Sphacelaria is a filamentous brown algal genus that can be epibiotic on macroalgae, marine plants, and sea turtles. Its important role in benthic ecosystems, exposure to different stressors (e.g., grazing), and use as a model organism make Sphacelaria ideal for assessing physiological responses of organisms to environmental inputs. Single-cell RNA sequencing is a powerful new probe for understanding environmental responses of organisms at the molecular (transcriptome) level, capable of delineating gene regulation in different cell types. In the case of plants, this technique requires protoplasts ("naked" plant cells). The existing protoplast isolation protocols for Sphacelaria use non-commercial enzymes and are low-yielding. This study is the first to report the production of protoplasts from Sphacelaria fusca (Hudson) S.F. Gray, using a combination of commercial enzymes, chelation, and osmolarity treatment. A simple combination of commercial enzymes (cellulase Onozuka RS, alginate lyase, and driselase) with chelation pretreatment and an increased osmolarity (2512 mOsm/L H2O) gave a protoplast yield of 15.08 ± 5.31 × 104 protoplasts/g fresh weight, with all the Sphacelaria cell types represented. Driselase had no crucial effect on the protoplast isolation. However, the increased osmolarity had a highly significant and positive effect on the protoplast isolation, and chelation pretreatment was essential for optimal protoplast yield. The protocol represents a significant step forward for studies on Sphacelaria by efficiently generating protoplasts suitable for cellular studies, including single-cell RNA sequencing and expression profiling.
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2017.06a
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pp.87-87
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2017
Flowering time of either early or late is one of the crucial parameters that determine the crop productivity. Therefore, elucidation of regulatory mechanisms of flowering time should contribute to breeding for yield enhancement. However, comprehensive explanation on molecular mechanism of flowering has not yet been reported in hexaploidy common wheat (Triticum asetivum L.). The mechanism of flowering in wheat has been studied mostly using flag leaf or floral meristem. The exposed peduncle, which is a shoot part between bottom of the spike and flag leaf, could be an important tissue that is responsible for flowering through various molecules expressing. To clarify for transcriptomic dynamics in the wheat peduncle that was uncovered by leaf sheath of flag leaf, RNA sequencing and transcriptomic analysis were conducted. With this, we also analyzed other transcriptomic results deposited in the public DB to identify genes specially expressed in peduncle tissue at transition from vegetative to reproductive phase. The obtained results will provide valuable information to understand the role of peduncle for flowing regulation in wheat aimming for elucidation of the regulatory mechanism of wheat flowering.
High-throughput transcriptome sequencing, also known as RNA sequencing (RNA-Seq), is a standard technology for measuring gene expression with unprecedented accuracy. Numerous bioconductor packages have been developed for the statistical analysis of RNA-Seq data. However, these tools focus on specific aspects of the data analysis pipeline, and are difficult to appropriately integrate with one another due to their disparate data structures and processing methods. They also lack visualization methods to confirm the integrity of the data and the process. In this paper, we propose an R-based RNA-Seq analysis pipeline called TRAPR, an integrated tool that facilitates the statistical analysis and visualization of RNA-Seq expression data. TRAPR provides various functions for data management, the filtering of low-quality data, normalization, transformation, statistical analysis, data visualization, and result visualization that allow researchers to build customized analysis pipelines.
Esophageal squamous cell carcinoma (ESCC) is the most common histologic subtype of esophageal cancer and is characterized by a poor prognosis. Determining gene changes in ESCCs should improve understanding of putative risk factors and provide potential targets for therapy. We sequenced about 55 million pair-end reads from a pair of adjacent normal and ESCC samples to identify the gene expression level and gene fusion. Sanger sequencing was used to verify the result. About 17 thousand genes were expressed in the tissues, of which approximately 2400 demonstrated significant differences between tumor and adjacent non tumor tissue. GO and KEGG pathway analysis revealed that many of these genes were associated with cellular adherence and movement, simulation responses and immune responses. Notably we identified and validated one fusion gene, HLA-E and HLA-B, located 1 MB apart. We also identified thousands of remarkably expressed transcripts. In conclusion, a novel fusion gene HLA-E and HLA-B was identified in ESCC via whole transcriptome sequencing, which would be a biomarker for ESCC diagnosis and target for therapy, shedding new light for better understanding of ESCC tumorigenesis.
Ginseng is popularly known to be the king of ancient medicines and is used widely in most of the traditional medicinal compositions due to its various pharmaceutical properties. Numerous studies are being focused on this plant's curative effects to discover their potential health benefits in most human diseases, including cancer- the most life-threatening disease worldwide. Modern pharmacological research has focused mainly on ginsenosides, the major bioactive compounds of ginseng, because of their multiple therapeutic applications. Various issues on ginseng plant development, physiological processes, and agricultural issues have also been studied widely through state-of-the-art, high-throughput sequencing technologies. Since the beginning of the 21st century, the number of publications on ginseng has rapidly increased, with a recent count of more than 6,000 articles and reviews focusing notably on ginseng. Owing to the implementation of various technologies and continuous efforts, the ginseng plant genomes have been decoded effectively in recent years. Therefore, this review focuses mainly on the cellular biomolecular sequences in ginseng plants from the perspective of the central molecular dogma, with an emphasis on genomes, transcriptomes, and proteomes, together with a few other related studies.
