Aspartate aminotransferase (AST) and alanine aminotransferase (ALT) are biochemical markers used to test for liver diseases. Copy number variation (CNV) plays an important role in determining complex traits and is an emerging area in the study various diseases. We performed a genome-wide association study with liver function biomarkers AST and ALT in 407 unrelated Koreans. We assayed the genome-wide variations on an Affymetrix Genome-Wide 6.0 array, and CNVs were analyzed using HelixTree. Using single linear regression, 32 and 42 CNVs showed significance for AST and ALT, respectively (P value < 0.05). We compared CNV-based genes between the current study (KARE2; AST-140, ALT-172) and KARE1 (AST-1885, ALT-773) using NetBox. Results showed 9 genes (CIDEB, DFFA, PSMA3, PSMC5, PSMC6, PSMD12, PSMF1, SDC4, and SIAH1) were overlapped for AST, but no overlapped genes were found for ALT. Functional gene annotation analysis shown the proteasome pathway, Wnt signaling pathway, programmed cell death, and protein binding.
Kim, Ji-Hong;Jung, Seung-Hyun;Hu, Hae-Jin;Yim, Seon-Hee;Chung, Yeun-Jun
Genomics & Informatics
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제8권3호
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pp.138-141
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2010
Together with single nucleotide polymorphism (SNP), copy number variations (CNV) are recognized to be the major component of human genetic diversity and used as a genetic marker in many disease association studies. Affymetrix Genome-wide SNP 5.0 is one of the commonly used SNP array platforms for SNP-GWAS as well as CNV analysis. However, there has been no report that validated the accuracy and reproducibility of CNVs identified by Affymetrix SNP array 5.0. In this study, we compared the characteristics of CNVs from the same set of genomic DNAs detected by three different array platforms; Affymetrix SNP array 5.0, Agilent 2X244K CNV array and NimbleGen 2.1M CNV array. In our analysis, Affymetrix SNP array 5.0 seems to detect CNVs in a reliable manner, which can be applied for association studies. However, for the purpose of defining CNVs in detail, Affymetrix Genome-wide SNP 5.0 might be relatively less ideal than NimbleGen 2.1M CNV array and Agilent 2X244K CNV array, which outperform Affymetrix array for defining the small-sized single copy variants. This result will help researchers to select a suitable array platform for CNV analysis.
To discover genetic markers for autism spectrum disorder (ASD), we previously applied genome-wide BAC array comparative genomic hybridization (array-CGH) to 28 autistic patients and 62 normal controls in Korean population, and identified that chromosomal losses on 8p23.1 and on 17p11.2 are significantly associated with autism. In this study, we developed an 8.5K ASD-specific BAC array covering 27 previously reported ASD-associated CNV loci including ours and examined whether the associations would be replicated in 8 ASD patient cell lines of four different ethnic groups and 10 Korean normal controls. As a result, a CNV-loss on 8p23.1 was found to be significantly more frequent in patients regardless of ethnicity (p<0.0001). This CNV region contains two coding genes, DEFA1 and DEFA3, which are members of DEFENSIN gene family. Two other CNVs on 17p11.2 and Xp22.31 were also distributed differently between ASDs and controls, but not significant (p=0.069 and 0.092, respectively). All the other loci did not show significant association. When these evidences are considered, the association between ASD and CNV of DEFENSIN gene seems worthy of further exploration to elucidate the pathogenesis of ASD. Validation studies with a larger sample size will be required to verify its biological implication.
염색체 microarray 검사는 유전체 전체를 한번에 검색하여 초현미경적인 염색체 이상을 매우 정밀하고 정확하게 검출할 수 있다. 외국에서는 현재 자주 활용되는 임상 진단 검사로 자리잡았고, 염색체 검사 또는 표적 부위를 검출하는 FISH 검사나 PCR 기반의 분자유전학적 방법을 대체하고 있다. 최근 발표된 consensus 들은 염색체 microarray 검사를 비특이적인 다발성 기형, 발달지연 또는 정신지체, 자폐증상질환의 환자에서는 염색체 검사보다 먼저 시행할 수 있는 검사로 제안하였다. 염색체 microarray 검사는 핵형 분석에서 검출된 염색체 불균형을 검증하기 위해 염색체 검사에 보조적으로 활용할 수 있고, 염색체 이상에 대한 보다 정확하고 종합적인 분석이 가능하다. 그러나 염색체 microarray 검사는 균형재배열의 염색체 이상과 low-level 모자이시즘을 검출하기 어렵고, 임상적 중요성이 불명확한 CNV에 대한 해석과 검사비용이 고가라는 한계점이 있다. 이러한 이유로 인해 현재로서는 염색체 microarray 검사가 산전 진단 목적으로는 고식적인 염색체 검사를 대신할 수는 없다는 의견이다. 임상검사실에서 염색체 microarray 검사 시행 시, 유전학적 및 세포유전학적 지식과 경험이 결과 분석과 해석 과정에서 요구되며, 적절한 검증 과정 단계와 유전상담이 동반되어야 한다.
