Đi sâu vào tiềm năng nghiên cứu nhiều loài nghiên cứu hoang dã, được minh họa bằng trường hợp quan trọng từ các khách hàng của BMKGENE.Được xuất bản gần đây trong ấn bản năm nay của Tạp chí Công nghệ sinh học thực vật, bài báo có tựa đề “Bộ gen Hevea brasiliensis hoang dã ở cấp độ nhiễm sắc thể: Trao quyền cho nhân giống nhờ sự hỗ trợ của gen và khai quật các loci quan trọng để nâng cao năng suất cao su” là một tài liệu tham khảo có giá trị.
Cây cao su Brazil (Hevea brasiliensis) đứng cao như một nguồn cao su tự nhiên quan trọng.Trong suốt thế kỷ qua, các phương pháp nhân giống truyền thống đã tạo ra sự gia tăng đáng kể gấp sáu lần về sản lượng cao su.Tuy nhiên, nền tảng di truyền cơ bản chịu trách nhiệm nâng cao năng suất cao su tiềm năng vẫn còn là điều bí ẩn.
Nghiên cứu này bắt tay vào việc xây dựng bộ gen ở cấp độ nhiễm sắc thể cho cây cao su hoang dã, sử dụng sức mạnh tổng hợp của trình tự đọc dài Nanopore, trình tự Illumina NGS và công nghệ Hi-C.
Song song đó, một kho gồm 147 nguồn gen, bao gồm các biến thể năng suất cao, các chủng hoang dã và các loài liên quan, đã được tập hợp để sắp xếp lại toàn bộ bộ gen (WGS) bằng cách sử dụng nền tảng Illumina.Dữ liệu giải trình tự tiếp theo đã trải qua quá trình phân tích di truyền quần thể một cách nghiêm ngặt, cho phép phân tích cấu trúc quần thể, tính đa dạng và sự mất cân bằng liên kết.Phân tích này làm sáng tỏ các biến thể thuần hóa giữa các quần thể.
Các nghiên cứu sâu hơn bao gồm phân tích Fst, π, Tajima's D và LD, nhằm mục đích tiết lộ các tín hiệu chọn lọc phát sinh từ năng suất mủ cao su được cải thiện, đặc biệt là tập trung vào các dòng vô tính Wickham.
Đỉnh điểm là Phân tích liên kết toàn bộ bộ gen (GWAS), các dấu hiệu liên quan đến các tính trạng năng suất và sau đó là các gen liên quan đến năng suất đã được xác định chính xác.Xác nhận ban đầu đã tiết lộ các hoạt động phiên mã đặc biệt giữa các đột biến khác nhau đối với hai gen ERF, cung cấp cái nhìn sơ bộ về ý nghĩa chức năng của chúng.Việc chứng thực thêm được lên kế hoạch trong nghiên cứu sắp tới.
BMKGENE tự hào đóng góp vào việc sắp xếp lại toàn bộ bộ gen của quần thể khá lớn này, cùng với vai trò quan trọng trong phân tích tin sinh học.Kinh nghiệm sâu rộng của chúng tôi bao gồm giải trình tự NGS/TGS và phân tích tin sinh học đa hệ trên hơn 1000 loài.Chúng tôi rất mong có cơ hội được hợp tác với bạn trong những dự án sắp tới.
Bấm vào đây đểtìm hiểu thêm về nghiên cứu này
Thời gian đăng: 29/08/2023