Objective: Gamma-aminobutyric acid (GABA) and piperine (PIP) are both nutritional supplements with potential use in animal diets. The purpose of this study is to investigate the effect of GABA and/or PIP treatment on the gene expression pattern of a pig kidney epithelial cell line. Methods: LLCPK1 cells were treated with GABA, PIP, or both, and then the gene expression pattern was analyzed using microarray. Gene ontology analysis was done using GeneOntology (Geneontology.org), and validation was performed using quantitative real-time polymerase chain reaction. Results: Gene ontology enrichment analysis was used to identify key pathway(s) of genes whose expression levels were regulated by these treatments. Microarray results showed that GABA had a positive effect on the transcription of genes related to regulation of erythrocyte differentiation and that GABA and PIP in combination had a synergistic effect on genes related to immune systems and processes. Furthermore, we found that effects of GABA and/or PIP on these selected genes were controlled by JNK/p38 MAPK pathway. Conclusion: These results can improve our understanding of mechanisms involved in the effect of GABA and/or PIP treatment on pig kidney epithelial cells. They can also help us evaluate their potential as a clinical diagnosis and treatment.
Objectives: Modified regular ginseng extract (MRGX) has stronger anti-cancer activity-possessing gensenoside profiles. Methods: To investigate changes in gene expression in the MRGX-treated lung cancer cells (A549), we examined genomic data with cDNA microarray results. After completing the gene-ontology-based analysis, we grouped the genes into up-and down-regulated profiles and into ontology-related regulated genes and proteins through their interaction network. Results: One hundred nine proteins that were up- and down-regulated by MRGX were queried by using IPA. IL8, MMP7 and PLAUR and were found to play a major role in the anti-cancer activity in MRGX-treated lung cancer cells. These results were validated using a Western blot analysis and a semi-quantitative reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) analysis. Conclusions: Most MRGX-responsive genes are up-regulated transiently in A549 cells, but down-regulated in a sustained manner in lung cancer cells.
The Gene Set network viewer (GSnet) visualizes the functional enrichment of a given gene set with a protein interaction network and is implemented as a plug-in for the Cytoscape platform. The functional enrichment of a given gene set is calculated using a hypergeometric test based on the Gene Ontology annotation. The protein interaction network is estimated using public data. Set operations allow a complex protein interaction network to be decomposed into a functionally-enriched module of interest. GSnet provides a new framework for gene set analysis by integrating a priori knowledge of a biological network with functional enrichment analysis.
Ahn, Jun-Ho;Hwang, Sung-Hee;Cho, Hyun-Soo;Lee, Michael
Biomolecules & Therapeutics
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v.27
no.3
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pp.302-310
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2019
Melanoma cells have been shown to respond to BRAF inhibitors; however, intrinsic and acquired resistance limits their clinical application. In this study, we performed RNA-Seq analysis with BRAF inhibitor-sensitive (A375P) and -resistant (A375P/Mdr with acquired resistance and SK-MEL-2 with intrinsic resistance) melanoma cell lines, to reveal the genes and pathways potentially involved in intrinsic and acquired resistance to BRAF inhibitors. A total of 546 differentially expressed genes (DEGs), including 239 up-regulated and 307 down-regulated genes, were identified in both intrinsic and acquired resistant cells. Gene ontology (GO) analysis revealed that the top 10 biological processes associated with these genes included angiogenesis, immune response, cell adhesion, antigen processing and presentation, extracellular matrix organization, osteoblast differentiation, collagen catabolic process, viral entry into host cell, cell migration, and positive regulation of protein kinase B signaling. In addition, using the PAN-THER GO classification system, we showed that the highest enriched GOs targeted by the 546 DEGs were responses to cellular processes (ontology: biological process), binding (ontology: molecular function), and cell subcellular localization (ontology: cellular component). Ingenuity pathway analysis (IPA) network analysis showed a network that was common to two BRAF inhibitorresistant cells. Taken together, the present study may provide a useful platform to further reveal biological processes associated with BRAF inhibitor resistance, and present areas for therapeutic tool development to overcome BRAF inhibitor resistance.
