EAGER: New Methods for Genomic Analysis of Noninvasive Samples

EAGER:非侵入性样本基因组分析的新方法

基本信息

  • 批准号:
    1405308
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 29.28万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2014
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2014-03-01 至 2017-02-28
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The objective of this study is to develop novel methods for generating and analyzing genome-scale data from biological samples that have been collected in a noninvasive manner. Noninvasive samples are often the only type of biological sample available for natural populations, especially in endangered or threatened species, but they yield tiny quantities of low-quality DNA. Noninvasive genetic analysis techniques have changed little in the past twenty years, meaning that the genomic revolution has not yet arrived for species for which only noninvasive samples are available. This study will address this problem by producing new lab protocols for increasing and purifying the DNA yield from noninvasive samples to a level appropriate for genomic analysis, and by developing new software to analyze the resulting genomic data. It will validate these approaches by comparing genomic data from noninvasive samples to data from high-quality DNA samples, using data for a known pedigree from the well-studied wild baboons of the Amboseli basin in East Africa. This project will result in a major leap forward in tools for studying the genomics of many different species and sample types. Publicly available protocols and software will be released, which can be used to investigate evolutionary and population history in species for which such studies were previously impossible. It will also provide societal benefits in the form of tools for assessing the conservation status of vulnerable species. Finally, both graduate and undergraduate students will be trained as collaborators on the project.
这项研究的目的是开发新的方法,从以非侵入性方式收集的生物样本中生成和分析基因组规模的数据。非侵入性样本通常是自然种群可用的唯一类型的生物样本,特别是在濒危或受威胁的物种中,但它们产生的DNA质量很低。在过去的二十年里,非侵入性基因分析技术几乎没有什么变化,这意味着基因组革命还没有到来,对于那些只有非侵入性样本的物种来说。这项研究将通过制定新的实验室方案来解决这个问题,以增加和纯化非侵入性样本的DNA产量,使其达到适合基因组分析的水平,并开发新的软件来分析由此产生的基因组数据。它将通过比较来自非侵入性样本的基因组数据和来自高质量DNA样本的数据,使用东非安博塞利盆地经过充分研究的野生狒狒的已知谱系的数据,来验证这些方法。该项目将在研究许多不同物种和样本类型的基因组学工具方面取得重大飞跃。将发布公开可用的协议和软件,这些协议和软件可用于研究以前无法进行此类研究的物种的进化和种群历史。它还将以评估脆弱物种保护状况的工具的形式提供社会效益。最后,研究生和本科生都将被培训为该项目的合作者。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Jenny Tung其他文献

The biology of beauty sleep
美容睡眠的生物学原理
  • DOI:
    10.1038/s41559-022-01683-5
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    16.8
  • 作者:
    Jordan A Anderson;Jenny Tung
  • 通讯作者:
    Jenny Tung
A multi-million-year natural experiment
数百万年的自然实验
Agonism and grooming behavior explain social status effects on physiology and gene regulation in rhesus macaques
激动和梳理行为解释了社会地位对恒河猴生理和基因调控的影响
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    N. D. Simons;V. Michopoulos;M. Wilson;L. Barreiro;Jenny Tung
  • 通讯作者:
    Jenny Tung
K Locus Effects in Gray Wolves: Experimental Assessment of TLR3 Signaling and the Gene Expression Response to Canine Distemper Virus.
灰狼中的 K 基因座效应:TLR3 信号传导和对犬瘟热病毒的基因表达反应的实验评估。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    Rachel A. Johnston;J. Rheinwald;B. Vonholdt;D. Stahler;Will F. Lowry;Jenny Tung;R. Wayne
  • 通讯作者:
    R. Wayne
Genetic evidence reveals temporal change in hybridization patterns in a wild baboon population
遗传证据揭示了野生狒狒种群杂交模式的时间变化
  • DOI:
  • 发表时间:
    2008
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Jenny Tung;Marie J. E. Charpentier;Marie J. E. Charpentier;David A. Garfield;J. Altmann;S. Alberts
  • 通讯作者:
    S. Alberts

