We have developed a biologist-friendly, Java GUI application (GoBean) for GO term enrichment analysis. It was designed to be a comprehensive and flexible GUI tool for GO term enrichment analysis, combining the merits of other programs and incorporating extensive graphic exploration of enrichment results. An intuitive user interface with multiple panels allows for extensive visual scrutiny of analysis results. The program includes many essential and useful features, such as enrichment analysis algorithms, multiple test correction methods, and versatile filtering of enriched GO terms for more focused analyses. A unique graphic interface reflecting the GO tree structure was devised to facilitate comparisons of multiple GO analysis results, which can provide valuable insights for biological interpretation. Additional features to enhance user convenience include built in ID conversion, evidence code-based gene-GO association filtering, set operations of gene lists and enriched GO terms, and user -provided data files. It is available at http://neon.gachon.ac.kr/GoBean/.
Laccases (EC 1.10.3.2) are copper-containing polyphenol oxidases found in white-rot fungi. Here, we report the cloning and analysis of the nucleotide sequence of a new laccase gene, fvlac7, based on the genomic sequence of Flammulina velutipes. A primer set was designed from the putative mRNA that was aligned to the genomic DNA of F. velutipes. A cDNA fragment approximately 1.6-kb long was then amplified by reverse transcriptase-PCR using total RNA, which was subsequently cloned and sequenced. The cDNA sequence of fvlac7 was then compared to that of the genomic DNA, and 16 introns were found in the genomic DNA sequence. The fvlac7 protein, which consists of 538 amino acids, showed only 42~51% identity with 12 different mushroom species containing two laccases of F. velutipes, suggesting the fvlac7 is a novel laccase gene. The first 25 amino acids of Fvlac7 correspond to a predicted signal sequence, four copper-binding sites, and four N-glycosylation sites. Fvlac7 cDNA was heterologously overexpressed in an Escherichia coli system with an approximate expected molecular weight of 60 kDa.
This experiment was conducted to introduce phosphinothricin acetyl -transferase(PAT) gene, resistant to basta and non-selective herbidide, into tobacco(Nicotiana tabacum cv.BY4). For shoot formation,tobacco leaf disks were placed on the MS medium supplemented with 2.0mg/L BA and 0.1mg/L NAA. In this medium condition, tobacco leaf disces were cocultivated with A. tumefaciens MP90 containing NPT IIand PAT resistant to kanamycin and Basta, respectively. Shoots were obtained in the medium containing antibiotics, and those were transferred to rooting medium supplemented with 0.1mg/L NAA and antibiotics. The plants obtaining roots were transplanted into soil. Phenotype of transgenic tobacco plant was mostly as normal plant. However, about 5% was abnormal plant, which did not set seeds. PCR analysis and southern blot were performed to determine transformation. As the results, it was confirmed that PAT gene was stably integrated into tobacco genome.When herbicide, basta, was sprayed to the plants confirmed by PCR, the transgenic plants showed normal growth, whereas normal plants died. Therefore, the result of this experiment show that tobacco transformation for the resistance to basta, non-selective herbicide, was successful because PAT gene was stably integrated into tobacco.
Saraiva, Erlandson Ferreira;Suzuki, Adriano Kamimura;Milan, Luis Aparecido
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권6호
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pp.627-640
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2017
A common interest in gene expression data analysis is to identify genes that present significant changes in expression levels among biological experimental conditions. In this paper, we develop a Bayesian approach to make a gene-by-gene comparison in the case with a control and more than one treatment experimental condition. The proposed approach is within a Bayesian framework with a Dirichlet process prior. The comparison procedure is based on a model selection procedure developed using the discreteness of the Dirichlet process and its representation via Polya urn scheme. The posterior probabilities for models considered are calculated using a Gibbs sampling algorithm. A numerical simulation study is conducted to understand and compare the performance of the proposed method in relation to usual methods based on analysis of variance (ANOVA) followed by a Tukey test. The comparison among methods is made in terms of a true positive rate and false discovery rate. We find that proposed method outperforms the other methods based on ANOVA followed by a Tukey test. We also apply the methodologies to a publicly available data set on Plasmodium falciparum protein.
Objectives Alzheimer's disease (AD) is the most common form of dementia in older adults, damaging the brain and resulting in impaired memory, thinking, and behavior. The identification of differentially expressed genes and related pathways among affected brain regions can provide more information on the mechanisms of AD. The aim of our study was to identify differentially expressed genes associated with AD and combined biomarkers among them to improve AD risk prediction accuracy. Methods Machine learning methods were used to compare the performance of the identified combined biomarkers. In this study, three publicly available gene expression datasets from the hippocampal brain region were used. Results We detected 31 significant common genes from two different microarray datasets using the limma package. Some of them belonged to 11 biological pathways. Combined biomarkers were identified in two microarray datasets and were evaluated in a different dataset. The performance of the predictive models using the combined biomarkers was superior to those of models using a single gene. When two genes were combined, the most predictive gene set in the evaluation dataset was ATR and PRKCB when linear discriminant analysis was applied. Conclusions Combined biomarkers showed good performance in predicting the risk of AD. The constructed predictive nomogram using combined biomarkers could easily be used by clinicians to identify high-risk individuals so that more efficient trials could be designed to reduce the incidence of AD.
