Analysis Of Transcriptomic Changes In Oil Palm (Elaeis Guineensis Jacq.) Root Upon Inoculation With Bacillus Sphaericus Upmb10 Using Cdna Microarray

Bacillus sphaericus UPMB10 is a plant growth promoting bacteria (PGPB) which enhances plant growth by acting as bioenhancer and biofertilizer. An oil palm cDNA microarray containing 2224 cDNA probes from root (partially derived from cDNA clones generated in this study), 828 from vegetative meristem and 696 from zygotic embryo was generated to investigate the transcriptomic changes in two-month-old in vitro oil palm (Elaeis guineensis Jacq.) (Deli x Yangambi) roots after inoculation with B. sphaericus UPMB10 for 120 h. This study was initiated with the generation of 1824 expressed sequenced tags (ESTs) from the roots of oil palm. A total of 1173 tentative unique genes (TUGs) were assembled from 1566 ESTs with readable sequences. However, only 984 TUGs showed significant matches (E-value less than 10-5) to the non-redundant protein database in the GenBank and they were further divided into 13 groups based on their putative functions. Subsequent microarray result showed that 151 and 125 transcripts were significantly up- and down regulated, respectively in the roots of oil palm inoculated with B. sphaericus UPMB10. Although transcripts involved in protein synthesis were increased and the expression level of auxin responsive genes were altered in B. sphaericus UPMB10-inoculated oil palms, there was no conclusive result to support the presence of auxin secreted by B. sphaericus UPMB10 in the medium. Despite the capability of B. sphaericus UPMB10 to fix atmospheric nitrogen, 120 h might not be sufficient for it to establish efficient nitrogen fixation to relieve possible N deficiency in oil palms. The plant-microbe interaction might also have alerted the defense system that led to the up-regulation of transcripts related to synthesis of hydrogen peroxide in oil palm. Verification of microarray result by real time RT-PCR showed that nine out of 11 candidate genes (81.8%) were consistent in their expression patterns. In conclusion, this study has provided a brief understanding of the transcriptomic changes in the oil palm roots inoculated with B. sphaericus UPMB10

Molecular response of Hevea brasiliensis Ethylene Response Factors (HbERFs) as expression marker genes in response to ethephon stimulation in rubber tree clones

Real-Time quantitative RT-PCR technique is a sensitive method for measuring the accumulation of gene transcripts. This widely used technique in a variety of plant species; including rubber tree (Hevea brasiliensis) must meet basic criteria in order to produce accurate gene expression markers. Gene expression markers associated to the response of ethephon stimulation such as the Hevea brasiliensis Ethylene Response Factors (HbERFs) family has been characterized in a single rubber clone. It is known that the effect of genotype on rubber tree clones can give different expression of the same gene. This difference can be converted into a profile that characterizes clones to a certain trait. This study aimed to identify gene expression profile in response to ethephon stimulation using six HbERFs (HbORA47, HbRAP2.3, HbERF12, HbERF3, HbABR1, HbRRTF1) in three rubber tree clones having contrasted latex metabolism (PB 260, SP 217, and RRIM 600). Total RNA was isolated from 18 samples and used for cDNA synthesis. The quality of cDNAs was examined by PCR using HbActin primer. HbRH2b was selected among the 11 housekeeping genes to be used as an internal control in gene expression analysis. Gene expression analysis resulted to an induction and inhibition of HbERFs by ethephon stimulation which are specific to a particular clone. Expression profile of three Hevea clones showed distinct characteristics. The high latex metabolism clone PB 260 was characterized by the upregulated expression of HbRAP2.3 and HbERF12. The low latex metabolism clone SP 217 was characterized by the upregulated expression of HbRAP2.3 and HbRRTF1. Meanwhile, the profile of intermediate latex metabolism clone RRIM 600 was shown by downregulated expression of HbORA47 and up-regulated expression of HbABR1. This study shows that HbERFs gene family is an important expression marker because it can inform physiological conditions of rubber clones associated in response to ethephon. (Résumé d'auteur

