Rahmat Dani Satria;Lalu Muhammad Irham;Wirawan Adikusuma;Anisa Nova Puspitaningrum;Arief Rahman Afief;Riat El Khair;Abdi Wira Septama
Genomics & Informatics
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제21권3호
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pp.31.1-31.8
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2023
Multiple myeloma (MM) is a hematological malignancy. It is widely believed that genetic factors play a significant role in the development of MM, as investigated in numerous studies. However, the application of genomic information for clinical purposes, including diagnostic and prognostic biomarkers, remains largely confined to research. In this study, we utilized genetic information from the Genomic-Driven Clinical Implementation for Multiple Myeloma database, which is dedicated to clinical trial studies on MM. This genetic information was sourced from the genome-wide association studies catalog database. We prioritized genes with the potential to cause MM based on established annotations, as well as biological risk genes for MM, as potential drug target candidates. The DrugBank database was employed to identify drug candidates targeting these genes. Our research led to the discovery of 14 MM biological risk genes and the identification of 10 drugs that target three of these genes. Notably, only one of these 10 drugs, panobinostat, has been approved for use in MM. The two most promising genes, calcium signal-modulating cyclophilin ligand (CAMLG) and histone deacetylase 2 (HDAC2), were targeted by four drugs (cyclosporine, belinostat, vorinostat, and romidepsin), all of which have clinical evidence supporting their use in the treatment of MM. Interestingly, five of the 10 drugs have been approved for other indications than MM, but they may also be effective in treating MM. Therefore, this study aimed to clarify the genomic variants involved in the pathogenesis of MM and highlight the potential benefits of these genomic variants in drug discovery.
Dongdong Jia;Meili Zhou;Wei WEI;Dong Wang;Zongwen Bai
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권12호
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pp.3383-3397
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2023
Scene graphs serve as semantic abstractions of images and play a crucial role in enhancing visual comprehension and reasoning. However, the performance of Scene Graph Generation is often compromised when working with biased data in real-world situations. While many existing systems focus on a single stage of learning for both feature extraction and classification, some employ Class-Balancing strategies, such as Re-weighting, Data Resampling, and Transfer Learning from head to tail. In this paper, we propose a novel approach that decouples the feature extraction and classification phases of the scene graph generation process. For feature extraction, we leverage a transformer-based architecture and design an adaptive calibration function specifically for predicate classification. This function enables us to dynamically adjust the classification scores for each predicate category. Additionally, we introduce a Distribution Alignment technique that effectively balances the class distribution after the feature extraction phase reaches a stable state, thereby facilitating the retraining of the classification head. Importantly, our Distribution Alignment strategy is model-independent and does not require additional supervision, making it applicable to a wide range of SGG models. Using the scene graph diagnostic toolkit on Visual Genome and several popular models, we achieved significant improvements over the previous state-of-the-art methods with our model. Compared to the TDE model, our model improved mR@100 by 70.5% for PredCls, by 84.0% for SGCls, and by 97.6% for SGDet tasks.
Muhammad Ma'ruf;Lalu Muhammad Irham;Wirawan Adikusuma;Made Ary Sarasmita;Sabiah Khairi;Barkah Djaka Purwanto;Rockie Chong;Maulida Mazaya;Lalu Muhammad Harmain Siswanto
Genomics & Informatics
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제21권4호
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pp.48.1-48.8
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2023
Liver cancer is the fourth leading cause of death worldwide. Well-known risk factors include hepatitis B virus and hepatitis C virus, along with exposure to aflatoxins, excessive alcohol consumption, obesity, and type 2 diabetes. Genomic variants play a crucial role in mediating the associations between these risk factors and liver cancer. However, the specific variants involved in this process remain under-explored. This study utilized a bioinformatics approach to identify genetic variants associated with liver cancer from various continents. Single-nucleotide polymorphisms associated with liver cancer were retrieved from the genome-wide association studies catalog. Prioritization was then performed using functional annotation with HaploReg v4.1 and the Ensembl database. The prevalence and allele frequencies of each variant were evaluated using Pearson correlation coefficients. Two variants, rs2294915 and rs2896019, encoded by the PNPLA3 gene, were found to be highly expressed in the liver tissue, as well as in the skin, cell-cultured fibroblasts, and adipose-subcutaneous tissue, all of which contribute to the risk of liver cancer. We further found that these two SNPs (rs2294915 and rs2896019) were positively correlated with the prevalence rate. Positive associations with the prevalence rate were more frequent in East Asian and African populations. We highlight the utility of this population-specific PNPLA3 genetic variant for genetic association studies and for the early prognosis and treatment of liver cancer. This study highlights the potential of integrating genomic databases with bioinformatic analysis to identify genetic variations involved in the pathogenesis of liver cancer. The genetic variants investigated in this study are likely to predispose to liver cancer and could affect its progression and aggressiveness. We recommend future research prioritizing the validation of these variations in clinical settings.
