Background: Feline immunodeficiency virus (FIV) causes an acquired immunodeficiency-like syndrome in cats. FIV is latent. No effective treatment has been developed for treatment the infected cats. The first and second generations non-nucleoside reverse transcriptase inhibitors (NNRTIs) for HIV treatment, nevirapine (NVP) and efavirenz (EFV), and rilpivirine (RPV), were used to investigate the potential of NNRTIs for treatment of FIV infection. Objective: This study aims to use experimental and in silico approaches to investigate the potential of NNRTIs, NVP, EFV, and RPV, for inhibition of FIV reverse transcriptase (FIV-RT). Methods: The FIV-RT and human immunodeficiency virus reverse transcriptase (HIV-RT) were expressed and purified using chromatography approaches. The purified proteins were used to determine the IC50 values with NVP, EFV, and RPV. Surface plasmon resonance (SPR) analysis was used to calculate the binding affinities of NNRTIs to HIV-RT and FIV-RT. The molecular docking and molecular dynamic simulations were used to demonstrate the mechanism of FIV-RT and HIV-RT with first and second generation NNRTI complexes. Results: The IC50 values of NNRTIs NVP, EFV, and RPV against FIV-RT were in comparable ranges to HIV-RT. The SPR analysis showed that NVP, EFV, and RPV could bind to both enzymes. Computational calculation also supports that these NNRTIs can bind with both FIV-RT and HIV-RT. Conclusions: Our results suggest the first and second generation NNRTIs (NVP, EFV, and RPV) could inhibit both FIV-RT and HIV-RT.
고관절과 어깨의 점진적인 근육 약화를 특징으로 하는 지대형 근이영양증(limb-girdle muscular dystrophy: LGMD)은 우성 및 열성 유전을 모두 보여주며, TTN을 비롯한 많은 유전자가 발병과 관련된 것으로 알려져 있다. 본 연구는 40대 중반의 늦은 발병을 나타낸 상염색체 열성 LGMD 및 심방 조동의 증상을 가진 한 남성 환자의 유전적 원인을 규명하기 위해 수행되었다. 전장 엑솜 서열분석을 수행하여 환자로부터 TTN 유전자의 복합 이형 접합성 변이의 대립유전자를 동정하였다. 한 대립유전자는 [c.24124G>T (p.V8042F)]의 단일 변이를 보였지만, 다른 대립유전자는 [c.29222G>C (p.R9741P) + c.67490A>G (p.H22497R) + c.75376C>T (p.R25126C)]의 세 변이로 구성된 단상형이었다. 대립유전자 중 p.V8042F는 어머니로부터 유전된 반면, 다른 단상형 대립유전자는 아버지로부터 유전된 것으로 추정되었다. 본 연구에서 분리된 TTN 변이들은 공공 인간 유전체 데이터베이스(1,000 Genomes, gnomAD 및 KRGDB)에서 보고되지 않았거나 매우 낮은 빈도로 보고되었다. 대부분의 변이들은 고도로 보존된 면역글로불린 또는 피브로넥틴 도메인에 위치했으며, 일부 in silico 분석에 의해 병원성인 것으로 예측되었다. TTN 거대 단백질은 근육 조립, Z-라인에서 힘 전달, I-밴드에서 안정 장력 유지에 중요한 역할을 한다. 결론적으로, 우리는 이러한 이형접합성 복합 돌연변이의 이중 대립유전자가 LGMD 표현형의 유전적 원인으로서 작용할 수 있을 것으로 제시한다.
