Kim, Hyoun-Joung;Lee, Heung-Ryul;Hyun, Ji-Young;Won, Dong-Chan;Hong, Dong-Oh;Harn, Chee-Hark
Horticultural Science & Technology
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v.30
no.1
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pp.56-63
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2012
Tomato hypocotyl can generally be one of two colors, purple or green. Genetically, this trait is controlled by a single dominant gene. Hypocotyl tissue specific color expression is one of many visible genetic marker sources used to select tomato progeny. However, the visible marker does not show a clear distinction between homozygous genotype and heterozygous genotype from the breeding lines. Therefore, to identify a hypocotyl pigmentation related marker, we screened DNA polymorphisms in thirteen tomato lines showing purple or green hypocotyls. The markers used for screening consisted of primer set information obtained from anthocyanin related genes, conserved ortholog set II (COS II) marker sets localized near anthocyanin related genes, and restriction fragment length polymorphism (RFLP) markers localized near COS II markers, which produce polymorphisms between purple and green tomatoes. One primer from a RFLP fragment resulted in a polymorphism on agarose gel electrophoresis. From the RFLP fragment, a cleaved amplified polymorphic sequence (CAPS) marker was developed to distinguish between purple and green hypocotyls. The genotypes of 135 $F_2$ individuals were analyzed using the CAPS marker, and among them, 132 individuals corresponded to the phenotypes of hypocotyl pigmentation.
Using the abundant available information about the tomato genome, we developed DNA markers that are linked to disease resistant loci and performed marker-assisted selection (MAS) to construct multi-disease resistant lines and varieties. Resistance markers of Ty-1, T2, and I2, which are linked to disease resistance to Tomato yellow leaf curl virus (TYLCV), Tomato mosaic virus (ToMV), and Fusarium wilt, respectively, were developed in a co-dominant fashion. DNA sequences near the resistance loci of TYLCV, ToMV, and Fusarium wilt were used for primer design. Reported candidate markers for powdery mildew-resistance were screened and the 32.5Cla marker was selected. All four markers (Ty-1, T2, I2, and 32.5Cla) were converted to cleavage amplification polymorphisms (CAPS) markers. Then, the CAPS markers were applied to 96 tomato lines to determine the phenetic relationships among the lines. This information yielded clusters of breeding lines illustrating the distribution of resistant and susceptible characters among lines. These data were utilized further in a MAS program for several generations, and a total of ten varieties and ten inbred lines were constructed. Among four traits, three were introduced to develop varieties and breeding lines through the MAS program; several cultivars possessed up to seven disease resistant traits. These resistant trait-related markers that were developed for the tomato MAS program could be used to select early stage seedlings, saving time and cost, and to construct multi-disease resistant lines and varieties.
Proceedings of the Korea Society of Poultry Science Conference
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2004.11a
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pp.13-15
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2004
Telomeres are the end of chromosomes and consist of a tandem repeat sequence of (TTAGGG)n and associated proteins. Telomeres are essential for chromosome stability and are related with cell senescence and apoptosis. This study was carried out to analyze the amount of telomeric DNA of chicken lymphocytes, which is to considered as bio-marker. The amount of telomeric DNA of lymphocytes in Korean Native Chicken and White Leghorn was analyzed by quantitative-fluorescence in situ hybridization (Q-FISH) technique using the chicken telomeric DNA probe. Telomere quantifies were compared among breeds, ages and sex, and the relationship between the amount of telomeres and their productive trait was also analyzed. Comparing the amount of telomeric DNA on lymphocytes during growing period, the amount of telomeres was gradually decreased as growing older. The telomere quantity was also significantly different in breeds and sex. Estimating correlation coefficient, the amount of telomeres was positively correlated to sexual maturity and body weight but negatively correlated to hen day egg production and egg weight. These results implicate the telomere quantity is considered as an individual bio-marker.
