Namsrai Oyun-Erdene;Jung Kwang Su;Kim Sunshin;Ryu Keun Ho
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.280-282
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2005
A ribonucleic acid (RNA) is one of the two types of nucleic acids found in living organisms. An RNA molecule represents a long chain of monomers called nucleotides. The sequence of nucleotides of an RNA molecule constitutes its primary structure, and the pattern of pairing between nucleotides determines the secondary structure of an RNA. Non-coding RNA genes produce transcripts that exert their function without ever producing proteins. Predicting the secondary structure of non-coding RNAs is very important for understanding their functions. We focus on Nussinov's algorithm as useful techniques for predicting RNA secondary structures. We introduce a new traceback matrix and scoring table to improve above algorithm. And the improved algorithm provides better levels of performance than the originals.
A ribonucleic acid (RNA) is one of the two types of nucleic acids found in living organisms. An RNA molecule represents a long chain of monomers called nucleotides. The sequence of nucleotides of an RNA molecule constitutes its primary structure, and the pattern of pairing between nucleotides determines the secondary structure of an RNA. Non-coding RNA genes produce transcripts that exert their function without ever producing proteins. Predicting the secondary structure of non-coding RNAs is very important for understanding their functions. We focus on Nussinov's algorithm as useful techniques for predicting RNA secondary structures. We introduce a new traceback matrix and scoring table to improve above algorithm. And the improved prediction algorithm provides better levels of performance than the originals.
Predicting RNA secondary structure as accurately as possible is very important in functional analysis of RNA molecules. However, different prediction methods and related parameters including terminal GU pair of helices, minimum length of helices, and free energy systems often give different prediction results for the same RNA sequence. Then, which structure is more important than the others? i.e. which combinations of the methods and related parameters are the optimal? In order to investigate above problems, first, three prediction methods, namely, random stacking of helical regions (RS), helical regions distribution (HD), and Zuker's minimum free energy algorithm (ZMFE) were compared by taking 1139 tRNA sequences from Rfam database as the samples with different combinations of parameters. The optimal parameters are derived. Second, Zuker's dynamic programming method for prediction of RNA secondary structure was revised using the above optimal parameters and related software BJRNAFold was developed. Third, the effects of short-range interaction were studied. The results indicated that the prediction accuracy would be improved much if proper short-range factor were introduced. But the optimal short-range factor was difficult to determine. A user-adjustable parameter for short-range factor was introduced in BJRNAFold software.
Most currently known molecular structures were determined by X-ray crystallography or Nuclear Magnetic Resonance (NMR). These methods generate a large amount of structure data, even far small molecules, and consist mainly of three-dimensional atomic coordinates. These are useful for analyzing molecular structure, but structure elements at higher level are also needed for a complete understanding of structure, and especially for structure prediction. Computational approaches exist for identifying secondary structural elements in proteins from atomic coordinates. However, similar methods have not been developed for RNA due in part to the very small amount of structure data so far available, and extracting the structural elements of RNA requires substantial manual work. Since the number of three-dimensional RNA structures is increasing, a more systematic and automated method is needed. We have developed a set of algorithms for recognizing secondary and tertiary structural elements in RNA molecules and in the protein-RNA structures in protein data banks (PDB). The present work represents the first attempt at extracting RNA structure elements from atomic coordinates in structure databases. The regularities in the structure elements revealed by the algorithms should provide useful information for predicting the structure of RNA molecules bound to proteins.
HP0827 has two RNP motif which is a very common protein domain involved in recognition of a wide range of ssRNA/DNA.We acquired 3D NMR spectra of HP0827 which shows well dispersed and homogeneous signals which allows us to assign 98% of all $^1H_N$, $^{15}N$, $^{13}C_{\alpha}$, $^{13}C_{\beta}$ and $^{13}C$=O resonances and 90% of all sidechain resonances. The sequence-specific backbone resonance assignment of HP0827 can be used to gain deeper insights into the nucleic acids binding specificity of HP0827 in the future study. Here, we report secondary structure prediction of HP0827 derived from NMR data. Additionally, ssRNA/DNA binding assay studies was also conducted. This study might provide a clue for exact function of HP0827 based on structure and sequence.
