Multi-omics data is difficult to interpret due to the heterogeneity of information by the volume of data, the complexity of characteristics of each data, and the diversity of omics platforms. There is not yet a system for interpreting to visualize research data on environmental diseases concerning environmental harmful substances. We provide MEE, a web-based visualization tool, to comprehensively explore the complexity of data due to the interconnected characteristics of high-dimensional data sets according to exposure to various environmental harmful substances. MEE visualizes omics data of correlation between omics data, subjects and samples by keyword searches of meta data, multi-omics data, and harmful substances. MEE has been demonstrated the versatility by two examples. We confirmed the correlation between smoking and asthma with RNA-seq and Methylation-Chip data, it was visualized that genes (P HACTR3, PXDN, QZMB, SOCS3 etc.) significantly related to autoimmune or inflammatory diseases. To visualize the correlation between atopic dermatitis and heavy metals, we selected 32 genes related immune response by integrated analysis of multi-omics data. However, it did not show a significant correlation between mercury in blood and atopic dermatitis. In the future, should continuously collect an appropriate level of multi-omics data in MEE system, will obtain data to analyze environmental substances and diseases.
Tumor heterogeneity, the cellular mosaic of multiple lineages arising from the process of clonal evolution, has continued to thwart multi-omics analyses using traditional bulk sequencing methods. The application of single-cell sequencing, in concert with existing genomics methods, has enabled high-resolution interrogation of the genome, transcriptome, epigenome, and proteome. Applied to cancers, these single-cell multi-omics methods bypass previous limitations on data resolution and have enabled a more nuanced understanding of the evolutionary dynamics of tumor progression, immune evasion, metastasis, and treatment resistance. This review details the growing number of novel single-cell multi-omics methods applied to tumors and further discusses recent discoveries emerging from these approaches, especially in regard to immunotherapy.
Liu, Zhaohua;Tan, Xiuwen;Wang, Jianying;Jin, Qing;Meng, Xianfeng;Cai, Zhongfeng;Cui, Xukui;Wang, Ke
Animal Bioscience
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v.35
no.9
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pp.1340-1350
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2022
Objective: Luxi Black Head sheep (LBH) is the first crossbreed specialized for meat production and was developed by crossbreeding Black Head Dorper sheep (DP) and Small Tailed Han sheep (STH) in the farming areas of northern China. Research on the genomic variations and selection signatures of LBH caused by continuous artificial selection is of great significance for identifying the genetic mechanisms of important traits of sheep and for the continuous breeding of LBH. Methods: We explored the genetic relationships of LBH, DP, and several Mongolian sheep breeds by constructing phylogenetic tree, principal component analysis and linkage disequilibrium analysis. In addition, we analysed 29 whole genomes of sheep. The genome-wide selection signatures have been scanned with four methods: heterozygosity (HP), fixation index (FST), cross-population extended haplotype homozygosity (XP-EHH) and the nucleotide diversity (𝜃π) ratio. Results: The genetic relationships analysis showed that LBH appeared to be an independent cluster closer to DP. The candidate signatures of positive selection in sheep genome revealed candidate genes for developmental process (HoxA gene cluster, BCL2L11, TSHR), immunity (CXCL6, CXCL1, SKAP2, PTK6, MST1R), growth (PDGFD, FGF18, SRF, SOCS2), and reproduction (BCAS3, TRIM24, ASTL, FNDC3A). Moreover, two signalling pathways closely related to reproduction, the thyroid hormone signalling pathway and the oxytocin signalling pathway, were detected. Conclusion: The selective sweep analysis of LBH genome revealed candidate genes and signalling pathways associated with developmental process, immunity, growth, and reproduction. Our findings provide a valuable resource for sheep breeding and insight into the mechanisms of artificial selection.
Until now, rare disease studies have mainly been carried out by detecting simple variants such as single nucleotide substitutions and short insertions and deletions in protein-coding regions of disease-associated gene panels using diagnostic next-generation sequencing in association with patient phenotypes. However, several recent studies reported that the detection rate hardly exceeds 50% even when whole-exome sequencing is applied. Therefore, the necessity of introducing whole-genome sequencing is emerging to discover more diverse genomic variants and examine their association with rare diseases. When no diagnosis is provided by whole-genome sequencing, additional omics techniques such as RNA-seq also can be considered to further interrogate causal variants. This paper will introduce a description of these multi-omics techniques and their applications in rare disease studies.
Because autoimmune diseases (AIDs) result from a complex combination of genetic and epigenetic factors, as well as an altered immune response to endogenous or exogenous antigens, systems biology approaches have been widely applied. The use of multi-omics approaches, including blood transcriptomics, genomics, epigenetics, proteomics, and metabolomics, not only allow for the discovery of a number of biomarkers but also will provide new directions for further translational AIDs applications. Systems biology approaches rely on high-throughput techniques with data analysis platforms that leverage the assessment of genes, proteins, metabolites, and network analysis of complex biologic or pathways implicated in specific AID conditions. To facilitate the discovery of validated and qualified biomarkers, better-coordinated multi-omics approaches and standardized translational research, in combination with the skills of biologists, clinicians, engineers, and bioinformaticians, are required.
