Developments in next-generation sequencing (NGS) techogies have assisted in clarifying the diagnosis and treatment of developmental delay/intellectual disability (DD/ID) via molecular genetic testing. Advances in DNA sequencing technology have not only allowed the evolution of targeted panels but also, and more currently enabled genome-wide analyses to progress from research era to clinical practice. Broad acceptance of accuracy-guided targeted gene panel, whole-exome sequencing (WES), and whole-genome sequencing (WGS) for DD/ID need prospective analyses of the increasing cost-effectiveness versus conventional genetic testing. Choosing the appropriate sequencing method requires individual planning. Data are required to guide best-practice recommendations for genomic testing, regarding various clinical phenotypes in an etiologic approach. Targeted panel testing may be recommended as a firsttier testing approach for children with DD/ID. Family-based trio testing by WES/WGS can be used as a second test for DD/ID in undiagnosed children who previously tested negative on a targeted panel. The role of NGS in molecular diagnostics, treatment, prediction of prognosis will continue to increase further in the coming years. Given the rapid pace of changes in the past 10 years, all medical providers should be aware of the changes in the transformative genetics field.
PCR(Polymerase chain reaction) is a technique to replicate and amplify a desired part of DNA. It is used in various aspects such as DNA fingerprint analysis and rare DNA amplification of an extinct animal. Especially in the medical diagnosis field, it provides various measurement methods at the molecular level such as genetic diagnosis, and is a basic tool for molecular diagnostics. The internal shape of the plastic vial tube for PCR analysis used in the DNA detection process, and the surface roughness and internal cleanliness can affect detection and discrimination results. The plastic vial tube demanded by the developer of the PCR analysis equipment should be changed to a structure that eliminates the residual washing solution in the washing process to ensure the internal cleanliness. Thus the internal structure and the internal surface design for improving the PCR amplification efficiency are key issues to develop the plastic vial tube for the DNA detection process.
Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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v.2
no.1
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pp.7-14
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2024
In this paper, we explore the application of RNA-sequencing data and ensemble machine learning to predict lung cancer and treatment strategies for lung cancer, a leading cause of cancer mortality worldwide. The research utilizes Random Forest, XGBoost, and LightGBM models to analyze gene expression profiles from extensive datasets, aiming to enhance predictive accuracy for lung cancer prognosis. The methodology focuses on preprocessing RNA-seq data to standardize expression levels across samples and applying ensemble algorithms to maximize prediction stability and reduce model overfitting. Key findings indicate that ensemble models, especially XGBoost, substantially outperform traditional predictive models. Significant genetic markers such as ADGRF5 is identified as crucial for predicting lung cancer outcomes. In conclusion, ensemble learning using RNA-seq data proves highly effective in predicting lung cancer, suggesting a potential shift towards more precise and personalized treatment approaches. The results advocate for further integration of molecular and clinical data to refine diagnostic models and improve clinical outcomes, underscoring the critical role of advanced molecular diagnostics in enhancing patient survival rates and quality of life. This study lays the groundwork for future research in the application of RNA-sequencing data and ensemble machine learning techniques in clinical settings.
Granulosa cell tumors (GCTs) are rare sex cord-stromal tumors that have been studied for decades. However, their infrequency has delayed efforts to research their etiology. Recently, mutations in human GCTs have been discovered, which has led to further research aimed at determining the molecular mechanisms underlying the disease. Mouse models have been important tools for studying GCTs, and have provided means to develop and improve diagnostics and therapeutics. Thus far, several genetically modified mouse models, along with one spontaneous mouse model, have been reported. This review summarizes the phenotypes of these mouse models and their applicability in elucidating the mechanisms of granulosa cell tumor development.
