Identification of fusion gene is of prominent importance in cancer research field because of their potential as carcinogenic drivers. RNA sequencing (RNA-Seq) data have been the most useful source for identification of fusion transcripts. Although a number of algorithms have been developed thus far, most programs produce too many false-positives, thus making experimental confirmation almost impossible. We still lack a reliable program that achieves high precision with reasonable recall rate. Here, we present FusionScan, a highly optimized tool for predicting fusion transcripts from RNA-Seq data. We specifically search for split reads composed of intact exons at the fusion boundaries. Using 269 known fusion cases as the reference, we have implemented various mapping and filtering strategies to remove false-positives without discarding genuine fusions. In the performance test using three cell line datasets with validated fusion cases (NCI-H660, K562, and MCF-7), FusionScan outperformed other existing programs by a considerable margin, achieving the precision and recall rates of 60% and 79%, respectively. Simulation test also demonstrated that FusionScan recovered most of true positives without producing an overwhelming number of false-positives regardless of sequencing depth and read length. The computation time was comparable to other leading tools. We also provide several curative means to help users investigate the details of fusion candidates easily. We believe that FusionScan would be a reliable, efficient and convenient program for detecting fusion transcripts that meet the requirements in the clinical and experimental community. FusionScan is freely available at http://fusionscan.ewha.ac.kr/.
Park, Young-Hee;Kim, Sung-Chun;Kwon, Byung-Su;Jung, Heung-Su;Kim, Kuchan;Lee, Seong-Wook
Genomics & Informatics
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제2권1호
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pp.45-52
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2004
The self-splicing group I intron from Tetrahymena thermophila has been demonstrated to perform splicing reaction with its substrate RNA in the trans configuration. In this study, we explored the potential use of the trans-splicing group I ribozymes to replace a specific RNA with a new RNA that exerts any new function we want to introduce. We have chosen thymidine phosphorylase (TP) RNA as a target RNA that is known as a valid cancer prognostic factor. Cancer-specific expression of TP RNA was first evaluated with RT-PCR analysis of RNA from patients with gastric cancer. We determined next which regions of the TP RNA are accessible to ribozymes by employing an RNA mapping strategy, and found that the leader sequences upstream of the AUG start codon appeared to be particularly accessible. A specific ribozyme recognizing the most accessible sequence in the TP RNA with firefly luciferase transcript as a 3' exon was then developed. The specific trans-splicing ribozyme transferred an intended 3' exon tag sequence onto the targeted TP transcripts, resulting in a more than two fold induction of the reporter activity in the presence of TP RNA in mammalian cells, compared to the absence of the target RNA. These results suggest that the Tetrahymena ribozyme can be a potent anti-cancer agent to modify TP RNAs in tumors with a new RNA harboring anti-cancer activity.
APM1(adipose most abundant gene transcript 1)은 지방세포에서 분비된는 단백질로서 Adiponectin을 암호화하며 GBP-28, AdipoQ, Acrp30으로 불리워졌다. 이 유전자는 쥐의 16번 염색체 및 인간의 3번 염색체 q27 부위에 존재하며 지방의 대사 및 호르몬의 여러 과정에 중요하게 작용하는 것으로 알려져 왔다. 돼지에서 APM1과 양적형질과의 연관성을 알아보기 위하여 somatic cell hybrid panel과 radiation hybrid panel을 이용하여 염색체상의 위치를 밝혀냈다. 분석결과 이 유전자는 돼지 13번 염색체의 q41이나 q46-49에 존재하는 것으로 밝혀졌다. RH pnael의 분석 결과, 이 APM1과 가장 연관이 된 marker는 SIAT1(LOD score 20.29)로 밝혀졌으며 이미 보고된 지방과 관련된 양적형질 유전자 좌위와 일치하였다. 8개의 다른 품종을 이용한 SSCP 분석으로, 한국재래돼지와 한국야생돼지에서 두 개의 특이한 SSCP 타입이 발견되었으며 sequence 분석결과 두 개의 염기가 치환(T672C and C705G)되어 있음을 알 수 있었다. 이 유전자는 사람, 마우스, 소의 염기서열과 약 79-87%의 상동성을 가지고 있으며 다른 포유동물에서 밝혀진 signal sequence, hypervariable region, collagenous region, globular domain과 유사한 구조로 되어 있음을 알 수 있었다.
한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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pp.98-98
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2017
Leaf senescence is the process of aging in plants. Chlorophyll degradation during leaf senescence has the important role translocating nutrients from leaves to storage organs. The functional stay-green with slow leaf yellowing and photosynthesis activity maintenance has been considered one of strategy for increasing crop productivity. Here, we have identified two QTLs on chromosome 9 and 10 for leaf senescence with chlorophyll content of RIL population derived from a cross between Hanareum 2, early leaf senescence Indica-type variety, and Unkwang, delayed leaf senescence Japonica variety. Among these QTLs, we chose qPLS1 QTL on chromosome 9 for further study. qPLS1 was found to explain 14.4% of the total phenotypic variation with 11.2 of LOD score. Through fine-mapping approach, qPLS1 QTL locus was narrowed down to about 25kb in the marker interval between In/del-4-7-9 and In/del-5-9-4. There are 3 genes existed within 25kb of qPLS1 locus: LOC_Os09g36200, LOC_Os09g36210, and LOC_Os09g36220. Among these genes, transcript level of LOC_Os09g36200 was increased during the leaf senescence stage and the expression level of LOC_Os09g36200 in Indica was higher than in Japonica. Finally, we chose LOC_Os09g36200 as candidate gene and renamed it as OsPLS1-In and OsPLS1-Jp from Indica- and Japonica-type rice, respectively. OsPLS1-In and OsPLS1-Jp overexpressing transgenic plants showed both early leaf senescence phenotype. These results indicate that OsPLS1 functions in chlorophyll degradation and the difference of expression level of OsPLS1 cause the difference of leaf senescence between Indica and Japonica in rice.
Eating and cooking quality (ECQ) is one of the most complex quantitative traits in rice. The understanding of genetic regulation of transcript expression levels attributing to phenotypic variation in ECQ traits is limited. We integrated whole-genome resequencing, transcriptome, and phenotypic variation data from 84 Japonica accessions to build a transcriptome-wide association study (TWAS) based regulatory network. All ECQ traits showed a large phenotypic variation and significant phenotypic correlations among the traits. TWAS analysis identified a total of 285 transcripts significantly associated with six ECQ traits. Genome-wide mapping of ECQ-associated transcripts revealed 66,905 quantitative expression traits (eQTLs), including 21,747 local eQTLs, and 45,158 trans-eQTLs, regulating the expression of 43 genes. The starch synthesis-related genes (SSRGs), starch synthase IV-1 (SSIV-1), starch branching enzyme 1 (SBE1), granule-bound starch synthase 2 (GBSS2), and ADP-glucose pyrophosphorylase small subunit 2a (OsAGPS2a) were found to have eQTLs regulating the expression of ECQ associated transcripts. Further, in co-expression analysis, 130 genes produced at least one network with 22 master regulators. In addition, we developed CRISPR/Cas9-edited glbl mutant lines that confirmed the role of alpha-globulin (glbl) in starch synthesis to validate the co-expression analysis. This study provided novel insights into the genetic regulation of ECQ traits, and transcripts associated with these traits were discovered that could be used in further rice breeding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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