Increased exposure of human to RF fields has raised concerns for its potential adverse effects on our health. To address the biological effects of RF radiation, we used genome wide gene expression as the indicator. We exposed normal WI-38 human fibroblast cells to 1763 MHz mobile phone RF radiation at a specific absorption rate (SAR) of 60 W/kg with an operating cooling system for 24 h. There were no alterations in cell numbers or morphology after RF exposure. Through microarray analysis, we identified no differentially expressed genes (DEGs) at the 0.05 significance level after controlling for multiple testing errors with the Benjaminiochberg false discovery rate (BH FDR) method. Meanwhile, 82 genes were differentially expressed between RF-exposed cells and controls when the significance level was set at 0.01 without correction for multiple comparisons. We found that 24 genes (0.08% of the total genes examined) were changed by more than 1.5-fold on RF exposure. However, significant enrichment of any gene set or pathway was not observed from the functional annotation analysis. From these results, we did not find any evidence that non-thermal RF radiation at a 60-W/kg SAR significantly affects cell proliferation or gene expression in WI-38 cells.
Manjula, Prabuddha;Cho, Sunghuyn;Suh, Kook Jin;Seo, Dongwon;Lee, Jun Heon
Korean Journal of Poultry Science
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v.45
no.4
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pp.291-298
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2018
TBC1D1 gene has known functional effects on body energy homeostasis and glucose uptake pathway in skeletal muscle tissue. This biological function is reported to have significant effects on traits of growth and meat quality in chicken. In this study, we focused on two single nucleotide polymorphisms (SNPs) (g.70179137A>G and g.70175861T>C) identified through SNP annotation information of Korean native chicken and previous literature for TBC1D1 in chicken. Association of SNPs in TBC1D1 with growth and serum clinical-chemical traits were evaluated. A total of 584 male and female birds from five Korean native chicken lines were used in the study. The SNP1 (g.70179137A>G) is located in intron 11 and SNP2 (g.70175861T>C) is a non-synonymous missense mutation in exon 10, responsible for the amino acid change from Methionine to Valine. The A allele of SNP1 and T allele of SNP2 had the highest allele frequencies. Both SNPs indicated moderate polymorphism information content values (0.25
An actinobacterial strain designated Gordonia sp. MMS17-SY073 (=KCTC 49257) was isolated from a coastal soil of an island, and its complete genome was analyzed. A single contig consisting of 5,962,176 bp with the G + C content of 67.4% was obtained, and the annotation resulted in 5,201 protein-coding genes, 6 rRNA genes and 45 tRNA genes. Strain MMS17-SY073 was closest to the type strain of Gordonia soli based on the 16S rRNA gene sequence comparison, sharing 98.5% sequence similarity. A number of biosynthetic gene clusters for secondary metabolites, non-ribosomal peptide synthetase types in particular, could be identified from the genome.
Kim, Doh Hoon;Lee, Hyo Gun;Sp, Nipin;Kang, Dong Young;Jang, Kyoung-Jin;Lee, Hak Kyo;Cho, Byung-Wook;Yang, Young Mok
Animal Bioscience
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v.34
no.1
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pp.134-142
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2021
Objective: To understand the athletic characteristics of Thoroughbreds, high-throughput analysis has been conducted using horse muscle tissue. However, an in vitro system has been lacking for studying and validating genes from in silico data. The aim of this study is to validate genes from differentially expressed genes (DEGs) of our previous RNA-sequencing data in vitro. Also, we investigated the effects of exercise-induced stress including heat, oxidative, hypoxic and cortisol stress on horse skeletal muscle derived cells with the top six upregulated genes of DEGs. Methods: Enriched pathway analysis was conducted using the Database for Annotation, Visualization, and Integrated Discovery (DAVID) tool with upregulated genes in horse skeletal muscle tissue after exercise. Among the candidates, the top six genes were analysed through geneMANIA to investigate gene networks. Muscle cells derived from neonatal horse skeletal tissue were maintained and subjected to exercise-related stressors. Transcriptional changes in the top six genes followed by stressors were investigated using quantitative reverse transcription-polymerase chain reaction (qRT-PCR). Results: The inflammation response pathway was the most commonly upregulated pathway after horse exercise. Under non-cytotoxic conditions of exercise-related stressors, the transcriptional response of the top six genes was different among types of stress. Oxidative stress yielded the most similar expression pattern to DEGs. Conclusion: Our results indicate that transcriptional change after horse exercise in skeletal muscle tissue strongly relates to stress response. The qRT-PCR results showed that stressors contribute differently to the transcriptional regulation. These results would be valuable information to understand horse exercise in the stress aspect.
