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鸡繁殖性能近交衰退相关CpG岛差异甲基化基因的筛选 被引量:3
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作者 薛倩 李国辉 +7 位作者 殷建玫 张会永 周成浩 朱云芬 邢伟杰 苏一军 邹剑敏 韩威 《畜牧兽医学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期943-953,共11页
鸡繁殖性能近交衰退是地方鸡遗传资源活体保种过程中面临的重要问题之一,本研究旨在探讨全基因组CpG岛(CpG island, CGI)区DNA甲基化在鸡繁殖性能近交衰退中的作用。分别从狼山鸡高近交组和低近交组中各选取健康母鸡3只,即试验分2个组,... 鸡繁殖性能近交衰退是地方鸡遗传资源活体保种过程中面临的重要问题之一,本研究旨在探讨全基因组CpG岛(CpG island, CGI)区DNA甲基化在鸡繁殖性能近交衰退中的作用。分别从狼山鸡高近交组和低近交组中各选取健康母鸡3只,即试验分2个组,每组3个重复,然后采用全基因组重亚硫酸盐测序(WGBS)技术,检测分析两组个体性腺轴组织(包括卵巢和下丘脑)全基因组DNA甲基化差异,筛选差异甲基化区域(DMRs),并对CpG岛区差异甲基化基因进行功能注释和富集分析。结果表明,狼山鸡高近交组和低近交组比较,其卵巢和下丘脑基因组整体甲基化水平均不存在显著差异(P>0.05);高、低近交组间差异甲基化区域检测发现,下丘脑和卵巢中分别检测到5 948和4 593个差异甲基化区域,其中1 798和995个差异甲基化区域位于基因组CpG岛区,分别注释到1 020和552个基因;下丘脑中,这些CpG岛区差异甲基化基因显著富集在信号转导、神经系统发育、生殖系统发育和卵母细胞成熟调控等繁殖相关的GO条目,以及转化生长因子β信号通路、乙型肝炎、脂肪酸代谢、胰岛素信号通路等19条KEGG信号通路(P<0.05);卵巢中,CpG岛区差异甲基化基因显著富集于12条信号通路(P<0.05),包括慢性骨髓白血病、流感A、精氨酸和脯氨酸代谢、粘着连接等,一些与卵子发育和性激素分泌相关的信号通路也被富集到,如黄体酮介导的卵母细胞成熟、卵母细胞减数分裂、GnRH信号通路、雌激素信号通路等,其中包含CDC27、ADCY8、AKT3等10个差异甲基化基因。因此,本研究在狼山鸡高、低近交组间检测到了大量差异甲基化区域,并发现大量差异甲基化基因与繁殖性状相关,推测这些基因CpG岛区DNA甲基化可能在狼山鸡繁殖性能近交衰退调控中发挥重要作用,研究结果为进一步深入探索鸡繁殖性能近交衰退调控机制奠定了基础,为物种资源保护和家禽育种工作提供了理论参考依据。 展开更多
关键词 狼山鸡 DNA甲基 繁殖性能 近交衰退 差异甲基化区域
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新鲜、玻璃化冷冻牛卵母细胞体外受精囊胚全基因组甲基化模式初探 被引量:4
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作者 赵亚涵 郝海生 +6 位作者 杜卫华 庞云渭 闫长亮 刘岩 赵善江 赵学明 朱化彬 《畜牧兽医学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1179-1188,共10页
旨在初步分析新鲜及玻璃化冷冻牛卵母细胞体外受精囊胚全基因组甲基化模式。本研究采用单细胞全基因组甲基化测序技术(scWGMS)检测新鲜、玻璃化冷冻牛卵母细胞体外受精囊胚全基因组甲基化水平和差异甲基化区域(DMR),探讨两者之间DNA甲... 旨在初步分析新鲜及玻璃化冷冻牛卵母细胞体外受精囊胚全基因组甲基化模式。本研究采用单细胞全基因组甲基化测序技术(scWGMS)检测新鲜、玻璃化冷冻牛卵母细胞体外受精囊胚全基因组甲基化水平和差异甲基化区域(DMR),探讨两者之间DNA甲基化水平上的差异。结果表明,新鲜卵母细胞体外受精囊胚的整体甲基化水平显著高于玻璃化冷冻卵母细胞体外受精囊胚的整体甲基化水平(P<0.05)。采用基因本体分析(GO)和相关信号通路(KEGG)对143个DMRs分析,发现生物学过程主要显著富集在新陈代谢、生长发育、细胞定位、细胞刺激反应等,通路主要富集在生长发育、核酸结合及组蛋白乙酰化上,并筛选出几个与之相关的候选基因(FARP2、PI4KA、FAM3D、NCOR2、ZNF827等)。本研究初步发现,玻璃化冷冻牛卵母细胞体外受精囊胚的全基因组甲基化水平显著降低,且DMR区域主要集中在ATP结合、生长发育及组蛋白乙酰化,为提高玻璃化冷冻卵母细胞体外受精囊胚质量提供信息参考。 展开更多
关键词 玻璃冷冻 囊胚 全基因组 甲基 差异甲基化区域
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基于流动注意力机制的非侵入性癌症检测
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作者 孙浩峻 吴飞 张开昱 《现代电子技术》 北大核心 2024年第22期139-145,共7页
在癌症检测领域,细胞游离DNA的高通量测序技术已引发一场重大变革,为非侵入性癌症检测提供了新的可能性。利用测序数据做出可靠且精确的预测至关重要,但是测序成本高昂。针对这一需求,提出一种基于流动注意力机制的深度学习模型。通过... 在癌症检测领域,细胞游离DNA的高通量测序技术已引发一场重大变革,为非侵入性癌症检测提供了新的可能性。利用测序数据做出可靠且精确的预测至关重要,但是测序成本高昂。针对这一需求,提出一种基于流动注意力机制的深度学习模型。通过定义差异甲基化区域对数据进行预处理,使得满足深度学习数据量的要求,并整合全基因组双硫酸盐测序数据中的DNA序列和甲基化信息,以实现对髓母细胞瘤患者进行预测。实验结果表明,该方法提高了诊断过程的准确性,且受试者工作特征曲线面积达到99.73%,展示了深度学习技术在癌症早期诊断中的潜在应用前景。 展开更多
关键词 非侵入性癌症检测 流动注意力机制 细胞游离DNA 高通量测序技术 深度学习 差异甲基化区域
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