Ring chromosome occurs when both telomeres of a chromosome are lost and the remaining portion of the chromosome circularizes to re-establish chromosome stability. This abnormal structure shows mitotic instability unlike the normal chromosomes, causing problems during mitosis. Here, we report one case of "chromosome 4 ring syndrome" on a 6-month-old male patient with growth retardation. Ring chromosome, monosomy, dicentric chromosome were shown by conventional chromosome analysis using peripheral blood. Peripheral blood was used and incubated for 72 hours for chromosome analysis. 3 probes (LSI WHS SpectrumOrange/CEP 4 SpectrumGreen, 4p subtelomere probe, 4q subtelomere probe) were used to detect the origin and breakpoint of ring chromosome 4 by FISH (fluorescense in situ hybridization) technique.
The human chromosome analysis is widely used to diagnose genetic disease and various congenital anomalies. Many researches on automated chromosome karyotype analysis have been carried out, some of which produced commercial systems. However, there still remains much room for improving the accuracy of chromosome classification. In this paper, We proposed an optimal pattern classifier by neural network to improve the accuracy of chromosome classification. The proposed pattern classifier was built up of two-step multi-layer neural network(TMANN). We reconstructed chromosome image to improve the chromosome classification accuracy and extracted four morphological features parameters such as centromeric index (C.I.), relative length ratio(R.L.), relative area ratio(R.A.) and chromosome length(C.L.). These Parameters employed as input in neural network by preprocessing twenty human chromosome images. The experiment results shown that the chromosome classification error was reduced much more than that of the other classification methods.
Suspension cell lines have been newly established from the calli derived from the immuature embryo culture of hexapolid (Triticum aestivum var. sicco), tetrapolid (T. durum) and diploid (T. tauchii or Aegilops squarrosa) wheat species. The chromosomal variation in suspension cultured cell lines was examined and old cell line, C82d, established from T. aestivum var. copain was also used. New method using 1-bromonaphthalene for metaphase rapping of suspension cells was developed. Variation in chromosome number was observed among all the suspension lines. Cells with doubled chromosome number and deleted chromosome were also observed. Extensive structural changes in chromosome were found in C82d line. Chromosome aberrations showed loss of chromosome arms and chromosome segment. The mean chromosome number in suspension cells of T. aestivum var. sicco was 40, in C82d line 33, in T. durum 28 and in T. tauchii 14. The stability of chromosome in suspension cells of diploid and tetrapolid wheats was higher than that of hexaploid wheat.
Researches on chromosome are very significant in cytogenetics since a gene of the chromosome controls revelation of the inheritance plasma The human chromosome analysis is widely used to diagnose genetic disease and various congenital anomalies. Many researches on automated chromosome karyotype analysis has been carried out, some of which produced commercial systems. However, there still remains much room for improving the accuracy of chromosome classification. In this paper, we propose an algorithm for reconstruction of the chromosDme image to improve the chromosome classification accuracy. Morphological feature parameters are extracted from the reconstructed chromosome images. The reconstruction method from chromosome image is the 32 direction line algorithm. We extract three morphological feature parameters, centromeric index(C.I.), relative length ratio(R.L.), and relative area ratio(R.A.), by preprocessing ten human chromosDme images. The experimental results show that proposed algorithm is better than that of other researchers'comparing by feature parameter errors.
A study on chromosome of leucocytes in blood cultures derived from 6 normal Korean was performed . Exact chromosome counts were carried out on 205 cells in male, 211 in female , of which 86.05% revealed a chormosome mordal number of 46. On the basis of relative chromosome lengths and position of centromeres, the Karyotype that the human chromosomes were classified into 7 groups with 22 airs of autosome and one pair of sex chromosome was determined accoridng to the method of denver report. The chromosome number on metaphase was observed in short term cultures of leucocytes from the peripheral blood of 2 patients with chronic granulocytic leukemia and 1 patient with acute granulocitic leukemia . and the chromosome morpholoogy was also investigated in one acute leukemic patient. In all leukemic cases the leucocytes showed the constant value of 46 in the stem -line of chormosome number. But the frequency of cells with 46 chromosomes appeared in the 3 cases was 67.30% in average with a slightly higher range in hypo-andhyper-diploid chromosome numbers than in normal human, The idiogram analysis did not show any abnormality of chromosome in acute leukemic cells.
