Objectives : The pathophysiology of ICH is not fully understood, therefore, the fundamental therapeutic strategies for ICH also not well inspected either. The genetic profile for the effect of Carthami Flos extract on cerebral hemorrhage in rat brain tissue was measured using microarray technique. Genes displaying expressional change on brain damage were selected and the functional analysis on these genes was conducted. Methods : Rats were placed in a stereotaxic frame after intraperitoneal injection of chloralhydrate, and ICH was induced by injection of collagenase type IV and Carthami Flos extract was administered orally. The molecular profile of cerebral hemorrhage in rat brain tissue was measured using microarray technique to identify up- or down- regulated genes in brain tissue. Results : Upon treatment with Carthami Flos extract on the rat having brain damage, many genes show expressional change. The pattern of gene expressional change can be classified into 8 classes in which two types of classes were composed of recovered genes from up or down-regulation by brain damage, respectively. Conclusions : Further analysis using protein interaction database identified some key molecules that can be used for elucidation of therapeutical mechanism of Carthami Flos extract in future.
Hayashi, Y.;Yamada, S.;Ohara, N.;Kim, S-K.;Ikeda, T.;Yanagiguchi, K.;Matsunaga, T.
대한치과보존학회:학술대회논문집
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대한치과보존학회 2003년도 제120회 추계학술대회 제 5차 한ㆍ일 치과보존학회 공동학술대회
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pp.545-545
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2003
Chitosan is applied as a dressing for oral mucous wound and a tampon following radical treatment of maxillary sinus. Furthermore, it is being investigated as an absorbing membrane for endodontic and periodontic surgeries. A few studies have reported osteoconduction and osteogenesia at the site of chitosan implant in vivo. However, compared with soft tissue healing processes, the mechanisms concerning effects of chitosan for biological mineralization have not yet been resoil In the present study, we studied the gene expression pattern using cDNA microarray and RT-PCR analyses in hard tissue forming osteoblasts cultured with water-soluble and low molecular weight chitooligosaccharide. cDNA microarray analysis revealed that 16 genes were expressed at 〉1.5-fold higher signal ratio levels in the experimental group compared with the control group after 3 days. RT-PCR analysis showed that chitosan oligomer induced an increase in the expression of two genes, CD56 antigen and tissue-type plasminogen activator. Furthermore, the expression of mRNAs for BMP-2 was almost identical in the experimental and control groups after 3 days of culture, but slightly increased after 7 days of culture with chitosan oligomer. These results suggest that a super-low concentration of chitooligosaccharide could modulate the activity of osteoblastic cells through mRNA levels and that the genes concerning cell proliferation and differentiation can be controlled by water-soluble chitosan.
The aim of this paper is to discuss the effect of missing values in detecting differentially expressed genes in a cDNA microarray experiment in the context of a one sample problem. We conducted a cDNA micro array experiment to detect differentially expressed genes for the metastasis of colorectal cancer based on twenty patients who underwent liver resection due to liver metastasis from colorectal cancer. Total RNAs from metastatic liver tumor and adjacent normal liver tissue from a single patient were labeled with cy5 and cy3, respectively, and competitively hybridized to a cDNA microarray with 7775 human genes. We used $M=log_2(R/G)$ for the signal evaluation, where Rand G denoted the fluorescent intensities of Cy5 and Cy3 dyes, respectively. The statistical problem comprises a one sample test of testing E(M)=0 for each gene and involves multiple tests. The twenty cDNA microarray data would comprise a matrix of dimension 7775 by 20, if there were no missing values. However, missing values occur for various reasons. For each gene, the no missing proportion (NMP) was defined to be the proportion of non-missing values out of twenty. In detecting differentially expressed (DE) genes, we used the genes whose NMP is greater than or equal to 0.4 and then sequentially increased NMP by 0.1 for investigating its effect on the detection of DE genes. For each fixed NMP, we imputed the missing values with K-nearest neighbor method (K=10) and applied the nonparametric t-test of Dudoit et al. (2002), SAM by Tusher et al. (2001) and empirical Bayes procedure by $L\ddot{o}nnstedt$ and Speed (2002) to find out the effect of missing values in the final outcome. These three procedures yielded substantially agreeable result in detecting DE genes. Of these three procedures we used SAM for exploring the acceptable NMP level. The result showed that the optimum no missing proportion (NMP) found in this data set turned out to be 80%. It is more desirable to find the optimum level of NMP for each data set by applying the method described in this note, when the plot of (NMP, Number of overlapping genes) shows a turning point.
