The analysis of extracellular vesicles has been accelerated because of the technological advancements in omics methods in recent decades. Extracellular vesicles provide multifaceted information regarding the functional status of the cells. This information would be critical in case of central nervous system cells, which are confined in a relatively sealed biological compartment. This obstacle is more dramatic in psychiatric disorders since their diagnosis primarily depend on the symptoms and signs of the patients. In this paper, we reviewed this rapidly advancing field by discussing definition of extracellular vesicles, their biogenesis and potential use as clinical biomarkers. Then we focused on their potential use in psychiatric disorders in the context of diagnosis and treatment of these disorders. Finally, we tried to combine the RDoC (Research Domain Criteria) with the use of extracellular vesicles in psychiatry research and practice. This review may offer new insights in both basic and translational research focusing on psychiatric disorders.
As the aging population increases and interest in well-being increases, the importance of developing special crops increases. Natural medicine based on the special crops has been mainly used as an adjunct therapy for many diseases and symptoms based on culture, traditional medicine, and experience. In particular, it is attracting attention as a new resource to develop new drugs such as Artemisinin, a treatment for malaria. In order to efficiently use crops, it is essential to establish omics data such as genomes, transcriptomes, and metabolites of special-purpose crops. However, many special-purpose crops have large, heterogeneous and polyploid genomes that require high cost and long time to reference genome sequencing. Therefore, we built an inexpensive, fast, but very usefill reference transcriptome as the first step. We constructed high-quality reference transcriptom sets of Codonopsis lanceolata and Ixeridium dentatum with PacBio data. Our team will continue to construct reference transcriptoms of more special-purpose crops, and the data will be released by the National Agricultural Biotechnology Information Center (NABIC) in order to be widely used in agricultural as well as medical R&D.
Advanced and innovative breeding and management of meat-producing animals are needed to address the global food security and sustainability challenges. Beef production is an important industry for securing animal protein resources in the world and meat quality significantly contributes to the economic values and human needs. Improvement of cattle feed efficiency has become an urgent task as it can lower the environmental burden of methane gas emissions and the reduce the consumption of human edible cereal grains. Cattle depend on their symbiotic microbiome and its activity in the rumen and gut to maintain growth and health. Recent developments in high-throughput omics analysis (metagenome, metatranscriptome, metabolome, metaproteome and so on) have made it possible to comprehensively analyze microbiome, hosts and their interactions and to define their roles in affecting cattle biology. In this review, we focus on the relationships among gut microbiome and beef meat quality, feed efficiency, methane emission as well as host genetics in beef cattle, aiming to determine the current knowledge gaps for the development of the strategies to improve the sustainability of beef production.
We study the distributions of waiting times in variations of the geometric distribution of order k. Variation imposes length on the runs of successes and failures. We study two types of waiting time random variables. First, we consider the waiting time for a run of k consecutive successes the first time no sequence of consecutive k failures occurs prior, denoted by T(k). Next, we consider the waiting time for a run of k consecutive failures the first time no sequence of k consecutive successes occurred prior, denoted by J(k). In addition, we study the distribution of the weighted average. The exact formulae of the probability mass function, mean, and variance of distributions are also obtained.
From the mathematical and statistical point of view, a segment of a DNA strand can be viewed as a sequence of four-state (A, C, G, T) trials. Herein, we consider the distributions of runs and patterns related to the run lengths of multi-state sequences, especially for four states (A, B, C, D). Let X1, X2, . . . be a sequence of four state independent and identically distributed trials taking values in the set 𝒢 = {A, B, C, D}. In this study, we obtain exact formulas for the probability distribution function for the discrete distribution of runs of B's of order k. We obtain longest run statistics, shortest run statistics, and determine the distributions of waiting times and run lengths.
낙농 미생물학에서 사용하는 주요 분석 방법들에 대한 지속적인 개정이 요구되어지고 있는 것이 사실이다. 현재 이용 가능한 자료들을 바탕으로 균주의 생리 및 대사 특성을 더 깊이 이해할 수 있으며, LAB와 probiotic 생리적 상태를 측정할 수 있는 기술을 개발할 수 있다. 예를 들어, 고유 균주의 생화학 반응으로부터 얻은 생물학적 생리학적 지식을 바탕으로 발색형광배지(chromogenic media)의 개발이 가능하다. 이 기술은 오랫동안 사용되어온 한천 배지보다 사용법이 간단하며, 미생물을 제어할 수 있다. 유망한 유동세포계수법(flow cytometry, FC) 기술은 우유, 요구르트, 그 외 발효 유제품의 혼합 배양의 분석에 뛰어나다. 이 기술은 공정 과정 중에 또는 생산품의 유통 기한 관리에 사용될 수 있지만, 이 기술을 사용하기 위해서는 우유 단백질에 의해서 생성되는 인공 산물을 방지하기 위해 최적화 되어야 한다. 또한 유동세포계수법(flow cytometry, FC)은 정량 한계가 높기 때문에, 현재 사용하고 있는 탐침(probe)은 종 또는 속이 아닌 표적 세포 구성을 분석한다. 따라서 유동세포계수법(flow cytometry, FC)은 특정 물질의 계수보다는 생리적 상태를 측정에 더 적합한 기술이라고 볼 수 있다. Omics 자료를 통해 생리적 상태를 더 신속하게 측정할 수 있는 핵심적인 생체지표 확인이 가능해졌다. PCR은 이미 식품매개 병원균 및 부패균의 검출에 일상적으로 사용되고 있다. 이 기술은 더욱 나아가 발효균 및 probiotic 박테리아 검출에도 사용되어 핵산 추출, PCR 과정, 자료 해석을 표준화 시킬 수 있으며, 또한 다른 기술에 비해 PCR은 표적 발효 균주를 더 신속하게 선택하며, 공정 과정을 최적상태로 유지시킬 수 있을 것이다. LAB와 probiotic의 적응성 및 생리적 상태의 연구에 필요한 기준, 특허품, 상업화된 신속분석장치(kit)는 아직까지 개발되지 않았다. 본 총설 논문에서는 여러 가지 기술을 검토함으로써 이 모든 기술에는 2가지 주요한 요인이 있다. 첫 번째는 낙농업 산업의 특정 요구에 따른 방법의 평가이며, 두 번째는 공식적인 기준에 따른 검증이다. 사실상 식품매개 병원균의 특성 분석에 사용될 수 있는 표준법이 개발되고 검증되었지만, LAB, probiotic 등의 박테리아 분석에 있어서 표준화된 방법과 진단산업과의 연관성이 부족한 것이 사실이다. 낙농 업계에 의해서 수행되어진 품질관리의 양을 고려해 볼 때 이것은 매우 중요하게 인식되어야 할 부분이다.
