정세관은 매우 복잡한 조직으로 마우스의 정자 발생 과정은 12단계로 구성되어 있다. Glutathione peroxidase(GPx)는 glutathione을 이용하여 과산화물(hydroperoxide)을 환원시키는 대표적인 항산화효소로서 포유류 정자 발생 과정에 관여하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 laser capture microdissection(LCM)을 이용하여 마우스 정소에서 발생 단계별로 정세관을 채취하여 real-time PCR로 cytosolic GPx(cGPx), gastrointestinal GPx(GI-GPx), plasma GPx(pGPx) 및 phospholipid hydroperoxide GPx(PHGPx)와 같은 GPx family 유전자의 발현 정도를 비교분석하였다. 동결절편(10 ${\mu}m$)은 정상 성숙 마우스의 정소를 사용하였다. LCM 방법으로 정세관의 단면을 I~V, VII~VIII, IX~XI 단계로 구별하여 채취하였다. PHGPx mRNA의 발현은 다른 GPx mRNA보다 정소에서 현저하게 높게 발현되었다. 정자 발생 단계에서 GI-GPx, pGPx 및 PHGPx의 mRNA는 VII~VIII 단계에서 가장 높았고 XI 단계 이후에 감소되었으며, I~V 단계에서 가장 낮은 발현을 보였다. 그러나, cGPx mRNA는 VII~VIII 단계에서 가장 높았고, XI~XI 단계에서 가장 낮은 발현을 보였다. 본 연구 결과, GPx family 유전자는 정자 발생 단계에서 서로 다르게 조절되며, LCM 방법은 정소세포의 정량 분석에서 유용하게 사용될 것으로 사료된다.
지용성 천연 항산화제의 일종인 ${\alpha}-tocopherol$을 중심 물질로 하고 다당류 액화액을 피복물질로 사용하여 미세캡슐화 공정을 수행하였으며 이때 관련된 여러 가지 공정 조건들을 최적화 하고자 하였다. 먼저, ${\alpha}-tocopherol$ 미세캡슐화에 대한 수율을 측정하기 위하여 5% cupric acetate pyridine 용액을 사용하는 간편하면서도 예민한 정량분석법을 확립하였다. ${\alpha}-Tocopherol$을 미세캡슐화하기 위한 최적 조건을 규명하기 위하여 [중심물질, core material, Cm]과 [피복물질, wall material, Wm]의 비율, 분산액의 온도, 유화제의 농도를 독립변수로 하여, 반응표면분석법(response surface methodology, RSM)을 수행하였다. 독립변수의 변화에 따른 ${\alpha}-tocopherol$의 미세캡슐화 수율(yield of microencapsulation, YM, %)에 대한 회기식은 %, YM=99.77-1.76([CM]:[WM])-1.72$([CM]:[WM])^2$이였다. 그러나 정상점이 안장점(saddle point)을 나타내어 능선분석을 수행하였는데 그 결과, ${\alpha}-tocopherol$의 미세캡슐화를 위한 최적조건은 각각 [CM]:[WM]의 비율이 4.6:5.4(w/w), 분산액의 온도 $25.5^{\circ}C$, 유화제의 농도 0.49%(w/w)인 것으로 판명되었으며, 이러한 조건하에서 미세캡슐화를 실제로 수행한 결과 99.29%의 미세캡슐화 수율을 얻을 수 있었으며, 최종적으로 확립한 최적조건인 것으로 결정하였다. 