Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is an on-going pandemic disease infecting millions of people across the globe. Recent reports of reduction in antibody levels and the re-emergence of the disease in recovered patients necessitated the understanding of the pandemic at the core level. The cases of multiple organ failures emphasized the consideration of different organ systems while managing the disease. The present study employed RNA sequencing data to determine the disease associated differentially regulated genes and their related protein interactions in several organ systems. It signified the importance of early diagnosis and treatment of the disease. A map of protein interactions of multiple organ systems was built and uncovered CAV1 and CTNNB1 as the top degree nodes. A core interactions sub-network was analyzed to identify different modules of functional significance. AR, CTNNB1, CAV1, and PIK3R1 proteins were unfolded as bridging nodes interconnecting different modules for the information flow across several pathways. The present study also highlighted some of the druggable targets to analyze in drug re-purposing strategies against the COVID-19 pandemic. Therefore, the protein interactions map and the modular interactions of the differentially regulated genes in the multiple organ systems would incline the scientists and researchers to investigate in novel therapeutics for the COVID-19 pandemic expeditiously.
Objectives : Previously, we reported that compound K isolated from fermented ginseng by Aspillus oryzae has a wide biochemical and pharmacological effect, including anti-cancer activity in prostate cancer PC-3 cells. Despite these findings, its signaling pathway and gene expression pattern are not clearly understood. Methods : To confirm the gene expression study of treated with compound K in PC-3 cells, a cDNA microarray chip composed of 44K human cDNA probes was used. MTT assay, western blot analysis, propidium iodide staining, and annexin V/propidium iodide staining were analyzed. Results : We confirmed the differences of gene expression profiles. Then, we analyzed with the cell cycle arrest, cell death and cell proliferation related genes using DAVID database. Conclusions : Our finding should be useful for understanding genome-wide expression patterns of compound K-mediated cell cycle arrest toward induction of cell death and be helpful for finding future cancer therapeutic targets for prostate cancer cells.
Vaccines based on single-cycle viruses that are replication-incompetent due to knockout of replication-related structural gene(s) are more immunogenic than inactivated or subunit vaccines and can be used as delivery vehicles for foreign antigens without concerns on the reverting to virulent forms. The aim of this study was to develop a delivery vehicle for nervous necrosis virus (NNV)-like particles (VLPs) using G gene deleted single-cycle VHSV (rVHSV-𝚫G). Recombinant single-cycle VHSVs carrying NNV capsid protein gene between N and P gene of rVHSV-𝚫G genome (rVHSV-𝚫G-NNVCap) were rescued by reverse genetic technology. The successful expression of NNV capsid protein in cells infected with rVHSV-𝚫G-NNVCap was demonstrated by Western blot analysis, and the production of NNV VLPs in infected cells was confirmed using an electron microscopy. The results suggest that single-cycle VHSVs can be used as a safe delivery vehicle for NNV VLPs, and can be extended to other pathogens for the development of prophylactic vaccines.
Kang, Sun Kyoung;Bae, Hyun Joo;Kwon, Woo Sun;Che, Jingmin;Kim, Tae Soo;Chung, Hyun Cheol;Rha, Sun Young
Genomics & Informatics
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v.18
no.4
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pp.37.1-37.11
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2020
BET inhibitor, as an epigenetic regulator inhibitor, reduces the expression of oncogenes such as Myc and Bcl-2, which affects cancer growth and development. However, it has modest activity because of the narrow therapeutic index. Therefore, combination therapy is necessary to increase the anti-tumor effect. Paclitaxel, an anti-mitotic inhibitor, is used as second-line therapy for gastric cancer (GC) as a monotherapy or combination. In this study, we performed RNA sequencing of GC cells treated with iBET-151 and/or paclitaxel to identify the differentially expressed genes associated with possible mechanisms of synergistic effect. We also performed Gene Ontology enrichment and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes pathway analyses to determine the most enriched terms and pathways of upregulated and downregulated genes. We found 460 genes in which iBET-151 and paclitaxel combination treatment changed more than single-treatment or no-treatment. Thus, additional functional studies are needed, but our results provide the first evidence of the synergistic effect between iBET-151 and paclitaxel in regulating the transcriptome of GC cells.
It is well documented that intensive selection in dairy cattle for economic value such as increased milk yield led to a decline in reproductive performance. Recent studies using genome-wide association studies (GWASs) discovered candidate genes involved in the lower fertility including embryo development and conception rates. However, the information, which showed a lower reproductive performance, is limited to dairy cattle, especially Holstein, and the candidate genes were not examined in the Korean native cattle Hanwoo which has been intensively selected and bred for meat in the last few decades. We selected the candidate genes WBP1 and PARM1 reported to be associated with cow and/or heifer conception in dairy cattle and analyzed the genotype because those genes have non-synonymous single nucleotide polymorphisms (SNPs). To determine the single base change, we used the high resolution melting (HRM) assay which is rapid and cost-effective for a small number of genes. We found that most heifers with higher conception (1: service per conception) have the AA genotype coding Threonine rather than Proline in the WBP1 gene. We did not detect an association for a SNP in PARM1 in our analysis. In conclusion, the genetic variation of WBP1 can be used as a selective marker gene to improve reproductive performance, and HRM assay can be used to identify common SNP genotypes rapidly and cost effectively.
