Новая информация, изданная в Журнале Завода, не только расширит знание генетиков ДНК ячменя, но также поможет в понимании, на генетическом уровне, пшеницы и других источников еды. У этого также есть применения в заводе, размножающемся, увеличивая точность маркеров для черт, таких как качество соложения или ржавчина основы.
«Что мы имеем, теперь намного более прекрасное разрешение генетической информации всюду по геному ячменя», сказал Тимоти Дж. Клоз, преподаватель генетики в Риверсайде UC и соответствующего автора на научно-исследовательской работе. «Это – улучшенный ресурс, используемый во всем мире.
До этой работы долго проводимое представление было то, что распределение генов в геномах ячменя, пшеницы и их родственников таково, что плотные геном регионы только отсутствуют около концов хромосом, где есть также высокий показатель перекомбинации. Наша работа показала четкие исключения, определив ненормативные регионы, которые являются богатой геном но низкой перекомбинацией».Перекомбинация относится к формированию новых комбинаций генов естественно во время мейоза, который является этапом клеточного цикла, где хромосомы разделяют на пары и подвергаются обмену. Клоз объяснил, что растениеводы полагаются на мейотическую перекомбинацию, чтобы ввести благоприятные формы генов по качеству соложения, ржавчине основы или любому количеству черт в культурные варианты.
Кресты сделаны, и заводы потомства проверены на желательные новые комбинации черт. Когда благоприятная форма гена (аллель) находится в плотном геном, низком регионе перекомбинации, это требует, чтобы намного больше работы принесло ту благоприятную аллель в существующее разнообразие без того, чтобы также притягивать соседние гены, которые могут существовать в нежелательных формах.«Например, заводчик мог бы преуспеть в том, чтобы добавить, что благоприятная аллель для сопротивления ржавчины основы от дикого ячменя, но наряду с тем геном тащат другой ген, который вызывает разрушение зрелой головы», сказал Клоз. «Теперь у заводчика была бы основа нержавеющим заводом, но семена будут всю осень к земле, а не оставаться на заводе до урожая. Так, если ген находится в плотном геном, регионе низкой перекомбинации, то это означает, что намного большее число потомства от крестов должно быть исследовано, чтобы найти тех, которые происходят из редких recombinational событий, которые отделяют желаемую новую аллель от нежелательных форм соседних генов.
Знание местоположения плотных геном регионов низкой перекомбинации помогает с решениями о который гены преследовать для улучшения разнообразия».Клоз объединился со Стефано Лонарди, преподавателем информатики и разработки в UCR, чтобы развивать ряд эффективных вычислительных инноваций, которые помогли дальнейшей последовательности геном ячменя. Новые алгоритмы могли обращаться с большими наборами данных, позволяя исследователям получить больше прогресса, чем иначе будет возможно.
«Тим и я смогли работать очень тесно во всех шагах проекта от экспериментального плана во влажной лаборатории к окончательному анализу результатов; основная проблема состояла в том, как обращаться с очень большим количеством образцов ячменя, и для этого мы проектировали новый подход к упорядочиванию, которое эксплуатировало глубокие результаты в комбинаторике», сказал Лонарди.Работа – результат сотрудничества между Колледжем Естественных и Сельскохозяйственных Наук и Колледжем Ручьев Разработки в UCR, который процветал больше десяти лет с непрерывной грантовой поддержкой со стороны американского Министерства сельского хозяйства и Национального научного фонда, сосредоточенного в основном на инновациях в биоинформатике.«Партнерство обеспечило окружающую среду, в которой у студентов, постдокторов и других есть очень продуктивный опыт и обучение в геномике», сказал Клоз.
Ключевые инновации на вычислительной стороне:сумма генома упорядочивает освобожденных исследователей, приблизительно четыре раза размер всего рисового геномаработа использовала в своих интересах две очень существенных инновации алгоритма, которые Close и Lonardi издали с их студентами в прошлом году: один новое вычислительное изобретение, чтобы лучше использовать сегодняшние данные о последовательности большого объема; другой очень эффективный метод классификации последовательностей в определенные группыновая информация была интегрирована в национальный проект пшеницы/ячменя (TriticeaeCAP) и поделилась с Международным Консорциумом Упорядочивающего Ячменяновая информация позволила исследователям разъяснить аспекты генома ячменя, которые важны в контексте эволюции генома и для практического применения знания генома растениеводами и основными исследователями – а именно, местоположения богатых геном регионов включая некоторых, у которых есть низкая перекомбинация«Когда заводчики делают кресты, чтобы развивать новые разновидности, они ищут новые комбинации аллелей, которые лучше подходят для сельскохозяйственной окружающей среды или рынка для продукта урожая», объяснил Клоз. «Часто это означает делать помеси с несколько отдаленными людьми, которые могут нести неблагоприятные аллели во многих положениях в геноме. Когда заводчик может пересечься в только благоприятных аллелях, тогда это выгодно.
