Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
NG
Neil Gray
Author with expertise in Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats and CRISPR-associated proteins
Achievements
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
6
(33% Open Access)
Cited by:
1,440
h-index:
33
/
i10-index:
62
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Electricity generation from cysteine in a microbial fuel cell

Bruce Logan et al.Jan 5, 2005
In a microbial fuel cell (MFC), power can be generated from the oxidation of organic matter by bacteria at the anode, with reduction of oxygen at the cathode. Proton exchange membranes used in MFCs are permeable to oxygen, resulting in the diffusion of oxygen into the anode chamber. This could either lower power generation by obligate anaerobes or result in the loss in electron donor from aerobic respiration by facultative or other aerobic bacteria. In order to maintain anaerobic conditions in conventional anaerobic laboratory cultures, chemical oxygen scavengers such as cysteine are commonly used. It is shown here that cysteine can serve as a substrate for electricity generation by bacteria in a MFC. A two-chamber MFC containing a proton exchange membrane was inoculated with an anaerobic marine sediment. Over a period of a few weeks, electricity generation gradually increased to a maximum power density of 19 mW/m2 (700 or 1000Ω resistor; 385 mg/L of cysteine). Power output increased to 39 mW/m2 when cysteine concentrations were increased up to 770 mg/L (493Ω resistor). The use of a more active cathode with Pt- or Pt–Ru, increased the maximum power from 19 to 33 mW/m2 demonstrating that cathode efficiency limited power generation. Power was always immediately generated upon addition of fresh medium, but initial power levels consistently increased by ca. 30% during the first 24 h. Electron recovery as electricity was 14% based on complete cysteine oxidation, with an additional 14% (28% total) potentially lost to oxygen diffusion through the proton exchange membrane. 16S rRNA-based analysis of the biofilm on the anode of the MFC indicated that the predominant organisms were Shewanella spp. closely related to Shewanella affinis (37% of 16S rRNA gene sequences recovered in clone libraries).
0
Citation500
0
Save
0

The quantitative significance of Syntrophaceae and syntrophic partnerships in methanogenic degradation of crude oil alkanes

Neil Gray et al.Sep 14, 2011
Summary Libraries of 16S rRNA genes cloned from methanogenic oil degrading microcosms amended with North Sea crude oil and inoculated with estuarine sediment indicated that bacteria from the genera Smithella ( Deltaproteobacteria, Syntrophaceace ) and Marinobacter sp. ( Gammaproteobacteria ) were enriched during degradation. Growth yields and doubling times (36 days for both Smithella and Marinobacter ) were determined using qPCR and quantitative data on alkanes, which were the predominant hydrocarbons degraded. The growth yield of the Smithella sp. [0.020 g (cell‐C) /g (alkane‐C) ], assuming it utilized all alkanes removed was consistent with yields of bacteria that degrade hydrocarbons and other organic compounds in methanogenic consortia. Over 450 days of incubation predominance and exponential growth of Smithella was coincident with alkane removal and exponential accumulation of methane. This growth is consistent with Smithella's occurrence in near surface anoxic hydrocarbon degrading systems and their complete oxidation of crude oil alkanes to acetate and/or hydrogen in syntrophic partnership with methanogens in such systems. The calculated growth yield of the Marinobacter sp., assuming it grew on alkanes, was [0.0005 g (cell‐C) /g (alkane‐C) ] suggesting that it played a minor role in alkane degradation. The dominant methanogens were hydrogenotrophs ( Methanocalculus spp. from the Methanomicrobiales ). Enrichment of hydrogen‐oxidizing methanogens relative to acetoclastic methanogens was consistent with syntrophic acetate oxidation measured in methanogenic crude oil degrading enrichment cultures. qPCR of the Methanomicrobiales indicated growth characteristics consistent with measured rates of methane production and growth in partnership with Smithella .
0
Citation231
0
Save
1

