未完全理解。我们将基因表达和空间组织数据整合到了胎儿和成人皮质组织中推定的因果ADHD基因的两样本的孟德尔随机研究中。我们在皮质组织中鉴定了多动症的四个基因（胎儿：ST3GAL3，PTPRF，PIDD1；成人：ST3GAL3，TIE1）。蛋白质 - 与因果ADHD基因所鉴定的生物学途径相结合的蛋白质相互作用数据库，这些途径将这些基因与条件（例如类风湿关节炎）和生物标志物（例如淋巴细胞计数）联系起来，但已知与ADHD相关，但没有先前显示的遗传关系。在成年肝组织上重复进行分析，在成年肝组织中，假定的因果ADHD基因ST3GAL3与胆固醇特征有关。此分析提供了对组织依赖性的时间关系，同时存在性状和生物标志物之间的依赖性时间关系。重要的是，它提供了先前研究和未研究的同时存在条件之间的遗传相互作用的证据。
研究可食用的定量和定性特征...
本研究评估了13个本地南瓜种群的定量和定性性状。该实验是在随机块设计中进行的，具有3个复制（2019年至2020年）。在这项研究中考虑了以下特征：水果的数量，体重，长度，宽度和长度/宽度比，种子产量，种子产量/果实产量比，1000个种子体重，空种子的百分比，种子长度，种子宽度，种子仁/全种子/种子比和种子油百分比。此外，还进行了质量测试，包括使皮肤与内核的易于分离，味道质量以及种子形状和大小的可取性，从消费者的角度来看。方差分析显示大多数研究性状的显着差异。基于特征的平均比较结果，在Ghalami-Kalaleh＃1和Mashhady-Azadshahr，然后是Mashhady-Khoy种群中观察到最高的种子产量。从消费者的角度来看，最高的口味质量属于Goushti-Kalaleh人口。结果代表了种子产量和果实之间的正相关和高度显着的相关性。在种子产量和其他相关性状之间未观察到没有显着相关性。建议在选择程序和修改高收益人群时考虑水果数字特征。
遗传变异性和定量性状在...
低屈服和质量差的基因型的增长是埃塞俄比亚芝麻生产的主要限制之一。实验，以评估芝麻基因型中遗传变异和性状遗传的程度。在2018年的裁剪季节，使用简单的晶格设计评估了四十九个芝麻基因型。方差的组合分析在所有定量性状的基因型中显示出高显着的差异（p <0.01）。每植物的分支，每植物胶囊，生物量产量，收获指数，千种种子重量和细菌疫病严重程度显示出中等的表型和基因型变异系数。种子产量，生物量产量，每植物胶囊，细菌疫病的严重程度和每植物的分支显示出适中的遗传力，而遗传进步高为平均百分比。千种子体重显示出较高的遗传力，而中等遗传进展为平均百分比。收获指数显示中等的遗传力和遗传进步百分比。虽然所有其余的特征均显示出较低的遗传性，而遗传进展低为平均百分比。通常，这项研究表明了测试的芝麻基因型之间存在显着的遗传变异，以及在随后的繁殖世代中获得遗传进步的可能性。关键字：遗传进步，遗传力，芝麻（芝麻insamum l.），
医学成像人工智能的特点和趋势
人工智能或深度学习技术在解决医学成像任务方面已越来越普遍。在本次演讲中，我们首先回顾医学图像的特征，例如多模态、异构和孤立数据、稀疏和嘈杂的标签、不平衡的样本。然后，我们指出从“小任务，大数据”到“大任务，小数据”范式转变的必要性。最后，我们说明了人工智能技术在医学成像中的趋势，并提出了多种试图解决“大任务，小数据”各个方面的算法：• 注释高效的方法，无需大量标记实例即可处理医学图像分析，包括一次性或无标签推理方法。• 通用模型，学习多领域任务的“通用 + 特定”特征表示，以释放“池化大数据”的潜力，这些数据是通过将与感兴趣的任务相关的多个数据集集成到一个用途中而形成的。 • “深度学习+知识建模”方法，将机器学习与领域知识相结合，使医学图像重建、识别、分割和解析等许多任务能够达到最先进的性能。