Asthma is recognized as a complex disease resulting from interactions between multiple genetic and environmental factors. Accumulating evidence suggests that respiratory viral infections in early life constitute a major environmental risk factor for the development of childhood asthma. Respiratory viral infections have also been recognized as the most common cause of asthma exacerbation. The advent of molecular diagnostics to detect respiratory viruses has provided new insights into the role of human rhinovirus (HRV) infections in the pathogenesis of asthma. However, it is still unclear whether HRV infections cause asthma or if wheezing with HRV infection is simply a predictor of childhood asthma. Recent clinical and experimental studies have identified plausible pathways by which HRV infection could cause asthma, particularly in a susceptible host, and exacerbate disease. Airway epithelial cells, the primary site of infection and replication of HRV, play a key role in these processes. Details regarding the role of genetic factors, including ORMDL3, are beginning to emerge. This review discusses recent clinical and experimental evidence for the role of HRV infection in the development and exacerbation of childhood asthma and the potential underlying mechanisms that have been proposed.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2001.10a
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pp.1-9
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2001
scale genomic and postgenomic data means that many of the challenges in biomedical research are now challenges in computational sciences and information technology. The informatics revolutions both in clinical informatics and bioinformatics will change the current paradigm of biomedical sciences and practice of clinical medicine, including diagnostics, therapeutics, and prognostics. Postgenome informatics, powered by high throughput technologies and genomic-scale databases, is likely to transform our biomedical understanding forever much the same way that biochemistry did a generation ago. In this talk, 1 will describe how these technologies will in pact biomedical research and clinical care, emphasizing recent advances in biochip-based functional genomics. Basic data preprocessing with normalization and filtering, primary pattern analysis, and machine teaming algorithms will be presented. Issues of integrated biochip informatics technologies including multivariate data projection, gene-metabolic pathway mapping, automated biomolecular annotation, text mining of factual and literature databases, and integrated management of biomolecular databases will be discussed. Each step will be given with real examples from ongoing research activities in the context of clinical relevance. Issues of linking molecular genotype and clinical phenotype information will be discussed.
Serous ovarian cancer is one of the most lethal gynecological malignancies. Progress on effective diagnostics and therapeutics for this disease are hampered by ambiguity as to the cellular origins of this histotype of ovarian cancer, as well as limited suitable animal models to analyze early stages of disease. In this report, we will review current animal models with respect to the two proposed progenitor cells for serous ovarian cancer, the ovarian surface epithelium and the fallopian tube epithelium.
The genome sequencing project has generated and will continue to generate enormous amounts of sequence data including 5 eukaryotic and about 60 prokaryotic genomes. Given this ever-increasing amounts of sequence information, new strategies are necessary to efficiently pursue the next phase of the genome project-the elucidation of gene expression patterns and gene product function on a whole genome scale. In order to assign functional information to the genome sequence, DNA chip(or gene microarray) technology was developed to efficiently identify the differential expression pattern of independent biological samples. DNA chip provides a new tool for genome expression analysis that may revolutionize many aspects of biotechnology including new drug discovery and disease diagnostics.
Engineered DNA-binding domains provide a powerful technology for numerous biomedical studies due to their ability to recognize specific DNA sequences. Zinc fingers (ZF) are one of the most common DNA-binding domains and have been extensively studied for a variety of applications, such as gene regulation, genome engineering and diagnostics. Another novel DNA-binding domain known as a transcriptional activator-like effector (TALE) has been more recently discovered, which has a previously undescribed DNA-binding mode. Due to their modular architecture and flexibility, TALEs have been rapidly developed into artificial gene targeting reagents. Here, we describe the methods used to design these DNA-binding proteins and their key applications in biomedical research.
Malaria is a tropical disease caused by protozoans of the Plasmodium genus. Delayed diagnosis and misdiagnosis are strongly associated with higher mortality. In recent years, a greater importance is attributed to Plasmodium knowlesi, a species found mainly in Southeast Asia. Routine parasitological diagnostics are associated with certain limitations and difficulties in unambiguous determination of the parasite species based only on microscopic image. Recently, molecular techniques have been increasingly used for predictive diagnosis. The aim of the study is to draw attention to the risk of travelling to knowlesi malaria endemic areas and to raise awareness among personnel involved in the therapeutic process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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