For genetic engineering to be commercially viable, an efficient transformation system is needed to produce transgenic plane from diverse genotypes ("generalized protocol"). Development of such a system requires optimization of a number of components such as gene transfer agent, plant tissues competent for both regeneration and transformation, and control of transgene expression. Although several novel gene transfer methods have been developed for plane, a majority of stably transformed plane express the introduced genes at low levels. Moreover, silencing of selectable marker genes shortly after their incorporation into plant chromosomes may result in low recovery of transgenic tissues from selection. Matrix attachment regions (MARs) are DNA sequences that bind to the cell's proteinaceous nuclear matrix to form DNA loop domains. MARs have been shown to increase transgene expression in tobacco cells, and reduce position in mature transgenic plants. Flanking an antibiotic resistance transgene with MARs should therefore lead to improved rates of transformation in a diversity of species, and may permit recalcitrant species and genotypes to be successfully transformed. Literature review and recent data from my laboratory suggest that MARs can serve as a transformation booster in recalcitrant plant species.
Investigations into fatty acid composition in meats are becoming more important due to consumer demand for high quality healthy food. Marker-assisted selection has been applied to livestock to improve meat quality by directly selecting animals for favorable alleles that affect economic traits. Quantitative trait loci affecting fatty acid composition in cattle and pigs were investigated, and five candidate genes (ACACA, FASN, SCD, FABPs, and SREBP-1) were significantly associated with fatty acid composition. The information presented here should provide valuable guidelines to detect causative mutations affecting fatty acid composition in cattle and pigs.
In this review, we discuss the ways in which our understanding of the controls of nitrogen use efficiency applied to crop improvement has been increased through the development of molecular physiology studies using transgenic plants or mutants with modified capacities for nitrogen uptake, assimilation and recycling. More recently, exploiting crop genetic variability through quantitative trait loci and candidate gene detection has opened new perspectives toward the identification of key structural or regulatory elements involved in the control of nitrogen metabolism for improving crop productivity. All together these studies strongly suggest that in the near future nitrogen use efficiency can be improved both by marker-assisted selection and genetic engineering, thus having the most promise for the practical application of increasing the capacity of a wide range of economically important species to take up and utilize nitrogen more efficiently.
Potassium is a macronutrient that is crucial for healthy plant growth. Potassium availability, however, is often limited in agricultural fields and thus crop yields and quality are reduced. Therefore, improving the efficiency of potassium uptake and transport, as well as its utilization, in plants is important for agricultural sustainability. This review summarizes the current knowledge on the molecular mechanisms involved in potassium uptake and transport in plants, and the molecular response of plants to different levels of potassium availability. Based on this information, four strategies for improving potassium use efficiency in plants are proposed; 1) increased root volume, 2) increasing efficiency of potassium uptake from the soil and translocation in planta, 3) increasing mobility of potassium in soil, and 4) molecular breeding new varieties with greater potassium efficiency through marker assisted selection which will require identification and utilization of potassium associated quantitative trait loci.
Simple sequence repeats (SSRs) are ubiquitous short tandem duplications found within eukaryotic genomes. Their length variability and abundance throughout the genome has led them to be widely used as molecular markers for crop-breeding programs, facilitating the use of marker-assisted selection as well as estimation of genetic population structure. Here, we report a software application, "SSR-Primer Generator " for SSR discovery, SSR-primer design, and homology-based search of in silico amplicons from a DNA sequence dataset. On submission of multiple FASTA-format DNA sequences, those analyses are batch processed in a Java runtime environment (JRE) platform, in a pipeline, and the resulting data are visualized in HTML tabular format. This application will be a useful tool for reducing the time and costs associated with the development and application of SSR markers.
This paper summarizes recent developments in the field of molecular biology and its application to plant breeding, particularly in rice. Plant breeding in the past mostly depended on the time-consuming crossing of known genomes limited to certain traits. Plant breeding has now benefited from marker-assisted selection and genetic engineering to widen the gene pool, improve plant protection, and increase yield. Future plant breeding will expand based on functional and nutritional genomics, in which gene discovery and high-throughput transformation will accelerate crop design and benefits will accrue to human health, in the form of nutritional food for poor people to reduce malnutrition, or food enriched with antioxidants and with high food value for rich people. Agricultural biotechnology for food is no longer a dream but a reality that will dominate the 21st century for agriculture and human welfare.
An expression vector in a mammalian cell was constructed using the origin of replication (OR) and the promoters of SV40. The plasmid pSVOE was constructed by inserting SV40 DNA fragment (1, 118bp) containing SV40 OR and promoters into pBR322-1, and then a multiple cloning sequence was inserted at the immediate downstream of the late promoter of SV40 in the pSVOE vector. The plasmid was named pSVML. As a selection marker, thymidine kinase gene of herpes simplex virus with its promoter was inserted into EcoRI site of pSVML and the recombinant was named pSVML-TKp. To test the expression capacity of foreigen gene inserted at the multiple cloning site of pSVML, the thymidine kinase gene without its own promoter was inserted at the BamHI site of pSVML. The recombinant was named pSVML-TK. These plasmids, pSVML-TKp and pSVML-TK, were transfected into COS cells with calcium phosphate precipitation method. The thymidine kinase activity was significantly increased in both transfected cells.
The principal morphological characters used for identification of hydrangea cultivars are often dependent on agroclimatic conditions. Furthermore, information on the selection or the genetic background of the hydrangea breeding is so rare that a molecular marker system for cultivar identification is needed. Amplified fragment length polymorphism (AFLP) markers were employed for fingerprinting Hydrangea macrophylla cultivars and candidate cultivars of H. macrophylla selected in Korea. One AFLP primer combination was sufficient to distinguish 17 H. macrophylla cultivars and 4 candidate cultivars. The profile of 19 loci that can minimize the error of amplification peak detection was constructed. AFLP markers were efficient for identification, estimation of genetic distances between cultivars, and cultivar discrimination. Based on the observed AFLP markers, genetic relationship was reconstructed by the UPGMA method. Seventeen H. macrophylla cultivars and H. macrophylla for. normalis formed a major cluster, and candidate cultivars selected in Korea formed another cluster.
본 연구는 proteomics의 방법을 이용하여 가금의 육질과 관련된 단백질을 찾고자 수행하였다. 인삼부산물 추출액을 급여한 실용 재래닭에서 육질과 관련된 것으로 추정되는 후보 단백질들이 선발되었으며, 이 결과는 가금의 육질을 향상시키는 단백질 Marker로서 이용될 수 있을 뿐만 아니라 현재까지 밝혀지지 않은 가금의 2D map을 만드는데 역시 중요하게 이용될 수 있다.
Jeong, Seokho;Mok, Lydia;Kim, Se Ik;Ahn, TaeJin;Song, Yong-Sang;Park, Taesung
Genomics & Informatics
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제16권4호
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pp.32.1-32.7
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2018
Ovarian cancer is one of the leading causes of cancer-related deaths in gynecological malignancies. Over 70% of ovarian cancer cases are high-grade serous ovarian cancers and have high death rates due to their resistance to chemotherapy. Despite advances in surgical and pharmaceutical therapies, overall survival rates are not good, and making an accurate prediction of the prognosis is not easy because of the highly heterogeneous nature of ovarian cancer. To improve the patient's prognosis through proper treatment, we present a prognostic prediction model by integrating high-dimensional RNA sequencing data with their clinical data through the following steps: gene filtration, pre-screening, gene marker selection, integrated study of selected gene markers and prediction model building. These steps of the prognostic prediction model can be applied to other types of cancer besides ovarian cancer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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