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xiamisally
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Sunnygirl88

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生物质改良与转化实验室生物质改良与转化实验室是安徽省教育厅07年批准建设,近年来,实验室在生物质遗传资源发掘与改良、生物质材料研究与利用、生物质能源转化理论与技术等方面先后承担国家“863”计划、自然科学基金、“十五”攻关以及省部级攻关等50多个相关项目的研究,奠定了良好的前期工作基础,形成了一定的优势和特色。经过多年的建设该实验室已形成一支以中青年博士、教授为主体的学术梯队,具有较好的研究平台和实验条件。实验室形成了单个具有明显特点的研究方向:1、生物质遗传资源发掘与改良方向,建立了生物质材料和能源生物遗传改良的新技术与新方法。率先将低能离子束技术应用于玉米、棉花、能源藻及PHA、L-乳酸、D-乳酸及甲烷微生物菌种的诱变和遗传转化,并将分子标记技术应用于玉米对生性状基因、高直链淀粉ae基因等基因定位和辅助选择。发掘和创建了一批能源和材料生物新种质。先后收集和发掘玉米、棉花、甜高粱、蓖麻等能源和材料作物种质2000余份,筛选PHA、乳酸、纤维素酶、脂肪酶、氢和甲烷产生菌等微生物菌种和能源藻种质100余份。2、生物质材料研究与利用方向,突出农用生物质功能材料研究与利用。在天然高分子材料方面,先后开展了魔芋飞粉、壳聚糖、淀粉的辐照和化学改性的研究。强化淀粉和纤维基材料的创制,以玉米等淀粉、彩色棉纤维和蚕丝的材料特性和辐照与化学改性研究为基础,开展了淀粉基材料在食品上的应用研究,探讨了以纯直链淀粉或高直链淀粉直接为原料的全淀粉基可降解塑料生产关键技术,特别是玉米淀粉辐照改性技术,进行了热塑性淀粉塑料和农用地膜、食品包装膜等产品的创制。3、生物质能源转化理论与技术方向,利用废弃生物质发展农村能源。立足农村富足的秸杆等有机废弃物转化,开展了作物秸杆和农林废弃物生物质气化和热解液化制备生物油的关键技术研究。突出生物转化减少环境污染。先后开展了淀粉乙醇发酵工艺、藻类和微生物产油代谢途径的研究;还开展了淀粉质原料生产乙醇新型工程菌的构建,该工程菌可望减少乙醇生产步聚,缩短发酵时间,减少能源消耗,节省成本,形成新的工艺技术。实验室总面积达7100平方米(含辐照中心4000平方米、天然大分子分离加工中试基地2000平方米),拥有生物物理省级重点学科,作物遗传育种、作物生物技术和微生物三个博士点,生物化学与分子生物学、遗传学、微生物等多个硕士点,建有国家林业辐照中心,以及联合共建的“离子束生物工程”省部级实验室。实验室拥有用于遗传改良的离子注入机、10多种激光器、100万居里的钴源、基因枪、荧光定量PCR仪、激光动态散射仪、细胞遗传工作站、脉冲电泳转基因系统等;有用于材料和能源研究的钴源、高效液相分析仪,荧光分析仪、色质联用分析仪、原子力显微镜、超临界萃取仪、柱层析系统、发酵罐、冷冻干燥仪、扫描电子显微镜、三维成像,仪器设备总值达2000多万元。2005-2010年以来,实验室共承担国家“863”计划5项,国家自然科学基金8项,国家“十五”科技攻关、转基因专项和农业部、科技部成果转化资金等重大课题20项,安徽省“十五、十一五”科技攻关、安徽省人才基金和安徽省自然科学基金及其它各级各类省级科研项目达30多项,科研经费总额达1200余万元。五年来参与完成了国家科学技术进步二等奖的成果工作,获得省部级二等奖一项、三等奖四项,选育了玉米、棉花和麻类等作物新品种6个,筛选微生物菌种300多份,开发农用功能材料、新型生物质材料和生物质能源转化新产品及新装置20余项,申请专利14项,通过省级成果鉴定12项,出版专著及教材12本,在国内外具有一定影响力的刊物上发表相关论文300余篇。