Molecular genetic markers were genotyped used to detect chromosomal regions which contain economically important traits such as growth traits in pigs. Three generation resource population was constructed from a cross between the Korean native boars and Landrace sows. A total of 193 F2 animals from intercross of F1 were produced. Phenotypic data on 7 traits, birth weight, body weight at 3, 5, 12, 30 weeks of age, live empty weight were collected for F2 animals. Animals including grandparents (F0), parents (F1), offspring (F2) were genotyped for 194 microsatellite markers covering from chromosome 1 to 18. Quantitative trait locus analyses were performed using interval mapping by regression under line-cross model. To characterize presence of imprinting, genetic full model in which dominance, additive and imprinting effect were included was fitted in this analysis. Significance thresholds were determined by permutation test. Using imprinting full model, four QTL with expression of imprinted effect were detected at 5% chromosome-wide significance level for growth traits on chromosome 1, 5, 7, 13, 14, and 16.
Two-component systems (TCSs) are critical to the pathogenesis of Xanthomonas oryzae pv. oryzae (Xoo). We mutated 55 of 62 genes annotated as responsive regulators (RRs) of TCSs in the genome of Xoo strain PXO99A and identified 9 genes involved in Xoo virulence. Four (rpfG, hrpG, stoS, and detR) of the 9 genes were previously reported as key regulators of Xoo virulence and the other 5 have not been characterized. Lesion lengths on rice leaves inoculated with the mutants were shorter than those of the wild type and were significantly restored with gene complementation. The population density of the 5 mutants in planta was smaller than that of PXO99A at 14 days after inoculation, but the growth curves of the mutants in rich medium were similar to those of the wild type. These newly reported RR genes will facilitate studies on the function of TCSs and of the integrated regulation of TCSs for Xoo pathogenesis.
The rice blast fungus, Magnaporthe oryzae, is an important pathogen of rice plants. It is well known that genes encoded in the genome have different evolutionary histories that are related to their functions. Phylostratigraphy is a method that correlates the evolutionary origin of genes with evolutionary transitions. Here we applied phylostratigraphy to partition total gene content of M. oryzae into distinct classes (phylostrata), which we designated PS1 to PS7, based on estimation of their emergence time. Genes in individual phylostrata did not show significant biases in their global distribution among seven chromosomes, but at the local level, clustering of genes belonging to the same phylostratum was observed. Our phylostrata-wide analysis of genes revealed that genes in the same phylostratum tend to be similar in many physical and functional characteristics such as gene length and structure, GC contents, codon adaptation index, and level of transcription, which correlates with biological functions in evolutionary context. We also found that a significant proportion of genes in the genome are orphans, for which no orthologs can be detected in the database. Among them, we narrowed down to seven orphan genes having transcriptional and translational evidences, and showed that one of them is implicated in asexual reproduction and virulence, suggesting ongoing evolution in this fungus through lineage-specific genes. Our results provide genomic basis for linking functions of pathogenicity factors and gene emergence time.
Streptomyces are attractive microbial cell factories that have industrial capability to produce a wide array of bioactive secondary metabolites. However, the genetic potential of the Streptomyces species has not been fully utilized because most of their secondary metabolite biosynthetic gene clusters (SM-BGCs) are silent under laboratory culture conditions. In an effort to activate SM-BGCs encoded in Streptomyces genomes, synthetic biology has emerged as a robust strategy to understand, design, and engineer the biosynthetic capability of Streptomyces secondary metabolites. In this regard, diverse synthetic biology tools have been developed for Streptomyces species with technical advances in DNA synthesis, sequencing, and editing. Here, we review recent progress in the development of synthetic biology tools for the production of novel secondary metabolites in Streptomyces, including genomic elements and genome engineering tools for Streptomyces, the heterologous gene expression strategy of designed biosynthetic gene clusters in the Streptomyces chassis strain, and future directions to expand diversity of novel secondary metabolites.
Mendelian randomization (MR) uses genetic variation as a natural experiment to investigate the causal effects of modifiable risk factors (exposures) on outcomes. Two-sample Mendelian randomization (2SMR) is widely used to measure causal effects between exposures and outcomes via genome-wide association studies. 2SMR can increase statistical power by utilizing summary statistics from large consortia such as the UK Biobank. However, the first-order term approximation of standard error is commonly used when applying 2SMR. This approximation can underestimate the variance of causal effects in MR, which can lead to an increased false-positive rate. An alternative is to use the second-order approximation of the standard error, which can considerably correct for the deviation of the first-order approximation. In this study, we simulated MR to show the degree to which the first-order approximation underestimates the variance. We show that depending on the specific situation, the first-order approximation can underestimate the variance almost by half when compared to the true variance, whereas the second-order approximation is robust and accurate.
