Background: To further investigate the molecular basis of lung cancer development, we utilize a microarray to identify differentially expressed genes associated with various TNM stages of adenocarcinoma, a subtype with increasing incidence in recent years in China. Methods: A 35K oligo gene array, covering about 25,100 genes, was used to screen differentially expressed genes among 90 tumor samples of lung adenocarcinoma in various TNM stages. To verify the gene array data, three genes (Zimp7, GINS2 and NAG-1) were confirmed by real-time RT-PCR in a different set of samples from the gene array. Results: First, we obtained 640 differentially expressed genes in lung adenocarcinomas compared to the surrounding normal lung tissues. Then, from the 640 candidates we identified 10 differentially expressed genes among different TNM stages (Stage I, II and IIIA), of which Zimp7, GINS2 and NAG-1 genes were first reported to be present at a high level in lung adenocarcinoma. The results of qRT-PCR for the three genes were consistent with those from the gene array. Conclusions: We identified 10 candidate genes associated with different TNM stages in lung adenocarcinoma in the Chinese population, which should provide new insights into the molecular basis underlying the development of lung adenocarcinoma and may offer new targets for the diagnosis, therapy and prognosis prediction.
Bioinformatics is a rapidly emerging field of biomedical research. A flood of large-scale genomic and postgenomic data means that many of the challenges in biomedical research are now challenges in computational sciences. Clinical informatics has long developed methodologies to improve biomedical research and clinical care by integrating experimental and clinical information systems. The informatics revolutions both in bioinformatics and clinical informatics will eventually change the current practice of medicine, including diagnostics, therapeutics, and prognostics. Postgenome informatics, powered by high throughput technologies and genomic-scale databases, is likely to transform our biomedical understanding forever much the same way that biochemistry did a generation ago. The paper describes how these technologies will impact biomedical research and clinical care, emphasizing recent advances in biochip-based functional genomics and proteomics. Basic data preprocessing with normalization, primary pattern analysis, and machine learning algorithms will be presented. Use of integrated biochip informatics technologies, text mining of factual and literature databases, and integrated management of biomolecular databases will be discussed. Each step will be given with real examples in the context of clinical relevance. Issues of linking molecular genotype and clinical phenotype information will be discussed.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2006.02a
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pp.83-89
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2006
Cellular functions are carried out by a concerted action of biochemical pathways whose components have genetic interactions. Abnormalities in the activity of the genes that constitute or modulate these pathways frequently have oncogenic implications. Therefore, identifying the upstream regulatory genes for major biochemical pathways and defining their roles in carcinogenesis can have important consequences in establishing an effective target-oriented antitumor strategy We have analyzed the gene expression profiles of human liver cancer samples using cDNA microarray chips enriched in liver and/or stomach-expressed cDNA elements, and identified groups of genes that can tell tumors from non-tumors or normal liver, or classify tumors according to clinical parameters such as tumor grade, age, and inflammation grade. We also set up a high-throughput cell-based assay system (cell chip) that can monitor the activity of major biochemical pathways through a reporter assay. Then, we applied the cell chip platform for the analysis of the HCC-associated genes discovered from transcriptome profiling, and found a number of cancer marker genes having a potential of modulating the activity of cancer-related biochemical pathways such as E2F, TCF, p53, Stat, Smad, AP-1, c-Myc, HIF and NF-kB. Some of these marker genes were previously blown to modulate these pathways, while most of the others not. Upon a fast-track phenotype analysis, a subset of the genes showed increased colony forming abilities in soft agar and altered cell morphology or adherence characteristics in the presence of purified matrix proteins. We are currently analyzing these selected marker genes in more detail for their effects on various biological Processes and for Possible clinical roles in liver cancer development.
Natural products are a rich source of biologically active small molecules and a fertile area for lead discovery of new drugs [10, 52]. For instance, 5% of the 1,031 new chemical entities approved as drugs by the US Food and Drug Administration (FDA) were natural products between 1981 and 2002, and another 23% were natural product-derived molecules [53]. These molecules have evolved through millions of years of natural selection to interact with biomolecules in the cells or organisms and offer unrivaled chemical and structural diversity [14, 37]. Nonetheless, a large percentage of nature remains unexplored, in particular, in the marine and microbial environments. Therefore, natural products are still major valuable sources of innovative therapeutic agents for human diseases. However, even when a natural product is found to exhibit biological activity, the cellular target and mode of action of the compound are mostly mysterious. This is also true of many natural products that are currently under clinical trials or have already been approved as clinical drugs [11]. The lack of information on a definitive cellular target for a biologically active natural product prevents the rational design and development of more potent therapeutics. Therefore, there is a great need for new techniques to expedite the rapid identification and validation of cellular targets for biologically active natural products. Chemical genomics is a new integrated research engine toward functional studies of genome and drug discovery [40, 69]. The identification and validation of cellular receptors of biologically active small molecules is one of the key goals of the discipline. This eventually facilitates subsequent rational drug design, and provides valuable information on the receptors in cellular processes. Indeed, several biologically crucial proteins have already been identified as targets for natural products using chemical genomics approach (Table 1). Herein, the representative case studies of chemical genomics using natural products derived from microbes, marine sources, and plants will be introduced.
