Lee, Seulki;Kim, Jung Sun;Kang, Sang-Ho;Sohn, Seong-Han;Won, So Youn
Journal of Plant Biotechnology
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v.43
no.1
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pp.12-20
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2016
Advances in DNA sequencing technologies have contributed to revolutionary understanding of many fundamental biological processes. With unprecedented cost-effective and high-throughput sequencing, a single laboratory can afford to de novo sequence the whole genome for species of interest. In addition, population genetic studies have been remarkably accelerated by numerous molecular markers identified from unbiased genome-wide sequences of population samples. As sequencing technologies have evolved very rapidly, acquiring appropriate individual plants or populations is a major bottleneck in plant research considering the complex nature of plant genome, such as heterozygosity, repetitiveness, and polyploidy. This challenge could be overcome by the old but effective method known as haploid induction. Haploid plants containing half of their sporophytic chromosomes can be rapidly generated mainly by culturing gametophytic cells such as ovules or pollens. Subsequent chromosome doubling in haploid plants can generate stable doubled haploid (DH) with perfect homozygosity. Here, classical methodology to generate and identify haploid plants or DH are summarized. In addition, haploid induction by epigenetic regulation of centromeric histone is explained. Furthermore, the utilization of haploid plant in the genomics era is discussed in the aspect of genome sequencing project and population genetic studies.
The aim of study was to investigate genetic diversity for the calpain/calpastatin gene in three Hanwoo breeds [(Brown (n=62), Brindle (n=81) and Jeju Black (n=30)]. Random samples from three breeds of Hanwoo were selected and genotyped for the 7 SNPs of calpain/calpastatin using TaqMan method. Allele frequencies were investigated for CAPN1/CAST gene. Allele frequency of CAST2 SNP was 0.75, 0.59 and 0.22 for Brown, Brindle and Jeju black, respectively. The CAST3 revealed allele frequency of 0.59 and 0.57 in Brown and Jeju Black, while it showed very low allele frequency (0.07) in Brindle. In particular, favorable allele (G allele) for the CAPN1-2 SNP which was shown a strong association with tenderness in Taurine and Indicine cattle revealed 16% and 17% higher allele frequency in Brown Hanwoo (0.82) comparing Brindle (0.66) and Jeju Black Hanwoo (0.65). AMOVA demonstrated that among population variance occupied only 10% of total variance and among individual variance was 0%, while within individual variance was 90% of total variance. This result showed that population effect contributed very small portion of genetic to these three Hanwoo breeds, while within individual variance contributed large portion of genetic diversity within these Hanwoo breeds. In conclusion, three Hanwoo breeds (Brown, Brindle and Jeju black) showed a genetically homogeneous based on the 7 SNPs of CAPN1/CAST gene and it came from same ancestor to form modern Hanwoo breed.
The concept of precision medicine-prevention and treatment strategies that take individual variability into account-is hot issue of US in the year 2015. Precision medicine is a new concept that approach patients individually by there characteristics, such as genome, life style, environmental exposure, etc. For developing the precision medicine, National Institute of Health of US has been prepared the Precision Medicine Initiative Cohort Program, at least 1 million people cohort. The US President Obama announced the Precision Medicine Initiative on 30th January 2015. He announced that he will pioneer a new model of patient-powered research that promises to accelerate biomedical discoveries and provide clinicians with new tools, knowledge, and therapies to select which treatments will work best for which patients. Most medical treatments have been designed for the 'average patient.' As a result of this 'one-size-fits-all-approach,' treatments can be very successful for some patients but not for others. This is changing with the emergence of precision medicine, an innovative approach to disease prevention and treatment that takes into account individual differences in people's genes, environments, and lifestyles. Precision medicine gives clinicians tools to better understand the complex mechanisms underlying a patient's health, disease, or condition, and to better predict which treatments will be most effective. The healthcare researcher should prepare the new medicine era such as bio-information technology convergence, big data study.
