Identifying genes indispensable for an organism's life and their characteristics is one of the central questions in current biological research, and hence it would be helpful to develop computational approaches towards the prediction of essential genes. The performance of a predictor is usually measured by the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). We propose a novel method by implementing genetic algorithms to maximize the partial AUC that is restricted to a specific interval of lower false positive rate (FPR), the region relevant to follow-up experimental validation. Our predictor uses various features based on sequence information, protein-protein interaction network topology, and gene expression profiles. A feature selection wrapper was developed to alleviate the over-fitting problem and to weigh each feature's relevance to prediction. We evaluated our method using the proteome of budding yeast. Our implementation of genetic algorithms maximizing the partial AUC below 0.05 or 0.10 of FPR outperformed other popular classification methods.
A variety of ligands differ in their capacity to bind the receptor, elicit gene expression, and modulate physiological responses. Such receptors include Toll-like receptors (TLRs), which recognize various patterns of pathogens and lead to primary innate immune activation against invaders, and G-protein coupled receptors (GPCRs), whose interaction with their cognate ligands activates heterotrimeric G proteins and regulates specific downstream effectors, including immuno-stimulating molecules. Once TLRs are activated, they lead to the expression of hundreds of genes together and bridge the arm of innate and adaptive immune responses. We characterized the gene expression profile of Toll-like receptor 4 (TLR4) in RAW 264.7 cells when it bound with its ligand, 2-keto-3-deoxyoctonate (KDO), the active part of lipopolysaccharide. In addition, to determine the network communications among the TLR, Janus kinase (JAK)/signal transducer and activator of transcription (STAT), and GPCR, we tested RAW 264.7 cells with KDO, interferon-${\beta}$, or cAMP analog 8-Br. The ligands were also administered as a pair of double and triple combinations.
Lee, Young Seok;Kim, Jin Ki;Ryu, Seoung Won;Bae, Se Jong;Kwon, Kang;Noh, Yun Hee;Kim, Sung Young
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.16
no.7
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pp.2793-2800
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2015
In molecular-targeted cancer therapy, acquired resistance to gemcitabine is a major clinical problem that reduces its effectiveness, resulting in recurrence and metastasis of cancers. In spite of great efforts to reveal the overall mechanism of acquired gemcitabine resistance, no definitive genetic factors have been identified that are absolutely responsible for the resistance process. Therefore, we performed a cross-platform meta-analysis of three publically available microarray datasets for cancer cell lines with acquired gemcitabine resistance, using the R-based RankProd algorithm, and were able to identify a total of 158 differentially expressed genes (DEGs; 76 up- and 82 down-regulated) that are potentially involved in acquired resistance to gemcitabine. Indeed, the top 20 up- and down-regulated DEGs are largely associated with a common process of carcinogenesis in many cells. For the top 50 up- and down-regulated DEGs, we conducted integrated analyses of a gene regulatory network, a gene co-expression network, and a protein-protein interaction network. The identified DEGs were functionally enriched via Gene Ontology hierarchy and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes pathway analyses. By systemic combinational analysis of the three molecular networks, we could condense the total number of DEGs to final seven genes. Notably, GJA1, LEF1, and CCND2 were contained within the lists of the top 20 up- or down-regulated DEGs. Our study represents a comprehensive overview of the gene expression patterns associated with acquired gemcitabine resistance and theoretical support for further clinical therapeutic studies.
Kim, Young-Uk;Kim, Il-Hyun;Bang, Ok-Sun;Kim, Young-Joo
Genomics & Informatics
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v.6
no.3
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pp.153-156
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2008
Complex diseases such as stroke and cancer have two or more genetic loci and are affected by environmental factors that contribute to the diseases. Due to the complex characteristics of these diseases, identifying candidate genes requires a system-level analysis of the following: gene ontology, pathway, and interactions. A database and user interface, termed StrokeBase, was developed; StrokeBase provides queries that search for pathways, candidate genes, candidate SNPs, and gene networks. The database was developed by using in silico data mining of HGNC, ENSEMBL, STRING, RefSeq, UCSC, GO, HPRD, KEGG, GAD, and OMIM. Forty candidate genes that are associated with cerebrovascular disease were selected by human experts and public databases. The networked cerebrovascular disease gene maps also were developed; these maps describe genegene interactions and biological pathways. We identified 1127 genes, related indirectly to cerebrovascular disease but directly to the etiology of cerebrovascular disease. We found that a protein-protein interaction (PPI) network that was associated with cerebrovascular disease follows the power-law degree distribution that is evident in other biological networks. Not only was in silico data mining utilized, but also 250K Affymetrix SNP chips were utilized in the 320 control/disease association study to generate associated markers that were pertinent to the cerebrovascular disease as a genome-wide search. The associated genes and the genes that were retrieved from the in silico data mining system were compared and analyzed. We developed a well-curated cerebrovascular disease-associated gene network and provided bioinformatic resources to cerebrovascular disease researchers. This cerebrovascular disease network can be used as a frame of systematic genomic research, applicable to other complex diseases. Therefore, the ongoing database efficiently supports medical and genetic research in order to overcome cerebrovascular disease.
