项目名称: C4光合结构形成的分子机制研究

项目编号: No.31271314

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 生物科学

项目作者: 林拥军

作者单位: 华中农业大学

项目金额: 80万元

中文摘要: 大莎草系水陆两栖植物。其在水生条件下,形成C3光合结构和采用C3光合作用模式;而在陆生条件下,形成C4光合结构和采用C4光合作用模式;并且在水中添加一定量的ABA,其光合结构和光合作用方式可以转换为C4类型。这些特性为系统研究C3与C4光合机制转换以及C4光合结构形成的分子基础提供了极好的条件。本研究在建立的水生与陆生SSH文库,水生、陆生与水生ABA处理的转录组比较测序的基础上,挑选可能与C4结构形成相关的候选基因,分别构建dsRNA和amiRNA载体转化大莎草,考查转基因植株陆生状态下的C4光合作用模式的变化;对有效应的基因构建酵母双杂交载体,筛选水生与陆生酵母双杂文库,筛选出互作蛋白并进行验证,探求C4结构形成的基因调控网络。

中文关键词: C4光合作用;大莎草;花环型结构;基因表达调控;

英文摘要: Eleocharis vivipara is a freshwater amphibious plant. Under submerged condition, it forms the C3 photosynthetic structure and takes the way of C3 photosynthesis mode. In terrestrial condition, it forms the C4 photosynthetic structure and uses C4 photosynthesis mode. Adding a certain amount of ABA in the water, its photosynthetic structure and photosynthesis mode can convert into the C4 type. These characteristics provide the ideal opportunity to study C3 and C4 photosynthetic conversion mechanism and the molecular basis of C4 photosynthetic architecture formation. Based on the establishment of aquatic and terrestrial SSH library, together with the comparative transcriptome data from aquatic, terrestrial and ABA-induced samples, in this study we will first select the candidate genes which might be the C4 structure formation-related genes. By building their dsRNA and amiRNA vectors and using Eleocharis vivipara transformation system, we want to investigate the change of C4 photosynthesis mode under terrestrial condition. Meanwhile, those candidate genes that are effective for the change of C4 photosynthesis mode will be analyzed in yeast two-hybrid system by screening the aquatic and terrestrial yeast two-hybrid library. The identified interacting proteins will then be verified by the other methods. Our study has

英文关键词: C4 photosynthesis;Eleocharis baldwinii;kranz structure;gene expression regulation;

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

专知会员服务
32+阅读 · 2021年6月18日
专知会员服务
38+阅读 · 2021年3月3日
基于生理信号的情感计算研究综述
专知会员服务
61+阅读 · 2021年2月9日
【NeurIPS2020 】 数据扩充的图对比学习
专知会员服务
48+阅读 · 2020年11月9日
【清华大学】图随机神经网络,Graph Random Neural Networks
专知会员服务
154+阅读 · 2020年5月26日
【学科交叉】抗生素发现的深度学习方法
专知会员服务
24+阅读 · 2020年2月23日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
知识图谱本体结构构建论文合集
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
人工智能预测RNA和DNA结合位点,以加速药物发现
深度学习预测蛋白质-蛋白质相互作用
机器之心
5+阅读 · 2022年1月15日
NTD的深度研究,为厘清新冠病毒机理提供新方向!
微软研究院AI头条
0+阅读 · 2021年11月23日
一文读懂Attention机制
机器学习与推荐算法
63+阅读 · 2020年6月9日
已删除
将门创投
12+阅读 · 2018年6月25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 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014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
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
25+阅读 · 2022年1月3日
Arxiv
13+阅读 · 2021年6月14日
小贴士
相关VIP内容
专知会员服务
32+阅读 · 2021年6月18日
专知会员服务
38+阅读 · 2021年3月3日
基于生理信号的情感计算研究综述
专知会员服务
61+阅读 · 2021年2月9日
【NeurIPS2020 】 数据扩充的图对比学习
专知会员服务
48+阅读 · 2020年11月9日
【清华大学】图随机神经网络,Graph Random Neural Networks
专知会员服务
154+阅读 · 2020年5月26日
【学科交叉】抗生素发现的深度学习方法
专知会员服务
24+阅读 · 2020年2月23日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
知识图谱本体结构构建论文合集
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
人工智能预测RNA和DNA结合位点,以加速药物发现
深度学习预测蛋白质-蛋白质相互作用
机器之心
5+阅读 · 2022年1月15日
NTD的深度研究,为厘清新冠病毒机理提供新方向!
微软研究院AI头条
0+阅读 · 2021年11月23日
一文读懂Attention机制
机器学习与推荐算法
63+阅读 · 2020年6月9日
已删除
将门创投
12+阅读 · 2018年6月25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 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014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
微信扫码咨询专知VIP会员