项目名称: 甘薯AGPase基因TRAP分子标记筛选及高淀粉育种新策略研究

项目编号: No.30871567

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2009

项目学科: 金属学与金属工艺

项目作者: 陆国权

作者单位: 浙江大学

项目金额: 28万元

中文摘要: AGPase 是植物淀粉生物合成过程中的关键酶。本研究以公布的甘薯淀粉生物合成关键酶AGPase的两个小亚基和一个大亚基的基因序列为依据,设计了多对TRAP-PCR 引物,提取了36个淀粉含量特异的甘薯品种进行多态扩增,并研究了TRAP 标记多态性与淀粉率的相关性,筛选出适合的引物。在此基础上,提取了110个杂交后代DNA并进行多态扩增,测定了淀粉率,分析了两者间的相关性并建立了杂合体TRAP 多态性与高淀粉表型性状相关的生物信息学分析技术及其相应的数学分析模型。进而研究提出了包括亲本选配、后代实生苗苗期筛选的高淀粉育种新策略和新技术。本研究对于缩小甘薯育种田间试验规模,缩短育种年限,提高育种工作效率具有十分重要的理论和现实指导意义。

中文关键词: 甘薯;AGPase; TRAP 分子标记;淀粉;相关性

英文摘要: In this research, TRAP-RCR primers were designed according to the published sequence of two small subunits and a large subunit of AGPase, which is one of the key enzymes responsible for plant starch biosynthesis, TRAP-PCR amplification were performed on 36 parent sweetpotatoes with various starch content and then the primer relative to phenotypic characters of starch content was screened. Based on that, DNA were extracted from over 110 offsprings and TRAP-PCR was Performed, their starch content was also measured. By analying the results, a new bioinformatics analysis technique and their mathematical models to explain the relationships were established in this study. We also have developed new high starch breeding strategies and techniques for parent selection and early selection of seedlings. This study may have very important theoretical and practical significance for reducing the sweetpotato breeding scales of the field trials, shortening the breeding period and enhancing the breeding efficiency.

英文关键词: Sweetpotato; AGPase gene; TRAP molecular marker; starch

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

12篇顶会论文,深度学习时间序列预测经典方案汇总!
专知会员服务
50+阅读 · 2022年4月11日
【NeurIPS2021】InfoGCL:信息感知图对比学习
专知会员服务
36+阅读 · 2021年11月1日
专知会员服务
83+阅读 · 2021年8月25日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年8月6日
专知会员服务
62+阅读 · 2021年7月25日
【学科交叉】抗生素发现的深度学习方法
专知会员服务
23+阅读 · 2020年2月23日
新时期我国信息技术产业的发展
专知会员服务
68+阅读 · 2020年1月18日
【NeurIPS2021】InfoGCL:信息感知图对比学习
图与推荐
1+阅读 · 2021年11月3日
【迁移学习】简述迁移学习在深度学习中的应用
产业智能官
15+阅读 · 2018年1月9日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
15+阅读 · 2021年7月14日
Few-shot Learning: A Survey
Arxiv
362+阅读 · 2019年4月10日
Phase-aware Speech Enhancement with Deep Complex U-Net
小贴士
相关主题
相关VIP内容
12篇顶会论文,深度学习时间序列预测经典方案汇总!
专知会员服务
50+阅读 · 2022年4月11日
【NeurIPS2021】InfoGCL:信息感知图对比学习
专知会员服务
36+阅读 · 2021年11月1日
专知会员服务
83+阅读 · 2021年8月25日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年8月6日
专知会员服务
62+阅读 · 2021年7月25日
【学科交叉】抗生素发现的深度学习方法
专知会员服务
23+阅读 · 2020年2月23日
新时期我国信息技术产业的发展
专知会员服务
68+阅读 · 2020年1月18日
相关资讯
【NeurIPS2021】InfoGCL:信息感知图对比学习
图与推荐
1+阅读 · 2021年11月3日
【迁移学习】简述迁移学习在深度学习中的应用
产业智能官
15+阅读 · 2018年1月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员