Jelokhani-Niaraki, Saber;Tahmoorespur, Mojtaba;Minuchehr, Zarrin;Nassiri, Mohammad Reza
Genomics & Informatics
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제13권1호
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pp.7-14
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2015
During recent years, there has been exponential growth in biological information. With the emergence of large datasets in biology, life scientists are encountering bottlenecks in handling the biological data. This study presents an integrated geographic information system (GIS)-ontology application for handling microbial genome data. The application uses a linear referencing technique as one of the GIS functionalities to represent genes as linear events on the genome layer, where users can define/change the attributes of genes in an event table and interactively see the gene events on a genome layer. Our application adopted ontology to portray and store genomic data in a semantic framework, which facilitates data-sharing among biology domains, applications, and experts. The application was developed in two steps. In the first step, the genome annotated data were prepared and stored in a MySQL database. The second step involved the connection of the database to both ArcGIS and $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ as the GIS engine and ontology platform, respectively. We have designed this application specifically to manage the genome-annotated data of rumen microbial populations. Such a GIS-ontology application offers powerful capabilities for visualizing, managing, reusing, sharing, and querying genome-related data.
This study was conducted to analyze the diversity census of fecal microbiome in horses using meta-analysis of equine 16S rRNA gene sequences that are available in the Ribosomal Database Project (RDP; Release 11, Update 5). The search terms used were "horse feces (or faeces)" and "equine feces (or faeces)". A total of 842 sequences of equine feces origin were retrieved from the RDP database, where 744 sequences were assigned to 10 phyla placed within Domain Bacteria. Firmicutes (n = 391) and Bacteroidetes (n = 203) were the first and the second dominant phyla, respectively, followed by Verrucomicrobia (n = 58), Proteobacteria (n = 30) and Fibrobacteres (n = 24). Clostridia (n = 319) was the first dominant class placed within Bacteroidetes while Bacteroidia (n = 174) was the second dominant class placed within Bacteroidetes. The remaining 98 sequences were assigned to phylum Euryarchaeota placed within Domain Archaea, where 74 sequences were assigned to class Methanomicrobia. The current results will improve understanding of the diversity of fecal microbiome in horses and may be used to further analyze equine fecal microbiome in future studies.
Cardenas, Erick;Cole, James R.;Tiedje, James M.;Park, Joon-Hong
Environmental Engineering Research
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제14권1호
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pp.3-9
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2009
Microorganisms play an important role in the geochemical cycles, industry, environmental cleanup, and biotechnology among other fields. Given the high microbial diversity, identification of the microorganism is essential in understanding and managing the processes. One of the most popular and powerful method for microbial identification is comparative 16S rRNA gene analysis. Due to the highly conserved nature of this essential gene, sequencing and later comparison of it against known rRNA databases can provide assignment of the bacteria into the taxonomy, and the identity of its closest relatives. Isolation and sequencing of 16S rRNA genes directly from natural environments (either from DNA or RNA) can also be used to study the structure of the whole microbial community. Nowadays, novel sequencing technologies with massive outputs are giving researchers worldwide the chance to study the microbial world with a depth that was previously too expensive to achieve. In this article we describe commonly used research approaches for the study of individual microorganisms and microbial communities using the tools provided by Ribosomal Database Project website.
Velu, Dhanikachalam;Ponnuvel, Kangayam M.;Qadri, Sayed M. Hussaini
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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제15권2호
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pp.123-130
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2007
The Hsp 20.8 and Hsp 90 cDNA sequence retrieved from NCBI database and consists of 764 bp and 2582 bp lengths respectively. The corresponding cDNA homologus sequences were BLAST searched in Bombyx mori genomic DNA database and two genomic contigs viz., BAAB01120347 and AADK01011786 showed maximum homology. In B. mori Hsp 20.8 and Hsp 90 is encoded by single gene without intron. Specific primers were used to amplify the Hsp 20.8 gene and Hsp 90 variable region from genomic DNA by using the PCR. Obtained products were 216 bp in Hsp 20.8 and 437 bp in Hsp 90. There was no variation found in the six silkworm races PCR products size of contrasting response to thermal tolerance. The comparison of the sequenced nucleotide variations through multiple sequence alignment analysis of Hsp 90 variable region products of three races not showed any differences respect to their thermotolerance and formed the clusters among the voltinism. The comparison of aminoacid sequences of B. mori Hsps with dipteran and other insect taxa revealed high percentage of identity growing with phylogenetic relatedness of species. The conserved domains of B. mori Hsps predicted, in which the Hsp 20.8 possesses ${\alpha}-crystallin$ domain and Hsp 90 holds HATPase and Hsp 90 domains.
Genomic data is accumulating in public database at an unprecedented rate. Although presently dominated by the sequences of metazoan, plant, parasitic, and picoeukaryotic taxa, both expressed sequence tag (EST) and complete genomes of free-living algae are also slowly appearing. This wealth of information offers the opportunity to clarify many long-standing issues in algal and plant evolution such as the contribution of the plastid endosymbiont to nuclear genome evolution using the tools of comparative genomics and multi-gene phylogenetics. A particularly powerful approach for the automated analysis of genome data from multiple taxa is termed phylogenomics. Phylogenomics is the convergence of genomics science (the study of the function and structure of genes and genomes) and molecular phylogenetics (the study of the hierarchical evolutionary relationships among organisms, their genes and genomes). The use of phylogenetics to drive comparative genome analyses has facilitated the reconstruction of the evolutionary history of genes, gene families, and organisms. Here we survey the available genome data, introduce phylogenomic pipelines, and review some initial results of phylogenomic analyses of algal genome data.
