Kim, Ka-Kyung;Cho, Yoon-Shin;Cho, Nam-H.;Shin, Chol;Kim, Jong-Won
Genomics & Informatics
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v.8
no.3
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pp.122-130
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2010
Abnormal hematological values are associated with various disorders including cancer and cardiovascular, metabolic, infectious, and immune diseases. We report the copy number variations (CNVs) in clinically relevant hematological parameters, including hemoglobin level, red and white blood cell counts, platelet counts, and red blood cell (RBC) volume. We describe CNVs in several loci associated with these hematological parameters in 8,842 samples from Korean population-based studies. The data that we evaluated included four RBC parameters, one platelet parameter, and one associated with total white blood cell (WBC) count, exceeding the genome-wide significance. We show that CNVs in hematological parameters are associated with some loci, different from previously associated loci reported in single nucleotide polymorphism (SNP) association studies.
Eun Pyo Hong;Dong Hyuk Youn;Bong Jun Kim;Jae Jun Lee;Sehyeon Nam;Hyojong Yoo;Heung Cheol Kim;Jong Kook Rhim;Jeong Jin Park;Jin Pyeong Jeon
Journal of Korean Neurosurgical Society
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v.66
no.4
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pp.409-417
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2023
Objective : The association between boule (BOLL) and endothelin receptor type A (EDNRA) loci and intracranial aneurysm (IA) formation has been reported via genome-wide association studies. We sought to identify genome-wide interactions involving BOLL and EDNRA loci for IA in a Korean adult cohort. Methods : Genome-wide pairwise interaction analyses of BOLL and EDNRA involving 250 patients with IA and 296 controls were performed using the additive effect model after adjusting for confounding factors. Results : Among 512575 single-nucleotide polymorphisms (SNPs), 23 and 11 common SNPs suggested a genome-wide interaction threshold (p<1.25×10-8) involving rs700651 (BOLL) and rs6841581 (EDNRA). Rather than singe SNP effect of BOLL or EDNRA on IA development, they showed a synergistic effect on IA formation via multifactorial pair-wise interactions. The rs1105980 of PTCH1 gene showed the most significant interaction with rs700651 (natural log-transformed odds ratio [lnOR], 1.53; p=6.41×10-11). The rs74585958 of RYK gene interacted strongly with rs6841581 (lnOR, -19.91; p=1.64×10-9). Although, there was no direct interaction between BOLL and EDNRA variants, two EDNRA-interacting gene variants of TNIK (rs11925024 and rs1231) and FTO (rs9302654), and one BOLL-interacting METTL4 gene variant (rs549315) exhibited marginal interaction with BOLL gene. Conclusion : BOLL or EDNRA may have a synergistic effect on IA formation via multifactorial pair-wise interactions.
Oh, Ji Hee;Kim, Yun Kyoung;Moon, Sanghoon;Kim, Young Jin;Kim, Bong-Jo
Genomics & Informatics
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v.12
no.4
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pp.225-230
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2014
Platelets are derived from the fragments that are formed from the cytoplasm of bone marrow megakaryocytes-small irregularly shaped anuclear cells. Platelets respond to vascular damage, contracts blood vessels, and attaches to the damaged region, thereby stopping bleeding, together with the action of blood coagulation factors. Platelet activation is known to affect genes associated with vascular risk factors, as well as with arteriosclerosis and myocardial infarction. Here, we performed a genome-wide association study with 352,228 single-nucleotide polymorphisms typed in 8,842 subjects of the Korea Association Resource (KARE) project and replicated the results in 7,861 subjects from an independent population. We identified genetic associations between platelet count and common variants nearby chromosome 4p16.1 ($p=1.46{\times}10^{10}$, in the KIAA0232 gene), 6p21 ($p=1.36{\times}10^{-7}$, in the BAK1 gene), and 12q24.12 ($p=1.11{\times}10^{-15}$, in the SH2B3 gene). Our results illustrate the value of large-scale discovery and a focus for several novel research avenues.
Erythrocyte traits are heritable and indirect indicators of blood diseases caused by erythrocyte, but their genetic factors are largely unknown. So we performed genome-wide association study in 8,842 Korean individuals to identify genetic factors influencing erythrocyte traits. We identified 40 associations for three erythrocyte traits at genome-wide significance levels (p < $1{\times}10^{-6}$). We compared these associated loci with those reported in genome-wide association studies of European and Japanese. Our findings include previously identified loci(HBS1L-MYB, TMPRSS6, USP49 and CCND3) in other studies and novel associations (MRDS1/OFCC1, CSDE1, NRAS and 8 other loci). For example, SNP rs4895440 of HBS1L-MYB intergenic region on chromosome 6q23.3 is one of the most associations influencing erythrocyte traits (p=$8.33{\times}10^{-27}$).