Al-Dabbagh, Nebras N.;Hashim, Hayder O.;Al-Shuhaib, Mohammed Baqur S.
미생물학회지
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제55권1호
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pp.1-8
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2019
Due to the major role played by several species of Streptococcus in the etiology of periodontitis, it is important to assess the pattern of Streptococcus pathogenic pathways within the infected subgingival pockets using a bacterial specific 16S rRNA fragment. From the total of 50 patients with periodontitis included in the study, only 23 Streptococcal isolates were considered for further analyses, in which their 16S rRNA fragments were amplified and sequenced. Then, a comprehensive phylogenetic tree was constructed and in silico prediction was performed for the observed Streptococcal species. The phylogenetic analysis of the subgingival Streptococcal species revealed a high discrimination power of the 16S rRNA fragment to accurately identify three groups of Streptococcus on the species level, including S. salivarius (14 isolates), S. anginosus (5 isolates), and S. gordonii (4 isolates). The employment of state-of-art in silico tools indicated that each Streptococcal species group was characterized with particular transcription factors that bound exclusively with a different 16S rRNA-based secondary structure. In conclusion, the observed data of the present study provided in-depth insights into the mechanism of each Streptococcal species in its pathogenesis, which differ in each observed group, according to the differences in the 16S rRNA secondary structure it takes, and the consequent binding with its corresponding transcription factors. This study paves the way for further interventions of the in silico prediction, with the main conventional in vitro microbiota identification to present an interesting insight in terms of the gene expression pattern and the signaling pathway that each pathogenic species follows in the infected subgingival site.
Paik Soon-Young;Ra Kyung Soo;Cho Hoon Sik;Koo Kwang Bon;Baik Hyung Suk;Lee Myung Chul;Yun Jong Won;Choi Jang Won
Journal of Microbiology
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제44권1호
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pp.64-71
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2006
To investigate the effects of the nucleotide sequences in Shine-Dalgarno (SD) and the spacer region (SD-ATG) on bovine growth hormone (bGH) gene expression, the expression vectors under the control of the T7 promoter (pT7-7 vector) were constructed using bGH derivatives (bGH1 & bGH14) which have different 5'-coding regions and were induced in E. coli BL21 (DE3). Oligonucleotides containing random SD sequences and a spacer region were chemically synthesized and the distance between the SD region and the initiation codon were fixed to nine bases in length. The oligonucleotides were annealed and fused to the bGH1 and bGH14 cDNA, respectively. When the bGH gene was induced with IPTG in E. coli BL21(DE3), some clones containing only bGH14 cDNA produced considerable levels of bGH in the range of $6.9\%\;to\;8.5\%$ of total cell proteins by SDS-PAGE and Western blot. Otherwise, the bGH was not detected in any clones with bGH1 cDNA. Accordingly, the nucleotide sequences of SD and the spacer region affect on bGH expression indicates that the sequences sufficiently destabilize the mRNA secondary structure of the bGH14 gene. When the free energy was calculated from the transcription initiation site to the +51 nucleotide of bGH cDNA using a program of nucleic acid folding and hybridization prediction, the constructs with values below -26.3 kcal/mole (toward minus direction) were not expressed. The constructs with the original sequence of bGH cDNA also did not show any expression, regardless of the free energy values. Thus, the disruption of the mRNA secondary structure may be a major factor regulating bGH expression in the translation initiation process. Accordingly, the first stem-loop among two secondary structures present in the 5'-end region of the bGH gene should be disrupted for the effective expression of bGH.
