Intratumor heterogeneity within a single tumor mass is one of the hallmarks of malignancy and has been reported in various tumor types. The molecular characterization of intratumor heterogeneity in breast cancer is a significant challenge for effective treatment. Using single-cell RNA sequencing (RNA-seq) data from a public resource, an ERBB pathway activated triple-negative cell population was identified. The differential expression of three subtyping marker genes (ERBB2, ESR1, and PGR) was not changed in the bulk RNA-seq data, but the single-cell transcriptomes showed intratumor heterogeneity. This result shows that ERBB signaling is activated using an indirect route and that the molecular subtype is changed on a single-cell level. Our data propose a different view on breast cancer subtypes, clarifying much confusion in this field and contributing to precision medicine.
Objective: Rare study of the non-coding and regulatory regions of the genome limits our ability to decode the mechanisms of fatty liver hemorrhage syndrome (FLHS) in chickens. Methods: Herein, we constructed the high-fat diet-induced FLHS chicken model to investigate the genome-wide active enhancers and transcriptome by H3K27ac target chromatin immunoprecipitation sequencing (ChIP-seq) and RNA sequencing (RNA-Seq) profiles of normal and FLHS liver tissues. Concurrently, an integrative analysis combining ChIP-seq with RNA-Seq and a comparative analysis with chicken FLHS, rat non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) and human NAFLD at the transcriptome level revealed the enhancer and super enhancer target genes and conservative genes involved in metabolic processes. Results: In total, 56 and 199 peak-genes were identified in upregulated peak-genes positively regulated by H3K27ac (Cor (peak-gene correlation) ≥0.5 and log2(FoldChange) ≥1) (PP) and downregulated peak-genes positively regulated by H3K27ac (Cor (peak-gene correlation) ≥0.5 and log2(FoldChange)≤-1) (PN), respectively; then we screened key regulatory targets mainly distributing in lipid metabolism (PCK1, APOA4, APOA1, INHBE) and apoptosis (KIT, NTRK2) together with MAPK and PPAR signaling pathway in FLHS. Intriguingly, PCK1 was also significantly covered in up-regulated super-enhancers (SEs), which further implied the vital role of PCK1 during the development of FLHS. Conclusion: Together, our studies have identified potential therapeutic biomarkers of PCK1 and elucidated novel insights into the pathogenesis of FLHS, especially for the epigenetic perspective.
유전자 규정 네트워크 (GRN)에 RNA-시퀀싱 데이터를 활용할 때, 해당 유전자와 환경과의 상호 작용에 의해서 생기는 형질들 중에서 연관성이 높은 유전자로 GRN을 구성하는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 연구에서는 Big-Data의 RNA-시퀀싱 자료들로, 지지 벡터 머신 회귀 특징 추출(SVM-RFE) 에 근거하여, 연관성이 높은 유전자(maximum-relevancy)는 추출하고, 연관성이 낮은 유전자(minimum-redundancy)는 제거하는 MRMR 필터 방법을 집중도 의존 정규화(intensity-dependent normalization, DEGSEQ)에 기반 하여 데이터의 정밀성을 높여, 소수 연관성 높은 유전자만 판별해 내는 방법을 사용한다. 제안한 방법은 R 언어 패키지를 사용하여 편리함과 동시에, 다른 기존의 방법을 비교하였을 때, Big-Data의 시간 활용도를 높이면서, 동시에 높은 연관성 있는 유전자만을 잘 추출해 냄을 확인하였다.
