Kim, Young-Ho;Lee, Young-Ok;Nou, Ill-Sup;Shim, Ill-Yong;Toshiaki Kameya;Takashi Saito;Kang, Kwon-Kyoo
Plant Resources
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v.1
no.1
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pp.6-12
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1998
The Fp1 gene, originally isolated from red pepper seedlings, encode the iron storage protein, and have a high homology with ferritin genes at DNA and amino acid level. In order to determine ferritin protein expression in vegetative tissue. Fp1 gene was constructed in plant expression vector(PIG12IHm) and introduced in red pepper(var. Bukang, Chungyang and Kalag-Kimjang 2) via Agrobacterium tumefaciensmediated transformation. After selection on MS media containing Kanamycin(Km), putatively selected transformants were confirmed by amplification of selectable marker gene(Fp1 and NPII) by polymerase chain reaction. Northern blot showed that transcripts of Fp1 gene were detected in mature leaves of the plants. In A6, A7 and A8 and A14 of transgenic plants, transcript of Fp1 gene was increased seven-fold to eight-fold than other transgenic plants. Also the proteins obtained from leaves of transgenic plants were immunologically detected by Western blot using rabbit anti-ferritin polyclonal antibody. The expression protein appeared as strong band of apparent mass of 23.5kDa. suggesting the iron accumulation in transgenic red pepper plants.
The ${\beta}$-galactosidase gene from Lactococcus lactis subsp. lactis ATCC 7962 was cloned and its enzymatic properties were characterized, with a view to assessing its potential use as a selection marker in the food-grade cloning vector. Chromosomal DNA from L. lactis subsp. lactis 7962 was cleaved with PstI and ligated into pBR322 for transformation into Escherichia coli TGl. Transformants showing ${\beta}$-galactosidase activity possessed the pBR322 plasmid containing a 10 kilobase (kb) PstI fragment and this plasmid was named pCKL11. The cloned ${\beta}$-galactosidase gene came from the chromosomal DNA of L. lactis subsp. lactis 7962 was confirmed by Southern hybridization. A restriction map of pCKL11 was constructed from the cleavage of both pCKL11 and the purified 10kb insert fraqment. The. optimum pH of the ${\beta}$-galactosidase determined with the E. coli harboring the pCKL11 was 7.0. The optimum temperature was $50^{\circ}C$, while the pI of the enzyme was 7.4. These values were the same as those of the enzyme from the parent strain.
We carried out to study the function of ArgE in transgenic rice plants, which were confirmed by PCR analysis and hygromycin selection. Transgenic rice plants were with selectable marker gene(HPT) inserted in genome of the rice. Southern analysis with hpt probe confirmed by two restriction enzymes that copy numbers of the selectable gene was introduced into the plant genome. We displayed that the relationship between drought stress and ArgE gene with the overexpressing rice plants. From this result, we observed that the degree of leaves damage has no difference in control and transgenic lines. The total RNAs were extracted from 6 weeks-seedling in normal condition in order to examine their expression levels with ArgE-overexpressed transgenic rice. In particular, expression patterns of genes encoding enzymes involved in abiotic stress, including drought and salt stresses. OsGF14a and OsSalt were investigated by reverse transcription-PCR(RT-PCR). Expression levels of the OsSalt gene decreased significantly in transgenic rice plants compared to control plant. However, ion leakage measurement did not demonstrate any leaves damage change between control and ArgE transgenic plants exposure to mannitol treatment. These results suggest that expression of the ArgE is not involved in tolerance for drought stress in rice but may playa role of signaling networks for salt-induced genes.
The detection, characterization and use of quantitative traits loci, QTL, have significant potential to improve the efficiency of selective breeding of species. Therefore, a population with 59 advanced backcross lines($BC_2F_5$), derived from a cross between IR64 and Tarome molaei, were studied in Tonekabon Rice Research Station of Iran in order to map QTLs for panicle length, number of grain per panicle, and panicle grain sterility in rice. The parental screening wtih 235 SSR markers in agarose and polyacrylamide gels revealed 114 markers with clear polymorphic bands. To search for QTLs associated with panicle length, number of grain per panicle, and panicle grain sterility, we constructed a genetic linkage map using 114 microsatellite markers. Positive and negative transgressive segregations were observed in $BC_2F_5$ lines for all traits. Using multiple interval mapping(MIM), a total of 20 putative QTLs were detected, of which eight were for panicle length, three for number of grains, and nine for panicle grain sterility. The maximum number of QTLs were mapped on chromosomes 1 and 2 with eight QTLs. These QTL markers could possible be utilized for marker-assisted selection.
