Kim, Dai Hyun;Ahn, Hyo Hyun;Sun, Woong;Rhyu, Im Joo
Applied Microscopy
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제46권3호
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pp.134-139
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2016
Detailed structural and molecular imaging of intact organs has incurred academic interest because the associated technique is expected to provide innovative information for biological investigation and pathological diagnosis. The conventional methods for volume imaging include reconstruction of images obtained from serially sectioned tissues. This approach requires intense manual work which involves inevitable uncertainty and much time to assemble the whole image of a target organ. Recently, effective tissue clearing techniques including CLARITY and ACT-PRESTO have been reported that enables visualization of molecularly labeled structures within intact organs in three dimensions. The central principle of the methods is transformation of intact tissue into an optically transpicuous and macromolecule permeable state without loss of intrinsic structural integrity. The rapidly evolving protocols enable morphological analysis and molecular labeling of normal and pathological characteristics in large assembled biological systems with single-cell resolution. The deep tissue volume imaging will provide fundamental information about mutual interaction among adjacent structures such as connectivity of neural circuits; meso-connectome and clinically significant structural alterations according to pathologic mechanisms or treatment procedures.
최근 지놈(Genome) 프로젝트를 통해 DNA 염기서열에 대한 정보가 밝혀짐에 따라 분자 수준의 유전자 정보를 다루는 기법이 활발히 연구되고 있다. 그리고 밝혀진 서열정보들의 방대함으로 미루어볼 때 이들 정보를 데이터베이스화하고 효과적인 분석을 행하기 위한 새로운 컴퓨터의 알고리즘의 개발 또한 시급한 일이다. 이러한 측면에서 ,본 논문에서는 분자생물학에서 매우 중요한 연구 대상으로 삼고있는 프로모터 서열과 유전자간의 연관성으로 발현되는 특징을 알아내기 위한 연관 규칙 탐사 알고리즘을 연구한다. 기존의 탐사 알고리즘은 트랜잭션 데이터를 대상으로 하지만 본 논문에서는 생물학적 데이터를 대상으로 하였기 때문에 데이터의 형태와 생물학적인 특성을 수용하는 변형된 연관규칙 알고리즘을 설계한다. 본 연구를 통하여 얻어진 결과는 실제 생물학적 실험'대상의 후보조합을 최소화 하므로써 많은 시간과 노력 비용을 절감할 수 있다.
최근 지놈(Genome) 프로젝트를 통해 DNA 염기서열에 대한 정보가 밝혀짐에 따라 분자 수준의 유전자 정보를 다루는 기법이 활발히 연구되고 있다. 그리고 밝혀진 서열정보들의 방대함으로 미루어볼 때 이들 정보를 데이터베이스화하고 효과적인 분석을 행하기 위한 새로운 컴퓨터의 알고리즘의 개발 또한 시급한 일이다. 이러한 측면에서 본 논문에서는 분자생물학에서 매우 중요한 연구 대상으로 삼고있는 프로모터 서열과 유전자간의 연관성으로 발현되는 특징을 알아내기 위한 연관 규칙 탐사 알고리즘을 연구한다. 기존의 탐사 알고리즘은 트랜잭션 데이터를 대상으로 하지만 본 논문에서는 생물학적 데이터를 대상으로 하였기때문에 데이터의형태와 생물학적인 특성을 수용하는 변형된 연관규칙 알고리즘을 설계한다. 본 연구를 통하여 얻어진 결과는 실제 생물학적 실험대상의 후보조합을 최소화 하므로써 많은 시간과 노력 비용을 절감할 수 있다.
Drug development groups are close to discovering another pot of gold-a therapeutic target-similar to the success of imatinib (Gleevec) in the field of cancer biology. Modern molecular biology has improved cancer therapy through the identification of more pharmaceutically viable targets, and yet major problems and risks associated with late-phase cancer therapy remain. Presently, a growing number of reports have initiated a discussion about the benefits of metabolic regulation in cancers. The Warburg effect, a great discovery approximately 70 years ago, addresses the "universality" of cancer characteristics. For instance, most cancer cells prefer aerobic glycolysis instead of mitochondrial respiration. Recently, cancer metabolism has been explained not only by metabolites but also through modern molecular and chemical biological techniques. Scientists are seeking context-dependent universality among cancer types according to metabolic and enzymatic pathway signatures. This review presents current cancer metabolism studies and discusses future directions in cancer therapy targeting bio-energetics, bio-anabolism, and autophagy, emphasizing the important contribution of cancer metabolism in cancer therapy.
Gene regulation is a fundamental process in biological systems, where transcription factors (TFs) play crucial roles. Inferring transcriptional interactions between TFs and their target genes has utmost importance for understanding the complex regulatory mechanisms in cellular systems. On one hand, with the rapid progress of various high-throughput experiment techniques, more and more biological data become available, which makes it possible to quantitatively study gene regulation in a systematic manner. On the other hand, transcription regulation is a complex biological process mediated by many events such as post-translational modifications, degradation, and competitive binding of multiple TFs. In this review, with a particular emphasis on computational methods, we report the recent advances of the research topics related to transcriptional regulatory networks, including how to infer transcriptional interactions, reveal combinatorial regulation mechanisms, and reconstruct TF activity profiles.