Objectives : ICH breaks down blood vessels within the brain parenchyma, which finally leads to neuronal loss, drugs to treat ICH have not yet been established. In this experiment, we measured the effect of Woowhangchongshim-won (WWCSW) on intracerebral hemorrhage (ICH) in rat using microarray technology. Methods : We measured the effect of WWCSW on ICH in rat using microarray technology. ICH was induced by injection of collagenase type IV, and total RNA was isolated. Image files of microarray were measured using a ScanArray scanner, and the criteria of the threshold for up- and down-regulation was 2 fold. Hierarchical clustering was implemented using CLUSTER and TREEVIEW program, and for Ontology analysis. GOSTAT program was applied in which p-value was calculated by Chi square or Fisher's exact test based on the total array element. Results : WWCSW-treatment restored the gene expression altered by ICH-induction in brain to the levels of 76.0% and 70.1% for up- and down-regulated genes, respectively. Conclusion : Co-regulated genes by ICH model of rat could be used as molecular targets for therapeutic effects of drug including WWCSW. That is, the presence of co-regulated genes may represent the importance of these genes in ICH in the brain and the change of expression level of these co-regulated genes would also indicate the functional change of brain tissue.
Microarray analyses provide information that can be used to enhance the efficiency of livestock production. For example, microarray profiling can potentially identify the biological processes responsible for the phenotypic characteristics of porcine liver. We performed transcriptome profiling to identify differentially expressed genes (DEGs) in liver of pigs from two breeds, the Korean native pigs (KNP) and Yorkshire pigs. We correctly identified expected DEGs using factor analysis for robust microarray summarization (FARMS) and robust multi-array average (RMA) strategies. We identified 366 DEGs in liver (p<0.05, fold-change>2). We also performed functional analyses, including gene ontology and molecular network analyses. In addition, we identified the regulatory relationship between DEGs and their transcription factors using in silico and qRT-PCR analysis. Our findings suggest that DEGs and their transcription factors may have a potential role in adipogenesis and/or lipid deposition in liver tissues of two pig breeds.
Recently, due to molecular biology and engineering technology, DNA microarray makes people watch thousands of genes and the state of variation from the tissue samples of living body. With DNA Microarray, it is possible to construct a genetic group that has similar expression patterns and grasp the progress and variation of gene. This paper practices Cluster Analysis which purposes the discovery of biological subgroup or class by using gene expression information. Hence, the purpose of this paper is to predict a new class which is unknown, open leukaemia data are used for the experiment, and MCL (Markov CLustering) algorithm is applied as an analysis method. The MCL algorithm is based on probability and graph flow theory. MCL simulates random walks on a graph using Markov matrices to determine the transition probabilities among nodes of the graph. If you look at closely to the method, first, MCL algorithm should be applied after getting the distance by using Euclidean distance, then inflation and diagonal factors which are tuning modulus should be tuned, and finally the threshold using the average of each column should be gotten to distinguish one class from another class. Our method has improved the accuracy through using the threshold, namely the average of each column. Our experimental result shows about 70% of accuracy in average compared to the class that is known before. Also, for the comparison evaluation to other algorithm, the proposed method compared to and analyzed SOM (Self-Organizing Map) clustering algorithm which is divided into neural network and hierarchical clustering. The method shows the better result when compared to hierarchical clustering. In further study, it should be studied whether there will be a similar result when the parameter of inflation gotten from our experiment is applied to other gene expression data. We are also trying to make a systematic method to improve the accuracy by regulating the factors mentioned above.
Intravenous administration of mesenchymal stem cells (IV-MSC) protects the ischemic rat brain in a stroke model, but the molecular mechanism underlying its therapeutic effect is unclear. We compared genomic profiles using the mRNA microarray technique in a rodent stroke model. Rats were treated with $1{\times}10^6$ IV-MSC or saline (sham group) 2 h after transient middle cerebral artery occlusion (MCAo). mRNA microarray was conducted 72 h after MCAo using brain tissue from normal rats (normal group) and the sham and MSC groups. Predicted pathway analysis was performed in differentially expressed genes (DEGs), and functional tests and immunohistochemistry for inflammation-related proteins were performed. We identified 857 DEGs between the sham and normal groups, with the majority of them (88.7%) upregulated in sham group. Predicted pathway analysis revealed that cerebral ischemia activated 10 signaling pathways mainly related to inflammation and cell cycle. IV-MSC attenuated the numbers of dysregulated genes in cerebral ischemia (118 DEGs between the MSC and normal groups). In addition, a total of 218 transcripts were differentially expressed between the MSC and sham groups, and most of them (175/218 DEGs, 80.2%) were downregulated in the MSC group. IV-MSC reduced the number of Iba-$1^+$ cells in the peri-infarct area, reduced the overall infarct size, and improved functional deficits in MCAo rats. In conclusion, transcriptome analysis revealed that IV-MSC attenuated postischemic genomic alterations in the ischemic brain. Amelioration of dysregulated inflammation- and cell cycle-related gene expression in the host brain is one of the molecular mechanisms of IV-MSC therapy for cerebral ischemia.
