Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.4
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pp.19-26
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2008
Gene set enrichment analysis (GSEA) is a computational method to identify statistically significant gene sets showing significant differences between two groups of microarray expression profiles and simultaneously uncover their biological meanings in an elegant way by employing gene annotation databases, such as Cytogenetic Band, KEGG pathways, gene ontology, and etc. For the gone set enrichment analysis, all the genes in a given dataset are first ordered by the signal-to-noise ratio between the groups and then further analyses are proceeded. Despite of its impressive results in several previous studies, however, gene ranking by the signal-to-noise ratio makes it difficult to consider highly up-regulated genes and highly down-regulated genes at the same time as the candidates of significant genes, which possibly reflect certain situations incurred in metabolic and signaling pathways. To deal with this problem, in this article, we investigate the gene set enrichment analysis method with Fisher criterion for gene ranking and also evaluate its effects in Leukemia related pathway analyses.
The small GTPase RhoA has been studied extensively for its role in actin dynamics. In this study, multiple bioinformatics tools were applied cooperatively to the microarray dataset GSE64714 to explore previously unidentified functions of RhoA. Comparative gene expression analysis revealed 545 differentially expressed genes in RhoA-null cells versus controls. Gene set enrichment analysis (GSEA) was conducted with three gene set collections: (1) the hallmark, (2) the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway, and (3) the Gene Ontology Biological Process. GSEA results showed that RhoA is related strongly to diverse pathways: cell cycle/growth, DNA repair, metabolism, keratinization, response to fungus, and vesicular transport. These functions were verified by heatmap analysis, KEGG pathway diagramming, and direct acyclic graphing. The use of multiple gene set collections restricted the leakage of information extracted. However, gene sets from individual collections are heterogenous in gene element composition, number, and the contextual meaning embraced in names. Indeed, there was a limit to deriving functions with high accuracy and reliability simply from gene set names. The comparison of multiple gene set collections showed that although the gene sets had similar names, the gene elements were extremely heterogeneous. Thus, the type of collection chosen and the analytical context influence the interpretation of GSEA results. Nonetheless, the analyses of multiple collections made it possible to derive robust and consistent function identifications. This study confirmed several well-described roles of RhoA and revealed less explored functions, suggesting future research directions.
The Gene Set network viewer (GSnet) visualizes the functional enrichment of a given gene set with a protein interaction network and is implemented as a plug-in for the Cytoscape platform. The functional enrichment of a given gene set is calculated using a hypergeometric test based on the Gene Ontology annotation. The protein interaction network is estimated using public data. Set operations allow a complex protein interaction network to be decomposed into a functionally-enriched module of interest. GSnet provides a new framework for gene set analysis by integrating a priori knowledge of a biological network with functional enrichment analysis.
Alzheimer's disease (AD) is a chronic, progressive brain disorder that slowly destroys affected individuals' memory and reasoning faculties, and consequently, their ability to perform the simplest tasks. This study investigated the hub genes of AD. Proteins interact with other proteins and non-protein molecules, and these interactions play an important role in understanding protein function. Computational methods are useful for understanding biological problems, in particular, network analyses of protein-protein interactions. Through a protein network analysis, we identified the following top 10 hub genes associated with AD: PTGER3, C3AR1, NPY, ADCY2, CXCL12, CCR5, MTNR1A, CNR2, GRM2, and CXCL8. Through gene enrichment, it was identified that most gene functions could be classified as integral to the plasma membrane, G-protein coupled receptor activity, and cell communication under gene ontology, as well as involvement in signal transduction pathways. Based on the convergent functional genomics ranking, the prioritized genes were NPY, CXCL12, CCR5, and CNR2.
