一种反刍动物瘤胃特异抗菌肽DEFB1及其应用

    公开(公告)号:CN111153982B

    公开(公告)日:2022-05-31

    申请号:CN202010100677.8

    申请日:2020-02-17

    Abstract: 本发明公开了一种反刍动物瘤胃特异抗菌肽DEFB1及其应用。本发明利用反刍动物比较基因组结果,对反刍动物进化的新基因进行扫描,发现了一个反刍动物特异的抗菌肽,且在瘤胃组织中高表达。本发明利用pPIC9K载体与DEFB1序列构建出甲醇诱导性毕赤酵母表达菌株,使反刍动物瘤胃特异抗菌肽DEFB1在毕赤酵母中能够高效的分泌表达,获得的以山羊为代表的抗菌肽DEFB1具有抑制金黄色葡萄球菌的作用,可以作为极具应用潜力、安全的抗菌药物替代物。

    一种反刍动物瘤胃特异溶菌酶LYZ1及其应用

    公开(公告)号:CN111187765A

    公开(公告)日:2020-05-22

    申请号:CN202010097562.8

    申请日:2020-02-17

    Abstract: 本发明公开了一种反刍动物瘤胃特异溶菌酶LYZ1及其应用。本发明利用反刍动物比较基因组结果,对反刍动物进化的新基因进行扫描,发现了一个反刍动物特异的溶菌酶,且在瘤胃组织中高表达。本发明利用pPIC9K载体与反刍动物瘤胃特异的溶菌酶LYZ1序列构建出甲醇诱导性毕赤酵母表达菌株,使反刍动物瘤胃特异溶菌酶LYZ1在毕赤酵母中能够高效的分泌表达,获得的以山羊为代表的溶菌酶LYZ1具有抑制金黄色葡萄球菌的作用,可以作为极具应用潜力、安全的抗菌药物替代物。

    一种反刍动物瘤胃特异抗菌肽DEFB1及其应用

    公开(公告)号:CN111153982A

    公开(公告)日:2020-05-15

    申请号:CN202010100677.8

    申请日:2020-02-17

    Abstract: 本发明公开了一种反刍动物瘤胃特异抗菌肽DEFB1及其应用。本发明利用反刍动物比较基因组结果,对反刍动物进化的新基因进行扫描,发现了一个反刍动物特异的抗菌肽,且在瘤胃组织中高表达。本发明利用pPIC9K载体与DEFB1序列构建出甲醇诱导性毕赤酵母表达菌株,使反刍动物瘤胃特异抗菌肽DEFB1在毕赤酵母中能够高效的分泌表达,获得的以山羊为代表的抗菌肽DEFB1具有抑制金黄色葡萄球菌的作用,可以作为极具应用潜力、安全的抗菌药物替代物。

    一种与绵羊尾长相关的单核苷酸多态性标记及其应用

    公开(公告)号:CN116516016A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310377868.2

    申请日:2023-04-11

    Inventor: 李冉 张新月 姜雨

    Abstract: 本发明属于生物技术与家畜育种领域,涉及一种与绵羊尾长相关的单核苷酸多态性标记及其应用。该单核苷酸多态性标记位于绵羊参考基因组第11号染色体的第37525128位,所述绵羊参考基因组的版本为ARS‑UI_Ramb_v2.0。以东弗里生羊和湖羊的杂交后代为例,该位点基因型为CC的个体尾巴长度更短。本发明确定了与绵羊尾长相关的单核苷酸多态性标记,可适用于短尾绵羊的早期选择以快速建立具有短尾性状的绵羊种群,并加快绵羊分子标记辅助选择育种进程。

    一种反刍动物瘤胃特异溶菌酶LYZ1及其应用

    公开(公告)号:CN111187765B

    公开(公告)日:2022-07-15

    申请号:CN202010097562.8

    申请日:2020-02-17

    Abstract: 本发明公开了一种反刍动物瘤胃特异溶菌酶LYZ1及其应用。本发明利用反刍动物比较基因组结果,对反刍动物进化的新基因进行扫描,发现了一个反刍动物特异的溶菌酶,且在瘤胃组织中高表达。本发明利用pPIC9K载体与反刍动物瘤胃特异的溶菌酶LYZ1序列构建出甲醇诱导性毕赤酵母表达菌株,使反刍动物瘤胃特异溶菌酶LYZ1在毕赤酵母中能够高效的分泌表达,获得的以山羊为代表的溶菌酶LYZ1具有抑制金黄色葡萄球菌的作用,可以作为极具应用潜力、安全的抗菌药物替代物。

    一种基于深度学习算法的羊只个体身份识别方法

    公开(公告)号:CN112949406A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110143523.1

    申请日:2021-02-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习算法的羊只个体身份识别方法,包括:采用SSD网络预训练模型,对羊只个体的数据集进行边界框检测,并对边界框进行切割处理;采用迁移学习的预训练模型Resnet18,对羊只个体特征进行学习;采用三元组损失函数与交叉熵损失函数的联合优化损失函数,对羊只个体进行身份识别;其中,采用实验对比方法,确定最佳的联合优化损失函数的系数。对于羊只个体,能够自动高效进行基于图像的智能识别,从而节省了专业养殖人员人工标记的时间成本与标记成本之外,以“无接触,低成本,高收益,无伤害”的原则不伤害羊只个体的同时,提出了羊只个体身份识别的深度学习思路,为相似度高的动物个体身份识别也提供了研究思路。

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