The CHRM3 gene is a member of the muscarinic acetylcholine receptor family that plays important roles in the regulation of fundamental physiological functions. The evolutionary mechanism of exon-acquisition and alternative splicing of the CHRM3 gene in relation to transposable elements (TEs) were analyzed using experimental approaches and in silico analysis. Five different transcript variants (T1, T2, T3, T3-1, and T4) derived from three distinct promoter regions (T1: L1HS, T2, T4: original, T3, T3-1: THE1C) were identified. A placenta (T1) and testis (T3 and T3-1)-dominated expression pattern appeared to be controlled by different TEs (L1HS and THE1C) that were integrated into the common ancestor genome during primate evolution. Remarkably, the T1 transcript was formed by the integration event of the human specific L1HS element. Among the 12 different brain regions, the brain stem, olfactory region, and cerebellum showed decreased expression patterns. Evolutionary analysis of splicing sites and alternative splicing suggested that the exon-acquisition event was determined by a selection and conservation mechanism. Furthermore, continuous integration events of transposable elements could produce lineage specific alternative transcripts by providing novel promoters and splicing sites. Taken together, exon-acquisition and alternative splicing events of CHRM3 genes were shown to have occurred through the continuous integration of transposable elements following conservation.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권4호
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pp.275-283
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2018
Cancer show distinct pattern of gene expression when it is compared to normal. This difference results malignant characteristic of cancer. Many cancer drugs are targeting this difference so that it can selectively kill cancer cells. One of the recent demand for personalized treating cancer is retrieving normal tissue from a patient so that the gene expression difference between cancer and normal be assessed. However, in most clinical situation it is hard to retrieve normal tissue from a patient. This is because biopsy of normal tissues may cause damage to the organ function or a risk of infection or side effect what a patient to take. Thus, there is a challenge to estimate normal cell's gene expression where cancers are originated from without taking additional biopsy. In this paper, we propose in-silico based prediction of normal cell's gene expression from gene expression data of a tumor sample. We call this challenge as reverting the cancer into normal. We divided this challenge into two parts. The first part is making a generator that is able to fool a pretrained discriminator. Pretrained discriminator is from the training of public data (9,601 cancers, 7,240 normals) which shows 0.997 of accuracy to discriminate if a given gene expression pattern is cancer or normal. Deceiving this pretrained discriminator means our method is capable of generating very normal-like gene expression data. The second part of the challenge is to address whether generated normal is similar to true reverse form of the input cancer data. We used, cycle-consistent adversarial networks to approach our challenges, since this network is capable of translating one domain to the other while maintaining original domain's feature and at the same time adding the new domain's feature. We evaluated that, if we put cancer data into a cycle-consistent adversarial network, it could retain most of the information from the input (cancer) and at the same time change the data into normal. We also evaluated if this generated gene expression of normal tissue would be the biological reverse form of the gene expression of cancer used as an input.
본 연구에서는 분자동역학 전산모사를 통해 육방정계 단일벽 질화붕소 나노튜브(BNNT)의 반경 변화에 따른 압전탄성 변화를 규명하였다. 질화붕소의 거동을 비교적 잘 모사하는 Tersoff 포텐셜과 기계적 하중인가에 따른 질소 및 붕소원자의 상대변위로 인한 분극의 정량화를 위해 강체 이온 근사를 채택하였다. 선형 압전탄성 구성방정식을 기반으로 각각의 질화붕소에 변형률을 인가하고 이에 따른 전기적 변위와 응력을 산출하여 압전상수와 영률을 각각 예측하였다. 그 결과, BNNT의 압전상수는 반경이 증가함에 따라 점진적으로 감소하는 양상을 보였다. 반면 탄성계수의 경우 불연속적 구조를 가지는 질화붕소를 등가의 연속체 구조로 등가시키는 방법에 따라 증가 또는 감소하는 경향을 보였다. BNNT의 곡률변화에 따른 물성변화를 가상실험에 기반한 경험적 모델로 근사하기 위해 BNNT의 튜브반경-압전탄성물성 간 상관관계식을 제안하였다. 또한 BNNT의 반경변화에 따른 물성을 곡률의 관점에서 설명하기 위해, BNNT와 질화붕소 나노시트(BNNS)의 결합에너지와 탄성변형에 따른 원자간 결합길이 변화가 각각의 구조의 변형에너지 증가에 기여하는 정도를 상호 비교하였다.
본 연구에서는 호랑나비 유충의 유전체 분석을 통해 선별된 파필리오신 3의 항균 및 항염증 활성을 확인하였다. 선행연구에서 RNA 시퀀싱 분석을 통해 호랑나비의 전사체를 분석하였으며, 결과를 바탕으로 인실리코(in silico) 분석을 진행하여 전사체 유래 항균 펩타이드를 스크리닝하고 선발하였다. 수행된 항균 활성 및 용혈 활성 테스트에서 파필리오신 3은 그람음성균인 E. coli와 그람양성균인 S. aureus에 대해 강력한 항균활성을 나타낸 반면 마우스 적혈구에 대한 용혈 활성은 전혀 없었다. 다음으로 마우스 대식세포주 Raw264.7 세포를 이용하여 파필리오신 3의 항염증 활성을 확인하였다. 그 결과 파필리오신 3은 LPS로부터 유도된 Raw264.7 세포들의 산화질소 생성을 감소시키는 결과를 보여주었다. 뿐만 아니라 실시간 역전사 중합효소 연쇄반응(qRT-PCR) 방법과 효소결합면역흡착측정법(ELISA)을 통해 파필리오신 3이 Raw264.7 세포에서 전염증성 사이토카인(IL-6, IL-1β)의 발현을 감소시킨다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 염증반응의 신호전달인자들(MAPKs, NF-κB)의 인산화를 억제하는 것을 확인하였는데, 이는 파필리오신 3이 LPS와의 상호작용을 통해 결합하여 효과를 나타낸다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과들은 호랑나비 유전체 분석을 통해 확인된 파필리오신 3이 새로운 항균 및 항염증 치료제로서 개발하는데 가능성 있는 물질로 사료된다.