Genome-wide studies provide considerable insights into the genetic background of animals; however, the inheritance of several heritable factors cannot be elucidated. Epigenetics explains these heritabilities, including those of genes influenced by environmental factors. Knowledge of the mechanisms underlying epigenetics enables understanding the processes of gene regulation through interactions with the environment. Recently developed next-generation sequencing (NGS) technologies help understand the interactional changes in epigenetic mechanisms. There are large sets of NGS data available; however, the integrative data analysis approaches still have limitations with regard to reliably interpreting the epigenetic changes. This review focuses on the epigenetic mechanisms and profiling methods and multi-omics integration methods that can provide comprehensive biological insights in animal genetic studies.
Osteoporosis is one of the diseases caused by accumulation of effects from complex interactions between genetic and environmental factors. Aging is the major cause for osteoporosis, which normally increases skeletal fragility and bone fracture especially among the elder. "Omics" refers to a specialized research field dealing with high-throughput biological data, such as genomics, transcriptomics, proteomics or metabolomics. Integration of data from multi-omics has been approved to be a powerful strategy to colligate biological phenomenon with multiple aspects. Actually, integrative analyses of "omics" datasets were used to present pathogenesis of specific diseases or casual biomarkers including susceptible genes. In this study, we evaluated the proposed relationship of novel susceptible genes (TREML2, HTR1E, and GLO1) with osteoporosis, which genes were obtained using multi-omics integration analyses. To this end, SNPs of the susceptible genes in the Korean female cohort were analyzed. As a result, one SNP of HTR1E and five SNPs of TREML2 were identified to associate with osteoporosis. The highest significant SNP was $rs6938076^*$ of TREML2 (OR=0.63, CI: 0.45~0.89, recessive P=0.009). Consequently, the susceptible genes identified through the multi-omics analyses were confirmed to have association with osteoporosis. Therefore, multi-omics analysis might be a powerful tool to find new genes associated with a disease. We further identified that TREML2 has more associated with osteoporosis in females than did HTR1E.
Jo, Jun Hyeon;Kim, Sun Joo;Nam, Woong Shik;Seung, Eun Ji;Lee, Sangkyu
Environmental Analysis Health and Toxicology
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v.31
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pp.16.1-16.9
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2016
Objectives Banha-sasim-tang (BST), which consists of seven different herbs, is one of the most popular herbal formulae for treating gastrointestinal disorders in Eastern Asia. The commonly used herbal medicine is often co-administered with other therapeutic drugs, which raises the possibility of herb-drug interactions and may modify the clinical safety profile of therapeutic drugs. Methods We investigated the potential herb-drug interactions between BST extract and midazolam (MDZ) in mice. The area under the plasma concentration-time curve (AUC) of MDZ and 1'-hydroxymidazolam (1'-OH-MDZ) was evaluated for both oral and intraperitoneal administration of MDZ, following oral administration of BST (0.5 and 1 g/kg). Results It was found that the AUC of MDZ and 1'-OH-MDZ was lower in case of oral administration of MDZ. Administration of BST extract was not associated with hepatic cytochrome P450 activity. BST extract induced a strong reduction in pH and it has been reported that oral mucosal absorption of MDZ is lower at low pH. The decreased absorption rate of MDZ might be caused by the ingredients of BST and may not be related to other factors such as increased excretion of MDZ by P-glycoprotein. Conclusions The altered pharmacokinetics of midazolam caused by co-administration with BST in vivo could be attributed to a decrease in pH and subsequent reduction of MDZ absorption rate.
Traditional epidemiological studies have identified a number of risk factors for various diseases using regression-based methods that examine the association between an exposure and an outcome (i.e., one-to-one correspondences). One of the major limitations of this approach is the "black-box" aspect of the analysis, in the sense that this approach cannot fully explain complex relationships such as biological pathways. With high-throughput data in current epidemiology, comprehensive analyses are needed. The network approach can help to integrate multi-omics data, visualize their interactions or relationships, and make inferences in the context of biological mechanisms. This review aims to introduce network analysis for systems epidemiology, its procedures, and how to interpret its findings.
Seo, Hyung-Ju;Ji, Seung-Bae;Kim, Sin-Eun;Lee, Gyung-Min;Moon, Seong-Hun;Jang, Dae-Sik;Liu, Kwang-Hyeon
Mass Spectrometry Letters
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v.11
no.2
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pp.30-35
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2020
Schisandra chinensis is a traditional herbal medicine that is widely spread in Korea, Japan, and China. The fruits of S. chinensis Bailon, known as omija in Korea, have traditionally been used for the treatment of coughs, fatigues, and insomnia. Up to now, there have been several reports for the identification of major lignan compounds and their quantitation in S. chinensis extracts. To the best of our knowledge, however, there is no report on the analysis of lignans in omija wine and omija cheong (sugared omija or omija sugar syrup). In the present study, seven dibenzocyclooctadiene lignans (gomisin A, gomisin B, gomisin C, gomisin N, schisandrin, deoxyschisandrin, and wuweizisu C) in omija wine and omija cheong were analyzed and quantitated using liquid chromatography-tandem mass spectrometry. Among seven lignans, pharmacologically active gomisin A, schisandrin, and deoxyschisandrin, which are major components in fruits of S. chinensis, were the most abundant lignans in omija wine and cheong. The content of lignan in omija wine was in the order: schisandrin > gomisin A > deoxyschisandrin > gomisin N > gomisin B > gomisin C > wuweizisu C. The concentration of deoxyschisandrin and gomisin N in omija wine was approximately 2.0- and 6.0-fold higher than for omija cheong. Additionally, this study provided a systematic identification of lignans in omija wine and cheong and indicated that the omija wine and cheong might be of value for their dietary application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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