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公开(公告)号:CN114672495A
公开(公告)日:2022-06-28
申请号:CN202210359488.1
申请日:2022-04-06
Applicant: 东北林业大学
IPC: C12N15/29 , C12N15/84 , C12N15/113 , C12N15/55 , C07K14/415 , A01H5/12 , A01H6/00
Abstract: 本发明公开了一种控制白桦裂叶性状的基因及其应用,涉及生物技术领域。该基因的cDNA核苷酸序列如SEQIDNO:3所示。本发明还提供一种该控制白桦裂叶性状的基因编码的蛋白,所述蛋白的氨基酸序列如SEQIDNO:4所示。本发明还提供一种包含该控制白桦裂叶性状的基因的表达载体。本发明还提供一种包含该表达载体的生物材料,所述生物材料为重组微生物、转基因植物细胞系、转基因植物组织或转基因植物。本发明提供的白桦BpAS2基因可以控制白桦的裂叶性状,利用BpAS2基因进行CRISPR/Cas9基因编辑,可以获得具有裂叶性状的白桦编辑株系。
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公开(公告)号:CN118298925A
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410490998.1
申请日:2024-04-23
Applicant: 东北林业大学
IPC: G16B40/00 , G16B10/00 , G16B20/00 , G16B30/00 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/096
Abstract: 基于迁移学习的植物NLR‑无毒蛋白Avr对应关系识别方法,涉及蛋白质互作识别领域。本发明是为了解决由于现有NLR和无毒蛋白对应关系识别方法还存在识别成本高、单位时间内识别效率低导致NLR在抗性育种中应用受限的问题。本发明包括:利用已知对应关系的NLR‑Avr蛋白质序列对构建蛋白质序列对数据集,并将蛋白质序列对数据集划分为训练集和验证集;利用训练集训练Avr‑BAN模型,获得训练好的Avr‑BAN模型,利用验证集对训练好的Avr‑BAN模型验证,获得植物NLR‑待测无毒蛋白预测模型;将待测植物NLR和待测无毒蛋白输入到植物NLR‑待测无毒蛋白预测模型中,获得待测植物NLR和待测无毒蛋白的对应关系概率;本发明用于预测植物NLR和无毒蛋白Avr的对应关系。
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公开(公告)号:CN114672495B
公开(公告)日:2022-08-26
申请号:CN202210359488.1
申请日:2022-04-06
Applicant: 东北林业大学
IPC: C12N15/29 , C12N15/84 , C12N15/113 , C12N15/55 , C07K14/415 , A01H5/12 , A01H6/00
Abstract: 本发明公开了一种控制白桦裂叶性状的基因及其应用,涉及生物技术领域。该基因的cDNA核苷酸序列如SEQIDNO:3所示。本发明还提供一种该控制白桦裂叶性状的基因编码的蛋白,所述蛋白的氨基酸序列如SEQIDNO:4所示。本发明还提供一种包含该控制白桦裂叶性状的基因的表达载体。本发明还提供一种包含该表达载体的生物材料,所述生物材料为重组微生物、转基因植物细胞系、转基因植物组织或转基因植物。本发明提供的白桦BpAS2基因可以控制白桦的裂叶性状,利用BpAS2基因进行CRISPR/Cas9基因编辑,可以获得具有裂叶性状的白桦编辑株系。
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公开(公告)号:CN116574731A
公开(公告)日:2023-08-11
申请号:CN202310533871.9
申请日:2023-05-12
Applicant: 东北林业大学
IPC: C12N15/113 , C12N15/84 , C12N15/53 , A01H5/00 , A01H6/00
Abstract: 本发明公开了一种用于白桦CRIPSR/Cas9基因编辑的启动子及其应用,涉及基因工程技术领域。所述启动子的核苷酸序列如SEQ ID NO.1‑9和SEQ ID NO.11‑16中任一项所示。本发明在白桦中鉴定了8个BpU6、7个BpU3和1个Bp7SL启动子,以表征它们在白桦CRISPR/Cas9基因编辑系统中的活性。使用本发明提出的白桦启动子可提高sgRNA的表达量,进而提高基因的编辑效率。除此之外,本发明还发现转基因T0代白桦可发生双等位突变和纯合突变。
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公开(公告)号:CN114958826A
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN202210396138.2
申请日:2022-04-15
Applicant: 东北林业大学
IPC: C12N15/10
Abstract: 一种成熟白桦叶片DNA的提取纯化方法,属于分子生物学技术领域。为了解决由于成熟白桦叶片中多糖、多酚及次级代谢物含量高,利用传统方法提取DNA获得的DNA质量低的问题,本发明先利用特定的提核缓冲液对细胞进行裂解提核,并通过CTAB提取液、氯仿和异戊醇进行DNA的抽提除杂,再用无水乙醇和乙酸钠进行DNA的纯化,从而获得了高质量的基因组DNA。采用本发明所述方法对成熟白桦叶片的DNA进行提取,获得的DNA纯度高,杂质低,保证了提取的DNA的质量,有利于酶切分析、PCR克隆和高通量测序文库等科学研究的进行。
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公开(公告)号:CN116259363A
公开(公告)日:2023-06-13
申请号:CN202310255871.7
申请日:2023-03-16
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 一种基于深度学习的植物抗旱基因的识别方法,为了解决现有的植物抗旱基因识别方法耗时长,成本大或过度依赖序列同源性,导致预测结果准确率低的问题。它包括以下步骤:首先获取不同植物的氨基酸序列及其对应的样本标签,样本标签为是否具有抗旱基因;将每条氨基酸序列分为多个长度为2的kmer,根据kmer提取每条氨基酸序列的特征;构建的BiLSTM‑Attention模型依次包括输入层、词嵌入层、特征提取层、注意力层和输出层,将每条氨基酸序列的特征输入BiLSTM‑Attention模型中进行训练,输出所述氨基酸序列是否具有抗旱基因。属于基因识别领域。
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