作物生物学安徽省重点实验室安徽省作物生物学重点实验室依托于安徽农业大学作物学,生物学两个一个博士学科点以及博士后流动站和安徽省作物遗传育种,作物耕作栽培学,遗传学,生物物理学等省级重点学科于2008年10月被批准建设,盖均益院士任学术委员会主任,安徽农业大学副校长,农业部玉米专家组成员,安徽省玉米工程技术研究中心主任, 安徽省玉米现代产业技术体系首席专家,安徽省玉米遗传改良以及产业化技术研究“115”创新团队带头人程备久教授任实验室主任,现有固定研究人员48人,其中教授(研究员)22人,副教授14人,其中具有博士学位者36人。形成了一支以中青年博士,教授为主体的作物遗传育种和产业化研发队伍。重点围绕“作物分子生物学”,“作物种质创新和品种改良”,“作物生理生态”等三大方向开展研究工作。近年来,先后主持承担了国家科技支撑计划,转基因重大专项,863计划,国家自然科学基金,国家成果转化基金等国家级项目40余项,省级以及各类攻关计划项目30多项,获得省部以上奖励15项,其中一等奖3项,二等奖4项,选育小麦,玉米,水稻,棉花等主要农作物新品种21个,申请和授权发明专利60多项,在国内外核心期刊发表论文300多篇,其中SCI论文50多篇。为安徽省“三大粮食行动”,粮食增产计划实施提供了强有力的技术和人才支撑。在作物分子生物学研究方向。本年度重点围绕玉米、小麦、水稻、大麦等农作物开展了生物信息学和重要性状基因克隆与功能分析。先后从玉米、水稻等作物里克隆出与产量性状、光合效率、品质和抗逆等相关的基因40多个,并对部分基因进行了功能验证。尤其是利用已公布的玉米基因组数据库,系统分析了玉米全基因组抗病基因、WRKY调控因子、细胞分裂素调控基因等数十个基因家族,形成在玉米基因组学和比较基因组学研究中的优势, 发表SCI论文2篇, 投稿SCI论文7篇。建立玉米等作物基因功能体外验证的大肠杆菌分析的技术体系, 开发出了一套具有自主知识产权的作物转基因安全高效的筛选标记技术, 构建了利用玉米红色荧光蛋白CobA以及绿色荧光蛋白的突变体的廉价通用T载体。 进行了天然彩色棉彩色纤维形成机理和分子标记辅助选育棉花新品种研究。玉米基因组学研究和小麦优质、高产、抗逆等重要性状的分子基础研究:重点研究玉米全基因组的结构,功能,进化,通过比较基因组学,分析玉米基因家族的特点,为玉米基因家族功能分析研究和新基因的发掘提供依据。研究了130个基因家族的15000个基因的特点,建立了数据库,开展玉米全基因组基因家族生物信息与进化研究,分析了玉米NBS基因、WRKY基因、HSFs基因等120多个基因家族一万余个基因的特征、分类、染色体定位和表达模式,以及与近缘物种高粱、水稻等比较基因组学和进化,发现了玉米基因家族的进化特点。已发表SCI论文20余篇。玉米分子育种和小麦优质、高产、抗逆育种材料筛选及种质创新: 率先在国内建立了玉米原位转化、低能离子束转基因新技术,提出了低能离子束介导的棉花转基因技术,选育了一批新的棉花基因型材料和品系。开展了玉米、水稻淀粉、抗病、木质素和纤维素等代谢调控的转基因研究,获得高直链淀粉、低木质素和抗病毒等重要的玉米、水稻转基因材料。利用低能离子束诱变和分子标记辅助选择创建了一批高淀粉、高直链淀粉和甜糯玉米新种质,选育高淀粉和优质甜糯玉米新品种8个。建立了完善的高效简便的玉米IN PLANTA 转化体系。 利用生理选择技术、抗性鉴定技术、品质分析技术、养分利用分析技术和分子标记技术,常规育种方法与分子育种手段相结合,开展优质、高产、抗逆、高效小麦新品种选育研究,培育出适合于我省淮北麦区及长江中下游麦区大面积种植的小麦新品种。