利用基因组信息提高畜禽生产性能研究进展

为了满足人们对畜产品需求的快速增长,必须在加快畜禽产业发展的同时把对环境的影响降到最低,提高畜禽遗传特性有望促进这一问题的解决。进入21世纪以来,以基因组选择为核心的分子育种技术迎来了发展机遇,利用该技术可实现早期准确选择,从而大幅度缩短世代间隔,加快群体遗传进展,并显著降低育种成本。虽然在某些畜种中(如奶牛),基因组选择取得了成功,群体也获得较大遗传进展,但仍无法满足快速增长的需求。因此,亟需寻找能够进一步加快遗传进展的方法。研究表明,在SNP标记数据中加入目标性状的已知功能基因信息,可以提高基因组育种值预测的准确性,进而加快遗传进展。而挖掘更多基因组信息的同时,开发更优化的分析方法可以更有助于目标的实现。文章总结了主要畜禽物种的可用基因组数据,包括牛、绵羊、山羊、猪和鸡以及这些数据是如何有助于鉴定影响重要性状的遗传标记和基因,从而进一步提高基因组选择的准确性。

基因组信息的整合与植物功能基因组学研究的策略

近年来,随着许多植物基因组测序和可利用序列的增加,相继建立了一些基于靶基因诱变的“反向”遗传学研究策略,如T-DNA诱变、基因敲除、基因沉默和超表达分析等。同时,DNA微阵列和基因芯片技术的发展使得快速、定量检测植物发育不同时期和不同组织器官的基因转录时空变化成为现实。作图技术的改进和来自不同物种基因组信息的整合也正在加速图谱克隆程序的简化和发展。因此,随着生物基因组测序工作日益增多,整合不同类群植物基因组的信息和资源,在植物功能基因组学研究中的重要性日趋显著。

人工神经网络在基因组信息学中的应用

在信息处理技术的推动下 ,基因组学研究不断走向深入。伴随着由此带来的信息爆炸 ,以分析和挖掘基因组数据信息为基本内容的基因组信息学应运而生。随着基因组信息学的研究不断深入 ,相关计算机技术的发展将发挥日益重要的作用。人工神经网络作为一种并行的计算模型 ,在特征识别与分类的实现方面表现出优良的特性 ,非常适合于基因信息学的研究 ,并在实践中得到了广泛的应用。本文对人工神经网络在基因组信息学中的常用模型。

基因组信息、密码进化、折叠动力学和熵产生——理论生物学的几个基本问题

以信息为主线论述了生命科学的理性化途径,着重总结了作者及其研究小组在理论生物学领域的工作,包括基因组序列识别码的形成和构建,基因组的进化方向和最大信息原理,遗传密码的适应性进化,基于量子跃迁的蛋白质折叠动力学,细胞开关相变和熵产生.

基于系谱和基因组信息估计荷斯坦青年母牛体重性状遗传参数

旨在设计利用不同信息来源的模型估计荷斯坦后备牛不同月龄体重性状的遗传参数。本研究于2014—2020年测定并收集了7122头荷斯坦牛32338条0~12月龄体重数据,分别利用系谱信息(linear mixed model with pedigree relationship matrix,LM_A)和系谱-基因组信息构建亲缘关系矩阵(linear mixed model with genotype-pedigree joint relationship matrix,LM_H),基于母体效应动物模型估计初生重,基于是否考虑初生重作为协变量的单性状动物模型估计2~12月龄各月龄体重遗传力,并利用双性状动物模型估计初生重与其它月龄体重的遗传相关。结果显示,对于初生重,根据赤池信息量准则(Akaike information criterion,AIC),LM_H方法的拟合程度显著优于LM_A方法,但两种方法估计的遗传参数相差不大:直接遗传力分别为0.30和0.32,母体遗传力分别为0.08和0.09,个体直接遗传效应和母体遗传效应遗传相关系数分别为-0.65和-0.64;对于2~12月龄体重,LM_A和LM_H两种方法估计的校正初生重后的各月龄体重遗传力分别为0.15~0.55和0.28~0.49,未校正初生重的各月龄体重遗传力分别为0.16~0.54和0.28~0.51。初生重与2、5月龄体重之间为高遗传相关(相关系数>0.6)。5月龄后,各月龄体重与初生重的遗传相关系数随着时间间隔的增加而减小。相较于LM_A,LM_H方法更稳定,AIC值较小(即拟合优度较大),遗传参数标准误较小。综上,采用LM_H方法估计目标性状可获得更准确、更稳定的遗传参数。本研究为建立中国荷斯坦牛生长性状基因组选择体系提供了理论依据。

