5个旱黄瓜优良杂交组合分子指纹图谱的建立

生产上黄瓜品种同物异名或同名异物现象时有发生。为保障黄瓜种业健康发展,高效快捷的黄瓜品种分子鉴定技术体系显得尤为重要。崔洪宇等[1]利用24对多态性SSR引物构建的指纹图谱可有效区分16个天津科润黄瓜研究所育成品种。王蕾等[2]发现17对SSR引物能够有效区分32份黄瓜品种。史建磊等[3]利用37对SSR引物对48份华南型黄瓜自交系进行分子指纹图谱构建,最终可实现对38份黄瓜材料进行鉴别。吴燕等[4]筛选出8对SSR引物进行41个黄瓜品种(系)的分子身份证构建,将扩增条带信息按照一定引物顺序和位点特征对黄瓜品种(系)进行数字编码,生成黄瓜品种(系)的二维码。满孝源等[5]利用9对SSR引物,构建了22份黄瓜种质的指纹图谱和分子身份证。Danin等[6]发现4对SSR引物可用于黄瓜品系的多态性检测,并在11个黄瓜品种上进行了验证。笔者利用SSR分子标记技术,对河北科技师范学院黄瓜科研创新团队选育的5个旱黄瓜优良杂交组合进行特异DNA标记筛选,构建分子指纹图谱,旨在为旱黄瓜品种纯度鉴定提供依据。

基于ECFP指纹和决策树的重要分子片段识别研究

基于片段的药物设计是一种新兴药物研发技术。如何实现分子片段的识别和定量表征是该技术的核心关键之一。提出了基于分子指纹和决策树的重要分子片段识别策略,利用扩展连通指纹对蛋白质-配体复合物进行分子片段编码,采用Random Forest、XGBoost和LightGBM三种决策树模型分别对特征重要性进行定量表征,以提取出具有较高可信度的重要分子片段。ECFP指纹的特征重要性呈现指数下降趋势,表明只有少数ECFP指纹特征对蛋白质-配体小分子的结合亲和力有显著的贡献度。三种决策树模型一致认可且具有高贡献度的分子片段,使其成为较高可信度的标志物,可应用于基于片段的药物设计和优化。

用Rim2超级家族分子指纹鉴别杂交水稻及预测杂种优势

选用5对Rim2引物对21份籼稻和20份粳稻材料进行了DNA指纹扩增,共扩增出38条谱带,其中多态性谱带26条,多态性水平为69.64%;粳稻平均多态性水平为56.67%,明显高于籼稻。根据Nei’s遗传距离计算获得的聚类树状图表明,参试21份籼稻材料聚为6组,20份粳稻材料聚为7组。亲缘关系分析表明,Rim2分子指纹可以区分多数的籼稻或粳稻材料,且显示出材料的遗传特征。考察部分籼稻和粳稻杂交组合的产量对照优势与双亲间遗传距离的关系,发现杂交粳稻的遗传距离与杂交优势表现出相关性,而杂交籼稻无此相关性。

湖南省主要茶树品种分子指纹图谱的构建

建立茶树品种分子指纹图谱对茶树资源鉴别、品种权益保护、苗木纯度检测等具有重要意义。采用17个SSR标记对湖南省主要茶树品种尝试构建了分子指纹图谱,提出了构建茶树分子身份证的方法模式。17对SSR引物共检测出41个等位位点,每个引物检测到的等位位点变化范围为2～3个,平均2.4个。根据茶树SSR标记带型特点,将扩增得到的1、0数据进行了基因型转换,分别用1、2、3、4……N来代表不同的基因型,构建了一套湖南省主要茶树品种的分子指纹图谱,使每个品种都获得了一个17位数的指纹图谱号码,进而可将参试品种完全区分开。同时,对参试品种进行了特异性指数分析,品种特异指数介于65.4～113.7之间,平均80.1,表明品种间的特异性差异较大。

镉胁迫下稻田土壤微生物基因多样性的DGGE分子指纹分析

采用现代分子生物学技术 ,避开传统的分离培养过程 ,探讨重金属镉污染条件下稻田土壤微生物种群的基因多样性 .经过直接从土壤中抽提总DNA ,并对总DNA中 1 6SrDNA及其中V3可变区序列作PCR扩增、变性梯度凝胶电泳 (DGGE)分析等 ,对镉胁迫下稻田土壤总DNA、微生物种类分布进行了初步的研究 ,发现不同浓度镉胁迫下稻田土壤间的菌种有明显差异 ,DGGE技术可以用于污染环境下微生物多样性研究 .同时对DGGE分子指纹图谱的生物信息学分析作了初步尝试 。

