Park, Kyu-Sang;Wiederkehr, Andreas;Wollheim, Claes B.
The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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제16권1호
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pp.71-77
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2012
Mitochondrial dynamics and distribution is critical for their role in bioenergetics and cell survival. We investigated the consequence of altered fission/fusion on mitochondrial function and motility in INS-1E rat clonal ${\beta}$-cells. Adenoviruses were used to induce doxycycline-dependent expression of wild type (WT-Mfn1) or a dominant negative mitofusin 1 mutant (DN-Mfn1). Mitochondrial morphology and motility were analyzed by monitoring mitochondrially-targeted red fluorescent protein. Adenovirus-driven overexpression of WT-Mfn1 elicited severe aggregation of mitochondria, preventing them from reaching peripheral near plasma membrane areas of the cell. Overexpression of DN-Mfn1 resulted in fragmented mitochondria with widespread cytosolic distribution. WT-Mfn1 overexpression impaired mitochondrial function as glucose- and oligomycin-induced mitochondrial hyperpolarization were markedly reduced. Viability of the INS-1E cells, however, was not affected. Mitochondrial motility was significantly reduced in WT-Mfn1 overexpressing cells. Conversely, fragmented mitochondria in DN-Mfn1 overexpressing cells showed more vigorous movement than mitochondria in control cells. Movement of these mitochondria was also less microtubule-dependent. These results suggest that Mfn1-induced hyperfusion leads to mitochondrial dysfunction and hypomotility, which may explain impaired metabolism-secretion coupling in insulin-releasing cells overexpressing Mfn1.
As more intracranial aneurysms and other cerebrovascular pathologies are treated with neurointervention procedure, thromboembolic events that frequently lead to serious neurological deficit or fatal outcomes are increasing. In order to prevent the thromboembolic events, antiplatelet therapy is used in most procedures including coil embolization, stenting, and flow diversion. However, because of variable individual pharmacodynamics responses to antiplatelet drugs, especially clopidogrel, it is difficult for clinicians to select the adequate antiplatelet regimen and its optimal dose. This article reviews the neurointervention literature related to antiplatelet therapy and suggests a strategy for tailoring antiplatelet therapy in individual patients undergoing neurointervention based on the results of platelet function testing.
수단선택모형은 신설중이거나 계획중인 새로운 교통수단의 수요를 추정하기 위하여 필수적인 요소이다. 현재 교통수요분석시 수단분담모형구축을 위해 지역별로 공통된 효용함수의 파라미터를 사용하고 있으며, 이로 인해 수단선택 행태 예측시 오류가 발생하는 경우가 존재한다. 권역별 자료를 집계하여 공통된 파라미터를 사용함으로써 발생하는 문제점은 다음과 같다. 수단선택모형으로 인한 수단전환 효과를 측정하기 위하여 집계모형(aggregate model)을 사용할 경우 분석권역에 따라 수단분담모형에서는 통행시간이나 통행비용에 대한 계수의 분포가 다름(분석권역별로 서로 다른 모집단 분포를 하고 있음)에도 불구하고 하나의 파라메타로 모집단을 설명하고자 할 경우 모집단을 적절히 설명하지 못하게 된다. 따라서 통행비용 및 통행시간과 같은 정책변수의 변화에 민감하게 반응하지 못하는 경우가 발생한다. 특히 수단선택 모형에 사용되는 로짓모형과 같이 비선형함수의 경우에 집합화자료를 사용함으로써 집합화에 의한 오차(aggregation error) 또한 문제가 된다. 본 논문의 목적은 수단선택 행태에 영향을 미치는 지역적 특성을 고려하고, 지역단위별로 공통된 파라미터를 사용하면서 나타나는 집합화 오차를 줄일 수 있도록 분석대상 규모(zone size)별 수단분담모형 파라미터값을 추정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 2006년 가구통행실태조사 자료를 이용하여 각 분석단위(zone)의 수단별 파라미터를 추정하였다. 추정된 결과의 경우 파라미터값의 부호와 한계대체율에 의한 시간가치가 상식적으로 적정한지를 판단하고, 통계적으로 적합한지에 대하여 검증을 실시하였다. 또한 구축된 모형의 실제 사례에 적용가능성을 보기 위하여 서울지하철 9호선의 개통 전 후를 비교하여 현실에서 관측된 수단분담율 변화와 모형상의 예측치를 비교하여 정확성 및 신뢰성을 검토하였다.
