Molecular imaging strives to visualize processes in living subjects at the molecular level. Monitoring biochemical processes at this level will allow us to directly track biological processes and signaling events that lead to pathophysiological abnormalities, and help make personalized medicine a reality by allowing evaluation of therapeutic efficacies on an individual basis. Although most molecular imaging techniques emerged from the field of oncology, they have now gradually gained acceptance by the cardiovascular community. Hence, the availability of dedicated high-resolution small animal imaging systems and specific targeting imaging probes is now enhancing our understanding of cardiovascular diseases and expediting the development of newer therapies. Examples include imaging approaches to evaluate and track the progress of recent genetic and cellular therapies for treatment of myocardial ischemia. Other areas include in vivo monitoring of such key molecular processes as angiogenesis and apoptosis, Cardiovascular molecular imaging is already an important research tool in preclinical experiments. The challenge that lies ahead is to implement these techniques into the clinics so that they may help fulfill the promise of molecular therapies and personalized medicine, as well as to resolve disappointments and controversies surrounding the field.
Hyuk Je Lee;Yu Rim Kim;Hee-kyu Choi;Seo Yeon Byeon;Soon Young Hwang;Kwang-Guk An;Seo Jin Ki;Dae-Yeul Bae
Journal of Ecology and Environment
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v.48
no.1
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pp.32-48
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2024
Background: Longitudinal connectivity in river systems strongly affects biological components related to ecosystem functioning, thereby playing an important role in shaping local biodiversity and ecosystem health. Environmental DNA (eDNA)-based metabarcoding has an advantage of enabling to sensitively diagnose the presence/absence of species, becoming an efficient/effective approach for studying the community structure of ecosystems. However, little attention has been paid to eDNA-based biomonitoring for river systems, particularly for assessing the river longitudinal connectivity. In this study, by using eDNA we analyzed and compared species diversity and composition among artificial barriers to assess the longitudinal connectivity of the fish community along down-, mid- and upstream in the Hotancheon from the Geum River basin. Moreover, we investigated temporal variation in eDNA fish community structure and species diversity according to season. Results: The results of species detected between eDNA and conventional surveys revealed higher sensitivity for eDNA and 61% of species (23/38) detected in both methods. The results showed that eDNA-based fish community structure differs from down-, mid- and upstream, and species diversity decreased from down to upstream regardless of season. We found that there was generally higher species diversity at the study sites in spring (a total number of species across the sites [n] = 29) than in autumn (n = 27). Nonmetric multidimensional scaling and heatmap analyses further suggest that there was a tendency for community clusters to form in the down-, mid- and upstream, and seasonal variation in the community structure also existed for the sites. Dominant species in the Hotancheon was Rhynchocypris oxycephalus (26.07%) regardless of season, and subdominant species was Nipponocypris koreanus (16.50%) in spring and Odontobutis platycephala (15.73%) in autumn. Artificial barriers appeared to negatively affect the connectivity of some fish species of high mobility. Conclusions: This study attempts to establish a biological monitoring system by highlighting the versatility and power of eDNA metabarcoding in monitoring native fish community and further evaluating the longitudinal connectivity of river ecosystems. The results of this study suggest that eDNA can be applied to identify fish community structure and species diversity in river systems, although some shortcomings remain still need to be resolved.
Recent progress in the development of non-invasive imaging technologies continues to strengthen the role of molecular imaging biological research. These tools have been validated recently in variety of research models, and have been shown to provide continuous quantitative monitoring of the location(s), magnitude, and time-variation of gene delivery and/or expression. This article reviews the use of radionuclide, magnetic resonance, and optical imaging technologies as they have been used in imaging gene delivery and gene expression for molecular imaging applications. The studies published to date demonstrate that noninvasive imaging tools will help to accelerate pre-clinical model validation as well as allow for clinical monitoring of human diseases.
Park, Hyun-Chul;Bae, Chang-Hwan;Jun, Ju-Min;Kwak, Myoung-Hai
Journal of Ecology and Environment
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v.34
no.3
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pp.323-331
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2011
Biodiversity and the community composition of micro-eukaryotic organisms were investigated in the Upo wetland in Korea using molecular analysis. Molecular identification was performed using cytochrome oxidase I (COI) and small subunit ribosomal DNA (SSU rDNA). The genomic DNA was isolated directly from soil samples. The COI and SSU rDNA regions were amplified using universal primers and then sequenced after cloning. In a similarity search of the obtained sequences with BLAST in the Genbank database, the closely related sequences from NCBI were used to identify the amplified sequences. A total of six eukaryotic groups (Annelida, Arthropoda, Rotifera, Chlorophyta, Bacillariophyta, and Stramenopiles) with COI and six groups (Annelida, Arthropoda, Rotifera, Alveolata, Fungi, and Apicomplexa) with SSU rDNA genes were determined in the Upo wetland. Among 38 taxa in 20 genera, which are closely related to the amplified sequences, 10 genera (50%) were newly reported in Korea and five genera (25%) were shown to be distributed in the Upo wetland. This approach is applicable to the development of an efficient method for monitoring biodiversity without traditional taxonomic processes and is expected to produce more accurate results in depositing molecular barcode data in the near future.