Numerous studies have reported that genes with similar expression patterns are co-regulated. From gene expression data, we have assumed that genes having similar expression pattern would share similar transcription factor binding sites (TFBSs). These function as the binding regions for transcription factors (TFs) and thereby regulate gene expression. In this context, various analysis tools have been developed. However, they have shortcomings in the combined analysis of expression patterns and significant TFBSs and in the functional analysis of target genes of significantly overrepresented putative regulators. In this study, we present a web-based A Functional Clustering Analysis Tool for Predicted Transcription Regulatory Elements and Gene Ontology Terms (FCAnalyzer). This system integrates microarray clustering data with similar expression patterns, and TFBS data in each cluster. FCAnalyzer is designed to perform two independent clustering procedures. The first process clusters gene expression profiles using the K-means clustering method, and the second process clusters predicted TFBSs in the upstream region of previously clustered genes using the hierarchical biclustering method for simultaneous grouping of genes and samples. This system offers retrieved information for predicted TFBSs in each cluster using $Match^{TM}$ in the TRANSFAC database. We used gene ontology term analysis for functional annotation of genes in the same cluster. We also provide the user with a combinatorial TFBS analysis of TFBS pairs. The enrichment of TFBS analysis and GO term analysis is statistically by the calculation of P values based on Fisher’s exact test, hypergeometric distribution and Bonferroni correction. FCAnalyzer is a web-based, user-friendly functional clustering analysis system that facilitates the transcriptional regulatory analysis of co-expressed genes. This system presents the analyses of clustered genes, significant TFBSs, significantly enriched TFBS combinations, their target genes and TFBS-TF pairs.
Fomitopsis palustris, a brown-rot basidiomycete, causes the most destructive type of decay in wooden structures. In spite of its great economic importance, very little information is available at the molecular level regarding its complex decay process. To address this, we generated over 3,000 expressed sequence tags (ESTs) from a cDNA library constructed from F. palustris. Clustering of 3,095 high-quality ESTs resulted in a set of 1,403 putative unigenes comprising 485 contigs and 918 singlets. Homology searches based on BlastX analysis revealed that 78% of the F. palustris unigenes had a significant match to proteins deposited in the nonredundant databases. A subset of F. palustris unigenes showed similarity to the carbohydrateactive enzymes (CAZymes), including a range of glycosyl hydrolase (GH) family proteins. Some of these CAZyme-encoded genes were previously undescribed for F. palustris but predicted to have potential roles in biodegradation of wood. Among them, we identified and characterized a gene (FpCel45A) encoding the GH family 45 endoglucanase. Moreover, we also provided functional classification of 473 (34%) of F. palustris unigenes using the Gene Ontology hierarchy. The annotated EST data sets and related analysis may be useful in providing an initial insight into the genetic background of F. palustris.
Benzene and ethylbenzene (BE), the volatile organic compounds (VOCs) are common constituents of cleaning and degreasing agents, paints, pesticides, personal care products, gasoline and solvents. VOCs are evaporated at room temperature and most of them exhibit acute and chronic toxicity to human. Chronic exposure of benzene is responsible for myeloid leukemia and also ethylbenzene is also recognized as a possible carcinogen. To evaluate the BE effect on human, whole human genome 35 K oligonucleotide microarray were screened for the identification of the differential expression profiling. We identified 280 up-regulated and 201 down-regulated genes changed by more than 1.5 fold by BE exposure. Functional analysis was carried out by using DAVID bioinformatics software. Clustering of these differentially expressed genes were associated with immune response, cytokine-cytokine receptor interaction, toll-like signaling pathway, small cell lung cancer, immune response, apoptosis, p53 signaling pathway and MAPKKK cascade possibly constituting alternative or subordinate pathways of hematotoxicity and immune toxicity. Gene ontology analysis methods including biological process, cellular components, molecular function and KEGG pathway thus provide a fundamental basis of the molecular pathways through BEs exposure in human lymphoma cells. This may provides a valuable information to do further analysis to explore the mechanism of BE induced hematotoxicity.
