Many countries have implemented genetic evaluation for fertility traits in recent years. In particular, reproductive trait is a complex trait and need to require a system-level approach for identifying candidate genes related to the trait. To find the candidate gene associated with reproductive trait, we applied a weighted gene co-expression network analysis from expression value of bovine genes. We identified three co-expressed modules associated with reproductive trait from bovine microarray data. Hub genes (ZP4, FHL2 and EGR4) were determined in each module; they were topologically centered with statistically significant value in the gene co-expression network. We were able to find the highly co-expressed gene pairs with a correlation coefficient. Finally, the crucial functions of co-expressed modules were reported from functional enrichment analysis. We suggest that the network-based approach in livestock may an important method for analyzing the complex effects of candidate genes associated with economic traits like reproduction.
In the last decade, rapid developments in molecular biotechnology and of genomic tools have enabled the creation of dense linkage maps across whole genomes of human, plant and animals. Successful development and implementation of interval mapping methodologies have allowed detection of the quantitative trait loci (QTL) responsible for economically important traits in experimental and commercial livestock populations. The candidate gene approach can be used in any general population with the availability of a large resource of candidate genes from the human or rodent genomes using comparative maps, and the validated candidate genes can be directly applied to commercial breeds. For the QTL detected from primary genome scans, two incipient fine mapping approaches are applied by generating new recombinants over several generations or utilizing historical recombinants with identity-by-descent (IBD) and linkage disequilibrium (LD) mapping. The high resolution definition of QTL position from fine mapping will allow the more efficient implementation of breeding programs such as marker-assisted selection (MAS) or marker-assisted introgression (MAI), and will provide a route toward cloning the QTL.
The aim of this study was to detect positional candidate genes located within the support interval (SI) regions based on the results of red blood cell, mean corpuscular volume (MCV), and mean corpuscular hemoglobin quantitative trait locus (QTL) in Sus scrofa chromosome 13, and to verify the correlation between specific single-nucleotide polymorphisms (SNPs) located in the exonic region of the positional candidate gene and the three genetic traits. The flanking markers of the three QTL SI regions are SW38 and S0215. Within the QTL SI regions, 44 genes were located, and runt-related transcription factor 1, dual-specificity tyrosine-(Y)-phosphorylation regulated kinase 1A (DYRK1A), and potassium inwardly-rectifying channel, subfamily J, member 15 KCNJ15-which are reported to be related to the hematological traits and clinical features of Down syndrome-were selected as positional candidate genes. The ten SNPs located in the exonic region of the three genes were detected by next generation sequencing. A total of 1,232 pigs of an $F_2$ resource population between Landrace and Korean native pigs were genotyped. To investigate the effects of the three genes on each genotype, a mixed-effect model which is the considering family structure model was used to evaluate the associations between the SNPs and three genetic traits in the $F_2$ intercross population. Among them, the MCV level was highly significant (nominal $p=9.8{\times}10^{-9}$) in association with the DYRK1A-SNP1 (c.2989 G$F_2$ intercross, our approach has limited power to distinguish one particular positional candidate gene from a QTL region.
Next-generation sequencing (NGS) technologies have changed the process of genetic diagnosis from a gene-by-gene approach to syndrome-based diagnostic gene panel sequencing (DPS), diagnostic exome sequencing (DES), and diagnostic genome sequencing (DGS). A priori information on the causative genes that might underlie a genetic condition is a prerequisite for genetic diagnosis before conducting clinical NGS tests. Theoretically, DPS, DES, and DGS do not require any information on specific candidate genes. Therefore, clinical NGS tests sometimes detect disease-related pathogenic variants in genes underlying different conditions from the initial diagnosis. These clinical NGS tests are expensive, but they can be a cost-effective approach for the rapid diagnosis of rare disorders with genetic heterogeneity, such as the glycogen storage disease, familial intrahepatic cholestasis, lysosomal storage disease, and primary immunodeficiency. In addition, DES or DGS may find novel genes that that were previously not linked to human diseases.
Differential gene expression profiling was performed in the hepatic tissue of marine medaka fish (Oryzias javanicus) after exposure to benzo[a]pyrene (BaP), a polycyclic aromatic hydrocarbon (PAH), by heterologous hybridization using a medaka cDNA microarray. Thirty-eight differentially expressed candidate genes, of which 23 were induced and 15 repressed (P<0.01), were identified and found to be associated with cell cycle, development, endocrine/reproduction, immune, metabolism, nucleic acid/protein binding, signal transduction, or non-categorized. The presumptive physiological changes induced by BaP exposure were identified after considering the biological function of each gene candidate. The results obtained in this study will allow future studies to assess the molecular mechanisms of BaP toxicity and the development of a systems biology approach to the stress biology of organic chemicals.
Objective: Genome wide association study was conducted to identify and validate candidate genes associated with fatty acid composition of pork. Methods: A total of 480 purebreed Duroc pigs were genotyped using IlluminaPorcine60k bead chips while the association test was implemented following genome-wide rapid association using Mixed Model and Regression-Genomic Control (GRAMMAR-GC) approach. Results: A total of 25, 29, and 16 single nucleotide polymorphisms (SNPs) were significantly associated with stearic (18:0), oleic (18:1) and saturated fatty acids (SFA), respectively. Genome wide significant variants were located on the same region of swine chromosome 14 (SSC14) that spanned from 120 to 124 Mb. Top SNP ALGA008191 was located at 5 kb near the stearoyl-CoA desaturase (SCD) gene. This gene is directly involved in desaturation of stearic acid into oleic acid. General relationship of significant SNPs showed high linkage disequilibrium thus genome-wide signals was attributed to SCD gene. However, understanding the role of other genes like elongation of very long chain fatty acids-3 (ELOVL3) located on this chromosomal segment might help in further understanding of metabolism and biosynthesis of fatty acids. Conclusion: Overall, this study provides evidence that validates SCD gene as strong candidate gene associated with fatty acid composition in Duroc pigs. Moreover, this study confirms significant SNPs near ELOVL3 gene.
