Global gene expression profile was analyzed by microarray analysis of rat liver RNA after acute acetaminophen (APAP) administration. A single dose of 1g/kg body weight of APAP was given orally, and the liver samples were obtained after 24, 48 h, and 2 weeks. Histopathologic and biochemical studies enabled the classification of the APAP effect into injury (24 and 48 h) and regeneration (2 weeks) stages. The expression levels of 4900 clones on a custom rat gene microarray were analyzed and 484 clones were differentially expressed with more than a 1.625-fold difference(which equals 0.7 in log2 scale) at one or more time points. Two hundred ninety seven clones were classified as injury-specific clones, while 149 clones as regeneration-specific ones. Characteristic gene expression profiles could be associated with APAP-induced gene expression changes in lipid metabolism, stress response, and protein metabolism. We established a global gene expression profile utilizing microarray analysis in rat liver upon acute APAP administration with a full chronological profile that not only covers injury stage but also later point of regeneration stage.
The major garlic component, Allicin [diallylthiosulfinate, or (R, S)-diallyldissulfid-S-oxide] is known for its medicinal effects, such as antihypertensive activity, microbicidal activity, and antitumor activity. Allicin and diallyldisulfide, which is a converted form of allicin, inhibited the cholesterol level in hepatocytes, in vivo and in vitro. The metabolism of allicin reportedly occurs in the microsomes of hepatocytes, predominantly with the contribution of cytochrome P-450. However, little is known about how allicin affects the genes involved in the activity of hepatocytes in vivo. In the present study, we used the short-term intravenous injection of allicin to examine the in vivo genetic profile of hepatocytes. Allicin up-regulate ten genes in the hepatocytes. For example, the interferon regulator 1 (IRF-I), the wingless-related MMTV (mouse mammary tumor virus) integration site 4 (wnt-4), and the fatty acid binding protein 1. However, allicin down-regulated three genes: namely, glutathione S-transferase mu6, a-2-HS glycoprotein, and the corticosteroid binding globulin of hepatocytes. The up-regulated wnt-4, IRF-1, and mannose binding lectin genes can enhance the growth factors, cytokines, transcription activators and repressors that are involved in the immune defense mechanism. These primary data, which were generated with the aid of the Atlas Plastic Mouse 5 K Microarray, help to explain the mechanism which enables allicin to act as a therapeutic agent, to enhance immunity, and to prevent cancer. The data suggest that these benefits of allicin are partly caused by the up-regulated or down-regulated gene profiles of hepatocytes. To evaluate the genetic profile in more detail, we need to use a more extensive mouse genome array.
Antimicrobial susceptibility, plasmid profiles and distribution of toxA gene were investigated in Pasteurella multocida isolated from pneumonic lung lesions of swine. The bacteria were highly susceptible to norfloxacin, cabenicillin, enrofloxacin and chloramphenicol, but resistant to colistin, sulfamethoxawle/trimethoprime, bacitracin, streptomycin. Sixty percentage of the isolates was resistant more than 2 drugs used in this experiment and 21 strains (23.6%) were resistant more than 5 drugs. This phenomenon meant that they had highly multi-drugs resistance. In the analysis of plasmid profiles, nineteen strains (47.5%) of 40 P multocida isolates harbored plasmids, ranging from 53.3kb to 2.49kb in size and the plasmid profiles could be classified into 5 groups. However, there was no relationship between the size and the profile of plasmid and the resistance pattern of antimicrobial agents. Thirty strains of 39 P multocida isolates (77%) investigated by PCR harbored toxA gene. This result suggested involvement of the ToxA protein expressed from the gene in pneumonic pasteurellosis of swine.
