Global gene expression profile was analyzed by microarray analysis of rat liver RNA after acute acetaminophen (APAP) administration. A single dose of 1g/kg body weight of APAP was given orally, and the liver samples were obtained after 24, 48 h, and 2 weeks. Histopathologic and biochemical studies enabled the classification of the APAP effect into injury (24 and 48 h) and regeneration (2 weeks) stages. The expression levels of 4900 clones on a custom rat gene microarray were analyzed and 484 clones were differentially expressed with more than a 1.625-fold difference(which equals 0.7 in log2 scale) at one or more time points. Two hundred ninety seven clones were classified as injury-specific clones, while 149 clones as regeneration-specific ones. Characteristic gene expression profiles could be associated with APAP-induced gene expression changes in lipid metabolism, stress response, and protein metabolism. We established a global gene expression profile utilizing microarray analysis in rat liver upon acute APAP administration with a full chronological profile that not only covers injury stage but also later point of regeneration stage.
DNA칩의 유전자 발현 데이터의 통합적 분석을 위하여 매트랩을 기반으로 한 통합분석 프로그램을 구축하였다. 이 프로그램은 유전자 발현 분석을 위해 일반적으로 많이 쓰는 방법인 Hierarchical clustering(HC), K-means, Self-organizing map(SOM), Principal component analysis(PCA)를 지원하며, 이외에 Fuzzy c-means방법과 최근에 발표된 Singular value decomposition(SVD) 분석 방법도 지원하고 있다. 통합분석프로그램의 성능을 알아보기 위하여 효모의 포자형성(sporulation)과 정의 유전자발현 데이터를 사용하였으며, 각 분석 방법에 따른 분석 결과를 제시하였으며, 이 프로그램이 유전자 발현데이타의 통합적인 분석을 위해 효과적으로 사용될 수 있음을 제시하였다.
유전발현 데이타는 생명체의 특정 조직에서 채취한 샘플을 microarray상에서 측정한 것으로, 유전자들의 발현 정도가 수치로 나타난 데이타이다. 일반적으로 정상조직과 이상조직에서 관련 유전자들의 발현정도는 차이를 보이기 때문에, 유전발현 데이타를 통하여 질병을 분류할 수 있다. 이러한 분류에 모든 유전자들이 관여하지는 않으므로 관련 유전자를 선별하는 작업인 특징선택이 필요하며, 선택된 유전자들을 적절히 분류하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 상관계수, 유사도, 정보이론 등에 기반을 둔 7가지 특징선택 방법과 대표적인 6가지 분류기에 대하여 특징-분류기 쌍의 최적 앙상블을 탐색하기 위한 유전자 알고리즘 기반 방법을 제안한다. 두 가지 암 관련 유전자 발현 데이타에 대하여 leave-one-out cross validation을 포함한 실험을 해본 결과, 림프종 데이타와 대장암 데이타 모두 단일 특징-분류기 쌍보다 훨씬 우수한 성능을 보이는 앙상블들을 발견할 수 있었다.
Nguyen, Lisa L.;Kriketos, Adamandia D.;Hancock, Dale P.;Caterson, Ian D.;Denyer, Gareth S.
BMB Reports
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제39권4호
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pp.457-463
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2006
Insulin resistance is commonly observed in patients prior to the development of type 2 diabetes and may predict the onset of the disease. We tested the hypothesis that impairment in insulin stimulated glucose-disposal in insulin resistant patients would be reflected in the gene expression profile of skeletal muscle. We performed gene expression profiling on skeletal muscle of insulin resistant and insulin sensitive subjects using microarrays. Microarray analysis of 19,000 genes in skeletal muscle did not display a significant difference between insulin resistant and insulin sensitive muscle. This was confirmed with real-time PCR. Our results suggest that insulin resistance is not reflected by changes in the gene expression profile in skeletal muscle.
Data mining techniques can be applied to identify patterns of interest in the gene expression data. One goal in mining gene expression data is to determine how the expression of any particular gene might affect the expression of other genes. To find relationships between different genes, association rules have been applied to gene expression data set [1]. A notable limitation of association rule mining method is that only the association in a single profile experiment can be detected. It cannot be used to find rules across different condition profiles or different time point profile experiments. However, with the appearance of time-series microarray data, it became possible to analyze the temporal relationship between genes. In this paper, we analyze the time-series microarray gene expression data to extract the sequential patterns which are similar to the association rules between genes among different time points in the yeast cell cycle. The sequential patterns found in our work can catch the associations between different genes which express or repress at diverse time points. We have applied sequential pattern mining method to time-series microarray gene expression data and discovered a number of sequential patterns from two groups of genes (test, control) and more sequential patterns have been discovered from test group (same CO term group) than from the control group (different GO term group). This result can be a support for the potential of sequential patterns which is capable of catching the biologically meaningful association between genes.