This experiment was carried out to identify the chromosomes of silkie. It was many difference from other breeds in morphology and characteristics. In this experiment, chromosomal analysis was used early embryos. In aspect of morphological chromosomes, chromosomal size and shape are similar to other breeds. The chromosomes of silkie were shown to morphlogy as follows. They were identified that chromosome #l and #2 were grouped as submentacentric, #3, #5 and #6 were telocentric #4 and #7 were acrocentric and #8 was metacentric chromosome. Zㆍsex chromosome was shown 5th, W-sex chromosome was 8th to 9th and they were metacentric chromosome, respectively. Each chromosome through the G-banding was shown the 3 dark bands in 1 p2, distinct light band in 1p1, dark band in 2p2, broad light band in 3pl, dark band from centromere and distal part in 4th chromosome and dark band in 5pl. Z-sex chromosome was shown dark at p-arm distal part.
The research on chromosomes is very significant in cytogenetics since genes of the chromosomes control revelation of the inheritance plasma. The human chromosome analysis is widely used to study leukemia, malignancy, radiation hazard, and mutagen dosimetry as well as various congenital anomalies such as Down's, Klinefelter's, Edward's, and Patau's syndrome. The framing and analysis of the chromosome karyogram, which requires specific cytogenetic knowledge is most important in this field. Many researches on automated chromosome karyotype analysis methods have been carried out, some of which produced commercial systems. However, there still remains much room to improve the accuracy of chromosome classification and to reduce the processing time in real clinic environments. In this paper, we proposed a hierarchical artificial neural network(HANN) to classify the chromosome karyotype. We extracted three or four chromosome morphological feature parameters such as centromeric index, relative length ratio, relative area ratio, and chromosome length by preprocessing from ten human chromosome images. The feature parameters of five human chromosome images were used to learn HANN and the rest of them were used to classify the chromosome images. The experiment results show that the chromosome classification error is reduced much more than that of the other researchers using less feature parameters.
Fluorscence in situ hybridization with chromosome-specific probe has been shown to be a valid and rapid method for detection of chromosome rearrangements induced by chemical and physical agents. This method is useful for quantifying structural aberrations, expecially for stable ones, such as translocation and insertion, which are difficult to detect with conventional method in human lymphocyte. In order to use the FISH method as a biodosimeter for monitoring human population exposed to various chemical and physical agent, baseline level of chromosome rearragement was established. Blood from forty four healthy adults were collected and analysed with whole chromosome-specific probes by human chromosome 1,2 and 4. The frequencies of stable translocation were 2.45 per 100 cell equivalent and those of insertion, color juction, acentric and dicentric were 0.32, 3.28, 0.23 and 0.27 per 100 cell equivalent respectively. The frequencies of chromosome rearragements increased with age in both sexes except for dicenrics. From above result, stable aberrations accumulate with age and it may reflect integrated lifetime exposure of adverse environment.
The chromosome number was identified and fluorescence in situ hybridization(FISH) mapping of 5S and 45S rDNAs were conducted for C. minima and C. lanceolata in the genus Codonopsis from Jeju island. In this study, we have confirmed that the somatic metaphase chromosome number determined as 2n=2x=16 was the same as the findings from the previous studies. While the conventional staining method makes it rather difficult to distinguish satellite chromosomes due to high degree of variability, FISH analysis produced the exact number and location of 5S and 45S rDNAs. Both species in the genus Codonopsis have a pair of 5S rDNA and their gene loci were observed on chromosome 3. Although two pairs of 45S rDNAs (one on chromosome 1 and the other on chromosome 8) were identified in both species, the 45S rDNA signals on chromosome 8 in C. minima were significantly weaker than those on chromosome 1. In addition, the 45S rDNA signals on chromosome 1 in C. lanceolata showed that the chromosome is non-homologus. In this study, we have determined cytogenetic characteristics of C. minima and C. lanceolata according to their gene replication patterns.
In this paper, we proposed the multi-step multi-layer artificial neural network(MMANN) to classify the chromosome, Which is used as a chromosome pattern classifier after learning. We extracted three chromosome morphological feature parameters such as centromeric index, relative length ratio, and relative area ratio by means of preprocessing method from ten chromosome images. The feature parameters of five chromosome images were used to learn neural network and the rest of them were used to classify the chromosome images. The experiment results show that the chromosome classification error is reduced much more, comparing with less feature parameters than that of the other researchers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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