As a member of a subclass of immunophilins, it is controversial that FKBP38 acts an upstream regulator of mTOR signaling pathway, which control the process of cell-growth, proliferation and differentiation. In order to explore the relationship between FKBP38 and mTOR in the Cashmere goat (Capra hircus) cells, a full-length cDNA was cloned (GenBank accession number JF714970) and expression pattern was analyzed. The cloned FKBP38 gene is 1,248 bp in length, containing an open reading frame (ORF) from nucleotide 13 to 1,248 which encodes 411 amino acids, and 12 nucleotides in front of the initiation codon. The full cDNA sequence shares 98% identity with cattle, 94% with horse and 90% with human. The putative amino acid sequence shows the higher homology which is 98%, 97% and 94%, correspondingly. The bioinformatics analysis showed that FKBP38 contained a FKBP_C domain, two TPR domains and a TM domain. Psite analysis suggested that the ORF encoding protein contained a leucine-zipper pattern and a Prenyl group binding site (CAAX box). Tissue-specific expression analysis was performed by semi-quantitative RT-PCR and showed that the FKBP38 expression was detected in all the tested tissues and the highest level of mRNA accumulation was detected in testis, suggesting that FKBP38 plays an important role in goat cells.
A generator-grid coupling calculation model is established to study the leading-phase operational capability of a 770 MW jumbo hydro-generator in a Chinese ultra-mega hydropower station. The static and dynamic stability of the generator are analyzed and calculated to obtain stability limits under leading-phase operating conditions. Three-dimensional (3D) time-varying nonlinear moving electromagnetic and temperature field models of the generator end-region are also established and used to determine the magnetic field, loss, and temperature of the end-region under the leading-phase operating condition. The simulation results agree with data measured from the actual 770 MW hydro-generator. This paper provides reliable reference data for the leading-phase operation of a jumbo hydro-generator, which will help to improve in the design and manufacture of future hydro-generators.
Knowledge on the functional characteristics and temporal variation of anaerobic bacterial populations is important for better understanding of the microbial process of two-stage anaerobic reactors. However, owing to the high diversity of anaerobic bacteria, close attention should be prioritized to the frequently abundant bacteria that were defined as core bacteria and putatively functionally important. In this study, using MiSeq sequencing technology, the core bacterial community of 98 operational taxonomic units (OTUs) was determined in a two-stage upflow blanket filter reactor treating pharmaceutical wastewater. The core bacterial community accounted for 61.66% of the total sequences and accurately predicted the sample location in the principal coordinates analysis scatter plot as the total bacterial OTUs did. The core bacterial community in the first-stage (FS) and second-stage (SS) reactors were generally distinct, in that the FS core bacterial community was indicated to be more related to a higher-level fermentation process, and the SS core bacterial community contained more microbes in syntrophic cooperation with methanogens. Moreover, the different responses of the FS and SS core bacterial communities to the temperature shock and influent disturbance caused by solid contamination were fully investigated. Co-occurring analysis at the Order level implied that Bacteroidales, Selenomonadales, Anaerolineales, Syneristales, and Thermotogales might play key roles in anaerobic digestion due to their high abundance and tight correlation with other microbes. These findings advance our knowledge about the core bacterial community and its temporal variability for future comparative research and improvement of the two-stage anaerobic system operation.
Lei Han;Yiziting Zhu;Yuwen Chen;Guoqiong Huang;Bin Yi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권8호
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pp.2016-2029
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2023
Accurate prediction of critical illness is significant for ensuring the lives and health of patients. The selection of indicators affects the real-time capability and accuracy of the prediction for critical illness. However, the diversity and complexity of these indicators make it difficult to find potential connections between them and critical illnesses. For the first time, this study proposes an indicator analysis model to extract key indicators from the preoperative and intraoperative clinical indicators and laboratory results of critical illnesses. In this study, preoperative and intraoperative data of heart failure and respiratory failure are used to verify the model. The proposed model processes the datum and extracts key indicators through four parts. To test the effectiveness of the proposed model, the key indicators are used to predict the two critical illnesses. The classifiers used in the prediction are light gradient boosting machine (LightGBM) and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost). The predictive performance using key indicators is better than that using all indicators. In the prediction of heart failure, LightGBM and XGBoost have sensitivities of 0.889 and 0.892, and specificities of 0.939 and 0.937, respectively. For respiratory failure, LightGBM and XGBoost have sensitivities of 0.709 and 0.689, and specificity of 0.936 and 0.940, respectively. The proposed model can effectively analyze the correlation between indicators and postoperative critical illness. The analytical results make it possible to find the key indicators for postoperative critical illnesses. This model is meaningful to assist doctors in extracting key indicators in time and improving the reliability and efficiency of prediction.
