Kinomics is an emerging and promising approach for deciphering kinomes. Chemical kinomics is a discipline of chemical genomics that is also referred to as "chemogenomics", which is derived from chemistry and biology. Chemical kinomics has become a powerful approach to decipher complicated phosphorylation-based cellular signaling networks with the aid of small molecules that modulate kinase functions. Moreover, chemical kinomics has played a pivotal role in the field of kinase drug discovery as it enables identification of new molecular targets of small molecule kinase modulators and/or exploitation of novel functions of known kinases and has also provided novel chemical entities as hit/lead compounds. In this short review, contemporary chemical kinomics technologies such as activity-based protein profiling, T7 kinasetagged phages, kinobeads, three-hybrid systems, fluorescenttagged kinase binding assays, and chemical genomic profiling are discussed along with a novel allosteric Bcr-Abl kinase inhibitor (GNF-2/GNF-5) as a successful application of chemical kinomics approaches.
An interaction between Legumes and Rhizobia establishes a symbiotic new organ, the nodule that supports atmospheric nitrogen fIxation. The specific communications between the microbes and legume plants are necessary for both nodulation and nitrogen fixation. Through genetic and biochemical analyses several genes playing pivotal roles in nodulation had been identified to be a receptor kinase like CALVATAl involved signal transduction for development. This emphasizes peptides as signals to be transmitted for a short or long distance transport for nodulation. In addition, a quorum sensing in rhizobia has become a focus as counterpart signal. In an attempt to reveal proteins factors and signaling molecules acting on nodulation, proteome analyses of nodule and the proteins in apoplast upon communication between Legumes and Rhizobia were performed.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.22
no.2
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pp.181-199
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2015
In a short history, RNA-seq data have established a revolutionary tool to directly decode various scenarios occurring on whole genome-wide expression profiles in regards with differential expression at gene, transcript, isoform, and exon specific quantification, genetic and genomic mutations, and etc. RNA-seq technique has been rapidly replacing arrays with seq-based platform experimental settings by revealing a couple of advantages such as identification of alternative splicing and allelic specific expression. The remarkable characteristics of high-throughput large-scale expression profile in RNA-seq are lied on expression levels of read counts, structure of correlated samples and genes, larger number of genes compared to sample size, different sampling rates, inevitable systematic RNA-seq biases, and etc. In this study, we will comprehensively review how robust Bayesian and non-parametric methods have a better performance than classical statistical approaches by explicitly incorporating such intrinsic RNA-seq specific features with flexible and more appropriate assumptions and distributions in practice.
Using in silico approaches and RACE we cloned a full length trinucleotide (CAG) repeat-containing cDNA (cag-3). The cDNA is 2478 bp long and the deduced polypeptide consists of 140 amino acids of which 73 are glutamines. The genomic sequence spans approximately 79 kb on mouse chromosome 7 and the gene is composed of four exons. Standard and real-time PCR analyses of several mouse tissues showed that the gene is exclusively expressed in the brain and is not detected in embryonic stages. Within the brain, it is expressed throughout the forebrain region with predominant expression in the hypothalamus and olfactory bulb and very low levels in the mid- and hindbrain.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.20
no.3
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pp.235-240
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2013
Generalized linear mixed models(GLMMs) are frequently used for the analysis of longitudinal categorical data when the subject-specific effects is of interest. In GLMMs, the structure of the random effects covariance matrix is important for the estimation of fixed effects and to explain subject and time variations. The estimation of the matrix is not simple because of the high dimension and the positive definiteness; subsequently, we practically use the simple structure of the covariance matrix such as AR(1). However, this strong assumption can result in biased estimates of the fixed effects. In this paper, we introduce Bayesian modeling approaches for the random effects covariance matrix using a modified Cholesky decomposition. The modified Cholesky decomposition approach has been used to explain a heterogenous random effects covariance matrix and the subsequent estimated covariance matrix will be positive definite. We analyze metabolic syndrome data from a Korean Genomic Epidemiology Study using these methods.
