Glatiramer acetate (GA; Copaxone) has been shown to be effective in preventing and suppressing experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), the animal model of multiple sclerosis (MS). It has been recently shown that GA-reactive T cells migrate through the blood-brain barrier, accumulate in the central nervous system (CNS), secrete antiinflammatory cytokines and suppress production of proinflammatory cytokines of EAE and MS. Development of EAE requires coordinated expression of a number of genes involved in the activation and effector functions of inflammatory cells. Activation of inflammatory cells is regulated at the transcriptional level by several families of transcription factors. One of these is the nuclear factor kappa B ($NF{\kappa}B$) family which is present in a variety of cell types and involved in the activation of immune-relative genes during inflammatory process. Since it is highly activated at site of inflammation, $NF{\kappa}B$ activation is also implicated in the pathogenesis of EAE. In this study, we examined whether the inhibition of $NF{\kappa}B$ activation induced by GA can have suppressive therapeutic effects in EAE mice. We observed the expression of $NF{\kappa}B$ and phospho-$I{\kappa}B$ proteins increased in GA-treated EAE mice compared to EAE control groups. The immunoreactivity in inflammatory cells and glial cells of $NF{\kappa}B$ and phospho-$I{\kappa}B$ significantly decreased at the GA-treated EAE mice. These results suggest that treatment of GA in EAE inhibits the activation of $NF{\kappa}B$ and phophorylation of $I{\kappa}B$ in the CNS. Subsequently, the inhibition of $NF{\kappa}B$ activation and $I{\kappa}B$ phosphorylation leads to the anti-inflammatory effects thereby to reduce the progression and severity of EAE.
화재모델링 결과를 이용한 신뢰성이 확보된 피난안전설계를 위해서는 화재감지기 모델들의 높은 예측성능이 필수적으로 요구된다. 본 연구의 목적은 대표적인 화재모델인 FDS에 적용된 광전식 연기감지기의 정확한 작동 개시시간을 예측하기 위한 입력정보를 측정하는 것이다. 이를 위해 화재감지기의 장치특성을 측정할 수 있는 fire detector evaluator(FDE)가 사용되었으며, 스포트형 광전식 연기감지기에 대한 Heskestad 및 Cleary 모델의 입력정보가 얻어졌다. 또한 일반적으로 사용되는 FDS의 기본 값과 측정된 값이 적용된 연기감지기의 작동 개시시간을 정량적으로 비교하였다. 주요 결과로써, Heskestad 모델은 Cleary 모델에 비해 광전식 연기감지기의 작동 개시시간 예측에 부정확한 결과를 초래할 수 있다. 또한 본 연구에서 검토된 광전식 연기감지기의 장치물성은 FDS에 적용된 기본 값과 매우 명확한 차이를 가지며, 장치물성의 변화에 따라 연기감지기 작동 개시시간 또한 매우 큰 차이가 보였다.
Purpose: Synthesis of regulated on activation, normal T-cells expressed and secreted (RANTES) in the airway has previously been shown to be elevated after respiratory syncytial virus (RSV) infection. However, since few studies have examined whether RSV-infected asthma patients express a higher level of RANTES than do normal individuals, we used a murine model of asthma to address this question. Methods: We prepared Dermatophagoides farinae-sensitized mice as an asthma model, and then infected them with RSV and analyzed the changes in airway responsiveness and the cell populations and cytokine levels of bronchoalveolar lavage fluid. Results: RANTES synthesis increased in response to RSV infection in both control mice and in asthma model (D. farinae) mice. However, there was no significant difference in the amount of RANTES produced following RSV infection between control and D. farinae mice. RSV infection affected neither interferon-${\gamma}$ synthesis nor airway responsiveness in either control or D. farinae mice. Conclusion: RSV infection did not induce more RANTES in a murine model of asthma than in control mice.
본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 모바일 기기의 심전도 신호 측정 데이터를 분류한다. 비정상 심장박동을 높은 정확도로 분류하기 위해 딥러닝 모델의 구성 요소 세 가지를 선정하고 요소의 조건 변화에 따른 분류 정확도를 비교한다. 심전도 신호 데이터의 특징을 스스로 추출할 수 있는 CNN 모델을 적용하고 모델을 구성하는 모델의 깊이, 최적화 방법, 활성화 함수의 조건을 변경하여 총 48개의 조합의 성능을 비교한다. 가장 높은 정확도를 보이는 조건의 조합을 도출한 결과 컨볼루션 레이어 19개, 최적화 방법 SGD, 활성화 함수 Mish를 적용하였을 때 정확도 97.88%로 모든 조합 중 가장 높은 분류 정확도를 얻었다. 이 실험에서 CNN을 활용한 1-채널 심전도 신호의 특징 추출과 비정상 박동 검출의 적합성을 확인하였다.