HI0381 of Haemophilus influenzae was investigated by circular dichroism (CD) and nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy. HI0381 is a 153-residue peptidoglycan-associated outer membrane lipoprotein, and a part of the larger Tol/Pal network. Here, we report its backbone $^1H$, $^{15}N$, and $^{13}C$ resonance assignments, and secondary structure predictions. About 97% of all of the $^1HN$, $^{15}N$, $^{13}CO$, $^{13}C{\alpha}$, and $^{13}C{\beta}$ resonances covering 131 non-proline residues of the 134 residue, mature protein, were clarified by sequential and specific assignments. CSI and TALOS analyses revealed that HI0381 contains five ${\alpha}$-helices and five ${\beta}$-strands. To characterize the structure of HI0381, the effects of pH and salt concentration were investigated by CD. In addition, the structural changes occurring when HI0381 was in a membranous environment were investigated by comparing its HSQC spectra and CD data in buffer and in DPC micelles; the results showed that helix ${\alpha}4$ and strand ${\beta}4$ became aligned with the membrane. We conclude that the conformation of HI0381 is affected by the membrane environment, implying that its folded state is directly related to its function.
Objective: The aim of this study was to select the candidate genes affecting meat quality and preliminarily explore the related molecular mechanisms in the Mashen pig. Methods: The present study explored genetic factors affecting meat quality in the Mashen pig using RNA sequencing (RNA-Seq). We sequenced the transcriptomes of 180-day-old Mashen and Large White pigs using longissimus dorsi to select differentially expressed genes (DEGs). Results: The results indicated that a total of 425 genes were differentially expressed between Mashen and Large White pigs. A gene ontology enrichment analysis revealed that DEGs were mainly enriched for biological processes associated with metabolism and muscle development, while a Kyoto encyclopedia of genes and genomes analysis showed that DEGs mainly participated in signaling pathways associated with amino acid metabolism, fatty acid metabolism, and skeletal muscle differentiation. A MCODE analysis of the protein-protein interaction network indicated that the four identified subsets of genes were mainly associated with translational initiation, skeletal muscle differentiation, amino acid metabolism, and oxidative phosphorylation pathways. Conclusion: Based on the analysis results, we selected glutamic-oxaloacetic transaminase 1, malate dehydrogenase 1, pyruvate dehydrogenase 1, pyruvate dehydrogenase kinase 4, and activator protein-1 as candidate genes affecting meat quality in pigs. A discussion of the related molecular mechanisms is provided to offer a theoretical basis for future studies on the improvement of meat quality in pigs.
Background: At the therapeutic doses, diclofenac sodium (DFS) has few toxic side effects on mammals. On the other hand, DFS exhibits potent toxicity against birds and the mechanisms remain ambiguous. Objectives: This paper was designed to probe the toxicity of DFS exposure on the hepatic proteome of broiler chickens. Methods: Twenty 30-day-old broiler chickens were randomized evenly into two groups (n = 10). DFS was administered orally at 10mg/kg body weight in group A, while the chickens in group B were perfused with saline as a control. Histopathological observations, serum biochemical examinations, and quantitative real-time polymerase chain reaction were performed to assess the liver injury induced by DFS. Proteomics analysis of the liver samples was conducted using isobaric tags for relative and absolute quantification (iTRAQ) technology. Results: Ultimately, 201 differentially expressed proteins (DEPs) were obtained, of which 47 were up regulated, and 154 were down regulated. The Gene Ontology classification and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes pathway analysis were conducted to screen target DEPs associated with DFS hepatotoxicity. The regulatory relationships between DEPs and signaling pathways were embodied via a protein-protein interaction network. The results showed that the DEPs enriched in multiple pathways, which might be related to the hepatotoxicity of DFS, were "protein processing in endoplasmic reticulum," "retinol metabolism," and "glycine, serine, and threonine metabolism." Conclusions: The hepatotoxicity of DFS on broiler chickens might be achieved by inducing the apoptosis of hepatocytes and affecting the metabolism of retinol and purine. The present study could provide molecular insights into the hepatotoxicity of DFS on broiler chickens.
