AH
Alvaro Hernandez
Author with expertise in DNA Nanotechnology and Bioanalytical Applications
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
14
(86% Open Access)
Cited by:
2,456
h-index:
35
/
i10-index:
51
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

The pineapple genome and the evolution of CAM photosynthesis

Ray Ming et al.Nov 2, 2015
Ray Ming, Robert Paull, Qingyi Yu and colleagues report the genome sequences of two cultivated pineapple varieties and one wild pineapple relative. Their analysis supports the use of the pineapple as a reference genome for monocot comparative genomics and provides insight into the evolution of crassulacean acid metabolism photosynthesis. Pineapple (Ananas comosus (L.) Merr.) is the most economically valuable crop possessing crassulacean acid metabolism (CAM), a photosynthetic carbon assimilation pathway with high water-use efficiency, and the second most important tropical fruit. We sequenced the genomes of pineapple varieties F153 and MD2 and a wild pineapple relative, Ananas bracteatus accession CB5. The pineapple genome has one fewer ancient whole-genome duplication event than sequenced grass genomes and a conserved karyotype with seven chromosomes from before the ρ duplication event. The pineapple lineage has transitioned from C3 photosynthesis to CAM, with CAM-related genes exhibiting a diel expression pattern in photosynthetic tissues. CAM pathway genes were enriched with cis-regulatory elements associated with the regulation of circadian clock genes, providing the first cis-regulatory link between CAM and circadian clock regulation. Pineapple CAM photosynthesis evolved by the reconfiguration of pathways in C3 plants, through the regulatory neofunctionalization of preexisting genes and not through the acquisition of neofunctionalized genes via whole-genome or tandem gene duplication.
0
Citation534
0
Save
0

Plasma Exosomal miRNAs in Persons with and without Alzheimer Disease: Altered Expression and Prospects for Biomarkers

Giovanni Lugli et al.Oct 1, 2015
To assess the value of exosomal miRNAs as biomarkers for Alzheimer disease (AD), the expression of microRNAs was measured in a plasma fraction enriched in exosomes by differential centrifugation, using Illumina deep sequencing. Samples from 35 persons with a clinical diagnosis of AD dementia were compared to 35 age and sex matched controls. Although these samples contained less than 0.1 microgram of total RNA, deep sequencing gave reliable and informative results. Twenty miRNAs showed significant differences in the AD group in initial screening (miR-23b-3p, miR-24-3p, miR-29b-3p, miR-125b-5p, miR-138-5p, miR-139-5p, miR-141-3p, miR-150-5p, miR-152-3p, miR-185-5p, miR-338-3p, miR-342-3p, miR-342-5p, miR-548at-5p, miR-659-5p, miR-3065-5p, miR-3613-3p, miR-3916, miR-4772-3p, miR-5001-3p), many of which satisfied additional biological and statistical criteria, and among which a panel of seven miRNAs were highly informative in a machine learning model for predicting AD status of individual samples with 83–89% accuracy. This performance is not due to over-fitting, because a) we used separate samples for training and testing, and b) similar performance was achieved when tested on technical replicate data. Perhaps the most interesting single miRNA was miR-342-3p, which was a) expressed in the AD group at about 60% of control levels, b) highly correlated with several of the other miRNAs that were significantly down-regulated in AD, and c) was also reported to be down-regulated in AD in two previous studies. The findings warrant replication and follow-up with a larger cohort of patients and controls who have been carefully characterized in terms of cognitive and imaging data, other biomarkers (e.g., CSF amyloid and tau levels) and risk factors (e.g., apoE4 status), and who are sampled repeatedly over time. Integrating miRNA expression data with other data is likely to provide informative and robust biomarkers in Alzheimer disease.
0
Citation358
0
Save
0

Draft Assembly of Elite Inbred Line PH207 Provides Insights into Genomic and Transcriptome Diversity in Maize