Differential ADAR editing landscapes in major depressive disorder and suicide

Noel‐Marie Plonski et al.May 23, 2021
Abstract Neuropsychiatric disorders, including depression and suicide, are becoming an increasing public health concern. Rising rates of both depression and suicide, exacerbated by the current COVID19 pandemic, have only hastened our need for objective and reliable diagnostic biomarkers. These can aide clinicians treating depressive disorders in both diagnosing and developing treatment plans. While differential gene expression analysis has highlighted the serotonin signaling cascade among other critical neurotransmitter pathways to underly the pathology of depression and suicide, the biological mechanisms remain elusive. Here we propose a novel approach to better understand molecular underpinnings of neuropsychiatric disorders by examining patterns of differential RNA editing by adenosine deaminases acting on RNA (ADARs). We take advantage of publicly available RNA-seq datasets to map ADAR editing landscapes in a global gene-centric view. We use a unique combination of Guttman scaling and random forest classification modeling to create, describe and compare ADAR editing profiles focusing on both spatial and biological sex differences. We use a subset of experimentally confirmed ADAR editing sites located in known protein coding regions, the excitome, to map ADAR editing profiles in Major Depressive Disorder (MDD) and suicide. Using Guttman scaling, we were able to describe significant changes in editing profiles across brain regions in males and females with respect to cause of death (COD) and MDD diagnosis. The spatial distribution of editing sites may provide insight into biological mechanisms under-pinning clinical symptoms associated with MDD and suicidal behavior. Additionally, we use random forest modeling including these differential profiles among other markers of global editing patterns in order to highlight potential biomarkers that offer insights into molecular changes underlying synaptic plasticity. Together, these models identify potential prognostic, diagnostic and therapeutic biomarkers for MDD diagnosis and/or suicide.
1
Citation2
0
Save
0

Automated Isoform Diversity Detector (AIDD): A pipeline for investigating transcriptome diversity of RNA-seq data

Neil Gray et al.Jan 23, 2020
Background: As the number of RNA-seq datasets that become available to explore transcriptome diversity increases, so does the need for easy-to-use comprehensive computational workflows. Many available tools facilitate analyses of one of the two major mechanisms of transcriptome diversity, namely, differential expression of isoforms due to alternative splicing, while the second major mechanism - RNA editing due to post-transcriptional changes of individual nucleotides - remains under-appreciated. Both these mechanisms play an essential role in physiological and diseases processes, including cancer and neurological disorders. However, elucidation of RNA editing events at transcriptome-wide level requires increasingly complex computational tools, in turn resulting in a steep entrance barrier for labs who are interested in high-throughput variant calling applications on a large scale but lack the manpower and/or computational expertise. Results: Here we present an easy-to-use, fully automated, computational pipeline (Automated Isoform Diversity Detector, AIDD) that contains open source tools for various tasks needed to map transcriptome diversity, including RNA editing events. To facilitate reproducibility and avoid system dependencies, the pipeline is contained within a pre-configured VirtualBox environment. The analytical tasks and format conversions are accomplished via a set of automated scripts that enable the user to go from a set of raw data, such as fastq files, to publication-ready results and figures in one step. A publicly available dataset of Zika virus-infected neural progenitor cells is used to illustrate AIDD's capabilities. Conclusions: AIDD pipeline offers a user-friendly interface for comprehensive and reproducible RNA-seq analyses. Among unique features of AIDD are its ability to infer RNA editing patterns, including ADAR editing, and inclusion of Guttman scale patterns for time series analysis of such editing landscapes. AIDD-based results show importance of diversity of ADAR isoforms, key RNA editing enzymes linked with the innate immune system and viral infections. These findings offer insights into the potential role of ADAR editing dysregulation in the disease mechanisms, including those of congenital Zika syndrome. Because of its automated all-inclusive features, AIDD pipeline enables even a novice user to easily explore common mechanisms of transcriptome diversity, including RNA editing landscapes.