Thawee Laodim;Skorn Koonawootrittriron;Mauricio A. Elzo;Thanathip Suwanasopee;Danai Jattawa;Mattaneeya Sarakul
Animal Bioscience
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v.37
no.4
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pp.576-590
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2024
Objective: The objective of this study was to identify genes associated with 305-day milk yield (MY) and fat yield (FY) that also influence the adaptability of the Thai multibreed dairy cattle population to tropical conditions. Methods: A total of 75,776 imputed and actual single nucleotide polymorphisms (SNPs) from 2,661 animals were used to identify genomic regions associated with MY and FY using the single-step genomic best linear unbiased predictions. Fixed effects included herd-year-season, breed regression, heterosis regression and calving age regression effects. Random effects were animal additive genetic and residual. Individual SNPs with a p-value smaller than 0.05 were selected for gene mapping, function analysis, and quantitative trait loci (QTL) annotation analysis. Results: A substantial number of QTLs associated with MY (9,334) and FY (8,977) were identified by integrating SNP genotypes and QTL annotations. Notably, we discovered 17 annotated QTLs within the health and exterior QTL classes, corresponding to nine unique genes. Among these genes, Rho GTPase activating protein 15 (ARHGAP15) and catenin alpha 2 (CTNNA2) have previously been linked to physiological traits associated with tropical adaptation in various cattle breeds. Interestingly, these two genes also showed signs of positive selection, indicating their potential role in conferring tolerance to trypanosomiasis, a prevalent tropical disease. Conclusion: Our findings provide valuable insights into the genetic basis of MY and FY in the Thai multibreed dairy cattle population, shedding light on the underlying mechanisms of tropical adaptation. The identified genes represent promising targets for future breeding strategies aimed at improving milk and fat production while ensuring resilience to tropical challenges. This study significantly contributes to our understanding of the genetic factors influencing milk production and adaptability in dairy cattle, facilitating the development of sustainable genetic selection strategies and breeding programs in tropical environments.
Colon adenocarcinoma (COAD) is the predominant type of colorectal cancer. Early diagnosis and treatment can significantly improve the prognosis of COAD patients. Anoctamin 7 (ANO7), an anion channel protein, has been implicated in prostate cancer and other types of cancer. In this study, we analyzed the expression of ANO7 and its correlation with clinicopathological characteristics among COAD patients using the Gene Expression Profiling Interactive Analysis 2 (GEPIA2) and the University of Alabama at Birmingham CANcer (UALCAN) databases. The GEPIA2, Kaplan-Meier plotter, and the Survival Genie platform were employed for survival analysis. The co-expression network and potential function of ANO7 in COAD were analyzed using GeneFriends, the Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery (DAVID), GeneMANIA, and Pathway Studio. Our data analysis revealed a significant reduction in ANO7 expression levels within COAD tissues compared to normal tissues. Additionally, ANO7 expression was found to be associated with race and histological subtype. The COAD patients exhibiting low ANO7 expression had lower survival rates compared to those with high ANO7 expression. The genes correlated with ANO7 were significantly enriched in proteolysis and mucin type O-glycan biosynthesis pathway. Furthermore, ANO7 demonstrated a direct interaction and a positive co-expression correlation with mucin 2 (MUC2). In conclusion, our findings suggest that ANO7 might serve as a potential prognostic biomarker and potentially plays a role in proteolysis and mucin biosynthesis in the context of COAD.
Kim, Ki-Sung;Im, Dong-Hyuk;Kim, Cheol-Han;Kim, Hyoung-Joo
Journal of KIISE:Databases
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v.34
no.6
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pp.546-553
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2007
As ontologies are used widely, interest for semantic similarity search is also increasing. In this paper, we suggest a query evaluation scheme for k-nearest neighbor query, which retrieves k most similar objects to the query object. We use the best match method to calculate the semantic similarity between objects and use the signature tree to index annotation information of objects in database. The signature tree is usually used for the set similarity search. When we use the signature tree in similarity search, we are required to predict the upper-bound of similarity for a node; the highest similarity value which can be found when we traverse into the node. So we suggest a prediction function for the best match similarity function and prove the correctness of the prediction. And we modify the original signature tree structure for same signatures not to be stored redundantly. This improved structure of signature tree not only reduces the size of signature tree but also increases the efficiency of query evaluation. We use the Gene Ontology(GO) for our experiments, which provides large ontologies and large amount of annotation data. Using GO, we show that proposed method improves query efficiency and present several experimental results varying the page size and using several node-splitting methods.
