Plant breeders have focused on improving plant architecture as an effective means to increase crop yield. Here, we identify the main-effect quantitative trait loci (QTLs) for plant shape-related traits in rice (Oryza sativa) and find candidate genes by applying whole genome re-sequencing of two parental cultivars using next-generation sequencing. To identify QTLs influencing plant shape, we analyzed six traits: plant height, tiller number, panicle diameter, panicle length, flag leaf length, and flag leaf width. We performed QTL analysis with 178 $F_7$ recombinant inbred lines (RILs) from a cross of japonica rice line 'SNU-SG1' and indica rice line 'Milyang23'. Using 131 molecular markers, including 28 insertion/deletion markers, we identified 11 main- and 16 minor-effect QTLs for the six traits with a threshold LOD value > 2.8. Our sequence analysis identified fifty-four candidate genes for the main-effect QTLs. By further comparison of coding sequences and meta-expression profiles between japonica and indica rice varieties, we finally chose 15 strong candidate genes for the 11 main-effect QTLs. Our study shows that the whole-genome sequence data substantially enhanced the efficiency of polymorphic marker development for QTL fine-mapping and the identification of possible candidate genes. This yields useful genetic resources for breeding high-yielding rice cultivars with improved plant architecture.
Kim, Jae-Wha;Song, Jae-Chan;Lee, In-Ae;Lee, Young-Hee;Nam, Myoung-Soo;Hahn, Yoon-Soo;Chung, Jae-Hoon;Choe, In-Seong
BMB Reports
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제28권5호
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pp.402-407
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1995
Single-run Partial cDNA sequencing was conducted on 1,592 randomly selected human fetal liver cDNA clones of Korean origin to isolate novel genes related to liver functions. Each partial cDNA sequence determined was analyzed by comparing it with the databases. GenBank, Protein Information Resource (PIR) and SWISS-PROT Protein Sequence Data Bank. From a set of 1.592 cDNA clones reported here, 1,433 (90.0% of the total) were informative cDNA sequences. The other 159 clones were identified as DNA sequences which had originated from the cloning vector. Among 1,433 informative partial cDNA sequences, 851 (59.3%) clones were revealed to be identical to known human genes. These known genes have been classified into 225 different kinds of genes. In addition, 340 clones (23.7%) showed various degrees of homology to previously known human genes. Ninety four (6.6%) clones contained various repeated sequences. Twenty four (1.7%) partial cDNA sequences were found to have considerable homology to known genes from evolutionarily distant organism such as yeast, rice, Arabidopsis, mouse and rat, based on database matches, whereas 124 (8.7%) had no Significant matches. Human homologues to functionally characterized genes from different organisms could be classified as candidates for novel human genes of similar functions. Information from the partial cDNA sequences in this study may facilitate the analysis of genes expressed in human fetal liver.
Purpose: Noninvasive prenatal test (NIPT) by massively parallel sequencing (MPS) of cell-free fetal DNA in maternal plasma marks a significant advancement in prenatal screening, minimizing the need for invasive testing of fetal chromosomal aneuploidies. Here, we report the initial clinical performance of NIPT in Korean pregnant women. Materials and Methods: MPS-based NIPT was performed on 910 cases; 5 mL blood samples were collected and sequenced in the Shenzhen BGI Genomic Laboratory to identify aneuploidies. The risk of fetal aneuploidy was determined by L-score and t-score, and classified as high or low. The NIPT results were validated by karyotyping for the high-risk cases and neonatal follow-up for low-risk cases. Results: NIPT was mainly requested for two clinical indications: abnormal biochemical serum-screening result (54.3%) and advanced maternal age (31.4%). Among 494 cases with abnormal biochemical serum-screening results, NIPT detected only 9 (1.8%) high-risk cases. Sixteen cases (1.8%) of 910 had a high risk for aneuploidy: 8 for trisomy 21, 2 for trisomy 18, 1 for trisomy 13, and 5 for sex chromosome abnormalities. Amniocentesis was performed for 7 of these cases (43.8%). In the karyotyping and neonatal data, no false positive or negative results were observed in our study. Conclusion: MPS-based NIPT detects fetal chromosomal aneuploidies with high accuracy. Introduction of NIPT as into clinical settings could prevent about 98% of unnecessary invasive diagnostic procedures.
Fan, Bin;Du, Zhi-Qiang;Gorbach, Danielle M.;Rothschild, Max F.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제23권7호
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pp.833-847
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2010
In the past decade, there have been many advances in whole-genome sequencing in domestic animals, as well as the development of "next-generation" sequencing technologies and high-throughput genotyping platforms. Consequently, these advances have led to the creation of the high-density SNP array as a state-of-the-art tool for genetics and genomics analyses of domestic animals. The emergence and utilization of SNP arrays will have significant impacts not only on the scale, speed, and expense of SNP genotyping, but also on theoretical and applied studies of quantitative genetics, population genetics and molecular evolution. The most promising applications in agriculture could be genome-wide association studies (GWAS) and genomic selection for the improvement of economically important traits. However, some challenges still face these applications, such as incorporating linkage disequilibrium (LD) information from HapMap projects, data storage, and especially appropriate statistical analyses on the high-dimensional, structured genomics data. More efforts are still needed to make better use of the high-density SNP arrays in both academic studies and industrial applications.
