基于微型DNA条形码的木材识别基础研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31600451
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C1603.木材物理学
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

In this proposal, to solve the problem that is difficult or impossible to identify timbers on a species level using the wood anatomy method, the DNA mini-barcode technology is developed for providing effective information with high resolution. The effective extraction of wood DNA and determination of the suitable DNA mini-barcode for wood identification are the key for the application of the method. Methods of laser confocal scanning microscope (CLSM), ultraviolet spectrophotometry, real-time fluorescent quantitative PCR, and nested PCR are applied to clarify the regularity between the quantity and distribution of DNA in wood cell, verify the influence of wood extractives for the quality of DNA from wood and the success rate of PCR amplification, and establish the wood DNA extraction method. The genetic distance analysis, barcoding gap test and wilcoxon non-parametric test are applied to illuminate the relationship between DNA mini-barcode and the species authentication capability, and determine the type and fragment length of DNA mini-barcode suitable for wood identification. Furthermore, the aim of the study for identifying wood on the species level is achieved based on selected the DNA mini-barcode. The results of the fundamental work could promote the development of wood identification method, and also lay the scientific foundation for the conservation and sustainable use of the global wood resources.
本项目拟开展基于微型DNA条形码(DNA mini-barcode)的木材识别基础研究,为解决传统木材解剖学方法无法在“种”水平上识别木材这一科学难题提供重要依据。木材细胞DNA的有效提取和微型DNA条形码的科学确定是本研究的关键基础。通过采用激光共聚焦显微分析、紫外分光光度分析、荧光定量PCR及巢式PCR在内的多种方法,揭示木材细胞中DNA的含量与分布规律,探明木材抽提物对DNA提取质量和扩增成功率的影响,建立木材DNA有效提取方法。同时,利用遗传距离、条形码间隔及Wilcoxon非参数检验分析方法,构建微型DNA条形码类型及长度与木材物种识别成功率的关系,确定适用于木材识别的微型DNA条形码,以实现木材“种”的准确识别。研究成果将为木材识别提供新途径,为保护与可持续利用全球木材资源奠定科学基础。

结项摘要

本项目开展了基于DNA条形码的木材识别基础研究,利用包括激光共聚焦显微分析、紫外分光光度分析、数字微滴PCR在内的多种方法,揭示木材细胞中DNA的含量与分布规律;采用遗传距离、条形码间隔及系统进化树分析方法,建立DNA条形码类型及长度与木材树种识别成功率的关系,创新构建了木材DNA条形码识别方法体系,解决了传统木材解剖方法无法在“种”水平识别木材的科学难题,为濒危树种多样性保护和林产品贸易健康发展奠定了重要基础。.建立了木材DNA高效提取方法。组织化学分析表明木材DNA主要存在于木材射线及轴向薄壁细胞,为木材DNA靶向提取奠定了基础。针对样本用量、样本裂解时间和木材DNA沉淀时间等DNA提取方法中的3个关键指标进行梯度优化实验。研究表明,在DNA裂解液体积与样本量比值一定的条件下,300mg是最优的木材样本用量,与优化前相比样本量减少40%;5小时和0小时分别是最佳的样本裂解时间和DNA沉淀时间,与优化前相比DNA提取周期缩短58%。.优选确定了适用于木材识别的DNA条形码。DNA条形码类型和片段长度是影响条形码识别能力和获取成功率的重要因素。条形码片段长度越短,获取成功率越高,但识别能力会随之降低。确定了适用于黄檀属(Dalbergia)、紫檀属(Pterocarpus)、檀香属(Santalum)木材树种识别的组合DNA条形码类型,分别为ITS2+psbA-trnH、matK+ndhF-rpl32+ITS2和psbA-trnH+trnK;确定了微型DNA条形码ndhF-rpl32可应用于构造特征极为近似的2种紫檀属木材檀香紫檀(P. santalinus)和染料紫檀(P. tinctorius)物种识别;基于叶绿体全基因组水平筛选并推荐ycf1作为紫檀属木材识别的高分辨DNA条形码。.构建了濒危珍贵木材DNA条形码数据库。依托木材标本馆凭证标本,构建了30余种濒危珍贵木材DNA条形码数据库,证明了应用馆藏标本构建DNA数据库的可行性。为木材DNA识别技术应用提供了基础数据资源。.综上,本研究建立了木材DNA有效提取方法,为木材DNA条形码识别实际应用奠定了基础;形成了木材DNA提取、DNA条形码优选、条形码数据库构建的木材DNA识别方法体系,为森林树种多样性保护和木制品产业链监管提供重要支撑。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(7)
专利数量(3)
DNA Barcode Authentication and Library Development for the Wood of Six Commercial Pterocarpus Species: the Critical Role of Xylarium Specimens.
六种商业紫檀树种木材的 DNA 条形码认证和库开发:Xylarium 标本的关键作用
  • DOI:
    10.1038/s41598-018-20381-6
  • 发表时间:
    2018-01-31
  • 期刊:
    Scientific reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Jiao L;Yu M;Wiedenhoeft AC;He T;Li J;Liu B;Jiang X;Yin Y
  • 通讯作者:
    Yin Y
第18届CITES缔约方大会木材树种管制变化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    木材工业
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    焦立超;何 拓;尹江苹;陆 杨;袁良琛;殷亚方
  • 通讯作者:
    殷亚方
An optimized DNA extraction protocol for wood DNA barcoding of Pterocarpus erinaceus
刺猬紫檀木材 DNA 条形码的优化 DNA 提取方案
  • DOI:
    10.1163/22941932-bja10006
  • 发表时间:
    2020-11-01
  • 期刊:
    IAWA JOURNAL
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Lu, Yang;Jiao, Lichao;Yin, Yafang
  • 通讯作者:
    Yin, Yafang
DNA barcoding of vouchered xylarium wood specimens of nine endangered Dalbergia species
九种濒临灭绝的黄檀属木材标本的 DNA 条形码
  • DOI:
    10.1007/s00425-017-2758-9
  • 发表时间:
    2017-12-01
  • 期刊:
    PLANTA
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Yu, Min;Jiao, Lichao;Yin, Yafang
  • 通讯作者:
    Yin, Yafang
DNA barcoding authentication for the wood of eight endangered Dalbergia timber species using machine learning approaches
使用机器学习方法对八种濒临灭绝的黄檀树种的木材进行 DNA 条形码认证
  • DOI:
    10.1515/hf-2018-0076
  • 发表时间:
    2019-03-01
  • 期刊:
    HOLZFORSCHUNG
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    He, Tuo;Jiao, Lichao;Yin, Yafang
  • 通讯作者:
    Yin, Yafang

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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