«Если в неблагоприятных аллелях соседних генов всегда несут с благоприятными аллелями целенаправленных генов, то это не полезно», добавил он. «Когда благоприятная аллель находится в регионе, в котором перекомбинация редко ломает связь с плохой аллелью для соседнего гена, заводчик должен будет работать намного тяжелее с более многочисленным населением, чтобы найти редких людей с правильными комбинациями. Точно определяя, какие области генома ячменя стойкие к перекомбинации, заводчики будут в состоянии сделать лучшие обоснованные решения о который благоприятные аллели преследовать и запланировать более эффективно».Приблизительно два десятилетия назад, Близко работал почти исключительно над dehydrins – семья белков, которые все заводы делают в ответ на напряжение засухи или низкую температуру.
К 2000 его исследовательская группа знала, что есть по крайней мере 13 dehydrin генов в ячмене, и Близко требуются, чтобы изучить их всех.«Ресурсы генома для ячменя не соответствовали, и, к счастью, у меня был соответствующий тип обучения помочь развивать основные ресурсы генома», сказал он. «Таким образом, одна вещь привела к другому для меня, и для моих коллег в UCR, которые стали занятыми походом ячменя. Теперь мы выполнили последнюю задачу ресурса генома, которую мы взяли, и есть все еще несколько лет, оставленных снова смотреть на dehydrin гены ячменя.Что Близко и его коллеги, изученные, работая с ячменем, было легко передать вигне.
Исследовательская группа теперь очень занята исследованием вигны, у которого есть 40-летняя история в UCR.«Мы прилагаем международные усилия, чтобы увеличить усилия по размножению вигны, будучи нацелен на многие черты», сказал Клоз. «Что касается ячменя, dehydrin гены, кажется, очень пластмассовые, некоторые из них изменяющийся в высокой частоте по поколениям, и мы намереваемся изучить эту пластичность более подробно теперь, когда у нас есть знание генома, что нам недоставало прежде.Получить доступ к содержащей ген части генома ячменя в высоком разрешении, Близко и его определенной команде и упорядочило 15,622 BACs или бактериальные искусственные хромосомы – маленькие фрагменты ДНК ячменя, связанной с другой ДНК, чтобы составить круглую молекулу, которая может копировать и быть размножена в E. coli бактериальная клетка, позволив исследователям создать копии каждого BAC для ДНК, упорядочивающей одну маленькую часть генома ячменя за один раз.
Исследование их упорядочило BACs, которые содержат, предполагаемая две трети всех генов ячменя, Близко и его команды нашли, что богатые геном области не найдены только в высоких регионах комбинации.«Есть богатые геном регионы, которые находятся в низких регионах перекомбинации, который критически важен для размножения завода», сказал Клоз.
Поскольку ячмень – близкий родственник к пшенице, новая работа могла предложить полезную информацию, приводящую к полному упорядочиванию генома пшеницы.Двадцать два из 49 соавторов на научно-исследовательской работе сделали вклады, в то время как они были в UCR: Мария Муноз-Аматриэйн, Lonardi, Kavitha Madishetty, Ян Т. Свенсон, Мэтью Дж. Москоу, Стив Уонамакер, Тао Цзян, Якин Ма, Эдмундо Родригес, Прасанна Р. Бхэт, Паскаль Кондамин, Джош Ресник, Мэтью Альперт, Марко Беккути, Сердар Боздэг, Франческа Кордеро, Хамид Миребрэхим, Rachid Ounit, Йонгуи Ву, Цзе Чжэн, Дума Denisa, и Близко.
Кроме того, большинство сырых данных о последовательности было произведено на Предприятии Ядра Геномики UCR Джоном Вегером.