Soybean [Glycine max (L.) Merr.] seed size is a important yield component and is a primary consideration in the development of cultivars for specialty markets. Our objective was to examine the consistency of QTLs for seed size across generations. A 68-plant F$_{2} segregation population derived from a mating between Marcury (small seed) and PI 467.468 (large seed) was evaluated with RAPD markers. In the F$_{2} plant generation (i.e. F$_{3} seed), three markers, OPL09a, OPM)7a, and OPAC12 were significantly (P<0.01) associated with seed size QTLs. In the F$_{2} ; F$_{3} generation (i.e., F$_{4} seed), four markers, OPA092, OPG19, OPL09b, and OPP11 were significantly (P<0.01) associated with seed size QTLs. Just two markers, OPL09a, and OPL09b were significantly (P<0.05) associated with seed size QTLs in both generations. The consistency of QTLs across generations indicates that marker-assisted selection for seed size is possible in a soybean breeding program.
Melanocortin 4 receptor: (MC4R) and Myostatin (MSTN) are two important growth trait-related genes in animals. In this study, we showed that two SNPs, MC4R-719A>G and MSTN-519C>T, found in the promoters of the MC4R and MSTN genes, respectively, are both associated with growth traits in Spinibarbus hollandi. Furthermore, we observed that there were significant associations between the expression levels of the MC4R and MSTN genes and these two growth trait-related SNPs. The expression level of MC4R gene in brain was lower in GG genotype fish with extremely high growth performance than that in AA genotype fish with extremely low growth performance. Expression level of the MSTN gene in muscle was lower in TT genotype fish with extremely high growth performance than that in CC and CT genotype fish with lower growth performance. The results indicated that these SNPs located in the promoters of MC4R and MSTN are associated with growth-related traits through modification of gene expression levels. The MSTN and MC4R SNPs may have useful application in effective marker-assisted selection aimed to increase output in S. hollandi.
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.
Tamarind (Tamarindus indica L.) is one of the multipurpose tree species distributed in the tropical and sub-tropical climates. It is an important fruit yielding tree that supports the livelihood and has high social and cultural values for rural communities. The vegetative, reproductive, qualitative, and quantitative traits of tamarind vary widely. Characterization of phenotypic and genetic structure is essential for the selection of suitable accessions for sustainable cultivation and conservation. This study aimedto examine the genetic relationship among the collected accessions of sweet, red, and sour tamarind by using Random Amplified Polymorphic DNA (RAPD) primers. Nine accessions were collected from germplasm gene banks and subjected to marker analysis. Fifteen highly polymorphic primers generated a total of 169 fragments, out of which 138 bands were polymorphic. The polymorphic information content of RAPD markers varied from 0.10 to 0.44, and the Jaccard's similarity coefficient values ranged from 0.37 to 0.70. The genetic clustering showed a sizable genetic variation in the tamarind accessions at the molecular level. The molecular and biochemical variations in the selected accessions are very important for developing varieties with high sugar, anthocyanin, and acidity traits in the ongoing tamarind improvement program.
Min, Chanhong;Jeong, Hyuntae;Yang, Sejung;Shin, Jennifer Hyunjong
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.42
no.5
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pp.232-240
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2021
Heterogeneity in cancer is the major obstacle for precision medicine and has become a critical issue in the field of a cancer diagnosis. Many attempts were made to disentangle the complexity by molecular classification. However, multi-dimensional information from dynamic responses of cancer poses fundamental limitations on biomolecular marker-based conventional approaches. Cell morphology, which reflects the physiological state of the cell, can be used to track the temporal behavior of cancer cells conveniently. Here, we first present a hybrid learning-based platform that extracts cell morphology in a time-dependent manner using a deep convolutional neural network to incorporate multivariate data. Feature selection from more than 200 morphological features is conducted, which filters out less significant variables to enhance interpretation. Our platform then performs unsupervised clustering to unveil dynamic behavior patterns hidden from a high-dimensional dataset. As a result, we visualize morphology state-space by two-dimensional embedding as well as representative morphology clusters and trajectories. This cell morphology profiling strategy by hybrid learning enables simplification of the heterogeneous population of cancer.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.29
no.1
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pp.65-83
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2022
Although various statistical methods have been developed to map time-dependent genetic factors, most identified genetic variants can explain only a small portion of the estimated genetic variation in longitudinal traits. Gene-gene and gene-time/environment interactions are known to be important putative sources of the missing heritability. However, mapping epistatic gene-gene interactions is extremely difficult due to the very large parameter spaces for models containing such interactions. In this paper, we develop a Gaussian process (GP) based nonparametric Bayesian variable selection method for longitudinal data. It maps multiple genetic markers without restricting to pairwise interactions. Rather than modeling each main and interaction term explicitly, the GP model measures the importance of each marker, regardless of whether it is mostly due to a main effect or some interaction effect(s), via an unspecified function. To improve the flexibility of the GP model, we propose a novel grid-based method for the within-subject dependence structure. The proposed method can accurately approximate complex covariance structures. The dimension of the covariance matrix depends only on the number of fixed grid points although each subject may have different numbers of measurements at different time points. The deviance information criterion (DIC) and the Bayesian predictive information criterion (BPIC) are proposed for selecting an optimal number of grid points. To efficiently draw posterior samples, we combine a hybrid Monte Carlo method with a partially collapsed Gibbs (PCG) sampler. We apply the proposed GP model to a mouse dataset on age-related body weight.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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