Tumors are surrounded by a variety of tumor microenvironmental cells. Profiling individual cells within the tumor tissues is crucial to characterize the tumor microenvironment and its therapeutic implications. Since single-cell technologies are still not cost-effective, scientists have developed many statistical deconvolution methods to delineate cellular characteristics from bulk transcriptome data. Here, we present an overview of 20 deconvolution techniques, including cutting-edge techniques recently established. We categorized deconvolution techniques by three primary criteria: characteristics of methodology, use of prior knowledge of cell types and outcome of the methods. We highlighted the advantage of the recent deconvolution tools that are based on probabilistic models. Moreover, we illustrated two scenarios of the common application of deconvolution methods to study tumor microenvironments. This comprehensive review will serve as a guideline for the researchers to select the appropriate method for their application of deconvolution.
Chronic liver disease progresses through several stages, fatty liver, steatohepatitis, cirrhosis, and eventually, it leads to hepatocellular carcinoma (HCC) over a long period of time. Since a large proportion of patients with HCC are accompanied by cirrhosis, it is considered to be an important factor in the diagnosis of liver cancer. This is because cirrhosis leads to an irreversible harmful effect, but the early stages of chronic liver disease could be reversed to a healthy state. Therefore, the discovery of biomarkers that could identify the early stages of chronic liver disease is important to prevent serious liver damage. Biomarker discovery at liver cancer and cirrhosis has enhanced the development of sequencing technology. Next generation sequencing (NGS) is one of the representative technical innovations in the biological field in the recent decades and it is the most important thing to design for research on what type of sequencing methods are suitable and how to handle the analysis steps for data integration. In this review, we comprehensively summarized NGS techniques for identifying genome, transcriptome, DNA methylome and 3D/4D chromatin structure, and introduced framework of processing data set and integrating multi-omics data for uncovering biomarkers.
The availability of advanced nanotechnological methodologies (experimental and theoretical) has widened the investigation of biological/organic matter in interaction with substrates. Minerals are good candidates as substrates because they may present a wide variety of physico-chemical properties and surface nanostructures that can be used to actively condense and manipulate the biomolecules. Scanning Probe Microscopy (SPM) is one of the best suited techniques used to investigate at a single molecule level the surface interactions. In addition, the recent availability of high performance computing has increased the possibility to study quantum mechanically the interaction phenomena extending the number of atoms involved in the simulation. In the present paper, firstly we will briefly introduce new SPM technological developments and applications to investigate mineral surfaces and mineral-biomolecule interaction, then we will present results on the specific RNA-mineral interaction and recent basics and applicative achievements in the field of the interactions between other fundamental biological molecules and mineral surfaces from both an experimental and theoretical point of view.
Over decades of work, the probiotic research has grown rapidly with a number of new cultures, which is claimed a variety of benefit. However, many of the specific effects attributed to the ingestion of probiotics remain convoluted and scientifically unsubstantiated. Accordingly, the scientific community faces a greater challenge and must objectively seek cause and effect relationships for many potential and currently investigated probiotic species. Rational selection and design of probiotics remains an important challenge and will require a solid information about the physiology and genetics of candidate strains relevant to their intestinal roles, functional activities, and interaction of with other resident micro flora. As far as beneficial culture of lactic acid bacteria (LAB) is concerned, simple, cost-effective, and exact identification of candidate strains is of foremost importance among others. Until recently, the relatedness of bacterial isolates has been determined sorely by testing for one or several phenotyphic markers, using methods such as serotyping, phage-typing, biotyping, and so forth. However, there are problems in the use of many of these phenotype-based methods. In contrast, some of newer molecular typing methods involving the analysis of DNA offer many advantages over traditional techniques. These DNA-based methods have the greater discriminatory power than that of phenotypic procedures. This review focuses on the importance and the basis of molecular typing methods along with some considerations on de-sign and selection of probiotic culture for human consumption.
Park Eu-Jin;Chae Young-Kee;Lee Jee-Young;Lee Byoung-Jae;Kim Yang-Mee
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제16권9호
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pp.1429-1433
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2006
Application of recombinant protein production and particularly their isotopic enrichment has stimulated development of a range of novel multidimensional heteronuclear NMR techniques. Peptides in most cases are amenable to assignment and structure determination without the need for isotopic labeling. However, there are many cases where the availability of $^{15}N$ and/or $^{13}C$ labeled peptides is useful to study the structure of peptides with more than 30 residues and the interaction between peptides and membrane. CRAMP (Cathelicidin-Related AntiMicrobial Peptide) was identified from a cDNA clone derived from mouse femoral marrow cells as a member of cathelicidin-derived antimicrobial peptides. CRAMP was successfully expressed as a GST-fused form in E. coli and purified using affinity chromatography and reverse-phase chromatography. The yield of the CRAMP was 1.5 mg/l 1. According to CD spectra, CRAMP adopted ${\alpha}$-helical conformation in membrane-mimetic environments. Isotope labeling of CRAMP is expected to make it possible to study the structure and dynamic properties of CRAMP in various membrane systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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