한국생물정보시스템생물학회 2006년도 Principles and Practice of Microarray for Biomedical Researchers
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pp.30-36
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2006
Tissue microarray (TMA) is an array-based technology allowing the examination of hundreds of tissue samples on a single slide. To handle, exchange, and disseminate TMA data, we need standard representations of the methods used, of the data generated, and of the clinical and histopathological information related to TMA data analysis. This study aims to create a comprehensive data model with flexibility that supports diverse experimental designs and with expressivity and extensibility that enables an adequate and comprehensive description of new clinical and histopathological data elements. We designed a Tissue Microarray Object Model (TMA-OM). Both the Array Information and the Experimental Procedure models are created by referring to Microarray Gene Expression Object Model, Minimum Information Specification For In Situ Hybridization and Immunohistochemistry Experiments (MISFISHIE), and the TMA Data Exchange Specifications (TMA DES). The Clinical and Histopathological Information model is created by using CAP Cancer Protocols and National Cancer Institute Common Data Elements (NCI CDEs). MGED Ontology, UMLS and the terms extracted from CAP Cancer Protocols and NCI CDEs are used to create a controlled vocabulary for unambiguous annotation. We implemented a web-based application for TMA-OM, supporting data export in XML format conforming to the TMA DES or the DTD derived from TMA-OM. TMA-OM provides a comprehensive data model for storage, analysis and exchange of TMA data and facilitates model-level integration of other biological models.
Recently, high-throughput technologies such as the two-hybrid system, protein chip, Mass Spectrometry, and the phage display have furnished a lot of data on protein-protein interactions (PPIs), but the data has not been accurate so far and the quantity has also been limited. In this respect, computational techniques for the prediction and validation of PPIs have been developed. However, existing computational methods do not take into account the fact that a PPI is actually originated from the interactions of domains that each protein contains. So, in this work, the information on domain modules of individual proteins has been employed in order to find out the protein interaction relationship. The system developed here, WASPI (Web-based Assistant System for Protein-protein interaction Inference), has been implemented to provide many functional insights into the protein interactions and their domains. To achieve those objectives, several preprocessing steps have been taken. First, the domain module information of interacting proteins was extracted by taking advantage of the InterPro database, which includes protein families, domains, and functional sites. The InterProScan program was used in this preprocess. Second, the homology comparison with the GO (Gene Ontology) and COG (Clusters of Orthologous Groups) with an E-value of $10^{-5}$, $10^{-3}$ respectively, was employed to obtain the information on the function and annotation of each interacting protein of a secondary PPI database in the WASPI. The BLAST program was utilized for the homology comparison.
In recent years, genome-wide association (GWA) studies have successfully led to many discoveries of genetic variants affecting common complex traits, including height, blood pressure, and diabetes. Although GWA studies have made much progress in finding single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with many complex traits, such SNPs have been shown to explain only a very small proportion of the underlying genetic variance of complex traits. This is partly due to that fact that most current GWA studies have relied on single-marker approaches that identify single genetic factors individually and have limitations in considering the joint effects of multiple genetic factors on complex traits. Joint identification of multiple genetic factors would be more powerful and provide a better prediction of complex traits, since it utilizes combined information across variants. Recently, a new statistical method for joint identification of genetic variants for common complex traits via the elastic-net regularization method was proposed. In this study, we applied this joint identification approach to a large-scale GWA dataset (i.e., 8842 samples and 327,872 SNPs) in order to identify genetic variants of obesity for the Korean population. In addition, in order to test for the biological significance of the jointly identified SNPs, gene ontology and pathway enrichment analyses were further conducted.
Cystic echinococcosis (CE), a zoonotic disease caused by Echinococcus granulosus at the larval stage, predominantly develops in the liver and lungs of intermediate hosts and eventually results in organ malfunction or even death. The interaction between E. granulosus and human body is incompletely understood. Exosomes are nanosized particles ubiquitously present in human body fluids. Exosomes carry biomolecules that facilitate communication between cells. To the best of our knowledge, the role of exosomes in patients with CE is not reported. Here, we isolated exosomes from the sera of patients with CE (CE-exo) and healthy donors and subjected them to liquid chromatography-tandem mass spectrometry analysis. Proteomic analysis identified 49 proteins specifically expressed in CE-exo, including 4 proteins of parasitic origin. The most valuable parasitic proteins included tubulin alpha-1C chain and histone H4. And 8 proteins were differentially regulated in CE-exo (fold change>1.5), as analyzed with bioinformatic methods such as annotation and functional enrichment analyses. These findings may improve our understanding about the interaction between E. granulosus and human body, and may contribute to the diagnosis and prevention of CE.
