Bats influence overall ecosystem health by regulating species diversity and being a major source of zoonotic viruses. Hence, there is a need to elucidate their migration, population structure, and phylogenetic relationship. The complete mitochondrial genome is widely used for studying the genome-level characteristics and phylogenetic relationship of various animals due to its high mutation rate, simple structure, and maternal inheritance. In this study, we determined the complete mitogenome sequence of the bird-like noctule (Nyctalus aviator) by Illumina next-generation sequencing. The sequences obtained were used to reconstruct a phylogenic tree of Vespertilionidae to elucidate the phylogenetic relationship among its members. The mitogenome of N. aviator is 16,863-bp long with a typical vertebrate gene arrangement, consisting of 13 protein-coding genes (PCGs), 22 transfer RNA genes, 2 ribosomal RNA genes, and 1 putative control region. Overall, the nucleotide composition is as follows: 32.3% A, 24.2% C, 14.3% G, and 29.2% T, with a slight AT bias (61.5%). The base composition of the 13 PCGs is as follows: 30.3% A, 13.4% G, 31.0% T, and 25.2% C. The phylogenetic analysis, based on 13 concatenated PCG sequences, infers that N. aviator is closely related to N. noctula with a high bootstrap value (100%).
Most common complex traits, such as obesity, hypertension, diabetes, and cancers, are known to be associated with multiple genes, environmental factors, and their epistasis. Recently, the development of advanced genotyping technologies has allowed us to perform genome-wide association studies (GWASs). For detecting the effects of multiple genes on complex traits, many approaches have been proposed for GWASs. Multifactor dimensionality reduction (MDR) is one of the powerful and efficient methods for detecting high-order gene-gene ($G{\times}G$) interactions. However, the biological interpretation of $G{\times}G$ interactions identified by MDR analysis is not easy. In order to aid the interpretation of MDR results, we propose a network graph analysis to elucidate the meaning of identified $G{\times}G$ interactions. The proposed network graph analysis consists of three steps. The first step is for performing $G{\times}G$ interaction analysis using MDR analysis. The second step is to draw the network graph using the MDR result. The third step is to provide biological evidence of the identified $G{\times}G$ interaction using external biological databases. The proposed method was applied to Korean Association Resource (KARE) data, containing 8838 individuals with 327,632 single-nucleotide polymorphisms, in order to perform $G{\times}G$ interaction analysis of body mass index (BMI). Our network graph analysis successfully showed that many identified $G{\times}G$ interactions have known biological evidence related to BMI. We expect that our network graph analysis will be helpful to interpret the biological meaning of $G{\times}G$ interactions.
융복합 패러다임의 도입은 방대한 유전체 정보의 분석을 위한 컴퓨팅 기술의 연구 및 개발 또한 활발히 진행되고 있다. 최근 유전체 분석 서비스 유형은 개인의 유전체 정보(personal genome analysis)를 읽어서 특정 질환들의 발병 확률 등을 알려주고, 해당 질병을 예방할 수 있도록 식습관, 라이프 스타일등의 변화를 꾀하도록 맞춤형의 서비스를 제공하고 있다. 생물의 특성을 결정하는 정보는 유전자이며, 이 유전자는 DNA 염기서열에 따라 결정되므로, 유전체 정보의 분석기술은 정확하고 빠르게 수행되어야 한다. 정확한 유전체 분석을 빠르게 수행하기위해 K-Mean 클러스터링 기법을 활용하였으며, 코돈 데이타 패턴을 추출하여 유전체 정보 분석에 적용하였다. 또한, 미토콘드리아 데이타군을 실험사례로 제공한다. 본 연구의 결과, 제공된 분석 데이타를 통해 기존의 문자열 형태의 유전체 분석 기법을 이미지 패턴 형태로 추출이 가능하며, 패턴형태의 이미지는 분석시간의 단축과 정확도를 높인다.
In addition to single-nucleotide polymorphisms (SNP), copy number variation (CNV) is a major component of human genetic diversity. Among many whole-genome analysis platforms, SNP arrays have been commonly used for genomewide CNV discovery. Recently, a number of CNV defining algorithms from SNP genotyping data have been developed; however, due to the fundamental limitation of SNP genotyping data for the measurement of signal intensity, there are still concerns regarding the possibility of false discovery or low sensitivity for detecting CNVs. In this study, we aimed to verify the effect of combining multiple CNV calling algorithms and set up the most reliable pipeline for CNV calling with Affymetrix Genomewide SNP 5.0 data. For this purpose, we selected the 3 most commonly used algorithms for CNV segmentation from SNP genotyping data, PennCNV, QuantiSNP; and BirdSuite. After defining the CNV loci using the 3 different algorithms, we assessed how many of them overlapped with each other, and we also validated the CNVs by genomic quantitative PCR. Through this analysis, we proposed that for reliable CNV-based genomewide association study using SNP array data, CNV calls must be performed with at least 3 different algorithms and that the CNVs consistently called from more than 2 algorithms must be used for association analysis, because they are more reliable than the CNVs called from a single algorithm. Our result will be helpful to set up the CNV analysis protocols for Affymetrix Genomewide SNP 5.0 genotyping data.
