Plasmids play important roles in horizontal gene transfer among Vibrionaceae, but surprisingly little is known about their replication and incompatibility systems. In this study, we successfully developed a bioinformatics-assisted strategy of experimental identification of seven Vibrio plasmid replicons. Comparative sequences analysis of the seven Vibrio plasmid replicons obtained in this study together with eight published Vibrionaceae plasmid sequences revealed replication-participating elements involved in the ColE1 mode of replication initiation and regulation. Like plasmid ColE1, these Vibrionaceae plasmids encode two RNA species (the primer RNA and the antisense RNA) for replication initiation and regulation, and as a result, the 15 Vibrionaceae plasmids were designated as ColE1-like Vibrionaceae (CLV) plasmids. Two subgroups were obtained for the 15 CLV plasmids, based on comparison of replicon organization and phylogenetic analysis of replication regions. Coexistence of CLV plasmids were demonstrated by direct sequencing analysis and Southern hybridization, strongly suggesting that the incompatibility of CLV plasmids is determined mainly by the RNA I species like the ColE1-like plasmids. Sequences resembling the conserved Xer recombination sites were also identified on the CLV plasmids, indicating that the CLV plasmids probably use the host site-specific recombination system for multimer resolution like that used by ColE1-like plasmids. All the results indicated that the 15 plasmids form a new ColE1-like group, providing a basis for the rapid characterization and classification of Vibrionaceae plasmids.
Acute respiratory virus infectious diseases are a growing health problem, particularly among children and the elderly. Much effort has been made to develop probiotics that prevent influenza virus infections by enhancing innate immunity in the respiratory tract until vaccines are available. Lactobacillus plantarum GB-LP2, isolated from a traditional Korean fermented vegetable, has exhibited preventive effects on influenza virus infection in mice. To identify the molecular basis of this strain, we conducted a whole-genome assembly study. The single circular DNA chromosome of 3,284,304 bp was completely assembled and 3,250 protein-encoding genes were predicted. Evolutionarily accelerated genes related to the phenotypic trait of anti-infective activities for influenza virus were identified. These genes encode three integral membrane proteins, a teichoic acid export ATP-binding protein and a glucosamine - fructose-6-phosphate aminotransferase involved in host innate immunity, the nonspecific DNA-binding protein Dps, which protects bacteria from oxidative damage, and the response regulator of the three-component quorum-sensing regulatory system, which is related to the capacity of adhesion to the surface of the respiratory tract and competition with pathogens. This is the first study to identify the genetic backgrounds of the antiviral activity in L. plantarum strains. These findings provide insight into the anti-infective activities of L. plantarum and the development of preventive probiotics.
One of the most important traits for both animal science and livestock production is the number of offspring for a species. This study was performed to identify differentially evolved genes and their distinct functions that influence the number of offspring at birth by comparative analysis of eight monotocous mammals and seven polytocous mammals in a number of scopes: specific amino acid substitution with site-wise adaptive evolution, gene expansion and specific orthologous group. The mutually exclusive amino acid substitution among the 16 mammalian species identified five candidate genes. These genes were both directly and indirectly related to ovulation. Furthermore, in monotocous mammals, the EPH gene family was found to have undergone expansion. Previously, the EPHA4 gene was found to positively affect litter size in pigs and supports the possibility of the EPH gene playing a role in determining the number of offspring per birth. The identified genes in this study offer a basis from which the differences between monotocous and polytocous species can be studied. Furthermore, these genes may harbor some clues to the underlying mechanism, which determines litter size and may prove useful for livestock breeding strategies.
Genes that are indispensable for survival are referred to as essential gene. Due to the momentous significance of these genes for cellular activity they can be selected potentially as drug targets. Here in this study, an essential gene for Streptococcus suis was predicted using coherent statistical analysis and powerful genome comparison computational method. At first the whole genome protein scatter plot was generated and subsequently, on the basis of statistical significance, a reference genome was chosen. The parameters set forth for selecting the reference genome was that the genome of the query (Streptococcus suis) and subject must fall in the same genus and yet they must vary to a good degree. Streptococcus pneumoniae was found to be suitable as the reference genome. A whole genome comparison was performed for the reference (Streptococcus pneumoniae) and the query genome (Streptococcus suis) and 14 conserved proteins from them were subjected to a screen for potential essential gene property. Among those 14 only one essential gene was found to be with impressive similarity score between reference and query. The essential gene encodes for a type of 'Clp protease'. Clp proteases play major roles in degrading misfolded proteins. Results found here should help formulating a drug against Strptococcus suis which is responsible for mild to severe clinical conditions in human. However, like many other computational studies, the study has to be validated furthermore through in vitro assays for concrete proof.
In this paper, we have developed base-calling error detection program and algorithm which show the list of the genes or sequences that are suspected to contain base-calling errors. Those programs detect dubious bases in a few aspects in the process of microbial genome project. The first module detects base-calling error from the Phrap file by using contig assembly information. The second module analyzes frame shift mutation if it is originated from real mutation or artifact. Finally, in the case that there is control microbial genome annotation information, the third module extracts and shows the candidate base-calling error list by comparative genome analysis method.