Wheat is a very important crop as a food source worldwide, but gluten in wheat causes a variety of allergic reactions. Previous studies have developed ${\omega}-5$ gliadin deleted O-free, known as the central antigen of WDEIA (wheat-dependent exercise-induced anaphylaxis). In this study, we performed RNA sequencing on the grains and leaves of the allergic-reduced species O-free and their cultivars, Keumkang and Olgeuru, to analyze differentially expressed genes (DEG) based on different cultivars and tissues. Tissues of all species were biologically repeated three times. We used bowtie2 version 2.3.5.1 to get sequence data from RNAseq and used cufflinks and Tophat programs to find DEG. When comparing leaf and grain tissues, a total of 1,244 DEGs were found in the leaf tissues while only 563 DEGs were found in the grain tissues. As a result of gene ontology analysis of differentially expressed genes, the leaf tissues were mostly included in the "catalytic activity" part of molecular function, "metabolic process" part of biological process, and "membrane" part of cell component. The grain tissues were mostly included in the "metabolic process" part of biological process, "binding" and "catalytic activity" part of molecular function, and "membrane, cell, cell part" parts of cell component. Based on these results, we present information on the differentially expressed genes of the three cultivars of leaves and grains. This study could be an important basis for studying the characteriztion of O-free.
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is an on-going pandemic disease infecting millions of people across the globe. Recent reports of reduction in antibody levels and the re-emergence of the disease in recovered patients necessitated the understanding of the pandemic at the core level. The cases of multiple organ failures emphasized the consideration of different organ systems while managing the disease. The present study employed RNA sequencing data to determine the disease associated differentially regulated genes and their related protein interactions in several organ systems. It signified the importance of early diagnosis and treatment of the disease. A map of protein interactions of multiple organ systems was built and uncovered CAV1 and CTNNB1 as the top degree nodes. A core interactions sub-network was analyzed to identify different modules of functional significance. AR, CTNNB1, CAV1, and PIK3R1 proteins were unfolded as bridging nodes interconnecting different modules for the information flow across several pathways. The present study also highlighted some of the druggable targets to analyze in drug re-purposing strategies against the COVID-19 pandemic. Therefore, the protein interactions map and the modular interactions of the differentially regulated genes in the multiple organ systems would incline the scientists and researchers to investigate in novel therapeutics for the COVID-19 pandemic expeditiously.
Shigella flexneri is a facultative intracellular pathogen that causes bacillary dysentery in humans. Infection with S. flexneri can result in more than a million deaths yearly and most of the victims are children in developing countries. Therefore, identifying novel and unique drug targets against this pathogen is instrumental to overcome the problem of drug resistance to the antibiotics given to patients as the current therapy. In this study, a comparative analysis of the metabolic pathways of the host and pathogen was performed to identify this pathogen's essential enzymes for the survival and propose potential drug targets. First, we extracted the metabolic pathways of the host, Homo sapiens, and pathogen, S. flexneri, from the KEGG database. Next, we manually compared the pathways to categorize those that were exclusive to the pathogen. Further, all enzymes for the 26 unique pathways were extracted and submitted to the Geptop tool to identify essential enzymes for further screening in determining the feasibility of the therapeutic targets that were predicted and analyzed using PPI network analysis, subcellular localization, druggability testing, gene ontology and epitope mapping. Using these various criteria, we narrowed it down to prioritize 5 novel drug targets against S. flexneri and one vaccine drug targets against all strains of Shigella. Hence, we suggest the identified enzymes as the best putative drug targets for the effective treatment of S. flexneri.
Kang, Sun Kyoung;Bae, Hyun Joo;Kwon, Woo Sun;Che, Jingmin;Kim, Tae Soo;Chung, Hyun Cheol;Rha, Sun Young
Genomics & Informatics
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제18권4호
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pp.37.1-37.11
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2020
BET inhibitor, as an epigenetic regulator inhibitor, reduces the expression of oncogenes such as Myc and Bcl-2, which affects cancer growth and development. However, it has modest activity because of the narrow therapeutic index. Therefore, combination therapy is necessary to increase the anti-tumor effect. Paclitaxel, an anti-mitotic inhibitor, is used as second-line therapy for gastric cancer (GC) as a monotherapy or combination. In this study, we performed RNA sequencing of GC cells treated with iBET-151 and/or paclitaxel to identify the differentially expressed genes associated with possible mechanisms of synergistic effect. We also performed Gene Ontology enrichment and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes pathway analyses to determine the most enriched terms and pathways of upregulated and downregulated genes. We found 460 genes in which iBET-151 and paclitaxel combination treatment changed more than single-treatment or no-treatment. Thus, additional functional studies are needed, but our results provide the first evidence of the synergistic effect between iBET-151 and paclitaxel in regulating the transcriptome of GC cells.
