Hyun-Joo Kim;Dae-Hee Ahn;Yeuni Yu;Hyejung Han;Si Yeong Kim;Ji-Young Joo;Jin Chung;Hee Sam Na;Ju-Youn Lee
Journal of Periodontal and Implant Science
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제53권1호
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pp.69-84
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2023
Purpose: The objective of this study was to analyze the microbial profile of individuals with peri-implantitis (PI) compared to those of periodontally healthy (PH) subjects and periodontitis (PT) subjects using Illumina sequencing. Methods: Buccal, supragingival, and subgingival plaque samples were collected from 109 subjects (PH: 30, PT: 49, and PI: 30). The V3-V4 region of 16S rRNA was sequenced and analyzed to profile the plaque microbiota. Results: Microbial community diversity in the PI group was higher than in the other groups, and the 3 groups showed significantly separated clusters in the buccal samples. The PI group showed different patterns of relative abundance from those in the PH and PT groups depending on the sampling site at both genus and phylum levels. In all samples, some bacterial species presented considerably higher relative abundances in the PI group than in the PH and PT groups, including Anaerotignum lactatifermentans, Bacteroides vulgatus, Faecalibacterium prausnitzii, Olsenella uli, Parasutterella excrementihominis, Prevotella buccae, Pseudoramibacter alactolyticus, Treponema parvum, and Slackia exigua. Network analysis identified that several well-known periodontal pathogens and newly recognized bacteria were closely correlated with each other. Conclusions: The composition of the microbiota was considerably different in PI subjects compared to PH and PT subjects, and these results could shed light on the mechanisms involved in the development of PI.
Salmonella enterica serovar Typhimurium isolate HJL777 is a virulent bacterial strain in pigs. The high rate of salmonella infection are at high risk of non-typhoidal salmonella gastroenteritis development. Salmonellosis is most common in young pigs. We investigated changes in gut microbiota and biological function in piglets infected with salmonella via analysis of rectal fecal metagenome and intestinal transcriptome using 16S rRNA and RNA sequencing. We identified a decrease in Bacteroides and increase in harmful bacteria such as Spirochaetes and Proteobacteria by microbial community analysis. We predicted that reduction of Bacteroides by salmonella infection causes proliferation of salmonella and harmful bacteria that can cause an intestinal inflammatory response. Functional profiling of microbial communities in piglets with salmonella infection showed increasing lipid metabolism associated with proliferation of harmful bacteria and inflammatory responses. Transcriptome analysis identified 31 differentially expressed genes. Using gene ontology and Innate Immune Database analysis, we identified that BGN, DCN, ZFPM2 and BPI genes were involved in extracellular and immune mechanisms, specifically salmonella adhesion to host cells and inflammatory responses during infection. We confirmed alterations in gut microbiota and biological function during salmonella infection in piglets. Our findings will help prevent disease and improve productivity in the swine industry.
배경: 최근 차세대염기서열분석법(Next Generation Sequencing: NGS)을 이용한 HLA 형별 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 HLA 고해상도 분석법의 내재적 한계인 위상 모호성의 문제를 해결하고, 대량 검체 처리가 가능한 NGS 기반 고해상도 HLA 형별 검사법을, 자체 기술로 개발하고자 본 연구를 실시하였다. 방법: HLA NGS를 위한 핵산 추출 조건, 라이브러리 제작 및 PCR 체계 확립, 그리고 생물정보학을 이용한 HLA 형별 분석법을 개발하였다. 본 기관에서 개발한 NGS 기반 HLA 형별 검사의 정확성을 알아보기 위해 SSOP법으로 HLA 형별을 알고 있는 192개 검체와 SBT법으로 HLA 형별을 알고 있는 28개 검체에 대해 NGS 기반으로 검사한 HLA-A, -B 그리고 -DR 형별 결과를 비교해 보았다. 결과: 두 단계의 PCR을 통한 DNA 라이브러리 제작과 MiSeq (Illumina Inc., San Diego, USA) 기기를 이용한 NGS 시퀸싱 그리고 데이터 분석 시스템을 구축하였다. 기존에 HLA 형별을 알고 있는 220개 혈액 검체에 대해 NGS 기반 HLA 형별검사 결과가 모두 일치함을 확인하였다. 결론: NSG 기반 HLA 형별 검사법은 많은 검체를 효율적인 시간 내에 처리가 가능하여 조혈모세포기증 희망자 HLA 검사 등에 유용할 것으로 기대된다.
Proteomics is a leading technology for the high-throughput analysis of proteins on a genome-wide scale. With the completion of genome sequencing projects and the development of analytical methods for protein characterization, proteomics has become a major field of functional genomics. The initial objective of proteomics was the large-scale identification of all protein species in a cell or tissue. The applications are currently being extended to analyze various functional aspects of proteins such as post-translational modifications, protein-protein interactions, activities and structures. Whereas the proteomics research is quite advanced in animals and yeast as well as Escherichia coli, plant proteomics is only at the initial phase. Major studies of plant proteomics have been reported on subcellular proteomes and protein complexes (e.g. proteins in the plasma membranes, chloroplasts, mitochondria and nuclei). Here several plant proteomics studies will be presented, followed by a recent work using multidimensional protein identification technology (MudPIT).