同时,育种过程中积极开展先进育种理论的研究,促进现代小麦育种理论的突破。 玉米新品种的选育和小麦新品种选育及育种理论创新:高淀粉玉米组合安隆4号,推广种植50万亩,产生经济效益5亿元;3个甜玉米品种,推广种植6.59万亩,直接经济效益1.62亿元;利用传统育种结合生物技术选育出三个各具特点的优质、高产、多抗甜玉米新组合。皖玉10—早熟、多抗(抗旱、耐涝、抗大小斑病)优质、高产, 双穗多穗率较高,适宜于鲜棒、冻粒和笋加工。皖玉14--早熟、多抗(抗倒、抗逆、抗小斑病和玉米螟)优质、高产、大粒型,适宜于冻粒和冻棒加工。皖玉15--优质高产多抗型加强甜玉米组合,适宜冻棒加工。是安徽省近年来自育并率先审定的甜玉米新品种,在品质、抗逆适应性、早熟性和鲜粒加工特性上优于目前安徽生产上推广品种。同时,建立了三个组合杂交种高产制种的良种繁育技术体系;形成了甜玉米新品种无公害安全栽培技术规程;建立了甜玉米种子质量和品质鉴定技术;研制出以甜玉米芯以芯代木培养香菇培养基配方和培养平菇的培养技术;建立了鲜棒保鲜技术和冻粒冻棒加工工艺并开发出冻粒冻棒新产品。皖玉系列甜糯玉米新品种平均亩产鲜穗900公斤,生育期短约80天左右,各类可溶性多糖、维生素以及微量元素等营养成份含量丰富,可作为是一种优质的“水果玉米”和健康食品开发利用。目前,在安徽境内示范推广面积超过10万亩,直接经济效益达4亿元以上。培育小麦新品种7个,分别为安农92484(国审)、皖麦33、皖麦41、皖麦42、皖麦48(国审)、皖麦49、安农0305。其中皖麦48、皖麦49获得国家新品种保护。筛选和创制了一批小麦优异育种材料,目前申报新品种省级区试及国家预试7个,分别为安农0807、安农0818、安农0822、安农0826、安农0849、安农0850和安农0711,4个品种进入生产试验。 玉米高产高效生产关键工程技术和新品种高效栽培技术体系研发:紧紧围绕安徽省玉米振兴计划和“四良工程”,加强产品和技术的研发。提出了三大农机农艺相结合的技术,研制的相关产品,并进行了推广和示范。根据新品种农艺性状、适应性、抗逆性、产量水平等特点,研发高效的配套技术体系,良种良法配套技术研究,并进行推广和应用,提高新品种的生产效益。

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Nicole800328

转录组是一类让人既爱又恨的项目,实验门槛低,却是文章泛滥的重灾区,总有人问我,现在转录组还能发文章吗?下面我就借一篇2020年5月4日发表在BMC Genomics上题为:Transcriptome analysis reveals rapid defence responses in wheat induced by phytotoxic aphid Schizaphis graminum feeding 的文章,详细地论述下2020年转录组文章到底有多难发?怎么发?下面我们先看下这篇文章具体内容: 实验简介: 文章研究的是小麦幼苗在麦二叉蚜采食后的快速防卫反应,分别于采食2、6、12、24、48 h后取幼苗叶片(3次生物学重复),进行转录组测序、叶绿素测定以及H2O2 积累测定以及NADPH抑制剂处理进一步探究小麦在咬食后氧迸发防御机制。 实验结果: 1. 麦二叉蚜采食后小麦转录组分析 这部分结果展示比较套路,主要是通过PCA分析看了下样品相关性及处理效应,介绍了一下差异基因总体情况。如下图:2. 差异基因GO分析 作者按上调/下调基因集分别进行GO注释,并按时间点分别论述上调/下调基因集富集情况,如下图:3. 麦二叉蚜采食后小麦叶片叶绿素含量变化 从差异基因GO分析可以看出,蚜虫采食可以负向调控小麦的光合作用过程、光捕获和光系统相关基因,所以作者又测定了采食后小麦叶片叶绿素含量变化,如下图:4. 