Purpose: To identify prostate cancer lncRNAs using a pipeline proposed in this study, which is applicable for the identification of lncRNAs that are differentially expressed in prostate cancer tissues but have a negligible potential to encode proteins. Materials and Methods: We used two publicly available RNA-Seq datasets from normal prostate tissue and prostate cancer. Putative lncRNAs were predicted using the biological technology, then specific lncRNAs of prostate cancer were found by differential expression analysis and co-expression network was constructed by the weighted gene co-expression network analysis. Results: A total of 1,080 lncRNA transcripts were obtained in the RNA-Seq datasets. Three genes (PCA3, C20orf166-AS1 and RP11-267A15.1) showed a significant differential expression in the prostate cancer tissues, and were thus identified as prostate cancer specific lncRNAs. Brown and black modules had significant negative and positive correlations with prostate cancer, respectively. Conclusions: The pipeline proposed in this study is useful for the prediction of prostate cancer specific lncRNAs. Three genes (PCA3, C20orf166-AS1, and RP11-267A15.1) were identified to have a significant differential expression in prostate cancer tissues. However, there have been no published studies to demonstrate the specificity of RP11-267A15.1 in prostate cancer tissues. Thus, the results of this study can provide a new theoretic insight into the identification of prostate cancer specific genes.
Junaid, Muhammad;Lee, Aejin;Kim, Jaehyung;Park, Tae Jun;Lim, Su Bin
Molecules and Cells
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제45권9호
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pp.610-619
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2022
Cellular senescence plays a paradoxical role in tumorigenesis through the expression of diverse senescence-associated (SA) secretory phenotypes (SASPs). The heterogeneity of SA gene expression in cancer cells not only promotes cancer stemness but also protects these cells from chemotherapy. Despite the potential correlation between cancer and SA biomarkers, many transcriptional changes across distinct cell populations remain largely unknown. During the past decade, single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) technologies have emerged as powerful experimental and analytical tools to dissect such diverse senescence-derived transcriptional changes. Here, we review the recent sequencing efforts that successfully characterized scRNA-seq data obtained from diverse cancer cells and elucidated the role of senescent cells in tumor malignancy. We further highlight the functional implications of SA genes expressed specifically in cancer and stromal cell populations in the tumor microenvironment. Translational research leveraging scRNA-seq profiling of SA genes will facilitate the identification of novel expression patterns underlying cancer susceptibility, providing new therapeutic opportunities in the era of precision medicine.
Objective: RNA epigenetic modifications play an important role in regulating immune response of mammals. Bovine mastitis induced by Staphylococcus aureus (S. aureus) is a threat to the health of dairy cattle. There are numerous RNA modifications, and how these modification-associated enzymes systematically coordinate their immunomodulatory effects during bovine mastitis is not well reported. Therefore, the role of common RNA modification-related genes (RMRGs) in bovine S. aureus mastitis was investigated in this study. Methods: In total, 80 RMRGs were selected for this study. Four public RNA-seq data sets about bovine S. aureus mastitis were collected and one additional RNA-seq data set was generated by this study. Firstly, quantitative trait locus (QTL) database, transcriptome-wide association studies (TWAS) database and differential expression analyses were employed to characterize the potential functions of selected enzyme genes in bovine S. aureus mastitis. Correlation analysis and weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) were used to further investigate the relationships of RMRGs from different types at the mRNA expression level. Interference experiments targeting the m6 A demethylase FTO and utilizing public MeRIP-seq dataset from bovine Mac-T cells were used to investigate the potential interaction mechanisms among various RNA modifications. Results: Bovine QTL and TWAS database in cattle revealed associations between RMRGs and immune-related complex traits. S. aureus challenged and control groups were effectively distinguished by principal component analysis based on the expression of selected RMRGs. WGCNA and correlation analysis identified modules grouping different RMRGs, with highly correlated mRNA expression. The m6 A modification gene FTO showed significant effects on the expression of m6 A and other RMRGs (such as NSUN2, CPSF2, and METTLE), indicating complex co-expression relationships among different RNA modifications in the regulation of bovine S. aureus mastitis. Conclusion: RNA epigenetic modification genes play important immunoregulatory roles in bovine S. aureus mastitis, and there are extensive interactions of mRNA expression among different RMRGs. It is necessary to investigate the interactions between RNA modification genes regulating complex traits in the future.
