Ein Modell zur besseren Vorhersage der unvorhersehbaren Nebenprodukte der genetischen Veränderung

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Forscher interessieren sich für die genetische Veränderung von Bäumen für eine Vielzahl von Anwendungen, von Biokraftstoffen bis zur Papierherstellung.

Sie wollen sich auch von Änderungen mit unbeabsichtigten Folgen fernhalten.

Diese Folgen können entstehen, wenn beabsichtigte Veränderungen an einem Gen zu unerwarteten Veränderungen an anderen Genen führen.

Ein neues Modell soll diese Veränderungen vorhersagen, dazu beitragen, unbeabsichtigte Folgen zu vermeiden, und hoffentlich den Weg für eine effizientere Forschung auf dem Gebiet der genetischen Veränderung und der Forstwirtschaft ebnen.Die vorliegende Forschung konzentriert sich auf Lignin, ein komplexes Material, das in Bäumen vorkommt und dazu beiträgt, den Bäumen ihre Struktur zu geben.

Es ist in der Tat das, was Holz das Gefühl gibt, Holz zu sein.”Ganz gleich, ob Sie Holz als Biobrennstoffquelle oder zur Herstellung von Zellstoff- und Papierprodukten verwenden wollen, es besteht der Wunsch, die chemische Struktur des Lignins durch Manipulation ligninspezifischer Gene zu verändern, wodurch Lignin leichter abgebaut werden kann”, sagt Cranos Williams, korrespondierender Autor einer Arbeit über diese Arbeit und außerordentlicher Professor für Elektro- und Computertechnik am NC State.

Sie wollen jedoch keine Änderungen am Genom eines Baumes vornehmen, die seine Fähigkeit zu wachsen oder zu gedeihen beeinträchtigen”.Die Forscher konzentrierten sich auf einen Baum namens Populus trichocarpa, der ein weit verbreiteter Modellorganismus ist – was bedeutet, dass Wissenschaftler, die Genetik und Baumbiologie studieren, viel Zeit mit dem Studium von P.

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trichocarpa verbringen.”Frühere Forschungsarbeiten haben Modelle hervorgebracht, die vorhersagen, wie sich unabhängige Veränderungen in der Expression von Lignin-Genen auf die Lignin-Eigenschaften auswirken”, sagt Megan Matthews, Erstautorin der Arbeit, ehemalige Doktorandin am NC State und derzeitige Postdoc an der University of Illinois.

Diese Modelle berücksichtigen jedoch nicht die kreuzregulatorischen Einflüsse zwischen den Genen.

Wenn wir also ein zielgerichtetes Gen modifizieren, können die bestehenden Modelle die Veränderungen, die wir bei der Expression nicht zielgerichteter Gene sehen, nicht genau vorhersagen.

Wenn wir diese Veränderungen in der Expression von nicht zielgerichteten Genen nicht erfassen, behindert das unsere Fähigkeit..

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