基于全基因组信息鉴定中国荷斯坦牛产奶性状基因及功能注释

前期研究基于中国荷斯坦牛女儿设计资源群体，采用Iuumina公司Bovine50K微珠芯片对产奶性状进行了全基因组关联分析（GWAS），利用传递不平衡（L1-TDT）和回归分析（MMRA）2种统计分析方法共同检测到35个显著sNPs位点。本研究旨在基于该GwAS结果进一步对产奶性状基因进行鉴定及功能注释。

家禽基因组信息随机回归模型提高性状选择准确性

波兰波兹南农学院的科研人员应用基于基因组信息的随机回归模型估测商品褐壳蛋鸡产蛋量的方差分量。他们运用标记关系矩阵的随机回归简化动物模型（RRRAM）估测了6个世代已基因分型蛋鸡的基因组育种值，最终育种估测值于第六世代进行确认；同时记录46周龄前褐壳蛋鸡的日产蛋量。

我国解析首例输入性寨卡病例病毒全基因组信息

据新华社2016年2月23日报道,中国疾病预防控制中心中国疾控中心病毒病预防控制所研究团队与江西省疾控中心合作,在确诊首例输入性病例后,克服了病人血清标本病毒载量极低的困难,釆用高通量序列分析技术,成功地从病人血清样本中直接获得了病毒全基因组序列并进行了分析,发现病毒基因全长10676个碱基,

科研人员解析大豆灰斑病菌基因组信息

大豆灰斑病，又称褐斑病、蛙眼病，由真菌引起，是一个世界性的病害，大豆灰斑病菌引起的病害在东北地区造成的产量损失在10％～30％之间。在阿根廷和巴西等国，据报道损失可达60％以上。中科院微生物所刘俊课题组和黑龙江大学马淑梅教授合作，在田间分离了多个致病的生理小种，其中发现的1号生理小种具有很强的致病性。

863计划“基于全基因组信息的对虾遗传选育”课题通过中期检查

7月,由科技部组织的863计划现代农业技术领域课题中期检查专家组分别在广西和青岛对中国水产科学研究院黄海水产研究所主持承担的国家863计划课题＂基于全基因组信息的对虾遗传选育（2012AA10A404）＂进行了中期检查。专家组对该课题执行所在地——广西SPF凡纳滨对虾遗传育种中心和青岛海水养殖遗传育种中心进行了现场检查,

李岚清考察中科院基因组信息学中心暨华大基因中心和中国科技馆指出——加快生物技术发展 推进科学技术普及

中共中央政治局常委、国务院副总理李岚清4月30日考察了中国科学院基因组信息学中心暨华大基因研究中心和中国科技馆。李岚清指出，生物科技是21世纪关系到国家发展的关键领域，也是经济发展的新的增长点，我们要集中优势，重点攻关，加快研究出一批具有世界先进水平的科研成果，并加速从科研到成果转化、产业化的步伐。他强调，要重视科技场馆的建设，充分发挥科技场馆的作用，普及科技知识，传播科学思想和方法，克服愚昧落后，提高人们科技文化素质。

产酯酶格氏乳球菌的筛选、鉴定与基因组注释

本研究从浓香型白酒大曲进行初筛和复筛,得到一株高酯酶活力的菌株S5-4,对其全基因组测序、酯酶注释和代谢通路分析。该菌株的最大透明圈D/d比值(细菌透明圈直径与菌落直径之比)达到了2.27±0.02,经鉴定为格氏乳球菌(Lactococcus garvieae)。对其形态及生理生化特性进行鉴定,并对其产酯酶的酶活力进行测定,其产酯酶的活力为15.74 U/mL,在35℃厌氧发酵15 d能够合成乙酸乙酯(0.345 0±0.160 0)g/L、乳酸乙酯(0.298 3±0.230 0)g/L。S5-4基因组测序与注释结果显示,其基因组大小为2 191 113 bp,GC相对含量为37.99%,预测得到了1 486个基因,其中4个核糖体RNA、69个转移RNA和34个非编码RNA基因。S5-4基因组共注释出11种产酯酶基因,其中包括磷酸酯酶(胞内酶5个和细胞膜酶2个)、酰基辅酶A脱酰酶(胞内酶)、丙酸三酯酶(胞外酶)、羧酸酯酶(胞外酶)和木聚糖酯酶(胞内酶)的基因。基于功能基因组注释构建了S5-4以淀粉和半乳糖为碳源生产乙酸乙酯和乳酸乙酯代谢路径,与实验结果相符。根据菌株产酯酶特性,可用作在白酒酿造中酯化液的生物催化剂,或者将其作为大曲增香的强化剂。

