Red algae in the genus Portieria produce secondary halogenated monoterpenes, which are effective deterrents against herbivores, as secondary metabolites. Portieria hornemannii samples from various sites contain different concentrations of these metabolites, suggesting the existence of genetic diversity and cryptic species. To evaluate the genetic diversity and species distribution of Portieria in the northwest Pacific, we analyzed rbcL sequences of samples collected from Korea, Japan, and Taiwan. The phylogenetic analysis revealed five distinct lineages at the species level. One was recognized as Portieria japonica and the others were cryptic lineages in P. hornemannii. The rbcL haplotypes of P. japonica were genetically fragmented into two subgroups of geographic origin; Korean and Japanese. The four cryptic lineages within P. hornemannii were also geographically structured at a much finer scale. These results suggest that different genetic lineages in Portieria evolved from variable microhabitats, consequently influencing secondary metabolites. Further study is required to resolve the relationships between genetic and secondary metabolite variations in Portieria.
Park, Kunyou;Ju, Sungeun;Kim, Nari;Park, Seung-Yeol
BMB Reports
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제54권5호
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pp.246-252
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2021
The Golgi complex plays a central role in protein secretion by regulating cargo sorting and trafficking. As these processes are of functional importance to cell polarity, motility, growth, and division, there is considerable interest in achieving a comprehensive understanding of Golgi complex biology. However, the unique stack structure of this organelle has been a major hurdle to our understanding of how proteins are secreted through the Golgi apparatus. Herein, we summarize available relevant research to gain an understanding of protein secretion via the Golgi complex. This includes the molecular mechanisms of intra-Golgi trafficking and cargo export in the trans-Golgi network. Moreover, we review recent insights on signaling pathways regulated by the Golgi complex and their physiological significance.
MicroRNAs (miRNAs) play cardinal roles in regulating biological pathways and processes, resulting in significant physiological effects. To understand the complex regulatory network of miRNAs, previous studies have utilized massivescale datasets of miRNA targeting and attempted to computationally predict the functional targets of miRNAs. Many miRNA target prediction tools have been developed and are widely used by scientists from various fields of biology and medicine. Most of these tools consider seed pairing between miRNAs and their mRNA targets and additionally consider other determinants to improve prediction accuracy. However, these tools exhibit limited prediction accuracy and high false positive rates. The utilization of additional determinants, such as RNA modifications and RNA-binding protein binding sites, may further improve miRNA target prediction. In this review, we discuss the determinants of functional miRNA targeting that are currently used in miRNA target prediction and the potentially predictive but unappreciated determinants that may improve prediction accuracy.
Follicular helper T cells (Tfh) play a crucial role in generating high-affinity antibodies (Abs) and establishing immunological memory. Cytokines, among other functional molecules produced by Tfh, are central to germinal center (GC) reactions. This review focuses on the role of cytokines, including IL-21 and IL-4, in regulating B cell responses within the GC, such as differentiation, affinity maturation, and plasma cell development. Additionally, this review explores the impact of other cytokines like CXCL13, IL-10, IL-9, and IL-2 on GC responses and their potential involvement in autoimmune diseases, allergies, and cancer. This review highlights contributions of Tfh-derived cytokines to both protective immunity and immunopathology across a spectrum of diseases. A deeper understanding of Tfh cytokine biology holds promise for insights into biomedical conditions.
Jae-Han Jeon;Chang-Won, Hong;Eun Young Kim;Jae Man Lee
IMMUNE NETWORK
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제20권6호
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pp.46.1-46.13
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2020
Neutrophils are innate immune cells that constitute the first line of defense against invading pathogens. Due to this characteristic, they are exposed to diverse immunological environments wherein sources for nutrients are often limited. Recent advances in the field of immunometabolism revealed that neutrophils utilize diverse metabolic pathways in response to immunological challenges. In particular, neutrophils adopt specific metabolic pathways for modulating their effector functions in contrast to other immune cells, which undergo metabolic reprogramming to ensure differentiation into distinct cell subtypes. Therefore, neutrophils utilize different metabolic pathways not only to fulfill their energy requirements, but also to support specialized effector functions, such as neutrophil extracellular trap formation, ROS generation, chemotaxis, and degranulation. In this review, we discuss the basic metabolic pathways used by neutrophils and how these metabolic alterations play a critical role in their effector functions.
