During pretreatment of lignocellulosic biomass, a variety of fermentation inhibitors, including acetic acid and vanillin, are released. Using DNA microarray analysis, this study explored genes of the budding yeast Saccharomyces cerevisiae that respond to vanillin-induced stress. The expression of 273 genes was upregulated and that of 205 genes was downregulated under vanillin stress. Significantly induced genes included MCH2, SNG1, GPH1, and TMA10, whereas NOP2, UTP18, FUR1, and SPR1 were down regulated. Sequence analysis of the 5'-flanking region of upregulated genes suggested that vanillin might regulate gene expression in a stress response element (STRE)-dependent manner, in addition to a pathway that involved the transcription factor Yap1p. Retardation in the cell growth of mutant strains indicated that MCH2, SNG1, and GPH1 are intimately involved in vanillin stress response. Deletion of the genes whose expression levels were decreased under vanillin stress did not result in a notable change in S. cerevisiae growth under vanillin stress. This study will provide the basis for a better understanding of the stress response of the yeast S. cerevisiae to fermentation inhibitors.
Background: Psoriasis is a chronic inflammatory skin disease with an incidence of 0.5~3% of the worldwide population. The pathogenesis of psoriasis is related to dysregulated keratinocyte function and immune reactions. Notably, genetic factors are considered important etiological contributors. Globally, several researchers have recently performed genome-wide association studies (GWAS) to identify the genes related with psoriasis. Objective: We aimed to investigate the expression pattern of 2 candidate genes that were identified by GWAS. These include interleukin 28 receptor alpha (IL28RA) and CUB and Sushi multiple domains 1 (CSMD1). Methods: We applied imiquimod cream to develop a psoriasis-like mouse model and obtained skin tissue. We performed immunohistochemistry to detect the expression of IL-28A and CSMD1. Results: IL28RA expression increased at an early time point such as 1 day after the topical application of 5% imiquimod cream. However, its expression returned to baseline levels 2 weeks after the topical application of imiquimod cream. CSMD1 expression also increased after the topical application of imiquimod, with increased expression particularly observed in the upper epidermal layer. Notably, CSMD1 expression decreased 7 days after imiquimod cream application. Conclusion: These results suggest that IL28RA and CSMD1 may play key roles in the pathogenesis of psoriasis.
Alternative splicing (AS) is an important mechanism of producing transcriptome diversity and microarray techniques are being used increasingly to monitor the splice variants. There exist three types of microarrays interrogating AS events-junction, exon, and tiling arrays. Junction probes have the advantage of monitoring the splice site directly. Johnson et al., performed a genome-wide survey of human alternative pre-mRNA splicing with exon junction microarrays (Science 302:2141-2144, 2003), which monitored splicing at every known exon-exon junctions for more than 10,000 multi-exon human genes in 52 tissues and cell lines. Here, we describe an algorithm to deduce the relative concentration of isoforms from the junction array data. Non-negative Matrix Factorization (NMF) is applied to obtain the transcript structure inferred from the expression data. Then we choose the transcript models consistent with the ECgene model of alternative splicing which is based on mRNA and EST alignment. The probe-transcript matrix is constructed using the NMF-consistent ECgene transcripts, and the isoform abundance is deduced from the non-negative least squares (NNLS) fitting of experimental data. Our method can be easily extended to other types of microarrays with exon or junction probes.
Genomic instability, which occurs through both genetic mechanisms (underlying inheritable phenotypic variations caused by DNA sequence-dependent alterations, such as mutation, deletion, insertion, inversion, translocation, and chromosomal aneuploidy) and epigenomic aberrations (underlying inheritable phenotypic variations caused by DNA sequence-independent alterations caused by a change of chromatin structure, such as DNA methylation and histone modifications), is known to promote tumorigenesis and tumor progression. Mechanisms involve both genomic instability and epigenomic aberrations that lose or gain the function of genes that impinge on tumor suppression/prevention or oncogenesis. Growing evidence points to an epigenome-wide disruption that involves large-scale DNA hypomethylation but specific hyper-methylation of tumor suppressor genes, large blocks of aberrant histone modifications, and abnormal miRNA expression profile. Emerging molecular details regarding the modulation of these epigenetic events in cancer are used to illustrate the alterations of epigenetic molecules, and their consequent malfunctions could contribute to cancer biology. More recently, intriguing evidence supporting that genetic and epigenetic mechanisms are not separate events in cancer has been emerging; they intertwine and take advantage of each other during tumorigenesis. In addition, we discuss the collusion between epigenetics and genetics mediated by heterochromatin protein 1, a major component of heterochromatin, in order to maintain genome integrity.
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.
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.