Various methodologies for the genetic analysis of longitudinal data have been proposed and applied to data from large-scale genome-wide association studies (GWAS) to identify single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with traits of interest and to detect SNP-time interactions. We recently proposed a grid-based Bayesian mixed model for longitudinal genetic data and showed that our Bayesian method increased the statistical power compared to the corresponding univariate method and well detected SNP-time interactions. In this paper, we further analyze longitudinal obesity-related traits such as body mass index, hip circumference, waist circumference, and waist-hip ratio from Korea Association Resource data to evaluate the proposed Bayesian method. We first conducted GWAS analyses of cross-sectional traits and combined the results of GWAS analyses through a meta-analysis based on a trajectory model and a random-effects model. We then applied our Bayesian method to a subset of SNPs selected by meta-analysis to further discover SNPs associated with traits of interest and SNP-time interactions. The proposed Bayesian method identified several novel SNPs associated with longitudinal obesity-related traits, and almost 25% of the identified SNPs had significant p-values for SNP-time interactions.
BRAF inhibitors (e.g., vemurafenib) are widely used to treat metastatic melanoma with the BRAF V600E mutation. The initial response is often dramatic, but treatment resistance leads to disease progression in the majority of cases. Although secondary mutations in the mitogen-activated protein kinase signaling pathway are known to be responsible for this phenomenon, the molecular mechanisms governing acquired resistance are not known in more than half of patients. Here we report a genome- and transcriptome-wide study investigating the molecular mechanisms of acquired resistance to BRAF inhibitors. A microfluidic chip with a concentration gradient of vemurafenib was utilized to rapidly obtain therapy-resistant clones from two melanoma cell lines with the BRAF V600E mutation (A375 and SK-MEL-28). Exome and transcriptome data were produced from 13 resistant clones and analyzed to identify secondary mutations and gene expression changes. Various mechanisms, including phenotype switching and metabolic reprogramming, have been determined to contribute to resistance development differently for each clone. The roles of microphthalmia-associated transcription factor, the master transcription factor in melanocyte differentiation/dedifferentiation, were highlighted in terms of phenotype switching. Our study provides an omics-based comprehensive overview of the molecular mechanisms governing acquired resistance to BRAF inhibitor therapy.
Genetic analysis has great potential as a tool to differentiate between different species and breeds of livestock. In this study, the optimal combinations of single nucleotide polymorphism (SNP) markers for discriminating the Yeonsan Ogye chicken (Gallus gallus domesticus) breed were identified using high-density 600K SNP array data. In 3,904 individuals from 198 chicken breeds, SNP markers specific to the target population were discovered through a case-control genome-wide association study (GWAS) and filtered out based on the linkage disequilibrium blocks. Significant SNP markers were selected by feature selection applying two machine learning algorithms: Random Forest (RF) and AdaBoost (AB). Using a machine learning approach, the 38 (RF) and 43 (AB) optimal SNP marker combinations for the Yeonsan Ogye chicken population demonstrated 100% accuracy. Hence, the GWAS and machine learning models used in this study can be efficiently utilized to identify the optimal combination of markers for discriminating target populations using multiple SNP markers.
Penalized regression has been widely used in genome-wide association studies for joint analyses to find genetic associations. Among penalized regression models, the least absolute shrinkage and selection operator (Lasso) method effectively removes some coefficients from the model by shrinking them to zero. To handle group structures, such as genes and pathways, several modified Lasso penalties have been proposed, including group Lasso and sparse group Lasso. Group Lasso ensures sparsity at the level of pre-defined groups, eliminating unimportant groups. Sparse group Lasso performs group selection as in group Lasso, but also performs individual selection as in Lasso. While these sparse methods are useful in high-dimensional genetic studies, interpreting the results with many groups and coefficients is not straightforward. Lasso's results are often expressed as trace plots of regression coefficients. However, few studies have explored the systematic visualization of group information. In this study, we propose a multi-level polar Lasso (MP-Lasso) chart, which can effectively represent the results from group Lasso and sparse group Lasso analyses. An R package to draw MP-Lasso charts was developed. Through a real-world genetic data application, we demonstrated that our MP-Lasso chart package effectively visualizes the results of Lasso, group Lasso, and sparse group Lasso.
Histone deacetylases (HDACs) play a pivotal role in epigenetic regulation, affecting the structure of chromatin and gene expression across different stages of plant development and in response to environmental stresses. Although the role of HDACs in Arabidopsis and rice has been focused on in extensive research, the role of the HDAC gene family in various medicinal plants remains unclear. In the genome of the balloon flower (Platycodon grandiflorus), we identified 10 putative P. grandiflorus HDAC (PlgHDAC) proteins, which were classified into the three families (RPD3/HDA1, SIR2, and HD2 HDAC families) based on their domain compositions. These HDACs were predicted to be localized in various cellular compartments, indicating that they have diverse functions. In addition, the tissue-specific expression profiles of PlgHDACs differed across different plant tissues, indicating that they are involved in various developmental processes. Furthermore, the expression levels of all PlgHDACs were upregulated in leaves after waterlogging treatment, implying their potential role in coping with waterlogging-induced stress. Overall, our findings provide a comprehensive foundation for further research into the epigenetic regulation of PlgHDACs, and particularly, on their functions in response to environmental stresses such as waterlogging. Understanding the roles of these HDACs in the development and stress responses of balloon flower could have significant implications for improving crop yield and the quality of this important medicinal plant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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