최근 유전체학과 단백질체학 분야에서 생성되는 방대한 분량의 데이타로부터 생물학적 의미를 추출해내기 위한 생물정보학적인 도구들에 대한 필요성이 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 세포 신호전달 경로에 관한 정보를 효율적으로 표현, 저장함은 물론 저장된 데이타로부터 생물학적 의미를 추출할 수 있도록 하기 위한 다양한 요구 조건들을 생물학자의 관점에서 분석하고, 이들 요구조건을 체계적으로 반영하여 설계한 ROSPath 데이타베이스 시스템을 제안한다. ROSPath 데이타 모델에서는 향후의 확장성을 고려하여 불완전한 지식의 표현이 가능하도록 하며 인터넷상에서 기존의 다른 생화학 데이타베이스를 공유할 수 있는 연결성을 제공한다. 또한, 객체지향 모델을 이용하여 계층적인 구성을 제공함으로써 효율적인 검색을 지원한다. ROSPath 데이타 모델은 두 가지 주요 데이타 요소인 ‘바이오 개체’와 ‘상호작용’으로 정의된다. 바이오 개체는 세포 신호전달 경로에 관여하는 단백질과 단백질 상태 등과 같은 개개의 생화학적인 개체를 의미하고, 상호작용은 단백질 상태 전이나 화학 반응, 단백질-단백질 상호작용 등과 같은 바이오 개체들 간의 다양한 관계 및 신호전달과정을 설명한다. 제안된 ROSPath 데이타 모델을 이용하여 구성되는 복잡한 정보 네트워크는 다양한 생화학 프로세스들을 기술하고 분석하는 데에 활용할 수 있다.
Recently, there has been scientific discussion on the utility of -omics techniques such as genomics, proteomics, and metabolomics within toxicological research and mechanism-based risk assessment. Toxicogenomics is a novel approach integrating the expression analysis of genes (genomic) or proteins (proteomic) with traditional toxicological methods. Since 1999, the toxicogenomic approach has been extensively applied for regulatory purposes in order to understand the potential toxic mechanisms that result from chemical compound exposures. Therefore, this article's purpose was to consider the utility of toxicogenomic profiles for improved risk assessment, explore the current limitations in applying toxicogenomics to regulation, and finally, to rationalize possible avenues to resolve some of the major challenges. Based on many recent works, the significant impact toxicogenomic techniques would have on human health risk assessment is better identification of toxicity pathways or mode-of-actions (MOAs). In addition, the application of toxicogenomics in risk assessment and regulation has proven to be cost effective in terms of screening unknown toxicants prior to more extensive and costly experimental evaluation. However, to maximize the utility of these techniques in regulation, researchers and regulators must resolve many parallel challenges with regard to data collection, integration, and interpretation. Furthermore, standard guidance has to be prepared for researchers and assessors on the scientifically appropriate use of toxicogenomic profiles in risk assessment. The National Institute of Toxicological Research (NITR) looks forward to an ongoing role as leader in addressing the challenges associated with the scientifically sound use of toxicogenomics data in risk assessment.
아스코르빈산(ascorbic acid, AsA)는 강력한 항산화 물질 및 환원제로서 식물에서 산화형 AsA인 dehydroascorbate(DHA)를 활성형인 환원형 AsA로 변환시키는 효소인 dehydroascorbate reductase (DHAR)에 의해 생성된다. 선행연구의 결과로서, 본 연구팀은 참깨의 모상근에서 분리한 DHAR 유전자를 이용하여 항시 발현하는 CaMV 35S 프로모터와 괴경 특이적으로 발현하는 patatin 프로모터의 조절하에 과발현 시킨 형질전환 감자를 개발하였다. 형질전환 감자 식물체들은 비형질전환체 보다 증가된 DHAR 활성과 AsA 함량을 보인 바 있다. 본 연구에서는 단백질체 분석을 통해서 형질전환 감자 식물체에서 DHAR 과발현에 의해 조절되는 단백질들을 조사하였다. 단백질체 분석의 결과로서, 형질전환 감자에서 도입된 DHAR 단백질과 다양한 항산화 관련 단백질들이 식물 생장시기 동안 증가 하였다. 본 연구의 결과로서, 도입된 유전자인 DHAR이 항산화 단백질들의 발현 증가를 통해 형질전환 식물체의 스트레스 내성 기작을 향상 시킬 수 있을 것으로 생각된다.
