The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.6B
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pp.625-637
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2002
This study extends the modified linear feedback equalizer (MLFE), normally used for differentially coherent DPSK systems, to the equalization of double differentially coherent PSK (DDPSK) signals. By feeding back into the feedback part after modifying the equalizer output using decision feedback-based demodulation, the proposed equalizer can operate like an equalizer with a decision feedback structure. Simulation results showthat performances of the decision feedback demodulation-based feedback equalizer (DFD-FE) approach those of the DFE/coherent.
Anethole and garlic have an immune modulatory effects on avian coccidiosis, and these effects are correlated with gene expression changes in intestinal epithelial lymphocytes (IELs). In this study, we integrated gene expression datasets from two independent experiments and investigated gene expression profile changes by anethole and garlic respectively, and identified gene expression signatures, which are common targets of these herbs as they might be used for the evaluation of the effect of plant herbs on immunity toward avian coccidiosis. We identified 4,382 and 371 genes, which were differentially expressed in IELs of chickens supplemented with garlic and anethole respectively. The gene ontology (GO) term of differentially expressed genes (DEGs) from garlic treatment resulted in the biological processes (BPs) related to proteolysis, e.g., "modification-dependent protein catabolic process", "proteolysis involved in cellular protein catabolic process", "cellular protein catabolic process", "protein catabolic process", and "ubiquitin-dependent protein catabolic process". In GO analysis, one BP term, "Proteolysis", was obtained. Among DEGs, 300 genes were differentially regulated in response to both garlic and anethole, and 234 and 59 genes were either up- or down-regulated in supplementation with both herbs. Pathway analysis resulted in enrichment of the pathways related to digestion such as "Starch and sucrose metabolism" and "Insulin signaling pathway". Taken together, the results obtained in the present study could contribute to the effective development of evaluation system of plant herbs based on molecular signatures related with their immunological functions in chicken IELs.
Objective: Cattle were some of the first animals domesticated by humans for the production of milk, meat, etc. Long noncoding RNA (lncRNA) is defined as longer than 200 bp in nonprotein coding transcripts. lncRNA is known to function in regulating gene expression and is currently being studied in a variety of livestock including cattle. The purpose of this study is to analyze the characteristics of lncRNA according to sex in Hanwoo cattle. Methods: This study was conducted using the skeletal muscles of 9 Hanwoo cattle include bulls, steers and cows. RNA was extracted from skeletal muscle of Hanwoo. Sequencing was conducted using Illumina HiSeq2000 and mapped to the Bovine Taurus genome. The expression levels of lncRNAs were measured by DEGseq and quantitative trait loci (QTL) data base was used to identify QTLs associated with lncRNA. The python script was used to match the nearby genes Results: In this study, the expression patterns of transcripts of bulls, steers and cows were identified. And we identified significantly differentially expressed lncRNAs in bulls, steers and cows. In addition, characteristics of lncRNA which express differentially in muscles according to the sex of Hanwoo were identified. As a result, we found differentially expressed lncRNAs according to sex were related to shear force and body weight. Conclusion: This study was classified and characterized lncRNA which differentially expressed by sex in Hanwoo cattle. We believe that the characterization of lncRNA by sex of Hanwoo will be helpful for future studies of the physiological mechanisms of Hanwoo cattle.
The aim of this paper is to discuss the effect of missing values in detecting differentially expressed genes in a cDNA microarray experiment in the context of a one sample problem. We conducted a cDNA micro array experiment to detect differentially expressed genes for the metastasis of colorectal cancer based on twenty patients who underwent liver resection due to liver metastasis from colorectal cancer. Total RNAs from metastatic liver tumor and adjacent normal liver tissue from a single patient were labeled with cy5 and cy3, respectively, and competitively hybridized to a cDNA microarray with 7775 human genes. We used $M=log_2(R/G)$ for the signal evaluation, where Rand G denoted the fluorescent intensities of Cy5 and Cy3 dyes, respectively. The statistical problem comprises a one sample test of testing E(M)=0 for each gene and involves multiple tests. The twenty cDNA microarray data would comprise a matrix of dimension 7775 by 20, if there were no missing values. However, missing values occur for various reasons. For each gene, the no missing proportion (NMP) was defined to be the proportion of non-missing values out of twenty. In detecting differentially expressed (DE) genes, we used the genes whose NMP is greater than or equal to 0.4 and then sequentially increased NMP by 0.1 for investigating its effect on the detection of DE genes. For each fixed NMP, we imputed the missing values with K-nearest neighbor method (K=10) and applied the nonparametric t-test of Dudoit et al. (2002), SAM by Tusher et al. (2001) and empirical Bayes procedure by $L\ddot{o}nnstedt$ and Speed (2002) to find out the effect of missing values in the final outcome. These three procedures yielded substantially agreeable result in detecting DE genes. Of these three procedures we used SAM for exploring the acceptable NMP level. The result showed that the optimum no missing proportion (NMP) found in this data set turned out to be 80%. It is more desirable to find the optimum level of NMP for each data set by applying the method described in this note, when the plot of (NMP, Number of overlapping genes) shows a turning point.