基于基因组SNP信息分析新疆夏洛莱牛群体的遗传结构和遗传背景初报

近50年来,引入的夏洛莱牛在塔额盆地已初步形成遗传性能稳定、产肉性能好的新类群。然而,在夏洛莱牛的杂交改良和选育过程中,缺乏系统的育种档案资料,存在着群体遗传背景不清、血缘关系不明等问题。本研究利用基因组高通量检测技术,分析新疆夏洛莱杂交新类群核心群中的全基因组水平SNPs变化,样本SNP数据平均检出率(Call Rate值)大于90%(99.40%),检测后分析群体中有效群体含量(Ne)、群体的多态性标记比例(Pn),群体的期望杂合度(He)和观察杂合度(Ho)等数据,得出现有新疆夏洛莱核心群体的纯度较好,有效群体含量为28.69,个体间的亲缘关系呈中等程度、整个群体分为26个家系,个体基于ROH的近交系数值是0.030。结论:基因组分析运用高通量测序,通过关联分析,对新疆夏洛莱肉牛群体明确系谱信息,开展全基因组选育,指导组建核心育种群,为群体的遗传背景和血缘关系提供科学依据,对提高今后新疆夏洛莱群体选种的正确性,缩短世代间隔,建立现代新型良种繁育体系有重要的意义。

后基因组时代生物信息学的新进展

生物信息学是近年来综合生命科学与信息科学而迅速发展起来的一门新兴交叉学科。对后基因组时代生物信息学的几个热点研究方向进行了概述,介绍了当前一组有影响的代表性工作,初步分析了各种研究的技术特点与适用范围,并对今后的研究作了展望,提出了亟待解决的一些关键问题。

基因组信息、密码进化、折叠动力学和熵产生——理论生物学的几个基本问题

数千个基因组的测序完成，海量资料数据呼唤着生命科学的理性和实证性更完美地结合。基因组信息学是理论生物学的龙头。本文遵循生命信息运行的密码—序列—结构—功能的主线，论述了生命科学的理性化途径，讨论了若干基因组生物学的基本问题。着重总结了理论生物学领域的部分工作，包括：① 基因组序列识别码的形成和构建，一组描述碱基分布和碱基关联的统计量集合可作为基因组的识别码；② 基因组的进化方向和最大信息原理，提出基因组序列的编码信息量在进化中随时间增长的规律，指出DNA序列局部片段遵循最大信息原理；③ 遗传密码的适应性进化，证明普适标准密码表是突变危险性的适应性极小码，论证了遗传密码既具有稳定性，又具有可进化性；④ 基于量子跃迁的蛋白质折叠动力学，用量子跃迁的观点和理论研究如何处理从序列到结构，导出蛋白质折叠速率公式，解释了现有各种速率实验；⑤ 细胞开关相变和熵产生，研究了最简单生命噬菌体的溶原态/裂解态转变动力学，得到了此类细胞开关中熵产生的特异性规律。

多维度基因组信息:起源、内涵与技术瓶颈

近年来发展起来的染色体多维结构研究很快就遇到了概念盲区和技术瓶颈,有必要在较高级的思维层次加以澄清和深入探讨.虽然生命可能起源于操作(基因组DNA以外的大小生物分子)而非信息(基因组DNA),但是当DNA被选择来承载信息后(或同时),其操作和平衡功能又分别在不同层面上(不同谱系、物种、细胞、染色质、基因)以不同程度体现出来,比如参与平衡的物质不仅包括DNA和RNA大分子也包括脱氧核苷酸、核苷酸、修饰核苷衍生物等小分子以及可识别的结构单元包括染色质区域、转座子、染色体结构元件等.正是这些物质和结构的动态变化和交叉关联构成了多维度的生命活动.这些活动的机械化学、时间空间界定及对其规律的探索和研究,构成了复杂的基因调控体系,从中衍生出由简到繁、由表及里、纵横交错的核心生物学元素和这些元素所构成的科学问题.

生物信息学在后基因组时代的发展与展望

介绍了基因组信息学的研究内容、应用状况及前景,并详细介绍了基因组信息学所应用的技术方法,最后讨论了目前生物信息学发展所面临的主要困难,并对我国生物信息学发展予以展望。

基因组信息学2009

基因组信息学是生物学和进化研究领域近年来发展迅速的一个方向，主要是利用已有物种的全基因组序列数据进行分析，来揭示基因组层面的进化问题。2009年7月27—29日在美国波士顿大学召开的第9届生物信息学和系统生物学国际研讨会，