Dwivedi, Shipra;Agrawal, Sarita;Singh, Shraddha;Madeshiya, Amit Kumar;Singh, Devendra;Mahdi, Abbas Ali;Chandra, Abhjeet
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권13호
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pp.5557-5563
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2015
Background: Cholelithiasis is associated in 54%-98% of patients with carcinoma of the gallbladder, and a high incidence among females suggests a role of female hormones in the etiology of the disease. Cytochrome $P450C17{\alpha}$ (CYP-17) is a key enzyme involved in estrogen metabolism and polymorphisms in CYP-17 are associated with altered serum levels of estrogens. Thus, we investigated whether the CYP-17 MspA1 gene polymorphism might impact on risk of gall bladder cancers or gallstones, as well as to determine if this gene polymorphism might be linked with estrogen serum levels and lipid profile among the North Indian gall bladder cancer or gallstone patients. Materials and Methods: CYP-17 gene polymorphisms (MspA1) were genotyped with PCR-RFLP in cancer patients (n=96), stone patients (n=102), cancer + stone patients (n=52) and age/sex matched control subjects (n= 256). Lipid profile was estimated using a commercial kit and serum estrogen was measured using ELISA. Results: The majority of the patients in all groups were females. The lipid profile and estrogen level were significantly higher among the study as compared to control groups. The frequency of mutant allele A2 of CYP17 MspA1 gene polymorphism was higher among cancer (OR=5.13, 95% CI+3.10-8.51, p=0.0001), stone (OR=5.69, 95%CI=3.46-9.37, p=0.0001) and cancer + stone (OR=3.54, 95%CI=1.90-6.60, p=0.0001) when compared with the control group. However there was no significant association between genotypes of CYP17 MspA1 gene polymorphism and circulating serum level of estrogen and lipid profile. Conclusions: A higher frequency of mutant genotype A1A2 as well as mutant allele A2 of CYP-17 gene polymorphism is significantly associated with risk of gallbladder cancer and stones. Elevated levels of estrogen and an altered lipid profile can be used as predictors ofgall bladder stones and cancer in post menopausal females in India.
유전발현 데이타는 생명체의 특정 조직에서 채취한 샘플을 microarray상에서 측정한 것으로, 유전자들의 발현 정도가 수치로 나타난 데이타이다. 일반적으로 정상조직과 이상조직에서 관련 유전자들의 발현정도는 차이를 보이기 때문에, 유전발현 데이타를 통하여 질병을 분류할 수 있다. 이러한 분류에 모든 유전자들이 관여하지는 않으므로 관련 유전자를 선별하는 작업인 특징선택이 필요하며, 선택된 유전자들을 적절히 분류하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 상관계수, 유사도, 정보이론 등에 기반을 둔 7가지 특징선택 방법과 대표적인 6가지 분류기에 대하여 특징-분류기 쌍의 최적 앙상블을 탐색하기 위한 유전자 알고리즘 기반 방법을 제안한다. 두 가지 암 관련 유전자 발현 데이타에 대하여 leave-one-out cross validation을 포함한 실험을 해본 결과, 림프종 데이타와 대장암 데이타 모두 단일 특징-분류기 쌍보다 훨씬 우수한 성능을 보이는 앙상블들을 발견할 수 있었다.
DNA칩의 유전자 발현 데이터의 통합적 분석을 위하여 매트랩을 기반으로 한 통합분석 프로그램을 구축하였다. 이 프로그램은 유전자 발현 분석을 위해 일반적으로 많이 쓰는 방법인 Hierarchical clustering(HC), K-means, Self-organizing map(SOM), Principal component analysis(PCA)를 지원하며, 이외에 Fuzzy c-means방법과 최근에 발표된 Singular value decomposition(SVD) 분석 방법도 지원하고 있다. 통합분석프로그램의 성능을 알아보기 위하여 효모의 포자형성(sporulation)과 정의 유전자발현 데이터를 사용하였으며, 각 분석 방법에 따른 분석 결과를 제시하였으며, 이 프로그램이 유전자 발현데이타의 통합적인 분석을 위해 효과적으로 사용될 수 있음을 제시하였다.
Nguyen, Lisa L.;Kriketos, Adamandia D.;Hancock, Dale P.;Caterson, Ian D.;Denyer, Gareth S.
BMB Reports
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제39권4호
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pp.457-463
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2006
Insulin resistance is commonly observed in patients prior to the development of type 2 diabetes and may predict the onset of the disease. We tested the hypothesis that impairment in insulin stimulated glucose-disposal in insulin resistant patients would be reflected in the gene expression profile of skeletal muscle. We performed gene expression profiling on skeletal muscle of insulin resistant and insulin sensitive subjects using microarrays. Microarray analysis of 19,000 genes in skeletal muscle did not display a significant difference between insulin resistant and insulin sensitive muscle. This was confirmed with real-time PCR. Our results suggest that insulin resistance is not reflected by changes in the gene expression profile in skeletal muscle.
