The demand for crop production is increasingly becoming steeper due to the rapid population growth. As a result, breeding cycles should be faster than ever before. However, the current breeding methods cannot meet this requirement because traditional phenotyping methods lag far behind even though genotyping methods have been drastically developed with the advent of next-generation sequencing technology over a short period of time. Consequently, phenotyping has become a bottleneck in large-scale genomics-based plant breeding studies. Recently, however, phenomics, a new discipline involving the characterization of a full set of phenotypes in a given species, has emerged as an alternative technology to come up with exponentially increasing genomic data in plant breeding programs. There are many advantages for using new technologies in phenomics. Yet, the necessity of diverse man power and huge funding for cutting-edge equipment prevent many researchers who are interested in this area from adopting this new technique in their research programs. Currently, only a limited number of groups mostly in developed countries have initiated phenomic studies using high throughput methods. In this short article, we describe the strategies to compete with those advanced groups using limited resources in developing countries, followed by a brief introduction of high throughput phenotyping.
한국생물정보시스템생물학회 2000년도 International Symposium on Bioinformatics
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pp.45-52
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2000
Genomic approach produces massive amount of data within a short time period, New high-throughput automatic sequencers can generate over a million nucleotide sequence information overnight. A typical DNA chip experiment produces tens of thousands expression information, not to mention the tens of megabyte image files, These data must be handled automatically by computer and stored in electronic database, Thus there is a need for systematic approach of data collection, processing, and analysis. DNA sequence information is translated into amino acid sequence and is analyzed for key motif related to its biological and/or biochemical function. Functional genomics will play a significant role in identifying novel drug targets and diagnostic markers for serious diseases. As an enabling technology for functional genomics, bioinformatics is in great need worldwide, In Korea, a new functional genomics project has been recently launched and it focuses on identi☞ing genes associated with cancers prevalent in Korea, namely gastric and hepatic cancers, This involves gene discovery by high throughput sequencing of cancer cDNA libraries, gene expression profiling by DNA microarray and proteomics, and SNP profiling in Korea patient population, Our bioinformatics team will support all these activities by collecting, processing and analyzing these data.
With the advent of the genomics era powered by DNA sequencing technologies, life science is being transformed significantly and biological research and development have been accelerated. Environmental biology concerns the relationships among living organisms and their natural environment, which constitute the global biogeochemical cycle. As sustainability of the ecosystems depends on biodiversity, examining the structure and dynamics of the biotic constituents and fully grasping their genetic and metabolic capabilities are pivotal. The high-speed high-throughput next-generation sequencing can be applied to barcoding organisms either thriving or endangered and to decoding the whole genome information. Furthermore, diversity and the full gene complement of a microbial community can be elucidated and monitored through metagenomic approaches. With regard to human welfare, microbiomes of various human habitats such as gut, skin, mouth, stomach, and vagina, have been and are being scrutinized. To keep pace with the rapid increase of the sequencing capacity, various bioinformatic algorithms and software tools that even utilize supercomputers and cloud computing are being developed for processing and storage of massive data sets. Environmental genomics will be the major force in understanding the structure and function of ecosystems in nature as well as preserving, remediating, and bioprospecting them.
Ginseng (Panax ginseng C.A. Meyer), one of the most widely used medicinal plants in traditional oriental medicine, is used for the treatment of various diseases. It has been classified according to its cultivation environment, such as field cultivated ginseng (FCG) and mountain cultivated ginseng (MCG). However, little is known about differences in gene expression in ginseng roots between field cultivated and mountain cultivated ginseng. In order to investigate the whole transcriptome landscape of ginseng, we employed High-Throughput sequencing technologies using the Illumina HiSeqTM2500 system, and generated a large amount of sequenced transcriptome from ginseng roots. Approximately 77 million and 87 million high-quality reads were produced in the FCG and MCG roots transcriptome analyses, respectively, and we obtained 256,032 assembled unigenes with an average length of 1,171 bp by de novo assembly methods. Functional annotations of the unigenes were performed using sequence similarity comparisons against the following databases: the non-redundant nucleotide database, the InterPro domains database, the Gene Ontology Consortium database, and the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes pathway database. A total of 4,207 unigenes were assigned to specific metabolic pathways, and all of the known enzymes involved in starch and sucrose metabolism pathways were also identified in the KEGG library. This study indicated that alpha-glucan phosphorylase 1, putative pectinesterase/pectinesterase inhibitor 17, beta-amylase, and alpha-glucan phosphorylase isozyme H might be important factors involved in starch and sucrose metabolism between FCG and MCG in different environments.
