The human chromosome analysis is widely used to diagnose genetic disease and various congenital anomalies. Many researches on automated chromosome karyotype analysis have been carried out, some of which produced commercial systems. However, there still remains much room for improving the accuracy of chromosome classification. In this paper, We proposed an optimal pattern classifier by neural network to improve the accuracy of chromosome classification. The proposed pattern classifier was built up of two-step multi-layer neural network(TMANN). We reconstructed chromosome image to improve the chromosome classification accuracy and extracted four morphological features parameters such as centromeric index (C.I.), relative length ratio(R.L.), relative area ratio(R.A.) and chromosome length(C.L.). These Parameters employed as input in neural network by preprocessing twenty human chromosome images. The experiment results shown that the chromosome classification error was reduced much more than that of the other classification methods.
Kim, Hyeongmin;Lee, Taeheon;Sung, Samsun;Lee, Changkyu;Kim, Heebal
Animal cells and systems
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제16권6호
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pp.438-446
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2012
In 1964, Susumu Ohno, an evolutionary biologist, hypothesized that the size of X chromosome was conserved in mammalian evolution, and that this was based on chromosomal length. Today, unlike Ohno's method which was based on estimated lengths, we know the exact lengths of some mammalian sequences. The aim of this study was to reanalyze Ohno's hypothesis. In mammalian species, variation in the length of the X chromosome is greater than in the autosomes; however, this variation is not statistically significant. This means that differences in chromosomal length occur equally in the X chromosome and in the autosomes. Interspersed nuclear elements and genetic rearrangements were analyzed to maintain the same variance between the length of the X chromosome and the autosomes. The X chromosome contained fewer short interspersed elements (SINEs) (0.90 on average); however, it did contain more long interspersed elements (LINEs) than did autosomes (1.56 on average). An overall correlation of LINEs and SINEs with genetic rearrangements was observed; however, synteny breaks were more closely associated with LINEs in the autosomes, and with SINEs in the X chromosome. These results suggest that the chromosome-specific activities of LINEs and SINEs result in the same variance between the lengths of the X chromosome and the autosomes. This is based on the function of interspersed nuclear elements, such as LINEs, which can inactivate the X chromosome and the reliance of non-autonomous SINEs on LINEs for transposition.
한국산 청개구리 두 종(Hyla japonica와 Hyla suweonensis)의 핵형을 비교 분석한 결과 두 종의 핵형은 2n=24로 동일하였으나 두 종의 6번 염색체는 동일한 % length를 보이나 Hyla japonica의 6번염색체는 subtelocentric chromosome인 반면에 Hyla suweonensis의 6번염색체는subtelocentric chromosome이었다. 6번염색체의 이러한 형태적 차이는 pericentric inversion에 의한 것으로 설명할 수 있다. 또한 두 종은 모두 6번 염색체의 1쌍의 NOR을 가지고 있다.
본 연구는 단관백백레그혼순계 염색체의 형태적 특징과 크기를 명확히 구명하기 위하여 중심입지수, 등 완비 및 상대적 길이를 측정하여 이용하고 이들의 염색체 수를 밝혔다. 시험재료로서는 서울대학교 부속목장에서 사육중인 단관백색레그혼순계 암컷 20수와 수컷 5수를 공시하고 이들을 수정시켜 50개의 수정란에 대하여 염색체 분석을 하였다. 분석방법으로서는 중기상의 포착을 위하여 colchicine을 이용하고, hypotonic, fixation, air-drying 처리를 하여 나타난 초기 metaphase상으로서 핵형분석하였다. 시험 결과 분석된 각 염색체의 형태적 특징은 다음과 같다. 1. 1,2심 염색체 : meta 및 submetacentric으로서 이들 둘 간에는 크기에 따라 명확히 구분된다. 2. 3,4심 염색체 : 길이는 서로 비슷하나, 4심 염색체에서는 짧은 단완이 나타나고, 3심은 acrocentric 형태이다. 3. 5심 염색체 : 성염색체(Z)로서 metacentric 형태이다. W 염색체 역시 metacentric 이지만 7-8심 염색체 크기 정도이다. 4. 6심 염색체 : 3심과 같이 acro 형체이나 3심 염색체 크기의 반정도이다. 5. 7,8심 염색체 : 6심 크기의 반정도로서 길이는 서로 비슷하나 7심은 짧은 단완을 가지고, 8심은 acrocentric 염색체이다. 6. 9심 염색체 : 7심과 8심의 크기와 비슷하나 metacentric 양상이다. 7. 나머지 30쌍의 소형염색체 : 점의 형태로서 대부분 acrocentric 형태이다. 이 밖에도 염색체의 수에 있어서 관찰된 sample의 58%가 78개로 나타났고, 나머지는 72-77개로 나타남에 따라 이의 염색체 수는 최소 78개로 사료된다.
The research on chromosomes is very significant in cytogenetics since genes of the chromosomes control revelation of the inheritance plasma. The human chromosome analysis is widely used to study leukemia, malignancy, radiation hazard, and mutagen dosimetry as well as various congenital anomalies such as Down's, Klinefelter's, Edward's, and Patau's syndrome. The framing and analysis of the chromosome karyogram, which requires specific cytogenetic knowledge is most important in this field. Many researches on automated chromosome karyotype analysis methods have been carried out, some of which produced commercial systems. However, there still remains much room to improve the accuracy of chromosome classification and to reduce the processing time in real clinic environments. In this paper, we proposed a hierarchical artificial neural network(HANN) to classify the chromosome karyotype. We extracted three or four chromosome morphological feature parameters such as centromeric index, relative length ratio, relative area ratio, and chromosome length by preprocessing from ten human chromosome images. The feature parameters of five human chromosome images were used to learn HANN and the rest of them were used to classify the chromosome images. The experiment results show that the chromosome classification error is reduced much more than that of the other researchers using less feature parameters.