또한, 최적조건하에서 미세캡슐화된 ${\alpha}-tocopherol$은 저장 온도 $25{\sim}35^{\circ}C$와 pH 9.0의 조건에서 가장 높은 저장 안정성을 나타내었으며, pH 9.0 및 $25^{\circ}C$의 분산매내에서 7일간 저장후에도 99% 이상의 미세캡슐이 안정한 상태로 존재함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 백운산 내 구상나무 서식지를 조사하여 현존 분포도를 작성하고 분포에 영향을 미치는 생물학적 환경인자와 비 생물학적 환경인자의 기여도를 정량화하여 서식지 또는 대체서식지로써 잠재성을 가지고 있는 지역을 도출하고 보호구역 설정 안을 제시하였으며, RCP 8.5 기후변화 시나리오를 적용하여 기후변화가 향후 구상나무의 분포에 미치는 영향을 분석한 미래 잠재 서식지를 예측 하였다. 연구 결과 백운산 내 구상나무는 3,325개체 (DBH >= 2.5 cm)가 서식하고 있었고 분포 면적은 150 ha 정도였다. 해발 900 m에서 구상나무의 개체가 확인되어 1,200 m까지 분포하고 있었으며, 잠재 분포도를 기반으로 현재 구상나무가 서식하기에 적합한 지역은 상봉, 억불봉, 따리봉, 도솔봉을 중심으로 현존 분포 면적의 3배인 450 ha로 분석되었다. 주봉인 상봉 인근이 구상나무의 서식에 가장 적합한 잠재력을 가진 임분으로 평가 되었으며, 남사면보다는 북사면을 선호하는 경향을 보이고 있었다. 기후변화 시나리오 RCP 8.5를 적용하여 미래의 잠재적 분포를 분석한 결과 2050년에는 상봉 주변을 중심으로 20 ha까지 서식지 면적이 감소될 것으로 나타나며, 2080년에는 서식에 적합한 지역이 존재하지 않을 것으로 예측된다. 이러한 결과로 볼 때 지구온난화가 가속화될수록 구상나무는 저지대에서 고지대로 서식지의 이동 양상이 뚜렷해질 것으로 판단된다.
배경: Fascin은 actin-bundling protein으로 세포막 돌출(cell membrane protrusion)을 야기하고 상피세포의 운동성(motility)을 증가시킨다고 알려져 있다. 식도암은 근치적인 수술 후에도 조기에 광범위한 국소침윤이나 국소 임파절의 전이를 자주 일으키는 치명적인 암의 하나이다. 본 연구의 목적은 식도암에 있어서 fascin에 대한 연구가 국내에서는 거의 없는 상황에서 면역조직화학 염색 방법을 이용하여 fascin의 발현 양상을 알아보고 발현여부에 따른 임상 및 병리학적 특성과 예후인자로서의 의의 등을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 식도 편평 상피암으로 진단받고 수술을 시행 받은 76명의 한자의 암조직에서 fascin의 발현여부를 면역조직화학염색을 통해 조사하였다. Fascin에 대한 면역조직화학 염색에 대한 판독은 반정량적으로 2등급으로 나누었다. 발현양상에 따른 임상 및 병리학적 특성 및 예후분석을 시행하였다. 결과: 전체 76개의 암조직중 39예(51.3%)에서 Fascin의 발현이 양성이었다. Fascia의 발현은 임상병기가 진행될수록(p=0.030), T 인자가 높을수록(p=0.031) 양성률이 높게 나타났으며 추적기간 중 재발이 있었던 군(p=0.005)과 사망을 한 군(p=0.000)에서 양성 발현율이 통계적으로 유의하게 높았다. 각 임상병리학적 인자들의 예후인자로서 단변량 분석 결과 임파절의 전이유무, 림프판 혈관 침범(lymphovascular invasion)여부, 신경주위침범(perineural invasion)여부, 병기, fascin 발현 여부가 통계적으로 유의한 인자들로 나타났다. 