Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제34권4호
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pp.450-455
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2008
A Single Nucleotide Polymorphism (SNP) is a small genetic change or variation that can occur within a DNA sequence. It's the difference of one base at specific base pair position. SNP variation occurs when a single nucleotide, such as an A, replaces one of the other three nucleotide letters-C, G, or T. On average, SNP occur in the human population more than 1 percent of the time. They occur once in every 300 nucleotides on average, which means there are roughly 10 million SNPs in the human genome. Because SNPs occur frequently throughout the genome and tend to be relatively stable genetically, they serve as excellent biological markers. They can help scientists locate genes that are associated with disease such as heart disease, cancer, diabetes. They can also be used to track the inheritance of disease genes within families. SNPs may also be associated with absorbance and clearance of therapeutic agents. In the future, the most appropriate drug for an individual could be determined in advance of treatment by analyzing a patient's SNP profile. This pharmacogenetic strategy heralds an era in which the choice of drugs for a particular patient will be based on evidence rather than trial and error (so called "personalized medicine").
Objective: To investigate a kallikrein-related peptidase 2 (KLK2) single nucleotide polymorphism (SNP) in relation to male infertility because of its role in semen processing. We investigated the genetic association of the KLK2+255G>A genotype with male infertility. Methods: We genotyped the SNP site located in intron 1 (+255G>A, rs2664155) of KLK2 from 218 men with male infertility (cases) and 220 fertile males (controls). Pyrosequencing analysis was performed for the genotyping. Results: The SNP of the KLK2 gene had a statistically significant association with male infertility (p<0.05). The odds ratio for the minor allele (+255A) in the pooled sample was 0.47 (95% confidence intervals, 0.26-0.85) for rs2664155. Conclusion: The relationship of KLK2 SNP to male infertility is statistically significant, especially within the non-azoospermia group. Further study is needed to understand the mechanisms associated with male infertility.
본 논문에서는 한국인의 대표질환 중 하나인 만성 간염에 대한 질환 감수성을 예측하기 위해서 Single Nucleotide Polymorphism 데이타와 대표적인 기계학습 기술인 Support Vector Machine을 이용하였다. 실험을 위한 데이타로 만성간염 환자 173명과 정상인 155명의 SNP 데이타를 사용하였으며, 평가를 위한 방법으로는 Leave-One-Out Cross Valication을 사용하였다. 실험결과 SNP 데이터만으로는 67.1%의 예측 결과를 얻었으며 기본적인 건강요소인 나이와 성별을 특징요소로 사용함으로서 74.9%의 예측 결과를 보였다. 향후 보다 많은 SNP 데이타와 건강관련정보 그리고 생활패턴에 대한 요소들을 특징요소로 감수성 예측에 함께 사용한다면, SVM은 만성 간염 예측을 위한 보다 효과적인 도구가 될 것이다.
In this paper, we succeeded SNP discrimination of DNA hybridization on microarray using new electrochemical system. Using the electrochemical method with a label-free DNA has Performed DNA chip microarray. This method is based on redox of an electrochemical ligand. We developed scanning system with high performance.
Genetic analysis has great potential as a tool to differentiate between different species and breeds of livestock. In this study, the optimal combinations of single nucleotide polymorphism (SNP) markers for discriminating the Yeonsan Ogye chicken (Gallus gallus domesticus) breed were identified using high-density 600K SNP array data. In 3,904 individuals from 198 chicken breeds, SNP markers specific to the target population were discovered through a case-control genome-wide association study (GWAS) and filtered out based on the linkage disequilibrium blocks. Significant SNP markers were selected by feature selection applying two machine learning algorithms: Random Forest (RF) and AdaBoost (AB). Using a machine learning approach, the 38 (RF) and 43 (AB) optimal SNP marker combinations for the Yeonsan Ogye chicken population demonstrated 100% accuracy. Hence, the GWAS and machine learning models used in this study can be efficiently utilized to identify the optimal combination of markers for discriminating target populations using multiple SNP markers.
