Chun Bong-Kyung;Jin Hee-Jeong;Lee Pyung-Jun;Cho Hwan-Gue
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.33
no.2
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pp.143-153
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2006
Microarray which enables us to obtain hundreds and thousands of expression of gene or genotype at once is an epoch-making technology in comparative analysis of genes. First of all, we have to measure the intensity of each gene in an microarray image from the experiment to gain the expression level of each gene. But it is difficult to analyze the microarray image in manual because it has a lot of genes. Meta-gridding method and various auto-gridding methods have been proposed for this, but thew still have some problems. For example, meta-gridding requires manual-work due to some variations in spite of experiment in same microarray, and auto-gridding nay not carried out fully or correctly when an image has a lot of noises or is lowly expressed. In this article, we propose Hierarchical Grid Alignment algorithm for new methodology combining meta-gridding method with auto-gridding method. In our methodology, we necd a meta-grid as an input, and then align it with the microarray image automatically. Experimental results show that the proposed method serves more robust and reliable gridding result than the previous methods. It is also possible for user to do more reliable batch analysis by using our algorithm.
In order to search for specific genotypes related to this unique phenotype, we used whole genomic DNA microarray to characterize the genomic diversity of Helicobacter pylori (H. pylori) strains isolated from clinical patients in China. The open reading frame (ORF) fragments on our microarray were generated by PCR using gene-specific primers. Genomic DNA of H. pylori 26695 and J99 were used as templates. Thirty-four H. pylori isolates were obtained from patients in Shanghai. Results were judged based on In(x) transformed and normalized Cy3/Cy5 ratios. Our microarray included 1882 DNA fragments corresponding to 1636 ORFs of both sequenced H. pylori strains. Cluster analysis, revealed two diverse regions in the H. pylori genome that were not present in other isolates. Among the 1636 genes, 1091 (66.7%) were common to all H. pylori strains, representing the functional core of the genome. Most of the genes found in the H. pylori functional core were responsible for metabolism, cellular processes, transcription and biosynthesis of amino acids, functions that are essential to H. pylori's growth and colonization in its host. In contrast, 522 (31.9%) genes were strain-specific genes that were missing from at least one strain of H. pylori. Strain-specific genes primarily included restriction modification system components, transposase genes, hypothetical proteins and outer membrane proteins. These strain-specific genes may aid the bacteria under specific circumstances during their long-term infection in genetically diverse hosts. Our results suggest 34 H. pylori clinical strains have extensive genomic diversity. Core genes and strain-specific genes both play essential roles in H. pylori propagation and pathogenesis. Our microarray experiment may help select relatively significant genes for further research on the pathogenicity of H. pylori and development of a vaccine for H. pylori.
To investigate whether sulindac, sulindac sulfone, and sulindac sulfide could affect cancer cell viabilities, human colorectal HCTl16 cells were treated with 10 ${\mu}M$ of each NSAID. Among treated NSAms, sulindac sulfide dramatically decreased the cell viabilities detected by MTS and the cytotoxic effect showed dose-dependent manner. To understand the molecular mechanism of cell death in response to sulindac sulfide treatment, we performed oligo DNA microarray analysis. We found that 23 genes were up-regulated more than 2 folds, whereas 33 genes were down-regulated more than 2 folds by treatment of 10 ${\mu}M$ sulindac sulfide. Among the up-regulated genes, we selected 3 genes (NAG-1, DDIT3, PCK2) and performed RT-PCR and quantitative real-time PCR to cofirm microarray data. The results of RT-PCR and real-time PCR were highly accorded with those of microarray experiment. As NAG-1 is well-known gene as tumor suppressor, we detected changes of NAG-1 expression by 10 ${\mu}M$ of sulindac, sulindac sulfone, and sulindac sulfide. The results of RT-PCR and quantitacve real-time PCR indicated that sulindac sulfide was the strongest inducer of NAG-1 among treated NSAIDS. This result implies that induction of NAG-1 by sulindac sulfide plays important role in cell death of colorectal cancer. Overall, we speculate that these results may be helpful in understanding the molecular mechanism of the cancer chemoprevention by sulindac sulfide in human colorectal cancer.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.5
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pp.17-24
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2010
Recently the study of identifying bio-markers for disease diagnosis and prognosis has been actively performed. In particular, lots of attentions have been paid to the finding of pathway gene-sets differentially expressed in disease patients rather than the finding of individual gene markers. In this paper we propose a novel method to identify disease-related pathway gene-sets based on time-series microarray data. For this purpose, we firstly compute individual gene scores by the using maSigPro (microarray Significant Profiles) and then arrange all the genes in the decreasing order of the corresponding gene scores. The rank of each gene in the entire list is used to evaluate the statistical significance of candidate gene-sets with Wilcoxson rank sum test. For the generation of candidate gene-sets, MSigDB (Molecular Signatures Database) pathway information has been employed. The experiment was conducted with prostate cancer time-series microarray data and the results showed the usefulness of the proposed method by correctly identifying 6 out of 7 biological pathways already known as being actually related to prostate cancer.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.7
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pp.1243-1248
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2008
As development in technology of bioinformatics recently mates it possible to operate micro-level experiments, we can observe the expression pattern of total genome through on chip and analyze the interactions of thousands of genes at the same time. In this thesis, we used CDNA microarrays of 3840 genes obtained from neuronal differentiation experiment of cortical stem cells on white mouse with cancer. It analyzed and compared performance of each of the experiment result using existing DT, NB, SVM and multi-perceptron neural network classifier combined the similar scale combination method after constructing class classification model by extracting significant gene list with a similar scale combination method proposed in this paper through normalization. Result classifying in Multi-Perceptron neural network classifier for selected 200 genes using combination of PC(Pearson correlation coefficient) and ED(Euclidean distance coefficient) represented the accuracy of 98.84%, which show that it improve classification performance than case to experiment using other classifier.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.2
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pp.315-320
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2008
Nowadays, a lot of related data obtained from these research could be given a new present meaning to accomplish the original purpose of the whole research as a human genome project. In such a thread, construction of gene expression analysis system and a basis rank analysis system is being watched newly. Recently, being identified fact that particular sub-class of tumor be related with particular chromosome, microarray started to be used in diagnosis field by doing cancer classification and predication based on gene expression information. In this thesis, we used cDNA microarrays of 3840 genes obtained from neuronal differentiation experiment of cortical stem cells on white mouse with cancer, created system that can extract informative gene list through normalization separately and proposed combination method for selecting more significant genes. And possibility of proposed system and method is verified through experiment. That result is that PC-ED combination represent 98.74% accurate and 0.04% MSE, which show that it improve classification performance than case to experiment after generating gene list using single similarity scale.
