형질전환체 제작 시 발현벡터가 삽입되는 위치에 따라 발현 또는 억제되는 현상인 ‘position effect(위치효과)’를 극복하기 위해 Matrix Attachment Region(MAR)을 포함하는 발현벡터를 제작하였다 MAR는 핵 기질(nuclear matrix) 부착 부위로 발현조절에 관여하는 전사인자 등이 존재하는 핵 기질 부착부위로, 삽입된 발현벡터가 전사활성을 할 수 있는 게놈 환경을 제공해 주어 형질전환 유전자 발현을 향상시켜 준다고 보고되고 있다. 본 연구에서는 사람에서 이미 분리되어 염기서열이 밝혀진 MAR를 PCR로 증폭하였다. 증폭된 1,270 bp의 human alpha-1-antitrypsin MAR와 1,080 bp human corticosteroid binding globulin promoter MAR를 T vector에 클로닝하여 염기서열을 확인했으며 발현벡터 클로닝에 사용하였다. 유용 유전자와 세포 형질전환에 사용할 선별 유전자로 neo를 포함하며, 그 외 벡터골격은 pGL3 control vector를 사용하여 기본 발현벡터를 제작하였다. 이 벡터에 MAR를 5', 3' 양쪽 또는 한쪽만 포함하도록 클로닝하였다. 이는 MAR의 위치에 따른 게놈내 삽입 및 발현효과를 확인하여 형질전환동물 생산용 발현벡터로 활용하고자 한다.
지능형 게임 개발을 위하여 게임 이론의 정의, 게임의 구성요소, 전략적 게임의 분석을 통해 게임에 대한 배경 환경을 살펴보고, 보다 사실적 느낌 전달을 위한 게임 애니메이션과 게임에 적용되는 인공지능 기술을 퍼지 이론, 뉴럴네트웍으로 분류하여 적용 현황을 살펴보았다. 즉 게임처럼 수학적 표현이 어려운 경우 해결점을 퍼지 이론에서, 캐릭터의 움직임을 제어하는 퍼지 Rule Base를 찾아내는 연구를 신경망 인공지능을 통해 해결하는 과정을 살펴보고 국부해의 단점을 갖는 신경망 인공지능의 불투명성 해결 방법을 유전자 알고리즘에서 찾았다. 결론적으로 게임에서 이루어지는 물리적 특성인 충돌에 대한 충돌검사 알고리즘, 충돌반응에 대한 최적화를 유전자 알고리즘을 적용하여 해결하였다.
방선균은 필라멘트 형태를 띤 대표적인 그램 양성 세균으로서, 다양한 자연환경에 존재하는 대표적인 토양 미생물이다. 방성균이 항생제를 포함한 다양한 구조의 많은 유용 생리활성물질을 생성하며, 이들의 생합성 시기가 세포의 배양상태 및 생장속도와관련이 있다는것은 이미 주지의 사살이다. 비록 방선균은 액체 배양 시에는 정체기((stationary phase)나 낮은 생장속도하에서만 항생제를 생성하며, 고체 배양 시에는 aerial mycelia 로 형태적분화(morphological differentiation)를 시작함과 동시에 생합성을 시작한다고 알려져 있으나, 각 방선균 및 항생제의 종류에 따른 특징적인 조절 기작은 매우 다양한 것으로 알려져 있다. 따라서 특징적인 조절 기작은 매우 다양한것으로 알려져 있다. 따라서 본 총성레서는 항생제 생합성이 조절되는 기작을 지금까지 밝혀진 방선균의 여러 생리적 인자 및 생합성 조절 유전자를 중심으로 정리해 보고자 한다. 항생제 생합성에 관하여 다양한 생리적 인자와 조절 유전자의 특정 및 이들의 상호관계에 대한 종합적인 이해는, 방선균 유래 항생제 조절 기작의 체계적인 규명뿐만 아니라, 방선균을 이용한 유용 생리활성물질의 생산성 향상에도 응용될수 있다는 점에서 매우 중요하다.
본 논문에서는 축구 로봇의 원하는 속도와 이동 패턴을 만들어 내기 위하여 속도 제어에 크게 영향을 미치는 거리 오차와 각도 오타 등의 반영 비율을 나타내는 각종 파라미터가 포함된 속도 제어 함수를 제안하고, 이들 파라미터들을 유전자 알고리즘을 이용하여 최적의 값들을 탐색함으로써 변화된 환경 속에서도 로봇을 목적에 따라 신속하게 이동하게 하는 속도 제어 전략을 제안한다.
Saccharomyces cerevisiae는 전통적으로 알코올 음료와 bioethanol 생산에 이용되지만, 발효가 진행되는 동안 효모의 에탄올 생성은 에탄올의 축적에 의한 충격으로 세포활성에 손상을 초래한다. 본 연구는 S. cerevisiae의 에탄올 스트레스 반응과 에탄올 내성의 분자적 기초에 관해 수행되었으며, 에탄올 스트레스가 진행되는 동안 효모의 에탄올 생성 향상을 위한 유전 공학 전략의 수립에 활용될 수 있다. 이전의 연구들은 유전자 발현에 대한 에탄올 스트레스의 충격이 환경적 영향을 받기 때문에 다양한 균주와 조건들에 관해 이루어졌다. 그러나 에탄올 공격에 의해 영향을 받은 gene ontology 범주에서의 일부 공통점은 S. cerevisiae의 에탄올 스트레스 반응이 해당과정 및 미토콘드리아 기능과 관련된 유전자 발현의 증가와 에너지가 요구되는 성장과정과 관련된 유전자의 발현 감소에 따라 에너지 생산에 제약 받음을 의미한다. Genomewide screens를 이용한 연구는 vacuole function의 유지가 에탄올 내성에 대해 중요함을 암시한다. 아마도 단백질 turnover와 이온 항상성 유지에 이 세포기관의 역할이 중요하기 때문인 것으로 사료된다. 특히 에탄올 스트레스가 일어날 때 핵 내 Asr1과 Rat8의 축적은 비록 이 가설이 논란이 많은 주제로 남아있지만 S. cerevisiae가 에탄올 스트레스에 대한 특별한 반응을 가지고 있음을 의미한다.
본 연구는 Heuristic 알고리즘 및 유전자알고리즘(GA)을 이용하여 3단계의 통합차량운송계획 모델의 개발이다. 차량경로문제(VRP : Vehicle Routing Problem)를 해결하기 위한 접근방법으로 기존의 Saving 알고리즘을 개선하여 사용하였으며 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)의 각종 연산자 (Operators)들을 계산하여 사용하였다. 본 모델은 다음 3단계의 접근방법을 사용하였다 ; 1) 다 물류 센터의 문제해결을 위한 영역활당(Sector Clustering) 모델, 2) 경로계획모델(VRP Model), 및 3) 최적 운송계획모델(GA-TSP Model). 본 모델들을 다양한 운송환경에서, 거리산정방법, 가용운송장비 대수, 운송시간의 제한, 물류센터 및 운송지점의 위치 및 수요량 등 다양한 파라메터들을 고려한 통합시스템으로 3개의 Component로 구성된 GUI-Type 프로그램을 개발하고 Sample 응용결과를 보였으며 기존의 모델들 보다 우수한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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