최근 next-generation sequencing technology의 발달로 유전체 분석 사례는 증가하고 있으나, 단감에 있어 적용 가능한 Single Nucleotide Polymorphism (SNP) 마커 및 적용 결과는 거의 없는 실정이다. 이에 우리나라 고유 떫은감 5품종으로부터 개발된 SNP primer 들을 단감 품종에 적용하여 사용 가능성을 검증하고자 수행하였다. Jung 등에 의해 개발된 19개 SNP primer들의 PCR 조건을 확인 한 후 본 실험의 전기영동 방식으로는 분석이 매우 어려웠던 8개의 primer를 제외한 11개의 SNP primer들을 최종 선발하였다. 1, 2차 검증을 통해 최종 선발된 11개의 SNP primer 들을 76품종 및 계통(불완전단감 20, 완전단감 30, 완전떫은감 20, 불완전떫은감 6)에 적용한 결과 38품종 및 계통(불완전단감 8, 완전단감 18, 완전떫은감 9, 불완전떫은감 3품종)은 각 품종 및 계통 간 구분을 할 수가 없었다. 그러나 최종 선발된 11개의 SNP primer 들을 신품종에 적용한 결과만를 보면 '감누리', '단누리', '홍추'와 '자미시', '미감조생'을 동시에 구분할 수 있어 단감 신품종 판별을 위한 특이적 마커로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
일반적으로 인간의 질병과 가축의 경제적인 특성은 하나의 유전자가 아닌 여러 유전자의 상호작용으로 일어난다고 믿고 있다. 따라서 본 연구에서는 세대를 거듭할수록 대립유전자의 유전이 안정적으로 발생되어지고 개체의 기능적인 유전적 가치를 직접적으로 추정할 수 있는 single nucleotide polymorphism(SNP)을 한우의 경제적 특성인도체중(carcass cold weight)에 대하여 모수적인 방법인 ANOVA와 비모수적인 방법인 multifactor dimensionality reduction(MDR)을 이용하여 하나의 유전자의 효과와 두 개의 유전자의 상호작용 효과를 비교하였다. ANOVA에서는 하나의 유전자 SNP1이 도체중에 유의한 효과가 있었고 상호작용 효과에서는 도체중에 유의한 효과는 없었다. MDR에서는 하나의 유전자의 효과인 SNP1과 두 개의 유전자의 상호작용인 SNP1*SNP2의 효과가 컸으며 SNP1과 SNP1*SNP2를 비교했을 시에는 SNP1*SNP2의 효과가 더 크게 나타났다. 이는 개별 SNP유전자 보다 복합 SNP유전자의 상호작용이 경제적인 특성인 도체증에 더 영향을 준다는 것을 알 수 있었다.
Kim, Ji-Hong;Jung, Seung-Hyun;Hu, Hae-Jin;Yim, Seon-Hee;Chung, Yeun-Jun
Genomics & Informatics
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제8권3호
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pp.138-141
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2010
Together with single nucleotide polymorphism (SNP), copy number variations (CNV) are recognized to be the major component of human genetic diversity and used as a genetic marker in many disease association studies. Affymetrix Genome-wide SNP 5.0 is one of the commonly used SNP array platforms for SNP-GWAS as well as CNV analysis. However, there has been no report that validated the accuracy and reproducibility of CNVs identified by Affymetrix SNP array 5.0. In this study, we compared the characteristics of CNVs from the same set of genomic DNAs detected by three different array platforms; Affymetrix SNP array 5.0, Agilent 2X244K CNV array and NimbleGen 2.1M CNV array. In our analysis, Affymetrix SNP array 5.0 seems to detect CNVs in a reliable manner, which can be applied for association studies. However, for the purpose of defining CNVs in detail, Affymetrix Genome-wide SNP 5.0 might be relatively less ideal than NimbleGen 2.1M CNV array and Agilent 2X244K CNV array, which outperform Affymetrix array for defining the small-sized single copy variants. This result will help researchers to select a suitable array platform for CNV analysis.
Down syndrome screening with cell-free DNA (cfDNA) in the maternal plasma has recently received much attention in the prenatal diagnostic field. Indeed, a large amount of evidence has already accumulated to show that screening tests with cfDNA are more sensitive and specific than conventional maternal serum and/or ultrasound screening. Globally, more than 1,000,000 of these noninvasive prenatal tests (NIPTs) have been performed to date. There are several different methods for NIPTs that are currently commercially available, including shotgun massively parallel sequencing, targeted massively parallel sequencing, and single nucleotide polymorphism (SNP)-based methods. All of these methods have their own advantages and disadvantages. In this review, I will focus specifically on the SNP-based NIPT.
Kim, HyoYoung;Sung, Samsun;Cho, Seoae;Kim, Tae-Hun;Seo, Kangseok;Kim, Heebal
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제27권12호
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pp.1691-1694
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2014
Copy number variation (CNV) or single nucleotide phlyorphism (SNP) is useful genetic resource to aid in understanding complex phenotypes or deseases susceptibility. Although thousands of CNVs and SNPs are currently avaliable in the public databases, they are somewhat difficult to use for analyses without visualization tools. We developed a web-based tool called the VCS (visualization of CNV or SNP) to visualize the CNV or SNP detected. The VCS tool can assist to easily interpret a biological meaning from the numerical value of CNV and SNP. The VCS provides six visualization tools: i) the enrichment of genome contents in CNV; ii) the physical distribution of CNV or SNP on chromosomes; iii) the distribution of log2 ratio of CNVs with criteria of interested; iv) the number of CNV or SNP per binning unit; v) the distribution of homozygosity of SNP genotype; and vi) cytomap of genes within CNV or SNP region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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