BIOINFORMATIKA: TREND DAN PROSPEK DALAM PENGEMBANGAN KEILMUAN BIOLOGI

Tulisan ini terutama dimaksudkan untuk pengguna awal bioinformatika,termasuk mereka yang selama ini belum mengenal bioinformatika dan tertarik untuk memulainya. Tapi bagi yang selama ini sudah menggeluti bioinformatika secara otodidak melalui internet terutama, cenderung mengalami kesalahan bila tidak memilki dasar-dasar yang kuat terhadap biologi molekuler atau menemui kebuntuan untuk melihat permasalahan biologi yang bisa dipecahkan dengan bioinformatika. Maka dari itu dengan penjelasan agak mendalam tentang prinsip biologi molekuler termasuk bagaimana data biologi molekuler itu didapatkan, diharapkan pembaca makalah ini bisa lebih optimal menggunakan bioinformatika khususnya menunjang pengembangan keilmuan biologi di Tanah Ai

Proliferationen av kardiomyocyter hos neonatalmöss med inducerad hjärtinfarkt

Denna studie är en del av ett större projekt där man strävar efter att utveckla nya mikroRNA- riktade terapier för hjärtats regeneration. Studien utreder ifall man kan se en ökning i proliferationen av kardiomyocyter efter en induce- rad hjärtinfarkt. Den centrala frågeställningen är ifall neonatalmöss med inducerad hjärtinfarkt under dag 1 uppvisar bättre regenerationsförmåga av hjärtvävnaden än neonatalmöss med indu- cerad infarkt under dag 7. Infarkterna inducerades kirurgiskt genom att ligera LAD-kranskärlet med ett stygn. Till studien användes också referensgrupper med möss utan infarkt, som vid 1 eller 7 dagars ålder genomgått en kirurgisk öppning och slutning av bröstkorgen. Hjärtana avlägsnades 21 dagar efter ingreppen och frystes ner i tissue-TEK gel med hjälp av isopentan, varefter de snittades och markerades med antikroppar mot troponin I och mot Ki-67, ett protein som förekommer i prolifererande celler. Sedan användes fluorecerande sekundäranti- kroppar och färgen DAPI för att markera proverna immunohistokemsikt. Studiens andra mål var att få markeringen att fungera, en förutsättning för att kunna räkna andelen prolifererande kar- diomyocytkärnor. I beräkningen av kardiomyocytkärnor användes ett Matlab-baserat program, Nuquantus. Där- med utreder studien även möjligheterna för automatiserad beräkning av cellkärnor. Programmet lyckades räkna mängden kardiomyocytkärnor men de prolifererande kardiomyocytkärnorna var man tvungen att räkna skiljt för hand. Andelen prolifererande kardiomyocytkärnor jämfördes till slut mellan mössen med infarkter och deras referensgrupper. I studien upptäcktes en signifikant skillnad i den naturliga regenerationsförmågan hos mössen med infarkt under dag 1 och deras referensgrupp. Ingen signifikant skillnad kunde konstateras mellan mössen med infarkt under dag 7 och den andra referensgruppen. Detta indikerar att det neonatala mushjärtat innehar potential för vidare regenerativ forskning, även för det större pro- jektet och stöder tanken att hjärtats naturliga regenerationsförmåga avtar fort efter födseln. (275 ord

Bioinformatika: Trend dan Prospek dalam Pengembangan Keilmuan Biologi

PENDAHULUAN Tulisan ini terutama dimaksudkan untuk pengguna awal bioinformatika, termasuk mereka yang selama ini belum mengenal bioinformatika dan tertarik untuk memulainya[1]. Tapi bagi yang selama ini sudah menggeluti bioinformatika secara otodidak melalui internet terutama, cenderung mengalami kesalahan bila tidak memilki dasar-dasar yang kuat terhadap biologi molekuler atau menemui kebuntuan untuk melihat permasalahan biologi yang bisa dipecahkan dengan bioinformatika. Maka dari itu dengan penjelasan agak mendalam tentang prinsip biologi molekuler termasuk bagaimana data biologi molekuler itu didapatkan, diharapkan pembaca makalah ini bisa lebih optimal menggunakan bioinformatika khususnya menunjang pengembangan keilmuan biologi di Tanah Air[2]. [1] Witarto, A.B. Bioinformatika: Mengawinkan teknologi informasi dengan bioteknologi. Trendnya di dunia dan prospeknya di Indonesia. Disampaikan pada Seminar Seminar Teknologi Informasi diselenggarakan oleh MIFTA, Bogor, 9 Januari 2003. Bisa diunduh dari witarto.wordpress.com. [2] Witarto, A.B. Bioinformatics in Indonesia. Disampaikan pada First ASEAN-India Workshop on Bioinformatics di Center for DNA Fingerprinting and Diagnostics, Hyderabad, India, 7-11 November 2005. Bisa diunduh dari witarto.wordpress.co