Benzotriazole is an important synthetic auxiliary for potential clinical applications. A series of benzotriazoles as potential antiproliferative agents by inhibiting histone deacetylase (HDAC) were recently reported. Three-dimensional quantitative structure-activity relationship (3D-QSAR), including comparative molecular field analysis (CoMFA) and comparative molecular similarity indices analysis (CoMSIA), were performed to elucidate the 3D structural features required for the antiproliferative activity. The results of both ligand-based CoMFA model ($q^2=0.647$, $r^2=0.968$, ${r^2}_{pred}=0.687$) and CoMSIA model ($q^2=0.685$, $r^2=0.928$, ${r^2}_{pred}=0.555$) demonstrated the highly statistical significance and good predictive ability. The results generated from CoMFA and CoMSIA provided important information about the structural characteristics influence inhibitory potency. In addition, docking analysis was applied to clarify the binding modes between the ligands and the receptor HDAC. The information obtained from this study could provide some instructions for the further development of potent antiproliferative agents and HDAC inhibitors.
공개키 기반 기술의 발전은 전자정부, 전자금융, 전자결제 등 다양한 서비스를 가능하게 하였으며, 완벽한 안전성을 가지고 있는 것으로 평가된다. 하지만, 최근 허트블리드 버그 등 공개키 기반 이용 기술에 대한 취약점이 지속적으로 발견되고 있다. 본 논문에서는 공개키 기반구조의 안전성 및 신뢰성을 검증하기 위해, OpenSSL을 이용하여 키쌍의 충돌율을 분석하였다. 실험은 OpenSSL을 이용하여 5개의 사설인증기관을 생성하고, 각 사설인증기관에서 200만개의 인증서를 생성해 총 1,000만개의 인증서를 생성하여 키쌍 충돌 여부를 분석하였다. 실험은 다음과 같은 과정으로 수행되었다. Openssl을 이용하여 5개의 사설인증기관 생성, 각 사설인증기관에서 200만개의 인증서를 생성, 총 1,000만개의 인증서를 생성하여 키쌍 충돌 여부를 분석하였다. 실험 결과 1,000만건 중 35,000건, 즉 0.35%의 확률로 공개키 개인키가 충돌을 발생하였다. 이는 전자상거래, 보안서버 등 다양한 분야에서 충분한 위협이 될 수 있는 요소이다. 향후에는 공개키 기반기술의 위협요소를 제거하기 위해 난수생성기, 큰 소수 선택 문제 등 깊이 있는 연구를 진행할 것이다.
SiC MOSFETs have been used to improve system efficiency in high frequency converters due to their extremely high switching speed. However, this can result in undesirable parasitic oscillations in practical systems. In this paper, models of the key components are introduced first. Then, theoretical formulas are derived to calculate the switching oscillation frequencies after full turn-on and turn-off in clamped inductive circuits. Analysis indicates that the turn-on oscillation frequency depends on the power loop parasitic inductance and parasitic capacitances of the freewheeling diode and load inductor. On the other hand, the turn-off oscillation frequency is found to be determined by the output parasitic capacitance of the SiC MOSFET and power loop parasitic inductance. Moreover, the shifting regularity of the turn-off maximum peak voltage with a varying switching speed is investigated on the basis of time domain simulation. The distortion of the turn-on current is theoretically analyzed. Finally, experimental results verifying the above calculations and analyses are presented.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권7호
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pp.3690-3713
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2019
According to the main group key management schemes logical key hierarchy (LKH), exclusion basis systems (EBS) and other group key schemes are limited in network structure, collusion attack, high energy consumption, and the single point of failure, this paper presents a group key management scheme for wireless sensor networks based on Lagrange interpolation polynomial characteristic (AGKMS). That Chinese remainder theorem is turned into a Lagrange interpolation polynomial based on the function property of Chinese remainder theorem firstly. And then the base station (BS) generates a Lagrange interpolation polynomial function f(x) and turns it to be a mix-function f(x)' based on the key information m(i) of node i. In the end, node i can obtain the group key K by receiving the message f(m(i))' from the cluster head node j. The analysis results of safety performance show that AGKMS has good network security, key independence, anti-capture, low storage cost, low computation cost, and good scalability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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