One of the most interesting findings from genome-wide expression analysis is that a considerable amount of noncoding RNA (ncRNA) is present in the cell. Recent studies have identified diverse biological functions of ncRNAs, which are expressed in a much wider array of forms than proteins. Certain ncRNAs associated with diseases, in particular, have attracted research attention as novel therapeutic targets and diagnostic markers. BC200 RNA, a 200-nucleotide ncRNA originally identified as a neuron-specific transcript, is abnormally over-expressed in several types of cancer tissue. A number of recent studies have suggested mechanisms by which abnormal expression of BC200 RNA contributes to the development of cancer. In this article, we first provide a brief review of a recent progress in identifying functions of BC200 RNA in cancer cells, and then offer examples of other ncRNAs as new therapeutic targets and diagnostic markers for human cancer. Finally, we discuss future directions of studies on BC200 RNA for new cancer treatments.
Middle East respiratory syndrome coronavirus (MERS-CoV) was first identified in Saudi Arabia in 2012 and related infection cases have been reported in over 20 countries. Roughly 10,000 human cases have so far been reported in total with fatality rates at up to 40%. The majority of cases have occurred in Saudi Arabia with mostly sporadic outbreaks outside the country except for the one in South Korea in 2015. The Korean MERS-CoV strain was isolated from the second Korean patient and its genome was fully sequenced and deposited. To develop virus-specific protective and therapeutic agents against the Korean isolate and to investigate molecular determinants of virus-host interactions, it is of paramount importance to generate its full-length cDNA. Here we report that two full-length cDNAs from a Korean patient-isolated MERS-CoV strain were generated by a combination of conventional cloning techniques and efficient Gibson assembly reactions. The full-length cDNAs were validated by restriction analysis and their sequence was verified by Sanger method. The resulting cDNA was efficiently transcribed in vitro and the T7 promoter-driven expression was robust. The resulting reverse genetic system will add to the published list of MERS-CoV cDNAs and facilitate the development of Korean isolate-specific antiviral measures.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.12
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pp.43-48
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2018
In this paper, more efficient classification result could be obtained by applying the combination of the Hidden Markov Model and SVM Model to HMSV algorithm gene expression data which simulated the stochastic flow of gene data and clustering it. In this paper, we verified the HMSV algorithm that combines independently learned algorithms. To prove that this paper is superior to other papers, we tested the sensitivity and specificity of the most commonly used classification criteria. As a result, the K-means is 71% and the SOM is 68%. The proposed HMSV algorithm is 85%. These results are stable and high. It can be seen that this is better classified than using a general classification algorithm. The algorithm proposed in this paper is a stochastic modeling of the generation process of the characteristics included in the signal, and a good recognition rate can be obtained with a small amount of calculation, so it will be useful to study the relationship with diseases by showing fast and effective performance improvement with an algorithm that clusters nodes by simulating the stochastic flow of Gene Data through data mining of BigData.
Text mining has become an important research method in biology, with its original purpose to extract biological entities, such as genes, proteins and phenotypic traits, to extend knowledge from scientific papers. However, few thorough studies on text mining and application development, for plant molecular biology data, have been performed, especially for rice, resulting in a lack of datasets available to solve named-entity recognition tasks for this species. Since there are rare benchmarks available for rice, we faced various difficulties in exploiting advanced machine learning methods for accurate analysis of the rice literature. To evaluate several approaches to automatically extract information from gene/protein entities, we built a new dataset for rice as a benchmark. This dataset is composed of a set of titles and abstracts, extracted from scientific papers focusing on the rice species, and is downloaded from PubMed. During the 5th Biomedical Linked Annotation Hackathon, a portion of the dataset was uploaded to PubAnnotation for sharing. Our ultimate goal is to offer a shared task of rice gene/protein name recognition through the BioNLP Open Shared Tasks framework using the dataset, to facilitate an open comparison and evaluation of different approaches to the task.
Jo, Jihoon;Lee, Hyun-Gwan;Kim, Kwang Young;Park, Chungoo
ALGAE
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v.34
no.1
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pp.57-70
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2019
DNA metabarcoding is currently used for large-scale taxonomic identification to understand the community composition in various marine ecosystems. However, before being widely used in this emerging field, this experimental and analytic approach still has several technical challenges to overcome, such as polymerase chain reaction (PCR) bias, and lack of well-established metabarcoding markers, a task which is difficult but not impossible to achieve. In this study, we present an adapted PCR-free small-organelles enriched metagenomics (SoEM) method for marine biodiversity assessment. To avoid PCR bias and random artefacts, we extracted target DNA sequences without PCR amplification from marine environmental samples enriched with small organelles including mitochondria and plastids because their genome sequences provide a valuable source of molecular markers for phylogenetic analysis. To experimentally enrich small organelles, we performed subcellular fractionation using modified differential centrifugation for marine environmental DNA samples. To validate our SoEM method, two marine environmental samples from the coastal waters were tested the taxonomic capturing capacity against that of traditional DNA metabarcoding method. Results showed that, regardless of taxonomic levels, at least 3-fold greater numbers of taxa were identified in our SoEM method, compared to those identified by the conventional multi-locus DNA metabarcoding method. The SoEM method is thus effective and accurate for identifying taxonomic diversity and presents a useful alternative approach for evaluating biodiversity in the marine environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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