Avermectin and its analogs are major commercial antiparasitic agents in the fields of animal health, agriculture, and human infections. To increase our understanding about the genetic mechanism underlying avermectin overproduction, comparative transcriptomes were analyzed between the low producer S. avermitilis ATCC31267 and the high producer S. avermitilis ATCC31780 via a S. avermitilis whole genome chip. The comparative transcriptome analysis revealed that fifty S. avermitilis genes were expressed at least two-fold higher in S. avermitilis ATCC31780. In particular, all the avermectin biosynthetic genes, including polyketide synthase (PKS) genes and an avermectin pathway-specific regulatory gene, were less expressed in the low producer S. avermitilis ATCC31267. The present results imply that avermectin overproduction in S. avermitilis ATCC31780 could be attributed to the previously unidentified fifty genes reported here and increased transcription levels of avermectin PKS genes.
Transfer RNA (tRNA) is a key molecule to decode the genetic information on mRNA to amino aicds (protein), in a ribosome. For tRNA to fulfill its adopter function, tRNA should be processed into the standard length, and be post-transcriptionally modified. This modification step is essential for the tRNA to maintain the canonical L-shaped structure, which is required for the decoding function of tRNA. Otherwise, it has recently been proposed that modification procedure itself contributes to the RNA (re)folding, where the modification enzymes function as a kind of RNA chaperones. Recent genome analyses and post-genome (proteomics and transcriptomics) analyses have identified genes involved in the tRNA processings and modifications. Furthermore, post-genomic structural analysis has elucidated the structural basis for the tRNA maturation mechanism. In this paper, the recent progress of the structural biology of the tRNA processing and modification is reviewed.
The aromatic hydrocarbons (AHs), which include benzene, polycyclic aromatic hydrocarbons, and dioxin, are important chemical and environmental contaminants in industry that usually cause various diseases. Over the years, numerous studies have described and evaluated the adverse health effects induced by AHs. Currently, "Omics" technologies, transcriptomics and proteomics, have been applied in AH toxicity studies. Proteomics has been used to identify molecular mechanisms and biomarkers associated with global chemical toxicity. It could enhance our ability to characterize chemical-induced toxicities and to identify noninvasive biomarkers. The proteomic approach (e.g. 2-dimensional electrophoresis [2-DE]), can be used to observe changes in protein expression during chemical exposure with high sensitivity and specificity. Matrix-assisted laser desorption/ionization-time of flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS) and electrospray ionization-quadrupole (ESI-Q)-TOF MS/MS are recognized as the most important protein identification tools. This review describes proteomic technologies and their application in the proteomic analysis of AH toxicity.
Cell-to-cell variability in gene expression exists even in a homogeneous population of cells. Dissecting such cellular heterogeneity within a biological system is a prerequisite for understanding how a biological system is developed, homeostatically regulated, and responds to external perturbations. Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) allows the quantitative and unbiased characterization of cellular heterogeneity by providing genome-wide molecular profiles from tens of thousands of individual cells. A major question in analyzing scRNA-seq data is how to account for the observed cell-to-cell variability. In this review, we provide an overview of scRNA-seq protocols, computational approaches for dissecting cellular heterogeneity, and future directions of single-cell transcriptomic analysis.
As oil palm trees are an important economic source in many countries, particularly in Southeast Asia and Africa, the study of Ganoderma boninense is crucial for the sustainability of the oil palm industry. This study aims to understand the biology and ecology of the fungus, its pathogenesis, and the impact it has on oil palm trees. This knowledge can be used to develop management strategies to mitigate the damage caused by the fungus, such as the use of resistant varieties, chemical and biological control methods, and cultural practices. This study is to ensure the long-term productivity and sustainability of the oil palm industry. The main method of recent academic studies on this pathogen is molecular biology, with a focus on genetic analysis and functional genomics. Researchers have used techniques such as PCR, DNA sequencing, and transcriptomics to identify genes and pathways involved in pathogenesis and better understand the fungus's interactions with its host plant. Other methods used in recent studies include biochemical analysis, microscopy, and phytohormonal assays to investigate the biochemistry and physiology of the interaction between G. boninense and oil palm. This study is intended to provide implications from a new perspective by organizing and integrating studies on Ganoderma boninense.
Kim, Suk-Weon;Kwon, Yong-Kook;Kim, Jong-Hyun;Liu, Jang-R.