Objective: Rare study of the non-coding and regulatory regions of the genome limits our ability to decode the mechanisms of fatty liver hemorrhage syndrome (FLHS) in chickens. Methods: Herein, we constructed the high-fat diet-induced FLHS chicken model to investigate the genome-wide active enhancers and transcriptome by H3K27ac target chromatin immunoprecipitation sequencing (ChIP-seq) and RNA sequencing (RNA-Seq) profiles of normal and FLHS liver tissues. Concurrently, an integrative analysis combining ChIP-seq with RNA-Seq and a comparative analysis with chicken FLHS, rat non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) and human NAFLD at the transcriptome level revealed the enhancer and super enhancer target genes and conservative genes involved in metabolic processes. Results: In total, 56 and 199 peak-genes were identified in upregulated peak-genes positively regulated by H3K27ac (Cor (peak-gene correlation) ≥0.5 and log2(FoldChange) ≥1) (PP) and downregulated peak-genes positively regulated by H3K27ac (Cor (peak-gene correlation) ≥0.5 and log2(FoldChange)≤-1) (PN), respectively; then we screened key regulatory targets mainly distributing in lipid metabolism (PCK1, APOA4, APOA1, INHBE) and apoptosis (KIT, NTRK2) together with MAPK and PPAR signaling pathway in FLHS. Intriguingly, PCK1 was also significantly covered in up-regulated super-enhancers (SEs), which further implied the vital role of PCK1 during the development of FLHS. Conclusion: Together, our studies have identified potential therapeutic biomarkers of PCK1 and elucidated novel insights into the pathogenesis of FLHS, especially for the epigenetic perspective.
최근 차세대염기서열해독법(Next Generation Sequencing, NGS)의 급속한 발전에 힘입어, 다양한 가축 종에 대한 전장유전체 수준의 해독 및 분석 연구수행이 가능하게 되었다. 소의 경우 현재 한우, 칡소, 흑우, 제주흑우 4품종의 재래소가 국제연합식량농업기구 가축다양성 정보시스템에 등록돼 있는 상태이다. 이러한 재래유전자원은 최근 NGS 기술을 이용 전장유전체에 걸친 대용량의 단일염기다형성 정보를 얻는데 성공하였으며, 또한 한국 재래소품종이 유럽기원의 소 품종들과 유전학적으로 차이가 있다는 점이 밝혀졌다. 또한 소 유전체학 분야에서 이 NGS의 응용은 유전체의 구조적 변이 특히 종전 대용량으로 정확한 발굴이 어려웠던 전장유전체에 널리 퍼진 복제수변이의 발굴에 성공적으로 적용되었다. 이러한 일련의 성공에도 불구하고 최근 NGS를 이용한 연구는 내재적인 한계점이 있었는데, 이는 연구 당시 고가의 연구비용 및 분석의 난해함으로 인해 각 대표 소 품종의 단수 또는 소수 개체에 대해서만 적용되었다는 점이 그 대표적 예라 할 수 있을 것이다. 즉, NGS에서 파생된 데이터의 보다 정확한 생물학적 의의를 찾기 위해서는 추가 실험적 검증과 더불어 면밀한 해석이 필요하다는 점을 시사하는 것이다. 최근 차세대염기서열 해독 비용이 지속으로 하락하고 있으며, 이는 단수개체가 아닌 집단수준에서의 NGS 적용이 가능해 짐에 따라 다양한 집단유전체학적 이론이 접목된 연구가 가능해지고 있다. 현재 국내 재래소 품종에 대한 집단수준에서의 연구는 극히 미흡한 상태이나, 이러한 상황은 최근 고밀도 칩, 차세대염기서열 자료와 같은 대용량 유전정보를 생산, 분석 중에 있어 재래가축에 대한 집단수준에서의 연구가 일부 해소될 것으로 기대된다.