Ramil P. Mauleon;Lord Hendrix Barboza;Frances Nikki Borja;Dmytro Chebotarov;Jeffrey Detras;Venice Juanillas;Riza Pasco;Kenneth L. McNally
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2022.10a
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pp.34-34
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2022
Capacity building for bioinformatics could be achieved with the systematic training of research staff and higher degree students in the current best practices for analysis of data from 'omic-type experiments. It is anticipated that the KOICA-University of the Philippines Los Baños - International Rice Research Insitute Agricultural Genomics Research Center activities will focus on the use of next generation sequencing technology for genome sequencing and annotation, genome variant discovery for use in GWAS and QTL mapping, and transcriptome analysis of organisms important to agriculture and food security. Such activities require that researchers have high levels of knowledge and skills in bioinformatics in order to gain insights from the results of the experiments performed. In this talk the bioinformatic tools/solutions and online training materials already available will be presented, as well the upcoming resources under development in support of the project.
Kim, Se Hee;Nam, Eun Young;Cho, Kang-Hee;Shin, Il Sheob;Kim, Hyun Ran;Hwang, Hae Seong
Journal of Plant Biotechnology
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v.39
no.4
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pp.273-280
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2012
Differences of gene expression between red flash peach cultivar and white flash peach cultivar were investigated by Nest-generation sequencing (NGS). EST from the red flash peach cultivar and white flash peach cultivar were selected for nucleotide sequence determination and homology searches. The levels of transcripts coding for proteins involved in pathogenesis related proteins, temperature stress, ethylene signal pathway were significantly higher in white flash peach cultivar than in red flash peach cultivar. On the other hand, the up-regulation of proteins involved in anthocyanin and flavonol biosynthesis and protein degradation and sorbitol metabolism were observed in red flash peach cultivar. Chalcone synthase was preferentially expressed in the red flesh peach cultivar, agreeing with the accumulation of anthocyanin and expression of other previously identified genes for anthocyanin biosynthesis. Anthocyanin pathway related genes CHS, F3H, DFR, LDOX, UFGT differentially expressed between red flash peach cultivar and white flash peach cultivar. These results suggest that red flash peach cultivar and white flash peach cultivar have different anthocyanin biosynthesis regulatory mechanisms.
Identification of fusion gene is of prominent importance in cancer research field because of their potential as carcinogenic drivers. RNA sequencing (RNA-Seq) data have been the most useful source for identification of fusion transcripts. Although a number of algorithms have been developed thus far, most programs produce too many false-positives, thus making experimental confirmation almost impossible. We still lack a reliable program that achieves high precision with reasonable recall rate. Here, we present FusionScan, a highly optimized tool for predicting fusion transcripts from RNA-Seq data. We specifically search for split reads composed of intact exons at the fusion boundaries. Using 269 known fusion cases as the reference, we have implemented various mapping and filtering strategies to remove false-positives without discarding genuine fusions. In the performance test using three cell line datasets with validated fusion cases (NCI-H660, K562, and MCF-7), FusionScan outperformed other existing programs by a considerable margin, achieving the precision and recall rates of 60% and 79%, respectively. Simulation test also demonstrated that FusionScan recovered most of true positives without producing an overwhelming number of false-positives regardless of sequencing depth and read length. The computation time was comparable to other leading tools. We also provide several curative means to help users investigate the details of fusion candidates easily. We believe that FusionScan would be a reliable, efficient and convenient program for detecting fusion transcripts that meet the requirements in the clinical and experimental community. FusionScan is freely available at http://fusionscan.ewha.ac.kr/.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.12
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pp.3009-3015
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2013
Next-generation sequencing (NGS) has enabled whole genome and transcriptome single nucleotide variant (SNV) discovery in cancer and method of the most fundamental being determining an individual's genotype from multiple aligned short read sequences at a position. Bayesian algorithm estimate parameter using posterior genotype probabilities and other method, EM algorithm, estimate parameter using maximum likelihood estimate method in observed data. Here, we propose a novel genotype-calling system and compare and analyze the effect of sample size(S = 50, 100 and 500) on posterior estimate of sequencing error rate, somatic mutation status and genotype probability. The result is that estimate applying Bayesian algorithm even for 50 of small sample size approached real parameter than estimate applying EM algorithm in small sample more accurately.
Yoon, Bo Kyung;Oh, Tae Gyu;Bu, Seonghyeon;Seo, Kyung Jin;Kwon, Se Hwan;Lee, Ji Yoon;Kim, Yeumin;Kim, Jae-woo;Ahn, Hyo-Suk;Fang, Sungsoon
Molecules and Cells
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v.45
no.10
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pp.738-748
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2022
The severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) pandemic has posed a serious threat to global public health. A novel vaccine made from messenger RNA (mRNA) has been developed and approved for use at an unprecedented pace. However, an increased risk of myocarditis has been reported after BNT162b2 mRNA vaccination due to unknown causes. In this study, we used single-cell RNA sequencing and single-cell T cell receptor sequencing analyses of peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) to describe, for the first time, changes in the peripheral immune landscape of a patient who underwent myocarditis after BNT162b2 vaccination. The greatest changes were observed in the transcriptomic profile of monocytes in terms of the number of differentially expressed genes. When compared to the transcriptome of PBMCs from vaccinated individuals without complications, increased expression levels of IL7R were detected in multiple cell clusters. Overall, results from this study can help advance research into the pathogenesis of BNT162b2-induced myocarditis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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