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公开(公告)号：CN116758979A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310696618.5
申请日：2023-06-12
Applicant: 北京林业大学
IPC: G16B20/00 , G16B25/10 , G16B25/20 , G16B40/20 , G06F18/2113 , G06F18/243
Abstract: 本发明属于生物信息学技术领域，具体涉及全基因组水平预测杨树根特异性顺式调控元件与模块的方法。本发明公开了一种在全基因组水平上预测杨树根特异性顺式调控元件和模块的方法，首次将FIMO和tidymodels进行联合，在全基因组预测杨树组织特异性顺式调控元件和模块。并且，将启动子区域做截断分析，分别运用5个启动子区域的TFBSs，构建随机森林预测模型，获得高特征分数的TFBSs作为候选CREs，利用候选CREs筛选根特异性顺式调控模块，并进行实验验证。本发明方法具有快速、高通量等特点，对于预测植物根特异性的顺式调控模块提供了技术支持，具有实用价值和广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN111808935B
公开(公告)日：2022-09-23
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：CN108509769B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201710145929.7
申请日：2017-03-13
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了确定预定物种的基因表达和甲基化修饰调控的关系的方法，其包括：(1)以预定物种的父本、母本及其子代样本作为待测样本，并进行重亚硫酸盐全基因组甲基化测序；(2)确定子代样本中所有胞嘧啶位点以及包含胞嘧啶位点的读段；(3)确定所述包含胞嘧啶位点的读段中属于等位基因序列的读段；(4)确定每对目的读段的表观基因型；(5)将目的片段进行基因归类；(6)统计各基因包含的目的片段数目、三种表观基因型的比率，并获得各基因的表达量信息；(7)划分出多种候选基因组合；(8)进行皮尔逊相关性分析；(9)筛选目标基因组合；(10)进行多元线性回归。由此能够有效确定预定物种的基因表达和甲基化修饰调控的关系。
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公开(公告)号：CN109754844B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201910020480.0
申请日：2019-01-09
Applicant: 北京林业大学
IPC: G16B30/00
Abstract: 本发明提供了一种在全基因组水平上预测植物内源siRNAs的方法，属于生物信息学技术领域，所述方法利用MITE‑Hunter在植物全基因组序列数据中检测MITEs元件，并以此为基础，预测24‑nt siRNA，最后运用Pln24NT验证siRNA。本发明联合这两个生物信息学工具能够增加预测通量，进而在大数据量的基础上快速预测出siRNA，并且该方法是一种植物普遍适用的方法。
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公开(公告)号：CN106755534B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201710115547.X
申请日：2017-03-01
Applicant: 北京林业大学
IPC: C12Q1/6858
Abstract: 本发明提供了一种植物DNA甲基化组织特异性的获取方法，包括以下步骤：提取植物组织基因组DNA；酶切连接得到连接产物；对连接产物进行PCR预扩增；将得到的PCR预扩增产物稀释后，加入筛选引物进行PCR扩增，得到PCR扩增产物；电泳检测，统计DNA条带，将(1,0)记为H，(0,1)记为M，(0,0)和(1,1)记为N，对统计结果赋值，使H＝M＝1，N＝0；根据赋值，利用公式1得到DNA甲基化片段的组织特异性：利用公式2得到DNA甲基化片段组织特异性的偏好性。采用本发明的技术方案实现了植物组织DNA甲基化特异性的定量分析，为后续的组织特异性的DNA甲基化调控基因表达研究提供了技术支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107085673B
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201710120750.6
申请日：2017-03-02
Applicant: 北京林业大学
IPC: G16B15/30
Abstract: 本发明提供了一种植物响应逆境胁迫的lncRNAs序列模块功能注释方法，包括筛选植物响应逆境胁迫的lncRNAs及其靶基因；并对靶基因表达模式进行分析；按照靶基因表达模式进行植物响应逆境胁迫的lncRNAs分组；对响应逆境胁迫的lncRNAs特异序列模块富集分析；给出响应逆境胁迫的lncRNAs特异序列模块功能注释。本发明的lncRNAs序列模块功能注释方法结合生物信息学与差异表达分析对植物响应逆境胁迫的lncRNAs序列模块进行注释，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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公开(公告)号：CN108229065B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201810119071.1
申请日：2018-02-06
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明提供了基于木本植物叶片表型特征的净光合速率预测模型的构建方法和预测方法，属于生物信息学领域。本发明采用将平均联动聚类和PAM聚类法结合，对不同地理位置的木本植物划分为不同的子品种，消除不同子品种的差异以便对净光合速率进行更合理的预测，同时本发明在每个子品种中分别利用梯度提升算法基于叶片样本的表型数据构建净光合速率预测模型，在建立模型的过程中，本发明首次提出梯度提升算法迭代停止准则，为不同子品种的木本植物叶片表型数据提供了算法迭代的残差临界值，建立了基于迭代停止准则的改进梯度提升算法的小叶杨净光合速率预测模型，在已知叶片表型数据的情况下，对不同小叶杨子品种的净光合速率均有理想的预测结果。
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公开(公告)号：CN108229065A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810119071.1
申请日：2018-02-06
Applicant: 北京林业大学
CPC classification number: G06F17/5009 , G06K9/6219
Abstract: 本发明提供了基于木本植物叶片表型特征的净光合速率预测模型的构建方法和预测方法，属于生物信息学领域。本发明采用将平均联动聚类和PAM聚类法结合，对不同地理位置的木本植物划分为不同的子品种，消除不同子品种的差异以便对净光合速率进行更合理的预测，同时本发明在每个子品种中分别利用梯度提升算法基于叶片样本的表型数据构建净光合速率预测模型，在建立模型的过程中，本发明首次提出梯度提升算法迭代停止准则，为不同子品种的木本植物叶片表型数据提供了算法迭代的残差临界值，建立了基于迭代停止准则的改进梯度提升算法的小叶杨净光合速率预测模型，在已知叶片表型数据的情况下，对不同小叶杨子品种的净光合速率均有理想的预测结果。
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公开(公告)号：CN107085673A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710120750.6
申请日：2017-03-02
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06F19/16
Abstract: 本发明提供了一种植物响应逆境胁迫的lncRNAs序列模块功能注释方法，包括筛选植物响应逆境胁迫的lncRNAs及其靶基因；并对靶基因表达模式进行分析；按照靶基因表达模式进行植物响应逆境胁迫的lncRNAs分组；对响应逆境胁迫的lncRNAs特异序列模块富集分析；给出响应逆境胁迫的lncRNAs特异序列模块功能注释。本发明的lncRNAs序列模块功能注释方法结合生物信息学与差异表达分析对植物响应逆境胁迫的lncRNAs序列模块进行注释，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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公开(公告)号：CN106919809A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710120768.6
申请日：2017-03-02
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06F19/20
CPC classification number: G06F19/20
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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