The goat Capra hircus is one of several economically important livestock in China. Advances in molecular genetics have led to the identification of several single nucleotide variation markers associated with genes affecting economic traits. Validation of single nucleotide variations in a whole-transcriptome sequencing is critical for understanding the information of molecular genetics. In this paper, we aim to develop a large amount of convinced single nucleotide polymorphisms (SNPs) for Cashmere goat through transcriptome sequencing. In this study, the transcriptomes of Cashmere goat skin at four stages were measured using RNA-sequencing and 90% to 92% unique-mapped-reads were obtained from total-mapped-reads. A total of 56,231 putative SNPs distributed among 10,057 genes were identified. The average minor allele frequency of total SNPs was 18%. GO and KEGG pathway analysis were conducted to analyze the genes containing SNPs. Our follow up biological validation revealed that 64% of SNPs were true SNPs. Our results show that RNA-sequencing is a fast and efficient method for identification of a large number of SNPs. This work provides significant genetic resources for further research on Cashmere goats, especially for the high density linkage map construction and genome-wide association studies.
Rapid development of next-generation sequencing (NGS) technology is available to study microbes in genomic level. This NGS has been widely used in DNA/RNA sequencing for genome sequencing, metagenomics, and transcriptomics. The food microbiology area could be categorized into three groups. Food microbes including probiotics and food-borne pathogens are studied in genomic level using NGS for microbial genomics. While food fermentation or food spoilage are more complicated, their genomic study needs to be done with metagenomics using NGS for compositional analysis. Furthermore, because microbial response in food environments are also important to understand their roles in food fermentation or spoilage, pattern analysis of RNA expression in the specific food microbe is conducted using RNA-Seq. These microbial genomics, metagenomics, and transcriptomics for food fermentation and spoilage would extend our knowledge on effective utilization of fermenting bacteria for health promotion as well as efficient control of food-borne pathogens for food safety.
Ruonan, Chen;Kai, Liao;Herong, Liao;Li, Zhang;Haixuan, Zhao;Jie, Sun
Animal Bioscience
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제36권2호
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pp.175-190
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2023
Objective: The study was conducted to screen differentially expressed long noncoding RNA (lncRNA) in chickens by high-throughput sequencing and explore its mechanism of action on intramuscular fat deposition. Methods: Herein, Rose crown and Cbb broiler chicken embryo breast and leg muscle lncRNA and mRNA expression profiles were constructed by RNA sequencing. A total of 96 and 42 differentially expressed lncRNAs were obtained in Rose crown vs Cobb broiler chicken breast and leg muscle, respectively. lncRNA-ENSGALT00000046546, with high interspecific variability and a potential regulatory role in lipid metabolism, and its predicted downstream target gene 1-acylglycerol-3-phosphate-O-acyltransferase 2 (AGPAT2), were selected for further study on the preadipocytes. Results: lncRNA-46546 overexpression in chicken preadipocyte 2 cells significantly increased (p<0.01) the expression levels of AGPAT2 and its downstream genes diacylglycerol acyltransferase 1 and diacylglycerol acyltransferase 2 and those of the fat metabolism-related genes peroxisome proliferator-activated receptor γ, CCAAT/enhancer binding protein α, fatty acid synthase, sterol regulatory element-binding transcription factor 1, and fatty acid binding protein 4. The lipid droplet concentration was higher in the overexpression group than in the control cells, and the triglyceride content in cells and medium was also significantly increased (p<0.01). Conclusion: This study preliminarily concludes that lncRNA-46546 may promote intramuscular fat deposition in chickens, laying a foundation for the study of lncRNAs in chicken early embryonic development and fat deposition.
With the increased number of single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) datasets in public repositories, integrative analysis of multiple scRNA-seq datasets has become commonplace. Batch effects among different datasets are inevitable because of differences in cell isolation and handling protocols, library preparation technology, and sequencing platforms. To remove these batch effects for effective integration of multiple scRNA-seq datasets, a number of methodologies have been developed based on diverse concepts and approaches. These methods have proven useful for examining whether cellular features, such as cell subpopulations and marker genes, identified from a certain dataset, are consistently present, or whether their condition-dependent variations, such as increases in cell subpopulations in particular disease-related conditions, are consistently observed in different datasets generated under similar or distinct conditions. In this review, we summarize the concepts and approaches of the integration methods and their pros and cons as has been reported in previous literature.