95 squamous cell lung carcinoma samples (normal tissue: 40 samples, tumor: 55 samples) were analyzed with 8 K cDNA microarray. 1-way ANOVA test was employed to select differentially expressed genes in tumor with FDR<0.01. Among the selected 1,655 genes, final 212 genes were chosen according to the expression fold change and used for following analysis. The expression of up-regulated 64 genes was verified with Reverse Transcription PCR and 10 genes were identified as candidates for SCC markers. In our opinion, those candidates can be exploited as diagnostic or therapeutic purposes. Gene Ontology (GO) based analysis was performed using those 212 genes, and following categories were revealed as significant biological processes: Immune response (GO: 0006955), antigen processing (GO: 0030333), inflammatory response (GO: 0006954), Cell adhesion (GO: 0007155), and Epidermis differentiation (GO: 0008544). Gene set enrichment analysis (GSEA) also carried out on overall gene expression profile with 522 functional gene sets. Glycolysis, cell cycle, K-ras and amino acid biosynthesis related gene sets were most distinguished. These results are consistent with the known characteristics of SCC and may be interconnected to rapid cell proliferation. However, the unexpected results from ERK activation in squamous cell carcinoma gripped our attention, and further studies are under progress.
Data mining techniques can be applied to identify patterns of interest in the gene expression data. One goal in mining gene expression data is to determine how the expression of any particular gene might affect the expression of other genes. To find relationships between different genes, association rules have been applied to gene expression data set [1]. A notable limitation of association rule mining method is that only the association in a single profile experiment can be detected. It cannot be used to find rules across different condition profiles or different time point profile experiments. However, with the appearance of time-series microarray data, it became possible to analyze the temporal relationship between genes. In this paper, we analyze the time-series microarray gene expression data to extract the sequential patterns which are similar to the association rules between genes among different time points in the yeast cell cycle. The sequential patterns found in our work can catch the associations between different genes which express or repress at diverse time points. We have applied sequential pattern mining method to time-series microarray gene expression data and discovered a number of sequential patterns from two groups of genes (test, control) and more sequential patterns have been discovered from test group (same CO term group) than from the control group (different GO term group). This result can be a support for the potential of sequential patterns which is capable of catching the biologically meaningful association between genes.
누룩은 탁주와 약주의 제조를 위한 당화효소와 알코올발효를 위한 미생물의 공급원으로서 제품의 맛과 품질을 결정하는 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 산성누룩의 세균과 진균의 다양성을 조사하기 위해 순수분리 종과 16S 및 28S rRNA gene를 대상으로 한 PCR-DGGE를 이용한 분석을 수행하였다. 누룩 내 세균의 수는 $2.7{\times}10^9$ CFU/g이었으며 순수분리와 PCR-DGGE 분석에서 우점종은 Kocuria spp., Pantoea spp., Lactobacillus spp., Pediococcous spp., Weissella spp., Staphylococcus spp. 그 외 endophytic bacterium, uncultured gamma-proteobacteria, uncultured Cyanobacteria와 Actinobacteria였다. PCR-DGGE profile에서 주된 우점종은 Pediococcous pentosaceus와 uncultured Cyanobacteria 이었다. 누룩 내 진균의 수는 $3.5{\times}10^8$ CFU/g이었으며 순수분리와 PCR-DGGE 분석에서 우점종은 Trichomonascus spp., Pichia spp., Torulaspora spp., Wickerhamomyces spp., Sacharomycopsis spp., Lichtheimia spp., Mucor spp., Rhizopus spp., Aspergillus spp., Cladosporium spp.였다. PCR-DGGE profile에서 주된 우점종은 Pichia kudriavzevii와 Aspergillus oryzae이었다. PCR-DGGE 기술은 본 연구에서 누룩의 미생물군집을 평가하기 위해 처음으로 사용되었으며 미생물 다양성을 설명하는 데 효과적임을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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