Sex-sorting of sperm is an assisted reproductive technology (ART) used by the livestock industry for the mass production of animals of a desired sex. The standard method for sorting sperm is the detection of DNA content differences between X and Y chromosome-bearing sperm by flow cytometry. However, this method has variable efficiency and therefore requires verification by a second method. We have developed a sex determination method based on quantitative real-time polymerase chain reaction (qPCR) of the porcine amelogenin (AMEL) gene. The AMEL gene is present on both the X and the Y chromosome, but the length and sequence of its noncoding regions differ between the X and Y chromosomes. By measuring the threshold cycle (Ct) of qPCR, we were able to calculate the relative frequency of X chromosome. Two sets of AMEL primers were used in these studies. One set (AME) targeted AMEL gene sequences present in both X and Y chromosome, but produced PCR products of different lengths for each chromosome. The other set (AXR) bound to AMEL gene sequences present on the X chromosome but absent esholthe Y-chromosome. Relative product levels were calculated by normalizing the AXR fluorescence to the AME fluorescence. The AMEL method accurately predicted the sex ratios of boar sperm, demonstrating that it has potential value as a sex determination method.
Yong Ho Shin;Min Ju Choi;Hyun Su Kang;Yong Chull Jeun
식물병연구
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제29권1호
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pp.39-44
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2023
To diagnose lily fasciation, lily bulbs showing fasciation were collected from several greenhouses in Jeju Island, South Korea. Bacteria were isolated from the lily bulbs and amplified with both primers for fasA in plasmid and for putative glycosyltransferase epsH gene in chromosome of Rhodococcus fascians. Three bacterial isolates were detected with the P450 primer set and identified as R. fascians by NCBI blast analysis. Twelve bacterial isolates were identified as R. fascians using RS02785 primer set, including the three bacterial isolates identified as the same pathogen using the P450 primer set. Pathogenicity of these bacterial strains identified as R. fascians was demonstrated. Apparent symptoms were observed on wounded lily leaves after inoculation with each bacterial suspension whereas no symptom was found on lily leaves treated with H2O. Furthermore, bacteria re-isolated from wounded sites were identified as R. fascians. Based on the results, these two sets of primers are recommended for quarantine of R. fascians.
Song Hyun, Kim;Junyoung, Park;Jin Woo, Park;Ja Young, Hahm;Seobin, Yoon;In Jun, Hwang;Keun Pil, Kim;Sang-Beom, Seo
BMB Reports
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제55권11호
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pp.541-546
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2022
The repair of DNA double-strand breaks (DSBs) by homologous recombination (HR) is crucial for maintaining genomic integrity and is involved in numerous fundamental biological processes. Post-translational modifications by proteins play an important role in regulating DNA repair. Here, we report that the methyltransferase SET7 regulates HR-mediated DSB repair by methylating TIP60, a histone acetyltransferase and tumor suppressor involved in gene expression and protein stability. We show that SET7 targets TIP60 for methylation at K137, which facilitates DSB repair by promoting HR and determines cell viability against DNA damage. Interestingly, TIP60 demethylation is catalyzed by LSD1, which affects HR efficiency. Taken together, our findings reveal the importance of TIP60 methylation status by SET7 and LSD1 in the DSB repair pathway.
본 논문에서는 소속 함수와 신경망을 이용한 유전자 발현 정보의 분류 기법을 제안한다. 유전자 발현은 유전자가 mRNA와 생체의 기능을 일으키게 하는 단백질을 만들어내는 과정이다. 유전자 발현에 대한 정보는 유전자의 기능을 밝히고 유전자간의 상관 관계를 알아내는데 중요한 역할을 한다. 이러한 유전자 발현 연구를 위한 정보를 대량으로 신속하게 얻을 수 있는 도구가 DNA 칩이다. DNA 칩으로 얻은 수백$\~$수천개의 데이터는 그 데이터만으로는 의미를 갖지 못한다. 따라서 유전자 발현정도에 따라 수치적으로 획득된 데이터에서 의미적인 특성을 찾아내기 위해서는 클러스터링 방법이 필요하다. 본 논문에서는 수많은 유전자 데이터 중에서 주요 정보를 포함한 것으로 판단되는 유전자 데이터를 피셔 기준에 의하여 선택한다. 이때 선택된 데이터들이 클러스터링에 효과적인 데이터라고 보장할 수 없으므로, 클러스터링 성능을 저해하는 유전자 데이터의 영향력을 감소시키기 위해서 소속 함수를 이용하여 특징값을 계산하고, 계산된 특징값으로 얻은 특징 벡터들을 적용하여 역전파 신경망 학습을 수행한다. 본 논문에서 제안한 유전자 발현 정보의 분류 결과로 얻은 클러스터링의 성능은 기존의 연구 결과와 비교했을 때 다양한 유전자 데이터에 대하여 향상된 인식율을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 loop-mediated isothermal amplification(LAMP)을 이용하여 Clostridium difficile을 검출하고자 하였다. LAMP 수행을 위하여 선택적인 타깃 유전자로 C. difficile의 16S ribosomal RNA를 타깃으로 하여 primer set를 구성하였다. 5개의 primer set(BIP, FIP, B3, F3, LF, PF)를 이용하여 TcdA와 TcdB toxin이 모두 양성인 균주, TcdA와 TcdB toxin이 모두 음성인 균주와 식품 분리균주를 효과적으로 검출할 수 있었다. LAMP는 80분 이내의 시간이 필요하며 thermocycler와 같은 장비를 필요로 하지 않고 또한 결과를 직접 눈으로 확인할 수 있기 때문에 식품 생산 현장에서 활용될 수 있을 것이라고 생각되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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