Objective : Bone homeostasis is maintained by balance of bone formation and resorption. Therefore, bone related diseases arose by disturbance of this balance between osteoblast and osteoclast activities. To develop a successful screening system the therapeutic components based on oriental medicine is essential to set up systematic approach for that purpose. The purpose of this study is to the know the gene expression using cDNA microarray assay. Methods : Cervi Pantotricuhum Cornu Herbal-acupuncture extract was prepared by boiling. human osteosarcoma cells(HOS) were treated with Cervi Pantotricuhum Cornu Herbal-acupuncture solution. Then mRNA was extracted and cDNA microarray assay was performed. Results : Human osteosarcoma cells(HOS) treated with Cervi Pantotricuhum Cornu Herbal-acupuncture solution($500{\mu}g/m{\ell}$) showed that thioredoxin, TAFII31 and two novel genes were increased. However many genes decreased their expression by Cervi Pantotricuhum Cornu Herbal-acupuncture. Conclusions : This type of approach will give a good chance to explore the favorable effects of Cervi Pantotricuhum Cornu Herbal-acupuncture. Further study is needed for investigating the effect of Cervi Pantotricuhum Cornu Herbal-acupuncture.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2001.11a
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pp.149-153
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2001
본 논문은 microarray를 분석하기위한 표준화에 대한 여러 방법들을 소개하고 비교해보았다. Microarray 연구는 Human Genome Project에서 파생된 여러 생명공학 기술 중 가장 널리 사용되는 기술로 기존에는 하지 못했던 총체적인 유전자의 발현상황을 탐색할 수 있다는 장점을 지니고 있으나, 자료들에 일정한 패턴이 나타나거나 잡음이 첨가되어 정보의 추출이 용의하지 않다는 단점을 지니고 있다. 특히 자료에 일정한 패턴이 있는 경우에 올바르지 못한 결론을 이끌어낼 수도 있기에 이 패턴을 제거하는 표준화작업은 microarray 분석에 있어서 매우 중요한 처리과정이다. 본 논문에서는 표준화방법들을 소개하고 각각 가지고 있는 장단점을 실제 국내에서 얻어진 자료를 통해 비교하였고, 그 결과 LOWESS 적합을 통한 표준화방법이 타 방법에 비해 유용한 점이 많음을 확인할 수 있었다.
Microarray and proteomic expression patterns in response to cadmium exposure were analyzed in human lung epithelial cells. Among 35,000 genes analyzed by cDNA microarray, 228 genes were up-regulated and 99 genes were down-regulated, based on a fold change cut-off value of ${\geq}2$. Combining two-dimensional gel electrophoresis and matrix-assisted laser desorption/ionization-time-of-flight-mass spectrometry (MALDI-ToF-MS), 25 of 629 protein spots showed fold changes in expression ${\geq}2$ (17 up-regulated, 8 down-regulated). After comparing the cDNA microarray and proteomic analyses, only transglutaminase 2, translation elongation factor 1 alpha 1, and glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase showed overlapping signals in the cDNA microarray and proteomic analyses, whereas the remaining differentially expressed proteins showed large discrepancies with respect to mRNA expression.
The herbal extract (YMT_02) is a modified herbal extracts from Yukmijihwangtang (YMJ) to promote memory-enhancing. The YMJ extracts has been widely used as an anti-aging herbal medicine for hundred years in Asian countries. The purpose of this study is to; 1) quantitatively evaluate the memory-enhancing effect of YMT_02 by hehavior task, 2) identify candidate genes responsible for enhancing memory by cDNA microarray and 3) assess the anti-oxidant effect of YMT_02 on PC12 cell. Memory retention abilities are addressed by passive avoidance task with Sprague-Dawley (SD) male rat. Before the training session, the rats are subdivided into four groups and administrated with YMT_02, Ginkgo biloba, Soya lecithin and normal saline for 10 days. The retention test was performed. 24 hours after the training session. The retention time of the YMT_02 group was significantly (p<0.05) delayed $({\sim}100%)$, whereas Ginkgo biloba and Soya lecithin treatment delayed 20% and 10% respectively. The hippocampi of YMT_02 and control group were dissected and mRNA was further purified. After synthesizing cDNA using oligo-dT primer, the cDNA were applied and mRNA was further purified. After synthesizing cDNA using oligo-dT primer, the cDNA were applied to Incyte rat GEMTM 2 cDNA microarray. The microarray results show that prealbumin(transthyretin), phosphotidy lethanolamine N-methyltransferase, and PEP-19 are expressed abundantly in the YMT_02 treated group. Especially, PEP-19 is a neuron-specific protein, which inhibits apoptotic processes in neuronal cell. On the other hand, transcripts of RAB15, glutamate receptor subunit 2 and CDK 108 are abundant in control group. Besides, neuronal genes involved in neuronal death or neurodegeneration such as neuronal-pentraxin and spectrin are abundantly expressed in control group. Additionally, the YMT_02 shows an anti oxidative effect in the PC12 cell. The list of differentially expressed genes may implicate further insight on the action and mechanism behind the memory-enhancing effect of herbal extracts YMT_02, for example, anti-apoptotic, anti-oxidative, and neuroprotective effects.