다변량 분석에서는 림프관 혈관 침범(lymphovascula. invasion)여부, fascin 발현 여부가 예후인자로 유의하였다. 결론: Fascin은 식도암조직의 51.3%에서 발현되었으며 이의 양성 발현은 보다 진행된 종양 및 재발과 연관성이 있었다. Fascin의 음성발현군이 양성발현군에 비해 유의하게 예후가 좋았으며 Fascin의 발현 여부가 식도암의 예후 인자로서 유용할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 신경인성 방광으로 요도 카테터를 유치하고 있는 환자의 카테터로부터 카테터 내 요로감염(Catheter-Associate Urinary Tract Infection; CA-UTI)에 관여하는 박테리아인 Escherichia coli, Pseudomonas aeruginosa 그리고 Staphylococcus aureus를 순수 분리, 동정하였다. 이 균주들을 대상으로 하여 quorum sensing mechanism을 규명하는 기초 연구로 각 균주의 quorum sensing 신호물질인 autoinducer (AIs)를 합성하는 유전자의 mRNA 발현을 확인하고, 정략분석 하였다. 각 세 균주를 단일과 세 균주의 혼합으로 24시간, 30일 동안 배양하며 일정 시간 간격으로 sample을 얻었다. 이 중 24시간 배양한 sample을 가지고 reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR)을 수행하여 각 AIs 합성 유전자가 발현되는 최초 박테리아 밀도를 확인하였다. 단일배양에서 E. coli와 S. aureus의 AIs 합성 유전자(ygaG와 luxS)의 mRNA가 발현되는 최초 박테리아 밀도는 $2.4{\times}20^5$ CFU/ml, $5.4{\times}10^6$ CFU/ml 이었으며 P. aeruginosa의 rhlI와 lasI의 경우 $6.9{\times}10^4$ CFU/ml로 나타났다. 세 균주의 혼합배양에서 ygaG와 luxS의 mRNA가 발현되는 최초 박테리아 밀도는$7.3{\times}10^5$ CFU/ml, $1.6{\times}10^7$ CFU/ml이었으며 rhlI와 lasI의 경우 $2.1{\times}10^5$ CFU/ml로 나타났다. 또한 30일 배양한 sample의 RT-PCR 결과, 배양초기부터 각 AIs 합성 유전자들의 mRNA가 30일 동안 일정한 양만큼 지속적으로 발현됨을 확인하였다. Real-time RT-PCR을 이용한 AIs 합성 유전자의 mRNA 발현을 정량 분석한 결과 각 균주에서 단일배양보다 혼합배양시 AIs 합성 유전자의 발현이 더 많았다. 가장 많은 발현량의 차이를 보인 경우 E. coli ygaG의 mRNA 발현량은 단일배양보다 세 균주의 혼합배양시 최고 약 30배 이상이 증가하였고, P. aeruginosa rhlI의 경우 단일배양보다 혼합배양시 최고 약 40배, P. aeruginosa lasI의 경우 최고 약 250배 그리고 S. aureus luxS의 경우는 단일배양보다 혼합배양시 최고 약 5배 이상 mRNA 발현량이 증가하였다. 또한 세 균주의 4가지 유전자 중 P. aeruginosa의 rhlI와 lasI의 mRNA가 가장 많은 양으로 발현됨을 확인하였다.