Kim, Mincheol;Lee, Ki-Hyun;Yoon, Seok-Whan;Kim, Bong-Soo;Chun, Jongsik;Yi, Hana
Genomics & Informatics
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제11권3호
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pp.102-113
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2013
Metagenomics has become one of the indispensable tools in microbial ecology for the last few decades, and a new revolution in metagenomic studies is now about to begin, with the help of recent advances of sequencing techniques. The massive data production and substantial cost reduction in next-generation sequencing have led to the rapid growth of metagenomic research both quantitatively and qualitatively. It is evident that metagenomics will be a standard tool for studying the diversity and function of microbes in the near future, as fingerprinting methods did previously. As the speed of data accumulation is accelerating, bioinformatic tools and associated databases for handling those datasets have become more urgent and necessary. To facilitate the bioinformatics analysis of metagenomic data, we review some recent tools and databases that are used widely in this field and give insights into the current challenges and future of metagenomics from a bioinformatics perspective.
Ataxia-telangiectasia (AT; OMIM 208900) is a rare autosomal recessive inherited progressive neurodegenerative disorder, with onset in early childhood. AT is caused by homozygous or compound heterozygous mutations in ATM (OMIM 607585) on chromosome 11q22. The average prevalence of the disease is estimated at 1 of 100,000 children worldwide. The prevalence of AT in the Republic of Korea is suggested to be extremely low, with only a few cases genetically confirmed thus far. Herein, we report a 5-year-old Korean boy with clinical features such as progressive gait and truncal ataxia, both ankle spasticity, dysarthria, and mild intellectual disability. The patient was identified as a compound heterozygote with two novel genetic variants: a paternally derived c.5288_5289insGA p.(Tyr1763*) nonsense variant and a maternally derived c.8363A>C p.(His2788Pro) missense variant, as revealed by next-generation sequencing and confirmed by Sanger sequencing. Based on claims data from the Health Insurance Review and Assessment Service Republic of Korea, we calculated the prevalence of AT in the Republic of Korea to be about 0.9 per million individuals, which is similar to the worldwide average. Therefore, we suggest that multi-gene panel sequencing including ATM should be considered early diagnosis.
Next generation sequencing (NGS), a high-throughput DNA sequencing technology, is widely used for molecular biological studies. In NGS, RNA-sequencing (RNA-Seq), which is a short-read massively parallel sequencing, is a major quantitative transcriptome tool for different transcriptome studies. To utilize the RNA-Seq data, various quantification and analysis methods have been developed to solve specific research goals, including identification of differentially expressed genes and detection of novel transcripts. Because of the accumulation of RNA-Seq data in the public databases, there is a demand for integrative analysis. However, the available RNA-Seq data are stored in different formats such as read count, transcripts per million, and fragments per kilobase million. This hinders the integrative analysis of the RNA-Seq data. To solve this problem, we have developed a web-based application using Shiny, COEX-seq (Convert a Variety of Measurements of Gene Expression in RNA-Seq) that easily converts data in a variety of measurement formats of gene expression used in most bioinformatic tools for RNA-Seq. It provides a workflow that includes loading data set, selecting measurement formats of gene expression, and identifying gene names. COEX-seq is freely available for academic purposes and can be run on Windows, Mac OS, and Linux operating systems. Source code, sample data sets, and supplementary documentation are available as well.
