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公开(公告)号：CN111808935A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010709376.5
申请日：2020-07-22
Applicant: 北京林业大学
IPC: C12Q1/6869 , G16B30/10
Abstract: 本发明提供了一种植物内源siRNA转录调控关系的鉴定方法，涉及分子遗传学技术领域。本发明所述鉴定方法利用miRNA测序和降解组测序数据系统批量挖掘植物内源siRNA的靶基因，进而为小干扰RNA的功能研究提供重要信息。本发明所述鉴定方法充分利用了第二代高通量测序技术，可以对siRNA及其靶基因进行高通量的筛选，克服了遗传转化手段的繁琐；能更精确地鉴定siRNA转录调控的靶基因，并且对siRNA功能研究具有重要的理论意义和实用价值。
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公开(公告)号：CN106755408B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201611200502.4
申请日：2016-12-22
Applicant: 北京林业大学
IPC: C12Q1/6858
Abstract: 本发明提供了一种植物等位基因不平衡表达检测方法，包括以下步骤：1)比较候选基因序列，筛选标记等位基因的SNPs位点；2)根据筛选到的SNPs位点设计qPCR特异引物和简并引物；3)用qPCR特异引物和简并引物分别对待测样本的cDNA进行PCR扩增，获得扩增产物；4)若扩增产物的熔解曲线为单峰，根据PCR扩增的Ct值计算待测样本等位基因表达特异性；所述qPCR特异引物包括正向引物和反向引物，对引物3'末端与SNP位点3'末端互补的核苷酸进行LNA修饰。所述方法增加了检测结果的精确性和可靠性，并且简化了实验配套条件，显著地降低了实验成本。
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公开(公告)号：CN109214591B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201811187160.6
申请日：2018-10-12
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种木本植物地上生物量预测方法及系统。所述方法首先获取BP神经网络的输入向量(木本植物的茎长、叶片数和根数)和输出向量(木本植物的茎叶鲜重和茎叶干重)；根据所述输入向量和输出向量构建地上生物量预测的BP神经网络模型；然后根据多个训练样本对BP神经网络模型进行循环往复训练，生成训练后的BP神经网络模型，即可直接采用训练后的BP神经网络模型预测木本植物的地上生物量(茎叶鲜重和茎叶干重)。所述训练后的BP神经网络模型选用木本植物表型特征(茎长、叶片数和根数)作为自变量，降低了样本数据获取的复杂度和获取时间，无需耗费大量人力物力；由于表型特征和地上生物量联系紧密，因此预测结果具有很高的准确率。
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公开(公告)号：CN111406465A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010362641.7
申请日：2020-04-30
Applicant: 北京林业大学
IPC: A01C1/02 , A01C1/00 , C12Q1/6895
Abstract: 本发明涉及一种林木种子脱落酸含量的快速生物鉴定方法及其应用，属于林木遗传育种以及分子生物学技术领域。本发明所述方法通过林木种子水溶液制备、林木种子梯度浓度水溶液制备、梯度浓度的脱落酸(ABA)溶液制备、林木种子水溶液及ABA溶液处理拟南芥种子、记录拟南芥种子萌发情况并绘制萌发曲线的操作，能够实现难繁林木种子的脱落酸(ABA)的鉴定及相对定量。应用本发明技术方案，可低成本、快速、准确完成难繁林木种子ABA的鉴定与相对定量。
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公开(公告)号：CN108467900B
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201710100726.6
申请日：2017-02-23
Applicant: 北京林业大学
IPC: C12Q1/6895 , A01H1/04 , C12M1/34
Abstract: 本发明提出了预测杨树生长性状的方法、杨树选育方法、用于预测杨树生长性状的试剂盒、用于预测杨树生长性状的设备、杨树选育系统以及预定位点的基因型在预测杨树生长性状中的用途。所述方法包括：(1)确定所述杨树下列预定位点的基因型：Lnc‑CK基因的第221位、Pto‑CKX6基因的第1490位和2153位；以及(2)基于所述预定位点的基因型，预测所述杨树的生长性状。利用本发明的方法能够预测出杨树的生长性状，选育出速生杨树，缩短育种周期。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106480221B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201611175387.X
