A CpG island is a short stretch of DNA in which the frequency of the CG dinucleotide is higher than other regions. CpG islands are present in the promoters and exonic regions of approximately $30{\sim}60$% of mammalian genes so they are useful markers for genes in organisms containing 5-methylcytosine in their genomes. Recent evidence supports the notion that the hypermethylation of CpG island, by silencing tumor suppressor genes, plays a major causal role in cancer, which has been described in almost every tumor types. In this respect, CpG island search by computational methods is very helpful for cancer research and computational promoter and gene predictions. I therefore developed a window program (called CpGi) on the basis of CpG island criteria defined by D. Takai and P. A. Jones. The program 'CpGi' was implemented in Visual C++ 6.0 and can determine the locations of CpG islands using diverse parameters (%GC, Obs (CpG)/Exp (CpG), window size, step size, gap value, # of CpG, length) specified by user. The analysis result of CpGi provides a graphical map of CpG islands and G+C% plot, where more detailed information on CpG island can be obtained through pop-up window. Two human contigs, i.e. AP00524 (from chromosome 22) and NT_029490.3 (from chromosome 21), were used to compare the performance of CpGi and two other public programs for the accuracy of search results. The two other programs used in the performance comparison are Emboss-CpGPlot and CpG Island Searcher that are web-based public CpG island search programs. The comparison result showed that CpGi is on a level with or outperforms Emboss-CpGPlot and CpG Island Searcher. Having a simple and easy-to-use user interface, CpGi would be a very useful tool for genome analysis and CpG island research. To obtain a copy of CpGi for academic use only, contact corresponding author.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.7
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pp.1236-1241
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2016
Cancer has been the most frequent in Korea, and pathogenesis and progression of cancer have been known to be occurred through various causes and stages. Recently, the research of chromosomal and genetic disorder and the research about prognostic factor to predict occurrence, recurrence and progress of chromosomal and genetic disorder have been performed actively. In this paper, we analyzed DNA methylation data downloaded from TCGA (The Cancer Genome Atlas), open database, to research bladder cancer which is the most frequent among urinary system cancers. Using three level of methylation data which had the most preprocessing, 59 candidate CpG island were extracted from 480,000 CpG island, and then we analyzed extracted CpG island applying data mining technique. As a result, cg12840719 CpG island were analyzed significant, and in Cox's regression we can find the CpG island with high relative risk in comparison with other CpG island. Shown in the result of classification analysis, the CpG island which have high correlation with bladder cancer are cg03146993, cg07323648, cg12840719, cg14676825 and classification accuracy is about 76%. Also we found out that positive predictive value, the probability which predicts cancer in case of cancer was 72.4%. Through the verification of candidate CpG island from the result, we can utilize this method for diagnosing and treating cancer.
CpG is the pair of nucleotides C and G, appearing successively, in this order, along one DNA strand. It is known that due to biochemical considerations CpG is relatively rare in most DNA sequences. However, in particular subsequences, which are a few hundred to a few thousand nucleotides long, the couple CpG is more frequent. These subsequences, called CpG islands, are known to appear in biologically more significant parts of the genome. The ability to identify CpG islands along a chromosome will therefore help us spot its more significant regions of interest, such as the promoters or 'start' regions of many genes. In this respect, I developed the CpG islands search tool, CpG Islands Detector, which was implemented in JAVA to be run on any platform. The window-based graphical user interface of CpG Islands Detector may facilitate the end user to employ this tool to pinpoint CpG islands in a genomic DNA sequence. In addition, this tool can be used to highlight potential genes in genomic sequences since CpG islands are very often found in the 5' regions of vertebrate genes.
Epigenetic changes represented by promoter CpG island hypermethylation and histone modification are an important carcinogenetic mechanism, which is found in virtually all histologic types of human cancer. About 60-70% of human genes harbor CpG islands in their promoters and 5' exonal sequences, and some of them undergo aberrant promoter CpG island hypermethylation and subsequent downregulation of gene expression. The loss of expression in tumor suppressor or tumor-related genes results in acceleration of tumorigenic processes. In addition to regional CpG island hypermethylation, diffuse genomic hypomethylation represents an important aspect of DNA methylation changes occurring in human cancer cells and contributes to chromosomal instability. These apparently contrasting methylation changes occur not only in human cancer cells, but also in premalignant cells. CpG island hypermethylation has gained attention for not only the tumorigenic mechanistic process, but also its potential utilization as a tumor biomarker. DNA methylation markers are actively investigated for their potential uses as tumor biomarkers for diagnosis of tumors in body fluids, prognostication of cancer patients, or prediction of chemotherapeutic drug response. In this review, these aspects will be discussed in detail.
Objective: Cluster of differentiation 4 protein (CD4) gene is an important immune related gene which plays a significant role in T cell development and host resistance during viral infection. Methods: In order to unravel the relationship of CpG island methylation level of CD4 gene with its gene expression and T lymphocyte subpopulation traits, we used one typical Chinese indigenous breed (Dapulian, DP) and one commercial breed (Landrace), then predicted the CpG island of CD4 gene, determined the methylation status of CpG sites by bisulfite sequencing polymerase chain reaction (BSP), and carried out the correlation analyses of methylation frequencies of CpG sites with mRNA expression and T lymphocyte subpopulation traits. Results: There was one CpG island predicted in the upstream -2 kb region and exon one of porcine CD4 gene, which located 333 bp upstream from the start site of gene and contained nine CpG sites. The correlation analysis results indicated that the methylation frequency of CpG_2 significantly correlated with CD4 mRNA expression in the DP and Landrace combined population, though it did not reach significance level in DP and Landrace separately. Additionally, 15 potential binding transcription factors (TFs) were predicted within the CpG island, and one of them (Jumonji) contained CpG_2 site, suggesting that it may influence the CD4 gene expression through the potential binding TFs. We also found methylation frequency of CpG_2 negatively correlated with T lymphocyte subpopulation traits CD4+CD8-CD3-, CD4-CD8+CD3- and CD4+/CD8+, and positively correlated with CD4-CD8+CD3+ and CD4+CD8+CD3+ (for all correlation, p<0.01) in DP and Landrace combined population. Thus, the CpG_2 was a critical methylation site for porcine CD4 gene expression and T lymphocyte subpopulation traits. Conclusion: We speculated that increased methylation frequency of CpG_2 may lead to the decreased expression of CD4, which may have some kind of influence on T lymphocyte subpopulation traits and the immunity of DP population.
