Sin, Seong-Cheol;Sin, Gi-Hyeon;Park, Jong-Geun;Lee, Jun-Je;Baek, Myeong-Gi;Heo, Yeon-Beom;Chae, Ji-Seon;Jeong, Gu-Yong;Jeong, Ui-Ryong
Proceedings of the Korean Society for Food Science of Animal Resources Conference
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2005.10a
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pp.119-122
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2005
본 연구는 한우 근내 지방 축적 기작을 구명하고 고급육과 저급육에서 차등 발현되는 유전자를 발굴 동정하여 한우 육질 진단을 위한 분자 표지 마커로 활용하기 위해 GeneFishing PCR 기법을 이용하여 한우 육질등급에 따른 등심조직에서 차등적으로 발현되는 유전자를 분석하였다. 한우 육질 등급($1^+$ 등급 vs 3 등급)간에 총 10개의 차등 발현 유전자가 확인되었고 이 가운데 고급육 한우 등심에서 발현량이 높은 유전자가 4개 그리고 저급육 등심에서 발현량이 높은 유전자 6개가 각각 검출되었다. 발현량 차이 유전자를 cloning하여 염기서열을 분석하고 상동성 검색을 실시한 결과 고급육에서 발현량이 높은 DEG는 주로 EST(expressed sequence tag) 유전자들로 밝혀졌고 저급육에서 발현량이 높은 DEG는 malate dehydrogenase 2(MDH2), myosin heavy chain 2a, triosephosphate isomerase 1(TPI 1), actin, alpha 1, skeletal muscle(ACTA1 ) 유전자들로 동정 되었다. 본 연구를 통해 한우 육질간 차등 발현되는 유전자들은 한우 육질 및 등급판정을 위한 표지인자(marker)로 활용할 수 있어 유전자 마커를 이용한 고급육 생산 한우의 육질 조기진단이 가능할 것이다.
Soybean isoflavones are essential secondary metabolites synthesized through the phenylpropanoid pathway, and they play vital roles in human health. Isoflavone content is a complex quantitative trait controlled by multiple genes, and the genetic mechanisms underlying isoflavone biosynthesis remain largely unknown. Therefore, the present study analyzed the content of isoflavone and expression of six key genes involved in its biosynthesis (i.e., CHS6, HID, IF7GT, IF7MaT, GmIMaT1, and GmIMaT3) during soybean seed germination. Isoflavone content was quantified using high-performance liquid chromatography, and isoflavone biosynthetic gene expression was analyzed using quantitative real-time PCR. Two cultivars, namely 'Daepung2ho' and 'Pungsannamulkong', which are high- and low-isoflavone cultivars, respectively, were used. Isoflavone accumulation gradually increased with the progression of the germination period. As such, malonyl glucosides accounted for over 80% of the total content, whereas acetyl glucosides were present at trace amounts. Transcriptional analysis of isoflavone biosynthetic genes demonstrated expression patterns parallel to isoflavone content; however, there was no clear correlation between isoflavone content and gene expression. Moreover, most isoflavone biosynthetic genes showed different expression patterns depending on the individual gene or genotypes. Among the tested genes, HID showed consistently higher expression, except at 3 days after germination, and its expression was upregulated in 'Daepung2ho' but downregulated in 'Pungsannamulkong'. In addition, all tested genes exhibited different expression patterns between cotyledons and hypocotyls and responded differently to the germination period. These findings suggest that the expression levels of isoflavone biosynthetic genes are not consistent with the germination period and appear to be genotype-dependent.
