This study presents a novel DNA part characterization technique that increases throughput by combinatorial DNA part assembly, solid plate-based quantitative fluorescence assay for phenotyping, and barcode tagging-based long-read sequencing for genotyping. We confirmed that the fluorescence intensities of colonies on plates were comparable to fluorescence at the single-cell level from a high-end, flow-cytometry device and developed a high-throughput image analysis pipeline. The barcode tagging-based long-read sequencing technique enabled rapid identification of all DNA parts and their combinations with a single sequencing experiment. Using our techniques, forty-four DNA parts (21 promoters and 23 RBSs) were successfully characterized in 72 h without any automated equipment. We anticipate that this high-throughput and easy-to-use part characterization technique will contribute to increasing part diversity and be useful for building genetic circuits and metabolic pathways in synthetic biology.
Cho, Soong-Won;Kang, Dong-Ku;Choo, Jae-Bum;Demllo, Andrew J.;Chang, Soo-Ik
BMB Reports
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v.44
no.11
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pp.705-712
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2011
Advances in the fields of proteomics and genomics have necessitated the development of high-throughput screening methods (HTS) for the systematic transformation of large amounts of biological/chemical data into an organized database of knowledge. Microfluidic systems are ideally suited for high-throughput biochemical experimentation since they offer high analytical throughput, consume minute quantities of expensive biological reagents, exhibit superior sensitivity and functionality compared to traditional micro-array techniques and can be integrated within complex experimental work flows. A range of basic biochemical and molecular biological operations have been transferred to chip-based microfluidic formats over the last decade, including gene sequencing, emulsion PCR, immunoassays, electrophoresis, cell-based assays, expression cloning and macromolecule blotting. In this review, we highlight some of the recent advances in the application of microfluidics to biochemistry and molecular biology.
Alternations in usage of polyadenylation sites during transcription termination yield transcript isoforms from a gene. Recent findings of transcriptome-wide alternative polyadenylation (APA) as a molecular response to changes in biology position APA not only as a molecular event of early transcriptional termination but also as a cellular regulatory step affecting various biological pathways. With the development of high-throughput profiling technologies at a single nucleotide level and their applications targeted to the 3'-end of mRNAs, dynamics in the landscape of mRNA 3'-end is measureable at a global scale. In this review, methods and technologies that have been adopted to study APA events are discussed. In addition, various bioinformatics algorithms for APA isoform analysis using publicly available RNA-seq datasets are introduced.
Traditionally, biologists have devoted their careers to studying individual biological entities of their own interest, partly due to lack of available data regarding that entity. Large, high-throughput data, too complex for conventional processing methods (i.e., "big data"), has accumulated in cancer biology, which is freely available in public data repositories. Such challenges urge biologists to inspect their biological entities of interest using novel approaches, firstly including repository data retrieval. Essentially, these revolutionary changes demand new interpretations of huge datasets at a systems-level, by so called "systems biology". One of the representative applications of systems biology is to generate a biological network from high-throughput big data, providing a global map of molecular events associated with specific phenotype changes. In this review, we introduce the repositories of cancer big data and cutting-edge systems biology tools for network generation, and improved identification of therapeutic targets.
The advancement in high-throughput sequencing (HTS) technology has revolutionized the field of biology, including genomics, epigenomics, transcriptomics, and metagenomics. This technology has become a crucial tool in many areas of research, allowing scientists to generate vast amounts of genetic data at a much faster pace than traditional methods. With this increased speed and scale of data generation, researchers can now address critical questions and gain new insights into the inner workings of living organisms, as well as the underlying causes of various diseases. Although the first HTS technology have been introduced about two decades ago, it can still be challenging for those new to the field to understand and use effectively. This review aims to provide a comprehensive overview of commonly used HTS technologies these days and their applications in terms of genome sequencing, transcriptome, DNA methylation, DNA-protein interaction, chromatin accessibility, three-dimensional genome organization, and microbiome.
Recently, an attempt to analyze and modify metabolic networks of living organisms in global level emerged with the benefit of development of high-throughput techniques, and it is generally called systems biology. Various systems biology studies have been carried out for the development of enhanced metabolite production systems. By modification of metabolic characteristics of microorganisms, metabolite productivities and yields obtained with metabolically engineered bacteria increased significantly compare with that obtained with wild type bacteria.
The new complexity arising from the genome sequencing projects requires new comprehensive post-genomic strategies: advanced studies in regulatory mechanisms, application of new high-throughput technologies at a genome-wide scale, at the different levels of cellular complexity (genome, transcriptome, proteome and metabolome), efficient analysis of the results, and application of new bioinformatic methods in an integrative or systems biology perspective. This can be accomplished in studies with model organisms under controlled conditions. In this review a perspective of the favourable characteristics of yeast as a touchstone model in post-genomic research is presented. The state-of-the art, latest advances in the field and bottlenecks, new strategies, new regulatory mechanisms, applications (patents) and high-throughput technologies, most of them being developed and validated in yeast, are presented. The optimal characteristics of yeast as a well-defined system for comprehensive studies under controlled conditions makes it a perfect model to be used in integrative, 'systems biology' studies to get new insights into the mechanisms of regulation (regulatory networks) responsible of specific phenotypes under particular environmental conditions, to be applied to more complex organisms (e.g. plants, human).
The discovery of biochemical and cellular functions of unannotated gene products begins with a database search of proteins with structure/sequence homologues based on known genes. Very recently, a number of frontier groups in structural biology proposed a new paradigm to predict biological functions of an unknown protein on the basis of its three-dimensional structure on a genomic scale. Structural proteomics (genomics), a research area for structure-based functional discovery, aims to complete the protein-folding universe of all gene products in a cell. It would lead us to a complete understanding of a living organism from protein structure. Two major complementary experimental techniques, X-ray crystallography and NMR spectroscopy, combined with recently developed high throughput methods have played a central role in structural proteomics research; however, an integration of these methodologies together with comparative modeling and electron microscopy would speed up the goal for completing a full dictionary of protein folding space in the near future.
Jewett, Michael C.;Oliveira, Ana Paula;Patil, Kiran Raosaheb;Nielsen, Jens
Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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v.10
no.5
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pp.385-399
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2005
The phenotypic response of a cell results from a well orchestrated web of complex interactions which propagate from the genetic architecture through the metabolic flux network. To rationally design cell factories which carry out specific functional objectives by controlling this hierarchical system is a challenge. Transcriptome analysis, the most mature high-throughput measurement technology, has been readily applied In strain improvement programs in an attempt to Identify genes involved in expressing a given phenotype. Unfortunately, while differentially expressed genes may provide targets for metabolic engineering, phenotypic responses are often not directly linked to transcriptional patterns, This limits the application of genome-wide transcriptional analysis for the design of cell factories. However, improved tools for integrating transcriptional data with other high-throughput measurements and known biological interactions are emerging. These tools hold significant promise for providing the framework to comprehensively dissect the regulatory mechanisms that identify the cellular control mechanisms and lead to more effective strategies to rewire the cellular control elements for metabolic engineering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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