Encystation mediating cyst specific cysteine proteinase (CSCP) of Acanthamoeba castellanii is expressed remarkably during encystation. However, the molecular mechanism involved in the regulation of CSCP gene expression remains unclear. In this study, we focused on epigenetic regulation of gene expression during encystation of Acanthamoeba. To evaluate methylation as a potential mechanism involved in the regulation of CSCP expression, we first investigated the correlation between promoter methylation status of CSCP gene and its expression. A 2,878 bp of promoter sequence of CSCP gene was amplified by PCR. Three CpG islands (island 1-3) were detected in this sequence using bioinformatics tools. Methylation of CpG island in trophozoites and cysts was measured by bisulfite sequence PCR. CSCP promoter methylation of CpG island 1 (1,633 bp) was found in 8.2% of trophozoites and 7.3% of cysts. Methylation of CpG island 2 (625 bp) was observed in 4.2% of trophozoites and 5.8% of cysts. Methylation of CpG island 3 (367 bp) in trophozoites and cysts was both 3.6%. These results suggest that DNA methylation system is present in CSCP gene expression of Acanthamoeba. In addition, the expression of encystation mediating CSCP is correlated with promoter CpG island 1 hypomethylation.
Ko Myung Hyun;Oh Yu Mi;Park Jun Ho;Jeon Byung Hoon;Han Dong Min;Kim Won Sin
Journal of Life Science
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v.15
no.5
s.72
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pp.802-808
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2005
Human Disabled-2 (Dab2) is a candidate tumor suppressor gone that regulates cell growth by c-Fos suppression in normal cells. In many cancer cells, Dab2 expression is lost or greatly diminished in $\∼85\%$ of the breast and ovarian cancers. In this study, we have examined the methylation status of CpG island on Dab2 gene promoter using bisulfite-assisted genomic sequencing and methylation specific PCR (MSP) method in human breast cancer cell line, MDA MB-231 cells. In normal human uterus endometrial cells, Dab2 was completely unmethylated. In contrast, Dab2 was methylated on CpG dinucleotides near the TATA_ box in MDA MB-231 cells. following MDA MB-231 cells by treatment with 5-azacytidine, Dab2 gene were demethylated and reexpressed. Result of this study suggested that silencing of Dab2 gene is correlated to CpG island methylation in human breast cancer cell line, MBA MD-231 cells.
Johnson, Ronald B.;Kim, Jang K.;Armbruster, Lisa C.;Yarish, Charles
ALGAE
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v.29
no.3
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pp.227-235
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2014
The red seaweed, Gracilaria tikvahiae McLachlan, was cultivated in open water farms in urbanized estuaries of Long Island Sound (26-30 psu of salinity) and New York City (20-25 psu), USA in 2011. Plants were harvested monthly from summer (August, $24^{\circ}C$) to fall (November, $13^{\circ}C$) and analyzed for total nitrogen, protein, and amino acid content. On a dry matter (DM) basis, nitrogen and protein significantly increased over the harvest period until October and then plateaued. Nitrogen increased from $22{\pm}1g\;kg^{-1}$ DM in August to $39{\pm}3g\;kg^{-1}$ DM in October (p < 0.001). Protein increased from $107{\pm}13g\;kg^{-1}$ DM in August to $196{\pm}5g\;kg^{-1}$ DM in November (p < 0.001). With two exceptions, amino acid concentrations expressed on a crude protein (CP) basis were similar over the harvest period. Essential amino acids accounted for $48{\pm}1%$ of all amino acids present with lysine and methionine averaging $56{\pm}2g\;kg^{-1}$ CP and $18{\pm}1g\;kg^{-1}$ CP, respectively. Histidine was underrepresented among essential amino acids and averaged $13{\pm}1g\;kg^{-1}$ CP. Taurine ranged from 2.1 to $3.2g\;kg^{-1}$ DM. With its moderate levels of lysine, methionine and taurine, ocean farmed G. tikvahiae has the potential of overcoming many nutrient deficiencies currently associated with terrestrial plant ingredients in alternative feeds for fish and shrimp.
Promoter prediction is a very important problem and is closely related to the main problems of bioinformatics such as the construction of gene regulatory networks and gene function annotation. In this context, we developed an integrated promoter prediction program using hybrid methods, PromoterWizard, which can be employed to detect the core promoter region and the transcription start site (TSS) in vertebrate genomic DNA sequences, an issue of obvious importance for genome annotation efforts. PromoterWizard consists of three main modules and two auxiliary modules. The three main modules include CDRM (Composite Dependency Reflecting Model) module, SVM (Support Vector Machine) module, and ICM (Interpolated Context Model) module. The two auxiliary modules are CpG Island Detector and GCPlot that may contribute to improving the predictive accuracy of the three main modules and facilitating human curator to decide on the final annotation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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