In the past, bioinformatics was often regarded as a difficult and rather remote field, practiced only by computer scientists and not a practical tool available to biologists. However, the various on-going genome projects have had a serious impact on biological sciences in various ways and now there is little doubt that bioinformatics is an essential part of the research environment, with a wealth of biological information to analyze and predict. Fully sequenced genomes made us to have additional insights into the functional properties of the encoded proteins and made it possible to develop new tools and schemes for functional biology on a proteomic scale. Among those are the yeast two-hybrid system, mass spectrometry and microarray: the technology of choice to detect protein-protein interactions. These functional insights emerge as networks of interacting proteins, also known as "pathway informatics" or "interactomics". Without exception it is no longer possible to make advances in the signaling/regulatory pathway studies without integrating information technologies with experimental technologies. In this paper, we will introduce the databases of protein interaction worldwide and discuss several challenging issues regarding the actual implementation of databases.
Kim, Kunho;Kim, Byungwhan;Kim, Kyungnam;Hong, Jin-Han;Park, Sang-Ho
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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pp.595-598
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2003
A new classifier is constructed by using a generalized regression neural network (GRNN) in conjunction with a random generator (RC). The RG played a role of generating a number of sets of random spreads given a range for gaussian functions in the pattern layer, The range experimentally varied from 0.4 to 1.4. The DNA sequences consisted 4 types of promoters. The performance of classifier is examined in terms of total classification sensitivity (TCS), and individual classification sensitivity (ICS). for comparisons, another GRNN classifier was constructed and optimized in conventional way. Compared GRNN, the RG-GRNN demonstrated much improved TCS along with better ICS on average.
Phloem network integrates cellular energy status into post-embryonic growth, and development by tight regulation of carbon allocation. Phloem development involves complicated coordination of cell fate determination, cell division, and terminal differentiation into sieve elements (SEs), functional conduit. All of these processes must be tightly coordinated, for optimization of systemic connection between source supplies and sink demands throughout plant life cycle, that has substantial impact on crop productivity. Despite its pivotal role, surprisingly, regulatory mechanisms underlying phloem development have just begun to be explored, and we recently identified a novel translational regulatory network involving RNA G-quadruplex and a zinc-finger protein, JULGI, for phloem development. From this perspective, we further discuss the role of RNA G-quadruplex on post-transcriptional control of phloem regulators, as a potential interface integrating spatial information for asymmetric cell division, and phloem development.
Ethanol actions in the amygdala formation may underlie in part the reinforcing effects of ethanol consumption. Previously a physiological phenomenon in the basolateral amygdala (BLA) that is dependent on neuronal network activity, compound postsynaptic potentials (cPSPs) were characterized. Effects of acute ethanol application on the frequency of cPSPs were subsequently investigated. Whole cell patch clamp recordings were performed from identified projection neurons in a rat brain slice preparation containing the amygdala formation. Acute ethanol exposure had complex effects on cPSP frequency, with both increases and decreases dependent on concentration, duration of exposure and age of the animal. Ethanol produces complex biphasic effects on synaptically-driven network activity in the BLA. These findings may relate to subjective effects of ethanol on arousal and anxiolysis in humans.
Studies on cellular pathways and networks are now one of the most actively researched topics in all fields of biomedicine ranging from developmental biology to etiology. Many databases have been developed and quantitative simulation models have been proposed. One of the eventual goals of pathway/network studies is to integrate different types of pathway/network models and databases to simulate overall cellular responses. A bottleneck to this goal is modeling gene expression since the mechanism of this process is not yet fully unveiled. We are developing a small scale computer program called CiRMU (Cis-Regulatory Machinery Unit model) for describing, viewing, analyzing, and modeling the process of gene expression. A prototype system is being designed and implemented for analyzing functions of nuclear receptors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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