Recent progress in the development of non-invasive imaging technologies continues to strengthen the role of biomedical research. These tools have been validated recently in variety of research models, and have born shown to provide continuous quantitative monitoring of the location(s), magnitude, and time-variation of gene delivery and/or expression. This article reviews the use of PET technologies as they have been used in imaging biological processes for molecular imaging applications. The studies published to date demonstrate that noninvasive imaging tools will help to accelerate pre-clinical model validation as well as allow for clinical monitoring of human diseases.
Various methods for detecting changes in response behaviors of indicator specimens are presented for monitoring effects of toxic treatments. The movement patterns of individuals are quantitatively characterized by statistical (i.e., ANOVA, multivariate analysis) and computational (i.e., fractal dimension, Fourier transform) methods. Extraction of information in complex behavioral data is further illustrated by techniques in ecological informatics. Multi-Layer Perceptron and Self-Organizing Map are applied for detection and patterning of response behaviors of indicator specimens. The recent techniques of Wavelet analysis and line detection by Recurrent Self-Organizing Map are additionally discussed as an efficient tool for checking time-series movement data. Behavioral monitoring could be established as new methodology in integrative ecological assessment, tilling the gap between large-scale (e.g., community structure) and small-scale (e.g., molecular response) measurements.
A new analytical method for measurement of 3,4-dihydroxyphenylalanine (DOPA) in human urine was developed. DOPA from an aqueous solution was converted into an ethoxycarbonyl (EOC) derivative. A tertbutyldimethylsilyl (TBDMS) reaction under anhydrous conditions was then attempted for analysis by gas chromatography-mass spectrometry in selected ion monitoring mode. A new mass spectral data on DOPA as a tri-EOC/mono-TBDMS derivative was built. This method showed good linearity (r ${\geq}$ 0.999), precision (% relative standard deviation = 3.1-9.2), and accuracy (% relative error = -7.2-8.8), with a detection limit of 0.05 ng/mL. This selective and accurate method of DOPA analysis will be useful for biochemical monitoring of various neurological disorders including Parkinson's disease in biological fluids.
Recently development of cell-based assay systems which are useful in molecular cell biology and drug discovery attracts significant attention. Here, we introduce a new technologies for monitoring enzyme activity and its inhibition inside living cells. Among various enzymes, proteases are important targets for studying various biological and disease-related processes such as viral infections, apoptosis and Alzheimer's disease. In this study, a sensitive cell-based protease detection system that enables direct fluorescence detection of a target protease and its inhibition inside living cells is introduced. (omitted)
Recent progress in the development of non-invasive imaging technologies continues to strengthen the role of molecular imaging biological research. These tools have been validated recently in variety of research models, and have been shown to provide continuous quantitative monitoring of the location(s), magnitude, and time-variation of gene expression. This article reviews the principles, characteristics, categories and the use of radionuclide reporter gene imaging technologies as they have been used in imaging cell trafficking, imaging gene therapy, imaging endogenous gene expression and imaging molecular interactions. The studios published to date demonstrate that reporter gene imaging technologies will help to accelerate pre-clinical model validation as well as allow for clinical monitoring of human diseases.
HIV-1 coreceptor usage and phenotype mainly determined by V3 loop are associated with the disease progression of AIDS. Predicting HIV-1 coreceptor usage and phenotype facilitates the monitoring of R5-to-X4 switch and treatment decision-making. In this study, we employed random forest to predict HIV-1 biological phenotype, based on 37 random features of V3 loop. In comparison with PSSM method, our RF predictor obtained higher prediction accuracy (95.1% for coreceptor usage and 92.1% for phenotype), especially for non-B non-C HIV-l subtypes (96.6% for coreceptor usage and 95.3% for phenotype). The net charge, polarity of V3 loop and five V3 sites are seven most important features for predicting HIV-1 coreceptor usage or phenotype. Among these features, V3 polarity and four V3 sites (22, 12, 18 and 13) are first reported to have high contribution to HIV-1 biological phenotype prediction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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