Background: Microfluidics is of considerable importance in food and agricultural industries. Microfluidics processes low volumes of fluids in channels with extremely small dimensions of tens of micrometers. It enables the miniaturization of analytical devices and reductions in cost and turnaround times. This allows automation, high-throughput analysis, and processing in food and agricultural applications. Purpose: This review aims to provide information on the applications of microfluidics in the agro-food sector to overcome limitations posed by conventional technologies. Results: Microfluidics contributes to medical diagnosis, biological analysis, drug discovery, chemical synthesis, biotechnology, gene sequencing, and ecology. Recently, the applications of microfluidics in food and agricultural industries have increased. A few examples of these applications include food safety analysis, food processing, and animal production. This study examines the fundamentals of microfluidics including fabrication, control, applications, and future trends of microfluidics in the agro-food sector. Conclusions: Future research efforts should focus on developing a small portable platform with modules for fluid handling, sample preparation, and signal detection electronics.
Song, Hae Jung;Lee, JunMo;Graf, Louis;Rho, Mina;Qiu, Huan;Bhattacharya, Debashish;Yoon, Hwan Su
ALGAE
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제31권2호
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pp.137-154
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2016
Next generation sequencing (NGS) technologies have revolutionized many areas of biological research due to the sharp reduction in costs that has led to the generation of massive amounts of sequence information. Analysis of large genome data sets is however still a challenging task because it often requires significant computer resources and knowledge of bioinformatics. Here, we provide a guide for an uninitiated who wish to analyze high-throughput NGS data. We focus specifically on the analysis of organelle genome and metagenome data and describe the current bioinformatic pipelines suited for this purpose.
Recent technical advances, such as chromatin immunoprecipitation combined with DNA microarrays (ChIp-chip) and chromatin immunoprecipitation-sequencing (ChIP-seq), have generated large quantities of high-throughput data. Considering that epigenomic datasets are arranged over chromosomes, their analysis must account for spatial or temporal characteristics. In that sense, simple clustering or classification methodologies are inadequate for the analysis of multi-track ChIP-chip or ChIP-seq data. Approaches that are based on hidden Markov models (HMMs) can integrate dependencies between directly adjacent measurements in the genome. Here, we review three HMM-based studies that have contributed to epigenetic research, from a computational perspective. We also give a brief tutorial on HMM modelling-targeted at bioinformaticians who are new to the field.
Studying biological networks, such as protein-protein interactions, is key to understanding complex biological activities. Various types of large-scale biological datasets have been collected and analyzed with high-throughput technologies, including DNA microarray, next-generation sequencing, and the two-hybrid screening system, for this purpose. In this review, we focus on network-based approaches that help in understanding biological systems and identifying biological functions. Accordingly, this paper covers two major topics in network biology: reconstruction of gene regulatory networks and network-based applications, including protein function prediction, disease gene prioritization, and network-based genome-wide association study.
High Throughput Sequencing (HTS) 기술의 발달로 인해 시퀀싱 비용이 감소함에 따라 다양한 분야에서 이를 활용한 융합 연구가 활발하게 진행되고 있다. HTS 기술에서 가장 중요한 부분은 수백만개의 short read 들을 표준유전체 (reference genome)에 정렬시키는 것인데 RNA 시퀀싱 (RNA-Seq) 의 경우 RNA splicing 으로 인해 일반적인 aligner 로 처리가 불가능하다. 복잡한 RNA-Seq 정렬 문제를 해결하기 위해 그동안 다양한 알고리즘들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 RNA-seq 정렬분야에서 잘 알려진 알고리즘들과 최신 알고리즘들을 살펴봄으로써 RNA-seq 정렬 알고리즘의 동향을 살펴보고자 한다.
Aster spathulifolius Maxim. is belongs to the Asteraceae family which is distributed only in Korea and Japan. It is recognize as a traditionally medicinal plants and economically valuable in ornamental field. However, among the Asteraceae family, the Aster genus, which is lacks in genomic resources and information of molecular function. Therefore, we used high throughput RNA-sequencing transcriptome data of the A. spathulifolius to know molecular level function. DeNovo assembly produced 98,660 unigene with N50 value 1126 bp. Unigenes was performed to analyses the functional annotation against NCBI database like plant database of nucleotide (Nt) and non-redundant protein (Nr), Pfam, Uniprot, KEGG and Transcriptional factor (TF). In addition, Distribution of SSR markers also analyzed for future perfectives. Further, Comparing with other two Asteraceae family species like, Karelinia caspica and Chrysanthemum morifolium to the A. spathulifolius shows the number of gene that regulated in internal and external stress respectively salt-tolerant and heat and drought stress to understand the molecular basis related to the different environments stress.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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