肺腺癌患者淋巴转移的分子指纹鉴定

背景与目的:远处转移是肺癌患者的重要死因,癌转移可能与细胞内基因表达模式改变有关。急需运用新技术来筛选和分析这些基因,以便进一步阐明癌转移的机制并寻找新的治疗靶点。本研究旨在筛选肺腺癌患者淋巴转移差异表达基因。方法:原发癌组织及区域淋巴结取自22例接受根治性手术的肺腺癌患者。根据组织来源将标本分为三组:不伴淋巴转移的肺腺癌组织(TxN-,n=11)、伴有淋巴转移的肺腺癌组织(TxN+,n=11)及相应转移淋巴结中的肺腺癌细胞(N+,n=11)。对各组进行激光显微切割以获得纯净癌细胞,T7RNA线性扩增获取足够量的RNA,实验通道和参照通道分别标记以后与含6000个已知人类基因或表达序列标签的cDNA基因芯片杂交,扫描荧光信号以后进行数据分析。结果:TxN+组与TxN-组共有17个差异表达基因,其中12个基因表达上调,5个基因表达下调。有53个基因可将N+组与TxN+组区分开,其中在N+组高表达的基因有25个,在TxN+组高表达的有28个。结论:早期癌形成中的遗传学变化和后期癌进展中的获得性分子学变异共同决定肺腺癌的淋巴转移。

稻瘟病菌群体的分子遗传学研究——广东地区特异性宗谱菌株的分子指纹和致病型分析

为了解稻瘟病菌遗传宗谱与致病型的对应关系 ,构建适于广东省稻瘟病菌群体的鉴别菌株。根据以前试验结果 ,选择 2 7个广东省地区特异性宗谱菌株 ,进行了基于SRAP标记的第二次分子指纹分析 ,以及基于中国、日本和CO39近等基因系 3套鉴别品种的致病型分析。当遗传相似系数为 0 .85时 ,这些菌株被划分为 2 3个遗传宗谱 ,说明这些菌株具有丰富的遗传多样性 ,但其遗传发育关系与第一次分子指纹分析的结果有比较大的差异。这些菌株经中国、日本和CO39近等基因系 3套鉴别品种测试 ,划分为 11、2 2和 16个致病型或小种 ,其中与遗传宗谱存在对应关系的致病型数分别为 2、10和 8个 ,推断这些菌株具有丰富的致病型多样性。从遗传宗谱和致病型的多样性等因素考虑 。

油菜新品种宁杂15号分子指纹图谱的构建

利用RAPD、SSR、SRAP 3种标记法构建了杂交油菜新品种宁杂15号的分子指纹图谱,用于检验品种的真实性。结果表明,SSR标记相对其他2种标记法,其扩增多态性较好、带型明显而且共显性标记比例较大;选用12对引物构建了甘蓝型杂交油菜新品种宁杂15号的分子指纹图谱,该图谱能够准确确定品种之间差异、判断品种真实性;将选定的标记应用于小群体上检验纯度,发现其有实用价值。

麦冬遗传多样性的RAPD分析及分子指纹图谱构建

为研究百合科植物麦冬及山麦冬不同自然居群间的遗传多样性,试验以福建莆田、泉州、福安等地及浙江崇寿、湖北襄樊、四川三台等地34个自然居群的麦冬类植物为试材,采用80条10碱基随机引物进行RAPD分析。试验筛选出15条有效引物,共扩增获得1566条DNA多态性带,多态性程度达82.07%通过聚类分析,构建DNA分子系统树图,确定了其居群及种间亲缘关系。表明不同自然种群间麦冬类植物遗传差异明显,具有丰富的遗传多样性,其中野生资源比栽培类型遗传多样性更大;不同自然居群间遗传差异与地理分布联系并不紧密,而与形态差异联系较密切。