가축화된 동물종 중 하나인 개는, 다양한 목적을 위해 인간에 의하여 선택적으로 육종되었다. 개는 많은 품종을 갖고 있고, 특정한 행동과 형태를 갖도록 인공적으로 선택되어 왔다. 개들은 그들의 삶을 안내, 구조 혹은 탐지 등의 특수 목적에 대하여 인간에게 헌신하고 있다. 특수 목적견에게 요구되는 좋은 품성, 이를테면 온순함, 강건성, 그리고 인내심과 같은 특성은 그들의 특수 임무를 수행하는 데 필요하다. 많은 연구들이 우수한 특수 목적견의 선정을 위한 유전적 마커를 찾는 데 집중되었다. 본 연구에서는, 뇌에서 발현함으로써 기능하는 것으로 알려진 총 8개의 유전자(ABAT; 4-Aminobutyrate Aminotransferase, PLCB1; Phospholipase C, Beta 1, SLC10A4; Solute Carrier Family 10, Member 4, WNT1; Wingless-Type MMTV Integration Site Family, Member 1, BARX2; BarH-Like Homeobox 2, NEUROD6; Neuronal Differentiation 6, SEPT9; Septin 9 그리고 TBR1; T-Box, Brain, 1)들의 정량적인 발현 양상을 개의 네 품종의 뇌 조직에서 확인하였다. 특히, BARX2, SEPT9, SLC10A4, TBR1 그리고 WNT1 유전자들은 비글과 진돗개에서 많이 발현되는데 반하여, 삽살이와 세퍼드에서는 반대되는 발현 양상을 보여 주었다. 본 연구의 유전자들에 대한 Gene ontology (GO) 결정을 위하여 DAVID (Database for annotation, visualization and integrated discovery) 분석이 수행되었고, 이러한 유전자들이 뇌 발생과 개체의 지능에 중요한 기능을 제공할 것이라고 예상하였다. 결론적으로, 이러한 결과들을 통하여, 뇌에서의 기능과 관련된 인자들과 관련된 바이오마커를 발굴하는 데 중요한 단서를 제공해 줌과 동시에, 우수한 특수 목적견을 선발하는 데 도움을 줄 것이라 기대한다.
한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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pp.141-141
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2017
The ubiquitin-proteasome pathway is the major regulatory mechanism in a number of cellular processes for selective degradation of proteins and involves three steps: (1) ATP dependent activation of ubiquitin by E1 enzyme, (2) transfer of activated ubiquitin to E2 and (3) transfer of ubiquitin to the protein to be degraded by E3 complex. F-box proteins are subunit of SCF complex and involved in specificity for a target substrate to be degraded. F-box proteins regulate many important biological processes such as embryogenesis, floral development, plant growth and development, biotic and abiotic stress, hormonal responses and senescence. However, little is known about the F-box genes in wheat. The draft genome sequence of wheat (IWGSC Reference Sequence v1.0 assembly) used to analysis a genome-wide survey of the F-box gene family in wheat. The Hidden Markov Model (HMM) profiles of F-box (PF00646), F-box-like (PF12937), F-box-like 2 (PF13013), FBA (PF04300), FBA_1 (PF07734), FBA_2 (PF07735), FBA_3 (PF08268) and FBD (PF08387) domains were downloaded from Pfam database were searched against IWGSC Reference Sequence v1.0 assembly. RNA-seq paired-end libraries from different stages of wheat, such as stages of seedling, tillering, booting, day after flowering (DAF) 1, DAF 10, DAF 20, and DAF 30 were conducted and sequenced by Illumina HiSeq2000 for expression analysis of F-box protein genes. Basic analysis including Hisat, HTseq, DEseq, gene ontology analysis and KEGG mapping were conducted for differentially expressed gene analysis and their annotation mappings of DEGs from various stages. About 950 F-box domain proteins identified by Pfam were mapped to wheat reference genome sequence by blastX (e-value < 0.05). Among them, more than 140 putative F-box protein genes were selected by fold changes cut-offs of > 2, significance p-value < 0.01, and FDR<0.01. Expression profiling of selected F-box protein genes were shown by heatmap analysis, and average linkage and squared Euclidean distance of putative 144 F-box protein genes by expression patterns were calculated for clustering analysis. This work may provide valuable and basic information for further investigation of protein degradation mechanism by ubiquitin proteasome system using F-box proteins during wheat development stages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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