The speed of sound (SOS) value is an indicator of bone mineral density (BMD). Previous genome-wide association (GWA) studies have identified a number of genes, whose variations may affect BMD levels. However, their biological implications have been elusive. We re-analyzed the GWA study dataset for the SOS values in skeletal sites of 4,659 Korean women, using a gene-set analysis software, GSA-SNP. We identified 10 common representative GO terms, and 17 candidate genes between these two traits (PGS < 0.05). Implication of these GO terms and genes in the bone mechanism is well supported by the literature survey. Interestingly, the significance levels of some member genes were inversely related, in several gene-sets that were shared between two skeletal sites. This implies that biological process, rather than SNP or gene, is the substantial unit of genetic association for SOS in bone. In conclusion, our findings may provide new insights into the biological mechanisms for BMD.
Red algae are distributed globally, and the group contains several commercially important species. Griffithsia okiensis is one of the most extensively studied red algal species. In this study, we conducted expressed sequence tag (ESTs) analysis and synonymous codon usage analysis using cultured G. okiensis samples. A total of 1,104 cDNA clones were sequenced using a cDNA library made from samples collected from Dolsan Island, on the southern coast of Korea. The clustering analysis of these sequences allowed for the identification of 1,048 unigene clusters consisting of 36 consensus and 1,012 singleton sequences. BLASTX searches generated 532 significant hits (E-value <$10^{-4}$) and via further Gene Ontology analysis, we constructed a functional classification of 434 unigenes. Our codon usage analysis showed that unigene clusters with more than three ESTs had higher GC contents (76.5%) at the third position of the codons than the singletons. Also, the majority of the optimal codons of G. okiensis and Chondrus crispus belonging to Bangiophycidae were G-ending, whereas those of Porphyra yezoensis belonging to Florideophycidae were G-ending. An orthologous gene search for the P. yezoensis EST database resulted in the identification of 39 unigenes commonly expressed in two rhodophytes, which have putative functions for structural proteins, protein degradation, signal transduction, stress response, and physiological processes. Although experiments have been conducted on a limited scale, this study provides a material basis for the development of microarrays useful for gene expression studies, as well as useful information for the comparative genomic analysis of red algae.
Kim, Jisu;Lee, Kang Pa;Kim, Myoung-Ryu;Kim, Bom Sahn;Moon, Byung Seok;Shin, Chul Ho;Baek, Suji;Hong, Bok Sil
Korean Journal of Exercise Nutrition
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v.25
no.3
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pp.28-35
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2021
[Purpose] As Panax ginseng C. A. Meyer (ginseng) exhibits various physiological activities and is associated with exercise, we investigated the potential active components of ginseng and related target genes through network pharmacological analysis. Additionally, we analyzed the association between ginseng-related genes, such as the G-protein-coupled receptors (GPCRs), and improved exercise capacity. [Methods] Active compounds in ginseng and the related target genes were searched in the Traditional Chinese Medicine Database and Analysis Platform (TCMSP). Gene ontology functional analysis was performed to identify biological processes related to the collected genes, and a compound-target network was visualized using Cytoscape 3.7.2. [Results] A total of 21 ginseng active compounds were detected, and 110 targets regulated by 17 active substances were identified. We found that the active compound protein was involved in the biological process of adrenergic receptor activity in 80%, G-protein-coupled neurotransmitter in 10%, and leucocyte adhesion to arteries in 10%. Additionally, the biological response centered on adrenergic receptor activity showed a close relationship with G protein through the beta-1 adrenergic receptor gene reactivity. [Conclusion] According to bioavailability analysis, ginseng comprises 21 active compounds. Furthermore, we investigated the ginseng-stimulated gene activation using ontology analysis. GPCR, a gene upregulated by ginseng, is positively correlated to exercise. Therefore, if a study on this factor is conducted, it will provide useful basic data for improving exercise performance and health.
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