Journal of Plant Biotechnology
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v.37
no.1
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pp.12-24
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2010
Plant metabolomics is a research field for identifying all of the metabolites found in a certain plant cell, tissue, organ, or whole plant in a given time and conditions and for studying changes in metabolic profiling as time goes or conditions change. Metabolomics is one of the most recently developed omics for holistic approach to biology and is a kind of systems biology. Metabolomics or metabolite fingerprinting techniques usually involves collecting spectra of crude solvent extracts without purification and separation of pure compounds or not in standardized conditions. Therefore, that requires a high degree of reproducibility, which can be achieved by using a standardized method for sample preparation and data acquisition and analysis. In plant biology, metabolomics is applied for various research fields including rapid discrimination between plant species, cultivar and GM plants, metabolic evaluation of commercial food stocks and medicinal herbs, understanding various physiological, stress responses, and determination of gene functions. Recently, plant metabolomics is applied for characterization of gene function often in combination with transcriptomics by analyzing tagged mutants of the model plants of Arabidopsis and rice. The use of plant metabolomics combined by transcriptomics in functional genomics will be the challenge for the coming year. This review paper attempted to introduce current status and prospects of plant metabolomics research.
Kim, Sang-Gon;Kim, Sun-Tae;Kim, Sung-Kun;Kang, Kyu-Young
The Plant Pathology Journal
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v.24
no.4
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pp.384-391
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2008
Rice blast disease, caused by the pathogenic fungus Magnaporthe grisea, is a serious issue in rice (Oryza sativa L.) growing regions of the world. Transcript profiling in rice inoculated with the fungus has been investigated using the transcriptomics technology, serial analysis of gene expression (SAGE). Short sequence tags containing sufficient information which are ten base-pairs representing the unique transcripts were identified by SAGE technology. We identified a total of 910 tag sequences via the GenBank database, and the resulting genes were shown to be up-regulated in all functional categories under the fungal biotic stress. Compared to the compatible interaction, the stress and defense genes in the incompatible interaction appear to be more up-regulated. Particularly, thaumatin-like gene (TLP) was investigated in determining the gene and protein expression level utilizing Northern and Western blotting analyses, resulting in an increase in both the gene and the protein expression level which arose earlier in the incompatible interaction than in the compatible interaction.
Avermectin and its analogs are major commercial antiparasitic agents in the fields of animal health, agriculture, and human infections. Previously, comparative transcriptome analysis between the low-producer S. avermitilis ATCC31267 and the high-producer S. avermitilis ATCC31780 using a S. avermitilis whole genome chip revealed that 50 genes were overexpressed at least two-fold higher in S. avermitilis ATCC31780. To verify the biological significance of some of the transcriptomics-guided targets, five putative regulatory genes were individually cloned under the strong-and-constitutive promoter of the Streptomyces expression vector pSE34, followed by the transformation into the low-producer S. avermitilis ATCC31267. Among the putative genes tested, three regulatory genes including SAV213, SAV3818, and SAV4023 exhibited stimulatory effects on avermectin production in S. avermitilis ATCC31267. Moreover, overexpression of SAV3818 also stimulated actinorhodin production in both S. coelicolor M145 and S. lividans TK21, implying that the SAV3818, a putative TetR-family transcriptional regulator, could be a global upregulator acting in antibiotic production in Streptomyces species.
Escherichia coli responds to ever-changing external and internal stresses by rapidly adjusting its physiology for better survival. This adjustment occurs at all levels including metabolites as well as mRNAs and proteins. Although there has been many reports describing E. coli's adaptation to various stresses regarding transcriptomics or proteomics, only a few investigations have been reported regarding this adaptation viewed from metabolites' perspective. We applied four different types of stresses at four different doses as imposed by NaCl, sorbitol, ethanol, and pH to investigate the similarities or differences among the stresses, and which stress causes the largest perturbation of the metabolite composition. We profiled the metabolites under such external stresses by using two-dimensional NMR spectroscopy and identified 39 metabolites including amino acids, sugars, organic acids, and nucleic acids. According to our statistical analysis, the osmotic stress caused by sorbitol differentiated itself from others, while NaCl showed the largest dose dependent metabolic perturbations. We hope this work will form a foundation on which an approach to a successful protein production is systematically provided by a favorable metabolic environment by imposing proper external stresses.
Breast cancer is now the leading cause of cancer death in women worldwide. Cancer progression is driven not only by cancer cell intrinsic alterations and interactions with tumor microenvironment, but also by systemic effects. Integration of multiple profiling data may provide insights into the underlying molecular mechanisms of complex systemic processes. We performed a bioinformatic analysis of two public available microarray datasets for breast tumor stroma and peripheral blood mononuclear cells, featuring integrated transcriptomics data, protein-protein interactions (PPIs) and protein subcellular localization, to identify genes and biological pathways that contribute to dialogue between tumor stroma and the peripheral circulation. Genes of the integrin family as well as CXCR4 proved to be hub nodes of the crosstalk network and may play an important role in response to stroma-derived chemoattractants. This study pointed to potential for development of therapeutic strategies that target systemic signals travelling through the circulation and interdict tumor cell recruitment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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