NK
Narendra Kumar
Author with expertise in Protein Structure Prediction and Analysis
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
4
(100% Open Access)
Cited by:
1
h-index:
12
/
i10-index:
17
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
2

Higher Order AMMI (HO-AMMI) analysis: A novel stability model to study genotype-location interactions

B. Ajay et al.Oct 7, 2020
Abstract Additive main effects and multiplicative interaction (AMMI) model is most widely used to analyse genotype*environment interactions (GEI) wherein interaction effects of location is masked by year effect. Hence, presently available models are not able to estimate interaction effects of genotype*location (GLI) and genotype*year (GYI) separately. Moreover, genotype ranking differs as number of years of evaluation vary making selection of genotype for target location difficult. In the present study we propose a novel stability model i.e Higher-order-AMMI (HO-AMMI) analysis which is capable of calculating GLI without the confounding effect of GYI and GLYI. GEI of AMMI model and all 2-way interactions of HO-AMMI model follow χ 2 distribution, whereas 3-way interaction (GLYI) of HO-AMMI follow noncentral χ 2 distribution. With increase in number of years of evaluation contribution of GLI towards total variation increased whereas in AMMI model contribution of GEI towards total variation decreased. Variation explained by multiplicative components is higher in HO-AMMI compared to AMMI model. Genotypes were ranked using GL, GY and GL+GY+GLY interactions of HO-AMMI and GEI of AMMI for stability and yield and compared their ranks with field ranking. Correlation and linear regression analysis have indicated high association of GLI (HO-AMMI) with field ranking with high R 2 values. Further, HO-AMMI model was able to remove the confounding effect of GYI and GLYI on GLI for accurate identification of genotype for target location irrespective of number of years of evaluation. Hence, HO-AMMI model can be used under multi-environment trials (MET) for selecting genotypes efficiently. Availability and Information Source code implemented in R is available from corresponding author.
2
Citation1
0
Save
0

Development of an Optimized Promoter System for Exosomal and Naked AAV Vector-Based Suicide Gene Therapy in Hepatocellular Carcinoma

Vijayata Singh et al.Jul 3, 2024
Suicide gene therapy is a promising strategy for the potential treatment of hepatocellular carcinoma (HCC). However, the lack of high transduction efficiency and targeted vectors in delivering the suicide genes to only the HCC cells is a major impediment. In the present study, we utilized an adeno-associated virus serotype 6 (AAV6) and its exosomal counterpart (exo-AAV) comprising of an inducible Caspase 9 (iCasp9) gene under the control of different promoter systems for targeting HCC cells. We employed a ubiquitous cytomegalovirus immediate early enhancer/chicken β actin promoter (CAG), a liver-specific promoter (LP1), and a baculoviral IAP repeat-containing protein 5 (BIRC5) promoter for liver and cancer cell-specific expression of iCasp9, respectively. We further evaluated these vectors in Huh7 cells for their ability to kill the target cells. BIRC5 and LP1 promoter-driven iCasp9 vectors demonstrated superior cytotoxicity when compared to CAG promoter-driven iCasp9 vectors. Further validation in a murine model of HCC demonstrated that the LP1-iCasp9 or Birc5-iCasp9-based AAV6 vectors contributed to tumor regression (∼2 fold) as effectively as the AAV6-CAG-iCasp9 vectors (∼1.9 fold). Similarly, exo-AAV6 vectors showed ∼2.1 to 2.8 fold superior in vivo tumor regression when compared to mock-treated animals. Our study has developed two novel promoters (LP1 or BIRC5) whose efficacy is comparable to a strong ubiquitous promoter in both AAV and exo-AAV systems. This expands the toolkit of AAV vectors for safe and effective treatment of HCC.