In the analysis of microarray data with a small number of arrays, the most important task is the detection of differentially expressed genes by a significance test. For this purpose, one needs to construct a null distribution based on a large number of genes and one of the best way for constructing the null distribution for a small number of arrays is by means of permutation methods. In this paper we propose simple test statistics and permutation methods that are appropriate in constructing the null distribution. In a simulation study, we compare the null distributions generated by the proposed test statistics and permutation methods with the previous ones. With an example microarray data, differentially expressed genes are determined by applying these methods.
Kim, Youn-Jung;Chang, Suk-Tai;Yun, Hye-Jung;Ryu, Jae-Chun
Proceedings of the Korea Society of Environmental Toocicology Conference
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2003.05a
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pp.187-187
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2003
Methylmercury (MeHg), one of the heavy metal compounds, can cause severe damage to the central nervous system in humans. Many reports have shown that MeHg is poisonous to human body through contaminated foods and has released into the environment. Despite many studies on the pathogenesis of MeHg-induced central neuropathy, no useful mechanism of toxicity has been established so far. In this study, two methods, cDNA Microarray and SSH, were performed to assess the expression profile against MeHg and to identify differentially expressed genes by MeHg in neuroblastoma cell line. TwinChip Human-8K (Digital Genomics) was used with total RNA from SH-SY5Y (human neuroblastoma cell line) treated with solvent (DMSO) and 6.25 uM (IC50) MeHg. And we performed forward and reverse SSH method on mRNA derived from SH-SY5Y treated with DMSO and MeHg (6.25 uM). Differentially expressed cDNA clones were sequenced and were screened by dot blot and ribonuclease protection assay to confirm that individual clones indeed represent differentially expressed genes. These sequences were identified by BLAST homology search to known genes or expressed sequence tags (ESTs). Analysis of these sequences may provide an insight into the biological effects of MeHg in the pathogenesis of neurodegenerative disease and a possibility to develop more efficient and exact monitoring system of heavy metals as environmental pollutants.
Background: Fascin, an actin-bundling protein forming actin bundles including filopodia and stress fibers, is overexpressed in multiple human epithelial cancers including esophageal squamous cell carcinoma (ESCC). Previously we conducted a microarray experiment to analyze fascin knockdown by RNAi in ESCC. Method: In this study, the differentially expressed genes from mRNA expression profilomg of fascin knockdown were analyzed by multiple bioinformatics methods for a comprehensive understanding of the role of fascin. Results: Gene Ontology enrichment found terms associated with cytoskeleton organization, including cell adhesion, actin filament binding and actin cytoskeleton, which might be related to fascin function. Except GO categories, the differentially expressed genes were annotated by 45 functional categories from the Functional Annotation Chart of DAVID. Subpathway analysis showed thirty-nine pathways were disturbed by the differentially expressed genes, providing more detailed information than traditional pathway enrichment analysis. Two subpathways derivated from regulation of the actin cytoskeleton were shown. Promoter analysis results indicated distinguishing sequence patterns and transcription factors in response to the co-expression of downregulated or upregulated differentially expressed genes. MNB1A, c-ETS, GATA2 and Prrx2 potentially regulate the transcription of the downregulated gene set, while Arnt-Ahr, ZNF42, Ubx and TCF11-MafG might co-regulate the upregulated genes. Conclusions: This multiple bioinformatic analysis helps provide a comprehensive understanding of the roles of fascin after its knockdown in ESCC.