본 연구는 2017년 수입식품 중 신규 기준설정 예정 농약인 tridemorph의 안전성 관리를 위한 공정시험법을 확립하기 위하여 수행하였다. Tridemorph의 잔류물의 정의는 모화합물로 규정하며, 확립된 시험법은 실험실내 및 실험실간 검증을 통해 공정시험법으로의 유효성을 확인하였다. 대표 농산물 5종(감귤, 감자, 고추, 대두, 현미)에 대하여 잔류분석이 가능하도록 선택성과 감도가 우수한 LC-MS/MS를 사용하여 수용성 유기용매인 ACN로 추출 후 $NH_2$ 카트리지에 가장 회수율이 우수한 용매인 MeOH/DCM (1/99, v/v)를 정제조건으로 확립하여 시험법을 개발하였다. 개발된 tridemorph의 직선성은 결정계수($r^2$)가 0.99 이상으로 우수하였으며, 검출한계 및 정량한계는 각각 0.001 및 0.005 mg/kg으로 높은 감도를 나타내었다. 개발된 시험법의 평균 회수율은 75.9~103.7%였으며, 분석오차는 8.5%이하로 정확성 및 재현성이 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 외부기관 검증 결과 평균 회수율은 87.0~109.2%이었으며, 상대표준편차는 모두 7.8% 이하로 조사되어 국제적 잔류농약 분석 가이드라인 및 식품의약품안전평가원 가이드라인에 적합한 수준임을 확인하였다. 따라서 본 시험법은 농산물 중 tridemorph의 잔류검사를 위한 공정시험법으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
화석연료를 사용하는 발전소 및 제철소 등 대규모 발생원에서 배출되는 $CO_2$를 포집하고 이를 대수층이나 유가스전과 같은 지질학적 구조에 장기간 저장하는 이산화탄소 포집 및 저장기술(Carbon dioxide Capture and Storage, CCS)이 기후변화 대응기술로서 국내외적으로 주목 받고 있다. 이와 같은 CCS 기술을 구현하기 위해서는 포집된 대용량의 $CO_2$ 혼합물을 파이프라인이나 선박 등을 통해 수송하는 과정이 필요하고, 이러한 공정에 대한 기존의 연구는 주로 순수 $CO_2$를 대상으로 하여 진행되어 왔다. 그러나 일반적으로 발전소 및 제철소 등에서 포집된 $CO_2$ 혼합물에는 $N_2$, $O_2$, Ar, $H_2O$, $SO_2$, $H_2S$ 등과 같은 불순물들을 포함하고 있다. 이러한 $CO_2$ 혼합물 내 불순물들은 처리하고자 하는 $CO_2$ 혼합물의 열역학 상태량 등을 변화시킴으로써 압축, 정제, 수송 및 저장 공정들에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 불순물 중 황성분이 함유된 $SO_2$가 포함된 $CO_2$ 혼합물의 수송 및 저장 공정을 설계하는데 있어 매우 중요한 $CO_2$ 혼합물의 열역학 거동을 모사하기 위한 상태량 모델들을 비교 분석하였다. 이를 위해 BWRS EOS, PR EOS, PRBM EOS, RKS EOS, SRK EOS 그리고 NRTL-RK 모델과 같은 총 6가지 물리적 상태량 모델을 이용하여 $CO_2-SO_2$ 혼합물의 VLE 거동을 수치계산하고 이를 실험 데이터와 비교하였다. 또한, $CO_2$, $SO_2$와 같은 서로 다른 분자간의 상호작용 효과를 보완하기 위하여 상태량 모델을 이용한 계산결과와 실험결과와의 차이를 정량화하여 각각의 상태량 모델의 예측능력을 계량화 비교분석하였고 이로부터 $CO_2-SO_2$ 혼합물에 대한 최적의 이성분 매개변수 값들을 도출하였다.