For toxicity model in the kidney, renal cell carcinoma (RCC) is one of the most important model to assess the structural and functional alterations. Most RCCs are sporadic, and environmental agents are suspected to play a role in the etiology of the disease. In this study, we discovered novel evidence for previously unknown gene expression patterns related to progression according to cancer stage in RCC. Four clear cell RCC tissue samples along with five corresponding patient-matched normal kidney tissue samples were obtained from patients undergoing partial or radical nephrectomy. To examine the difference of gene expression profile in clear cell RCC, radioactive cDNA microarrays were used to evaluate changes in the expression of 1,152 genes in a total. Using $^{33}P-labeled$ probes, this method provided highly sensitive gene expression profiles including drug metabolism, and cellular signaling. 29 genes were identified with expression levels that differed by more than 2.0 value of z-ratio, compared with that in control. Whereas expression of 38 genes were decreased by less than-2.0 value of z-ratio. In conclusion, this study has identified 67 gene expression alterations in clear-cell type of RCC. Most notably, genes involved in cell growth were up-regulated in stage I more than stage III whereas genes involved in signal transduction were down-regulated in which both stage I and stage III. The identified alteraions of gene expression will likely give in sight in to clear cell RCC and tumor progression.
95 squamous cell lung carcinoma samples (normal tissue: 40 samples, tumor: 55 samples) were analyzed with 8 K cDNA microarray. 1-way ANOVA test was employed to select differentially expressed genes in tumor with FDR<0.01. Among the selected 1,655 genes, final 212 genes were chosen according to the expression fold change and used for following analysis. The expression of up-regulated 64 genes was verified with Reverse Transcription PCR and 10 genes were identified as candidates for SCC markers. In our opinion, those candidates can be exploited as diagnostic or therapeutic purposes. Gene Ontology (GO) based analysis was performed using those 212 genes, and following categories were revealed as significant biological processes: Immune response (GO: 0006955), antigen processing (GO: 0030333), inflammatory response (GO: 0006954), Cell adhesion (GO: 0007155), and Epidermis differentiation (GO: 0008544). Gene set enrichment analysis (GSEA) also carried out on overall gene expression profile with 522 functional gene sets. Glycolysis, cell cycle, K-ras and amino acid biosynthesis related gene sets were most distinguished. These results are consistent with the known characteristics of SCC and may be interconnected to rapid cell proliferation. However, the unexpected results from ERK activation in squamous cell carcinoma gripped our attention, and further studies are under progress.
Though hydrogen peroxide ($H_2O_2$) causes a deleterious effect to cells with its reactive oxygen species resulting in cell death, S-allyl cysteine (SAC, a bioactive organosulfur compound of aged garlic extract) has been known to have a cytoprotective effect. Few reported profiles of gene expression of $H_2O_2$ and SAC treated human cord blood derived mesenchymal stem cells (MSC). This study revealed changes in the profile of twenty-one genes grouped by oxidative stress, antioxidant, cell death, anti-apoptosis and anti-aging by quantitative real time PCR. A concentration of $100{\mu}M$ of SAC or $50{\mu}M$ of $H_2O_2$ was applied to MSC which show moderate growth and apoptosis pattern. $H_2O_2$ treatment enhanced expression of eleven genes out of twenty-one genes compared with that of control group, on the contrary SAC suppressed expression of eighteen genes out of twenty-one genes except C ros oncogene. SAC decreased expression of oxidative stress genes such as SOD1, CAT and GPX. These results seemed consistent with reports which elucidated over-expression of NF-${\kappa}$B by $H_2O_2$, and suppression of it by SAC. This study will confer basic information for further experiments regarding the effects of SAC on gene levels.
This study was conducted to evaluate the inflammation mechanisms of tumor necrosis factor-$\alpha$ (TNF-$\alpha$), interleukin-4 (IL-4), and IL-$1{\beta}$-induced stimulation of A549 human epithelial cells. In the present study, A549 cells were stimulated with TNF-$\alpha$, IL-4 and IL-$1{\beta}$ to induce expression of chemokines and adhesion molecules involved in eosinophil chemotaxis. The effects of TNF-$\alpha$, IL-4 and IL-$1{\beta}$ on gene expression profiles in A549 cells were evaluated by oligonucleotide microarray and Real time RT-PCR. The gene expression profiles for the A549 cells varied depending on the cytokines. Also, the results of the microarray and Real time RT-PCR revealed that inflammatory-related genes were up-regulated in cytokine stimulated A549 cells. Cytokines can affect inflammation in A549 cells. A microarray-based genomic survey is a high-throughput approach that enables evaluation of gene expression in cytokine stimulated cell lines.
Autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) is a common genetic disorder characterized by the formation of fluid-filled cysts in the kidney and progressive renal failure. Other manifestations of ADPKD include the formation of cysts in other organs (liver, pancreas, and spleen), hypertension, cardiac defects, and cerebral aneurysms. The loss of function of the polycystin -1 and -2 results in the formation of epithelium-lined cysts, a process that depends on initial epithelial proliferation. cDNA microarrays powerfully monitor gene expression and have led to the discoveries of pathways regulating complex biological processes. We undertook to profile the gene expression patterns of epithelial cells derived from the cysts of ADPKD patients using the cDNA microarray technique. Candidate genes that were differently expressed in cyst tissues were identified. 19 genes were up-regulated, and 6 down-regulated. Semi-quantitative RT-PCR results were consistent with the microarray findings. To distinguish between normal and epithelial cells, we used the hierarchical method. The results obtained may provide a molecular basis for understanding the biological meaning of cytogenesis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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