We have investigated the expression patterns of candidates for growth stage specifically expressed genes. The expression patterns of the EPV20, aldolase A, Translationally Controlled Tumor Protein (TCTP) and Adipocyte Differentiation Related Protein (ADRP) were examined by semiquantitative RT-PCR and northern blot analysis in skeletal muscle tissues of Hanwoo, especially in the longissimus dorsi at various growth stages. The EPV20 mRNA was expressed in longissimus dorsi tissue of Hanwoo, but there was no difference of expression levels during growth stages. Though the aldolase A gene was reported to be muscle-specific and regulated at developmental stages, the expression levels of aldolase A mRNA in the longissimus dorsi tissues showed little differences at various growth stages. The expression levels of TCTP which was reported as growth-related protein regulated at translation step were gradually increased during growth of Hanwoo. The expression levels of ADRP mRNA were rapidly increased at 24-month-old longissimus dorsi tissue of Hanwoo, and decreased at 30-month-old. Our data suggest that the ADRP gene show as growth-stage dependent expression and is related to fat deposition within muscular tissue.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.10
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pp.397-402
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2019
Accurately predicting cancer prognosis to provide appropriate treatment strategies for patients is one of the critical challenges in bioinformatics. Many researches have suggested machine learning models to predict patients' outcomes based on their gene expression data. Gene expression data is high-dimensional numerical data containing about 17,000 genes, so traditional researches used feature selection or dimensionality reduction approaches to elevate the performance of prognostic prediction models. These approaches, however, have an issue of making it difficult for the predictive models to grasp any biological interaction between the selected genes because feature selection and model training stages are performed independently. In this paper, we propose a novel two-dimensional image formatting approach for gene expression data to achieve feature selection and prognostic prediction effectively. Node2Vec is exploited to integrate biological interaction network and gene expression data and a convolutional neural network learns the integrated two-dimensional gene expression image data and predicts cancer prognosis. We evaluated our proposed model through double cross-validation and confirmed superior prognostic prediction accuracy to traditional machine learning models based on raw gene expression data. As our proposed approach is able to improve prediction models without loss of information caused by feature selection steps, we expect this will contribute to development of personalized medicine.
Expression analysis of development-related genes was conducted using differential screening of 6-month-old [18M(-), 6M-18M] specific and 18-month-old [6M(-), 18M-6M] specific subtracted cDNA libraries constructed by subtractive hybridization using skeletal muscle of 6- and 18-month-old dark-banded rockfish Sebastes inermis. A total 202 cDNA clones displaying different expression levels in each stage were obtained; among them, 32 clones showing up-regulation were finally selected for further expression analysis. We sequenced the clones and analyzed individual sequences. Genes expressed specifically in 6-month-old skeletal muscle were identified as myosin, adenylate kinase, calsequestrin, dystrobrevin beta, and diphosphate kinase-Z1. Genes showing strong expression in 18-month-old rockfish were identified as desmin, TGFBR2 (transforming growth factor-beta receptor), muscle-type creatine kinase, and cathepsin D. Expression of these genes was checked further in 6-18-30-42 month-old dark-banded rock fish. Rapid reduction of expression was observed in dystrobrevin beta and diphosphate kinase. However, expression of creatine kinase (muscle type) and cathepsin D increased as dark-banded rockfish grew, and remained even after 18 months. The results reported here demonstrate that genes related to muscles contract are expressed at an early stage of development, and genes controlling energy in muscles are predominantly expressed at a late developmental stage.
Adiponectin has been known to improve insulin sensitivity and elicit glucose uptake via increased glucose transporter 4 (GLUT4) translocation. In the current study, mRNA expression levels of adiponectin and GLUT4 were measured in subcutaneous adipose tissue from C57BL/6 mice fed normal (ND) or high-fat diet (HFD) until 16, 26, 36, 47, or 77 weeks of age starting from 6 weeks of age. Expression levels were also measured in mice with calorie restriction (CR) and in thiazolidinedione (TZD) treated mice. Using quantitative real-time PCR, we demonstrated that GLUT4 expression in adipose tissue significantly decreased in HFD mice groups and increased in CR (p<0.05) and TZD (p=0.007) groups while there was no difference in adiponectin mRNA expression levels between experimental and control groups. General linear regression models were used to assess the association of gene expression levels between adiponectin and GLUT4 and to determine whether adiponectin affects GLUT4 transcription. mRNA expression levels of adiponectin and GLUT4 are significantly associated each other in mice fed a ND (p<0.0001) or HFD (p<0.0001), in groups separated into each age and diet, and CR group (p=0.002), but not in TZD group (p=0.73). These results demonstrated that gene expression of adiponectin and GLUT4 is strongly associated, suggesting that there is a common regulatory mechanism for adiponectin and GLUT4 gene expression and/or adiponectin has a direct role in GLUT4 gene expression in adipose tissue.
