In Korea and China, traditional medicine's holistic approaches, based on the views of whole-body and whole-person, have been applied to make the solution of health problem. However, these holistic approaches of traditional korea or chinese medicine have been limited in interpreting their theories in a view of modern scientific aspects of medicine. This limitation seems to be mainly due to the reductionism approaches of modern scientific medicine. Traditionally, science has taken a reductionism approach; dissecting biological systems into their constituent parts and studying them in isolation. However, systems biology based on omics technologies is providing a new thought and method for traditional medicine's research and interpretation. Systems biology uses integrity study as the characteristic and bioinformatic technology as the key method for connecting reductionism and holism. Therefore, it has much in common with the theory of traditional medicine. It was reviewed that how systems biology is applied to traditional medicine in Korea and China. Also it was suggested that more future researches on interpretation between traditional medicine and systems biology must be focused on personalized medicine since systems biology will have a major impact on future personalized therapeutic approaches.
Due to advances in omics technologies, numerous genome-wide studies on human samples have been published, and most of the omics data with the associated clinical information are available in public repositories, such as Gene Expression Omnibus and ArrayExpress. While analyzing several public datasets, we observed that errors in gender information occur quite often in public datasets. When we analyzed the gender description and the methylation patterns of gender-specific probes (glucose-6-phosphate dehydrogenase [G6PD], ephrin-B1 [EFNB1], and testis specific protein, Y-linked 2 [TSPY2]) in 5,611 samples produced using Infinium 450K HumanMethylation arrays, we found that 19 samples from 7 datasets were erroneously described. We also analyzed 1,819 samples produced using the Affymetrix U133Plus2 array using several gender-specific genes (X (inactive)-specific transcript [XIST], eukaryotic translation initiation factor 1A, Y-linked [EIF1AY], and DEAD [Asp-Glu-Ala-Asp] box polypeptide 3, Y-linked [DDDX3Y]) and found that 40 samples from 3 datasets were erroneously described. We suggest that the users of public datasets should not expect that the data are error-free and, whenever possible, that they should check the consistency of the data.
A number of genes have been therapeutically targeted to relieve cancer, but cancer relapse is still a growing issue. The concept that the surrounding tumor environment is critical for the progression of cancer may foster an answer to the issue of cancer malignancy. Runt domain transcription factors (RUNX1, 2, and 3) are evolutionarily conserved and have been intensively studied for their roles in normal development and pathological conditions. During tumor growth, a hypoxic microenvironment and infiltration of the tumor by immune cells are common phenomena. In this review, we briefly introduce the consequences of hypoxia and immune cell infiltration into the tumor microenvironment with a focus on RUNX3 as a critical regulator. Furthermore, based on our current knowledge of the functional role of RUNX3 in hypoxia and immune cell maintenance, a probable therapeutic intervention is suggested for the effective management of tumor growth and malignancy.
Lee, Eun Goo;Yoon, Young Cheol;Yoon, Jihyun;Lee, Seul Ji;Oh, Yu-Kyoung;Kwon, Sung Won
Biomolecules & Therapeutics
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제29권6호
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pp.582-595
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2021
Researchers have endeavored to identify the etiology of inflammatory bowel diseases, including Crohn's disease and ulcerative colitis. Though the pathogenesis of inflammatory bowel diseases remains unknown, dysregulation of the immune system in the host gastrointestinal tract is believed to be the major causative factor. Omics is a powerful methodological tool that can reveal biochemical information stored in clinical samples. Lipidomics is a subset of omics that explores the lipid classes associated with inflammation. One objective of the present systematic review was to facilitate the identification of biochemical targets for use in future lipidomic studies on inflammatory bowel diseases. The use of high-resolution mass spectrometry to observe alterations in global lipidomics might help elucidate the immunoregulatory mechanisms involved in inflammatory bowel diseases and discover novel biomarkers for them. Assessment of the characteristics of previous clinical trials on inflammatory bowel diseases could help researchers design and establish patient selection and analytical method criteria for future studies on these conditions. In this study, we curated literature exclusively from four databases and extracted lipidomics-related data from literature, considering criteria. This paper suggests that the lipidomics approach toward research in inflammatory bowel diseases can clarify their pathogenesis and identify clinically valuable biomarkers to predict and monitor their progression.
There is no doubt that accumulation of big data using multi-omics technologies will be useful to solve human's long-standing problems such as development of personalized diet and medicine, overcoming diseases, and longevity. However, in the food industry, big data based on omics is scarcely accumulated. In particular, comprehensive analysis of molecular lipid metabolites directly associated with food quality, such as taste, flavor, and texture has been very limited. Moreover, most of food lipidomics studies are applied to analyze lipid components and discriminate authenticity and freshness of limited foods including vegetable and fish oil. However, if lipid big data through food lipidomics research of various foods and materials can be accumulated, lipidomics can be used in the optimization of food processing, production, delivery system, food safety, and storage as well as functional food.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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