Kim, In Gyoung;Lee, Changho;Kim, Hyeon Sik;Lim, Sung Chul;Ahn, Jae Sung
Current Optics and Photonics
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제6권1호
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pp.92-103
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2022
The development of midinfrared (mid-IR) quantum cascade lasers (QCLs) has enabled rapid high-contrast measurement of the mid-IR spectra of biological tissues. Several studies have compared the differences between the mid-IR spectra of colon cancer and noncancerous colon tissues. Most mid-IR spectrum classification studies have been proposed as machine-learning-based algorithms, but this results in deviations depending on the initial data and threshold values. We aim to develop a process for classifying colon cancer and noncancerous colon tissues through a deep-learning-based convolutional-neural-network (CNN) model. First, we image the midinfrared spectrum for the CNN model, an image-based deep-learning (DL) algorithm. Then, it is trained with the CNN algorithm and the classification ratio is evaluated using the test data. When the tissue microarray (TMA) and routine pathological slide are tested, the ML-based support-vector-machine (SVM) model produces biased results, whereas we confirm that the CNN model classifies colon cancer and noncancerous colon tissues. These results demonstrate that the CNN model using midinfrared-spectrum images is effective at classifying colon cancer tissue and noncancerous colon tissue, and not only submillimeter-sized TMA but also routine colon cancer tissue samples a few tens of millimeters in size.
Although ionizing radiation (IR) has been used to treat the various human cancers, IR is cytotoxic not only to cancer cells but to the adjacent normal tissue. Since normal tissue complications are the limiting factor of cancer radiotherapy, one of the major concerns of IR therapy is to maximize the cancer cell killing and to minimize the toxic side effects on the adjacent normal tissue. As an attempt to develop a method to monitor the degree of radiation exposure to normal tissues during radiotherapy, we investigated the transcriptional responses of human peripheral blood lymphocytes (PBL) following IR using cDNA microarray chip containing 1,221 (1.2 K) known genes. Since conventional radiotherapy is delivered at about 24 h intervals at 180 to 300 cGy/day, we analyzed the transcriptional responses ex-vivo irradiated human PBL at 200 cGy for 24 h-period. We observed and report on 1) a group of genes transiently induced early after IR at 2 h, 2) of genes induced after IR at 6 h, 3) of genes induced after IR at 24 h and on 4) a group of genes whose expression patters were not changed after IR. Since Biological consequences of IR involve generation of various reactive oxygen species (ROS) and thus oxidative stress induced by the ROS is known to damage normal tissues during radiotherapy, we further tested the temporal expression profiles of genes involved in ROS modulation by RT-PCR. Specific changes of 6 antioxidant genes were identified in irradiated PBL among 9 genes tested. Our results suggest the potential of monitoring post-radiotherapy changes in temporal expression profiles of a specific set of genes as a measure of radiation effects on normal tissues. This type of approach should yield more useful information when validated in in vivo irradiated PBL from the cancer patients.
Cilostazol은 phosphodiesterase III의 선택적 저해제로 알려져 있으며, 뇌졸중 치료에 일반적으로 사용되고 있다. Cilostazol을 처리한 경우, 국소 뇌허혈이 발생한 후에 혈관신생을 통해서 혈관형성이 향상된다는 것을 본 연구자들이 발표하였다. 혈관신생은 조직의 허혈상태를 극복하기 위해서 혈관재생을 촉진하는 중요한 과정으로써, 혈관내피세포의 증식, 이동, 모세관구조 형성의 다단계 과정으로 구성되어 있다. 이에 본 연구에서는 인간 뇌혈관내피세포를 이용하여 cilostazol이 혈관신생의 각 단계들에 어떤 영향을 미치는지 조사하였다. Cilostazol은 농도의존적으로 뇌혈관내피세포의 이동성을 촉진하였으나, 뇌혈관내피세포의 증식과 모세관구조 형성에는 영향을 미치지 않았다. Cilostazol이 세포이동을 조절하는 기전을 분석하기 위해서 cDNA microarray를 수행하였고, 세포이동에 관련성이 있는 5종의 후보 유전자들을 선택하여 real-time PCR을 통해 해당 유전자의 발현을 검증하였다. Cilostazol에 의해서 발현양이 조절되는 유전자들로써, phosphoserine aminotransferase 1 (PSAT1)와 CCAAT/enhancer binding protein ${\beta}$ ($C/EBP{\beta}$)은 발현이 증가하였고, tissue factor pathway inhibitor 2 (TFPI2), retinoic acid receptor responder 1 (RARRES1), RARRES3는 발현이 감소하였다. 이상의 결과를 통해서 cilostazol이 혈관내피세포의 이동을 촉진하여 혈관신생을 향상시킬 수 있음을 제안할 수 있으며, 뇌혈관내피세포에 대한 cilostazol의 조절기전에 대해서 더욱 상세히 규명을 한다면 혈관형성을 통하여 허혈성 질환을 치료할 수 있는 유용한 정보가 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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