Kim, Nam-Guk;Jo, Jung-Ho;Im, Jong-Hyeon;Bang, Gyeong-Jeong;Song, Min-Jin;Park, Beom-Yeong;Kim, Eon-Hyeon;Lee, Chang-Su
Proceedings of the Korean Society for Food Science of Animal Resources Conference
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2005.05a
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pp.239-242
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2005
본 연구는 성장 속도 및 서로 다른 육질 특성을 지닌 돼지 품종을 이용하여, 육질 및 성장에 관련된 유전자원을 확보하고, 이를 이용한 유전 육종의 기초 자료를 제공하기 위하여 수행하였다. Differential display (DD) RT-PCR 기법을 통해 돼지 품종 간 발현 차이를 보이는 유전자인 NADH dehydrogenase 1과 ATPase 6를 동정하였다. 동정된 유전자의 발현량 분석을 위한 RT-PCR 결과, 각 유전자의 발현량이 재래돼지에서 외래 품종 (랜드레이 스 및 요크셔)에 비해 2배 이상 높음을 확인 할 수 있었다 (p<0.01). 이러한 발현차이 유전자를 이용하여 육질과의 관련성 연구 및 유전자의 기능에 대한 연구가 지속되어야 할 것이다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.6
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pp.105-113
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2007
A gene regulatory network is a network of genes representing how genes influence the activities of other genes. Nowadays from microarray experiments, a large number of measurements on the expression levels of genes are available. One of typical data is the so-called "steady-state model" data measuring the expression levels of other genes after knocking out a particular gene. This paper shows how to reverse engineer a parsimonious gene regulatory network, using these measurement data. Our model considers auto-regulation, which forms a cycle in a genetic network. We also model repressor and enhancer roles of genes. which are not considered in previous known methods.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2018.05a
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pp.319-320
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2018
여러 단계를 걸쳐 이루어지는 RNA-seq 분석 과정을 한 번에 처리할 수 있는 shell script 파이프라인을 구축하였다. 연구자들로 하여금 trimming, quality control, mapping, assembly, quantification 등 개별 과정을 거치지 않고, 한 줄의 커맨드 라인(command line) 만으로 유전자 발현량과 상대적 발현량 차이를 확인할 수 있는 fold change(FC) 값까지 얻을 수 있도록 하였다.
This study aimed to understand the physiological status of the beet armyworm, Spodoptera exigua at low developmental threshold temperature (LTT) through analysis of gene-expression patterns associated with different functions (metabolism, nervous system, immune, and stress). The estimated LTTs for egg, larval, and pupal developments varied with $5.5{\sim}11.6^{\circ}C$. Larvae were able to develop at the lower temperatures than eggs and pupae. However, the physiological LTT ($15^{\circ}C$) in the fifth instar was much higher than the estimated LTT ($10.3^{\circ}C$). Gene expression patterns estimated by a quantitative RT-PCR (qRT-PCR) indicate that most genes in different functional groups increased their expressions with increase of larval instars. In the same fifth instar, as the treatment temperatures increased, the gene expression levels increased. Moreover, the newly molted fifth instar larvae were different in their gene expression rates according to their previous culturing temperatures. Most gene expressions were suppressed in the fifth instar larvae at the physiological LTT ($15^{\circ}C$). However, the larvae at $15^{\circ}C$ gradually exhibited significant increase in the gene expression rates with rearing time just like those at the higher temperature. These results suggest that S. exigua at LTT exhibits a typical gene expression pattern with maintaining significantly suppressed levels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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