You only look once v5 (YOLOv5)는 객체 검출 과정에 우수한 성능을 보이고 있는 딥러닝 모델 중 하나다. 그러므로 본 연구의 목적은 양전차방출단층촬영 팬텀 영상에서 다양한 하이퍼 파라미터에 따른 YOLOv5 모델의 성능을 평가했다. 데이터 세트는 500장의 QIN PET segmentation challenge로부터 제공되는 오픈 소스를 사용하였으며, LabelImg 소프트웨어를 사용하여 경계박스를 설정했다. 학습의 적용된 하이퍼파라미터는 최적화 함수 SDG, Adam, AdamW, 활성화 함수 SiLu, LeakyRelu, Mish, Hardwish와 YOLOv5 모델 크기에 따라 nano, small, large, xlarge다. 학습성능을 평가하기 위한 정량적 분석방법으로 Intersection of union (IOU)를 사용하였다. 결과적으로, AdmaW의 최적화 함수, Hardwish의 활성화 함수, nano 크기에서 우수한 객체 검출성능을 보였다. 결론적으로 핵의학 영상에서의 객체 검출 성능에 대한 YOLOV5 모델의 유용성을 확인하였다.
Koh, Eun Mi;Lee, Eun Kyeong;Song, Chi Hun;Song, Jeongah;Chung, Hae Young;Chae, Chang Hoon;Jung, Kyung Jin
Toxicological Research
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제34권4호
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pp.333-341
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2018
Ferulate is a phenolic compound abundant in wheat germ and bran and has been investigated for its beneficial activities. The aim of the present study is to evaluate the efficacy of ferulate against the oxidative stress-induced imbalance of protein tyrosine kinases (PTKs), protein tyrosine phosphatases (PTPs), and serine/threonine protein phosphatase 2A (PP2A), in connection with our previous finding that oxidative stress-induced imbalance of PTKs and PTPs is linked with proinflammatory nuclear factor-kappa B $(NF-{\kappa}B)$ activation. To test the effects of ferulate on this process, we utilized two oxidative stress-induced inflammatory models. First, YPEN-1 cells were pretreated with ferulate for 1 hr prior to the administration of 2,2'-Azobis(2-methylpropionamidine) dihydrochloride (AAPH). Second, 20-month-old Sprague-Dawley rats were fed ferulate for 10 days. After ferulate treatment, the activities of PTKs, PTPs, and PP2A were measured because these proteins either directly or indirectly promote $NF-{\kappa}B$ activation. Our results revealed that in YPEN-1 cells, ferulate effectively suppressed AAPH-induced increases in reactive oxygen species (ROS) and $NF-{\kappa}B$ activity, as well as AAPH-induced PTK activation. Furthermore, ferulate also inhibited AAPH-induced PTP and PP2A inactivation. In the aged kidney model, ferulate suppressed aging-induced activation of PTKs and ameliorated aging-induced inactivation of PTPs and PP2A. Thus, herein we demonstrated that ferulate could modulate PTK/PTP balance against oxidative stress-induced inactivation of PTPs and PP2A, which is closely linked with $NF-{\kappa}B$ activation. Based on these results, the ability of ferulate to modulate oxidative stress-related inflammatory processes is established, which suggests that this compound could act as a novel therapeutic agent.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권1호
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pp.119-129
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2003
We propose a new logistic regression model of normality curves for normal(diseased) and abnormal(nondiseased) classifications by neural networks in data mining. The fitted logistic regression lines are estimated, interpreted and plotted by the neural network technique. A few goodness-of-fit test statistics for normality are discussed and the performances by the fitted logistic regression lines are conducted.
A Kinetic model of desorption of hydrogen in $Dy_2Co_7-H$ system has been suggested and rate equation of each step of the model has been compared with experimental results. The reat controlling step was hydrogen recombination in metal surface. The activation energy of over-all reaction was about 23kcal/mole.
한국화재소방학회 1997년도 International Symposium on Fire Science and Technology
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pp.625-632
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1997
A two-dimensional zone-like model is developed to predict the interaction between hot gas layer and water droplets after sprinkler activation. The model combines the motion equations for each droplet with heat and mass transfer between the gas and water. The results indicate that negative buoyancy in the hot layer can only be obtained if the initial temperature profile is uniform. If an experimental profile Is used instead, positive buoyancy results. This conclusion has been confirmed with experimental data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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