Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2003.10a
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pp.221-228
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2003
This paper presents a novel method that can identify the individual's haplotype from the given genotypes. Because of the limitation of the conventional single-locus analysis, haplotypes have gained increasing attention in the mapping of complex-disease genes. Conventionally there are two approaches which resolve the individual's haplotypes. One is the molecular haplotypings which have many potential limitations in cost and convenience. The other is the in-silico haplotypings which phase the haplotypes from the diploid genotyped populations, and are cost effective and high-throughput method. In-silico haplotyping is divided into two sub-categories - statistical and computational method. The former computes the frequencies of the common haplotypes, and then resolves the individual's haplotypes. The latter directly resolves the individual's haplotypes using the perfect phylogeny model first proposed by Dan Gusfield [7]. Our method combines two approaches in order to increase the accuracy and the running time. The individuals' haplotypes are resolved by considering the MLE (Maximum Likelihood Estimation) in the process of computing the frequencies of the common haplotypes.
Recent rapid advances in genetic research are ushering us into the genome sequence era, where an individual's genome information is utilized for clinical practice. The most spectacular results of the human genome study have been provided by genome-wide association studies (GWASs). This is a review of the history of GWASs as related to my work. Further efforts are necessary to make full use of its potential power to medicine.
Recently completed mitochondrial genome databses from public resources provide us with a better understanding of individual mitochondrial genomes for population genomics. By determining the substitution rate of the genomic sequences, it is plausible to derive dates on the phylogenetic tree and build a chronology of events in the evolution of human species. MitGEN is specially designed as a mitochondrial genome browser for analyzing, comparing and visualizing single nucleotide polymorphism for human mitochondrial genomes between human races for comparative genomics. It is a standalone application and is available free for non-commercial work.
Genome-wide association studies (GWASs) have greatly contributed to the identification of common variants responsible for numerous complex traits. There are, however, unavoidable limitations in detecting causal and/or rare variants for traits in this approach, which depends on an LD-based tagging SNP microarray chip. In an effort to detect potential casual and/or rare variants for complex traits, such as type 2 diabetes (T2D) and triglycerides (TGs), we conducted a targeted resequencing of loci identified by the Korea Association REsource (KARE) GWAS. The target regions for resequencing comprised whole exons, exon-intron boundaries, and regulatory regions of genes that appeared within 1 Mb of the GWA signal boundary. From 124 individuals selected in population-based cohorts, a total of 0.7 Mb target regions were captured by the NimbleGen sequence capture 385K array. Subsequent sequencing, carried out by the Roche 454 Genome Sequencer FLX, generated about 110,000 sequence reads per individual. Mapping of sequence reads to the human reference genome was performed using the SSAHA2 program. An average of 62.2% of total reads was mapped to targets with an average 22X-fold coverage. A total of 5,983 SNPs (average 846 SNPs per individual) were called and annotated by GATK software, with 96.5% accuracy that was estimated by comparison with Affymetrix 5.0 genotyped data in identical individuals. About 51% of total SNPs were singletons that can be considered possible rare variants in the population. Among SNPs that appeared in exons, which occupies about 20% of total SNPs, 304 nonsynonymous singletons were tested with Polyphen to predict the protein damage caused by mutation. In total, we were able to detect 9 and 6 potentially functional rare SNPs for T2D and triglycerides, respectively, evoking a further step of replication genotyping in independent populations to prove their bona fide relevance to traits.
In recent years, genomic resources and information have accumulated at an ever increasing pace, in many plant species, through whole genome sequencing, large scale analysis of transcriptomes, DNA markers and functional studies of individual genes. Well-characterized species within key plant taxa, co-called "model systems", have played a pivotal role in nucleating the accumulation of genomic information and databases, thereby providing the basis for comparative genomic studies. In addition, recent advances to "Next Generation" sequencing technologies have propelled a new wave of genomics, enabling rapid, low cost analysis of numerous genomes, and the accumulation of genetic diversity data for large numbers of accessions within individual species. The resulting wealth of genomic information provides an opportunity to discern evolutionary processes that have impacted genome structure and the function of genes, using the tools of comparative analysis. Comparative genomics provides a platform to translate information from model species to crops, and to relate knowledge of genome function among crop species. Ultimately, the resulting knowledge will accelerate the development of more efficient breeding strategies through the identification of trait-associated orthologous genes and next generation functional gene-based markers.
