고염 스트레스는 식물의 성장과 수확량에 치명적인 영향을 야기한다. 그와 같은, 환경 스트레스에 의하여 식물은 다양한 유전자의 발현으로 저항성을 가지게 하는 기작이 발달되어 있다. 본 연구에서는 애기장대에서 다양한 환경 스트레스에 관여하는 유전자를 분리할 목적으로 GGM(Graphical Gaussian Model) program을 사용한 후, BLH8(BEL1-Like Homeodomain Gene 8) 유전자의 돌연변이 식물체를 구축하였다. atblh8-1 돌연변이체는 고농도의 $Na^+$과 $K^+$ 이온에 특이적으로 백화현상을 보이지만, 뿌리 성장에는 변화를 보이지 않았다. 그러므로, BLH8 단백질은 $Na^+$과 $K^+$과 같은 환경스트레스 저항성에 관여하는 중요한 인자임을 시사한다. 이와 같이, GGM program은 환경 스트레스에 관여하는 유전자를 분리하기 위한 유용한 도구일 것으로 사려된다.
Kim, Kun-Ho;Kim, Byun-Gwhan;Kim, Kyung-Nam;Hong, Jin-Han;Park, Sang-Ho
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.2226-2229
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2003
A new method is presented to construct a classifier. This was accomplished by combining a generalized regression neural network (GRNN) and a genetic algorithm (GA). The classifier constructed in this way is referred to as a GA-GRNN. The GA played a role of controlling training factors simultaneously. In GA optimization, neuron spreads were represented in a chromosome. The proposed optimization method was applied to a data set, consisted of 4 different promoter sequences. The training and test data were composed of 115 and 58 sequence patterns, respectively. The range of neuron spreads was experimentally varied from 0.4 to 1.4 with an increment of 0.1. The GA-GRNN was compared to a conventional GRNN. The classifier performance was investigated in terms of the classification sensitivity and prediction accuracy. The GA-GRNN significantly improved the total classification sensitivity compared to the conventional GRNN. Also, the GA-GRNN demonstrated an improvement of about 10.1% in the total prediction accuracy. As a result, the proposed GA-GRNN illustrated improved classification sensitivity and prediction accuracy over the conventional GRNN.
Cancer is still a major global health concern even after an everlasting strive in conquering this dread disease. Emphasis is now given to chemoprevention to reduce the risk of cancer and also to improve the quality of life among cancer afflicted individuals. Recent progress in molecular biology of cancer has identified key components of the cellular signaling network, whose functional abnormality results in undesired alterations in cellular homeostasis, creating a cellular microenvironment that favors premalignant and malignant transformation. Multiple lines of evidence suggest an elevated expression of cyclooxygenase-2 (COX-2) is causally linked to cancer. In response to oxidative/pro-inflammatory stimuli, turning on unusual signaling arrays mediated through diverse classes of kinases and transcription factors results in aberrant expression of COX-2. Population-based as well as laboratory studies have explored a broad spectrum of chemopreventive agents including selective COX-2 inhibitors and a wide variety of anti-inflammatory phytochemicals, which have been shown to target cellular signaling molecules as underlying mechanisms of chemoprevention. Thus, unraveling signaling pathways regulating aberrant COX-2 expression and targeted blocking of one or more components of those signal cascades may be exploited in searching chemopreventive agents in the future.
Despite a simple preparation of manganese oxide (MnO2) nanowires by electrodeposition, the improvement in specific capacitance (Csp) and voltammetric response of the MnO2 nanowire-based electrodes has been quite limited. This is attributed to the poor electrical conductivity of MnO2 and its dense bulk morphology due to the aggregation of the nanowires. This study investigated the capacitive performance of MnO2 nanowires electrodeposited on agarose thin films. The good ionic conductivity and porous network of the agarose film provided favorable growth conditions for the MnO2 nanowires with suppressed aggregation. A maximum Csp value of 686 F/g measured at a scan rate of 10 mV/s was obtained, which was significantly larger than that of 314 F/g for the agarose-free MnO2 electrode at the same scan rate. The rate capability was also improved. The Csp measured at a high scan rate of 100 mV/s retained 74.0% of the value measured at 10 mV/s, superior to the retention of 71.1% for the agarose-free MnO2 electrode.
Budding yeast has dozens of prions, which are mutually dependent on each other for the de novo prion formation. In addition to the interactions among prions, transmissions of prions are strictly dependent on two chaperone systems: the Hsp104 and the Hsp70/Hsp40 (J-protein) systems, both of which cooperatively remodel the prion aggregates to ensure the multiplication of prion entities. Since it has been postulated that prions and the remodeling factors constitute complex networks in cells, a quantitative approach to describe the interactions in live cells would be required. Here, the researchers applied dual-color fluorescence cross-correlation spectroscopy to investigate the molecular network of interaction in single live cells. The findings demonstrate that yeast prions and remodeling factors constitute a network through heterogeneous protein-protein interactions.