Acute myeloid leukemia (AML) is a heterogeneous disease caused by distinctive mutations in individual patients; therefore, each patient may display different cell-type compositions. Although most patients with AML achieve complete remission (CR) through intensive chemotherapy, the likelihood of relapse remains high. Several studies have attempted to characterize the genetic and cellular heterogeneity of AML; however, our understanding of the cellular heterogeneity of AML remains limited. In this study, we performed single-cell RNA sequencing (scRNAseq) of bone marrow-derived mononuclear cells obtained from same patients at different AML stages (diagnosis, CR, and relapse). We found that hematopoietic stem cells (HSCs) at diagnosis were abnormal compared to normal HSCs. By improving the detection of the DNMT3A R882 mutation with targeted scRNAseq, we identified that DNMT3A-mutant cells that mainly remained were granulocyte-monocyte progenitors (GMPs) or lymphoid-primed multipotential progenitors (LMPPs) from CR to relapse and that DNMT3A-mutant cells have gene signatures related to AML and leukemic cells. Copy number variation analysis at the single-cell level indicated that the cell type that possesses DNMT3A mutations is an important factor in AML relapse and that GMP and LMPP cells can affect relapse in patients with AML. This study advances our understanding of the role of DNMT3A in AML relapse and our approach can be applied to predict treatment outcomes.
Copy number variations (CNVs), important genetic factors for study of human diseases, may have as large of an effect on phenotype as do single nucleotide polymorphisms. Indeed, it is widely accepted that CNVs are associated with differential disease susceptibility. However, the relationships between CNVs and gene expression have not been characterized in the horse. In this study, we investigated the effects of copy number deletion in the blood and muscle transcriptomes of Thoroughbred racing horses. We identified a total of 1,246 CNVs of deletion polymorphisms using DNA re-sequencing data from 18 Thoroughbred racing horses. To discover the tendencies between CNV status and gene expression levels, we extracted CNVs of four Thoroughbred racing horses of which RNA sequencing was available. We found that 252 pairs of CNVs and genes were associated in the four horse samples. We did not observe a clear and consistent relationship between the deletion status of CNVs and gene expression levels before and after exercise in blood and muscle. However, we found some pairs of CNVs and associated genes that indicated relationships with gene expression levels: a positive relationship with genes responsible for membrane structure or cytoskeleton and a negative relationship with genes involved in disease. This study will lead to conceptual advances in understanding the relationship between CNVs and global gene expression in the horse.
To understand how human cytomegalovirus (HCMV) might change and evolve after reactivation, it is very important to understand how the nucleotide sequence of cultured HCMV changes after in vitro passaging in cell culture, and how these changes affect the genome of HCMV and the consequent variation in amino acid sequence. Strain JHC of HCMV was propagated in vitro for more than 40 passages and its biological and genetic changes were monitored. For each passage, real-time PCR was performed in order to determine the genome copy number, and a plaque assay was employed to get virus infection titers. The infectious virus titers gradually increased with passaging in cell culture, whereas the number of virus genome copies remained relatively unchanged. A linear correlation was observed between the passage number and the log10 infectious virus titer per virus genome copy number. To understand the genetic basis underlying the increase in HCMV infectivity with increasing passage, the whole-genome DNA sequence of the high-passage strain was determined and compared with the genome sequence of the low-passage strain. Out of 100 mutations found in the high-passage strain, only two were located in an open reading frame. A G-T substitution in the RL13 gene resulted in a nonsense mutation and caused an early stop. A G-A substitution in the UL122 gene generated an S-F nonsynonymous mutation. The mutations in the RL13 and UL122 genes might be related to the increase in virus infectivity, although the role of the mutations found in noncoding regions could not be excluded.
