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生物信息平台

2020-09-01

       1.多组学（Multi-Omics）研究
       生物信息学是在生命科学的研究中，利用信息技术对大量而复杂的生物数据进行存储、检索和分析，进而揭示生物学奥秘的新兴学科。近年来，随着基因组序列的不断完善和各种大通量采集数据实验方法的开发，对数据的发掘和理解也在生物研究中起到越来越重要的作用。本课题组通过长期基因组、转录组、表观遗传组及表型组的研究，将不同的组学数据整合，发掘不同组学数据内在关联，形成生物学机制的数学模型，并方法发现新的调控规律。
 
       2.杂种优势研究
       杂交优势是自然界普遍存在的一种复杂生物学现象，在农业生产中获得了广泛的应用，但是杂交优势的分子遗传机理迄今尚不清楚。随着分子生物学、基因组学和生物信息学研究的深入和发展，利用系统生物学手段开展杂交优势分子机理的研究，具有重要的科学意义和实际应用价值。基因型异质的亲本其杂交子一代许多性状上不同于双亲，这必然涉及到亲本基因组在杂交遗传背景中相互作用而引起基因表达调控发生变化。目前，我们利用高通量测序技术对大量杂交组合的不同组织和不同环境条件下进行全基因组分析，发掘遗传水平和表观遗传水平对植物杂种优势表现的调控方式，全面探索杂交优势的分子机制。
 
       3.全基因组选择
       随着更多新技术在农业生产中应用，我们可以从大量基因型和表型数据出发，快速发掘水稻玉米等作物中的功能基因，同时整合多种有利性状，开展全基因组选择育种。目前，本课题组通过高通量基因型和表型鉴定，对各种作物的种质资源和杂交分离群体进行分型分析，在全基因组层次建立性状与标记的关联性，进一步通过数学建模，预测品种的性状表现，开展分子设计育种。

       人员组成：
       何航、卞建新、刘守成、李奎、代修茹、娄志英、任子政、李晓鹏、闫诗乔、周国靓、丁帅、刘卫敏、江浩、刘禹彤、崔迪、朱张生、曾海越、陶文静、潘一格、马妮、张宜林、韩雪