Epidermal growth factor (EGF) activates many intracellular effector molecules, which subsequently influence the expression levels of many genes involved in cell growth, apoptosis and signal transduction, etc. In this study, the early response of gene expressions due to EGF treatment was monitored using oligonucleotide DNA microarrays in rat schwannoma cell lines. An immunoblotting experiment showed the successful activation of EGF receptors and an effector protein, STAT5, due to EGF treatment. The microarray study showed that 35 genes were significantly induced and 2 were repressed within 60 min after the treatment. The list of induced genes included early growth response 1, suppressor of cytokine signaling 3, c-fos, interferon regulatory factor 1 and early growth response 2, etc. According to the microarray data, six of these were induced by more than 10-fold, and showed at least two different induction patterns, indicating complicated regulatory mechanisms in the EGF signal transduction.
Housekeeping genes are widely used as internal controls in a variety of study types, including real time RT-PCR, microarrays, Northern analysis and RNase protection assays. However, even commonly used housekeeping genes may vary in stability depending on the cell type or disease being studied. Thus, it is necessary to identify additional housekeeping-type genes that show sample-independent stability. Here, we used statistical analysis to examine a large human microarray database, seeking genes that were stably expressed in various tissues, disease states and cell lines. We further selected genes that were expressed at different levels, because reference and target genes should be present in similar copy numbers to achieve reliable quantitative results. Real time RT-PCR amplification of three newly identified reference genes, CGI-119, CTBP1 and GOLGAl, alongside three well-known housekeeping genes, B2M, GAPD, and TUBB, confirmed that the newly identified genes were more stably expressed in individual samples with similar ranges. These results collectively suggest that statistical analysis of microarray data can be used to identify new candidate housekeeping genes showing consistent expression across tissues and diseases. Our analysis identified three novel candidate housekeeping genes (CGI-119, GOLGA1, and CTBP1) that could prove useful for normalization across a variety of RNA-based techniques.
To develop a simplified method that can rapidly prepare DNA microarray probes in a massive scale, a lambda phage genomic DNA-fragments library was constructed for the microarray-probes collection. Four methods of DNA band recovery from the first PCR products were tested and compared. The DNA microarray probes were collected by a novel method of nested PCR that was mediated by gel isolation of the first PCR products. This method was named GIN-PCR. The probes that were prepared by this GIN-PCR technique were used as subjects to fabricate a DNA microarray. The results showed that a wooden toothpick was superior to the other 3 methods, since this technique can steadily transfer the DNA bands as the template of the second PCR after the first PCR. A group of probes were successfully collected and DNA microarrays were constructed using these probes. Hybridization results demonstrated that this technique of DNA recovery and probe preparation was rapid, efficient, and effective. We developed a cost-effective and less labor-intensive method for DNA microarray probe preparation by nested PCR that is mediated by wooden toothpick transfer of the DNA bands in the gel after electrophoresis.
Proceedings of the Korean Society of Plant Biotechnology Conference
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2002.04a
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pp.19-25
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2002
Biotechnology in the 21st century will be driven by three emerging technologies: genomics, high-throughput biology, and bioinformatics. These technologies are complementary to one another. A large number of economically important crops are currently subjected to whole genome sequencing. Functional genomics for determining the functions of the genes comprising the given plant genome is under progress by using various means including phenotyping data from transgenic mutants, gene expression profiling data from DNA microarrays, and metabolic profiling data from LC/mass analysis. The aim of plant molecular breeding is shifting from introducing agronomic traits such as herbicide and insect resistance to introducing quality traits such as healthful oils and proteins, which will lead to improved and nutritional food and feed products. Plant molecular breeding is also expected to aim to develop crops for producing human therapeutic and industrial proteins.
Kim, Young-Ok;Cho, Hyun-Kook;Park, Eun-Mi;Nam, Bo-Hye;Hur, Young-Baek;Lee, Sang-Jun;Cheong, Jae-Hun
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.18
no.9
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pp.1510-1517
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2008
Expresssed sequence tag (EST) analysis was developed from three cDNA libraries constructed from cells of the digestive tract, gonad, and liver of sea squirt. Randomly selected cDNA clones were partially sequenced to generate a total of 922 ESTs, in which 687 unique ESTs were identified respectively. Results of BLASTX search showed that 612 ESTs (89%) have homology to genes of known function whereas 75 ESTs (11%) were unidentified or novel. Based on the major function of their encoded proteins, the identified clones were classified into ten broad categories. We also identified several kinds of immune-related genes as identifying novel genes. Sequence analysis of ESTs revealed the presence of microsatellite-containing genes that may be valuable for further gene mapping studies. The accumulation of a large number of identified cDNA clones is invaluable for the study of sea squirt genetics and developmental biology. Further studies using cDNA microarrays are needed to identify the differentially expressed transcripts after disease infection.