Hydrazinocurcumin (HC), a synthetic derivative of curcumin, has been reported to inhibit angiogenesis via unknown mechanisms. Understanding the molecular mechanisms of the drug's action is important for the development of improved compounds with better pharmacological properties. A genome-wide drug-induced haploinsufficiency screening of fission yeast gene deletion mutants has been applied to identify drug targets of HC. As a first step, the 50% inhibition concentration $(IC_{50})$ of HC was determined to be $2.2{\mu}M$. The initial screening of 4,158 mutants in 384-well plates using robotics was performed at concentrations of 2, 3, and $4{\mu}M$. A second screening was performed to detect sensitivity to HC on the plates. The first screening revealed 178 candidates, and the second screening resulted in 13 candidates, following the elimination of 165 false positives. Final filtering of the condition-dependent haploinsufficient genes gave eight target genes. Analysis of the specific targets of HC has shown that they are related to septum formation and the general transcription processes, which may be related to histone acetyltransferase. The target mutants showed 65% growth inhibition in response to HC compared with wild-type controls, as shown by liquid culture assay.
Saccharomyces cerevisiae Dna2 helicase/endonuclease는 진핵세포 DNA 복제과정의 Okazaki fragment processing에서 RNA primer를 제거하는데 필수적인 역할을 한다. Genome-wide scale의 면역침전 실험결과, 기능이 알려져 있지 않은 단백질인 YHR122W가 Dna2 단백질과 상호작용한다고 예측되었다 (1). 본 연구에서는 이를 확인하기 위하여 YHR122W 유전자를 효모에서 과량발현시킨 결과, $dna2\Delta405N$ 돌연변이의 온도감수성 표현형이 억제되는 유전학적 상호작용을 관찰하였다. YHR122W 단백질이 Dna2 단백질과 직접적인 삼호작용을 하는지 확인하기 위하여 YHR122W를 대장균에서 재조합 단백질로 발현시키고 단백질을 정제하였다. Enzyme-linked immunosorbent assay를 통한 분석에서 YHR122W 단백질과 Dna2 단백질 사이의 상호작용을 확인하였다. 뿐만 아니라 YHR122W-Dna2 상호작용은 생리적 염도인 150 mM NaCl농도에서 가장 강한 결합을 보였다. 이러한 유전학적 상호작용과 물리적인 상호작용은 YHR122W가 생체내에서 Dna2의 기능과 밀접한 연관이 있을 가능성을 제시하고 있다.
본 연구에서는 국내외에서 수집한 벼 294개 유전자원 핵심집단을 대상으로 벼의 지엽각 특성에 대한 조사를 수행하였고, GWAS를 이용하여 지엽각 연관 유전자를 추출 및 분석하였다. 표현형 데이터를 이용한 GWAS의 Manhattan plot 결과 분석을 통해, 각 집단에서 염색체를 대상으로 표현형과 통계적 유의성을 나타내 연관성을 보이는 SNP를 발굴하였다. 지엽각 관련 특성에 대하여 선행 연구된 QTL region과의 비교를 통하여 본 연구에서 발굴된 SNP간의 유의성을 조사한 결과, 지엽각과 유의성이 있는 SNP (S8-19815442)가 이미 확인된 QTL region에 위치하는 것으로 나타났으며, 후보유전자 Os08g31950 대해 연관 유전자 변이를 관찰하기 위해서 형질 특이적 품종군 간의 염기서열을 비교한 결과 1개의 지역에서 단일염기변이가 검출되었다. Os08g31950의 조직별 RNA의 상대적 발현량 수준을 비교한 결과, Os08g31950 유전자는 모든 조직에서 높은 발현량을 확인할 수 있었으며 조직별로 다양한 발현 양상을 관찰할 수 있었다. 또한, 모두 직립형 품종군에서 상대적으로 발현량이 높게 나타났으며 뿌리보다 잎에서의 발현율이 높게 나타났다. 본 연구를 통해 동정된 지엽각 연관 후보유전자 Os08g31950는 벼 생육 및 수량 증대에 이용할 수 있는 마커제작 및 육종의 기초자료가 될 것으로 기대된다.
