烟草基因组知识篇:4.结构基因组学

基因组学的研究可分为两方面：以基因组测序为目标的结构基因组学和以功能鉴定为目标的功能基因组。结构基因组学是在基因组学研究的早期阶段,着重进行基因作图、序列分析以研究基因组成、定位的科学。染色体不能直接用来测序,必须将基因组分解成容易操作的较小的结构,     

烟草基因组知识篇:3.基因组注释

<正>在完成序列的拼接后,得到的是很长的DNA序列、甚至可能是整个基因组的序列。这些序列中包含许多未知的基因,将基因从这些序列中找出来是基因组注释的主要内容。基因组DNA序列可分为两大部分:基因及其相关序列、基因间序列。以起始密码子开始、终止密码子结束、称之为开放阅读框(open readingframe,ORF)的序列为基因序列,它们可编码蛋白质和RNA(非编码RNA),所以又称为编码序列;基因相关序列包括拟(假)基因(pseudogene)、基因片段、内含子、非翻译区(untranslated region,UTR)等[1]。基因间序列主要是一些重复序列,它们是所有基因组尤其是真核生物基因组共同的重要特征。     

烟草基因组知识篇：2．基因组测序

基因组计划的最终目标是获取所研究生物体的全部DNA序列,一般包括三个图谱,即遗传图谱、物理图谱和基因组全序列图谱,并将基因以及其他有意义的特征定位于DNA序列中.人以及模式生物的染色体都不能直接进行DNA测序,因此首先必须将它们随机地"敲碎"(通过限制性内切酶酶切或超声波处理或DNA酶Ⅰ降解)变成成千上万的小片段,构建成不同水平和类型的基因组文库,例如YAC(yeast artificial chromosome,酵母人工染色体)文库、BAC(bacterial artificial chromosome,细菌人工染色体)文库和cDNA文库等.然后对文库中的每个克隆片段进行DNA测序,再对所有测定的每条序列经过计算机程序处理装配成染色体上完整的DNA序列.     

烟草基因组学研究方法篇:1.烟草突变体的创制及其在功能基因组学研究中的应用

从2000年6月26日参与"国际人类基因组计划"的美、英、日、法、德、中6个国家16个研究中心联合宣布人类基因组"工作框架图"开始,人类历史进入了一个崭新的时代即后基因组时代。其研究内容主要包括功能基因组学、转录物组学、蛋白质组学、代谢物组学、比较基因组学等,可在全基因组水平     

烟草基因组计划重大专项成功创制了全球最大的烟草突变体库

<正>烟草基因组计划重大专项2011年度研究项目"烟草突变体库创制、筛选与分析"取得了重大突破。该项目由中国烟草总公司青州烟草研究所牵头,在国家烟草专卖局科技司和重大专项首席科学家的领导下,集合中国农业科学院生物技术研究所、西南大学、中国科学院植物研究所、中国农     

烟草基因组计划进展篇：6．烟草全基因组过量表达和RNA干涉体系的建立与应用

随着烟草基因组测序计划的逐步完成,烟草重要基因的克隆及其功能鉴定已成为研究的热点。RNA干涉和基因过量表达是研究基因功能必不可少的方法。利用RNA干涉和过量表达从正反两方面对烟草重要性状基因进行功能研究是克隆和阐明烟草重要功能基因的主要方法和必经之路,将为烟草分子育种奠定基础。在中国烟草总公司科技重大专项资助下,中国农业科学院烟草研究所和生物技术研究所联合运用生物信息学方法,通过RNA干涉技术和过量表达技术对与烟碱、有害成分、主要抗性、香气物质、主要矿物质吸收利用效率、烟叶成熟和烘烤特性等重要性状相关基因进行了发掘和功能研究。     

战略与机遇:迈进烟草基因组时代

中国烟草基因组计划是中国烟草行业实施的科技重大专项之一,是烟草行业对国家创新发展战略的具体落实,是顺应当前生物技术和生命科学发展趋势、加强基础前沿研究、抢占科技制高点、增强行业核心竞争力的重要举措。本文介绍了中国烟草基因组计划的提出背景、研究进展和主要成就,展望了未来烟草基因组研究的方向。中国烟草基因组计划旨在从源头上攻克烟叶生产关键技术的瓶颈制约,推动中国烟草基础与应用研究步入基因时代,实现从传统育种向精准育种的战略跨越,全面引领烟草科技发展未来。      

烟草基因组学研究方法篇:2.基因表达研究方法

研究物种的基因表达是基因组学从结构基因组时代跨入到功能基因组时代的重要转折点。在生物个体发育过程中,基因具有特定的时空表达模式,研究基因在不同组织、不同发育阶段和不同环境条件下的表达状况是分析鉴定基因功能的重要前提。目前,以基因组为对象,研究特定状况下的基因表达主要基于差     

烟草基因组知识篇:6.比较基因组学

<正>随着不同物种基因组序列数据的积累和研究的深入,明确各类序列的功能逐渐成为研究的热点,而多数物种的功能基因组学研究相对滞后,以模式生物进行比较基因组分析为功能基因组学研究提供了一条有效的途径。     