본 연구는 gene tagging system(plasmid rescue와 inverse polymerase chain reaction)을 사용하여 얻은 배추($Brassica$$rapa$ ssp. $pekinensis$) 형질전환체 계통을 분석하고 이들의 표현형을 관찰하고자 수행되었다. 배추의 기능유전체 연구를 위해 $Agrobacterium$의 전이 DNA(T-DNA)를 사용하여 삽입돌연변이체를 유기하였다. 형질전환체는 '서울' 배추 품종의 pRCV2 vector를 가진 $Agrobacterium$$tumefaciens$을 접종하여 얻었다. 형질전환 $T_1$ 세대는 비형질전환체와 비교하여, 수술 수의 감소, 크거나 작은 꽃, 직립생장형, 잎에 털이 없는 것, 잎의 황백화 현상, 잎이 좁거나 결각이 깊은 것과 같은 다양한 표현형을 보였다. 형질전환 계통 중에서 발견된 13개의 돌연변이 계통의 표현형 변화는 체세포의 배수성 분석을 통하여 염색체 수의 변화에 기인하지 않은 것을 확인하였다. 배추 genomic DNA에서 T-DNA의 위치 확인을 위해 multiple copy와 single copy 형질전환체에 plasmid rescue와 inverse PCR 방법을 각각 적용하였다. 비형질전환체와 비교하여 뚜렷한 표현형적 차이를 보이고 Southern blot 분석 결과 1 copy의 T-DNA를 가지며 염색체 수가 20(2n)인 돌연변이체를 선발하여, flanking DNA 염기서열을 확인하고 배추 염색체내에서 각각의 유전자좌를 표시하였으며 이들 계통들에 대하여 데이터베이스를 작성 중에 있다.
Motamedi, Sahar;Majidzadeh, Keivan;Mazaheri, Mahta;Anbiaie, Robab;Mortazavizadeh, Seyed Mohammad Reza;Esmaeili, Rezvan
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제13권12호
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pp.6101-6104
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2012
Background: Breast cancer accounts about one million from total annual ten million new diagnosed cases of neoplasia worldwide and is the main cause of death due to cancer in women. Tamoxifen is the most popular selective estrogen receptor modulator used in anti estrogen treatments. Tamoxifen must be converted into its metabolite endoxifen for biologic effects; this conversion process is catalysed by highly polymorphic cytochrome P450 2D6 (CYP2D6). This study surveyed copy number variation of the CYP2D6 gene and its possible correlation with Tamoxifen resistance in breast cancer patients. Methods: This case control study was performed on samples taken from 79 patients with breast cancer who used tamoxifen in Yazd and Tehran Cities, Iran. Real time reactions were conducted for 10 healthy samples using the comparative $C_t$ (Cycles threshold) method, each pair of genes being compared and samples with ratios around 1 were taken as control samples. Proliferation reactions were done by Real-Time PCR ABI Prism 7500. All registered data were transformed into SPSS 15 program and analyzed. Results: Efficiency of PCR for both CYP2D6 and ALB genes was 100%. From all 23 drug resistant patients 21.7% had one copy, 47.8% two copies and 30.4% had three copies. Also from all 56 drug sensitive patients, 26.8% had one copy, 51.8% two copies and 21.4% had three copies. The percentage of patients with one and two copies was similar between two groups but patients with three copies were more likely to belong to the drug resistant group more. Odd ratios for one and two copies were 0.759 and 0.853 respectively, indicating possible protective effects while that for three copies was 1.604. Conclusions: Based on our study there is no significant link between CYP2D6 gene copy numbers and tamoxifen resistance in women with breast cancer. But more studies considering other influencing factors appear warranted.
In addition to single-nucleotide polymorphisms (SNP), copy number variation (CNV) is a major component of human genetic diversity. Among many whole-genome analysis platforms, SNP arrays have been commonly used for genomewide CNV discovery. Recently, a number of CNV defining algorithms from SNP genotyping data have been developed; however, due to the fundamental limitation of SNP genotyping data for the measurement of signal intensity, there are still concerns regarding the possibility of false discovery or low sensitivity for detecting CNVs. In this study, we aimed to verify the effect of combining multiple CNV calling algorithms and set up the most reliable pipeline for CNV calling with Affymetrix Genomewide SNP 5.0 data. For this purpose, we selected the 3 most commonly used algorithms for CNV segmentation from SNP genotyping data, PennCNV, QuantiSNP; and BirdSuite. After defining the CNV loci using the 3 different algorithms, we assessed how many of them overlapped with each other, and we also validated the CNVs by genomic quantitative PCR. Through this analysis, we proposed that for reliable CNV-based genomewide association study using SNP array data, CNV calls must be performed with at least 3 different algorithms and that the CNVs consistently called from more than 2 algorithms must be used for association analysis, because they are more reliable than the CNVs called from a single algorithm. Our result will be helpful to set up the CNV analysis protocols for Affymetrix Genomewide SNP 5.0 genotyping data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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