Wenfang Xu;Yanan Wang;Changzhong Jin;Weiyang Zhang;Jiangnan Chen;Xuefang Chen;Junli Gao;Junshun Gao;Hong Wang
IMMUNE NETWORK
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v.23
no.6
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pp.46.1-46.16
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2023
Autoimmune hepatitis (AIH) affects all age group and occurs mainly in women. Pyroptosis is a novel programmed cell death featured with cell bursting and release of proinflammatory cytokines. A deeper understanding of AIH pathogenesis will contribute to novel therapy for AIH patients. Here, we aimed to investigate the role of IL-17 in immune-mediated liver injury. The levels of cytokines were measured by ELISA, and mRNA levels of STAT3 and IFN gamma-inducible protein 16 (IFI16) were detected by PCR. Expressions of STAT3, IFI16, gasdermin D and cleaved caspase-1 were measured by western-blotting. Immunohistochemical staining and transmission electron microscopy were applied to evaluate liver histopathological changes of the treated mice. Our results showed that the levels of IFI16 was increased in hepatocytes treated with IL-17 protein, and further elevated after STAT3-overexpressed (STAT3-OE) lentivirus treatment. The levels of IFI16 were reduced in hepatocytes treated with IL-17 neutralizing Ab (nAb), but were significantly increased after STAT3-OE treatment. Pyroptosis was observed in hepatocytes treated with IL-17 protein, and further cell damage was observed after STAT3-OE lentivirus treatment. Liver damage was alleviated in mice treated with IL-17 nAb, however sever damage was experienced after STAT3-OE lentivirus treatment. A binding interaction between IFI16 and STAT3 was detected in IL-17 treated hepatocytes. Glutathione transaminase activity was enhanced in concanavalin A-induced AIH mice compared to the control group (p<0.01). IL-17 plays an important role in activating STAT3 and up-regulating IFI16, which may promote the pyroptosis in AIH-related liver injury through STAT3-IFI16 axis.
Juhee Son;Mi-Jeong Kim;Ji Su Lee;Ji Young Kim;Eunyoung Chun;Ki-Young Lee
IMMUNE NETWORK
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v.21
no.5
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pp.37.1-37.17
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2021
Hepatitis B virus X (HBx) protein has been reported as a key protein regulating the pathogenesis of HBV-induced hepatocellular carcinoma (HCC). Recent evidence has shown that HBx is implicated in the activation of autophagy in hepatic cells. Nevertheless, the precise molecular and cellular mechanism by which HBx induces autophagy is still controversial. Herein, we investigated the molecular and cellular mechanism by which HBx is involved in the TRAF6-BECN1-Bcl-2 signaling for the regulation of autophagy in response to TLR4 stimulation, therefore influencing the HCC progression. HBx interacts with BECN1 (Beclin 1) and inhibits the association of the BECN1-Bcl-2 complex, which is known to prevent the assembly of the pre-autophagosomal structure. Furthermore, HBx enhances the interaction between VPS34 and TRAF6-BECN1 complex, increases the ubiquitination of BECN1, and subsequently enhances autophagy induction in response to LPS stimulation. To verify the functional role of HBx in liver cancer progression, we utilized different HCC cell lines, HepG2, SK-Hep-1, and SNU-761. HBx-expressing HepG2 cells exhibited enhanced cell migration, invasion, and cell mobility in response to LPS stimulation compared to those of control HepG2 cells. These results were consistently observed in HBx-expressed SK-Hep-1 and HBx-expressed SNU-761 cells. Taken together, our findings suggest that HBx positively regulates the induction of autophagy through the inhibition of the BECN1-Bcl-2 complex and enhancement of the TRAF6-BECN1-VPS34 complex, leading to enhance liver cancer migration and invasion.
Background: Molecular mechanisms of natural killer (NK) cell development from hematopoietic stem cells (HSCs) have not been clearly elucidated, although the roles of some genes in NK cell development have been reported previously. Thus, searching for molecules and genes related NK cell developmental stage is important to understand the molecular events of NK cell development. Methods: From our previous SAGE data-base, Gpnmb (Glycoprotein non-metastatic melanoma protein B) was selected for further analysis. We confirmed the level of mRNA and protein of Gpnmb through RT-PCR, quantitative PCR, and FACS analysis. Then we performed cell-based ELISA and FACS analysis, to know whether there are some molecules which can bind to Gpnmb. Using neutralizing antibody, we blocked the interaction between NK cells and OP9 cells, and checked IFN-${\gamma}$ production by ELISA kit. Results: Gpnmb expression was elevated during in vitro developmental stage and bound to OP9 cells, but not to NK precursor cells. In addition, we confirmed that the levels of Gpnmb were increased at NK precursor stage in vivo. We confirmed syndecan4 as a candidate of Gpnmb's binding molecule. When the interaction between NK cells and OP9 cells were inhibited in vitro, IFN-${\gamma}$ production from NK cells were reduced. Conclusion: Based on these observations, it is concluded that Gpnmb has a potential role in NK cell development from HSCs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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