This study characterized the genetic variations of 13 populations of Asplenium antiquum and its relative species using randomly amplified polymorphic DNA (RAPD) markers. A total 88 scorable RAPD bands were generated by the 12 random oligo primers and were analyzed by Nei and Li's genetic distance. High genetic variability was detected between A. antiquum and A. nidus, with the range from 0.568 to 0.682. And slightly low genetic variations showed within the populations of same species. Seven populations of A. antiquum showed slight differences (0.000-0.216), and five populations of A. nidus showed similar low genetic variations (0.114 to 0.171). Two individuals from Sup-seom Island which are growing in might be the regenerated one from abroad. A. antiquum were clustered as two groups (Group I, Group II) by UPGMA phenogram. And five populations of A. nidus were clustered as two groups correlated with geographical distribution. The RAPD data was very useful to define the genetic variations and to discuss the phylogenetic relationships among A. antiquum and the related species..
The introduction of molecular markers in genetic analysis has revolutionized medicine. These molecular markers are genetic variations associated with a predisposition to common diseases and individual variations in drug responses. Identification and genotyping a vast number of genetic polymorphisms in large populations are increasingly important for disease gene identification, pharmacogenetics and population-based studies. Among variations being analyzed, single nucleotide polymorphisms seem to be most useful in large-scale genetic analysis. This review discusses approaches for genetic analysis, use of different markers, and emerging technologies for large-scale genetic analysis where millions of genotyping need to be performed.
Malformations of cortical development (MCD) cover a broad spectrum of developmental disorders which cause the various clinical manifestations including epilepsy, developmental delay, and intellectual disability. MCD have been clinically classified based on the disruption of developmental processes such as proliferation, migration, and organization. Molecular genetic studies of MCD have improved our understanding of these disorders at a molecular level beyond the clinical classification. These recent advances are resulted from the development of massive parallel sequencing technology, also known as next-generation sequencing (NGS), which has allowed researchers to uncover novel molecular genetic pathways associated with inherited or de novo mutations. Although an increasing number of disease-related genes or genetic variations have been identified, genotype-phenotype correlation is hampered when the biological or pathological functions of identified genetic variations are not fully understood. To elucidate the causality of genetic variations, in vivo disease models that reflect these variations are required. In the current review, we review the use of NGS technology to identify genes involved in MCD, and discuss how the functions of these identified genes can be validated through in vivo disease modeling.
G protein-coupled receptors (GPCRs) are the largest superfamily of transmembrane receptors and have vital signaling functions in various organs. Because of their critical roles in physiology and pathology, GPCRs are the most commonly used therapeutic target. It has been suggested that GPCRs undergo massive genetic variations such as genetic polymorphisms and DNA insertions or deletions. Among these genetic variations, non-synonymous natural variations change the amino acid sequence and could thus alter GPCR functions such as expression, localization, signaling, and ligand binding, which may be involved in disease development and altered responses to GPCR-targeting drugs. Despite the clinical importance of GPCRs, studies on the genotype-phenotype relationship of GPCR natural variants have been limited to a few GPCRs such as b-adrenergic receptors and opioid receptors. Comprehensive understanding of non-synonymous natural variations within GPCRs would help to predict the unknown genotype-phenotype relationship and yet-to-be-discovered natural variants. Here, we analyzed the non-synonymous natural variants of all non-olfactory GPCRs available from a public database, UniProt. The results suggest that non-synonymous natural variations occur extensively within the GPCR superfamily especially in the N-terminus and transmembrane domains. Within the transmembrane domains, natural variations observed more frequently in the conserved residues, which leads to disruption of the receptor function. Our analysis also suggests that only few non-synonymous natural variations have been studied in efforts to link the variations with functional consequences.
Trichophyton rubrum is one of the well-known pathogenic fungi and causes dermatophytosis and cutaneous mycosis in human world widely. However, there are not an available sequence type (ST) classification methods and previous studies for T. rubrum until now. Therefore, currently, molecular biological tools using their DNA sequences are used for genotype identification and classification. In the present study, in order to characterize the genetic diversity and the phylogenetic relation of T. rubrum clinical isolates, five different housekeeping genes, such as actin (ACT), calmodulin (CAL), RNA polymerase II (RPB2), superoxide dismutase 2 (SOD2), and ${\beta}$-tubulin (BT2) were analyzed using by multilocus sequence typing (MLST). Also, DNA sequence analysis was performed to examine the differences between the sequences of Trichophyton strains and the identified genetic variations sequence. As a result, most of the sequences were shown to have highly matched rates in their housekeeping genes. However, genetic variations were found on three different positions of ${\beta}$-tubulin gene and were shown to have changed from $C{\rightarrow}G$ (1766), $G{\rightarrow}T$ (1876), and $C{\rightarrow}A$ (1886). To confirm the association with T. rubrum inheritance, a phylogenetic tree analysis was performed. It was classified as four clusters, but there was little significant correlation. Even so, MLST analysis is believed to be helpful for determining the genetic variations of T. rubrum in cases where there is more large-scale data accumulation. In conclusion, the present study demonstrated the first MLST analysis of T. rubrum in Korea and explored the possibility that MLST could be a useful tool for studying the epidemiology and evolution of T. rubrum through further studies.