화학물질은 생체에 들어오면 여러 가지 독성반응을 나타내는데, 독성반응에 따른 유전자 발현을 분석하기 위해 바이오 칩 등을 이용한 신기술이 확산되면서 바이오 디지털 콘텐츠가 다량으로 생성되고 있다. 이 콘텐츠는 그 자체로는 의미가 적고 컴퓨터를 이용한 분석과 보정과정을 거쳐 생물학적으로 의미 있는 값들을 선별하여야 한다. 이런 콘텐츠에는 유전자들의 발현 양상 측정을 목적으로 하는 유전체학(genomics), 유전자의 발현 양상을 측정하는 전사체학(transcriptomics), 단백질의 발현을 측정하는 단백체학(proteomics), 대사체의 발현을 측정하는 대사체학(metabolomics) 등이 있으며, 이를 통칭하여 오믹스(omics)라고 부른다. 오믹스 기술을 독성을 연구하는 분야에 접목한 것이 독성유전체학(toxicogenomics)이며, 이에 대한 콘텐츠를 분석함으로써 독성을 예측하고 독성기전을 규명할 수 있다. 독성분석에 있어서 초기 단계의 분석은 향후 만성독성의 예측에 있어서 중요한 부분을 차지하고 있다. 바이오 디지털 콘텐츠를 이용하여 독성을 예측함에 있어 기존의 방법보다 더 빠르고 정확하게 예측하기 위해서는 많은 정보에 대한 분석기술의 진보가 필요하다. 또, 바이오 디지털 콘텐츠를 이용한 독성예측에 있어서 전체세포보다는 생물학적 현상을 일으키는 특이세포에서 이런 정보를 얻는 것이 중요하다고 생각된다. 또, 향후 바이오 디지털 콘텐츠 분석은 전략적 실험설계에 의한 데이터가 분석되고 축적되어야 하고, 분석알고리즘을 통한 네트워크 분석이 이루어져야 하며, 통합적 데이터 구축을 통해 이루어져야 할 것으로 생각된다.
Background: Panax ginseng, as one of the most widely used herbal medicines worldwide, has been studied comprehensively in terms of the chemical components and pharmacology. The proteins from ginseng are also of great importance for both nutrition value and the mechanism of secondary metabolites. However, the proteomic studies are less reported in the absence of the genome information. With the completion of ginseng genome sequencing, the proteome profiling has become available for the functional study of ginseng protein components. Methods: We optimized the protein extraction process systematically by using SDS-PAGE and one-dimensional liquid chromatography mass spectrometry. The extracted proteins were then analyzed by two-dimensional chromatography separation and cutting-edge mass spectrometry technique. Results: A total of 2,732 and 3,608 proteins were identified from ginseng root and cauline leaf, respectively, which was the largest data set reported so far. Only around 50% protein overlapped between the cauline leaf and root tissue parts because of the function assignment for plant growing. Further gene ontology and KEGG pathway revealed the distinguish difference between ginseng root and leaf, which accounts for the photosynthesis and metabolic process. With in-deep analysis of functional proteins related to ginsenoside synthesis, we interestingly found the cytochrome P450 and UDP-glycosyltransferase expression extensively in cauline leaf but not in the root, indicating that the post glucoside synthesis of ginsenosides might be carried out when growing and then transported to the root at withering. Conclusion: The systematically proteome analysis of Panax ginseng will provide us comprehensive understanding of ginsenoside synthesis and guidance for artificial cultivation.