Cardenas, Erick;Cole, James R.;Tiedje, James M.;Park, Joon-Hong
Environmental Engineering Research
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제14권1호
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pp.3-9
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2009
Microorganisms play an important role in the geochemical cycles, industry, environmental cleanup, and biotechnology among other fields. Given the high microbial diversity, identification of the microorganism is essential in understanding and managing the processes. One of the most popular and powerful method for microbial identification is comparative 16S rRNA gene analysis. Due to the highly conserved nature of this essential gene, sequencing and later comparison of it against known rRNA databases can provide assignment of the bacteria into the taxonomy, and the identity of its closest relatives. Isolation and sequencing of 16S rRNA genes directly from natural environments (either from DNA or RNA) can also be used to study the structure of the whole microbial community. Nowadays, novel sequencing technologies with massive outputs are giving researchers worldwide the chance to study the microbial world with a depth that was previously too expensive to achieve. In this article we describe commonly used research approaches for the study of individual microorganisms and microbial communities using the tools provided by Ribosomal Database Project website.
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.
Junaid, Muhammad;Lee, Aejin;Kim, Jaehyung;Park, Tae Jun;Lim, Su Bin
Molecules and Cells
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제45권9호
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pp.610-619
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2022
Cellular senescence plays a paradoxical role in tumorigenesis through the expression of diverse senescence-associated (SA) secretory phenotypes (SASPs). The heterogeneity of SA gene expression in cancer cells not only promotes cancer stemness but also protects these cells from chemotherapy. Despite the potential correlation between cancer and SA biomarkers, many transcriptional changes across distinct cell populations remain largely unknown. During the past decade, single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) technologies have emerged as powerful experimental and analytical tools to dissect such diverse senescence-derived transcriptional changes. Here, we review the recent sequencing efforts that successfully characterized scRNA-seq data obtained from diverse cancer cells and elucidated the role of senescent cells in tumor malignancy. We further highlight the functional implications of SA genes expressed specifically in cancer and stromal cell populations in the tumor microenvironment. Translational research leveraging scRNA-seq profiling of SA genes will facilitate the identification of novel expression patterns underlying cancer susceptibility, providing new therapeutic opportunities in the era of precision medicine.
Jeong, Seokho;Mok, Lydia;Kim, Se Ik;Ahn, TaeJin;Song, Yong-Sang;Park, Taesung
Genomics & Informatics
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제16권4호
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pp.32.1-32.7
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2018
Ovarian cancer is one of the leading causes of cancer-related deaths in gynecological malignancies. Over 70% of ovarian cancer cases are high-grade serous ovarian cancers and have high death rates due to their resistance to chemotherapy. Despite advances in surgical and pharmaceutical therapies, overall survival rates are not good, and making an accurate prediction of the prognosis is not easy because of the highly heterogeneous nature of ovarian cancer. To improve the patient's prognosis through proper treatment, we present a prognostic prediction model by integrating high-dimensional RNA sequencing data with their clinical data through the following steps: gene filtration, pre-screening, gene marker selection, integrated study of selected gene markers and prediction model building. These steps of the prognostic prediction model can be applied to other types of cancer besides ovarian cancer.
Objective: Specific genomic sites can be recognized and permanently modified by genome editing. The discovery of endonucleases has advanced genome editing in pigs, attenuating xenograft rejection and cross-species disease transmission. However, off-target mutagenesis caused by these nucleases is a major barrier to putative clinical applications. Furthermore, off-target mutagenesis by genome editing has not yet been addressed in pigs. Methods: Here, we generated genetically inheritable α-1,3-galactosyltransferase (GGTA1) knockout Yucatan miniature pigs by combining transcription activator-like effector nuclease (TALEN) and nuclear transfer. For precise estimation of genomic mutations induced by TALEN in GGTA1 knockout pigs, we obtained the whole-genome sequence of the donor cells for use as an internal control genome. Results: In-depth whole-genome sequencing analysis demonstrated that TALEN-mediated GGTA1 knockout pigs had a comparable mutation rate to homologous recombination-treated pigs and wild-type strain controls. RNA sequencing analysis associated with genomic mutations revealed that TALEN-induced off-target mutations had no discernable effect on RNA transcript abundance. Conclusion: Therefore, TALEN appears to be a precise and safe tool for generating genomeedited pigs, and the TALEN-mediated GGTA1 knockout Yucatan miniature pigs produced in this study can serve as a safe and effective organ and tissue resource for clinical applications.
Halobacteria 의 gvpD. gvpE 유전자는 가스포 형성에 관여하는 유전자로, 이들은 그 transcripts 의 분석에 있어 특유의 연약성 때문에 많은 실험상의 문제를 야기시키고 있다. 본 실험은 연약한 mRNA 를 reverse transcriptase 를 사용, DNA 로 바꾸고 이를 다시 PCR(Polymerase Chain Reaction) 방법으로 증폭시킴으로써, 유전자의 연약한 mRNA 를 다시 상보적인 안정한 DNA 로 대치케 하여 RNA 상의 cloning, RNA sequencing 을 용이하게 하였다. 결과는 유전자 gvpD 에서 거의 전 ORF(Open Reading Frame) 의 범위에서 northern hybridization 에서 발견치 못한 transcipts 를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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