Thrombolytic therapy with tissue plasminogen activator (tPA) can improve the clinical outcome of ischemic stroke patients. However, its clinical application is limited by narrow therapeutic time windows and elevated risks of cerebral hemorrhage and brain injury. In part, these effects of tPA has been related to matrix metalloproteinase-9 (MMP-9) dysregulation. Here, we investigate that the effects of alteplase (tPA with short half-life) and pamiteplase (a modified tPA with long half-life) on the MMP-9 regulation in neurovascualr unit. The total levels of MMP-2 and MMP-9 in neuronal cells are lower than astrocytes. Alteplase (1-10 ${\mu}g/ml$) induced upregulation of MMP-2 and MMP-9 in rat cortical neurons and astrocytes, respectively. Whereas pamiteplase in a wide range of dose did not affect the MMP-2 and MMP-9 responses in both of cells. These results suggest that pamiteplase with long half-life can be provided as a agent that overcome the side effects of alteplase.
Monodehydroascorbate reductase (MDHAR) is an important enzyme that plays a role in the detoxification of reactive oxygen species (ROS) by maintaining reduced pool of ascorbate through recycling the oxidized form of ascorbate. In this study, we isolated a PagMDHAR1 gene from Populus alba ${\times}$ P. glandulosa, and investigated its expression characteristics. The PagMDHAR1 cDNA encodes a putative 434 amino acids containing FAD- and NAD(P)H-binding domains. Southern blot analysis indicated that a single nuclear gene encodes this enzyme. Northern hybridization analysis revealed that PagMDHAR1 is highly expressed in both suspension cells and flower tissues, while its expression levels were enhanced by drought, salt, cold, wounding and ABA. Therefore, PagMDHAR1 might be expressed in response to abiotic stress through the ABA-mediated signaling pathway in this poplar species, suggesting that the PagMDHAR1 plays an important role in the defense mechanisms against oxidative stress.
Optimal culture conditions of Spirulina platensis NIES 39 have been established using different types of light sources. Several types of photobioreactors were designed and the increase of biomass, the amount of $CO_2$, fixation and the production of chlorophyll content were studied. The result revealed that the input conditions of a 10 min period per 4 h at the condition of 5% $CO_2$ and 0.1 vvm, were excellent in the growth. The growth showing the maximum biomass accumulation is limited to 1.411 g/L when using the fluorescent bulb and the low powered surface mount device (SMD) type LEDs which were equipped-inside in the photobioreactor. However, the biomass exceeded up to 1.758 g/L level when a high powered red LED (color temperature : 12000 K) photobioreactor system was used. The $CO_2$ fixation speed and rate were increased. Although the total production of chlorophyll content undergoes a proportional increase in the biomass, the net content per dry cell weight (DCW) showed the higher production with a blue LED (color temperature : 7500 K) light than that of any other wavelengths. The carbon dioxide loss was marked as 0.15% of the inlet gas (5% $CO_2/Air$, v/v) at the maximum biomass culture condition.
Un-Ki Hwang;Hoon Choi;Ju-Wook Lee;Yun-Ho Park;Wonsoo Kang;Moonjin Lee
Journal of Marine Life Science
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v.8
no.1
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pp.68-77
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2023
In this study, we investigated the quantitative distribution of microplastics in the surface seawater at 8 points near the Taean Peninsula using fluorescence staining. The study revealed a detection range of microplastics from 0 to 360.5 particles/l, with an average of 149.7 ± 46.0 particles/l. When classifying the microplastics by size, it was found that particles smaller than 50 ㎛ were dominant, although there were differences at Site 3. Moreover, it was not possible to identify clear correlations when comparing the number of microplastics based on collection area and particle size. Various physical and chemical factors, including plastic material, dynamic ocean conditions (such as currents, wind, waves, tides), geological characteristics (topography, slope), sediment materials including coastal organisms, human activities (fishing, development, tourism), and weather conditions (floods, rainfall), affect the behavior of microplastics. Therefore, future efforts should focus on standardizing quantitative analysis methods and conducting fundamental research on microplastic monitoring, including the analysis of environmental factors.
Airborne particulate matter (PM) is an environmentally hazardous pollutant that originates from various sources. PM is comprised of solid particles and liquid droplets of diverse composition and size. Hazardous chemical compositions of PM include elemental and organic carbon, organic compounds, biological compounds and metals. Upon acute and chronic PM exposure, toxic contaminants enter and accumulate within physiological systems and prompt cell structure changes accompanied with intracellular endoplasmic reticulum stress, mitochondrial dysfunction, oxidative stress, inflammation, lipid accumulation, and cell cycle arrest. Ultimately, these cellular response leads to the development of key characteristics of aging. In addition, PM internalization enhances autophagy reflux and lysosomal dysfunction, which is involved in cell aging. Previous studies have emphasized a positive association between PM and increased mortality or decreased lifespan, although these are evidenced mostly by observational studies. Direct evidence of the link between PM and aging is still limited. This review evaluates the evidence from not only observational studies but also in vitro and in vivo evidence of PM on aging progression and age-related diseases development. This evidence is based on age-associated cellular changes including endoplasmic reticulum stress, mitochondrial dysfunction, oxidative stress, inflammation, adipose accumulation, autophagy, which strengthen the association between PM exposure and aging. Understanding the underlying cellular responses under PM may allow for the development of new therapeutic targets for PM-induced aging.