연구 목적: 본 연구진은 초기 난포 발달 과정의 각 발달 단계별 난포를 분리하여 cDNA microarray를 이용한 유전자 발현 목록을 보유하고 있다. 본 연구는 이들 유전자 중에서 전사인자들의 목록에 주목하여 이들의 하위표적유전자를 생명정보학적 기법을 이용해 동정함으로써 이 후 초기난포발달의 조절 기전 연구를 위한 중요한 전사인자를 결정하고자 실시하였다. 재료 및 방법: 26개의 전사인자들에 대해서 Gene Ontology, MGI, 그리고 Entrez Gene 등의 유전자 데이터베이스 검색을 통해 전사인자들을 구성하는 도메인을 확인하였고, 전사인자 데이터베이스 ($TRANSFAC^{(R)}$ 6.0)와 진핵세포 프로모터 데이터베이스 검색을 실시하여, 전사인자의 cis-acting 및 trans-acting 하위표적유전자를 분석하였다. 결과: 26개 전사인자들에 대해서 DNA 결합 도메인과 단백질 상호작용 도메인을 확인하였다. 또 전사인자 데이터베이스와 프로모터 데이터베이스 검색으로부터 하위표적유전자에 대한 정보를 얻었다. 위와 같은 생명정보학적 분석 결과로부터 흥미로운 하위표적유전자를 갖는 3개의 전사인자로 목표를 압축할 수 있었다. 그 중에서 HNF4는 MPF 억제 조절자로 알려져 있는 Wee1 단백질 인산화 효소의 유사 유전자 프로모터 부위에 결합하는 전사인자이며, TBX2는 cdk 억제자 유전자의 발현을 억제하는 전사인자로 알려져 있어, 초기 난포발달 과정의 MPF 기능조절에 매우 중요한 역할을 할 것으로 사료된다. 결론: 본 연구는 생명정보학적 분석을 통하여 전사인자의 하위표적인자를 알아내고, 이를 이용하여 26개 전사인자 중에서 다음 연구를 위한 목표를 결정하는 접근방법을 제시했다는데 의미가 있다고 사료된다. 실제로 이렇게 결정된 전사인자들이 초기난포발달을 조절하는 분자생물학적 기전에 어떻게 관여하는지를 연구하기 위해서는 EMSA 등과 같은 실험적 증명을 통한 확인과 보충 연구가 필요할 것으로 사료된다.
현재까지 다양한 암의 발병 원인이 밝혀졌는데, 그 중 하나로써 DNA에 돌연변이가 축적되어 유전체가 불안정 해짐에 따라 암이 발생될 수 있는 기작들이 주목받고 있다. 생물정보학과 유전체학의 발달에 따라 질병 연구에 있어서 보다 더 정확하고 신뢰성 있는 바이오마커를 찾는 것이 가능해졌다. 따라서, 생물정보학과 유전체학의 연구 기반을 바탕으로 한 암의 바이오마커는 암의 조기진단뿐만 아니라, 더 나아가 암 발생 예측과 암환자의 예후 진단에 적용될 수 있다. 최근 들어 인간 유전체에서 약 45%를 차지하는 이동성 유전인자(transposable elements, TEs)가 유전자의 발현 조절과 DNA의 돌연변이를 유도함으로써 다양한 질병에 영향을 미친다는 사실이 밝혀짐에 따라, 이러한 이동성 유전인자들이 암의 발생과 어떤 연관이 있는지에 대한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 따라서 우리는 이동성 유전인자가 대장암과 어떤 연관성이 있는지에 대해 조사를 하였으며, 이를 어떻게 바이오마커로 활용할 수 있는지 알아보았다. 우선, 이동성 유전인자 중 인간 유전체에 많이 존재하면서 유전체에 많은 영향을 미치는 LINE-1 (long interspersed nuclear element-1, L1)과 Alu, LTR (long terminal repeat) 위주로 확인하였다. 흥미롭게도, 대장암 세포에서 LINE-1의 저메틸화, APC 유전자 내에 LINE-1 삽입, Alu의 저메틸화와 과메틸화, LTR 삽입에 따른 isoform 발생 등이 특징적으로 나타나는 것을 알 수 있었다. 또한 원발암유전자에서의 L1 저메틸화가 대장암 전이의 바이오마커로 쓰일 수 있다는 것과 Alu에 의한 MLH1 돌연변이가 가족성 및 유전성 대장암에서 흔히 발견된다는 것을 알 수 있었다. 이 때 이동성 유전인자에 의하여 영향 받는 유전자들의 발현을 in silico 발현 분석을 통하여 분석하였으며, 조직별, 성별 특이적 발현 양상을 제시하였다. 이들을 토대로 대장암 바이오마커를 개발하여 유전성 대장암의 예측 및 대장암 진단 또는 대장암 예후 예측을 통한 개인 맞춤형 치료에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.