Love Christopher G;Batley Jacqueline;Edwards David
Journal of Plant Biotechnology
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v.5
no.4
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pp.193-195
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2003
A major goal of agricultural biotechnology is the discovery of genes or genetic loci which are associated with characteristics beneficial to crop production. This knowledge of genetic loci may then be applied to improve crop breeding. Agriculturally important genes may also benefit crop production through transgenic technologies. Recent years have seen an application of high throughput technologies to agricultural biotechnology leading to the production of large amounts of genomic data. The challenge today is the effective structuring of this data to permit researchers to search, filter and importantly, make robust associations within a wide variety of datasets. At the Plant Biotechnology Centre, Primary Industries Research Victoria in Melbourne, Australia, we have developed a series of tools and computational pipelines to assist in the processing and structuring of genomic data to aid its application to agricultural biotechnology resear-ch. These tools include a sequence database, ASTRA, for the processing and annotation of expressed sequence tag data. Tools have also been developed for the discovery of simple sequence repeat (SSR) and single nucleotide polymorphism (SNP) molecular markers from large sequence datasets. Application of these tools to Brassica research has assisted in the production of genetic and comparative physical maps as well as candidate gene discovery for a range of agronomically important traits.
Kim, Soonok;Cho, Yun Sung;Bhak, Jong;O'Brian, Stephen J.;Yeo, Joo-Hong
BMB Reports
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v.50
no.1
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pp.3-4
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2017
Recent advances in genome sequencing technologies have enabled humans to generate and investigate the genomes of wild species. This includes the big cat family, such as tigers, lions, and leopards. Adding the first high quality leopard genome, we have performed an in-depth comparative analysis to identify the genomic signatures in the evolution of felid to become the top predators on land. Our study focused on how the carnivore genomes, as compared to the omnivore or herbivore genomes, shared evolutionary adaptations in genes associated with nutrient metabolism, muscle strength, agility, and other traits responsible for hunting and meat digestion. We found genetic evidence that genomes represent what animals eat through modifying genes. Highly conserved genetically relevant regions were discovered in genomes at the family level. Also, the Felidae family genomes exhibited low levels of genetic diversity associated with decreased population sizes, presumably because of their strict diet, suggesting their vulnerability and critical conservation status. Our findings can be used for human health enhancement, since we share the same genes as cats with some variation. This is an example how wildlife genomes can be a critical resource for human evolution, providing key genetic marker information for disease treatment.
Human endogenous retroviruses (HERVs) contribute to various kinds of genomic instability via rearrangement and retrotransposition events. In the present study the formation of a new human-specific solo-LTR belonging to the HERV-H family (AP001667; chromosome 21q21) was detected by a comparative analysis of human chromosome 21 and chimpanzee chromosome 22. The solo-LTR was formed as a result of an equal homologous recombination excision event. Several evolutionary processes have occurred at this locus during primate evolution, indicating that mammalian-wide interspersed repeat (MIR) and full-length HERV-H elements integrated into hominoid genomes after the divergence of Old World monkeys and hominoids, and that the solo-LTR element was created by recombination excision of the HERV-H only in the human genome.
Chemokine receptor antagonists have potential applications in field of drug discovery. Although the chemokine receptors are G-protein-coupled receptors, their cognate ligands are small proteins (8 to 12 kDa), and so inhibiting the ligand/receptor interaction has been challenging. In particular, CCR2 and CCR5 and their ligands have been implicated in the pathophysiology of a number of diseases, including rheumatoid arthritis and multiple sclerosis. Based on their roles in disease, they have been attractive targets for the pharmaceutical industry, targeting both CCR2 and CCR5 could be a useful strategy. Because of the importance of these receptors, providing information regarding the binding site is of prime importance. Herein, we report the comparison of CCR2 of CCR5 binding sites both sequentially as well as structurally. We also urged the importance of crucial residues in the binding site, to facilitate the development of dual antagonists targeting both the receptors. These results could also be useful for the design of novel and potent dual CCR2 and CCR5 antagonists using structure based drug design.
Analysis and Tracking of bug reports is a challenging field in software repositories mining. It is one of the fundamental ways to explores a large amount of data acquired from defect tracking systems to discover patterns and valuable knowledge about the process of bug triaging. Furthermore, bug data is publically accessible and available of the following systems, such as Bugzilla and JIRA. Moreover, with robust machine learning (ML) techniques, it is quite possible to process and analyze a massive amount of data for extracting underlying patterns, knowledge, and insights. Therefore, it is an interesting area to propose innovative and robust solutions to analyze and track bug reports originating from different open source projects, including Mozilla and Eclipse. This research study presents an ML-based classification model to analyze and track bug defects for enhancing software engineering management (SEM) processes. In this work, Artificial Neural Network (ANN) and Naive Bayesian (NB) classifiers are implemented using open-source bug datasets, such as Mozilla and Eclipse. Furthermore, different evaluation measures are employed to analyze and evaluate the experimental results. Moreover, a comparative analysis is given to compare the experimental results of ANN with NB. The experimental results indicate that the ANN achieved high accuracy compared to the NB. The proposed research study will enhance SEM processes and contribute to the body of knowledge of the data mining field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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