Background: A co-inhibitory molecule, B7-H4, is believed to negatively regulate T cell immunity by suppressing T cell proliferation and inhibiting cytokine production. However, the mechanism behind B7-H4-mediated tolerance remains unclear. Methods: Balb/c $(H-2^d)$ mice were fed with dendritic cell line, DC2.4 $(H-2^d)$ every day for 10 days. Meantime, mice were hydrodynamically injected with recombinant plasmid expressing B7-H4 fusion protein (B7-H4.hFc) or hFc via tail vein. One day after last feeding, mice were immunized with allogeneic B6 spleen cells. 14 days following immunization, mice were challenged with B6 spleen cells to ear back and the ear swelling was determined the next day. Subsequently, a mixed lymphocyte reaction (MLR) was also performed and cytokines profiles from the reaction were examined by sandwich ELISA. Frequency of immunosuppressive cell population was assayed with flow cytometry and mRNA for FoxP3 was determined by RT-PCR. Results: Tolerant mice given plasmid expressing B7-H4.hFc showed a significant reduction in ear swelling compared to control mice. In addition, T cells from mice given B7-H4.hFc plasmid revealed a significant hyporesponsiveness of T cells against allogeneic spleen cells and showed a significant decrease in Th1 and Th2 cytokines such as IFN-${\gamma}$, IL-5, and TNF-${\alpha}$. Interestingly, flow cytometric analysis showed that the frequency of CD4+CD25+FoxP3+ Tregs in spleen was increased in tolerant mice given recombinant B7-H4.hFc plasmid compared to control group. Conclusion: Our results demonstrate that B7-H4 synergistically potentiates oral tolerance induced by allogeneic cells by increasing the frequency of FoxP3+ CD4+CD25+ Treg and reducing Th1 and Th2 cytokine production.
Cherl-Joon Lee;Wonseok Shin;Minsik Song;Seung-Shick Shin;Yujun Park;Kornsorn Srikulnath;Dong Hee Kim;Kyudong Han
Genomics & Informatics
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v.21
no.2
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pp.24.1-24.7
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2023
Assays of clinical diagnosis and species identification using molecular markers are performed according to a quantitative method in consideration of sensitivity, cost, speed, convenience, and specificity. However, typical polymerase chain reaction (PCR) assay is difficult to quantify and have various limitations. In addition, to perform quantitative analysis with the quantitative real-time PCR (qRT-PCR) equipment, a standard curve or normalization using reference genes is essential. Within the last a decade, previous studies have reported that the digital PCR (dPCR) assay, a third-generation PCR, can be applied in various fields by overcoming the shortcomings of typical PCR and qRT-PCR assays. We selected Stilla Naica System (Stilla Technologies), Droplet Digital PCR Technology (Bio-Rad), and Lab on an Array Digital Real-Time PCR analyzer system (OPTOLANE) for comparative analysis among the various droplet digital PCR platforms currently in use commercially. Our previous study discovered a molecular marker that can distinguish Hanwoo species (Korean native cattle) using Hanwoo-specific genomic structural variation. Here, we report the pros and cons of the operation of each dPCR platform from various perspectives using this species identification marker. In conclusion, we hope that this study will help researchers to select suitable dPCR platforms according to their purpose and resources.
Genetic analysis has great potential as a tool to differentiate between different species and breeds of livestock. In this study, the optimal combinations of single nucleotide polymorphism (SNP) markers for discriminating the Yeonsan Ogye chicken (Gallus gallus domesticus) breed were identified using high-density 600K SNP array data. In 3,904 individuals from 198 chicken breeds, SNP markers specific to the target population were discovered through a case-control genome-wide association study (GWAS) and filtered out based on the linkage disequilibrium blocks. Significant SNP markers were selected by feature selection applying two machine learning algorithms: Random Forest (RF) and AdaBoost (AB). Using a machine learning approach, the 38 (RF) and 43 (AB) optimal SNP marker combinations for the Yeonsan Ogye chicken population demonstrated 100% accuracy. Hence, the GWAS and machine learning models used in this study can be efficiently utilized to identify the optimal combination of markers for discriminating target populations using multiple SNP markers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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