RIKEN BioResource Center (BRC) has collected, preserved, conducted quality control of, and distributed mouse resources since 2002 as the core facility of the National BioResource Project by the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology (MEXT), Japan. Our mouse resources include over 5,000 strains such as humanized disease models, fluorescent reporters, and knockout mice. We have developed novel mouse strains such as tissue-specific Cre-drivers and optogenetic strains that are in high demand by the research community. We have removed all our specified pathogens from the deposited mice and used our quality control tests to examine their genetic modifications and backgrounds. RIKEN BRC is a founding member of the Federation of International Mouse Resources and the Asian Mouse Mutagenesis and Resource Association, and provides mouse resources to the one-stop International Mouse Strain Resource database. RIKEN BRC also participates in the International Gene Trap Consortium, having registered 713 gene-trap clones and their sequences in a public library, and is an advisory member of the CREATE (Coordination of resources for conditional expression of mutated mouse alleles) consortium which represents major European and international mouse database holders for the integration and dissemination of Cre-driver strains. RIKEN BRC provides training courses in the use of advanced technologies for the quality control and cryopreservation of mouse strains to promote the effective use of mouse resources worldwide.
Hodhod, Osama A.;Said, Tamer E.;Ataya, Abdulaziz M.
Computers and Concrete
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제21권5호
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pp.513-523
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2018
Time dependent strain due to creep is a significant factor in structural design. Multi-gene genetic programming (MGGP) and artificial neural network (ANN) are used to develop two models for prediction of creep compliance in concrete. The first model was developed by MGGP technique and the second model by hybridized MGGP-ANN. In the MGGP-ANN, the ANN is working in parallel with MGGP to predict errors in MGGP model. A total of 187 experimental data sets that contain 4242 data points are filtered from the NU-ITI database. These data are used in developing the MGGP and MGGP-ANN models. These models contain six input variables which are: average compressive strength at 28 days, relative humidity, volume to surface ratio, cement type, age at start of loading and age at the creep measurement. Practical equation based on MGGP was developed. A parametric study carried out with a group of hypothetical data generated among the range of data used to check the generalization ability of MGGP and MGGP-ANN models. To confirm validity of MGGP and MGGP-ANN models; two creep prediction code models (ACI209 and CEB), two empirical models (B3 and GL 2000) are used to compare their results with NU-ITI database.
Due to the increasing interest in synonymous codons, several codon bias-related terms were introduced. As one measure of them, the tRNA adaptation index (tAI) was invented about a decade ago. The tAI is a measure of translational efficiency for a gene and is calculated based on the abundance of intracellular tRNA and the binding strength between a codon and a tRNA. The index has been widely used in various fields of molecular evolution, genetics, and pharmacology. Afterwards, an improved version of the index, named specific tRNA adaptation index (stAI), was developed by adapting tRNA copy numbers in species. Although a subsequently developed webserver (stAIcalc) provided tools that calculated stAI values, it was not available to access pre-calculated values. In addition to about 100 species in stAIcalc, we calculated stAI values for whole coding sequences in 148 species. To enable easy access to this index, we constructed a novel web database, named STADIUM (Species-specific tRNA adaptive index compendium). STADIUM provides not only the stAI value of each gene but also statistics based on pathway-based classification. The database is expected to help researchers who have interests in codon optimality and the role of synonymous codons. STADIUM is freely available at http://stadium.pmrc.re.kr.
한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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pp.135-135
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2017
The Gramene database (http://www.gramene.org) is a powerful online resource for agricultural researchers, plant breeders and educators that provides easy access to reference data, visualizations and analytical tools for conducting cross-species comparisons. Learn the benefits of using Gramene to enrich your lectures, accelerate your research goals, and respond to your organismal community needs. Gramene's genomes portal hosts browsers for 44 complete reference genomes, including crops and model organisms, each displaying functional annotations, gene-trees with orthologous and paralogous gene classification, and whole-genome alignments. SNP and structural diversity data, available for 11 species, are displayed in the context of gene annotation, protein domains and functional consequences on transcript structure (e.g., missense variant). Browsers from multiple species can be viewed simultaneously with links to community-driven organismal databases. Thus, while hosting the underlying data for comparative studies, the portal also provides unified access to diverse plant community resources, and the ability for communities to upload and display private data sets in multiple standard formats. Our BioMart data mining interface enable complex queries and bulk download of sequence, annotation, homology and variation data. Gramene's pathway portal, the Plant Reactome, hosts over 240 pathways curated in rice and inferred in 66 additional plant species by orthology projection. Users may compare pathways across species, query and visualize curated expression data from EMBL-EBI's Expression Atlas in the context of pathways, analyze genome-scale expression data, and conduct pathway enrichment analysis. Our integrated search database and modern user interface leverage these diverse annotations to facilitate finding genes through selecting auto-suggested filters with interactive views of the results.
Kim, Chang-Kug;Lee, Myung-Chul;Ahn, Byung-Ohg;Yun, Doh-Won;Yoon, Ung-Han;Suh, Seok-Cheol;Eun, Moo-Young;Hahn, Jang-Ho
Genomics & Informatics
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제6권2호
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pp.64-67
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2008
The Korean Rice Ds-tagging lines Database (KRDD) is designed to provide information about Ac/Ds insertion lines and activation tagging lines using japonica rice. This database has provided information on 18,158 Ds lines, which includes the ID, description, photo image, sequence information, and gene characteristics. The KRDD is visualized using a web-based graphical view, and anonymous users can query and browse the data using the search function. It has four major menus of web pages: (i) a Blast Search menu of a mutant line; Blast from rice Ds-tagging mutant lines; (ii) a primer design tool to identify genotypes of Ds insertion lines; (iii) a Phenotype menu for Ds lines, searching by identification name and phenotype characteristics; and (iv) a Management menu for Ds lines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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