Objectives : Molecular biology techniques were employed to assess diversity of bacterial in children's dental caries. Methods : DNA of germs was extracted and the diversity of the 16S rRNA clones was analyzed by amplified rDNA restriction analysis and sequencing. The experimental samples were pit and fissure caries (PC), deep dentinal caries (DC), smooth surface caries (SC), and supragingival plaque (PQ) from 50 children of age less than 12 years old. The control group was healthy teeth supragingival plaque (HT). Thirty clones from each 16S rRNA clone library of 5 samples were randomly selected, thus a total of 150 clones were analyzed. Results : Amplified rDNA restriction analysis uncovered 18, 20, 11, 17, and 22 phylotypes from healthy teeth, pit and fissure caries, deep dentinal caries, smooth surface caries, and supragingival plaque, respectively. Sequencing analysis found the dominance of Actinomycs naeslundii and Fusobacterium nucleatum in the healthy teeth; Leptotrichia sp. in the pit and fissure caries; Actinomyces sp., Streptococcus mutans, and Rahnella aquatilis in the deep dentinal caries; Streptococcus mutans and Actinomyces sp. in the smooth surface caries; Enterobacter hormaechei and Streptococcus sanguinis in the supragingival plaque. Conclusions : Clonal analysis identified 6 phyla, 20 genera, and 51 species.
Cancers of the lung and liver are the top 10 leading causes of cancer death worldwide. Thus, it is essential to identify the genes specifically expressed in these two cancer types to develop new therapeutics. Although many messenger RNA (mRNA) sequencing data related to these cancer cells are available due to the advancement of next-generation sequencing (NGS) technologies, optimized data processing methods need to be developed to identify the novel cancer-specific genes. Here, we conducted an analytical comparison between Bowtie2, a Burrows-Wheeler transform-based alignment tool, and Kallisto, which adopts pseudo alignment based on a transcriptome de Bruijn graph using mRNA sequencing data on normal cells and lung/liver cancer tissues. Before using cancer data, simulated mRNA sequencing reads were generated, and the high Transcripts Per Million (TPM) values were compared. mRNA sequencing reads data on lung/liver cancer cells were also extracted and quantified. While Kallisto could directly give the output in TPM values, Bowtie2 provided the counts. Thus, TPM values were calculated by processing the Sequence Alignment Map (SAM) file in R using package Rsubread and subsequently in python. The analysis of the simulated sequencing data revealed that Kallisto could detect more transcripts and had a higher overlap over Bowtie2. The evaluation of these two data processing methods using the known lung cancer biomarkers concludes that in standard settings without any dedicated quality control, Kallisto is more effective at producing faster and more accurate results than Bowtie2. Such conclusions were also drawn and confirmed with the known biomarkers specific to liver cancer.
Since the development of the next generation sequencing (NGS) technology, 16S rRNA gene sequencing has become a major tool for microbial community analysis. Recently, human microbiome project (HMP) has been completed to identify microbes associated with human health and diseases. HMP achieved characterization of several diseases caused by bacteria, especially the ones in human gut. While human intestinal bacteria have been well characterized, little have been studied about other animal intestinal bacteria. In this study, we surveyed diversity of livestock animal fecal microbiota and discuss importance of studying fecal microbiota. Here, we report the initiation of the fecal microbiome project in South Korea.
DNA sequence-based typing is considered a robust tool for the discrimination of dinoflagellate species because of the availability of extensive rDNA sequences. Here, we present a rapid, cost-effective DNA-sequencing technique for various PCR products. This sequencing strategy relies on 'nested' or 'tailed' primer labeled with near-infrared dye, and uses a minimal volume of unpurified PCR product (ca. $5{\mu}L$) as the DNA template for sequencing reactions. Reliable and accurate base identification was obtained for several hundred PCR fragments of rRNA genes. This quick, inexpensive technique is widely applicable to sequence-based typing in clinical applications, as well as to large-scale DNA sequencing of the same genomic regions from related species for studies of molecular evolution.
Ju-Hyung Jeon;Sanghwa Park;Ja Young Cho;Soo-Yeong Lee;Seoni Hwang;Jun Sung Kim;Eui-Jin Kim ; Ji Young Jung
Korean Journal of Environmental Biology
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v.41
no.3
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pp.308-324
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2023
This study investigated unrecorded freshwater bacterial species in Korea. Water and sediment samples were collected from the Nakdong River basin from 2020-2022. Bacterial isolates obtained through the conventional culture method with commercial media were subjected to 16S rRNA gene sequencing to identify unrecorded bacterial species. Results of 16S rRNA gene sequencing of the bacterial isolates revealed that a total of 44 bacterial isolates shared 16S rRNA gene sequence similarities of more than 98.65%, with validly published bacterial species not reported in Korea yet. These isolates were phylogenetically assigned to 4 phyla, 7 classes, 21 orders, 33 families, and 42 genera. A total of 2, 6, 12, and 24 species belonged to phyla Bacillota, Bacteroidota, Actinomycetota, and Pseudomonadota, respectively. Here, we provide details of these 44 unrecorded bacterial species, including Gram staining, colony and cellular morphologies, biochemical properties, and phylogenetic position.