Park, Mi Na;Seo, Dongwon;Chung, Ki-Yong;Lee, Soo-Hyun;Chung, Yoon-Ji;Lee, Hyo-Jun;Lee, Jun-Heon;Park, Byoungho;Choi, Tae-Jeong;Lee, Seung-Hwan
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제33권10호
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pp.1558-1565
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2020
Objective: The objective of this study was to characterize the number of loci affecting growth traits and the distribution of single nucleotide polymorphism (SNP) effects on growth traits, and to understand the genetic architecture for growth traits in Hanwoo (Korean cattle) using genome-wide association study (GWAS), genomic partitioning, and hierarchical Bayesian mixture models. Methods: GWAS: A single-marker regression-based mixed model was used to test the association between SNPs and causal variants. A genotype relationship matrix was fitted as a random effect in this linear mixed model to correct the genetic structure of a sire family. Genomic restricted maximum likelihood and BayesR: A priori information included setting the fixed additive genetic variance to a pre-specified value; the first mixture component was set to zero, the second to 0.0001×σ2g, the third 0.001×σ2g, and the fourth to 0.01×σ2g. BayesR fixed a priori information was not more than 1% of the genetic variance for each of the SNPs affecting the mixed distribution. Results: The GWAS revealed common genomic regions of 2 Mb on bovine chromosome 14 (BTA14) and 3 had a moderate effect that may contain causal variants for body weight at 6, 12, 18, and 24 months. This genomic region explained approximately 10% of the variance against total additive genetic variance and body weight heritability at 12, 18, and 24 months. BayesR identified the exact genomic region containing causal SNPs on BTA14, 3, and 22. However, the genetic variance explained by each chromosome or SNP was estimated to be very small compared to the total additive genetic variance. Causal SNPs for growth trait on BTA14 explained only 0.04% to 0.5% of the genetic variance Conclusion: Segregating mutations have a moderate effect on BTA14, 3, and 19; many other loci with small effects on growth traits at different ages were also identified.
식물의 유일한 활성 스테로이드 호르몬인 Brassinosteroid (BR)는 다양한 내재적 또는 외부 신호 전달 경로와의 통합적인 결합을 통해 식물의 생장 및 발달 과정에서 중요한 기능을 하는 것으로 알려져 있다. 최근 식물학 연구들은 종자의 발아와 초기 발달과정에서 BR과 ABA 사이의 필수적인 상호작용 메커니즘이 존재하고 있음을 보고하고 있다. 하지만 이들 두 호르몬의 중요한 신호전달 상호작용에 대한 분자 메커니즘은 거의 알려지지 않았다. 식물의 초기 발달과정에서 BR에 의해 매개되는 ABA 신호전달과의 기능학적, 생물학적 상호작용 네트워크를 이해하기 위해 Agilent Arabidopsis $4{\times}44K$ 올리고 칩을 사용하여 비교 전사체 분석을 수행하였다. ABA에 반응하지 않는 bes1-D 돌연변이체에서의 ABA 처리에 따른 다양한 유전자의 발현 패턴을 야생형 식물과 비교 분석하였다. 그 결과 발현의 변화가 발생하는 유전자(DEGs) 2,353개를 확인하였다. GO 분석을 통해 ABA 신호전달 및 대사에 관여하는 유전자들이 BR 신호전달 경로에 의해 하향 조절되는 것으로 확인되었다. 뿐만 아니라, BR 신호전달 경로는 다양한 비생물학적/생물학적 스트레스, 오옥신 및 ROS 등 다양한 신호전달 체계와 밀접하게 연관되어 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 BR 신호전달의 활성화는 ABA 신호전달에 관여하는 다양한 유전자들의 발현을 억제함을 확인하였다. 또한 본 연구는 다양한 신호 경로 사이의 상호작용이 다양한 환경요인에 대한 식물의 적응 반응에 중요하게 작용할 수 있음을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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