Objective: The objective of this study was to perform genome (genome wide association studies [GWAS]) and chromosome (CWAS) wide association analyses to identify single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with growth traits in registered Simmental and Simbrah cattle. Methods: The phenotypes were deregressed BLUP EBVs for birth weight, weaning weight direct, weaning weight maternal, and yearling weight. The genotyping was performed with the GGP Bovine 150k chip. After the quality control analysis, 105,129 autosomal SNP from 967 animals (473 Simmental and 494 Simbrah) were used to carry out genotype association tests. The two association analyses were performed per breed and using combined information of the two breeds. The SNP associated with growth traits were mapped to their corresponding genes at 100 kb on either side. Results: A difference in magnitude of posterior probabilities was found across breeds between genome and chromosome wide association analyses. A total of 110, 143, and 302 SNP were associated with GWAS and CWAS for growth traits in the Simmental-, Simbrah- and joint -data analyses, respectively. It stands out from the enrichment analysis of the pathways for RNA polymerase (POLR2G, POLR3E) and GABAergic synapse (GABRR1, GABRR3) for Simmental cattle and p53 signaling pathway (BID, SERPINB5) for Simbrah cattle. Conclusion: Only 6,265% of the markers associated with growth traits were found using CWAS and GWAS. The associated markers using the CWAS analysis, which were not associated using the GWAS, represents information that due to the model and priors was not associated with the traits.
Although growth rate is one of the main economic traits of concern in pig production, there is limited knowledge on its epigenetic regulation, such as DNA methylation. In this study, we conducted methyl-CpG binding domain protein-enriched genome sequencing (MBD-seq) to compare genome-wide DNA methylation profile of small intestine and liver tissue between fast- and slow-growing weaning piglets. The genome-wide methylation pattern between the two different growing groups showed similar proportion of CpG (regions of DNA where a cytosine nucleotide occurs next to a guanine nucleotide in the linear sequence) coverage, genomic regions, and gene regions. Differentially methylated regions and genes were also identified for downstream analysis. In canonical pathway analysis using differentially methylated genes, pathways (triacylglycerol pathway, some cell cycle related pathways, and insulin receptor signaling pathway) expected to be related to growth rate were enriched in the two organ tissues. Differentially methylated genes were also organized in gene networks related to the cellular development, growth, and carbohydrate metabolism. Even though further study is required, the result of this study may contribute to the understanding of epigenetic regulation in pig growth.
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.
In recent years, high-throughput genome-wide RNA interference screening is emerging as an essential tool to biologists in understanding complex cellular processes. The manual analysis of the large number of images produced in each study spends much time and the labor. Hence, automatic cellular image analysis becomes an urgent need, where segmentation is the first and one of the most important steps. However, those factors such as the region overlapping, a variety of shapes, and non-uniform local characteristics of cellular images become obstacles to efficient cell segmentation. To avoid the problem, a new watershed-based cell segmentation algorithm using a localized segmentation method and a feature vector is proposed in this paper. Localized approach in segmentation resolves the problems caused by a variety of shapes and non-uniform characteristics. In addition, the poor performance of segmentation in overlapped regions can be improved by taking advantage of a feature vector whose component features complement each other. Simulation results show that the proposed method improves the segmentation performance compared to the method in Cellprofiler.
Park, Tae-Joon;Hwang, Mi Yeong;Moon, Sanghoon;Hwang, Joo-Yeon;Go, Min Jin;Kim, Bong-Jo
Genomics & Informatics
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v.14
no.4
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pp.216-221
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2016
Osteoporotic fractures (OFs) are critical hard outcomes of osteoporosis and are characterized by decreased bone strength induced by low bone density and microarchitectural deterioration in bone tissue. Most OFs cause acute pain, hospitalization, immobilization, and slow recovery in patients and are associated with increased mortality. A variety of genetic studies have suggested associations of genetic variants with the risk of OF. Genome-wide association studies have reported various single-nucleotide polymorphisms and copy number variations (CNVs) in European and Asian populations. To identify CNV regions associated with OF risk, we conducted a genome-wide CNV study in a Korean population. We performed logistic regression analyses in 1,537 Korean subjects (299 OF cases and 1,238 healthy controls) and identified a total of 8 CNV regions significantly associated with OF (p < 0.05). Then, one CNV region located on chromosome 20q13.12 was selected for experimental validation. The selected CNV region was experimentally validated by quantitative polymerase chain reaction. The CNV region of chromosome 20q13.12 is positioned upstream of a family of long non-coding RNAs, LINC01260. Our findings could provide new information on the genetic factors associated with the risk of OF.
This study identified genomic factors associated with endoplasmic reticulum protein (ERp)29 gene expression in a genome-wide association study (GWAS) of genetic variants, including single-nucleotide polymorphisms (SNPs). In total, 373 European genes from the 1000 Genomes Project were analyzed. SNPs with an allelic frequency of less than or more than 5% were removed, resulting in 5,913,563 SNPs including in the analysis. The following expression quantitative trait loci (eQTL) from the long noncoding RNA LOC105372577 were strongly associated with ERp29 expression: rs6138266 (p<4.172e10), rs62193420 (p<1.173e10), and rs6138267 (p<2.041e10). These were strongly expressed in the testis and in the brain. The three eQTL were identified through a transcriptome-wide association study (TWAS) and showed a significant association with ERp29 and osteosarcoma amplified 9 (OS9) expression. Upstream sequences of rs6138266 were recognized by ChIP-seq data, while HaploReg was used to demonstrate how its regulatory DNA binds upstream of transcription factor 1 (USF1). There were no changes in the expression of OS9 or USF1 following ER stress.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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