3D 프린터의 활용이 높아짐에 따라 발생하는 화학물질에 대한 노출 빈도가 증가하고 있다. 그러나 3D 프린팅 발생 화학물질의 독성 및 유해성에 대한 연구는 미비하며, 분자 구조 데이터의 결측치로 인해 in silico 기법을 사용한 독성예측 연구는 저조한 실정이다. 본 연구에서는 화학물질의 분자구조 정보를 나타내는 주요 분자표현자의 결측치를 보간하여 3D 프린팅의 독성 및 유해성을 예측한 Data-centric QSAR 모델을 개발하였다. 먼저 MissForest 알고리즘을 사용해 3D 프린팅으로 발생되는 유해물질의 분자표현자 결측치를 보완하였으며, 서로 다른 4가지 기계학습 모델(결정트리, 랜덤포레스트, XGBoost, SVM)을 기반으로 Data-centric QSAR 모델을 개발하여 생물 농축 계수(Log BCF)와 옥탄올-공기분배계수(Log Koa), 분배계수(Log P)를 예측하였다. 또한, 설명 가능한 인공지능(XAI) 방법론 중 TreeSHAP (SHapley Additive exPlanations) 기법을 활용하여 Data-centric QSAR 모델의 신뢰성을 입증하였다. MissForest 알고리즘 기반 결측지 보간 기법은, 기존 분자구조 데이터에 비하여 약 2.5배 많은 분자구조 데이터를 확보할 수 있었다. 이를 바탕으로 개발된 Data-centric QSAR 모델의 성능은 Log BCF, Log Koa와 Log P를 각각 73%, 76%, 92% 의 예측 성능으로 예측할 수 있었다. 마지막으로 Tree-SHAP 분석결과 개발된 Data-centric QSAR 모델은 각 독성치와 물리적으로 상관성이 높은 분자표현자를 통하여 선택함을 설명할 수 있었고 독성 정보에 대한 높은 예측 성능을 확보할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 방법론은 다른 프린팅 소재나 화학공정, 그리고 반도체/디스플레이 공정에서 발생 가능한 오염물질의 독성 및 인체 위해성 평가에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
Ding, Ning;Lu, Yanzhu;Cui, Hanmin;Ma, Qinyu;Qiu, Dongxia;Wei, Xueting;Dou, Ce;Cao, Ning
BMB Reports
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제53권3호
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pp.154-159
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2020
We investigated the effects of physalin A, B, D, and F on osteoclastogenesis induced by receptor activator of nuclear factor κB ligand (RANKL). The biological functions of different physalins were first predicted using an in silico bioinformatic tool (BATMAN-TCM). Afterwards, we tested cell viability and cell apoptosis rate to analyze the cytotoxicity of different physalins. We analyzed the inhibitory effects of physalins on RANKL-induced osteoclastogenesis from mouse bone-marrow macrophages (BMMs) using a tartrate-resistant acid phosphatase (TRAP) stain. We found that physalin D has the best selectivity index (SI) among all analyzed physalins. We then confirmed the inhibitory effects of physalin D on osteoclast maturation and function by immunostaining of F-actin and a pit-formation assay. On the molecular level, physalin D attenuated RANKL-evoked intracellular calcium ([Ca(2+)](i)) oscillation by inhibiting phosphorylation of phospholipase Cγ2 (PLCγ2) and thus blocked the downstream activation of Ca2+/calmodulin-dependent protein kinases (CaMK)IV and cAMP-responsive element-binding protein (CREB). An animal study showed that physalin D treatment rescues bone microarchitecture, prevents bone loss, and restores bone strength in a model of rapid bone loss induced by soluble RANKL. Taken together, these results suggest that physalin D inhibits RANKL-induced osteoclastogenesis and bone loss via suppressing the PLCγ2-CaMK-CREB pathway.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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