Nelumbinis Semen(NS) has been used in traditional medicine to treat diseases such as depression and diarrhea. In inflammatory responses, microglia produces molecules which are known to play roles in the central nervous system. And we previously studied NS inhibited nitric oxide synthase and secretion of tumor necrosis factor alpha. To explore the global gene expression profiles in BV-2 microglial cell line treated with NS, microarray analysis was performed. The cells were treated with LPS or NS plus LPS for 30min, Ih, 3h, and 6h, respectively. Of 45,101 known genes, with cutoff value of 3-fold change in the expression, 340, 644, 280 and 219 genes were upregulated and 503, 570, 694 and 484 were downregulated in NS treated cells at each time point. The results of the present study shows that treatment of NS reversed the LPS-induced upregulation of such genes as Ecoxsackievirus and adenovirus receptor(CAR), pellino 1, and S100P binding protein. It is thought that microarrays will play an ever-growing role in the advance of our understanding of the pharmacologic actions NS.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.3C
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pp.112-118
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2005
In this paper, we propose a new nonlinear matching measure for automatic analysis of the on-off type DNA microarray images in which the hybridized spots are detected by the template matching method. The proposed measure is obtained by binary-thresholding over the whole template region and taking the number of white pixels inside the spotted area. This measure is compared with the normalized covariance in terms of the classification ability of the successfulness of the locating markers. The proposed measure is evaluated for the scanned images of HPV DNA microarrays where the marker locating is a critical issue because of the small number of spots. The targeting spots of HPV DNA chips are designed for genotyping 22 types of the human papilloma virus(HPV). The proposed measure is proven to give more discriminative response reducing the miss cases of the successful marker locating.
Microdevices have been used as effective experimental tools for the rapid and multiplexed analysis of individual cells in single-cell assays. Technological advances for miniaturizing such systems and the optimization of delicate controls in micron-sized space homing cells have motivated many researchers from diverse fields (e.g., cancer research, stem cell research, therapeutic agent development, etc.) to employ microtools in their scientific research. Microtools allow high-throughput, multiplexed analysis of single cells, and they are not limited by the lack of large samples. These characteristics may significantly benefit the study of immune cells, where the number of cells available for testing is usually limited. In this review, I present an overview of several microtools that are currently available for single-cell analyses in two popular formats: microarrays and microfluidic microdevices. Then, I discuss the potential to study human immunology on the single-cell level, and I highlight several recent examples of immunoassays performed with single-cell microdevice assays. Finally, I discuss the outlook for the development of optimized assay platforms to study human immune cells. The development and application of microdevices for studies on single immune cells presents novel opportunities for the qualitative and quantitative characterization of immune cells and may lead to a comprehensive understanding of fundamental aspects of human immunology.
The most common type of microarray experiment has a simple design using microarray data obtained from two different groups or conditions. A typical method to identify differentially expressed genes (DEGs) between two conditions is the conventional Student's t-test. The t-test is based on the simple estimation of the population variance for a gene using the sample variance of its expression levels. Although empirical Bayes approach improves on the t-statistic by not giving a high rank to genes only because they have a small sample variance, the basic assumption for this is same as the ordinary t-test which is the equality of variances across experimental groups. The t-test and empirical Bayes approach suffer from low statistical power because of the assumption of normal and unimodal distributions for the microarray data analysis. We propose a method to address these problems that is robust to outliers or skewed data, while maintaining the advantages of the classical t-test or modified t-statistics. The resulting data transformation to fit the normality assumption increases the statistical power for identifying DEGs using these statistics.
We evaluated the usefulness of DNA microarray as a comparative genomics tool, and tested the validity of the cutoff values for defining absent genes in test genomes. Three genome-sequenced E. coli strains (K-12, EDL933, and CFT073) were subjected to comparative genomic hybridization with DNA microarrays covering almost all ORFs of the reference strain K-12, and the microarray results were compared with the results obtained from in silico analyses of genome sequences. For defining the K-12 ORFs absent in test genomes (reference strain-specific ORFs), we applied and evaluated the cutoff level of -1. The average sequence similarity between ORFs, to which corresponding spots showed a log-ratio of>-1, was $96.9{\pm}4.8$. The numbers of spots showing a log-ratio of <-1 (P<0.05, t-test) were 90 (2.5%) and 417 (10.6%) for the EDL933 genome and the CFT073 genome, respectively. Frequency of false negatives (FN) was ca. 0.2, and the cutoff level of -1.3 was required to achieve the FN of 0.1. The average sequence similarity of the false negative ORFs was $77.8{\pm}14.8$, indicating that the majority of the false negatives were caused by highly divergent genes. We concluded that the microarray is useful for identifying missing or divergent ORFs in closely related prokaryotic genomes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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