Park, Mira;Kim, Soon Ae;Shin, Jieun;Joo, Eun-Jeong
Genomics & Informatics
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v.18
no.4
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pp.38.1-38.9
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2020
Chronotype is an important moderator of psychiatric illnesses, which seems to be controlled in some part by genetic factors. Clock genes are the most relevant genes for chronotype. In addition to the roles of individual genes, gene-gene interactions of clock genes substantially contribute to chronotype. We investigated genetic associations and gene-gene interactions of the clock genes BHLHB2, CLOCK, CSNK1E, NR1D1, PER1, PER2, PER3, and TIMELESS for chronotype in 1,293 healthy Korean individuals. Regression analysis was conducted to find associations between single nucleotide polymorphism (SNP) and chronotype. For gene-gene interaction analyses, the quantitative multifactor dimensionality reduction (QMDR) method, a nonparametric model-free method for quantitative phenotypes, were performed. No individual SNP or haplotype showed a significant association with chronotype by both regression analysis and single-locus model of QMDR. QMDR analysis identified NR1D1 rs2314339 and TIMELESS rs4630333 as the best SNP pairs among two-locus interaction models associated with chronotype (cross-validation consistency [CVC] = 8/10, p = 0.041). For the three-locus interaction model, the SNP combination of NR1D1 rs2314339, TIMELESS rs4630333, and PER3 rs228669 showed the best results (CVC = 4/10, p < 0.001). However, because the mean differences between genotype combinations were minor, the clinical roles of clock gene interactions are unlikely to be critical.
Since the introduction of RNA sequencing (RNA-seq) as a high-throughput mRNA expression analysis tool, this procedure has been increasingly implemented to identify cell-level transcriptome changes in a myriad of model systems. However, early methods processed cell samples in bulk, and therefore the unique transcriptomic patterns of individual cells would be lost due to data averaging. Nonetheless, the recent and continuous development of new single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) toolkits has enabled researchers to compare transcriptomes at a single-cell resolution, thus facilitating the analysis of individual cellular features and a deeper understanding of cellular functions. Nonetheless, the rapid evolution of high throughput single-cell "omics" tools has created the need for effective hypothesis verification strategies. Particularly, this issue could be addressed by coupling cell engineering techniques with single-cell sequencing. This approach has been successfully employed to gain further insights into disease pathogenesis and the dynamics of differentiation trajectories. Therefore, this review will discuss the current status of cell engineering toolkits and their contributions to single-cell and genome-wide data collection and analyses.
Objective: The genetic effects of an individual on the phenotypes of its social partners, such as its pen mates, are known as social genetic effects. This study aims to identify the candidate genes for social (pen-mates') average daily gain (ADG) in pigs by using the genome-wide association approach. Methods: Social ADG (sADG) was the average ADG of unrelated pen-mates (strangers). We used the phenotype data (16,802 records) after correcting for batch (week), sex, pen, number of strangers (1 to 7 pigs) in the pen, full-sib rate (0% to 80%) within pen, and age at the end of the test. A total of 1,041 pigs from Landrace breeds were genotyped using the Illumina PorcineSNP60 v2 BeadChip panel, which comprised 61,565 single nucleotide polymorphism (SNP) markers. After quality control, 909 individuals and 39,837 markers remained for sADG in genome-wide association study. Results: We detected five new SNPs, all on chromosome 6, which have not been associated with social ADG or other growth traits to date. One SNP was inside the prostaglandin $F2{\alpha}$ receptor (PTGFR) gene, another SNP was located 22 kb upstream of gene interferon-induced protein 44 (IFI44), and the last three SNPs were between 161 kb and 191 kb upstream of the EGF latrophilin and seven transmembrane domain-containing protein 1 (ELTD1) gene. PTGFR, IFI44, and ELTD1 were never associated with social interaction and social genetic effects in any of the previous studies. Conclusion: The identification of several genomic regions, and candidate genes associated with social genetic effects reported here, could contribute to a better understanding of the genetic basis of interaction traits for ADG. In conclusion, we suggest that the PTGFR, IFI44, and ELTD1 may be used as a molecular marker for sADG, although their functional effect was not defined yet. Thus, it will be of interest to execute association studies in those genes.
Objective: Copy number variations (CNVs) are a major source of genetic diversity complementary to single nucleotide polymorphism (SNP) in animals. The aim of the study was to perform a comprehensive genomic analysis of CNVs based on high density whole-genome SNP markers in Chinese Dongxiang spotted pigs. Methods: We used customized Affymetrix Axiom Pig1.4M array plates containing 1.4 million SNPs and the PennCNV algorithm to identify porcine CNVs on autosomes in Chinese Dongxiang spotted pigs. Then, the next generation sequence data was used to confirm the detected CNVs. Next, functional analysis was performed for gene contents in copy number variation regions (CNVRs). In addition, we compared the identified CNVRs with those reported ones and quantitative trait loci (QTL) in the pig QTL database. Results: We identified 871 putative CNVs belonging to 2,221 CNVRs on 17 autosomes. We further discarded CNVRs that were detected only in one individual, leaving us 166 CNVRs in total. The 166 CNVRs ranged from 2.89 kb to 617.53 kb with a mean value of 93.65 kb and a genome coverage of 15.55 Mb, corresponding to 0.58% of the pig genome. A total of 119 (71.69%) of the identified CNVRs were confirmed by next generation sequence data. Moreover, functional annotation showed that these CNVRs are involved in a variety of molecular functions. More than half (56.63%) of the CNVRs (n = 94) have been reported in previous studies, while 72 CNVRs are reported for the first time. In addition, 162 (97.59%) CNVRs were found to overlap with 2,765 previously reported QTLs affecting 378 phenotypic traits. Conclusion: The findings improve the catalog of pig CNVs and provide insights and novel molecular markers for further genetic analyses of Chinese indigenous pigs.