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.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.16
no.12
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pp.25-30
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2018
It is extremely lacking and urgently required that the method of constructing the Gene Regulatory Network (GRN) from RNA-Sequencing data (RNA-Seq) because of Big-Data and GRN in Big-Data has obtained substantial observation as the interactions among relevant featured genes and their regulations. We propose newly the computational comparative feature patterns selection method by implementing a minimum-redundancy maximum-relevancy (MRMR) filter the support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE) with Intensity-dependent normalization (DEGSEQ) as a preprocessor for emphasizing equal preciseness in RNA-seq in Big-Data. We found out the proposed algorithm might be more scalable and convenient because of all libraries in R package and be more improved in terms of the time consuming in Big-Data and minimum-redundancy maximum-relevancy of a set of feature patterns at the same time.
Two Gram positive bacterial strains, designated strain GC-1 and GC-4, were isolated from coastal seawater near Jeju Island in the Republic of Korea. The two strains were identified as members of the genus Bacillus, based on 16S rRNA gene sequencing and data for physiological characteristics analyses. A subtle difference in physiological and genotypical characteristics has led us to designate the strains GC-1 and GC-4. The strain GC-1 showed a 99.91% similarity in 16S rRNA gene sequencing with B. tequiliensis and B. subtilis subsp. inaquosorum and the strain GC-4 showed a 100% similarity in 16S rRNA gene sequencing with those of B. altitudinis, B. stratosphericus, and B. aerophilus. However, both strains exhibited different physiological and genotypical characteristics in many aspects from those of their phylogenetically closest neighbors listed above, which implies that genus Bacillus has diversified into various species during its evolutionary process.
16S rRNA short amplicon sequencing-based microbiota profiling has been thought of and suggested as a feasible method to assess food safety. However, even if a comprehensive microbial information can be obtained by microbiota profiling, it would not be necessarily sufficient for all circumstances. To prove this, the feasibility of the most widely used V3-V4 amplicon sequencing method for food safety assessment was examined here. We designed a pathogen (Vibrio parahaemolyticus) contamination and/or V. parahaemolyticus-specific phage treatment model of raw oysters under improper storage temperature and monitored their microbial structure changes. The samples stored at refrigerator temperature (negative control, NC) and those that were stored at room temperature without any treatment (no treatment, NT) were included as control groups. The profiling results revealed that no statistical difference exists between the NT group and the pathogen spiked- and/or phage treated-groups even when the bacterial composition was compared at the possible lowest-rank taxa, family/genus level. In the beta-diversity analysis, all the samples except the NC group formed one distinct cluster. Notably, the samples with pathogen and/or phage addition did not form each cluster even though the enumerated number of V. parahaemolyticus in those samples were extremely different. These discrepant results indicate that the feasibility of 16S rRNA short amplicon sequencing should not be overgeneralized in microbiological safety assessment of food samples, such as raw oyster.
Hyeonwoo Kim;Jiwon Kim;Ji Won Cho;Kwang-Sung Ahn;Dong-Il Park;Sangsoo Kim
Genomics & Informatics
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v.21
no.3
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pp.40.1-40.11
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2023
Microbial community profiling using 16S rRNA amplicon sequencing allows for taxonomic characterization of diverse microorganisms. While amplicon sequence variant (ASV) methods are increasingly favored for their fine-grained resolution of sequence variants, they often discard substantial portions of sequencing reads during quality control, particularly in datasets with large number samples. We present a streamlined pipeline that integrates FastP for read trimming, HmmUFOtu for operational taxonomic units (OTU) clustering, Vsearch for chimera checking, and Kraken2 for taxonomic assignment. To assess the pipeline's performance, we reprocessed two published stool datasets of normal Korean populations: one with 890 and the other with 1,462 independent samples. In the first dataset, HmmUFOtu retained 93.2% of over 104 million read pairs after quality trimming, discarding chimeric or unclassifiable reads, while DADA2, a commonly used ASV method, retained only 44.6% of the reads. Nonetheless, both methods yielded qualitatively similar β-diversity plots. For the second dataset, HmmUFOtu retained 89.2% of read pairs, while DADA2 retained a mere 18.4% of the reads. HmmUFOtu, being a closed-reference clustering method, facilitates merging separately processed datasets, with shared OTUs between the two datasets exhibiting a correlation coefficient of 0.92 in total abundance (log scale). While the first two dimensions of the β-diversity plot exhibited a cohesive mixture of the two datasets, the third dimension revealed the presence of a batch effect. Our comparative evaluation of ASV and OTU methods within this streamlined pipeline provides valuable insights into their performance when processing large-scale microbial 16S rRNA amplicon sequencing data. The strengths of HmmUFOtu and its potential for dataset merging are highlighted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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