基于分子指纹及机器学习回归模型的有机光伏材料效率预测

有机太阳能电池(OPV)的发展依赖于新型高效OPV材料的开发。近几年来,为解决传统有机太阳电池材料开发模式低效的问题,机器学习辅助OPV材料开发的新模式得到了广泛的关注。本工作提出一种结合分子指纹和机器学习回归模型的新方法,实现了OPV给体材料光电转换效率的快速预测。基于从文献中收集的给体材料数据库,系统地比较了不同分子指纹作为各种机器学习模型输入的预测精度。结果表明,Morgan分子指纹与随机森林模型的组合在决定系数指标下性能最优,而Hybridization分子指纹与支持向量机模型的组合在平均绝对误差指标下性能最优。同时,各模型的预测精度随着分子指纹的位数增加而提高。该方法可广泛用于新设计的OPV材料的快速初筛,从而提升新型OPV材料的研发速度,促进高性能OPV的快速发展。

利用DNA分子指纹图谱技术检测小麦粉中害虫的研究

为开发快速检测我国成品粮中害虫的技术,研究了DNA分子指纹图谱技术检测小麦粉中主要害虫的碎片和虫卵的含量。结果表明,通过对害虫的延长因子EF1基因片段引物的筛选和PCR条件的选择,确定了有效地检测出来小麦粉中的赤拟谷盗、杂拟谷盗和锯谷盗的成虫碎片、幼虫和卵通用引物和PCR扩增条件。通过改良的PCR技术可在4 h内快速检测杂拟谷盗、锯谷盗的卵、幼虫和成虫碎片。最低检出限为可检测出小麦粉中0. 05%(m/m)卵和幼虫、1%成虫的碎片,灵敏度超过了国际标准。DNA指纹图谱中电泳条带亮度(Y)与被检测的不同害虫碎片含量(X)成正相关,回归方程为Y=858. 36X+74. 540相关系数R为0.961 9。利用该技术检测随机取样的小麦粉中成虫的碎片,检测的准确率最高可达80. 56%。结果说明了利用DNA分子指纹图谱技术可快速检测出小麦粉中害虫的碎片、幼虫和卵含量,并可预测小麦粉中害虫的感染程度。本研究为开发快速小麦粉中害虫的快速检测技术具有重要的参考意义。

基于分子指纹相似性的药物-药物网络

根据分子指纹相似性构建了FDA批准的小分子药物的药物-药物网络,结合药物ATC分类系统中定义的药物治疗功能信息,提出了一种基于网络的药物功能预测方法。预测了1 277个药物-治疗功能关系对,其中有59.44%得到了文献的证实;337个已知ATC分类的药物(占ATC药物的55.89%)的预测功能与已知功能相符;那些尚未有文献支持的药物-治疗功能关系对,很可能暗示了药物潜在的新功能。

分子指纹图谱技术及其在茶树品种资源中的应用

随着各种新型DNA分子标记的出现,带动了DNA指纹图谱技术的快速发展。本文简要阐述了几种常见DNA指纹鉴定技术,如限制性片段长度多态性(restriction fragment length polymorphism,简称RFLP)、随机扩增多态性DNA(random amplified polymorphic DNA,简称RAPD)、扩增片段长度多态性(amplified fragmentlength polymorphism,简称AFLP)、简单重复序列或微卫星标记(simple sequence repeat,简称SSR)、内部简单重复序列(inter-simple sequence repeat,简称ISSR)和单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms,简称SNPs)等的基本原理、在技术上的优缺点及其在茶树品种资源中的应用,包括品种的鉴定、纯度的检测、品种亲缘关系与分类的研究及品种专利权的正当维护等。同时,对DNA指纹图谱技术在应用中的存在问题及相应的解决途径进行了简单的讨论,如目前DNA的提取方法与育种应用的大规模群体不相适应和大多数DNA指纹图谱检测技术仍比较繁琐,限制了该技术在育种中的大规模应用等。

不结球白菜主栽品种的分子指纹图谱

为鉴定和保存不结球白菜品种资源,利用基因组DNA的SRAP、RAPD和SSR-PCR技术,筛选具有稳定多态性位点的引物,对新培育的耐热1号和苏州地区11个不结球白菜耐热主栽品种构建品种DNA指纹,并转化为数字指纹图谱。结果表明：筛选出22个SRAP引物、16个RAPD引物和32个SSR引物,通过PCR扩增在12个白菜品种中获得了143个多态性位点标记,12个栽培品种间的遗传距离较小,相似系数范围为0.55～0.76。利用筛选出的3对SRAP引物组合成功绘制出不结球白菜主栽品种鉴定图,能将供试品种完全区分开。