Recently, single cell RNA sequencing (scRNA-seq) technology has enabled the discovery of novel or rare subtypes of cells and their characteristics. This technique has advanced unprecedented biomedical research by enabling the profiling and analysis of the transcriptomes of single cells at high resolution and throughput. Thus, scRNA-seq has contributed to recent advances in cardiovascular research by the generation of cell atlases of heart and blood vessels and the elucidation of mechanisms involved in cardiovascular development and diseases. This review summarizes the overall workflow of the scRNA-seq technique itself and key findings in the cardiovascular development and diseases based on the previous studies. In particular, we focused on how the single-cell sequencing technology can be utilized in clinical field and precision medicine to treat specific diseases.
The hindgut of horses is an anaerobic fermentative chamber for a complex and dynamic microbial population, which plays a critical role in health and energy requirements. Research on the gut microbiota of Mongolian horses has not been reported until now as far as we know. Mongolian horse is a major local breed in China. We performed high-throughput sequencing of the 16S rRNA genes V4 hypervariable regions from gut fecal material to characterize the gut microbiota of Mongolian horses and compare them to the microbiota in Thoroughbred horses. Fourteen Mongolian and 19 Thoroughbred horses were used in the study. A total of 593,678 sequence reads were obtained from 33 samples analyzed, which were found to belong to 16 phyla and 75 genera. The bacterial community compositions were similar for the two breeds. Firmicutes (56% in Mongolian horses and 53% in Thoroughbred horses) and Bacteroidetes (33% and 32% respectively) were the most abundant and predominant phyla followed by Spirochaete, Verrucomicrobia, Proteobacteria, and Fibrobacteres. Of these 16 phyla, five (Synergistetes, Planctomycetes, Proteobacteria, TM7, and Chloroflexi) were significantly different (p<0.05) between the two breeds. At the genus level, Treponema was the most abundant genus (43% in Mongolian horses vs 29% in Thoroughbred horses), followed by Ruminococcus, Roseburia, Pseudobutyrivibrio, and Anaeroplasma, which were detected in higher distribution proportion in Mongolian horses than in Thoroughbred horses. In contrast, Oscillibacter, Fibrobacter, Methanocorpusculum, and Succinivibrio levels were lower in Mongolian horses. Among 75 genera, 30 genera were significantly different (p<0.05) between the two breeds. We found that the environment was one of very important factors that influenced horse gut microbiota. These findings provide novel information about the gut microbiota of Mongolian horses and a foundation for future investigations of gut bacterial factors that may influence the development and progression of gastrointestinal disease in horses.
다양한 미생물학 연구 분야의 발전에 힘입어 유전체역학은 발전되어 왔다. 예를 들어, 대용량서열화 기술의 발전으로 미생물 유전체의 수는 급속도로 증가해 오고 있다. 이러한 풍부한 유전체 데이터는 전에는 보지 못한 보다 더 정확한 미생물종의 동정에 도움을 주는 균주종 타이핑에 새로운 기회를 제공한다. 유전체역학은 유전체에 일반적인 유전자를 찾고 표기하는 것 뿐만 아니라 항균 저항성 유전자를 찾을 수 있다. 균주종 타이핑과 항균 저항성 유전자 찾기는 각각 종을 구분하고 유전체내의 유전자 위치를 결정하는 유전체 역학의 방법들로 시간에 따른 변화가 없는 측면이다. 이에 반하여, 하나의 숙주가 어떤 숙주를 감염시켰는지 알아내기 위해서는 감염된 숙주들 사이의 시간에 따른 동적인 전염 경로를 추론해야 한다. 이렇게, 균주종 타이핑, 항균 저항성 유전자 찾기, 전염 계통수 추론을 통하여 유전체역학의 궁극적인 목표 중 하나인 미생물성 전염병을 보다 효율적으로 감시할 수 있을 것으로 기대된다. 그리고, 대용량서열화 기술 중, 3세대 서열화기술 중 하나인 옥스포드 나노포어 MinION의 보다 나은 휴대성과 빠른 서열화의 성능 덕분에 유전체역학은 더 많은 발전을 거듭할 것으로 보인다. 이에, 본 연구는 항균 저항성 유전자를 찾고 전염병 경로를 추론하는 계산적인 방법에 대하여 살펴보고, 미생물 유전체역학에서 MinION이 응용된 예들에 대하여 논하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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