申请日：2016-12-19
Applicant: 北京林业大学
IPC: C12Q1/6869
Abstract: 本发明提供的基于基因拷贝数变异位点对林木群体基因型的分型方法，与物种已公布的参考基因组序列相比，将不同个体上测序得到的大量reads映射到预先分割的参考基因组上比对；由匹配到窗口中的reads数目作为读取深度信号；根据窗口内的GC含量和偏差，基于不同个体在窗口内的读取深度信号值的数据集的中值，对窗口的读深信号值进行数据标准化处理；利用校正后的读深信号值预测不同个体在窗口中发生变异的拷贝数，根据读取深度信号值对每个CNV位点的基因型进行分型。本发明方法适用于不同群体大小的林木，利用高通量测序结果的读取深度信号确定CNV位点的基因型，算法简单，操作简便易行，较精确地发现和检测CNV位点的基因型。
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公开(公告)号：CN108319984B
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201810120969.0
申请日：2018-02-06
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明提供了基于DNA甲基化水平的木本植物叶片性状和光合特性模型的构建方法及预测方法，属于生物分析技术领域。本发明基于随机森林选取体现地理位置差异的重要特征变量，筛选得到7个叶片特征变量，确定最优聚类数目，利用改进的FCM聚类算法得到每组聚类叶片样本；根据变量间相关性和梯度提升树得的酶切组合重要性，获得对每组聚类叶片样本中重要酶切组合；以所述酶切组合的DNA甲基化水平作为回归变量，基于高斯径向基函数构建LS‑SVM回归预测模型；输入重要酶切组合的DNA甲基化水平来准确地预测叶形状因子，叶面积和净光合速率。本方法用于预测木本植物表型特征和光合特性，同时筛选优良性状木本植物个体。
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公开(公告)号：CN109554502A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201910005389.1
申请日：2019-01-03
Applicant: 北京林业大学
IPC: C12Q1/6895 , C12Q1/6806 , G16B20/00
Abstract: 本发明提供了一种检测DNA甲基化位点对数量性状加性和显性遗传效应的方法及其应用，属于植物分子育种领域；所述方法包括以下步骤：1)采集种质资源群体样品，进行表型性状检测，并对所述样品进行基因组DNA的提取；2)利用所述样品基因组DNA构建重亚硫酸盐测序文库，测序；3)从所述DNA甲基化测序数据中鉴定DNA甲基化位点，并基因型分型；4)采用Tassel 5.0软件包中的混合线性模型将获得的DNA甲基化位点的基因型分型数据与样品表型性状数据进行关联性分析，筛选显著关联的DNA甲基化位点，并对其加性和显性遗传效应进行分析。所述方法能够为基因标记辅助育种提供了新的技术指导，具有重要的理论与育种价值。
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公开(公告)号：CN109487001A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201910005388.7
申请日：2019-01-03
Applicant: 北京林业大学
IPC: C12Q1/6895 , C12N15/11
Abstract: 本发明提供了一种基于多位点联合评价杨树木材纤维长短的方法、引物组、试剂盒及其应用，属于植物分子育种技术领域，包括以下步骤：1)测定杨树样品基因组DNA中编码lncRNA LNC-033373的基因内的第189位碱基，编码lncRNA LNC-228084基因内的第346位碱基，Pto-PO46基因内的第171位碱基和Pto-COMT24基因内的第613位碱基；2)根据4个位点基因型的组合判断杨树样品纤维的长短；当所述基因型组合为CT-AG-GT-AA时，杨树样品木材的纤维长度最长，当所述基因型组合为CT-AA-GT-AC时，杨树样品木材的纤维长度最短。所述方法能够应用于杨树育种，缩短育种周期。
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公开(公告)号：CN106919809B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201710120768.6
申请日：2017-03-02
Applicant: 北京林业大学
IPC: G16B25/00
Abstract: 本发明提供了一种植物响应逆境胁迫的lncRNAs二级结构功能注释方法，包括筛选植物响应逆境胁迫的lncRNAs与筛选对植物响应逆境胁迫的lncRNAs的候选靶基因；对植物响应逆境胁迫的lncRNAs的靶基因的功能注释；以及对响应逆境胁迫的lncRNAs二级结构富集分析与功能预测。本发明二级结构功能注释的方法，结合生物信息学与差异表达分析对植物逆境胁迫响应lncRNAs的二级结构进行注释，不但极大地提高了实验的效率、精准性以及灵活性并显著地降低了实验成本。
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