Among the known interferon-induced antiviral mechanisms, the Mx pathway is one of the most powerful pathways. The Mx protein has direct antiviral activity and inhibits a wide range of viruses by blocking an early stage of the viral replication cycle. Cloning, characterization, and expression of Mx in vivo and in vitro have been conducted. The chicken Mx gene spans 21 kb and is made up of 14 exons and 13 introns, of which the promoter region was analyzed. The real-time PCR results showed that Mx expression was increased in chicken embryo fibroblasts (CEF) after 12- and 24-h induction with polyI: C. Induction of Mx expression by poly I: C in vivo revealed tissue-specific patterns among the chicken tissues tested. A trace expression of Mx was detected in healthy chicken liver tissues from adult chickens without inducement; the expression levels in the liver, heart, and gizzard were higher than in the muscle and kidney. This is the first report to demonstrate the expression of a glutathione-S-transferase-tagged-Mx fusion protein of 75 KDa, as well as the biological activity tested by SDS-PAGE and western blotting.
Objective: This study aimed to validate the statistical evidence from the genome-wide association study (GWAS) as true-positive and to better understand the effects of the glycophorin C (GYPC) gene on serum hemoglobin traits. Methods: Our initial GWAS revealed the presence of two single nucleotide polymorphisms (SNPs) (ASGA0069038 and ALGA0084612) for the hemoglobin concentration trait (HGB) in the 2.48 Mb region of SSC15. From this target region, GYPC was selected as a promising gene that associated with serum HGB traits in pigs. SNPs within the GYPC gene were detected by sequencing. Thereafter, we performed association analysis of the variant with the serum hemoglobin level in three pig populations. Results: We identified one SNP (g.29625094 T>C) in exon 3 of the GYPC gene. Statistical analysis showed a significant association of the SNP with the serum hemoglobin level on day 20 (p<0.05). By quantitative real-time polymerase chain reaction, the GYPC gene was expressed in eight different tissues. Conclusion: These results might improve our understanding of GYPC function and provide evidence for its association with serum hemoglobin traits in the pig. These results also indicate that the GYPC gene might serve as a useful marker in pig breeding programs.
본 논문에서는 인간의 피부섬유모세포(Human dermal fibroblasts)로부터 확보한 전사체 정보를 활용하여 나이를 예측하는 방법을 소개한다. 제안 방법에서는 훈련을 통해 확보한 분류기 및 회귀 모델을 이용하여 샘플이 속한 적합한 연령 그룹을 선택한 후, 선택된 연령 그룹에 속하는 훈련 데이터의 관측값을 활용하여 구체적인 연령을 예측한다. 연령을 예측하려는 샘플이 입력되면 복수 개의 판별 규칙이 순서대로 실행되는데, 개별 판별 규칙에서는 분류기와 회귀 모델을 동시에 실행하여 해당 판별 규칙에 대한 선택조건이 만족되는지 여부를 확인한다. 선택 조건이 만족될 경우 판별 규칙의 타겟 연령 그룹에 속하는 데이터를 이용하여 훈련된 회귀 모델로 연령을 예측하며, 선택 조건이 만족되지 않으면 후속 판별 규칙을 실행한다. 공개 데이터에 대하여 실험한 결과 기존 연구에서 달성한 7.7년의 평균 예측 오차보다 우수한 5.7년이라는 평균 예측 오차를 달성함을 확인하였다.
BACKGROUND/OBJECTIVES: A high-fat diet (HFD) induces obesity, which is a major risk factor for cardiovascular disease and cancer, while a calorie-restricted diet can extend life span by reducing the risk of these diseases. It is known that health effects of diet are partially conveyed through epigenetic mechanism including DNA methylation. In this study, we investigated the genome-wide hepatic DNA methylation to identify the epigenetic effects of HFD-induced obesity. MATERIALS AND METHODS: Seven-week-old male C57BL/6 mice were fed control diet (CD), calorie-restricted control diet (CRCD), or HFD for 16 weeks (after one week of acclimation to the control diet). Food intake, body weight, and liver weight were measured. Hepatic triacylglycerol and cholesterol levels were determined using enzymatic colorimetric methods. Changes in genome-wide DNA methylation were determined by a DNA methylation microarray method combined with methylated DNA immunoprecipitation. The level of transcription of individual genes was measured by real-time PCR. RESULTS: The DNA methylation statuses of genes in biological networks related to lipid metabolism and hepatic steatosis were influenced by HFD-induced obesity. In HFD group, a proinflammatory Casp1 (Caspase 1) gene had hypomethylated CpG sites at the 1.5-kb upstream region of its transcription start site (TSS), and its mRNA level was higher compared with that in CD group. Additionally, an energy metabolism-associated gene Ndufb9 (NADH dehydrogenase 1 beta subcomplex 9) in HFD group had hypermethylated CpG sites at the 2.6-kb downstream region of its TSS, and its mRNA level was lower compared with that in CRCD group. CONCLUSIONS: HFD alters DNA methylation profiles in genes associated with liver lipid metabolism and hepatic steatosis. The methylation statuses of Casp1 and Ndufb9 were particularly influenced by the HFD. The expression of these genes in HFD differed significantly compared with CD and CRCD, respectively, suggesting that the expressions of Casp1 and Ndufb9 in liver were regulated by their methylation statuses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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