최근 Flammulina 종들에 대한 유전체 염기서열 분석결과가 보고되었고, 그로 인해 다양한 유전자 정보가 밝혀지고 있다. 본 연구에서는 Flammulina elastica 전체 유전체 서열의 laccase 유전자를 동정하고 구조적 특징 분석을 수행하고자 하였다. 유전체 분석 및 생물정보분석을 통하여 F. elastica 유전체 내 3개의 laccase 유전자(Fe-lac1, Fe-lac2, Fe-lac3)를 확인하였고, 이들 유전자 내에는 10개의 히스티딘 잔기와 1개의 시스테인 잔기를 가지는 구리 이온 결합 영역과 4개의 시스테인 잔기를 가지는 이황화결합 형성 부위가 존재하는 것을 확인하였다. 1,548~1,602 bp의 laccase 유전자에 대한 전장 cDNA 염기서열 분석을 통하여 12~16개의 인트론이 존재하는 것을 확인되었으며, N-말단으로부터 17~22 bp의 사이에 신호펩타이드가 존재하는 것이 확인되었다. 본 연구를 통하여 F. elastica의 laccase 유전자를 최초로 동정하여 구조적 특징을 분석하였고, 이러한 결과는 F. elastica의 바이오매스 분해에 대한 이해를 돕는데 활용될 것으로 사료된다.
Background: Bovine papilloma is a neoplastic disease caused by bovine papillomaviruses (BPVs), which were recently divided into 5 genera and at least 24 genotypes. Objectives: The complete genome sequence of BPV type 15 (BPV Aks-02), a novel putative BPV type from skin samples from infected cows in Southern Xinjiang China, was determined by collecting warty lesions, followed by DNA extraction and amplicon sequencing. Methods: DNA was analyzed initially by polymerase chain reaction (PCR) using the degenerate primers FAP59 and FAP64. The complete genome sequences of the BPV Aks-02 were amplified by PCR using the amplification primers and sequencing primers. Sequence analysis and phylogenetic analysis were performed using bio-informatic software. Results: The nucleotide sequence of the L1 open reading frame (ORF) of BPV Aks-02 was 75% identity to the L1 ORF of BPV-9 reference strain from GenBank. The complete genome consisted of 7,189 base pairs (G + C content of 42.50%) that encoded 5 early (E8, E7, E1, E2, and E4) and 2 late (L1 and L2) genes. The E7 protein contained a consensus CX2CX29CX2C zinc-binding domain and a LxCxE motif. Among the different members of this group, the percentages of the complete genome and ORFs (including 5 early and 2 late ORFs) sequence identity of BPV Aks-02 were closer to the genus Xipapillomavirus 1 of the Xipapillomavirus genus. Phylogenetic analysis and sequence similarities based on the L1 ORF of BPV Aks-02 revealed the same cluster. Conclusions: The results suggest that BPV type (BPV Aks-02) clustered with members of the Xipapillomavirus genus as BPV 15 and were closely related to Xipapillomavirus 1.
In this paper, we present few technical notes about the distance distribution paradigm for Mosaab-metric using 1, 2, and 3 grams feature extraction techniques to analyze composite data points in high dimensional feature spaces. This technical analysis will help the specialist in bioinformatics and biotechnology to deeply explore the biodiversity of influenza virus genome as a composite data point. Various technical examples are presented in this paper, in addition, the integrated statistical learning pipeline to process segmented genomes of influenza virus is illustrated as sequential-parallel computational pipeline.
한국미생물생명공학회 2001년도 Proceedings of 2001 International Symposium
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pp.15-19
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2001
Creating an artificial strain with a minimal gene set for a specific purpose is every biologist's dream. With the complete genome sequencing of more than 50 microorganisms and extensive functional analyses of their genes, it is possible to design a genetic blueprint for a simple custom-designed microbe with the minimal gene set. Two different approaches are being considered. The first 'top-down' approach is trimming the genome to a minimal gene set by selectively removing genes of an organism thought to be unnecessary based on microbial genomics. The second 'bottom-up' approach is to synthesize the proposed minimal genome from basic chemical building blocks. The 'top-down' approach starting with the genome of a well known microorganism is more technically feasible, whereas the bottom-up approach may not be attainable in the nearest future because of the lack of the complete functional analysis of the genes needed for a life. Here in this study, we used the top-down approach to minimize the E. coli genome to create an artificial organism with 'core' elements for self-sustaining and self-replicating cells by eliminating unnecessary genes. Using several different kinds of sophisticated deletion techniques combined with a p:1age and transposons, we deleted about 19% of the E. coli genome without causing any damages to cellular growth. This smaller E. coli genome will be further reduced to a genome with a minimal gene l;et essential for cell life. This minimized E. coli genome can lead to the construction of many custom-designed strains with myriad practical and commercial applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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