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.
Objective: RNA epigenetic modifications play an important role in regulating immune response of mammals. Bovine mastitis induced by Staphylococcus aureus (S. aureus) is a threat to the health of dairy cattle. There are numerous RNA modifications, and how these modification-associated enzymes systematically coordinate their immunomodulatory effects during bovine mastitis is not well reported. Therefore, the role of common RNA modification-related genes (RMRGs) in bovine S. aureus mastitis was investigated in this study. Methods: In total, 80 RMRGs were selected for this study. Four public RNA-seq data sets about bovine S. aureus mastitis were collected and one additional RNA-seq data set was generated by this study. Firstly, quantitative trait locus (QTL) database, transcriptome-wide association studies (TWAS) database and differential expression analyses were employed to characterize the potential functions of selected enzyme genes in bovine S. aureus mastitis. Correlation analysis and weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) were used to further investigate the relationships of RMRGs from different types at the mRNA expression level. Interference experiments targeting the m6 A demethylase FTO and utilizing public MeRIP-seq dataset from bovine Mac-T cells were used to investigate the potential interaction mechanisms among various RNA modifications. Results: Bovine QTL and TWAS database in cattle revealed associations between RMRGs and immune-related complex traits. S. aureus challenged and control groups were effectively distinguished by principal component analysis based on the expression of selected RMRGs. WGCNA and correlation analysis identified modules grouping different RMRGs, with highly correlated mRNA expression. The m6 A modification gene FTO showed significant effects on the expression of m6 A and other RMRGs (such as NSUN2, CPSF2, and METTLE), indicating complex co-expression relationships among different RNA modifications in the regulation of bovine S. aureus mastitis. Conclusion: RNA epigenetic modification genes play important immunoregulatory roles in bovine S. aureus mastitis, and there are extensive interactions of mRNA expression among different RMRGs. It is necessary to investigate the interactions between RNA modification genes regulating complex traits in the future.
Purpose: To identify prostate cancer lncRNAs using a pipeline proposed in this study, which is applicable for the identification of lncRNAs that are differentially expressed in prostate cancer tissues but have a negligible potential to encode proteins. Materials and Methods: We used two publicly available RNA-Seq datasets from normal prostate tissue and prostate cancer. Putative lncRNAs were predicted using the biological technology, then specific lncRNAs of prostate cancer were found by differential expression analysis and co-expression network was constructed by the weighted gene co-expression network analysis. Results: A total of 1,080 lncRNA transcripts were obtained in the RNA-Seq datasets. Three genes (PCA3, C20orf166-AS1 and RP11-267A15.1) showed a significant differential expression in the prostate cancer tissues, and were thus identified as prostate cancer specific lncRNAs. Brown and black modules had significant negative and positive correlations with prostate cancer, respectively. Conclusions: The pipeline proposed in this study is useful for the prediction of prostate cancer specific lncRNAs. Three genes (PCA3, C20orf166-AS1, and RP11-267A15.1) were identified to have a significant differential expression in prostate cancer tissues. However, there have been no published studies to demonstrate the specificity of RP11-267A15.1 in prostate cancer tissues. Thus, the results of this study can provide a new theoretic insight into the identification of prostate cancer specific genes.
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.
Single cell transcriptome analysis is a powerful tool for defining cell types or sub-populations within a heterogeneous bulk population. Tumor-associated microenvironment is a complex ecosystem consisting of numerous cell types that support tumor growth, angiogenesis, immune evasion, and metastasis. With the success of checkpoint inhibitors targeting the immune cell compartment, tumor microenvironment is emerging as a potential anti-cancer target, and understanding it has become an imminent subject in cancer biology.
