Besides single-nucleotide variants in the human genome, large-scale genomic variants, such as copy number variations (CNVs), are being increasingly discovered as a genetic source of human diversity and the pathogenic factors of diseases. Recent experimental findings have shed light on the links between different genome architectures and CNV mutagenesis. In this review, we summarize various genomic features and discuss their contributions to CNV formation. Genomic repeats, including both low-copy and high-copy repeats, play important roles in CNV instability, which was initially known as DNA recombination events. Furthermore, it has been found that human genomic repeats can also induce DNA replication errors and consequently result in CNV mutations. Some recent studies showed that DNA replication timing, which reflects the high-order information of genomic organization, is involved in human CNV mutations. Our review highlights that genome architecture, from DNA sequence to high-order genomic organization, is an important molecular factor in CNV mutagenesis and human genomic instability.
Exonic copy number variation (CNV), involving deletions and duplications at the gene's exon level, presents challenges in detection due to their variable impact on gene function. The study delves into the complexities of identifying large CNVs and investigates less familiar but recurrent exonic CNVs, notably enriched in East Asian populations. Examining specific cases like DRC1, STX16, LAMA2, and CFTR highlights the clinical implications and prevalence of exonic CNVs in diverse populations. The review addresses diagnostic challenges, particularly for single exon alterations, advocating for a strategic, multi-method approach. Diagnostic methods, including multiplex ligation-dependent probe amplification, droplet digital PCR, and CNV screening using next-generation sequencing data, are discussed, with whole genome sequencing emerging as a powerful tool. The study underscores the crucial role of ethnic considerations in understanding specific CNV prevalence and ongoing efforts to unravel subtle variations. The ultimate goal is to advance rare disease diagnosis and treatment through ethnically-specific therapeutic interventions.
cDNA microarray-based comparative genomic hybridization(CGH) data includes low-intensity spots and thus a statistical strategy is needed to detect subtle differences between different cancer classes. In this study, genes displaying a high frequency of alteration in one of the different classes were selected among the pre-selected genes that show relatively large variations between genes compared to total variations. Utilizing copy-number changes of the selected genes, this study suggests a statistical approach to predict patients' classes with increased performance by pre-classifying patients with similar genetic alteration scores. Two-stage logistic regression model(TLRM) was suggested to pre-classify homogeneous patients and predict patients' classes for cancer prediction; a decision tree(DT) was combined with logistic regression on the set of informative genes. TLRM was constructed in cDNA microarray-based CGH data from the Cancer Metastasis Research Center(CMRC) at Yonsei University; it predicted the patients' clinical diagnoses with perfect matches (except for one patient among the high-risk and low-risk classified patients where the performance of predictions is critical due to the high sensitivity and specificity requirements for clinical treatments. Accuracy validated by leave-one-out cross-validation(LOOCV) was 83.3% while other classification methods of CART and DT performed as comparisons showed worse performances than TLRM.
Genetic variation in the human genome occurs on various levels; from the single nucleotide polymorphism to large, microscopically visible chromosome anomalies. It can be present in many forms, including variable number of tandem repeat (VNTRs; e.g., mini- and microsatellites), presence/absence of transposable elements (e.g., Alu elements), single nucleotide polymorphisms, and structural alterations (e.g., copy number variation, segmental duplication, inversion, translocation). Until recently SNPs were thought to be the main source of genetic and phenotypic human variation. However, the use of methods such as array comparative genomic hybridization (array CGH) and fluorescence in situ hybridization (FISH) have revealed the presence of copy number variations(CNVs) ranging from kilobases (kb) to megabases (Mb) in the human genome. There is great interest in the possibility that CNVs playa role in the etiology of common disease such as HIV-1/AIDS, diabetes, autoimmune disease, heart disease and cancer. The discovery of widespread copy number variation in human provides insights into genetic variability among populations and provides a foundation for studies of the contribution of CNVs to evolution and disease.
Copy number variation (CNV) is a form of structural variation that shows various numbers of copies in segments of the DNA. It has been shown to account for phenotypic variations in human diseases and agricultural production traits. Currently, most of chicken breeds in the poultry industry are based on European-origin breeds that have been mostly provided from several international breeding companies. Therefore, National Institute of Animal Science, RDA has been trying to restore and improve Korean native chicken breeds (12 lines of 5 breeds) for about 20 years. Thanks to the recent advance of sequencing technologies, genome-wide CNV can be accessed in the higher resolution throughout the genome of species of interest. However, there is no systematic study available to dissect the CNV in the native chicken breed in Korea. Here, we report genome-wide copy number variations identified from a genome of Korean native chicken (Line L) by comparing between the chicken reference sequence assembly (Gallus gallus) and a de novo sequencing assembly of the Korean native chicken (Line L). Throughout all twenty eight chicken autosomes, we identified a total of 501 CNVs; defined as gain and loss of duplication and deletion respectively. Furthermore, we performed gene ontology (GO) analysis for the putative CNVs using DAVID, leading to 68 GO terms clustered independently. Of the clustered GO terms, genes related to transcription and gene regulation were mainly detected. This study provides useful genomic resource to investigate potential biological implications of CNVs with traits of interest in the Korean native chicken.
