Hong, Yoonki;Kim, Woo Jin;Bang, Chi Young;Lee, Jae Cheol;Oh, Yeon-Mok
Tuberculosis and Respiratory Diseases
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제79권2호
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pp.85-90
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2016
Background: Lung cancer is the most common cause of cancer related death. Alterations in gene sequence, structure, and expression have an important role in the pathogenesis of lung cancer. Fusion genes and alternative splicing of cancer-related genes have the potential to be oncogenic. In the current study, we performed RNA-sequencing (RNA-seq) to investigate potential fusion genes and alternative splicing in non-small cell lung cancer. Methods: RNA was isolated from lung tissues obtained from 86 subjects with lung cancer. The RNA samples from lung cancer and normal tissues were processed with RNA-seq using the HiSeq 2000 system. Fusion genes were evaluated using Defuse and ChimeraScan. Candidate fusion transcripts were validated by Sanger sequencing. Alternative splicing was analyzed using multivariate analysis of transcript sequencing and validated using quantitative real time polymerase chain reaction. Results: RNA-seq data identified oncogenic fusion genes EML4-ALK and SLC34A2-ROS1 in three of 86 normal-cancer paired samples. Nine distinct fusion transcripts were selected using DeFuse and ChimeraScan; of which, four fusion transcripts were validated by Sanger sequencing. In 33 squamous cell carcinoma, 29 tumor specific skipped exon events and six mutually exclusive exon events were identified. ITGB4 and PYCR1 were top genes that showed significant tumor specific splice variants. Conclusion: In conclusion, RNA-seq data identified novel potential fusion transcripts and splice variants. Further evaluation of their functional significance in the pathogenesis of lung cancer is required.
The gastrointestinal (GI) tract of ruminants contains diverse microbes that ferment various feeds ingested by animals to produce various fermentation products, such as volatile fatty acids. Fermentation products can affect animal performance, health, and well-being. Within the GI microbes, the ruminal microbes are highly diverse, greatly contribute to fermentation, and are the most important in ruminant nutrition. Although traditional cultivation methods provided knowledge of the metabolism of GI microbes, most of the GI microbes could not be cultured on standard culture media. By contrast, amplicon sequencing of 16S rRNA genes can be used to detect unculturable microbes. Using this approach, ruminant nutritionists and microbiologists have conducted a plethora of nutritional studies, many including dietary interventions, to improve fermentation efficiency and nutrient utilization, which has greatly expanded knowledge of the GI microbiota. This review addresses the GI content sampling method, 16S rRNA gene amplicon sequencing, and bioinformatics analysis and then discusses recent studies on the various factors, such as diet, breed, gender, animal performance, and heat stress, that influence the GI microbiota and thereby ruminant nutrition.
Cell-to-cell variability in gene expression exists even in a homogeneous population of cells. Dissecting such cellular heterogeneity within a biological system is a prerequisite for understanding how a biological system is developed, homeostatically regulated, and responds to external perturbations. Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) allows the quantitative and unbiased characterization of cellular heterogeneity by providing genome-wide molecular profiles from tens of thousands of individual cells. A major question in analyzing scRNA-seq data is how to account for the observed cell-to-cell variability. In this review, we provide an overview of scRNA-seq protocols, computational approaches for dissecting cellular heterogeneity, and future directions of single-cell transcriptomic analysis.
Recently, single cell RNA sequencing (scRNA-seq) technology has enabled the discovery of novel or rare subtypes of cells and their characteristics. This technique has advanced unprecedented biomedical research by enabling the profiling and analysis of the transcriptomes of single cells at high resolution and throughput. Thus, scRNA-seq has contributed to recent advances in cardiovascular research by the generation of cell atlases of heart and blood vessels and the elucidation of mechanisms involved in cardiovascular development and diseases. This review summarizes the overall workflow of the scRNA-seq technique itself and key findings in the cardiovascular development and diseases based on the previous studies. In particular, we focused on how the single-cell sequencing technology can be utilized in clinical field and precision medicine to treat specific diseases.
Until now, rare disease studies have mainly been carried out by detecting simple variants such as single nucleotide substitutions and short insertions and deletions in protein-coding regions of disease-associated gene panels using diagnostic next-generation sequencing in association with patient phenotypes. However, several recent studies reported that the detection rate hardly exceeds 50% even when whole-exome sequencing is applied. Therefore, the necessity of introducing whole-genome sequencing is emerging to discover more diverse genomic variants and examine their association with rare diseases. When no diagnosis is provided by whole-genome sequencing, additional omics techniques such as RNA-seq also can be considered to further interrogate causal variants. This paper will introduce a description of these multi-omics techniques and their applications in rare disease studies.
Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) has been widely applied to provide insights into the cell-by-cell expression difference in a given bulk sample. Accordingly, numerous analysis methods have been developed. As it involves simultaneous analyses of many cell and genes, efficiency of the methods is crucial. The conventional cell type annotation method is laborious and subjective. Here we propose a semi-automatic method that calculates a normalized score for each cell type based on user-supplied cell type-specific marker gene list. The method was applied to a publicly available scRNA-seq data of mouse cardiac non-myocyte cell pool. Annotating the 35 t-stochastic neighbor embedding clusters into 12 cell types was straightforward, and its accuracy was evaluated by constructing co-expression network for each cell type. Gene Ontology analysis was congruent with the annotated cell type and the corollary regulatory network analysis showed upstream transcription factors that have well supported literature evidences. The source code is available as an R script upon request.
Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) affects close to 400 million people worldwide and is the 3rd leading cause of mortality. It is a heterogeneous disorder with multiple endophenotypes, each driven by specific molecular networks and processes. Therapeutic discovery in COPD has lagged behind other disease areas owing to a lack of understanding of its pathobiology and scarcity of biomarkers to guide therapies. Single cell RNA sequencing (scRNA-seq) is a powerful new tool to identify important cellular and molecular networks that play a crucial role in disease pathogenesis. This paper provides an overview of the scRNA-seq technology and its application in COPD and the lessons learned to date from scRNA-seq experiments in COPD.
The objective of this study was to review application of next-generation sequencing (NGS) to investigate microbiome in the livestock sector. Since the 16S rRNA gene is used as a phylogenetic marker, unculturable members of microbiome in nature or managed environments have been investigated using the NGS technique based on 16S rRNA genes. However, few NGS studies have been conducted to investigate microbiome in the livestock sector. The 16S rRNA gene sequences obtained from NGS are classified to microbial taxa against the 16S rRNA gene reference database such as RDP, Greengenes and Silva databases. The sequences also are clustered into species-level OTUs at 97% sequence similarity. Microbiome similarity among treatment groups is visualized using principal coordinates analysis, while microbiome shared among treatment groups is visualized using a venn diagram. The use of the NGS technique will contribute to elucidating roles of microbiome in the livestock sector.
A. nidulans의 $tRNA^{Arg}$의 염기순서를 효소절단 방법으로 결정하였다. 이 방법으로 염기순서를 결정한 결과 다음과 같았다. 5'GGCCGGCUGGCCCAAXUGGCAAGGCXUCUGAXUACGAAXCAGGAGAUUGCAXXXXXGAGCXXUXXGUCGGUCACCA3'. 위의 결과로 플로버잎 구조를 만들어본 결과 안티코돈이 ACG인 $tRNA^{Arg}$으로 판명되었고. 이 결과는 아미노산 부하검사(charging test)의 결과와 일치하였다. 이 tRNA의 유천자의 염기순서 결과와 비교하여 염기순서의 정확성을 검증하였고, minor base분석을 통하여 전 염기순서를 추정하였다.
제주조릿대 잎은 항염, 해열 및 이뇨작용을 가지고 있어 위궤양, 목마름 및 토혈 치료를 위한 민간의약으로 사용되어 왔다. 본 저자들은 제주조리대 잎에서 분리한 피토케미칼 풍부 추출물(PRE)과 그 에틸아세테이트 분획물(EPRE)은 여러 위암 세포주에서 세포사멸을 유도하는 항암 효과가 있다고 보고한 바 있다. 본 연구는 EPRE의 세포사멸 유도 기전에 관여하는 분자표적들을 탐색하기 위하여 EPRE을 처리한 SNU-16 세포에서 mRNA와 microRNA (miRNA)의 프로파일 변화를 분석하였다. RNA sequencing 분석을 통해 총 2,875개의 차등적으로 발현되는 유전자들(DEGs)을 동정하였다. 유전자 온톨로지(GO)와 KEGG 경로 분석 결과, EPRE는 세포사멸, 유사 분열-활성화 단백질 키나제(MAPK) 및 염증 반응, 종양 괴사 인자(TNF) 신호 전달 및 암 경로에 관여하는 유전자들의 발현을 조절하는 것으로 나타났다. 단백질-단백질 상호 작용(PPI) 네트워크 분석으로 세포사멸 및 세포죽음과 관련된 유전자들 간의 상호작용들을 확인할 수 있었다. 그리고, miRNA sequencing 분석을 통해 총 27개의 차별적으로 발현되는 miRNAs (DEMs)를 동정하였다. GO와 KEGG 경로 분석 결과, EPRE는 세포주기, 세포사멸 및 tropomyosin-receptor-kinase (TRK) 수용체 신호 전달, 성장인자-β(TGF-β), 핵인자 κB (NF-κB) 및 암 경로에 관여하는 miRNAs의 발현을 조정하였다. 본 연구결과는 EPRE의 항암 효과의 근본적인 메커니즘에 대한 통찰력을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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