Korean ginseng (Panax ginseng) is a dicotyledonous, medicinal, perennial plant belonging to the genus Panax of the family Araliaceae. We investigated the occurrence and incidence of plant viruses in Panax ginseng in Korea. A total of 656 leaf samples were combined into one and total RNA was extracted from the polled sample, using RNA sequencing (RNA-Seq), a metatranscriptome analysis of the plant virome was conducted. The virus present in Panax ginseng was confirmed by reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) assay using virus-specific primers. In RNA-Seq data analysis, the multiplication protein of four viral contigs including Aristotelia chilensis virus 1 (AcV1), Turnip mosaic virus (TuMV), Watermelon mosaic virus (WMV), and Tobamovirus multiplication protein were discovered. From our metatranscriptome analysis and RT-PCR assay, TuMV and WMV were detected, whereas the three viruses reported in China such as tomato yellow leaf curl China virus; panax notoginseng virus A; and panax virus Y were not found in this study. The distribution of domestic ginseng viruses seems different from that recorded in China. Overall, this is the first plant virome analysis of Panax ginseng in Korea.
Seo, Minseok;Lee, Hyun-Jeong;Kim, Kwondo;Caetano-Anolles, Kelsey;Jeong, Jin Young;Park, Sungkwon;Oh, Young Kyun;Cho, Seoae;Kim, Heebal
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제29권3호
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pp.343-351
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2016
Although the chemical, physical, and nutritional properties of bovine milk have been extensively studied, only a few studies have attempted to characterize milk-synthesizing genes using RNA-seq data. RNA-seq data was collected from 21 Holstein samples, along with group information about milk production ability; milk yield; and protein, fat, and solid contents. Meta-analysis was employed in order to generally characterize genes related to milk production. In addition, we attempted to investigate the relationship between milk related traits, parity, and lactation period. We observed that milk fat is highly correlated with lactation period; this result indicates that this effect should be considered in the model in order to accurately detect milk production related genes. By employing our developed model, 271 genes were significantly (false discovery rate [FDR] adjusted p-value<0.1) detected as milk production related differentially expressed genes. Of these genes, five (albumin, nitric oxide synthase 3, RNA-binding region (RNP1, RRM) containing 3, secreted and transmembrane 1, and serine palmitoyltransferase, small subunit B) were technically validated using quantitative real-time polymerase chain reaction (qRT-PCR) in order to check the accuracy of RNA-seq analysis. Finally, 83 gene ontology biological processes including several blood vessel and mammary gland development related terms, were significantly detected using DAVID gene-set enrichment analysis. From these results, we observed that detected milk production related genes are highly enriched in the circulation system process and mammary gland related biological functions. In addition, we observed that detected genes including caveolin 1, mammary serum amyloid A3.2, lingual antimicrobial peptide, cathelicidin 4 (CATHL4), cathelicidin 6 (CATHL6) have been reported in other species as milk production related gene. For this reason, we concluded that our detected 271 genes would be strong candidates for determining milk production.
The ethanol production of Trichoderma reesei was improved by genome shuffling in our previous work. Using RNA-Seq, the transcriptomes of T. reesei wild-type CICC40360 and recombinant strain HJ48 were compared under fermentation conditions. Based on this analysis, we defined a set of T. reesei genes involved in ethanol production. Further expression analysis identified a series of glycolysis enzymes, which are upregulated in the recombinant strain HJ48 under fermentation conditions. The differentially expressed genes were further validated by qPCR. The present study will be helpful for future studies on ethanol fermentation as well as the roles of the involved genes. This research reveals several major differences in metabolic pathways between recombinant strain HJ48 and wild-type CICC40360, which relates to the higher ethanol production on the former, and their further research could promote the development of techniques for increasing ethanol production.
The amino acids found in plants play important roles in protein biosynthesis, signaling processes, and stress responses, and as components in other biosynthesis pathways. Amino acid degradation helps maintain plant cells' energy states under certain carbon starvation conditions. Branched-chain amino acid transferases (BCATs) play an essential role in the metabolism of branched-chain amino acids (BCAAs) such as isoleucine, leucine and valine. In this paper, we performed genome-wide RNA-seq analysis using CsBCAT7-overexpressing Arabidopsis plants. We observed significant changes in genes related to flowering time and genes that are germination-responsive in transgenic plants. RNA-seq and RT-qPCR analyses revealed that the expression levels of some BCAA catabolic genes were upregulated in these same transgenic plants, and that this correlated with a delay in their senescence phenotype when the plants were placed in extended darkness conditions. These results suggest a connection between BCAT and the genes implicated in BCAA catabolism.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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