烟草基因组知识篇:5.功能基因组学

<正>基因组精细图谱完成后,获得编码基因,基因组学研究从结构基因组时代跨入到功能基因组时代。功能基因组学研究是以明确基因组中全部基因功能,揭示植物生长发育、代谢、环境应答互作等的分子网络为目标,利用结构基因组学丰富的信息资源,发展和应用新的实验手段,通过在基因组或系统水平上全面分析基因的功能,使得生物学研究从对单一基因或蛋白质的研究转向多个基因或蛋白质同时进行系统的研究。功能基因组学代表着基因组分析的新阶段,以高通量的实验方法结合大规模的统计计算为主要特征。     

烟草基因组学研究方法篇:3.烟草功能基因组学中的功能缺失与功能获得策略

功能基因组学研究中,常常通过改变基因的表达水平,然后观察其生物学性状、环境适应性以及生理或代谢途径等方面的变化来研究基因相应的生物学功能。这种研究策略包括强制性地沉默或升高特定基因的表达水平,即功能缺失(loss of function)和功能获得(gain of function)策略。     

烟草突变体筛选与鉴定方法篇:1.烟草突变体的筛选与鉴定

烟草基因组计划重大专项2011年研究项目"烟草突变体库创制、筛选与分析"实施1年后,通过化学和生物方法创制并收获了15万份烟草突变二代种子;建立了2个序列筛选方法和10个表型筛选方法并进行了初步筛选。2012年始,该项目将全面开展烟草各种突变体的大量筛选及鉴定工作。     

烟草基因组辅助育种研究进展

优质的烟草品种是促进烟草经济发展的基础。2010年以来,烟草基因组学迅速发展,推动了烟草遗传进化、功能遗传学等多个研究领域的进步,为烟草育种提供了新的工具和途径。本文总结了烟草基因组测序组装和功能研究的最新成果,从烟草遗传连锁图谱构建、数量性状基因座（QTL）定位、全基因组关联分析（GWAS）以及QTL定位和GWAS联合分析4个方面阐述了烟草分子标记辅助选择育种（MAS）的发展现状,并综述了全基因组选择（GS）和基因编辑（GE）的技术理论以及它们在烟草育种中的应用进展。针对目前烟草基因组辅助育种（GAB）存在的问题和不足,指出要充分利用烟草基因组信息,加快分子标记的开发,推进基因芯片的应用和加强高通量表型监测平台的建设,进而推进GAB在烟草育种上的应用。     

烟草基因组计划进展篇：5.栽培烟草主要推广品种基因组差异分析

优良推广品种的利用价值取决于其携带的优异基因,通过基因组差异研究可提供这些优异基因最基本的遗传信息,有助于加快其研究、利用。为此,在中国烟草总公司和贵州省局（公司）的资助下,由贵州省烟草科学研究院牵头,联合行业内外多个单位实施的烟草主要品种和核心种质资源基因组差异研究工作,对100年来中国和美国育成的具有明确系谱关系的主要栽培品种进行了基因组测序,围绕基因组结构变异揭示育种目标这一核心主题,取得了显著进展。     

烟草重要基因篇:14.烟草类黄酮合成相关基因

类黄酮是烟草中普遍存在的多酚化合物,是烟草重要的致香前体物质,其合成代谢是烟草香气物质形成的重要途径。对近年来烟草类黄酮合成相关基因的研究进展进行了综述,并展望了其在烟草中调控重要基因表达和提高烟叶品质中的应用潜力。     

烟草基因组学研究方法篇:6.生物信息学在烟草基因组研究中的应用

生物信息学是随着基因组测序数据迅猛增加而产生的一门新兴学科。人类基因组计划的顺利完成和新一代测序技术的发展推动了更多动植物基因组测序计划的开展。所产生的海量生物学数据需要通过数据分析和处理得到有用的信息,揭示其所隐藏的生物学内涵。生物信息学正是为迎接这一严峻挑战而发展起来     

烟草基因组学研究方法篇:4.烟草分子标记技术及其应用

随着分子生物学的迅速发展,从DNA双螺旋结构的阐明,PCR技术的诞生,全基因组的测序,使分子标记技术从蛋白质水平向DNA分子水平逐步深化,DNA分子标记技术研究始于19世纪80年代,是指能够反映生物个体或种群间基因组中某种差异的特异性DNA片段,是DNA水平上遗传多态性的直接反映,是生物分类学、育种学、遗传学和物种起源与进化等研究的重要技术指标之一。     

烟草重要基因篇：1.烟草抗病相关基因

烟草是重要的经济作物之一,也是研究植物与病害互作的主要模式生物.烟草病害种类泛多,对烟草危害较为严重的病害有黑胫病、赤星病、青枯病、烟草普通花叶病、黄瓜花叶病、马铃薯Y病毒等.化学药剂防治会引起环境污染、农药残留、烟叶安全性等问题,而培育烟草抗病新品种是解决这些问题的根本途径.烟草抗病相关基因或分子标记的获得可高效靶向加快培育烟草抗病新品种的步伐.     

烟草突变体库及其在功能基因组研究中的应用

烟草突变体是烟草功能基因组学研究的重要材料。本文综述了烟草突变体在功能基因研究中的作用,构建烟草突变体库的必要性以及烟草突变体库的构建方法,并展望了烟草突变体库在烟草功能基因组学中的应用。