避开“拖后腿”的基因型,韩斌院士团队新研究助力杂交稻优选育种
以稻米品质为例,多数主效位点表现为负向显性效应,这与品质较难表现出杂种优势的固有印象是相符的,同时也意味着杂合基因型会“拖后腿”。因此,改良育种通过双亲协同改良,在目标基因座上同时为双亲配备优势等位基因型,使得F1(子一代)能够获得优势纯合基因型。这也给杂交稻育种提供了一些启示:对于显性(部分显性)效应位...
来因科技冠层分析仪:快速测量植物冠层密度与分布
通过冠层分析仪,研究人员可以快速获取大量样本的数据,了解植物的生长状况及其对环境变化的响应。2.品种筛选与遗传育种在新品种选育过程中,冠层结构的差异反映了不同品种的生长潜力。植物冠层分析仪可以高效筛选出具有优良冠层结构的新品种,加速育种进程。此外,通过对比不同基因型的冠层特征,还可以揭示基因表达与表型之...
遗传性视网膜变性患者基因型、表型与屈光状态的关系
这项回顾性队列研究旨在探讨亚洲患者遗传性视网膜疾病,视力和屈光不正之间的关系。分析了500只有晶状体眼的屈光数据。结果显示,不同疾病表型之间或与普通人群相比,近视率和高度近视率没有显着差异。对不同发病年龄的疾病进行屈光分析也没有发现重大发现。但是,某些基因
探索眼皮肤白化病的基因奥秘:眼科特征与基因型的关联研究
视网膜色素减少和虹膜萎缩:基因型相关性不明显视网膜色素减少和虹膜萎缩的分析显示,这些特征在不同基因型的患者中分布广泛,但没有明显的基因型依赖性。总结讨论本研究为OCA患者的基因型与眼科表型之间的关联提供了新的见解。尽管存在一定的局限性,如数据收集的回顾性设计和部分检查的缺失,但研究结果对于理解OCA的临...
...所通过机器学习策略开发出基于作物基因型的抗病表型精准预测方法
(CIMMYT已发表数据)和条锈病为研究对象,利用水稻、小麦自然品种资源的高通量基因型数据、表型数据、通过全基因组关联分析挖掘抗病关联位点信息,通过多种机器学习方法对抗病关联位点基因型和表型进行训练以构建预测模型,基于该模型实现了基于个体基因型精准预测其抗病性水平,解决了传统抗病育种中通常仅依赖少数抗病基因而不...
基因型和表型结果联合建模改进了碱基编辑变体效应的量化
美国马萨诸塞州总医院LucaPinello,美国布里格姆妇女医院和哈佛医学院RichardI.Sherwood和ChristopherA.Cassa共同合作,近期取得重要工作进展(www.e993.com)2024年10月16日。他们通过基因型和表型结果联合建模改进了碱基编辑变体效应的量化。相关研究成果2024年4月24日在线发表于《自然—遗传学》杂志上。
Nature Genetics | 癌症基因组学的新突破:探索复杂基因型与表型...
基因型与表型关联的复杂性癌症作为一种遗传性疾病,其发展过程中基因型与表型之间的关联性极为复杂。这种复杂性不仅源于癌症本身的遗传多样性,还因为癌症的发展受到多种遗传和环境因素的共同影响。基因变异与癌症发展癌症的基因型通常指的是癌细胞中的基因组变异,包括基因突变、染色体重排、基因拷贝数变异等。这些变...
聚焦遗传病基因检测,细说全外和医学全外检测的临床应用
所以,遗传病检测提供表型要尽量具体化,最好指向典型因素,提供具有决定性意义的特征表型。诸如上述患者,包括基本的身材表现、粗大动作和精细动作发育情况、生活适应能力、语言和社交行为能力的发展情况等,提供得越全越有利于检测结果的准确性。2020年,发表在中华医学杂志的述评《中国人群遗传病基因型与表型数据库的建立对...
揭示KMT2D基因变异与先天性心脏病的关联
尽管KMT2D基因变异与CHD之间存在关联,但本研究未发现明确的基因型与表型之间的相关性。即使携带相同变异的患者(例如c.15461G>A和c.11944C>T)也表现出不同的心脏表型,从正常心脏到复杂畸形均有。这一发现指出,除了KMT2D基因变异外,其他遗传、表观遗传或环境因素可能也影响着患者的心脏表型。
因知·真见|AI+基因组大数据,为肿瘤精准医学研究开展注入新动力
其可以结合大量基因型-表型关联数据,构建出精确的风险预测模型。目前研究人员已经基于基因型-表型关联分析和PrimateAI-3D利用UKBB数据库构建的罕见变异的多基因风险评分(PRS)模型,并且通过对比发现该PRS模型的预测能力优于其它PRS模型[5]。该研究也提出,随着基因型-表型关联数据规模的提升,基于PrimateAI-3D的PRS模型对...