Gene expression profiles may offer more information than morphology and provide an alternative to morphology- based tumor classification systems. Informative gene selection is finding gene subsets that are able to discriminate between tumor types, and may have clear biological interpretation. Gene selection is a fundamental issue in gene expression based tumor classification. In this report, techniques for selecting informative genes are illustrated and supervised shaving introduced as a gene selection method in the place of a clustering algorithm. The supervised shaving method showed good performance in gene selection and classification, even though it is a clustering algorithm. Almost selected genes are related to leukemia disease. The expression profiles of 3051 genes were analyzed in 27 acute lymphoblastic leukemia and 11 myeloid leukemia samples. Through these examples, the supervised shaving method has been shown to produce biologically significant genes of more than $94\%$ accuracy of classification. In this report, SVM has also been shown to be a practicable method for gene expression-based classification.
We investigated the effect of ESR gene-based selection on an improvement of litter size in the herds in real (non-experimental) conditions. The pigs were selected for three years. In the tested population the pigs were mated according to a breeding scheme where the individuals with at least one ESR-B allele were preferred in the selection. In the control group (CP; n = 140) the pigs were mated just according to a breeding scheme without knowledge of the ESR genotype. We observed a significant increase in litter size (total number of born, number of born alive and number of weaned piglets per litter) in the final tested ESR-selected population (LP; n = 184) and an insignificant increase in CP as compared with the original population (OP; n = 155). After the selection we could observe a significant increase in the frequency of allele B in LP. Frequency of the genotypes AB and BB increased in both LP and CP; the distribution of the genotypes changed significantly only in LP. An association analysis of the ESR gene effects on reproductive traits in LP showed no significant differences between the genotypes. The results of our study suggest that ESR gene-based selection can be successful also in small herds, under real (non-experimental) conditions with a respect for general breeding principles and limitations and during a short period. An examination of a larger sample population as well as an analysis of selection consequences on other traits (meat and carcass quality) could bring a more conclusive evaluation of ESR-based selection. Nevertheless, the results are encouraging especially for small breeding farms taking a perspective of better litter size improvement.
Kim, Young-Jin;Kim, Hyo-Mi;Kim, Sang-Bae;Park, Chan;Kimm, Kuchan;Koh, InSong
Genomics & Informatics
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v.2
no.4
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pp.180-183
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2004
Comparative Statistic Module(CSM) provides more reliable list of significant genes to genomics researchers by offering the commonly selected genes and a method of choice by calculating the rank of each statistical test based on the average ranking of common genes across the five statistical methods, i.e. t-test, Kruskal-Wallis (Wilcoxon signed rank) test, SAM, two sample multiple test, and Empirical Bayesian test. This statistical analysis module is implemented in Perl, and R languages.
Kim Ki-Yeol;Chung Hyun-Cheol;Jeung Hei-Cheul;Shin Ji-Hye;Kim Tae-Soo;Rha Sun-Young
Genomics & Informatics
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v.4
no.3
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pp.110-117
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2006
In microarray technology, many diverse experimental features can cause biases including RNA sources, microarray production or different platforms, diverse sample processing and various experiment protocols. These systematic effects cause a substantial obstacle in the analysis of microarray data. When such data sets derived from different experimental processes were used, the analysis result was almost inconsistent and it is not reliable. Therefore, one of the most pressing challenges in the microarray field is how to combine data that comes from two different groups. As the novel trial to integrate two data sets with batch effect, we simply applied standardization to microarray data before the significant gene selection. In the gene selection step, we used new defined measure that considers the distance between a gene and an ideal gene as well as the between-slide and within-slide variations. Also we discussed the association of biological functions and different expression patterns in selected discriminative gene set. As a result, we could confirm that batch effect was minimized by standardization and the selected genes from the standardized data included various expression pattems and the significant biological functions.
Objective: Identification of the candidate genes that play key roles in phenotypic variations can provide new information about evolution and positive selection. Interleukin (IL)-32 is involved in many biological processes, however, its role for the immune response against various diseases in mammals is poorly understood. Therefore, the current investigation was performed for the better understanding of the molecular evolution and the positive selection of single nucleotide polymorphisms in IL-32 gene. Methods: By using fixation index ($F_{ST}$) based method, IL-32 (9375) gene was found to be outlier and under significant positive selection with the provisional combined allocation of mean heterozygosity and $F_{ST}$. Using nucleotide sequences of 11 mammalian species from National Center for Biotechnology Information database, the evolutionary selection of IL-32 gene was determined using Maximum likelihood model method, through four models (M1a, M2a, M7, and M8) in Codeml program of phylogenetic analysis by maximum liklihood. Results: IL-32 is detected under positive selection using the $F_{ST}$ simulations method. The phylogenetic tree revealed that goat IL-32 was in close resemblance with sheep IL-32. The coding nucleotide sequences were compared among 11 species and it was found that the goat IL-32 gene shared identity with sheep (96.54%), bison (91.97%), camel (58.39%), cat (56.59%), buffalo (56.50%), human (56.13%), dog (50.97%), horse (54.04%), and rabbit (53.41%) respectively. Conclusion: This study provides evidence for IL-32 gene as under significant positive selection in goat.