麦二叉蚜采食后小麦叶片中水杨酸、茉莉酸相关防御途径的基因表达 参与SA生物合成的苯丙氨酸解氨酶(PAL)基因在不同时间点均显著上调,但表达水平随采食时间的增加而逐渐降低;茉莉酸代谢途径中三种脂氧合酶(LOX)基因均显著上调;受MAPKs调控的WRKY转录因子也显示上调,如下图:5. 二叉蚜采食后小麦叶片中过氧化氢(H2O2)积累和抗氧化酶活性的变化 蚜虫采食明显上调活性氧清除基因的表达,进一步通过3,3 ' -二氨基联苯胺(DAB)对小麦小麦叶片进行细胞学染色,采食2h后就出现H2O2积累,并且随采食时间的延长,斑点数量和大小逐渐增加,如下图:6. NADPH氧化酶抑制对小麦叶片H2O2积累和防御反应的影响 NADPH氧化酶抑制剂二苯碘铵(DPI)不仅能明显抑制由采食引起的氧迸发,并且对小麦叶片防御应答基因表达水平也有明显的下调作用。以上就是该篇文章全部结果,回头来看,这个实验设计并不复杂,内容也不是过多,为啥人家能发表而你却被拒稿呢?要知道,就这个2区3.5分影响因子的BMC Genomics ,也是很多人渴望而不可得的存在。 2020年,转录组类文章到底有多难发?从这篇文章我们可以看到,文章并没有你想像中的难发,我试着从中提炼以下几点,希望对您有所借鉴。 1. 实验设计相对合理,层级递进,取样点与植物防卫三级级联反应基本对应,后续分析论述层次较为分明。 2. 转录组仅是的实验中的一部分,套路式的罗列结果的时代已没过去了,将转录组与其他指标融合在一起,就像本文中,除了转录组,作者还进一步进行了生理指标测定,如叶绿素含量、氧迸发等,基因关联性状,使结果更有说服力。 3. 转录组数据介绍切忌空泛,要结合其他生理生化指标,提炼出某些相关基因加以展示,如本文中叶绿素含量与表达下调的光捕获、光和作用相关的基因;H2O2积累和抗氧化酶活性的变化等。 4. 论文精华都在讨论部分,多引用他人数据佐证自己的结果,能做到旁征博引,论文一般都错不了!精读文献原文,请点击文末“阅读原文” 直达。 2020年,转录组类文章有多难发?其实难的是你不肯转变观念,时代不同了,老套路也就过时了;很多老师目前面对的难题不是手里没数据,也不是不会写论文,而是数据看不明白,分析便无从下手,这个梗不破,怎么发文章?!我给大家推荐一部 《转录组分析结果解读》 视频教程 ,轻松解决您看不懂转录组结果数据的难题。 更多技能学习链接: 更多生物信息课程: 1. 文章越来越难发?是你没发现新思路,基因家族分析发2-4分文章简单快速,学习链接: 基因家族分析实操课程 、 基因家族文献思路解读 2. 转录组数据理解不深入?图表看不懂?点击链接学习深入解读数据结果文件,学习链接: 转录组(有参)结果解读 ; 转录组(无参)结果解读 3. 转录组数据深入挖掘技能-WGCNA,提升你的文章档次,学习链接: WGCNA-加权基因共表达网络分析 4. 转录组数据怎么挖掘?学习链接: 转录组标准分析后的数据挖掘 、 转录组文献解读 5. 微生物16S/ITS/18S分析原理及结果解读 、 OTU网络图绘制 、 cytoscape与网络图绘制课程 6. 生物信息入门到精通必修基础课,学习链接: linux系统使用 、 perl入门到精通 、 perl语言高级 、 R语言画图 7. 医学相关数据挖掘课程,不用做实验也能发文章,学习链接: TCGA-差异基因分析 、 GEO芯片数据挖掘 、 GSEA富集分析课程 、 TCGA临床数据生存分析 、 TCGA-转录因子分析 、 TCGA-ceRNA调控网络分析 8.其他课程链接: 二代测序转录组数据自主分析 、 NCBI数据上传 、 二代测序数据解读 。

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