Kim, Jaewon;Rhee, Hwanseok;Kim, Jhingook;Lee, Sanghyuk
Genomics & Informatics
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v.18
no.1
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pp.3.1-3.8
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2020
Patient-derived xenograft (PDX) mouse models are frequently used to test the drug efficacy in diverse types of cancer. They are known to recapitulate the patient characteristics faithfully, but a systematic survey with a large number of cases is yet missing in lung cancer. Here we report the comparison of genomic characters between mouse and patient tumor tissues in lung cancer based on exome sequencing data. We established PDX mouse models for 132 lung cancer patients and performed whole exome sequencing for trio samples of tumor-normal-xenograft tissues. Then we computed the somatic mutations and copy number variations, which were used to compare the PDX and patient tumor tissues. Genomic and histological conclusions for validity of PDX models agreed in most cases, but we observed eight (~7%) discordant cases. We further examined the changes in mutations and copy number alterations in PDX model production and passage processes, which highlighted the clonal evolution in PDX mouse models. Our study shows that the genomic characterization plays complementary roles to the histological examination in cancer studies utilizing PDX mouse models.
Yang, Jin Ok;Hwang, Sohyun;Kim, Woo-Yeon;Park, Seong-Jin;Kim, Sang Cheol;Park, Kiejung;Lee, Byungwook;The HUGO Pan-Asian SNP Consortium
Genomics & Informatics
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v.12
no.1
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pp.42-47
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2014
Asian populations contain a variety of ethnic groups that have ethnically specific genetic differences. Ethnic variants may be highly relevant in disease and human differentiation studies. Here, we identified ethnically specific variants and then investigated their distribution across Asian ethnic groups. We obtained 58,960 Pan-Asian single nucleotide polymorphisms of 1,953 individuals from 72 ethnic groups of 11 Asian countries. We selected 9,306 ethnic variant single nucleotide polymorphisms (ESNPs) and 5,167 ethnic variant copy number polymorphisms (ECNPs) using the nearest shrunken centroid method. We analyzed ESNPs and ECNPs in 3 hierarchical levels: superpopulation, subpopulation, and ethnic population. We also identified ESNP- and ECNP-related genes and their features. This study represents the first attempt to identify Asian ESNP and ECNP markers, which can be used to identify genetic differences and predict disease susceptibility and drug effectiveness in Asian ethnic populations.
Recently it was found that various genetic structural variations such as CNV(copy number variation) exist in the human genome, and these variations are closely related with disease susceptibility, reaction to treatment, and genetic characteristics. In this paper we propose a new CNV detection algorithm using millions of short DNA sequences generated by giga-sequencing technology. Our method maps the DNA sequences onto the reference sequence, and obtains the occurrence frequency of each read in the reference sequence. And then it detects the statistically significant regions which are longer than 1Kbp as the candidate CNV regions by analyzing the distribution of the occurrence frequency. To select a proper read alignment method, several methods are employed in our algorithm, and the performances are compared. To verify the superiority of our approach, we performed extensive experiments. The result of simulation experiments (using a reference sequence, build 35 of NCBI) revealed that our approach successfully finds all the CNV regions that have various shapes and arbitrary length (small, intermediate, or large size).
Park, Tae-Joon;Hwang, Mi Yeong;Moon, Sanghoon;Hwang, Joo-Yeon;Go, Min Jin;Kim, Bong-Jo
Genomics & Informatics
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v.14
no.4
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pp.216-221
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2016
Osteoporotic fractures (OFs) are critical hard outcomes of osteoporosis and are characterized by decreased bone strength induced by low bone density and microarchitectural deterioration in bone tissue. Most OFs cause acute pain, hospitalization, immobilization, and slow recovery in patients and are associated with increased mortality. A variety of genetic studies have suggested associations of genetic variants with the risk of OF. Genome-wide association studies have reported various single-nucleotide polymorphisms and copy number variations (CNVs) in European and Asian populations. To identify CNV regions associated with OF risk, we conducted a genome-wide CNV study in a Korean population. We performed logistic regression analyses in 1,537 Korean subjects (299 OF cases and 1,238 healthy controls) and identified a total of 8 CNV regions significantly associated with OF (p < 0.05). Then, one CNV region located on chromosome 20q13.12 was selected for experimental validation. The selected CNV region was experimentally validated by quantitative polymerase chain reaction. The CNV region of chromosome 20q13.12 is positioned upstream of a family of long non-coding RNAs, LINC01260. Our findings could provide new information on the genetic factors associated with the risk of OF.
Lee Jai-Heon;Kim Kee-Young;Chung Dae-Soo;Chung Won Bok;Kwon Oh-Chang
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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1999.05a
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pp.162-163
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1999
The goal of this research was (1) to describe the conditions and parameters required for the cell cycle synchronization and the accumulation of large number of metaphase cells in maize and other cereal root tips, (2) to isolate intact metaphase chromosomes from root tips suitable for characterization by flow cytometry, and (3) to construct chromosome-specific libraries from maize. Plant metaphase chromosomes have been successfully synchronized and isolated from many cereal root-tips. DNA synthesis inhibitor (hydroxyurea) was used to synchronize cell cycle, follwed by treatement with trifluralin to accumulate metaphase chromosomes. Maize flow karyotypes show substantial variation among inbred lines. thish variation should be sueful in isolating individual chromosome types. In addition, flow cytometry is a useful method to measure DNA content of individual chromosomes in a genotyps, and to detect chromosomal variations. Individual chromosome peaks have been sorted from the maize hybrid B73/Mol7. Libraries were generated form the DOP-PCR amplification product from each peak. To date, we have analyzed clones from a library constructed from the maize chromosome 1 peak. Hybridization of labeled genomic DNA to clone inserts indicated that $24\%,\;18\%,\;and\;58\%$ of the clones were highly repetitive, medium repetitive, and low copy, respectively. Fifty percent of putative low cpoy clones showed single bands on inbred screening, blots, and the remaining $50\%$ were low copy repeats. Single copy clones showing polymorphism will be mapped using recombinant inbred mapping populations. Repetitive clones are being characterized by Southern blot analysis, and will be screened by in situ hybridization for their potential utility as chromosome specific markers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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