SCYL1-BP1 is thought to function in the p53 pathway through Mdm2 and hPirh2, and mutations in SCYL1-BP1 are associated with premature aging syndromes such as Geroderma Osteodysplasticum; however, these mechanisms are unclear. Here, we report significant alterations in miRNA expression levels when SCYL1-BP1 expression was inhibited by RNA interference in HEK293T cells. We functionally characterized the effects of potential kernel miRNA-target genes by miRNA-target network and protein-protein interaction network analysis. Importantly, we showed the diminished SCYL1-BP1 dramatically reduced the expression levels of EEA1, BMPR2 and BRCA2 in HEK293T cells. Thus, we infer that SCYL1-BP1 plays a critical function in HEK293T cell development and directly regulates miRNA-target genes, including, but not limited to, EEA1, BMPR2, and BRCA2, suggesting a new strategy for investigating the molecular mechanism of SCYL1-BP1.
In this study, a neural network (NN) modeling approach has been used to predict the mechanical and geometrical behaviors of mouse embryo cells. Two NN models have been implemented. In the first NN model dimple depth (w), dimple radius (a) and radius of the semi-circular curved surface of the cell (R) were used as inputs of the model while indentation force (f) was considered as output. In the second NN model, indentation force (f), dimple radius (a) and radius of the semi-circular curved surface of the cell (R) were considered as inputs of the model and dimple depth was predicted as the output of the model. In addition, sensitivity analysis has been carried out to investigate the influence of the significance of input parameters on the mechanical behavior of mouse embryos. Experimental data deduced by Fl$\ddot{u}$ckiger (2004) were collected to obtain training and test data for the NN. The results of these investigations show that the correlation values of the test and training data sets are between 0.9988 and 1.0000, and are in good agreement with the experimental observations.
Osteoprotegerin (OPG) is a soluble decoy receptor that inhibits osteoclastogenesis and is closely associated with bone resorption processes. We have designed and determined the solution structures of potent OPG analogue peptides, derived from sequences of the cysteine-rich domain of OPG. The inhibitory effects of the peptides on osteoclastogenesis are dose-dependent ($10^{-6}M-10^{-4}M$), and the activity of the linear peptide at $10^{-4}M$ is ten-fold higher than that of the cyclic OPG peptide. Both linear and cyclic peptides have a ${\beta}$-turn-like conformation and the cyclic peptide has a rigid conformation, suggesting that structural flexibility is an important factor for receptor binding. Based on structural and biochemical information about RANKL and the OPG peptides, we suggest that complex formation between the peptide and RANKL is mediated by both hydrophobic and hydrogen bonding interactions. These results provide structural insights that should aid in the design of peptidyl-mimetic inhibitors for treating metabolic bone diseases caused by abnormal osteoclast recruitment.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권3호
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pp.382-393
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2006
Mechanical system dynamics plays an important role in the area of computational structural biology. Elastic network models (ENMs) for macromolecules (e.g., polymers, proteins, and nucleic acids such as DNA and RNA) have been developed to understand the relationship between their structure and biological function. For example. a protein, which is basically a folded polypeptide chain, can be simply modeled as a mass-spring system from the mechanical viewpoint. Since the conformational flexibility of a protein is dominantly subject to its chemical bond interactions (e.g., covalent bonds, salt bridges, and hydrogen bonds), these constraints can be modeled as linear spring connections between spatially proximal representatives in a variety of coarse-grained ENMs. Coarse-graining approaches enable one to simulate harmonic and anharmonic motions of large macromolecules in a PC, while all-atom based molecular dynamics (MD) simulation has been conventionally performed with an aid of supercomputer. A harmonic analysis of a macroscopic mechanical system, called normal mode analysis, has been adopted to analyze thermal fluctuations of a microscopic biological system around its equilibrium state. Furthermore, a structure-based system optimization, called elastic network interpolation, has been developed to predict nonlinear transition (or folding) pathways between two different functional states of a same macromolecule. The good agreement of simulation and experiment allows the employment of coarse-grained ENMs as a versatile tool for the study of macromolecular dynamics.
Kim, Hanhae;Joe, Anna;Lee, Muyoung;Yang, Sunmo;Ma, Xiaozhi;Ronald, Pamela C.;Lee, Insuk
Molecules and Cells
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제42권2호
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pp.166-174
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2019
Bacterial species in the genus Xanthomonas infect virtually all crop plants. Although many genes involved in Xanthomonas virulence have been identified through molecular and cellular studies, the elucidation of virulence-associated regulatory circuits is still far from complete. Functional gene networks have proven useful in generating hypotheses for genetic factors of biological processes in various species. Here, we present a genome-scale co-functional network of Xanthomonas oryze pv. oryzae (Xoo) genes, XooNet (www.inetbio.org/xoonet/), constructed by integrating heterogeneous types of genomics data derived from Xoo and other bacterial species. XooNet contains 106,000 functional links, which cover approximately 83% of the coding genome. XooNet is highly predictive for diverse biological processes in Xoo and can accurately reconstruct cellular pathways regulated by two-component signaling transduction systems (TCS). XooNet will be a useful in silico research platform for genetic dissection of virulence pathways in Xoo.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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