Ji-Hun Kim;Jae-Ryoung Park;Yoon-Hee Jang;Eun-Gyeong Kim;Kyung-Min Kim
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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pp.279-279
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2022
Rice is 34% of the world's population used as a staple food. But the world population is increasing. Food security is not well protected. Improving cultivar development can address food security. Quantitative trait locus (QTL) mapping is a statistical analysis using both phenotypic and genotypic dates. The purpose of QTL mapping is to determine a gene. Increasing grain size is a way to increase yield in rice. Grain size-related genes were mapped using CNDH population obtained by cross-breeding Cheongcheong (Indica) and Nagdong (Japonica) through anther culture. Grain harvested from experimental field of Kyungpook National University in Gunwi in 2021. Genes related to grain length were detected between RM5964-RM12285, RM20924-RM20967 in chromosome 1, 7. LOD score is 5.88 and 5.6. Genes related to grain width was detected between RM289-RM18130 in chromosome 5. LOD score is 4.57. Genes related to grain length/width ratio were detected between RM5459-RM3482, RM5699-RM1211 and RM3838-RM3381 in chromosome 1, 2, 5. LOD score is 3.75, 3.14 and 3.41. 4 genes was detected in chromosome 1 and 2 genes was detected in chromosome 2 and 7 genes was detected in chromosome 5. 2 genes related to grain shape and quality were detected. 4 genes related to grain length were detected. 4 genes related to grain size were detected. 1 gene related to grain size and weight was detected. 2 genes related to grain length and weight were detected. By finding the gene related to grain size, it provides food to people threatened by food security and solves the food shortage.
Researches on chromosome are very significant in cytogenetics since a gene of the chromosome controls revelation of the inheritance plasma The human chromosome analysis is widely used to diagnose genetic disease and various congenital anomalies. Many researches on automated chromosome karyotype analysis has been carried out, some of which produced commercial systems. However, there still remains much room for improving the accuracy of chromosome classification. In this paper, we propose an algorithm for reconstruction of the chromosDme image to improve the chromosome classification accuracy. Morphological feature parameters are extracted from the reconstructed chromosome images. The reconstruction method from chromosome image is the 32 direction line algorithm. We extract three morphological feature parameters, centromeric index(C.I.), relative length ratio(R.L.), and relative area ratio(R.A.), by preprocessing ten human chromosDme images. The experimental results show that proposed algorithm is better than that of other researchers'comparing by feature parameter errors.
Objective: This study aimed to investigate the significant single nucleotide polymorphisms (SNPs) and genes associated with nine reproduction and morphological traits in three breed populations of Chinese goats. Methods: The genome-wide association of nine reproduction and morphological traits (litter size, nipple number, wattle, skin color, coat color, black dorsal line, beard, beard length, and hind leg hair) were analyzed in three Chinese native goat breeds (n = 336) using an Illumina Goat SNP50 Beadchip. Results: A total of 17 genome-wide or chromosome-wide significant SNPs associated with one reproduction trait (litter size) and six morphological traits (wattle, coat color, black dorsal line, beard, beard length, and hind leg hair) were identified in three Chinese native goat breeds, and the candidate genes were annotated. The significant SNPs and corresponding putative candidate genes for each trait are as follows: two SNPs located on chromosomes 6 (CSN3) and 24 (TCF4) for litter size trait; two SNPs located on chromosome 9 (KATNA1) and 1 (UBASH3A) for wattle trait; three SNPs located on chromosome 26 (SORCS3), 24 (DYM), and 20 (PDE4D) for coat color trait; two SNPs located on chromosome 18 (TCF25) and 15 (CLMP) for black dorsal line trait; four SNPs located on chromosome 8, 2 (PAX3), 5 (PIK3C2G), and 28 (PLA2G12B and OIT3) for beard trait; one SNP located on chromosome 18 (KCNG4) for beard length trait; three SNPs located on chromosome 17 (GLRB and GRIA2), 28 (PGBD5), and 4 for hind leg hair trait. In contrast, there were no SNPs identified for nipple number and skin color. Conclusion: The significant SNPs or genes identified in this study provided novel insights into the genetic mechanism underlying important reproduction and morphological traits of three local goat breeds in Southern China as well as further potential applications for breeding goats.
약용으로 재배되고 있는 지모의 세포유전학적인 연구인 핵형 분석 결과는 다음과 같다. 지모의 체세포 염색체 수는 2n=22였으며. 외형으로 비교해 보았을 때, 3쌍의 상대적으로 길이가 긴 염색체와 길이가 짧은 8쌍의 염색체로 구별이 되었다. 염색체의 평균 길이는 염색체의 길이는 $1.27-3.80\;{\mu}m$로 관찰되었다. Armatio 비교를 통한 핵형 분석에서는 8쌍의 중부 염색체 (염색체 2, 3, 6, 7, 8, 9, 10 및 11), 2쌍의 차중부 염색체 (염색체 4와 5) 그리고 1쌍의 차단부 염색체 (염색체 1)로 구분되었다.
In this paper, we proposed the multi-step multi-layer artificial neural network(MMANN) to classify the chromosome, Which is used as a chromosome pattern classifier after learning. We extracted three chromosome morphological feature parameters such as centromeric index, relative length ratio, and relative area ratio by means of preprocessing method from ten chromosome images. The feature parameters of five chromosome images were used to learn neural network and the rest of them were used to classify the chromosome images. The experiment results show that the chromosome classification error is reduced much more, comparing with less feature parameters than that of the other researchers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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