The pharmacotherapy of schizophrenia exhibits wide inter-individual variabilities in clinical efficacy and adverse effects. Recently, human genetic diversity has been known as one of the essential factors to the variation in human drug response. This suggests that drug therapy should be tailored to the genetic characteristics of the individual. Pharmacogenetics is the field of investigation that attempts to elucidate genetic basis of an individual's responses to pharmacotherapy, considering drug effects divided into two categories as pharmacokinetics and pharmacodynamics. The emerging field of pharmacogenomics, which focuses on genetic determinants of drug response at the level of the entire human genome, is important for development and prescription of safer and more effective individually tailored drugs and will aid in understanding how genetics influence drug response. In schizophrenia, pharmacogenetic studies have shown the role of genetic variants of the cytochrome P450 enzymes such as CYP2D6, CYP2C19, and CYP2A1 in the metabolism of antipsychotic drugs. At the level of drug targets, variants of the dopamine $D_2$, $D_3$ and $D_4$, and 5-$HT_{2A}$ and 5-$HT_{2C}$ receptors have been examined. The pharmacogenetic studies in schizophrenia presently shows controversial findings which may be related to the multiple involvement of genes with relatively small effects and to the lack of standardized phenotypes. For further development in the pharmacogenomics of schizophrenia, there would be required the extensive outcome measures and definitions, and the powerful new tools of genomics, proteomics and so on.
Lee Jai-Heon;Kim Kee-Young;Chung Dae-Soo;Chung Won Bok;Kwon Oh-Chang
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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1999.05a
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pp.162-163
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1999
The goal of this research was (1) to describe the conditions and parameters required for the cell cycle synchronization and the accumulation of large number of metaphase cells in maize and other cereal root tips, (2) to isolate intact metaphase chromosomes from root tips suitable for characterization by flow cytometry, and (3) to construct chromosome-specific libraries from maize. Plant metaphase chromosomes have been successfully synchronized and isolated from many cereal root-tips. DNA synthesis inhibitor (hydroxyurea) was used to synchronize cell cycle, follwed by treatement with trifluralin to accumulate metaphase chromosomes. Maize flow karyotypes show substantial variation among inbred lines. thish variation should be sueful in isolating individual chromosome types. In addition, flow cytometry is a useful method to measure DNA content of individual chromosomes in a genotyps, and to detect chromosomal variations. Individual chromosome peaks have been sorted from the maize hybrid B73/Mol7. Libraries were generated form the DOP-PCR amplification product from each peak. To date, we have analyzed clones from a library constructed from the maize chromosome 1 peak. Hybridization of labeled genomic DNA to clone inserts indicated that $24\%,\;18\%,\;and\;58\%$ of the clones were highly repetitive, medium repetitive, and low copy, respectively. Fifty percent of putative low cpoy clones showed single bands on inbred screening, blots, and the remaining $50\%$ were low copy repeats. Single copy clones showing polymorphism will be mapped using recombinant inbred mapping populations. Repetitive clones are being characterized by Southern blot analysis, and will be screened by in situ hybridization for their potential utility as chromosome specific markers.
Metal binding proteins or metallo-proteins are important for the stability of the protein and also serve as co-factors in various functions like controlling metabolism, regulating signal transport, and metal homeostasis. In structural genomics, prediction of metal binding proteins help in the selection of suitable growth medium for overexpression's studies and also help in obtaining the functional protein. Computational prediction using machine learning approach has been widely used in various fields of bioinformatics based on the fact all the information contains in amino acid sequence. In this study, random forest machine learning prediction systems were deployed with simplified amino acid for prediction of individual major metal ion binding sites like copper, calcium, cobalt, iron, magnesium, manganese, nickel, and zinc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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