We have developed a biologist-friendly, Java GUI application (GoBean) for GO term enrichment analysis. It was designed to be a comprehensive and flexible GUI tool for GO term enrichment analysis, combining the merits of other programs and incorporating extensive graphic exploration of enrichment results. An intuitive user interface with multiple panels allows for extensive visual scrutiny of analysis results. The program includes many essential and useful features, such as enrichment analysis algorithms, multiple test correction methods, and versatile filtering of enriched GO terms for more focused analyses. A unique graphic interface reflecting the GO tree structure was devised to facilitate comparisons of multiple GO analysis results, which can provide valuable insights for biological interpretation. Additional features to enhance user convenience include built in ID conversion, evidence code-based gene-GO association filtering, set operations of gene lists and enriched GO terms, and user -provided data files. It is available at http://neon.gachon.ac.kr/GoBean/.
Kim, Sunyoung;Park, Jungwook;Kim, Ji Hyeon;Lee, Jongyun;Bang, Bongjun;Hwang, Ingyu;Seo, Young-Su
The Plant Pathology Journal
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v.29
no.3
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pp.249-259
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2013
Burkholderia glumae causes rice grain rot and sheath rot by producing toxoflavin, the expression of which is regulated by quorum sensing (QS). The QS systems of B. glumae rely on N-octanoyl homoserine lactone, synthesized by TofI and its cognate receptor TofR, to activate the genes for toxoflavin biosynthesis and an IclR-type transcriptional regulator gene, qsmR. To understand genome-wide transcriptional profiling of QS signaling, we employed RNAseq of the wild-type B. glumae BGR1 with QS-defective mutant, BGS2 (BGR1 tofI::${\Omega}$) and QS-dependent transcriptional regulator mutant, BGS9 (BGR1 qsmR::${\Omega}$). A comparison of gene expression profiling among the wild-type BGR1 and the two mutants before and after QS onset as well as gene ontology (GO) enrichment analysis from differential expressed genes (DEGs) revealed that genes involved in motility were highly enriched in TofI-dependent DEGs, whereas genes for transport and DNA polymerase were highly enriched in QsmR-dependent DEGs. Further, a combination of pathways with these DEGs and phenotype analysis of mutants pointed to a couple of metabolic processes, which are dependent on QS in B. glumae, that were directly or indirectly related with bacterial motility. The consistency of observed bacterial phenotypes with GOs or metabolic pathways in QS-regulated genes implied that integration RNAseq with GO enrichment or pathways would be useful to study bacterial physiology and phenotypes.
The objective of this study was to get a comprehensive understanding of how genes in chicken shell gland modulate eggshell strength at the early stage of active calcification. Four 32-week old of purebred Xianju hens with consistent high or low shell breakage strength were grouped into two pairs. Using Affymetrix Chicken Array, a whole-transcriptome analysis was performed on hen's shell gland at 9 h post oviposition. Gene ontology enrichment analysis for differentially expressed (DE) transcripts was performed using the web-based GOEAST, and the validation of DE-transcripts was tested by qRT-PCR. 1,195 DE-transcripts, corresponding to 941 unique genes were identified in hens with strong eggshell compared to weak shell hens. According to gene ontology annotations, there are 77 DE-transcripts encoding ion transporters and secreted extracellular matrix proteins, and at least 26 DE-transcripts related to carbohydrate metabolism or post-translation glycosylation modification; furthermore, there are 88 signaling DE-transcripts. GO term enrichment analysis suggests that some DE-transcripts mediate reproductive hormones or neurotransmitters to affect eggshell quality through a complex suite of biophysical processes. These results reveal some candidate genes involved with eggshell strength at the early stage of active calcification which may facilitate our understanding of regulating mechanisms of eggshell quality.
Objective: Gamma-aminobutyric acid (GABA) and piperine (PIP) are both nutritional supplements with potential use in animal diets. The purpose of this study is to investigate the effect of GABA and/or PIP treatment on the gene expression pattern of a pig kidney epithelial cell line. Methods: LLCPK1 cells were treated with GABA, PIP, or both, and then the gene expression pattern was analyzed using microarray. Gene ontology analysis was done using GeneOntology (Geneontology.org), and validation was performed using quantitative real-time polymerase chain reaction. Results: Gene ontology enrichment analysis was used to identify key pathway(s) of genes whose expression levels were regulated by these treatments. Microarray results showed that GABA had a positive effect on the transcription of genes related to regulation of erythrocyte differentiation and that GABA and PIP in combination had a synergistic effect on genes related to immune systems and processes. Furthermore, we found that effects of GABA and/or PIP on these selected genes were controlled by JNK/p38 MAPK pathway. Conclusion: These results can improve our understanding of mechanisms involved in the effect of GABA and/or PIP treatment on pig kidney epithelial cells. They can also help us evaluate their potential as a clinical diagnosis and treatment.
