In this paper we consider the well-known semiparametric proportional hazards models for survival analysis. These models are usually used with few covariates and many observations (subjects). But, for a typical setting of gene expression data from DNA microarray, we need to consider the case where the number of covariates p exceeds the number of samples n. For a given vector of response values which are times to event (death or censored times) and p gene expressions(covariates), we address the issue of how to reduce the dimension by selecting the significant genes. This approach enables us to estimate the survival curve when n ${\ll}$p. In our approach, rather than fixing the number of selected genes, we will assign a prior distribution to this number. The approach creates additional flexibility by allowing the imposition of constraints, such as bounding the dimension via a prior, which in effect works as a penalty To implement our methodology, we use a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method. We demonstrate the use of the methodology to diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) complementary DNA (cDNA) data and Breast Carcinomas data.
DNA methylation is an important epigenetic mechanism affecting genome structure, gene regulation, and the silencing of transposable elements. Cell- and tissue-specific methylation patterns are critical for differentiation and development in eukaryotes. Dynamic spatiotemporal methylation data in these cells or tissues is, therefore, of great interest. However, the construction of bisulfite sequencing libraries can be challenging if the starting material is limited or the genome size is small, such as in Arabidopsis. Here, we describe detailed methods for the purification of Arabidopsis embryos at all stages, and the construction of comprehensive bisulfite libraries from small quantities of input. We constructed bisulfite libraries by releasing embryos from intact seeds, using a different approach for each developmental stage, and manually picking single-embryo with microcapillaries. From these libraries, reliable Arabidopsis methylome data were collected allowing, on average, 11-fold coverage of the genome using as few as five globular, heart, and torpedo embryos as raw input material without the need for DNA purification step. On the other hand, purified DNA from as few as eight bending torpedo embryos or a single mature embryo is sufficient for library construction when RNase A is treated before DNA extraction. This method can be broadly applied to cells from different tissues or cells from other model organisms. Methylome construction can be achieved using a minimal amount of input material using our method; thereby, it has the potential to increase our understanding of dynamic spatiotemporal methylation patterns in model organisms.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권1호
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pp.31-36
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2008
This paper presents adaptive learning data of evolvable neural networks (ENNs) for time series prediction of nonlinear dynamic systems. ENNs are a special class of neural networks that adopt the concept of biological evolution as a mechanism of adaptation or learning. ENNs can adapt to an environment as well as changes in the enviromuent. ENNs used in this paper are L-system and DNA coding based ENNs. The ENNs adopt the evolution of simultaneous network architecture and weights using indirect encoding. In general just previous data are used for training the predictor that predicts future data. However the characteristics of data and appropriate size of learning data are usually unknown. Therefore we propose adaptive change of learning data size to predict the future data effectively. In order to verify the effectiveness of our scheme, we apply it to chaotic time series predictions of Mackey-Glass data.
This paper presents adaptive learning data of evolvable neural networks (ENNs) for time series prediction of nonlinear dynamic systems. ENNs are a special class of neural networks that adopt the concept of biological evolution as a mechanism of adaptation or learning. ENNs can adapt to an environment as well as changes in the environment. ENNs used in this paper are L-system and DNA coding based ENNs. The ENNs adopt the evolution of simultaneous network architecture and weights using indirect encoding. In general just previous data are used for training the predictor that predicts future data. However the characteristics of data and appropriate size of learning data are usually unknown. Therefore we propose adaptive change of learning data size to predict the future data effectively. In order to verify the effectiveness of our scheme, we apply it to chaotic time series predictions of Mackey-Glass data.
Psychrophilic bacteria have acquired cold-resistance in order to protect themselves against freezing temperatures, which would otherwise be lethal. DnaK/DnaJ/GrpE systems are molecular chaperones which facilitate proper folding of newly synthesized proteins. Efficient folding processes are of great importance especially in a cold environment, such as the Arctic. In order to understand the protection mechanisms of psychrophilic bacteria against cold temperatures, we have explored a genome of KOPRI22215, tentatively identified as Psychromonas arctica, whose genome sequence has not yet been discovered. With an aim of searching for a coding gene of DnaK from KOPRI22215, we have applied a series of polymerase chain reactions (PCR) with homologous primers designed from other Psychromonas species and LA PCR in vitro cloning. 1917 bp complete coding sequence of dnaK from KOPRI22215 was identified including upstream promoter sites. Recombinant plasmids to overexpress PaDnaK along with EcDnaK (DnaK of E. coli) were then constructed in pAED4 vector and the pET-based system to induce PaDnaK expression by IPTG. Characterization assays of expressed PaDnaK were carried out by measuring survival rates upon 4 day incubation at 4 $^{\circ}C$: a refolding assay as molecular chaperone, and ATPase assay for functional activity. Taking account of all the data together, we conclude that PaDnaK was identified, successfully expressed, and found to be more efficient in providing cold-resistance for bacterial cells.