Objective : The aims of this study are to investigate the trend of internet journalism about the toxicity and safety of the herbal medicine, and to suggest the regulatory solution of the issue. Method : In this study, we had searched the internet news article published from 2001 to 2011 in the five major portal sites-NAVER, DAUM, Nate, Google Korean, and Yahoo Korean. The search terms were 'herbal medicine', 'adverse event', 'toxicity'. If the articles described the same event in the same form and tone, the articles were considered overlapping. The overlapped articles were excluded. The articles were categorized by the form and tone. The form categories were straight news, interpretative story, editorial, interview, and the tone categories are the positive, the negative, and the neutral. The regulations were searched about the negative issue. Result : Total 56 articles were reviewed. There were 19 positive articles, 29 negative articles, 8 neutral articles. Most negative issues have the proper regulations, but insufficient measures for the adverse event reporting system. Conclusion : The herbal medicine specified adverse event reporting system is essential.
Kim, Kyung;Seong, Moon-Woo;Chung, Won-Hyong;Park, Sung Sup;Leem, Sangseob;Park, Won;Kim, Jihyun;Lee, KiYoung;Park, Rae Woong;Kim, Namshin
Genomics & Informatics
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v.13
no.2
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pp.31-39
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2015
Sequencing depth, which is directly related to the cost and time required for the generation, processing, and maintenance of next-generation sequencing data, is an important factor in the practical utilization of such data in clinical fields. Unfortunately, identifying an exome sequencing depth adequate for clinical use is a challenge that has not been addressed extensively. Here, we investigate the effect of exome sequencing depth on the discovery of sequence variants for clinical use. Toward this, we sequenced ten germ-line blood samples from breast cancer patients on the Illumina platform GAII(x) at a high depth of ${\sim}200{\times}$. We observed that most function-related diverse variants in the human exonic regions could be detected at a sequencing depth of $120{\times}$. Furthermore, investigation using a diagnostic gene set showed that the number of clinical variants identified using exome sequencing reached a plateau at an average sequencing depth of about $120{\times}$. Moreover, the phenomena were consistent across the breast cancer samples.
Purpose: We performed exome sequencing in a breast cancer family without BRCA mutations. Materials and Methods: A family that three sisters have a history of breast cancer was selected for analysis. There were no family members with breast cancer in the previous generation. Genetic testing for BRCA mutation was negative, even by the multiplex ligation-dependent probe amplification method. Two sisters with breast cancer were selected as affected members, while the mother of the sisters was a non-affected member. Whole exome sequencing was performed on the HiSeq 2000 platform with paired-end reads of 101 bp in the three members. Results: We identified 19,436, 19,468, and 19,345 single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in the coding regions. Among them, 8,759, 8,789, and 8,772 were non-synonymous SNPs, respectively. After filtering out 12,843 synonymous variations and 12,105 known variations with indels found in the dbSNP135 or 1000 Genomes Project database, we selected 73 variations in the samples from the affected sisters that did not occur in the sample from the unaffected mother. Using the Sorting Intolerant From Tolerant (SIFT), PolyPhen-2, and MutationTaster algorithms to predict amino acid substitutions, the XCR1, DLL1, TH, ACCS, SPPL3, CCNF, and SRL genes were risky among all three algorithms, while definite candidate genes could not be conclusively determined. Conclusion: Using exome sequencing, we found 7 variants for a breast cancer family without BRCA mutations. Genetic evidence of disease association should be confirmed by future studies.
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.
Objectives : The purpose of this study was to develop outcome indicators in clinical trials of herbal drugs effective for asthma. cough and sputum. To accomplish the objective, this study collected outcome indicators developed and used according to conventional medical concepts. Methods : Our research group reviewed SCI papers concerned with developing outcome indicators to evaluate amelioration of asthma, cough and sputum. We also reviewed clinical trials of herbal drugs effective for them. Results : To evaluate asthma, objective as well as subjective methods were chosen according to the purpose of each trial. Objective methods were PEF, FEVl, serum IgE, peripheral eosinophil counts, and so on. Subjective methods were symptom scores, symptom diaries, quality of life measures, etc. To evaluate cough and sputum, objective and subjective methods were also chosen. Objective methods were tussigenic challenges, sputum induction and computerized methodology, and subjective methods were similar to the methodology evaluating asthmatic symptoms. Conclusions : It is desirable for a clinical trial evaluating herbal drugs for asthma, cough and sputum to use objective and subjective outcome indicators together. However, biological outcome indicators, a kind of objective methods, can not be chosen as the purpose of trial. Valid and reliable subjective outcome indicators are needed to develop good clinical trials of herbal drugs effective for asthma, cough and sputum.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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