Jenny Tung的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Jenny Tung', 18)}}的其他基金

Doctoral Dissertation Research: Genetic and evolutionary determinants of the immune response in wild primates
博士论文研究:野生灵长类动物免疫反应的遗传和进化决定因素
  • 批准号:
    2041621
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 29.28万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Doctoral Dissertation Research: The phenotypic consequences of adaptive introgression in naturally hybridizing primates
博士论文研究:自然杂交灵长类动物适应性渐渗的表型后果
  • 批准号:
    2018897
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 29.28万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Doctoral Dissertation Research: Using natural hybridization to investigate patterns of primate gene regulation
博士论文研究:利用自然杂交研究灵长类动物基因调控模式
  • 批准号:
    1751783
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 29.28万
  • 项目类别:
    Standard Grant
RAPID: Physiological and molecular mechanisms that explain reproductive-female-specific skeletal growth in a highly cooperative mammal, the Damaraland mole rat
RAPID:解释高度合作的哺乳动物达马拉兰鼹鼠生殖雌性特异性骨骼生长的生理和分子机制
  • 批准号:
    1749419
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 29.28万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Doctoral Dissertation Research: Effects of the Social Environment on DNA Methylation and Immune Function in Primates
博士论文研究:社会环境对灵长类动物DNA甲基化和免疫功能的影响
  • 批准号:
    1455808
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 29.28万
  • 项目类别:
    Standard Grant

相似海外基金

CAREER: New methods in curve counting
职业:曲线计数的新方法
  • 批准号:
    2422291
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 29.28万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Collaborative Research: New Regression Models and Methods for Studying Multiple Categorical Responses
合作研究:研究多重分类响应的新回归模型和方法
  • 批准号:
    2415067
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 29.28万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
NewDataMetrics: Econometrics for New Data: Theory, Methods, and Applications
NewDataMetrics:新数据的计量经济学:理论、方法和应用
  • 批准号:
    EP/Z000335/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 29.28万
  • 项目类别:
    Research Grant
RII Track-4:NSF: Construction of New Additive and Semi-Implicit General Linear Methods
RII Track-4:NSF:新的加法和半隐式一般线性方法的构造
  • 批准号:
    2327484
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 29.28万
  • 项目类别:
    Standard Grant
High-Valent Iron-Oxo Species for Activation of Strong CH Bonds: New Designs with Novel Ab Initio Methods and Machine Learning
用于激活强CH键的高价铁氧物种:采用新颖的从头算方法和机器学习的新设计
  • 批准号:
    24K17694
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 29.28万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
New methods in network economics to study environment-friendly behaviours
网络经济学研究环境友好行为的新方法
  • 批准号:
    DP240100158
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 29.28万
  • 项目类别:
    Discovery Projects
New methods to capture protein dynamics of the TSC-mTOR signalling axis.
捕获 TSC-mTOR 信号轴蛋白质动态的新方法。
  • 批准号:
    DE240100992
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 29.28万
  • 项目类别:
    Discovery Early Career Researcher Award
Is evolution predictable? Unlocking fundamental biological insights using new machine learning methods
进化是可预测的吗?
  • 批准号:
    MR/X033880/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 29.28万
  • 项目类别:
    Fellowship
NEWWAVE: New methods for analysing travelling waves in discrete systems with applications to neuroscience
NEWWAVE:分析离散系统中行波的新方法及其在神经科学中的应用
  • 批准号:
    EP/Y027531/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 29.28万
  • 项目类别:
    Fellowship
New calibration standards and methods for radiometry and photometry after phaseout of incandescent lamps
淘汰白炽灯后辐射测量和光度测量的新校准标准和方法
  • 批准号:
    10086156
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 29.28万
  • 项目类别:
    EU-Funded
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了