PERBANDINGAN METODE EKSTRAKSI RIBO NUCLEIC ACID YANG BERBEDA PADA JARINGAN MANTEL KERANG BIRU (Mytilus edulis)

Kerang biru (Mytilus edulis) merupakan salah satu sentinel spesies yang dapat bertahan hidup di berbagai kondisi lingkungan, bahkan di daerah dengan tekanan tinggi, namun kemampuan fisiologisnya masih belum  banyak diketahui hingga saat ini. Regulasi fisiologis hewan dapat diketahui dengan mengetahui karakteristik genotip hewan melalui analisis genomik. Salah satu tahap yang diperlukan dalam analisis genomik adalah ekstraksi RNA. Perolehan kualitas dan kuantitas RNA yang baik merupakan langkah awal yang penting untuk analisis genomik selanjutnya. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode ekstraksi RNA yang berbeda pada jaringan mantel kerang biru agar dapat dihasilkan kualitas dan kuantitas RNA yang baik untuk analisis genomik. Dua metode ektraksi RNA yaitu menggunakan RNAqueous Phenol-free total RNA Isolation dan TRIzolTM. Reagent. Data berupa hasil deskriptif dan kuantitatif, RNA yang telah berhasil diekstraksi dinilai kualitas dan kuantitasnya dengan menggunakan alat Agilent 5300 Fragment Analyzer. Penggunaan RNAqueous Phenol-free total RNA Isolation dalam mengekstraksi jaringan mantel kerang biru tidak dapat dilakukan dengan baik. Penggunaan metode ekstraksi RNA dengan Kit TRIzolTM Reagent menghasilkan ekstrak RNA jaringan mantel kerang biru dengan nilai konsentrasi total RNA berkisar 48,91-392,38 ng mL-1, nilai RNA Quality Number (RQN) berkisar 7,6-9,6 dan rasio 28S:18S berkisar 0-3,5. Metode TRIzolTM Reagent kit memiliki efektifitas lebih baik dalam menghasilkan ekstrak RNA pada jaringan mantel kerang biru dengan kualitas dan kuantitas RNA yang baik.The blue mussel (Mytilus edulis) is a sentinel species that can survive in various environmental conditions, even in high pressure areas, but its physiological abilities has not been widely known. Marine physiological regulation can be known by knowing the characteristics of the biota genotype through genomic analysis. One of the steps required in genomic analysis is RNA extraction. Obtaining good quality and quantity of RNA is an important first step for further genomic analysis. This study aimed to compare different RNA extraction methods in blue mussel mantle tissue, so that it is expected to produce good RNA for genomic analysis. Two RNA extraction methods used were RNAqueous Phenol-free total RNA Isolation and TRIzolTM. Reagents. The data were in the form of descriptive and quantitative results, the quality and quantity of RNA that has been successfully extracted is assessed using the Agilent 5300 Fragment Analyzer. The use of RNAqueous Phenol-free total RNA Isolation in extracting mantle tissue of blue mussel cannot be carried out well. The use of the RNA extraction method with the TRIzolTM Reagent Kit produced RNA extract of blue mussel mantle tissue with total RNA concentration values ranging from 48,91-392,38 ng mL-1, RNA quality number (RQN) ranging from 7.6-9.6 and ratio of 28S:18S ranging from 0-3.5. The TRIzolTM Reagent kit method had better effectiveness in producing RNA extract from blue mussel mantle tissue with good quality and quantity of RNA

Transformasi Biomedik Menuju Personalisasi dan Kesehatan Presisi pada Kanker

Biomedical transformation is redefining cancer research and clinical practice by integrating experimental and computational approaches, digital technologies, and patient-specific models to realize precision health. Wet lab experiments generate molecular, imaging, and clinical data, while computational biology and artificial intelligence (AI) interpret complex datasets to uncover predictive biomarkers, optimize therapy selection, and simulate tumor behavior. Digital transformation accelerates data integration through multi-omics, radiomics, and electronic health records, enabling the development of multimodal biomarkers and improved patient stratification. Furthermore, patient-specific models, such as patient-derived organoids (PDOs), xenografts, and digital twin systems preserve tumor heterogeneity and microenvironmental complexity, allowing individualized drug testing and treatment prediction. The convergence of these frameworks’ advances precision oncology from a population-based paradigm toward personalized, adaptive, and data-driven cancer care. This integrative approach strengthens translational research, enhances diagnostic accuracy, and promotes more effective, patient-centered therapeutic strategies