This research was conducted to study the gene expression of coffee (Coffea arabica L.) seedlings under salt stress condition. A solution of five percent ($2.3dS\;m^{-1}$) deep sea water was used for the salt treatment, and it was thereby compared to normal irrigation water ($0.2dS\;m^{-1}$) used for the control treatment. The mRNA was extracted from the leaves of the coffee seedlings for a comprehensive analysis. In this study, a total of 19,581 genes were identified and aligned to the reference sequences available in the coffee genome database. The gene ontology analysis was performed to estimate the number of genes associated with the identified biological processes, cellular components and molecular functions. Among the 19,581 genes, 7369 (37.64%) were associated with biological processes, 5909 (30.18%) with cellular components, and 5325 (27.19%) with molecular functions. The remaining 978 (4.99%) genes were therefore grouped as unclassified. A differential gene expression analysis was performed using the DESeq2 package to identify the genes that were differentially expressed between the treatments based on fold changes and p-values. Namely, a total of 611 differentially expressed genes were identified (treatment/control) in that case. Among these, 336 genes were up-regulated while 275 of the genes were down-regulated. Of the differentially expressed genes, 60 genes showed statistically significant (p < 0.05) expression, 44 of which were up-regulated and 16 which were down-regulated. We also identified 11 differentially expressed transcription factor genes, 6 of which were up-regulated and rest 5 genes were down-regulated. The data generated from this study will help in the continued interest and understanding of the responses of coffee seedlings genes associated with salinity stress, in particular. This study will also provide important resources for further functional genomics studies.
Lu, Zhen-Xiang;Gaudet, Denis A.;Frick, Michele;Puchalski, Byron;Genswein, Bernie;Laroche, Andre
BMB Reports
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v.38
no.4
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pp.420-431
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2005
The differentially virulent race T1 of common bunt (Tilletia tritici) was used to inoculate the wheat lines Neepawa (compatible) and its sib BW553 (incompatible) that are nearly isogenic for the Bt-10 resistance gene. Inoculated crown tissues were used to construct a suppression subtractive hybridization (SSH) cDNA library. Of the 1920 clones arrayed from the SSH cDNA library, approximately 10% were differentially regulated. A total of 168 differentially up-regulated and 25 down-regulated genes were identified and sequenced; 71% sequences had significant homology to genes of known function, of which 59% appeared to have roles in cellular metabolism and development, 24% in abiotic/biotic stress responses, 3% involved in transcription and signal transduction responses. Two putative resistance genes and a transcription factor were identified among the up regulated sequences. The expression of several candidate genes including a lipase, two non-specific lipid transfer proteins (ns-LTPs), and several wheat pathogenesis-related (PR)-proteins, was evaluated following 4 to 32 days post-inoculation in compatible and incompatible interactions. Results confirmed the higher overall expression of these genes in resistant BW553 compared to susceptible Neepawa, and the differential up-regulation of wheat lipase, chitinase and PR-1 proteins in the expression of the incompatible interaction.
Background: We aimed to discover potential gene biomarkers for gastric cancer (GC) diagnosis. Materials and Methods: Genechips of 10 GC tissues and 10 gastric mucosa (GM, para-carcinoma tissue, normal control) tissues were generated using an exon array of Affymetrix containing 30,000 genes. The differentially expressed genes (DEGs) between GC tissues and normal control were identified by the Limma package and analyzed by hierarchical clustering analysis. Gene ontology (GO) and pathway enrichment analyses were performed for investigating the functions of DEGs. Receiver operating characteristics (ROC) analysis was performed to measure the effects of biomarker candidates for diagnosis of GC. Results: Totals of 896 up-regulated and 60 down-regulated DEGs were identified to be differentially expressed between GC samples and normal control. Hierarchical clustering analysis showed that DEGs were highly differentially expressed and most DEGs were up-regulated. The most significantly enriched GO-BP term was revealed to be mitotic cell cycle and the most significantly enriched pathway was cell cycle. The intersection analysis showed that most significant DEGs were cyclin B1 (CCNB1) and cyclin B2 (CCNB2). The sensitivities and specificities of CCNB1 and CCNB2 were both high (p<0.0001). Areas under the ROC curve for CCNB1 and CCNB2 were both greater than 0.9 (p<0.0001). Conclusions: CCNB1 and CCNB2, which were involved in cell cycle, played significant roles in the progression and development of GC and these genes may be potential biomarkers for diagnosis and prognosis of GC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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