Randomly Amplified Polymorphic DNA (RAPD) was performed to define the genetic variation and relationships of Artemisia capillaris. Fifteen populations by the distributions and habitat were collected to conduct RAPD analysis. RAPD markers were observed mainly between 300bp and 1600bp. Total 72 scorable markers from 7 primers were applied to generate the genetic matrix, and 69 bands were polymorphic and only 3 bands were monomorphic. The genetic dissimilarity matrix by Nei's genetic distance (1972) and UPGMA phenogram were produced from the data matrix. Populations of Artemisia capillaris were clustered with high genetic affinities and cluster patterns were correlated with distributional patterns. Two big groups were clustered as southern area group and middle area group. The closest OTUs were GW2 and GG1 in middle area group, and GB1 from southern area group was clustered with OTUs in middle area group. RAPD data was useful to define the genetic variations and relationships of A. capillaris.
Goosegrass [Eleusine indica (L.) Gaertn] has been a nuisance to growers in Malaysia due to its increased resistance to commercial herbicides, rapid growth and dissemination, and interference with agricultural practices. In the course of developing an apt integrated management to control goosegrass, more information of this weed is needed. The aim of this study was to look into variations among the goosegrass ecotypes sampled throughout Malaysia from the aspects of genotype and phenotype. Sequence-related amplified polymorphism (SRAP) markers were employed in investigating the genetic diversity and relationships among the 18 goosegrass ecotypes. Consequently, 5 primer combinations amplified 13 fragments with the polymorphism rate of 69.23%. At 74% similarity, the ecotypes were clustered into 6 groups. Phenotypic variability of the goosegrass ecotypes was assessed by observing their morphology, growth and seed traits. Goosegrass ecotypes were sorted into 3 major groups at the genetic distance (DIST) of 0.37. Concurrences of the evaluated genetic distance, ecotypes with the closest and most distant relationships were assembled together in Group I which showed high variation even among ecotypes in the same group. Results obtained thus implied high molecular and morphological variations of the goosegrass ecotypes in Malaysia.
Exonic copy number variation (CNV), involving deletions and duplications at the gene's exon level, presents challenges in detection due to their variable impact on gene function. The study delves into the complexities of identifying large CNVs and investigates less familiar but recurrent exonic CNVs, notably enriched in East Asian populations. Examining specific cases like DRC1, STX16, LAMA2, and CFTR highlights the clinical implications and prevalence of exonic CNVs in diverse populations. The review addresses diagnostic challenges, particularly for single exon alterations, advocating for a strategic, multi-method approach. Diagnostic methods, including multiplex ligation-dependent probe amplification, droplet digital PCR, and CNV screening using next-generation sequencing data, are discussed, with whole genome sequencing emerging as a powerful tool. The study underscores the crucial role of ethnic considerations in understanding specific CNV prevalence and ongoing efforts to unravel subtle variations. The ultimate goal is to advance rare disease diagnosis and treatment through ethnically-specific therapeutic interventions.
Intellectual disability (ID) is the most common disability among people under the age of 20 years. In the absence of obvious non-genetic causes of ID, the majority of cases of severe ID are thought to have a genetic cause. The advent of technologies such as array comparative genomic hybridization, single nucleotide polymorphism genotyping arrays, and massively parallel sequencing has shown that de novo copy number variations and single nucleotide variations affecting coding regions are major causes of severe ID. This article reviews the genetic causes of ID along with diagnostic approaches for this disability.
Infertility is a complex disease characterized by extreme genetic heterogeneity, compounded by various environmental factors. While there are exceptions, individual genetic and genomic variations related to infertility are typically rare, often family-specific, and may serve as susceptibility factors rather than direct causes of the disease. Consequently, identifying the cause of infertility and developing prevention and treatment strategies based on these factors remain challenging tasks, even in the modern genomic era. In this review, we first examine the genetic and genomic variations associated with infertility, and subsequently summarize the concepts and methods of preimplantation genetic testing in light of advances in genome analysis technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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