2型糖尿病患者肠道菌群两种分子指纹图谱分析研究

目的：利用重复共有序列（ERIC）和变性梯度凝胶电泳（DGGE）两种分子指纹图谱技术对2型糖尿病患者肠道菌群结构特征分析，探讨2型糖尿病与肠道菌群的相关性及对两种方法的评价。方法收集8例健康人和7例2型糖尿病患者粪便样本，提取粪便菌群总 DNA，采用 ERIC-PCR 和 DGGE-PCR 分子指纹图谱技术对两组人群肠道菌群结构分析，比较其多样性、相似性等生态学特征。结果与健康对照组比较，2型糖尿病患者肠道菌群图谱条带和 Shannon-Wiener 多样性指数降低，但无统计学意义；组内相似性降低差异有统计学意义（P ＜0.05），菌群结构发生变化；两种指纹图谱技术均能直观反映肠道菌群结构特征，ERIC 方法简便，反映菌群多样性良好，但是实验影响因素较多，不可切胶测序；DGGE 能较好反映菌群多样性、相似性等生态学特征，而且可选择条带切胶测序。结论2型糖尿病患者肠道菌群组成结构发生改变，糖尿病的发生与肠道菌群有一定相关性；ERIC 和 DGGE 是研究肠道菌群分辨效率高、重复性好的指纹图谱技术， DGGE 并可进行切胶测序比对鉴定细菌，二者可结合使用。

荧光产生及指纹荧光显现剂目标分子模型设计

了解荧光强度和化学结构的关系,可预测哪些分子会发生荧光,在哪些条件下荧光强度可以增大;并能据此设计荧光分子结构模型,用以显现汗潜指纹、潜血指纹及人体分泌物指纹。

幽门螺杆菌的分子指纹法研究进展

分子指纹法包括;细菌全细胞蛋白SDS-PAGE图谱分析法、染色体DNA限制酶酶切图谱分析法、rRNA基因限制酶酶切图谱分析法。分子指纹法能敏感表达幽门螺杆菌(HP)基因变异,从菌株水平准确鉴定HP,并应用于HP感染复发、耐药性、致病机理和分子流行病学等重要问题的研究中。

基于遗传算法寻找抗HBV活性分子的关键分子指纹片断

通过活性HBV DNA聚合酶抑制剂,采用二维定量构效关系方法寻找与活性关系相关的关键分子特征。模型采用遗传逼进算法,寻找关键的分子指纹片断,所得方程调整r2为0.911 9、预测r2为0.848 9。所获得的8个分子指纹片断药效特征与药效团模型相一致。这些分子指纹片断相较于片断库或随机片断更具有针对性,通过这些片断组装的分子库将极大地提高虚拟筛选和全新药物设计的效力。

机器学习结合分子指纹预测过硫酸盐氧化体系污染物的降解速率常数

降解速率是环境污染物处理工艺选用和设计中必须考虑的关键因素,与传统实验方法相比,基于定量构效关系(QSAR)模型预测有机物降解速率的方法可以明显降低人力、物力和时间成本.文章基于分子指纹(MF),分别使用随机森林和极端梯度提升(XGBoost)机器学习算法,成功构建了预测过硫酸盐高级氧化体系中有机污染物降解速率常数的MF-QSAR模型.与MD-QSAR模型相比,MF-QSAR模型在应对更大的数据集时,仍能表现出良好的性能,XGBoost模型的决定系数和均方根误差分别为0.8378和0.3160.最后,使用SHapley Additive exPlanations方法解释了MF具体位点对模型结果的贡献度,XGBoost模型正确区分了富电子和吸电子分子特征对模型的正负影响.

基于2D分子指纹的分子相似性方法在虚拟筛选中的应用

随着计算机技术迅速发展和化合物库分子数量的剧增,分子相似性在药物虚拟筛选中的应用也越来越广泛。描述符是分子相似性方法主要组成部分之一,目前已经有大量的描述符应用于分子相似性,本文总结了2D分子指纹的分类和发展,以及基于2D分子指纹的相似性方法在虚拟筛选中的应用。