Lichens contain diverse bioactive secondary metabolites with various chemical and biological properties, which have been widely studied. However, details of the inhibitory mechanisms of their secondary metabolites against influenza A virus (IAV) have not been documented. Here, we investigated the antiviral effect of lichen extracts, obtained from South Korea, against IAV in MDCK cells. Of the lichens tested, Nipponoparmelia laevior (LC24) exhibited the most potent inhibitory effect against IAV infection. LC24 extract significantly increased cell viability, and reduced apoptosis in IAV-infected cells. The LC24 extract also markedly reduced (~ 3.2 log-fold) IAV mRNA expression after 48 h of infection. To understand the antiviral mechanism of LC24 against IAV, proteomic (UPLC-$HDMS^E$) analysis was performed to compare proteome modulation in IAV-infected (V) vs. mock (M) and LC24+IAV (LCV) vs. V cells. Based on Ingenuity Pathway Analysis (IPA), LC24 inhibited IAV infection by modulating several antiviral-related genes and proteins (HSPA4, HSPA5, HSPA8, ANXA1, ANXA2, $HIF-1{\alpha}$, AKT1, MX1, HNRNPH1, HNRNPDL, PDIA3, and VCP) via different signaling pathways, including $HIF-1{\alpha}$ signaling, unfolded protein response, and interferon signaling. These molecules were identified as the specific biomarkers for controlling IAV in vitro and further confirmation of their potential against IAV in vivo is required. Our findings provide a platform for further studies on the application of lichen extracts against IAV.
Sujin Kim;Yunkwon Nam;Min-jeong Kim;Seung-hyun Kwon;Junhyeok Jeon;Soo Jung Shin;Soyoon Park;Sungjae Chang;Hyun Uk Kim;Yong Yook Lee;Hak Su Kim;Minho Moon
Journal of Ginseng Research
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제47권2호
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pp.302-310
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2023
Background: The most common type of dementia, Alzheimer's disease (AD), is marked by the formation of extracellular amyloid beta (Aβ) plaques. The impairments of axons and synapses appear in the process of Aβ plaques formation, and this damage could cause neurodegeneration. We previously reported that non-saponin fraction with rich polysaccharide (NFP) from Korean Red Ginseng (KRG) showed neuroprotective effects in AD. However, precise molecular mechanism of the therapeutic effects of NFP from KRG in AD still remains elusive. Methods: To investigate the therapeutic mechanisms of NFP from KRG on AD, we conducted proteomic analysis for frontal cortex from vehicle-treated wild-type, vehicle-treated 5XFAD mice, and NFP-treated 5XFAD mice by using nano-LC-ESI-MS/MS. Metabolic network analysis was additionally performed as the effects of NFP appeared to be associated with metabolism according to the proteome analysis. Results: Starting from 5,470 proteins, 2,636 proteins were selected for hierarchical clustering analysis, and finally 111 proteins were further selected for protein-protein interaction network analysis. A series of these analyses revealed that proteins associated with synapse and mitochondria might be linked to the therapeutic mechanism of NFP. Subsequent metabolic network analysis via genome-scale metabolic models that represent the three mouse groups showed that there were significant changes in metabolic fluxes of mitochondrial carnitine shuttle pathway and mitochondrial beta-oxidation of polyunsaturated fatty acids. Conclusion: Our results suggested that the therapeutic effects of NFP on AD were associated with synaptic- and mitochondrial-related pathways, and they provided targets for further rigorous studies on precise understanding of the molecular mechanism of NFP.
Background: 20(S)-protopanaxadiol (PPD), a ginsenoside metabolite, has prominent benefits for the central nervous system, especially in improving learning and memory. However, its transcriptional targets in brain tissue remain unknown. Methods: In this study, we first used mass spectrometry-based drug affinity responsive target stability (DARTS) to identify the potential proteins of ginsenosides and intersected them with the transcription factor library. Second, the transcription factor PURA was confirmed as a target of PPD by biolayer interferometry (BLI) and molecular docking. Next, the effect of PPD on the transcriptional levels of target genes of PURA in brain tissues was determined by qRT-PCR. Finally, bioinformatics analysis was used to analyze the potential biological features of these target proteins. Results: The results showed three overlapping transcription factors between the proteomics of DARTS and transcription factor library. BLI analysis further showed that PPD had a higher direct interaction with PURA than parent ginsenosides. Subsequently, BLI kinetic analysis, molecular docking, and mutations in key amino acids of PURA indicated that PPD specifically bound to PURA. The results of qRT-PCR showed that PPD could increase the transcription levels of PURA target genes in brain. Finally, bioinformatics analysis showed that these target proteins were involved in learning and memory function. Conclusion: The above-mentioned findings indicate that PURA is a transcription target of PPD in brain, and PPD upregulate the transcription levels of target genes related to cognitive dysfunction by binding PURA, which could provide a chemical and biological basis for the study of treating cognitive impairment by targeting PURA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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