기존의 블록 정합 알고리즘인 FS(Full Search) 알고리즘은 정확한 움직임 벡터를 구할 수 있으나 요구되는 계산량이 많다. 반면에 국부 탐색을 하는 고속 블록 정합 알고리즘은 FS보다 빠른 탐색을 할 수 있으나 FS 보다 정합 오차가 크다. 본 연구는 전역탐색을 하는 유전자 알고리즘에 빠른 탐색을 하는 블록 정합 알고리즘인 NTSS(New Three Ste Search)알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서 각 염색체는 움직임 벡터를 표현하며 초기 염색체는 탐색 공간의 중심 탐색점 가까이에 고정적으로 발생시키고 각 염색체는 MSE(Mean Square Error)값으로 평가된다. 평가된 염색체 중 작은 MSE값을 가지는 염색체가 NTSS의 탐색점 수만큼 다음 세대의 탐색점으로 선택된다. 선택된 염색체는 세대를 거치면서 돌연변이 연산과 교배연산이 행해지고 이 때 돌연변이 연산의 크기는 NTSS의 탐색 단계 크기가 된다. 제안한 세대 수 만큼 반복 후 최소의 MSE 값을 가지는 유전자가 해당 블록의 움직임 벡터가 된다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법을 가장 우수한 성능을 가지는 FS와 유사한 MSE 값을 얻을 수 있었고 동시에 FS에서 요구되는 계산량에 비해 많은 계산량을 줄일 수 있었다.
The gene CDC70 encoding the${\alpha}-subunit$ of G protein has been known to be a component involved in mating pheromone signalling in the yeast, Saccharomyces cerevisiae. To isolate mutations of the genes involved in the signal transduction, Saccharomyces cerevisiae the strain bearing the cdc70-5 mutation was mutagenized to be forced to recover the ability of colony-formation at restrictive temperature, which means the new mutation can suppress the temperature sensitivity of the cdc70-5 phenotypes. Among these suppressors, $sir^-$ and $mat{\alpha}2^{-}$ mutations are excluded because of no relationship to signal transducer. And the selected suppressors were analyzed for the linkage relationships by the tetrad analysis. Out of fifteen suppressors isolated, twelve were classified into four linkage groups, designated as sga1, sga2, sga3, sga4 by the tetrad analysis. The other three genes were determined for the linkage.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.2
no.1
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pp.143-157
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1997
유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)은 자연의 법칙에서 그 아이디어를 찾은 것으로 순회 방문자 문제(Traveling Salesman Problem : TSP) , 분배문제, 라우팅문제 등과 같은 전형적인 Combinatorial Optimization 문제에 적용되고 있다. 한편 이러한 유전자 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 알고리즘 실행과정에 적용할 수많은 이론과 경험적인 기법이 제시되고 있는데 이러한 기법들은 대부분 우수형질을 확보함으로써 최적의 값을 효과적으로 탐색하기 위한 것이다. 즉, 개체의 우수 형질 확보를 위한 부모 선택방법, 교차의 범위와 위치 및 방법, 그리고 돌연변이의 크기와 방법등이 포함된다. 본 연구에서는 자연의 법칙에서와 같이 자손 세대의 형질이 부모 세대보다 우수할 수 있음을 전제로 적응도 가중치에 의한 확률적인 방법에 의해서 선택하는 방법을 개선하여 부모세대가 같지 않게 하고, 우수형질이 유전되도록 하여 자손세대의 적응도가 부모세대보다 높도록 함으로써 최적의 값을 효과적으로 탐색할 수 있음을 실험하였다.
In this paper, an improved ACDE (Adaptive Cauchy Differential Evolution) algorithm with faster convergence speed, called ACDE2, is suggested. The baseline ACDE algorithm uses a "DE/rand/1" mutation strategy to provide good population diversity, and it is appropriate for solving multimodal optimization problems. However, the convergence speed of the mutation strategy is slow, and it is therefore not suitable for solving unimodal optimization problems. The ACDE2 algorithm uses a "DE/current-to-best/1" mutation strategy in order to provide a fast convergence speed, where a control parameter initialization operator is used to avoid converging to local optimization. The operator is executed after every predefined number of generations or when every individual fails to evolve, which assigns a value with a high level of exploration property to the control parameter of each individual, providing additional population diversity. Our experimental results show that the ACDE2 algorithm performs better than some state-of-the-art DE algorithms, particularly in unimodal optimization problems.
To study the selective organospecific carcinogenesis by the specific chemical carcinogens, the breast cancer induction model by oral administration of 7, 12-dimethylbenzanthracene (DMBA) or by intravenous injection of N-methylni-trosourea (NMU) on female rats was analyzed. In the present experiment, we compared the effexts of ages on the chemical mammary carcinogenesis by studying the metabolic system of the carcinogenic activation, detoxification or DNA damage and repair. The breast tumor incidence was significantly higher in the young rats of 50 days old than in those of one year old rats. As an index of organospecific DNA damage or repair, the in vivo covalent binding index(CBI) of the specific organs by the specific chemical carcinogens was monitored. And for the analysis of carcinogenic activation, the quantity of cytochrome P450`s was determined with the respective type-specific monoclonal antibody, while the detoxication capacity was deduced by the activity monitoring of glutathione S-transferase (GST) and peroxidase. The skin tissues of the mammary region had the highest CBI with both of DMBA and NMU at 50 days of age. And there were contrasting differences in the contents of carcinogenic activation and detoxication system: that is, the content of T.C.D.D.-inducible cytochrome P450 was high, while the activities of GST and peroxidase was low in the mammary skin tissues at tumor prevalent age. These results led us to conclude that the molecular organospecific carcinogenesis, as illustrated with mammary carcinoge-nesis by DMBA and NMU, is operated probably through the differential capacity of the target tissues in the high carcinogenic activation, low detoxication and the low DNA repair function.