불소화합물은 치아우식증을 예방하는 예에 가장 효율적으로 이용되고 있는 치아우식 예방제이다. 임신 전 산모의 불소투여로 인한 태아의 치아우식증 효과에 대해서는 다양한 연구들이 보고되고 있지만, 아직까지도 불소의 산전투여가 태아의 골조직에 유용한 가치가 있는지에 대해서는 논란이 많다. 따라서 본 연구의 목적은 태생 전 다양한 농도의 불소를 임신 전후 어미 백서에게 투여 후 이들로부터 태어난 새끼 백서들의 골내의 무기성분들을 분석함으로써 태생 전 투여되는 불소가 새끼 골 형성에 미치는 영향을 관찰하고자 하였다. 생후 8주경의 Sprague-Dawley계 자성 백서 12마리와 10주경의 웅성 백서 12마리를 각각 3마리씩 4개 군으로 분류하여 각각 교미시킨 후, 제1군은 대조군으로서 제3차 증류수를 투여하였고, 제2군은 1ppm, 제3군은 5ppm, 제4군은 20ppm 투여군으로서 자성 백서가 새끼 백서를 분만할 때까지 무제한 공급하였으며, 어미가 새끼를 출산한 날 즉시 새끼 백서를 수거하였다. 탄화시킨 새끼 백서 시료의 중량을 잰 후, 산분해용기를 사용하여 전처리하고, 각 시료내의 불소는 불소이온전극(Orion Res 96 09 BN Combination fluoirde select TVE electrode)을 이용하여 분석하였으며, 칼슘, 마그네슘 및 무기인은 Induced Coupled Plasma-Atomic Emission Spectrometer로 정량 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 임신기간 동안 0, 1, 5 및 20 ppm까지의 불소투여로 인한 각 군간의 어미 백서의 출생률 및 생식능력에는 통계적으로 유의한 차이가 없었다(p>0.05). 2. 모든 실험 군간에 새끼 백서들의 평균 탄화중량은 통계적으로 유의한 차이를 나타내지 않았다(p>0.05). 3. 새끼 백서 골내의 칼슘, 마그네슘 및 무기인의 함량은 투여되는 불소의 양이 높아질수록 증가하는 경향을 나타내었으나, 통계적으로 유의한 차이는 없었다(p>0.05). 4. 새끼 백서의 골내의 불소 함량은 1ppm 불소투여군에서 다른 군들에 비해 통계적으로 유의하게 높았다(p<0.05). 이상의 실험결과로 종합해 볼 때 20ppm까지의 불소투여는 어미 백서의 생식능력과 출생률에 아무런 영향을 미치지 않았으며, 미량의 불소는 태아에게 전이되어 골 조직내 불소가 축적됨을 알 수 있었다. 또한 20ppm 정도의 불소투여는 골내의 칼슘, 마그네슘과 무기인의 축적률에 아무런 영향을 미치지 않았다.
대학수학능력시험(수능)은 고등학교 3년간의 학업 성취도를 측정하는 대표적인 평가 도구로서 대한민국 대학 입시에 있어 매우 중요한 역할을 하는 시험이다. 응시생들의 학업 성취도를 효과적으로 평가하기 위해서는 수능의 난이도가 적절하게 조절되어야 하나 지금까지는 수능 난이도의 편차가 매우 크게 나타나 매 입시연도마다 여러 가지 문제점을 야기해왔다. 본 연구에서는 전문가의 판단에 의존한 기존 방식에서 벗어나 지금까지 시행된 모의고사 및 실제 시험을 통해 축적된 자료를 바탕으로 데이터마이닝 기법을 적용하여 영어영역 문제의 난이도를 예측하는 모델을 구축하고 난이도 예측에 영향을 미치는 요소를 판별하고자 한다. 이를 위해 각 문항의 특성을 판별할 수 있는 여러 지표와 함께 지문, 문제, 답안 등에 나타난 단어들의 특징을 토픽 모델링(topic modeling) 기법을 이용하여 정량화하고 이를 바탕으로 선형회귀분석 및 의사결정나무 기법을 이용하여 각 문항의 난이도를 예측하는 모델을 구축하였다. 구축된 예측 모델을 실제 문제에 적용한 결과 난이도의 상/하 구분에 대한 예측 정확도는 90% 수준으로 나타났으며, 실제 정답률 대비 오차 비율은 약 16% 이내인 것으로 나타났다. 또한 배점 및 문제 유형이 문제의 난이도에 큰 영향을 미치며 지문이 특정 주제에 관련된 경우에도 난이도에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구에서 제시된 방법론을 이용하여 영어영역 각 문제들에 대한 기대 정답률의 범위를 추정할 수 있으며 이를 종합하여 영어영역 전체 문제에 대한 정답률 예측을 통해 적절한 난이도의 문제를 출제하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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