염기서열 해독작업에서 각 핵산 단편을 조립하는 contig 구성문제에 활용이 가능한 computer program을 개발하였다. 본 프로그램은 국내에서 광범위하게 사용되고 있는 MS-Windows 운영체제의 개인용 컴퓨터에서 작동이 가능하며, GenBank, FASTA, ASCII 등과 같은 다양한 형태의 염기서열 자료를 입력할 수 있다. 두 단편에서 최대 유사도를 나타내는 부분을 정렬하는 작업에는 염기서열의 국부적 상동성을 계산하고 dynamic programming 알고리즘을 적용하는 방법을 이용하였다. 또한 사용하기 편리한 그래픽 방식의 인터페이스를 제공하여 초보자라도 손쉽게 조작할 수 있다는 장점을 갖는다. 본 프로그램의 성능을 검증하기 위하여 세균과 곰팡이로부터 해독된 16S rRNA 와 18S rRNA 유전자의 단편 염기서열을 재구성하는 작업에 프로그램을 사용하였을 때에 효율적인 작업이 가능하였다.
Kim, Sunyoung;Park, Jungwook;Choi, Okhee;Kim, Jinwoo;Seo, Young-Su
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제24권12호
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pp.1609-1621
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2014
The plant pathogen Burkholderia gladioli, which has a broad host range that includes rice and onion, causes bacterial panicle blight and sheath rot. Based on the complete genome sequence of B. gladioli BSR3 isolated from infected rice sheaths, the genome of B. gladioli BSR3 contains the luxI/luxR family of genes. Members of this family encode N-acyl-homoserine lactone (AHL) quorum sensing (QS) signal synthase and the LuxR-family AHL signal receptor, which are similar to B. glumae BGR1. In B. glumae, QS has been shown to play pivotal roles in many bacterial behaviors. In this study, we compared the QS-dependent gene expression between B. gladioli BSR3 and a QS-defective B. gladioli BSR3 mutant in two different culture states (10 and 24 h after incubation, corresponding to an exponential phase and a stationary phase) using RNA sequencing (RNA-seq). RNA-seq analyses including gene ontology and pathway enrichment revealed that the B. gladioli BSR3 QS system regulates genes related to motility, toxin production, and oxalogenesis, which were previously reported in B. glumae. Moreover, the uncharacterized polyketide biosynthesis is activated by QS, which was not detected in B. glumae. Thus, we observed not only common QS-dependent genes between B. glumae BGR1 and B. gladioli BSR3, but also unique QS-dependent genes in B. gladioli BSR3.
Identification of fusion gene is of prominent importance in cancer research field because of their potential as carcinogenic drivers. RNA sequencing (RNA-Seq) data have been the most useful source for identification of fusion transcripts. Although a number of algorithms have been developed thus far, most programs produce too many false-positives, thus making experimental confirmation almost impossible. We still lack a reliable program that achieves high precision with reasonable recall rate. Here, we present FusionScan, a highly optimized tool for predicting fusion transcripts from RNA-Seq data. We specifically search for split reads composed of intact exons at the fusion boundaries. Using 269 known fusion cases as the reference, we have implemented various mapping and filtering strategies to remove false-positives without discarding genuine fusions. In the performance test using three cell line datasets with validated fusion cases (NCI-H660, K562, and MCF-7), FusionScan outperformed other existing programs by a considerable margin, achieving the precision and recall rates of 60% and 79%, respectively. Simulation test also demonstrated that FusionScan recovered most of true positives without producing an overwhelming number of false-positives regardless of sequencing depth and read length. The computation time was comparable to other leading tools. We also provide several curative means to help users investigate the details of fusion candidates easily. We believe that FusionScan would be a reliable, efficient and convenient program for detecting fusion transcripts that meet the requirements in the clinical and experimental community. FusionScan is freely available at http://fusionscan.ewha.ac.kr/.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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