Objectives : Intracerebral hemorrhage (ICH) is characterized by breakdown of blood vessels within the brain parenchyma. Fundamental therapeutic strategies for ICH, particularly those aimed at neuroprotection, have to be established. So in this experiment, the effects of Woowhangchongshim-won, a traditional prescription formula for treating Cerebral Apoplexy in Asian countries, were investigated. Methods : After intraperitoneal injection of chloralhydrate, rats were placed in a stereotaxic frame. ICH was induced by injection of 1 U collagenase type IV and drug was administered orally for 10 days. The molecular profile of cerebral hemorrhage in rat brain tissue was measured using micro array technique to identify up- or down- regulated genes in brain tissue. These genes induced by brain damage were mainly concerned with general metabolic process such as primary metabolic process, cellular metabolic process, macromolecule metabolic process, and biosynthetic process. Results : The number of genes increased in control and not-changed in experiment was 374, and decreased in control and not-changed in experiment was 527. We are concerned with genes that can be recovered by treatment with medicine, it is especially interesting to above types of genes. Conclusions : Upon medicine treatment to the rat having cerebral hemorrhage, expressions of some genes were restored to normal level. Further analysis using protein interaction database identified some key molecules that can be used for elucidation of therapeutical mechanism of medicine in future.
102 ESTs (Expressed Sequence Tags) were obtained by sequencing clones from a library of rainbow trout kidney cDNAs. Of the sequences generated, 55.8% of the ESTs were represented by 37 known genes. The 45 clones of unknown gene products potentially represent 40 novel genes. The genes involved in structural function (14.5%) and transcription/translation (11.6%) account for the major gene expression activities in the kidney Microarray experiment was conducted to compare gene expression of the unique ESTs in young and adult rainbow trout kidneys. While mitochondrion, cytochrome b, rho G, spastin protein, and three unknown genes were down-regulated in the mature fish kidney, calponin 1, calcium binding protein, histone deacetylase 1, and an unknown gene were up-regulated in the mature fish kidney. This research demonstrates the feasibility and power of functional genomics in rainbow trout.
The olive flounder, Paralichthys olivaceus is susceptible to viral hemorrhagic septicaemia virus (VHSV) at $15^{\circ}C$ but no mortality at $20^{\circ}C$ even though the virus can grow well in vitro at $20^{\circ}C$. Thus, we designed an experiment to know immune response of olive flounder against VHSV when the host reared at $15^{\circ}C$ or $20^{\circ}C$. cDNA microarray analysis was performed to compare the gene expression patterns of the kidney cells between the host reared at $15^{\circ}C$ or $20^{\circ}C$. The expression of MHC class I, IL-8, myeloperoxidae and endonuclease G-like having function for the antigen presentation and chemokine-factor were up-regulted both the $15^{\circ}C$ and $20^{\circ}C$ during VHSV infection. MHC class II gene existing on antigen-presenting cells and B cell lymphocytes, immunoglobulin (Ig) genes and phagocytosis related genes were down-regulated at $15^{\circ}C$ but highly expressed at $20^{\circ}C$. It can be thought that innate immune related antigen presentation by MHC class I and phagocytosis reaction against VHSV are efficiently occur both the temperature but macrophage or B cell related antigen presentation via MHC class II fails to induce downstream immune reactions (adaptive immunity) to make antibody, and it can be one of the reason that causes high mortality only at $15^{\circ}C$.
Researchers of microarray experiment transpose processed images of raw data to possible data of statistical analysis: it is preprocessing. Preprocessing of microarray has image filtering, imputation and normalization. There have been studied about several different methods of normalization and imputation, but there was not further study on the order of the procedures. We have no further study about which things put first on our procedure between normalization and imputation. This study is about the identification of differentially expressed genes(DEG) on the order of the preprocessing steps using two-dye cDNA microarray in colon cancer and gastric cancer. That is, we check for compare which combination of imputation and normalization steps can detect the DEG. We used imputation methods(K-nearly neighbor, Baysian principle comparison analysis) and normalization methods(global, within-print tip group, variance stabilization). Therefore, preprocessing steps have 12 methods. We identified concordance measure of DEG using the datasets to which the 12 different preprocessing orders were applied. When we applied preprocessing using variance stabilization of normalization method, there was a little variance in a sensitive way for detecting DEG.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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