Objectives : While treatments for cancer are advancing, the development of effective treatments for cancer metastasis, the main cause of cancer patient death, remains insufficient. Recent studies on Dichroae Radix have revealed that its active ingredients have the potential to inhibit cancer metastasis. This study aimed to investigate the cancer metastasis inhibitory effect of Dichroae Radix using network pharmacological analysis. Methods : The active compounds of Dichroae Radix have been identified using Traditional Chinese Medicine System Pharmacology Database and Analysis Platform. The UniProt database was used to collect each of information of all target proteins associated with the active compounds. To find the bio-metabolic processes associated with each target, the DAVID6.8 Gene Functional classifier tool was used. Compound-Target and Target-Pathway networks were analyzed via Cytoscape 3.40. Results : In total, 25 active compounds and their 62 non-redundant targets were selected through the TCMSP database and analysis platform. The target genes underwent gene ontology and pathway enrichment analysis. The gene list applied to the gene ontology analysis revealed associations with various biological processes, including signal transduction, chemical synaptic transmission, G-protein-coupled receptor signaling pathways, response to xenobiotic stimulus, and response to drugs, among others. A total of eleven genes, including HSP90AB1, CALM1, F2, AR, PAKACA, PTGS2, NOS2, RXRA, ESR1, ESR2, and NCOA1, were found to be associated with biological pathways related to cancer metastasis. Furthermore, nineteen of the active compounds from Dichroae Radix were confirmed to interact with these genes. Conclusions : The results provide valuable insights into the mechanism of action and molecular targets of Dichroae Radix. Notably, Berberine, the main active ingredient of Dichroae Radix, plays a significant role in degrading AR proteins in advanced prostate cancer. Further studies and validations can provide crucial data to advance cancer metastasis prevention and treatment strategies.
Objective : The present study aimed to identify the function of ischemic stroke (IS) patients' peripheral blood and its role in IS, explore the pathogenesis, and provide direction for clinical research progress by comprehensive bioinformatics analysis. Methods : Two datasets, including GSE58294 and GSE22255, were downloaded from Gene Expression Omnibus database. GEO2R was utilized to obtain differentially expressed genes (DEGs). Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway enrichment analysis of DEGs were performed using the database annotation, visualization and integrated discovery database. The protein-protein interaction (PPI) network of DEGs was constructed by search tool of searching interactive gene and visualized by Cytoscape software, and then the Hub gene was identified by degree analysis. The microRNA (miRNA) and miRNA target genes closely related to the onset of stroke were obtained through the miRNA gene regulatory network. Results : In total, 36 DEGs, containing 27 up-regulated and nine down-regulated DEGs, were identified. GO functional analysis showed that these DEGs were involved in regulation of apoptotic process, cytoplasm, protein binding and other biological processes. KEGG enrichment analysis showed that these DEGs mediated signaling pathways, including human T-cell lymphotropic virus (HTLV)-I infection and microRNAs in cancer. The results of PPI network and cytohubba showed that there was a relationship between DEGs, and five hub genes related to stroke were obtained : SOCS3, KRAS, PTGS2, EGR1, and DUSP1. Combined with the visualization of DEG-miRNAs, hsa-mir-16-5p, hsa-mir-181a-5p and hsa-mir-124-3p were predicted to be the key miRNAs in stroke, and three miRNAs were related to hub gene. Conclusion : Thirty-six DEGs, five Hub genes, and three miRNA were obtained from bioinformatics analysis of IS microarray data, which might provide potential targets for diagnosis and treatment of IS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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