본 연구는 TT2 embryonic stem(ES) cell을 이용하여 chimeric mouse를 생산하는데 있어서 더욱 간편한 공배양방법 개발하기 위하여 수행되었다. 유전자 적중 생쥐의 개발은 유전자의 기능을 연구하는데 매우 중요한 수단으로 이용되고 있다. 이러한 생쥐의 개발에 있어서 chimeric mouse를 생산하는 과정은 ES cell의 종류의 차이는 있지만 주로 배반포기의 수정란에 ES cell을 주입하고 있다. 이 기술은 고가의 미세조작장치 뿐만 아니라 고도의 기술을 요하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 TT2 ES cell를 8세포기 수정란과 공배양할 때의 필요로 하는 적절한 ES cell의 수를 검증함으로써 chimeric mouse의 생산 효율을 높일 수 있었다. 각각 0.5$\times$$10^{6}$, 1$\times$$10^{6}$과 2$\times$$10^{6}$$m\ell$의 ES cell을 8 세포기의 수정란과 공배양하였을때 0.5$\times$$10^{6}$과 1$\times$$10^{6}$$m\ell$에서 높은 배반포기로의 발달율을 나타내었다. 또한 가임신된 생쥐에 이들 배반포기를 이식한 결과 1$\times$$10^{6}$$m\ell$에서 높은 chimeric mouse 생산 효율을 나타내었다. 이러한 결과는 적절한 수의 ES cell과 수정란을 공배양함으로써 매우 간단하게 효율 좋은 chimeric mouse을 얻을 수 있음을 제시하고 있다.
Park, Yongjae;Hong, Sunghoi;Kim, Sung-Jo;Kang, Seongman
Molecules and Cells
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제19권1호
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pp.23-30
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2005
Spinocerebellar ataxia type 1 (SCA1) is an autosomal-dominant neurodegenerative disorder caused by expansion of the polyglutamine tract in the SCA1 gene product, ataxin-1. Using d2EGFP, a short-lived enhanced green fluorescent protein, we investigated whether polyglutamine-expanded ataxin-1 affects the function of the proteasome, a cellular multicatalytic protease that degrades most misfolded proteins and regulatory proteins. In Western blot analysis and immunofluorescence experiments, d2EGFP was less degraded in HEK 293T cells transfected with ataxin-1(82Q) than in cells transfected with lacZ or empty vector controls. To test whether the stability of the d2EGFP protein was due to aggregation of ataxin-1, we constructed a plasmid carrying $ataxin-1-{\Delta}114$, lacking the self-association region (SAR), and examined degradation of the d2EGFP. Both the level of $ataxin-1-{\Delta}114$ aggregates and the amount of d2EGFP were drastically reduced in cells containing $ataxin-1-{\Delta}114$. Furthermore, d2EGFP localization experiments showed that polyglutamine-expanded ataxin-1 inhibited the general function of the proteasome activity. Taken together, these results demonstrate that polyglutamine-expanded ataxin-1 decreases the activity of the proteasome, implying that a disturbance in the ubiquitin-proteasome pathway is directly involved in the development of spinocerebellar ataxia type1.
In this paper we investigate some issues and solutions related to the design of a Data Warehouse (DW), storing several aggregate measures about trajectories of moving objects. First we discuss the loading phase of our DW which has to deal with overwhelming streams of trajectory observations, possibly produced at different rates, and arriving in an unpredictable and unbounded way. Then, we focus on the measure presence, the most complex measure stored in our DW. Such a measure returns the number of distinct trajectories that lie in a spatial region during a given temporal interval. We devise a novel way to compute an approximate, but very accurate, presence aggregate function, which algebraically combines a bounded amount of measures stored in the base cells of the data cube. We conducted many experiments to show the effectiveness of our method to compute such an aggregate function. In addition, the feasibility of our innovative trajectory DW was validated with an implementation based on Oracle. We investigated the most challenging issues in realizing our trajectory DW using standard DW technologies: namely, the preprocessing and loading phase, and the aggregation functions to support OLAP operations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1446-1465
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2022
Diversified SaaS applications allow users more choices to use, according to their own preferences. However, the diversification of SaaS applications also makes it impossible for users to choose the best one. Furthermore, users can't take advantage of the functionality between SaaS applications. In this paper, we propose a platform that provides an SaaS mashup service, by extracting interoperable service functions from SaaS-based applications that independent vendors deploy and supporting a customized service recommendation function through log data binding in the cloud environment. The proposed SaaS mashup service platform consists of a SaaS aggregation framework and a log data binding framework. Each framework was concreted by using Apache Kafka and rule matrix-based recommendation techniques. We present the theoretical basis of implementing the high-performance message-processing function using Kafka. The SaaS mashup service platform, which provides a new type of mashup service by linking SaaS functions based on the above technology described, allows users to combine the required service functions freely and access the results of a rich service-utilization experience, using the SaaS mashup function. The platform developed through SaaS mashup service technology research will enable various flexible SaaS services, expected to contribute to the development of the smart-contents industry and the open market.