Kim, Min-Goo;Seo, Hee-Won;Choi, Yo-Han;Shim, Jang-Soo;Kim, Hee-Bal;Lee, Chang-Kyu;Ka, Hak-Hyun
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.25
no.8
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pp.1102-1116
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2012
During embryo implantation in pigs, the uterine endometrium undergoes dramatic morphological and functional changes accompanied with dynamic gene expression. Since the greatest amount of embryonic losses occur during this period, it is essential to understand the expression and function of genes in the uterine endometrium. Although many reports have studied gene expression in the uterine endometrium during the estrous cycle and pregnancy, the pattern of global gene expression in the uterine endometrium in response to the presence of a conceptus (embryo/fetus and associated extraembryonic membranes) has not been completely determined. To better understand the expression of pregnancy-specific genes in the endometrium during the implantation period, we analyzed global gene expression in the endometrium on day (D) 12 and D15 of pregnancy and the estrous cycle using a microarray technique in order to identify differentially expressed endometrial genes between D12 of pregnancy and D12 of the estrous cycle and between D15 of pregnancy and D15 of the estrous cycle. Results showed that the global pattern of gene expression varied with pregnancy status. Among 23,937 genes analyzed, 99 and 213 up-regulated genes and 92 and 231 down-regulated genes were identified as differentially expressed genes (DEGs) in the uterine endometrium on D12 and D15 of pregnancy compared to D12 and D15 of the estrous cycle, respectively. Functional annotation clustering analysis showed that those DEGs included genes involved in immunity, steroidogenesis, cell-to-cell interaction, and tissue remodeling. These findings suggest that the implantation process regulates differential endometrial gene expression to support the establishment of pregnancy in pigs. Further analysis of the genes identified in this study will provide insight into the cellular and molecular bases of the implantation process in pigs.
This report describes methods for selecting informative single nucleotide polymorphisms (SNPs), and the development of an online Solanaceae genome database, using 234 tomato resequencing data entries deposited in the NCBI SRA database. The 126 accessions of Solanum lycopersicum, 68 accessions of Solanum lycopersicum var. cerasiforme, and 33 accessions of Solanum pimpinellifolium, which are frequently used for breeding, and some wild-species tomato accessions were included in the analysis. To select tag-SNPs, we identified 29,504,960 SNPs in 234 tomatoes and then separated the SNPs in the genic and intergenic regions according to gene annotation. All tag-SNP were selected from non-synonymous SNPs among the SNPs present in the gene region and, as a result, we obtained tag-SNP from 13,845 genes. When there were no non-synonymous SNPs in the gene, the genes were selected from synonymous SNPs. The total number of tag-SNPs selected was 27,539. To increase the usefulness of the information, a Solanaceae genome database website, TGsol (http://tgsol. seeders.co.kr/), was constructed to allow users to search for detailed information on resources, SNPs, haplotype, and tag-SNPs. The user can search the tag-SNP and flanking sequences for each gene by searching for a gene name or gene position through the genome browser. This website can be used to efficiently search for genes related to traits or to develop molecular markers.
Numerous studies have reported that genes with similar expression patterns are co-regulated. From gene expression data, we have assumed that genes having similar expression pattern would share similar transcription factor binding sites (TFBSs). These function as the binding regions for transcription factors (TFs) and thereby regulate gene expression. In this context, various analysis tools have been developed. However, they have shortcomings in the combined analysis of expression patterns and significant TFBSs and in the functional analysis of target genes of significantly overrepresented putative regulators. In this study, we present a web-based A Functional Clustering Analysis Tool for Predicted Transcription Regulatory Elements and Gene Ontology Terms (FCAnalyzer). This system integrates microarray clustering data with similar expression patterns, and TFBS data in each cluster. FCAnalyzer is designed to perform two independent clustering procedures. The first process clusters gene expression profiles using the K-means clustering method, and the second process clusters predicted TFBSs in the upstream region of previously clustered genes using the hierarchical biclustering method for simultaneous grouping of genes and samples. This system offers retrieved information for predicted TFBSs in each cluster using $Match^{TM}$ in the TRANSFAC database. We used gene ontology term analysis for functional annotation of genes in the same cluster. We also provide the user with a combinatorial TFBS analysis of TFBS pairs. The enrichment of TFBS analysis and GO term analysis is statistically by the calculation of P values based on Fisher’s exact test, hypergeometric distribution and Bonferroni correction. FCAnalyzer is a web-based, user-friendly functional clustering analysis system that facilitates the transcriptional regulatory analysis of co-expressed genes. This system presents the analyses of clustered genes, significant TFBSs, significantly enriched TFBS combinations, their target genes and TFBS-TF pairs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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