Since the introduction of RNA sequencing (RNA-seq) as a high-throughput mRNA expression analysis tool, this procedure has been increasingly implemented to identify cell-level transcriptome changes in a myriad of model systems. However, early methods processed cell samples in bulk, and therefore the unique transcriptomic patterns of individual cells would be lost due to data averaging. Nonetheless, the recent and continuous development of new single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) toolkits has enabled researchers to compare transcriptomes at a single-cell resolution, thus facilitating the analysis of individual cellular features and a deeper understanding of cellular functions. Nonetheless, the rapid evolution of high throughput single-cell "omics" tools has created the need for effective hypothesis verification strategies. Particularly, this issue could be addressed by coupling cell engineering techniques with single-cell sequencing. This approach has been successfully employed to gain further insights into disease pathogenesis and the dynamics of differentiation trajectories. Therefore, this review will discuss the current status of cell engineering toolkits and their contributions to single-cell and genome-wide data collection and analyses.
Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) has greatly advanced our understanding of cellular heterogeneity by profiling individual cell transcriptomes. However, cell dissociation from the tissue structure causes a loss of spatial information, which hinders the identification of intercellular communication networks and global transcriptional patterns present in the tissue architecture. To overcome this limitation, novel transcriptomic platforms that preserve spatial information have been actively developed. Significant achievements in imaging technologies have enabled in situ targeted transcriptomic profiling in single cells at single-molecule resolution. In addition, technologies based on mRNA capture followed by sequencing have made possible profiling of the genome-wide transcriptome at the 55-100 ㎛ resolution. Unfortunately, neither imaging-based technology nor capture-based method elucidates a complete picture of the spatial transcriptome in a tissue. Therefore, addressing specific biological questions requires balancing experimental throughput and spatial resolution, mandating the efforts to develop computational algorithms that are pivotal to circumvent technology-specific limitations. In this review, we focus on the current state-of-the-art spatially resolved transcriptomic technologies, describe their applications in a variety of biological domains, and explore recent discoveries demonstrating their enormous potential in biomedical research. We further highlight novel integrative computational methodologies with other data modalities that provide a framework to derive biological insight into heterogeneous and complex tissue organization.
Cho, Soong-Won;Kang, Dong-Ku;Choo, Jae-Bum;Demllo, Andrew J.;Chang, Soo-Ik
BMB Reports
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제44권11호
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pp.705-712
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2011
Advances in the fields of proteomics and genomics have necessitated the development of high-throughput screening methods (HTS) for the systematic transformation of large amounts of biological/chemical data into an organized database of knowledge. Microfluidic systems are ideally suited for high-throughput biochemical experimentation since they offer high analytical throughput, consume minute quantities of expensive biological reagents, exhibit superior sensitivity and functionality compared to traditional micro-array techniques and can be integrated within complex experimental work flows. A range of basic biochemical and molecular biological operations have been transferred to chip-based microfluidic formats over the last decade, including gene sequencing, emulsion PCR, immunoassays, electrophoresis, cell-based assays, expression cloning and macromolecule blotting. In this review, we highlight some of the recent advances in the application of microfluidics to biochemistry and molecular biology.
Single-cell research has provided a breakthrough in biology to understand heterogeneous cell groups, such as tissues and organs, in development and disease. Molecular barcoding and subsequent sequencing technology insert a single-cell barcode into isolated single cells, allowing separation cell by cell. Given that multimodal information from a cell defines precise cellular states, recent technical advances in methods focus on simultaneously extracting multimodal data recorded in different biological materials (DNA, RNA, protein, etc.). This review summarizes recently developed single-cell multiomics approaches regarding genome, epigenome, and protein profiles with the transcriptome. In particular, we focus on how to anchor or tag molecules from a cell, improve throughputs with sample multiplexing, and record lineages, and we further discuss the future developments of the technology.
Chronic liver disease progresses through several stages, fatty liver, steatohepatitis, cirrhosis, and eventually, it leads to hepatocellular carcinoma (HCC) over a long period of time. Since a large proportion of patients with HCC are accompanied by cirrhosis, it is considered to be an important factor in the diagnosis of liver cancer. This is because cirrhosis leads to an irreversible harmful effect, but the early stages of chronic liver disease could be reversed to a healthy state. Therefore, the discovery of biomarkers that could identify the early stages of chronic liver disease is important to prevent serious liver damage. Biomarker discovery at liver cancer and cirrhosis has enhanced the development of sequencing technology. Next generation sequencing (NGS) is one of the representative technical innovations in the biological field in the recent decades and it is the most important thing to design for research on what type of sequencing methods are suitable and how to handle the analysis steps for data integration. In this review, we comprehensively summarized NGS techniques for identifying genome, transcriptome, DNA methylome and 3D/4D chromatin structure, and introduced framework of processing data set and integrating multi-omics data for uncovering biomarkers.
Isolates of Trichoderma spp. collected from Pleurotus ostreatus and P. eryngii beds, which included loosened substrate compactness and development of green colour, were grouped into three species. The occurrence of different species of Trichoderma was as T. cf. virens(70.8%), T. longibrachiatum(16.7%) and T. harzianum(12.5%). The conidia of Trichoderma spp. were ellipsoidal, obovoid and phialides were bowling pins, lageniform and the length of phialides was $3.5{\sim}10.0{\times}1.3{\sim}3.3{\mu}m$. Phialides of T. cf. virens and T. harzianum were tending clustered, but it was solitary disposition in T. longibrachiatum. T. cf. virens was characterized by predominantly effuse conidiation, sparingly branched, and fertile to the apex and it was penicillate type. RAPD analysis could detect variability amongst three different species of Trichoderma using two newly designed URP-primers. However, intra-specific variation could not be detected in all the isolates except for rDNA sequence data classified Trichoderma isolates into three distinct groups representing three species. The profiles of rDNA sequences of isolates representing a species showed high similarity in T. cf. virens and T. harzianum. However, there was a variation in rDNA sequences of isolates representing T. longibrachiatum. The results of present study reveals that molecular techniques of RAPD and rDNA sequencing can greatly aid in classification based on morphology and precise identification of fast evolving species of Trichoderma.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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