Recently, promising structural technologies like multi-function, ultra-load bearing capacity and tailored structures have been put up for discussions. Finite Element (FE) modelling is probably the best-known option capable of treating these superior properties and multi-domain behavior structures. However, advanced materials such as Functionally Graded Material (FGM) and nanocomposites suffer from problems resulting from variable material properties, reinforcement aggregation and mesh generation. Motivated by these factors, this research proposes a unified shape function for FGM, nanocomposites, graded nanocomposites, in addition to traditional isotropic and orthotropic structural materials. It depends not only on element length but also on the beam's material properties and geometric characteristics. The systematic mathematical theory and FE formulations are based on the Timoshenko beam theory for beam structure. Furthermore, the introduced element achieves C1 degree of continuity. The model is proved to be convergent and free-off shear locking. Moreover, numerical results for static and free vibration analysis support the model accuracy and capabilities by validation with different references. The proposed technique overcomes the issue of continuous properties modelling of these promising materials without discarding older ones. Therefore, introduced benchmark improvements on the FE old concept could be extended to help the development of new software features to confront the rapid progress of structural materials.
In wireless sensor network (WSN) monitoring systems, redundant data from sluggish environmental changes and overlapping sensing ranges can increase the volume of data sent by nodes, degrade the efficiency of information collection, and lead to the death of sensor nodes. To reduce the energy consumption of sensor nodes and prolong the life of WSNs, this study proposes a dual layer intracluster data fusion scheme based on ring buffer. To reduce redundant data and temporary anomalous data while guaranteeing the temporal coherence of data, the source nodes employ a binarized similarity function and sliding quartile detection based on the ring buffer. Based on the improved support degree function of weighted Pearson distance, the cluster head node performs a weighted fusion on the data received from the source nodes. Experimental results reveal that the scheme proposed in this study has clear advantages in three aspects: the number of remaining nodes, residual energy, and the number of packets transmitted. The data fusion of the proposed scheme is confined to the data fusion of the same attribute environment parameters.
Response surface methodology (RSM) empirically studies the relationship between a response variable and input variables in the product or process development phase. The ultimate goal of RSM is to find an optimal condition of the input variables that optimizes (maximizes or minimizes) the response variable. RSM can be seen as a knowledge management tool in terms of creating and utilizing data, information, and knowledge about a product production and service operations. In the field of product or process development, most real-world problems often involve a simultaneous consideration of multiple response variables. This is called a multiple response surface (MRS) problem. Various approaches have been proposed for MRS optimization, which can be classified into loss function approach, priority-based approach, desirability function approach, process capability approach, and probability-based approach. In particular, the loss function approach is divided into univariate and multivariate approaches at large. This paper focuses on the univariate approach. The univariate approach first obtains the mean square error (MSE) for individual response variables. Then, it aggregates the MSE's into a single objective function. It is common to employ the weighted sum or the Tchebycheff metric for aggregation. Finally, it finds an optimal condition of the input variables that minimizes the objective function. When aggregating, the relative weights on the MSE's should be taken into account. However, there are few studies on how to determine the weights systematically. In this study, we propose an interactive procedure to determine the weights through considering a decision maker's preference. The proposed method is illustrated by the 'colloidal gas aphrons' problem, which is a typical MRS problem. We also discuss the extension of the proposed method to the weighted MSE (WMSE).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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