The transcriptional regulation of genes determines the fate of animal cell differentiation and subsequent organ development. With the recent progress in genome-wide technologies, the genomic landscapes of enhancers have been broadly explored in mammalian genomes, which led to the discovery of novel specific subsets of enhancers, termed super-enhancers. Super-enhancers are large clusters of enhancers covering the long region of regulatory DNA and are densely occupied by transcription factors, active histone marks, and co-activators. Accumulating evidence points to the critical role that super-enhancers play in cell type-specific development and differentiation, as well as in the development of various diseases. Here, I provide a comprehensive description of the optimal approach for identifying functional units of super-enhancers and their unique chromatin features in normal development and in diseases, including cancers. I also review the recent updated knowledge on novel approaches of targeting super-enhancers for the treatment of specific diseases, such as small-molecule inhibitors and potential gene therapy. This review will provide perspectives on using super-enhancers as biomarkers to develop novel disease diagnostic tools and establish new directions in clinical therapeutic strategies.
With advances in determining the entire DNA sequence of the human genome, it is now critical to systematically identify the function of a number of genes in the human genome. These biological problems, especially those in human diseases including cancer, should be addressed in human cells in which genetic approaches have been extremely difficult to implement. To overcome this, my efforts have focused on the development of a novel “chemical genetic/genomic approach” that uses small molecules to “probe and identify” the function of genes in specific biological process or pathway in human cells. (omitted)
Chromatin has highly organized structures in the nucleus, and these higher-order structures are proposed to regulate gene activities and cellular processes. Sequencing-based techniques, such as Hi-C, and fluorescent in situ hybridization (FISH) have revealed a spatial segregation of active and inactive compartments of chromatin, as well as the non-random positioning of chromosomes in the nucleus, respectively. However, regardless of their efficiency in capturing target genomic sites, these techniques are limited to fixed cells. Since chromatin has dynamic structures, live cell imaging techniques are highlighted for their ability to detect conformational changes in chromatin at a specific time point, or to track various arrangements of chromatin through long-term imaging. Given that the imaging approaches to study live cells are dramatically advanced, we recapitulate methods that are widely used to visualize the dynamics of higher-order chromatin structures.
Cardiovascular disease (CVD) accounts for approximately 30% of all deaths worldwide and its prevalence is constantly increasing despite advancements in medical treatments. Cardiac remodeling and dysfunction are independent risk factors for CVD. Recent studies have demonstrated that cardiac structure and function are genetically influenced, suggesting that understanding the genetic basis for cardiac structure and function could provide new insights into developing novel therapeutic targets for CVD. Regular exercise has long been considered a robust nontherapeutic method of treating or preventing CVD. However, recent studies also indicate that there is inter-individual variation in response to exercise. Nevertheless, the genetic basis for cardiac structure and function as well as their responses to exercise training have yet to be fully elucidated. Therefore, this review summarizes accumulated evidence supporting the genetic contribution to these traits, including findings from population-based studies and unbiased large genomic-scale studies in humans.
Algal genomics approaches provide a massive number of genome/transcriptome sequences and reveal the evolutionary history vis-à-vis primary and serial endosymbiosis events that contributed to the biodiversity of photosynthetic eukaryotes in the eukaryote tree of life. In particular, phylogenomic methods using several hundred or thousands of genes have provided new insights into algal taxonomy and systematics. Using this method, many novel insights into algal species diversity and systematics occurred, leading to taxonomic revisions. In addition, horizontal gene transfers (HGTs) of functional genes have been identified in algal genomes that played essential roles in environmental adaptation and genomic diversification. Finally, algal genomics data can be used to address the pangenome, including core genes shared among all isolates and partially shared strain-specific genes. However, some aspects of the pangenome concept (genome variability of intraspecies level) conflict with population genomics concepts, and the issue is closely related to defining species boundaries using genome variability. This review suggests a desirable future direction to merge algal pangenomics and population genomics beyond traditional molecular phylogeny and taxonomy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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