Han, Chang Woo;Park, So Young;Jeong, Mi Suk;Jang, Se Bok
Journal of Life Science
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v.28
no.4
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pp.488-495
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2018
The p53 gene plays a critical role in the transcriptional regulation of cellular response to stress, DNA damage, hypoxia, and tumor development. Keeping in mind the recently discovered manifold physiological functions of p53, its involvement in the regulation of cancer is not surprising. In about 50% of all human cancers, inactivation of p53's protein function occurs either through mutations in the gene itself or defects in the mechanisms that activate it. This disorder plays a crucial role in tumor evolution by allowing the evasion of a p53-dependent response. Many recent studies have focused on directly targeting p53 mutants by identifying selective, small molecular compounds to deplete them or to restore their tumor-suppressive function. These small molecules should effectively regulate various interactions while maintaining good drug-like properties. Among them, the discovery of the key p53-negative regulator, MDM2, has led to the design of new small molecule inhibitors that block the interaction between p53 and MDM2. Some of these small molecule compounds have now moved from proof-of-concept studies into clinical trials, with prospects for further, more personalized anti-carcinogenic medicines. Here, we review the structural and functional consequences of wild type and mutant p53 as well as the development of therapeutic agents that directly target this gene, and compounds that inhibit the interaction between it and MDM2.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.10a
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pp.169-172
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2004
유전 알고리듬은 NP-Hard 문제의 해결이나, 함수 최적화, 복잡한 제어기의 파라미터 값 추적 등, 광범위한 분야에 걸쳐 이용되고 있다 일반적인 유전 알고리듬은 적합도 함수를 통해 해들의 품질을 결정하고, 해들의 품질에 따라 선택 연산을 거쳐, 교차나 돌연변이를 통해 우수한 품질의 해를 찾는 과정을 가진다 현재 이 과정은 대부분 소프트웨어적으로 구현되어 범용 프로세서를 통해 수행된다. 그러나 높은 소프트웨어 의존성은 해집단의 크기가 커질수록 교차/변이 연산과 해들의 품질비교에 수행되는 시간을 크게 증가시키는 약점이 있다. 따라서 본 논문에서는 순위 기반 선택과 일점 교차(one-point crossover)를 사용한다는 제약하에, 해들의 순위를 정렬 네트워크를 통해 결정하고 해들을 Residue Number System(RNS)로 표현하여 하드웨어적으로 교차연산을 처리하는 프로세서 구조를 제안한다 이러한 접근을 통해 해들의 품질비교에 걸리는 시간을 크게 줄이고 교차/변이 연산의 효율을 높일 수 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.10a
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pp.165-168
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2004
본 연구에서는 근골격계로 구성된 신체 역학계와 신경 진동자로 구성된 신경계의 상호작용에 의해서 자율적인 2족 보행운동 생성하려고 하고 있다. 이를 위해서는 역학계와 신경계의 않은 파라메트(Parameter)의 조절이 필요하다 본 연구에서는 유전적 프로그래밍(GP)을 이용하여 파라메트의 자동조절 수법을 제안하였다. GP는 문제를 해결하기 위한 계산 프로그래밍을 탐색하는 진화형 탐색 알고리즘으로, GP를 이용해서 문제해결을 행하기 위해서는 노드의 선택이 매우 중요하다. 그러나 대상문제에 대한 충분한 정보가 없는 경우에는 노드를 용장성 있게 설계하게 되어, 이로 인한 탐색공간의 확장으로 GP에 대한 탐색성능의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 용장성 노드 집합으로부터 유용한 노드를 획득하기 위해 제안한 수법을 2족 보행운동 생성 시스템에 적용하기 전에 사전 평가로서 기호회귀(Symbolic Regression)문제에 적용하여 실험을 통해 제안 수법의 타당성과 탐색성능 향상의 효과에 관해서 논하고자 한다.
Mutants of plasmid pKM101 modified to enhance mutagenesis were induced and characterized in Salmonella typhimurium. The pKM101 mutant plasmid were transferred normally and stably maintained in cells. They had modified in their ability (i) to enhance the reversion of both point and frameshift mutations, (ii) to protect the cell against UV-irradiation and chemical mutagen treatment, (iii) of ampicillin resistance. A similar modification in enhancement of reversion was also observed in a $uvrB^-$ strains. These results indicated that mutator effect of pKM101 was coded by one plasmid gene.
HMM(Hidden Markov Model)은 시간적인 정보를 토대로 하는 수학적인 방법으로서 문자인식에 많이 사용되어지고 있다. 그런데 HMM이 적용되고자 하는 문제에서 사용되어지는 상태 수와 HMM에서 사용되어지는 parameter들은 처음에 결정되는 값들에 의해서 상당히 많은 영향을 받게 된다. 따라서 한글의 특성을 이용한 HMM의 상태 수를 결정한 후 결정되어진 각각의 HMM parameter들을 Genetic Algorithm을 이용하였다. Genetic Algorithm은 매개변수 최적화 문제에 대하여 자연의 진화 원리를 마땅한 알고리즘으로 선택, 교배, 돌연변이 연산을 이용하여 최적의 개체를 구하게 된다. 여기서는 HMM에서의 Viterbi Algorithm을 적합도 검사에 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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