Md. Abdur Rauf Sarkar;Salim Sarkar;Md Shohel Ul Islam;Fatema Tuz Zohra;Shaikh Mizanur Rahman
Genomics & Informatics
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v.21
no.3
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pp.36.1-36.19
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2023
The LIM domain-containing proteins are dominantly found in plants and play a significant role in various biological processes such as gene transcription as well as actin cytoskeletal organization. Nevertheless, genome-wide identification as well as functional analysis of the LIM gene family have not yet been reported in the economically important plant sorghum (Sorghum bicolor L.). Therefore, we conducted an in silico identification and characterization of LIM genes in S. bicolor genome using integrated bioinformatics approaches. Based on phylogenetic tree analysis and conserved domain, we identified five LIM genes in S. bicolor (SbLIM) genome corresponding to Arabidopsis LIM (AtLIM) genes. The conserved domain, motif as well as gene structure analyses of the SbLIM gene family showed the similarity within the SbLIM and AtLIM members. The gene ontology (GO) enrichment study revealed that the candidate LIM genes are directly involved in cytoskeletal organization and various other important biological as well as molecular pathways. Some important families of regulating transcription factors such as ERF, MYB, WRKY, NAC, bZIP, C2H2, Dof, and G2-like were detected by analyzing their interaction network with identified SbLIM genes. The cis-acting regulatory elements related to predicted SbLIM genes were identified as responsive to light, hormones, stress, and other functions. The present study will provide valuable useful information about LIM genes in sorghum which would pave the way for the future study of functional pathways of candidate SbLIM genes as well as their regulatory factors in wet-lab experiments.
Glycine betaine has been reported as an osmoprotectant compound conferring tolerance to salinity and osmotic stresses in plants. We previously found that the expression of betaine aldehyde dehydrogenase 1 gene (OsBADH1), encoding a key enzyme for glycine betaine biosynthesis pathway, showed close correlation with salt tolerance of rice. In this study, the expression of the OsBADH1 gene in transgenic tobacco was investigated in response to salt stress using a transgenic approach. Transgenic tobacco plants expressing the OsBADH1 gene were generated under the control of a promoter from the maize ubiquitin gene. Three homozygous lines of $T_2$ progenies with single transgene insert were chosen for gene expression analysis. RT-PCR and western blot analysis results indicated that the OsBADH1 gene was effectively expressed in transgenic tobacco leading to the accumulation of glycine betaine. Transgenic lines demonstrated normal seed germination and morphology, and normal growth rates of seedlings under salt stress conditions. These results suggest that the OsBADH1 gene could be an excellent candidate for producing plants with osmotic stress tolerance.
The genetic basis of hypertension is complex, and has been considered to be associated with the dopamine D2 receptor gene (DD2R). Because association studies using the candidate gene approach may provide important clues regarding the pathogenesis of hypertension and establish basis for further study, we performed the association study on the relationship between genetic polymorphisms in the DD2R gene and hypertension in Koreans. Eighty nine patients with hypertension and 86 age-matched subjects with normal blood pressure were enrolled. Genomic DNA was extracted from peripheral blood leukocytes. PCR-RFLP analysis was performed to detect the three polymorphic Taq I sites in the DD2R gene. There were no significant differences in genotype, allele and haplotype distributions of any polymorphisms in the DD2R gene between two groups, respectively (P>0.05), although significant linkage disequilibriums among these polymorphic sites were detected by pair-wise analysis (P<0.05). Therefore, our negative result suggest that the three Taq I RFLPs in the DD2R gene were not significantly associated with hypertension in Koreans.
Kim, In-Young;Lee, Sun-Ho;Rha, Sun-Young;Kim, Byung-Soo
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2004.11a
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pp.272-278
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2004
Recently, Pepe et al. (2003) employed the receiver operating characteristic (ROC) approach to rank candidate genes from a microarray experiment that can be used for the biomarker development with the ultimate purpose of the population screening of a cancer, In the cancer microarray experiment based on n patients the researcher often wants to compare the tumor tissue with the normal tissue within the same individual using a common reference RNA. This design is referred to as a reference design or an indirect design. Ideally, this experiment produces n pairs of microarray data, where each pair consists of two sets of microarray data resulting from reference versus normal tissue and reference versus tumor tissue hybridizations. However, for certain individuals either normal tissue or tumor tissue is not large enough for the experimenter to extract enough RNA for conducting the microarray experiment, hence there are missing values either in the normal or tumor tissue data. Practically, we have $n_1$ pairs of complete observations, $n_2$ 'normal only' and $n_3$ 'tumor only' data for the microarray experiment with n patients, where n=$n_1$+$n_2$+$n_3$. We refer to this data set as a mixed data set, as it contains a mix of fully observed and partially observed pair data. This mixed data set was actually observed in the microarray experiment based on human tissues, where human tissues were obtained during the surgical operations of cancer patients. Pepe et al. (2003) provide the rationale of using ROC approach based on two independent samples for ranking candidate gene instead of using t or Mann -Whitney statistics. We first modify ROC approach of ranking genes to a paired data set and further extend it to a mixed data set by taking a weighted average of two ROC values obtained by the paired data set and two independent data sets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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