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单倍型分析前沿信息_单倍型分析怎么做(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

单倍型分析

昆山10家新生儿亲子关系鉴定费用标准一览表（附鉴定指南）#昆山# #亲子鉴定# "亲子鉴定知识拓展：亲子鉴定用来确定父母与子女之间是否存在血缘关系的科研方法。进展神速的生物技术为我们提供了极其精准而可靠(高达99.999%)的DNA分析手段，有力地支撑了这项重要服务。亲子鉴定主要过程包括：采样、DNA提取、扩增及检测和结果分析。通常情况下需收集给定“家长”与“孩童”的细胞样本如唾液、皮肤刮片或者在特殊案例中使用人体组织碎片也可以作为合适选择。实验室会先从被测试器材抽取出目标基因，接着以PCR链反应方法进行单倍型扩增处理以解开双螺旋模式并制成大量复制品方便观察，并按核苷序列对比不同位点确认超真性区域等完成最后检验。"

逃避学习？你可能缺乏这种基因！学习成长的过程往往让人觉得枯燥无味，尤其是面对那些抽象的概念和文字时，大脑很难感受到愉悦，也就失去了坚持的动力。很多家长在辅导孩子功课时深有体会，有的孩子连坐着看书都坚持不了多久，有的则难以集中注意力，眼神总是飘到别的地方。然而，有些人却有一种“狠劲儿”，他们不仅能长时间坐在桌前学习，还能年复一年地重复同一件事情。这种毅力的来源除了后天的努力，还有基因的影响。毅力，也叫意志力，是人们为达到预定目标而自觉克服困难、努力实现的一种意志品质。它是一种“心理忍耐力”，是完成学习、工作、事业的“持久力”。当它与人的期望、目标结合起来时，会发挥巨大的作用。毅力是敢不敢自信、会不会专注、是不是果断、能不能自制和可不可忍受挫折的结晶。它与专注力是互相关联、互相影响的。以下两种基因对毅力有着重要影响： GPM6B基因：位于X染色体上，编码糖蛋白M6B，主要在神经胶质、神经元、脊髓处表达。GPM6B参与多细胞机体发育、神经系统发育、细胞分化过程。全基因组关联分析表明，GPM6B基因的C/T多态性可能与延迟享受有关，携带C等位基因的人群具有较好的毅力。 ANKK1基因：位于人类11号染色体上，位于多巴胺受体DRD2下游，编码一个与信号转导通路相关的765个氨基酸的蛋白质，包括一个苏氨酸/丝氨酸、酪氨酸激酶结构域和11个锚蛋白重复域。ANKK1和DRD2基因存在重叠并共享单倍型区域。研究发现，ANKK1基因存在G/A多态性，A型等位基因携带者会下调多巴胺受体DRD2的表达，造成多巴胺的效能减弱，削弱人类对消极、错误行为的敏感性和自我控制的能力，从而导致毅力不足，而G型等位基因携带者则具有较高的毅力。所以，如果你发现自己总是逃避学习，可能缺乏的就是这两种基因。不过，这并不意味着你无法通过后天努力来培养毅力。只要你有决心和坚持，相信你也能成为那个“狠劲儿”十足的人！

「人工智能」「智造中国」【我国科研人员利用人工智能指导葡萄育种】记者11月4日从中国农业科学院深圳农业基因组研究所了解到，该所研究员周永锋团队开发了一种利用人工智能指导葡萄育种的新方法，有望缩短育种周期，加速葡萄品种创新，并为其他多年生作物育种提供方法参考。此项研究成果4日在线发表于国际权威期刊《自然》旗下子刊《自然ⷩ—传学》。周永锋团队自2015年开始聚焦葡萄育种工作，2023年绘制了葡萄端粒到端粒的参考基因组，又进一步对包括野生和栽培在内的9个二倍体葡萄品种进行测序、组装，得到了18个端粒到端粒的单倍型基因组，并整合已有的基因组数据，构建了全面、准确的葡萄泛基因组。在此基础上，周永锋团队引入机器学习算法，解析了葡萄基因数据与葡萄性状数据之间的复杂网络关系，构建了葡萄全基因组选择模型。通过这一模型，科研人员可以快速地预测葡萄成熟后的性状，经数据分析验证，预测准确率达到了85%，有助于更好地选择优良品种。周永锋说，与杂交育种需要根据葡萄成熟后的表型作出判断相比，基于这种选择模型的全基因组选择育种技术，在葡萄幼苗时期就可以预测其成熟后的性状，可以尽早剔除掉不符合条件的幼苗，减少了不必要的人工成本和投入，在葡萄育种应用中有很大的应用潜力。目前，相关研究成果已获批国家发明专利6项，已申请国际专利1项。此研究由中国农业科学院深圳农业基因组研究所、南京农业大学、中国农业科学院郑州果树研究所、新疆农业科学院园艺作物研究所等机构的科研人员共同完成。（新华社客户端）