The explosive growth of next-generation sequencing data has resulted in ultra-large-scale datasets and ensuing computational problems. In Korea, the amount of genomic data has been increasing rapidly in the recent years. Leveraging these big data requires researchers to use large-scale computational resources and analysis pipelines. A promising solution for addressing this computational challenge is cloud computing, where CPUs, memory, storage, and programs are accessible in the form of virtual machines. Here, we present a cloud computing-based system, Bio-Express, that provides user-friendly, cost-effective analysis of massive genomic datasets. Bio-Express is loaded with predefined multi-omics data analysis pipelines, which are divided into genome, transcriptome, epigenome, and metagenome pipelines. Users can employ predefined pipelines or create a new pipeline for analyzing their own omics data. We also developed several web-based services for facilitating downstream analysis of genome data. Bio-Express web service is freely available at https://www. bioexpress.re.kr/.
고구마는 식량뿐만 아니라 전분을 비롯하여 카로티노이드, 비타민C, 비타민E, 안토시아닌과 같은 저분자 항산화물질을 생산하는 중요한 산업용 뿌리작물로 건조 등 조건 불리지역에 적용이 가능한 최고의 전분작물로 각광받고 있다. 이러한 관점에서 중국, 일본을 비롯한 세계 각국에서 오믹스 기반 유용유전자 발굴 및 활용에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 2014년부터 한 중 일 고구마연구협의회(TRAS)를 중심으로 Xushu 18(6배체) 고구마 유전체 해독 연구가 진행되고 있으며 거의 완성단계에 이르고 있다. 향후 고구마 유전체 해독이 완성되면 오믹스 기반 연구결과와 더불어 전분대사, 항산화물질 대사, 환경스트레스, 기능성 등의 기작에 관여하는 유용유전자 분리 및 활용 연구의 활성화에 기여할 것이며 6배체 고구마 유전체 해독 연구는 식물 유전체 해독에 있어 가장 문제시되는 다배수체 식물의 유전체 해독 문제해결에 가장 큰 기여를 할 것으로 기대 된다. 본 논문은 현재까지 연구된 고구마 생명공학 연구 현황과 조건 불리지역 분자육종 전망에 대해 기술하였다. 이러한 연구 동향 분석은 고구마를 활용한 글로벌 식량, 에너지, 환경문제 해결을 위한 실용화 연구에 도움이 될 것으로 생각된다.
The use of synovial fluid-derived mesenchymal stem cells (SFMSCs) obtained from patients with degenerative arthropathy may serve as an alternative therapeutic strategy in osteoarthritis (OA) and rheumatoid arthritis (RA). For treatment of OA and RA patients, autologous transplantation of differentiated MSCs has several beneficial effects for cartilage regeneration including immunomodulatory activity. In this study, we induced chondrogenic differentiation of SFMSCs by inhibiting protein kinase A (PKA) with a small molecule and microRNA (miRNA). Chondrogenic differentiation was confirmed by PCR and immunocytochemistry using probes specific for aggrecan, the major cartilaginous proteoglycan gene. Absorbance of alcian blue stain to detect chondrogenic differentiation was increased in H-89 and/or miRNA-23b-transfected cells. Furthermore, expression of matrix metalloproteinase (MMP)-9 and MMP-2 was decreased in treated1 cells. Therefore, differentiation of SFMSCs into chondrocytes through inhibition of PKA signaling may be a therapeutic option for OA or RA patients.
Toxicogenomics combines transcriptome, proteome and metabolome profiling with conventional toxicology to investigate the interaction between biological molecules and toxicant or environmental stress in disease caution. Toxicogenomics faces the problems of comparison and integration across different sources of data. Cause of unusual characteristics of toxicogenomic data, researcher should be assisted by data analysis and annotation for getting meaningful information. There are already existing repositories which claim to stand for toxicogenomics database. However, those just contain limited abilities for toxicogenomic research. For supporting toxicologist who comes up against toxicogenomic data flood, now we propose novel toxicogenomics knowledgebase system, XPERANTO-TOX. XPERANTO-TOX is an integrated system for toxicogenomic data management and analysis. It is composed of three distinct but closely connected parts. Firstly, Data Storage System is for reposit many kinds of '-omics' data and conventional toxicology data. Secondly, Data Analysis System consists of analytical modules for integrated toxicogenomics data. At last, Data Annotation System is for giving extensive insight of data to researcher.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.