본 연구에서는 한국 연안에 서식하는 대표적인 15종 패류의 핵DNA 함량을 조사하였다. 복족류에서 DNA 함량(pg DNA nucleus-1 )은 3.3±0.08 (Haliotis discus hannai)과 2.4±0.18 (Batillus cornutus)이었다. 이매패류에서 DNA 함량(pg DNA nucleus-1)은 2.0±0.15 (Scapharca broughtonii), 3.0±0.12 (Mytilus galloprovincialis), 2.9±0.05 (Meretrix lusoria), 2.2±0.03 (M. lamarkii), 2.6±0.05 (Fulvia mutica), 1.8±0.18 (Tegillarca granosa), 3.3±0.01 (Solen corneus), 2.2±0.04 (Barnea manilensis), 2.5±0.32 (Crassostrea gigas), 3.9±0.24 (Atrina pectinate), 3.5±0.15 (Patinopecten yessoensis), 1.9±0.16 (Amygdala philippinarum) 및 2.3±0.14 (Pseudocardium sachalinensis)이었다. 본 연구 결과는 본 연구에 사용된 패류의 genomic 진화과정을 더욱 잘 이해하는 새로운 정보를 제공한다.
Defects in DNA double-strand break (DSB) repair signaling permit cancer cells to accumulate genomic alterations that confer their aggressive phenotype. Nevertheless, tumors depend on residual DNA repair abilities to survive the DNA damage induced by genotoxic stress. This is why only isolated DNA repair signaling is inactivated in cancer cells. DNA DSB repair signaling contributes to general mechanism for various types of lesions in diverse cell cycle phases. DNA DSB repair genes are frequently mutated and amplified in cancer; however, limited data exist regarding the overall genomic prospect and functional result of these modifications. We list the DNA repair genes and related E3 ligases. Mutation and expression frequencies of these genes were analyzed in COSMIC and TCGA. The 11 genes with a high frequency of mutation differed between cancers, and mutations in many DNA DSB repair E3 ligase genes were related to a higher total mutation burden. DNA DSB repair E3 ligase genes are involved in tumor suppressive or oncogenic functions, such as RNF168 and FBXW7, by assisting the functionality of these genomic alterations. DNA damage response-related E3 ligases, such as RNF168, FBXW7, and HERC2, were generated with more than 10% mutation in several cancer cells. This study provides a broad list of candidate genes as potential biomarkers for genomic instability and novel therapeutic targets in cancer. As a DSB related proteins considerably appear the possibilities for targeting DNA repair defective tumors or hyperactive DNA repair tumors. Based on recent research, we describe the relationship between unstable DSB repairs and DSB-related E3 ligases.
DNA 마이크로어레이 실험으로 나온 데이터들을 클러스터링하는 것은 유전자의 기능과 유전자의 네트워크를 파악해 나가는데 도움을 주게 된다. 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 방법은 그러한 실험 분석에서 가장 보편적으로 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링을 통해서 나온 결과 트리에 대해서, 트리의 리프 노드들을 재배열함으로써, 인접한 리프 노드들간의 거리의 종합이 최소가 되도록 하는 문제인 리프오더링 방법을 다루었고, 새로운 리프오더링 알고리즘을 제안하였다. 그리고, 이를 포함한 여러 리프오더링 방법들에 대한 실험 및 생물학적인 분석을 하였다.
한국독성학회 2001년도 International Symposium on Signal transduction in Toxicology
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pp.89-93
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2001
All that is presently known about the actions of 8-hydroxyguanine (8-oxoguanine; oh$^{8}$ Gua) in DNA is that it harms genetic integrity. This is even speculation based upon scattered in vitro experimental data such as the mismatch of oh$^{8}$ Gua with A in stead of C and the GC longrightarrow TA transversion observed in the DNA polymerase reaction using an oh$^{8}$ Gua containing oligonucleotide.(omitted)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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