【我国科学家用AI使葡萄育种加速4倍】中国农科院基因组所官方微信公众号发文称，今日《自然・遗传学（Nature Genetics）》在线发表了中国农业科学院深圳农业基因组研究所（岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心）周永锋团队利用人工智能进行葡萄育种的最新研究成果。该研究将大幅缩短葡萄育种周期，且对葡萄农艺性状的预测准确度高达 85%。相比传统方法，育种效率可提高 400%。该研究有望实现葡萄的精准设计育种，加速葡萄品种创新，并为其他多年生作物育种提供方法参考。周永锋团队自 2015 年起，便开始聚焦葡萄的设计育种工作，并于 2023 年发布首个葡萄端粒到端粒完整参考基因组图谱，相关研究以封面文章发表在《园艺研究（Horticulture Research）》上。然而，要实现精准“设计”，一个基因组数据远远不够。在此基础上，周永锋团队又陆续对包括野生种和栽培品种在内的 9 个二倍体葡萄品种进行测序、组装，得到 18 个端粒到端粒的单倍型基因组，并整合已有的基因组数据，构建了目前首个最全面、最准确的葡萄泛基因组（Grapepan v1.0），总长度达 1.43Gb，是单个参考基因组大小的近 3 倍。为了进一步弄清楚葡萄基因与性状之间的关联，周永锋团队从近万份葡萄品种中选取了 400 多份有代表性的葡萄品种，连续 3 年对包括果穗大小、浆果中代谢物含量、浆果大小和果皮颜色等在内的 29 个农艺性状进行调查，构建了葡萄基因型图谱和性状图谱。在此基础上，周永锋团队利用数量遗传学分析，鉴定到 148 个与农艺性状显著相关的位点，其中 122 个位点为首次发现。研究发现，调控不同性状的位点间存在关联性，如可溶性固形物含量和浆果宽度相关位点邻近。此外，不同葡萄群体（酿酒、鲜食、美洲鲜食杂种）之间存在显著分化的区域，这些区域中存在与浆果颜色、果皮涩味、浆果形状、果穗重量、果肉硬度、果实大小等相关的多个性状相关的遗传位点，表明对农艺性状歧化选择促进了酿酒与鲜食葡萄的分化。全面、准确的基因组数据是精准“设计”育种的基础，而如何深入挖掘这些数据来优化育种策略并指导育种？是智能育种必须回答的问题。周永锋团队决定引入机器学习，通过构建预测模型，根据评分进行早期个体的预测和选择，从而指导、优化育种策略。在本研究中，研究人员将包含了性状和基因型的数据划分为三个子集：训练集、验证集和测试集。利用机器学习算法解析基因型与性状数据间的复杂网络关系，运用训练数据集构建了首个葡萄全基因组选择模型，研究进一步通过验证集调整模型参数，对模型进行优化，最后测试数据集评估最终模型的性能。研究结果表明，结合了结构变异信息和机器学习模型的计算多基因评分预测准确率高达 85%。通过这一模型，育种家可以快速准确地评估大量育种材料的遗传潜力，从而更好地选择优良品种。与杂交育种需要根据葡萄成熟后的表型作出判断相比，全基因组选择育种技术在葡萄幼苗时期就可以预测其成熟后的性状，尽早剔除掉不符合条件的幼苗，减少了不必要的人工成本和投入，在葡萄育种应用中有很大的应用潜力，提高葡萄育种效率，加速葡萄新种质的创制，革新葡萄育种策略。目前，相关研究成果已申请获批国家发明专利 6 项，已申请国际专利 1 项。（IT之家）

西方常染越往北越高对6000多例男性做全基因组以及y染色体，线粒体DNA，发现南方不存在中南亚和中亚的常染色体以及y染色体，线粒体。这类成分由由南向北逐渐增加:最近的全基因组常染色体单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms，SNPs)研究结果表明,东亚人群具有从南到北递减的单倍型多样性的渐变结构。之前的线粒体DNA(mtDNA)和Y染色体研究也证明了这一南北向的渐变。(西方常染，y染色体，线粒体都是越往北越高) 然而，也有研究表明，东亚北部(NEAS)的Y染色体多样性高于东亚南部(SEAS)。许多已报道的研究在NEAS中检测到中亚南亚(CSA)和/或西欧亚(WE)相关的遗传成分。西欧亚的有限的古代贡献仍在一定程度上解释了当前南方和北方东亚人群之间的遗传差异。为了追溯这些CSA和WE相关遗传成分的时间段和地理来源，我们对3,826名男性(来自中国的116个群体和一个来自朝鲜的群体）进行了高分辨率基因分型，根据高分辨率的V染色体系统树进行分析。我们的数据结合已发表的东亚Y单倍群数据。样本:新采样3,826个无关男性样本整合以往研究:137个群体 6,308个个体的Y单倍群数据以及部分Y-STR 数据划分参考论文Extended Y Chromosome Investigation Suggests Postglacial Migrations of Modern Humans into East Asia via the Northern Route

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