A software system is required to change during its life cycle due to various requirements such as adding functionalities, fixing bugs, and adjusting to new computing environments. Such program code modification should be considered as carefully as a new system development becase unexpected software errors could be introduced. In addition, when reusing open source programs, we can expect higher quality software if code changes of the open source program are predicted in advance. This paper proposes a Convolutional Neural Network (CNN)-based deep learning model to predict source code changes. In this paper, the prediction of code changes is considered as a kind of a binary classification problem in deep learning and labeled datasets are used for supervised learning. Java projects and code change logs are collected from GitHub for training and testing datasets. Software metrics are computed from the collected Java source code and they are used as input data for the proposed model to detect code changes. The performance of the proposed model has been measured by using evaluation metrics such as precision, recall, F1-score, and accuracy. The experimental results show the proposed CNN model has achieved 95% in terms of F1-Score and outperformed the multilayer percept-based DNN model whose F1-Score is 92%.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.32
no.5
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pp.1019-1034
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2022
Malware attacks become more prevalent in the hyper-connected society of the 4th industrial revolution. To respond to such malware, automation of malware detection using artificial intelligence technology is attracting attention as a new alternative. However, using artificial intelligence without collateral for its reliability poses greater risks and side effects. The EU and the United States are seeking ways to secure the reliability of artificial intelligence, and the government announced a reliable strategy for realizing artificial intelligence in 2021. The government's AI reliability has five attributes: Safety, Explainability, Transparency, Robustness and Fairness. We develop four elements of safety, explainable, transparent, and fairness, excluding robustness in the malware detection model. In particular, we demonstrated stable generalization performance, which is model accuracy, through the verification of external agencies, and developed focusing on explainability including transparency. The artificial intelligence model, of which learning is determined by changing data, requires life cycle management. As a result, demand for the MLops framework is increasing, which integrates data, model development, and service operations. EXE-executable malware and documented malware response services become data collector as well as service operation at the same time, and connect with data pipelines which obtain information for labeling and purification through external APIs. We have facilitated other security service associations or infrastructure scaling using cloud SaaS and standard APIs.
Choi, Hyunmo;Bae, Eun-Kyung;Cho, Jin Seong;Lee, Hyoshin;Choi, Young-Im
Journal of Plant Biotechnology
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v.44
no.4
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pp.409-415
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2017
The vegetation period of trees might be prolonged by the delay of the leaf senescence in autumn. Thus, we focused on the generation of senescence-delayed transgenic trees to enhance biomass production. The PagMYC2, a gene containing the basic helix-loop-helix domain, was selected as a candidate for a senescence-delayed transgenic tree. The PagMYC2 gene was specifically induced after treatment with phytohormone jasmonic acid, and upregulated by abiotic stresses such as salinity, osmotic pressure and a low temperature. The constitutive overexpression of the PagMYC2 delayed the leaf senescence and inhibited chlorophyll degradation in the transgenic poplars. Leaf senescence analysis was performed in the leaf tissues of the PagMYC2-over-expression transgenic poplars. The transgenic poplars exhibited higher photochemical efficiency than did a wild type plant under a short-day condition (6 hours light/18 hours darkness) or a low temperature condition ($15^{\circ}C$) that was similar to the weather conditions of autumn. These results suggest that the PagMYC2 is a useful genetic resource to improve biomass production, which is able to sustain growth with senescence-delayed leaves for a long time in autumn.
The defect caused by the software industry that is the source of knowledge-centric, information-centric and technology-centric affects an engine which operate a major role for operation of aircraft. Therefore, we should minimize the danger from the defect by strengthening the stability of aviation through the stability analysis of software. In this paper, we examine the laws and systems about the aircraft defects and software safety and propose the enhancement and the enactment of the law or measures to strengthen aviation safety. We should the existing law or system as items, such as the revision related to the safety analysis, standards of quality assurance including safety, application of quality assurance that you must attach the safety analysis report, assessment of detailed instructions of certification authorities. In addition, we should enact the new law and system as items such as the mandatory software evaluation and certification, continuous assessment based on the software life cycle, mandatory introduction of a standardized development methodology, strengthening of advanced workforce system. We can expect the improvement of software quality and an enhanced aviation safety by improving existing laws or systems and enacting new laws or systems.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.7
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pp.425-433
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2016
The construction of a light rail transit (LRT) system is a large and complex infrastructure project involving hundreds of billions of won in construction costs for a single route, and it is very important to carry out such a project from a life-cycle perspective because of its long-term operation. Systems engineering is a means and methodology to successfully implement customers' needs, and it is useful in large projects such as light rail transit. An application model called Systems Engineering for Light Rail Transit (SELRT) was developed to support systems engineering activities in light rail transit projects. In order to utilize SELRT, it is necessary to ensure that system requirements are met. As such, in this paper, we present a verification procedure and architecture based on a systems engineering-based methodology, thereby identifying the system requirements and deriving the verification requirements to confirm the SELRT model for the proposed method. The results show that the traceability of the system requirements and verification requirements, the verification method for each requirement, and the demonstration results for computerized tools are mutually connected, and that the initial requirements are clearly implemented in the SELRT. The proposed method is valid for verifying the SELRT, which can also be utilized in a LRT project.
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