Candice Hirsch et al.Nov 1, 2016
Intense artificial selection over the last 100 years has produced elite maize (Zea mays) inbred lines that combine to produce high-yielding hybrids. To further our understanding of how genome and transcriptome variation contribute to the production of high-yielding hybrids, we generated a draft genome assembly of the inbred line PH207 to complement and compare with the existing B73 reference sequence. B73 is a founder of the Stiff Stalk germplasm pool, while PH207 is a founder of Iodent germplasm, both of which have contributed substantially to the production of temperate commercial maize and are combined to make heterotic hybrids. Comparison of these two assemblies revealed over 2500 genes present in only one of the two genotypes and 136 gene families that have undergone extensive expansion or contraction. Transcriptome profiling revealed extensive expression variation, with as many as 10,564 differentially expressed transcripts and 7128 transcripts expressed in only one of the two genotypes in a single tissue. Genotype-specific genes were more likely to have tissue/condition-specific expression and lower transcript abundance. The availability of a high-quality genome assembly for the elite maize inbred PH207 expands our knowledge of the breadth of natural genome and transcriptome variation in elite maize inbred lines across heterotic pools.
0
Citation192
0
Save
8

Rewritable Two-Dimensional DNA-Based Data Storage with Machine Learning Reconstruction

Chao Pan et al.Feb 23, 2021
Abstract DNA-based data storage platforms traditionally encode information only in the nucleotide sequence of the molecule. Here we report on a two-dimensional molecular data storage system that records information in both the sequence and the backbone structure of DNA and performs nontrivial joint data encoding, decoding and processing. Our 2DDNA method efficiently stores high-density images in synthetic DNA and embeds pertinent metadata as nicks in the DNA backbone. To avoid costly worst-case redundancy for correcting sequencing/rewriting errors and to mitigate issues associated with mismatched decoding parameters, we develop machine learning techniques for automatic discoloration detection and image inpainting. The 2DDNA platform is experimentally tested by reconstructing a library of images with undetectable or small visual degradation after readout processing, and by erasing and rewriting copyright metadata encoded in nicks. Our results demonstrate that DNA can serve both as a write-once and rewritable memory for heterogenous data and that data can be erased in a permanent, privacy-preserving manner. Moreover, the storage system can be made robust to degrading channel qualities while avoiding global error-correction redundancy.
0

DNA Punch Cards: Storing Data on Native DNA Sequences via Nicking

S Tabatabaei et al.Jun 15, 2019
Abstract Synthetic DNA-based data storage systems have received significant attention due to the promise of ultrahigh storage density and long-term stability. However, all platforms proposed so far suffer from high cost, read-write latency and error-rates that render them noncompetitive with modern optical and magnetic storage devices. One means to avoid synthesizing DNA and to reduce the system error-rates is to use readily available native DNA. As the symbol/nucleotide content of native DNA is fixed, one may adopt an alternative recording strategy that modifies the DNA topology to encode desired information. Here, we report the first macromolecular storage paradigm in which data is written in the form of “nicks (punches)” at predetermined positions on the sugar-phosphate backbone of native dsDNA. The platform accommodates parallel nicking on multiple “orthogonal” genomic DNA fragments and paired nicking and disassociation for creating “toehold” regions that enable single-bit random access and strand displacement in-memory computations. As a proof of concept, we used the programmable restriction enzyme Pyrococcus furiosus Argonaute to punch two files into the PCR products of Escherichia coli genomic DNA. The encoded data is accurately reconstructed through high-throughput sequencing and read alignment.
0
Citation7
0
Save
1

Expanding the Molecular Alphabet of DNA-Based Data Storage Systems with Neural Network Nanopore Readout Processing

S Tabatabaei et al.Sep 28, 2021
DNA is a promising next-generation data storage medium, but the recording latency and synthesis cost of oligos using the four natural nucleotides remain high. Here, we describe an improved DNA-based storage system that uses an extended 11-letter molecular alphabet combining natural and chemically modified nucleotides. Our extended-alphabet molecular storage paradigm offers a nearly two-fold increase in storage density and potentially the same order of reduction in the recording time. Experimental results involving a library of 77 custom-designed hybrid sequences reveal that one can readily detect and discriminate different combinations and orders of monomers via MspA nanopores. Furthermore, a neural network architecture designed to classify raw current signals generated by Oxford Nanopore Technologies sequencing ensures an average accuracy exceeding 60%, which is 39 times higher than that of random guessing. Molecular dynamics simulations reveal that the majority of modified nucleotides do not induce dramatic disruption of the DNA double helix, making the extended alphabet system potentially compatible with PCR-based random access data retrieval. The methodologies proposed provide a forward path for new implementations of molecular recorders.
1
Citation1
0
Save
Load More