We created a cDNA microarray representing approximately 3,500 pig genes for functional genomic studies. The array elements were selected from 6,494 cDNA clones identified in a large-scale expressed sequence tag (EST) project. These cDNA clones came from normalized and subtracted porcine adipose tissue cDNA libraries. Sequence similarity searches of the 3,426 ESTs represented on the array using BLASTN identified 2,790 (81.4%) as putative human orthologs, with the remainder consisting of "novel" genes or highly divergent orthologs. We used the gene microarray to profile transcripts expressed by adipose tissue of fatty Chinese Xiang pig (XP) and muscley Large White (LW). Microarray analysis of RNA extracted from adipose tissue of fatty XP and muscley LW identified 81 genes that were differently expressed two fold or more. Transcriptional differences of four of these genes, adipocyte fatty acid binding protein (aP2), stearyl-CoA desaturase (SCD), sterol regulatory element binding transcription factor 1 (SREBF1) and lipoprotein lipase (LPL) were confirmed using SYBR Green quantitative RT-PCR technology. Our results showed that high expression of SCD and SREBF1 may be one of the reasons that larger fat deposits are observed in the XP. In addition, our findings also illustrate the potential power of microarrays for understanding the molecular mechanisms of porcine development, disease resistance, nutrition, fertility and production traits.
Researches in livestock are currently actively progressing to improve economically important traits using DNA markers. In cattle, the candidate genes have been selected based on their known functions in the target QTL (quantitative trait locus) region in order to identify QTN (quantitative trait nucleotide) for improving productivities. In this review, molecular genetic studies for the meat related traits, one of the major determinant of market prices, have been fully described. Also recent emerging microarray technique for identifying candidate genes in cattle has been discussed. In case of microarray, cDNA microarrays have been replaced to oligoarrays in order to minimize the experimental errors in cattle. Since the first draft of bovine genome sequences was appeared in the public domain, more markers in relation to the quantitative traits will be discovered in a short period of time and genes affecting difficult-to-measure traits, such as disease resistance, can also be selected for marker assisted selection in near future.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2001.10a
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pp.97-115
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2001
cDNA microarray technology allows the monitoring of expression levels for thousands of genes simultaneously. Many statistical analysis tools become widely applicable to the analysis of cDNA microarray data. In this talk, we consider a two-way ANOVA model to differentiate genes that have high variability and ones that do not. Using this model, we detect genes that have different gene expression profiles among experimental groups. The two-way ANOVA model is illustrated using cDNA microarrays of 3,800 genes obtained in an experiment to search for changes in gene expression profiles during neuronal differentiation of cortical stem cells.
cDNA microarray-based comparative genomic hybridization(CGH) data includes low-intensity spots and thus a statistical strategy is needed to detect subtle differences between different cancer classes. In this study, genes displaying a high frequency of alteration in one of the different classes were selected among the pre-selected genes that show relatively large variations between genes compared to total variations. Utilizing copy-number changes of the selected genes, this study suggests a statistical approach to predict patients' classes with increased performance by pre-classifying patients with similar genetic alteration scores. Two-stage logistic regression model(TLRM) was suggested to pre-classify homogeneous patients and predict patients' classes for cancer prediction; a decision tree(DT) was combined with logistic regression on the set of informative genes. TLRM was constructed in cDNA microarray-based CGH data from the Cancer Metastasis Research Center(CMRC) at Yonsei University; it predicted the patients' clinical diagnoses with perfect matches (except for one patient among the high-risk and low-risk classified patients where the performance of predictions is critical due to the high sensitivity and specificity requirements for clinical treatments. Accuracy validated by leave-one-out cross-validation(LOOCV) was 83.3% while other classification methods of CART and DT performed as comparisons showed worse performances than TLRM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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