Biologists are attempting to group genes based on the temporal pattern of gene expression levels. So far, a number of methods have been proposed for clustering microarray data. However, the results of clustering depends on the genes selection, therefore the gene selection with significant expression difference is also very important to cluster for microarray data. Thus, this paper present the results of broad comparative studies to time course microarray data by considering methods of gene selection, clustering and cluster validation.
Nguyen, Thi Lan Anh;Kunhareang, Sajee;Duangjinda, Monchai
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.28
no.12
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pp.1686-1695
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2015
Molecular marker selection has been an acceptable tool in the acceleration of the genetic response of desired traits to improve production performance in chickens. The crossbreds from commercial parent stock (PS) broilers with four Thai synthetic breeds; Kaen Thong (KT), Khai Mook Esarn (KM), Soi Nin (SN), and Soi Pet (SP) were used to study the association among chicken growth hormones (cGH) and the insulin-like growth factor (IGF-I) genes for growth and carcass traits; for the purpose of developing a suitable terminal breeding program for Thai broilers. A total of 408 chickens of four Thai broiler lines were genotyped, using polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism methods. The cGH gene was significantly associated with body weight at hatching; at 4, 6, 8, 10 weeks of age and with average daily gain (ADG); during 2 to 4, 4 to 6, 0 to 6, 0 to 8, and 0 to 10 weeks of age in $PS{\times}KM$ chickens. For $PS{\times}KT$ populations, cGH gene showed significant association with body weight at hatching, and ADG; during 8 to 10 weeks of age. The single nucleotide polymorphism variant confirmed that allele G has positive effects for body weight and ADG. Within carcass traits, cGH revealed a tentative association within the dressing percentage. For the IGF-I gene polymorphism, there were significant associations with body weight at hatching; at 2, 4, and 6 weeks of age and ADG; during 0 to 2, 4 to 6, and 0 to 6 weeks of age; in all of four Thai broiler populations. There were tentative associations of the IGF-I gene within the percentages of breast muscles and wings. Thus, cGH gene may be used as a candidate gene, to improve growth traits of Thai broilers.
In this paper, we consider the variable selection methods in the Cox model when a large number of gene expression levels are involved with survival time. Deciding which genes are associated with survival time has been a challenging problem because of the large number of genes and relatively small sample size (n<
We provide an algorithm for the construction and analysis of autocorrelation (information) functions of gene nucleotide sequences. As a measure of correlation between discrete random variables, we use normalized mutual information. The information functions are indicative of the degree of structuredness of gene sequences. We construct the information functions for selected gene sequences. We find a significant difference between information functions of genes of different types. We hypothesize that the features of information functions of gene nucleotide sequences are related to phenotypes of these genes.
Marbling (intramuscular fat) is the most economically important meat quality trait in Hanwoo (Korean cattle). The endothelial differentiation G-protein coupled receptor 1 (EDG1) gene, involved in blood vessel formation, is located within the genomic region of a quantitative trait locus (QTL) for marbling on bovine chromosome 3. Thus, the EDG1 gene can be considered as a positional and functional candidate gene for meat quality in beef cattle. This study aimed to identify single nucleotide polymorphisms (SNPs) in the EDG1 gene and to evaluate their associations with carcass traits in Hanwoo population. We have sequenced a fragment of 5'-UTR of the EDG1 gene and identified one SNP. Genotyping of the g.166A>G SNP marker was carried out using PCR-RFLP analysis in 309 Hanwoo steers in order to evaluate their association with carcass traits. The g.166A>G SNP marker showed a significant effect on the marbling score. Animals with the GG genotype had higher marbling score compared with AA and AG genotypes (p<0.05). This SNP marker also showed a significant additive effects for the marbling score (p<0.05). These results suggest that the EDG1 gene can be used as a molecular marker for DNA marker-assisted selection in order to increase the levels of the marbling score in Hanwoo.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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