The human oral cavity contains a highly personalized microbiome essential to maintaining health, but capable of causing oral and systemic diseases. Thus, an in-depth definition of "healthy oral microbiome" is critical to understanding variations in disease states from preclinical conditions, and disease onset through progressive states of disease. With rapid advances in DNA sequencing and analytical technologies, population-based studies have documented the range and diversity of both taxonomic compositions and functional potentials observed in the oral microbiome in healthy individuals. Besides factors specific to the host, such as age and race/ethnicity, environmental factors also appear to contribute to the variability of the healthy oral microbiome. Here, we review bioinformatic techniques for metagenomic datasets, including their strengths and limitations. In addition, we summarize the interpersonal and intrapersonal diversity of the oral microbiome, taking into consideration the recent large-scale and longitudinal studies, including the Human Microbiome Project.
Advancements in next generation sequencing (NGS) technologies have significantly increased the translational use of genomics data in the medical field as well as the demand for computational infrastructure capable processing that data. To enhance the current understanding of software and hardware used to compute large scale human genomic datasets (NGS), the performance and accuracy of optimized versions of GATK algorithms, including Parabricks and Sentieon, were compared to the results of the original application (GATK V4.1.0, Intel x86 CPUs). Parabricks was able to process a 50× whole-genome sequencing library in under 3 h and Sentieon finished in under 8 h, whereas GATK v4.1.0 needed nearly 24 h. These results were achieved while maintaining greater than 99% accuracy and precision compared to stock GATK. Sentieon's somatic pipeline achieved similar results greater than 99%. Additionally, the IBM POWER9 CPU performed well on bioinformatic workloads when tested with 10 different tools for alignment/mapping.
Membrane proteins play important roles in the biology of the cell, including intercellular communication and molecular transport. Their well-established importance notwithstanding, the high-resolution structures of membrane proteins remain elusive due to difficulties in protein expression, purification and crystallization. Thus, accurate prediction of membrane protein topology can increase the understanding of membrane protein function. Here, we provide a brief review of the diverse computational methods for predicting membrane protein structure and function, including recent progress and essential bioinformatics tools. Our hope is that this review will be instructive to users studying membrane protein biology in their choice of appropriate bioinformatics methods.
Kim, Unyong;Oh, Myung Jin;Lee, Jua;Hwang, Hee Yeon;An, Hyun Joo
Mass Spectrometry Letters
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제8권4호
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pp.69-78
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2017
Glycosylation, which is one of the most common post-translation modification (PTMs) of proteins, plays a variety of crucial roles in many cellular events and biotherapeutics. Recent advances have led to the development of various analytical methods employing a mass spectrometry for glycomic and glycoproteomic study. However, site-specific glycosylation analysis is still a relatively new area with high potential for technologies and method development. This review will cover current MS-based workflows and technologies for site-specific mapping of glycosylation ranging from glycopeptide preparation to MS analysis. Bioinformatic tools for comprehensive analysis of glycoprotein with high-throughput manner will be also included.
Recent years saw a dramatic increase in genomic and proteomic data in public archives. Now with the complete genome sequences of human and other species in hand, detailed analyses of the genome sequences will undoubtedly improve our understanding of biological systems and at the same time require sophisticated bioinformatic tools. Here we review what computational challenges are ahead and what are the new exciting developments in this exciting field.
A gene encoding a dextransucrase (dsrBCB4) that synthesizes only ${\alpha}$-1,6-linked dextran was cloned from Leuconostoc mesenteroides B-1299CB4. The coding region consisted of an open reading frame (ORF) of 4,395 bp that coded a 1,465-amino-acids protein with a molecular mass of 163,581 Da. The expressed recombinant DSRBCB4 (rDSRBCB4) synthesized oligosaccharides in the presence of maltose or isomaltose as an acceptor, plus the products included ${\alpha}$-1,6-linked glucosyl residues in addition to the maltosyl or isomaltosyl residue. Alignments of the amino acid sequence of DSRBCB4 with glucansucrases from Streptococcus and Leuconostoc identified conserved amino acid residues in the catalytic core that are critical for enzyme activity. The mutants D530N, E568Q, and D641N displayed a 98- to 10,000-fold reduction of total enzyme activity.
Recent sequencing technology development has revolutionized fields of microbial ecology. MiSeq-based microbial community analysis allows us to sequence more than a few hundred samples at a time, which is far more cost-effective than pyrosequencing. The approach, however, has not been preferably used owing to computational difficulties of processing huge amounts of data as well as known Illumina-derived artefact problems with amplicon sequencing. The choice of assembly software to take advantage of paired-end sequencing and methods to remove Illumina artefacts sequences are discussed. The protocol we suggest not only removed erroneous reads, but also dramatically reduced computational workload, which allows even a typical desktop computer to process a huge amount of sequence data generated with Illumina sequencers. We also developed a Web interface (http://biotech.jejunu.ac.kr/ ~abl/16s/) that allows users to conduct fastq-merging and mothur batch creation. The study presented here should provide technical advantages and supports in applying MiSeq-based microbial community analysis.
현재 많은 분야에서 IT 기반 기술의 급속한 발전을 이용하고 있다. 그 중 계속적인 발전을 보이고 있는 생명공학 분야의 기술과 정보기술의 한 형태로 바이오인포메틱스 분야에 많은 관심이 증가되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 바이오인포메틱스 의 분야에서 많은 사용자들이 이용해야하는 생명공학 기술과 데이터베이스 등을 이용하여 웹을 기반으로 하는 콘텐츠를 개발하는데 있어 핵심 기술들을 논하고자 한다. 이와 같은 BIT 관련된 콘텐츠 개발로 인해 현재 제한되어 있는 연구 환경을 개선하고 비용절감의 효과를 보일 수 있도록 한다.
International journal of advanced smart convergence
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제9권1호
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pp.90-97
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2020
Oncolytic viruses are characterized by their ability to selectively kill cancer cells, and thus they have potential for application as novel anticancer agents. Despite an increase in the number of studies on methodologies involving oncolytic viruses, bioinformatic studies generating useful data are lacking. We constructed a database for oncolytic virus research (the oncolytic virus database, OVDB) by integrating scattered genetic information on oncolytic viruses and proposed a systematic means of using the biological data in the database. Our database provides data on 14 oncolytic viral strains and other types of viruses for comparative analysis. We constructed the OVDB using the basic local alignment search tool, and therefore can provides genetic information on highly homologous oncolytic viruses. This study contributes to facilitate systematic bioinformatics research, providing valuable data for development of oncolytic virus-based anticancer therapies.
A temperate phage was isolated from emetic Bacillus cereus NCTC 11143 by mitomycin C and characterized by transmission electron microscopy and DNA and protein analyses. Whole genome sequencing of Bacillus phage 11143 was performed by GS-FLX. The phage has a dsDNA genome of 39,077 bp and a 35% G+C content. Bioinformatic analysis of the phage genome revealed 49 putative ORFs involved in replication, morphogenesis, DNA packaging, lysogeny, and host lysis. Bacillus phage 11143 could be classified as a member of the Siphoviridae family by morphology and genome structure. Genomic comparisons at the DNA and protein levels revealed homologous genetic modules with patterns and morphogenesis proteins similar to those of other Bacillus phages. Thus, Bacillus phages might have a mosaic genetic relationship.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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