Although shrimps belonging to family Crangonidae are known to be genetically divergent and ecologically important among the various benthos, any of their mitochondrial genome has not been reported yet. We here determined the complete mitochondrial genome sequence of Crangon hakodatei (Rathbun, 1902), which was collected from East China Sea ($124^{\circ}E$ and $34.5^{\circ}N$). Total mitochondrial genome length of C. hakodatei was 16,060 bp, in which 13 proteins, 2 ribosomal RNAs, 22 transfer RNAs and a putative control region were encoded. Secondary structure prediction analysis showed that twenty tRNA genes exhibit the conserved structure but two genes, $tRNA^{Cys}$ and $tRNA^{Ser}$ (AGN), lack T and D arm, respectively. Based on the sequence similarity of the COI region from the currently reported five species belonging to genus Crangonidae, C. hakodatei was most closely related to Crangon crangon. Phylogenetic analysis of full COXI genes belonging to infraorder Caridea showed that only crangonid shrimps were clustered together with those of Dendrobranchiata. Gene order were well conserved from Penaeoidea to Caridea but $tRNA^{Pro}$ and $tRNA^{Thr}$ in Palaemonid shrimp were flipped each other by the recombination. Further study about mitochondrial genome sequences of shrimps belonging to Crangonidae should be made to know better about their evolutional relationships with other those in infraorder Caridea.
Objective: An experiment was conducted to determine the relationship between the KAP11.1 and the regulation wool fineness. Methods: In previous work, we constructed a skin cDNA library and isolated a full-length cDNA clone termed KAP11.1. On this basis, we conducted a series of bioinformatics analysis. Tissue distribution of KAP11.1 mRNA was performed using semi-quantitative reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) analysis. The expression of KAP11.1 mRNA in primary and secondary hair follicles was performed using real-time PCR (real-time polymerase chain reaction) analysis. The expression location of KAP11.1 mRNA in primary and secondary hair follicles was performed using in situ hybridization. Results: Bioinformatics analysis showed that KAP11.1 gene encodes a putative 158 amino acid protein that exhibited a high content of cysteine, serine, threonine, and valine and has a pubertal mammary gland) structural domain. Secondary structure prediction revealed a high proportion of random coils (76.73%). Semi-quantitative RT-PCR showed that KAP11.1 gene was expressed in heart, skin, and liver, but not expressed in spleen, lung and kidney. Real time PCR results showed that the expression of KAP11.1 has a higher expression in catagen than in anagen in the primary hair follicles. However, in the secondary hair follicles, KAP11.1 has a significantly higher expression in anagen than in catagen. Moreover, KAP11.1 gene has a strong expression in inner root sheath, hair matrix, and a lower expression in hair bulb. Conclusion: We conclude that KAP11.1 gene may play an important role in regulating the fiber diameter.
Ul-Haq, Asad;Jin, Ming Li;Jeong, Kwang Won;Kim, Hwan-Mook;Chun, Kwang-Hoon
Biomolecules & Therapeutics
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제27권2호
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pp.201-209
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2019
Mixed lineage leukemia proteins (MLL) are the key histone lysine methyltransferases that regulate expression of diverse genes. Aberrant activation of MLL promotes leukemia as well as solid tumors in humans, highlighting the urgent need for the development of an MLL inhibitor. We screened and isolated MLL1-binding ssRNAs using SELEX (${\underline{S}}ystemic$${\underline{E}}volution$ of ${\underline{L}}igands$ by ${\underline{E}}xponential$ enrichment) technology. When sequences in sub-libraries were obtained using next-generation sequencing (NGS), the most enriched aptamers-APT1 and APT2-represented about 30% and 26% of sub-library populations, respectively. Motif analysis of the top 50 sequences provided a highly conserved sequence: 5'-A[A/C][C/G][G/U][U/A]ACAGAGGG[U/A]GG[A/C] GAGUGGGU-3'. APT1, APT2, and APT5 embracing this motif generated secondary structures with similar topological characteristics. We found that APT1 and APT2 have a good binding activity and the analysis using mutated aptamer variants showed that the site information in the central region was critical for binding. In vitro enzyme activity assay showed that APT1 and APT2 had MLL1 inhibitory activity. Three-dimensional structure prediction of APT1-MLL1 complex indicates multiple weak interactions formed between MLL1 SET domain and APT1. Our study confirmed that NGS-assisted SELEX is an efficient tool for aptamer screening and that aptamers could be useful in diagnosis and treatment of MLL1-mediated diseases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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