The widespread presence of large-scale genomic variations, termed copy number variation (CNVs), has been recently recognized in phenotypically normal individuals. Judging by the growing number of reports on CNVs, it is now evident that these variants contribute significantly to genetic diversity in the human genome. Like single nucleotide polymorphisms (SNPs), CNVs are expected to serve as potential biomarkers for disease susceptibility or drug responses. However, the technical and practical concerns still remain to be tackled. In this review, we examine the current status of CNV DBs and research, including the ongoing efforts of CNV screening in the human genome. We also discuss the characteristics of platforms that are available at the moment and suggest the potential of CNVs in clinical research and application.
Long interspersed element-1 (LINE-1 or L1) is an autonomous retrotransposon, which is capable of inserting into a new region of genome. Previous studies have reported that these elements lead to genomic variations and altered functions by affecting gene expression and genetic networks. Mounting evidence strongly indicates that genetic diseases or various cancers can occur as a result of retrotransposition events that involve L1s. Therefore, the development of methodologies to study the structural variations and interpersonal insertion polymorphisms by L1 element-associated changes in an individual genome is invaluable. In this study, we applied a systematic approach to identify human-specific L1s (i.e., L1Hs) through the bioinformatics analysis of high-throughput next-generation sequencing data. We identified 525 candidates that could be inferred to carry non-reference L1Hs in a Korean individual genome (KPGP9). Among them, we randomly selected 40 candidates and validated that approximately 92.5% of non-reference L1Hs were inserted into a KPGP9 genome. In addition, unlike conventional methods, our relatively simple and expedited approach was highly reproducible in confirming the L1 insertions. Taken together, our findings strongly support that the identification of non-reference L1Hs by our novel target enrichment method demonstrates its future application to genomic variation studies on the risk of cancer and genetic disorders.
Proceedings of the Korean Society of Food Science and Nutrition Conference
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2004.11a
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pp.271-274
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2004
Nutritional genomics is a new field of study of how nutrition interacts with an individual's genome or individual responds to individual diets. Systematic approach of nutritional genomics will likely provide important clues about responders and non-responders. The current interest in personalizing health stems from the breakthroughs emerging in integrative technologies of genomics and epigenomics and the identification of genetic and epigentic diversity in individual's genetic make-up that are associated with variations in many aspects of health, including diet-related diseases. Microarray is a powerful screen system that is being also currently employed in nutritional research. Monitoring of gene expression at genome level is now possible with this technology, which allows the simultaneous assessment of the transcription of tens of thousands of genes and of their relative expression of pathological cells such tumor cells compared with that of normal cells. Epigenetic events such as DNA methylation can result in change of gene expression without involving changes in gene sequence. Recent developed technology of DNAarray-based methylation assay will facilitate wide study of epigenetic process in nutrigenomics. Some of the areas that would benefitfrom these technologies include identifying molecular targets (Biomarkers) for the risk and benefit assessment. These characterized biomarkers can reflect expose, response, and susceptibility to foods and their components. Furthermore the identified new biomarker perhaps can be utilized as a indicator of delivery system fur optimizing health.
To shed light on the genetic differences among food-originated coagulase-negative Staphylococcus (CNS), we performed pan-genome analysis of five species: Staphylococcus carnosus (two strains), Staphylococcus equorum (two strains), Staphylococcus succinus (three strains), Staphylococcus xylosus (two strains), and Staphylococcus saprophyticus (one strain). The pan-genome size increases with each new strain and currently holds about 4,500 genes from 10 genomes. Specific genes were shown to be strain dependent but not species dependent. Most specific genes were of unknown function or encoded restriction-modification enzymes, transposases, or prophages. Our results indicate that unique genes have been acquired or lost by convergent evolution within individual strains.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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