Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.25
no.8
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pp.657-663
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2012
The spherical mesoporous silica is synthesized and incorporated with CdSe/ZnS quantum dots(QDs) for preparing micro beads to detect toxic and bio-materials with high sensitivity. The spherical silica beads with the brunauer-emmett-telle(BET) average pore size of 15 nm were prepared with a ratio 1, 3, 5-trimethylbenzen, as a swelling agent, to the block-copolymer template surfactant of over 1 and under vigorous mixing condition. The surface of spherical mesoporous silica is modified using octadecylsilane for incorporating QDs. Based on photoluminescence(PL) spectra, the relative brightness of mesoporous silica beads incorporated with 10 nM of QDs is 79,000 times brighter than that of Rodamine 6 G.
A molecularly imprinted polymer (MIP) was synthesized by radiation-induced polymerization (RIP), where the ferulic acid was used as a template molecule, 4-vinylpyridine as a monomer and ethylene glycoldimethacrylate (EGDMA) as a cross-linking monomer. The MIP was packed in a glass column using a slurry method for use in medium pressure liquid chromatography (MPLC). The MPLC column was tested for separation and purification of ferulic acid from the rice oil. When repeated three times, the MPLC separation/purification yielded the ferulic acid with the purity higher than ~99%. The chemiluminescence of the luminal (5-amino-2,3-dihydro-1,4-phtalazinedione) measured on a potato disc slide (5.0 mm thick) was enhanced in the presence of ferulic acid, while, without the ferulic acid, the chemiluminescence of luminol on the potato slice disc was not observed, which suggests the ferulic acid obtained from the rice oil can be useful for immunoassay.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.7
no.3
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pp.133-139
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2007
Future MEMS systems will be composed of larger varieties of devices with very different functionality such as electronics, mechanics, optics and bio-chemistry. Integration technology of heterogeneous devices must be developed. This article first deals with the current development trend of new fabrication technologies; those include self-assembling of parts over a large area, wafer-scale encapsulation by wafer-bonding, nano imprinting, and roll-to-roll printing. In the latter half of the article, the concept towards the heterogeneous integration of devices and functionality into micro/nano systems is described. The key idea is to combine the conventional top-down technologies and the novel bottom-up technologies for building nano systems. A simple example is the carbon nano tube interconnection that is grown in the via-hole of a VLSI chip. In the laboratory level, the position-specific self-assembly of nano parts on a DNA template was demonstrated through hybridization of probe DNA segments attached to the parts. Also, bio molecular motors were incorporated in a micro fluidic system and utilized as a nano actuator for transporting objects in the channel.
Amyloid positron emission tomography (PET) allows early and accurate diagnosis in suspected cases of Alzheimer's disease (AD) and contributes to future treatment plans. In the present study, a method of implementing a diagnostic system to distinguish ${\beta}$-Amyloid ($A{\beta}$) positive from $A{\beta}$ negative with objectiveness and accuracy was proposed using a machine learning approach, such as the Principal Component Analysis (PCA) and Support Vector Machine (SVM). $^{18}F$-Florbetaben (FBB) brain PET images were arranged in control and patients (total n = 176) with mild cognitive impairment and AD. An SVM was used to classify the slices of registered PET image using PET template, and a system was created to diagnose patients comprehensively from the output of the trained model. To compare the per-slice classification, the PCA-SVM model observing the whole brain (WB) region showed the highest performance (accuracy 92.38, specificity 92.87, sensitivity 92.87), followed by SVM with gray matter masking (GMM) (accuracy 92.22, specificity 92.13, sensitivity 92.28) for $A{\beta}$ positivity. To compare according to per-subject classification, the PCA-SVM with WB also showed the highest performance (accuracy 89.21, specificity 71.67, sensitivity 98.28), followed by PCA-SVM with GMM (accuracy 85.80, specificity 61.67, sensitivity 98.28) for $A{\beta}$ positivity. When comparing the area under curve (AUC), PCA-SVM with WB was the highest for per-slice classifiers (0.992), and the models except for SVM with WM were highest for the per-subject classifier (1.000). We can classify $^{18}F$-Florbetaben amyloid brain PET image for $A{\beta}$ positivity using PCA-SVM model, with no additional effects on GMM.
Various reaction conditions uding temperature, time and type and concentration of templates have been changed in order to facilely synthesize, especially with microwave (MW) heating, SAPO-34 molecular sieves. SAPO-34 molecular sieve can be synthesized rapidly with microwave irradiation from a gel containing tetraethylammonium hydroxide (TEAOH) as a template. However, other several templating molecules lead to SAPO-5 molecular sieve under microwave irradiation even though SAPO-34 is obtained by conventional electric synthesis from the same reactant gels. Moreover, SAPO-34 can be obtained more easily by increasing the TEAOH or silica concentration or by increasing the reaction temperature. SAPO-34 can be obtained within 5 min in a selected condition (high temperature of 210 $^{\circ}C$) with microwave heating, which may lead to a continuous production of the important material. SAPO-34 synthesized by microwave irradiation is homogeneous and small in size and shows acidity and a stable performance in the dehydration of methanol and 2-butanol to olefins, suggesting potential applications in acid catalysis.
In this paper, a robust method is developed to locate the irises of both eyes. The method doesn't put any restrictions on the background. The method is based on the AdaBoost algorithm for face and eye candidate points detection. Candidate points are tuned such that two candidate points are exactly in the centers of the irises. Mean crossing function and convolution template are proposed to filter out candidate points and select the iris pair. The advantage of using this kind of hybrid method is that AdaBoost is robust to different illumination conditions and backgrounds. The tuning step improves the precision of iris localization while the convolution filter and mean crossing function reliably filter out candidate points and select the iris pair. The proposed structure is evaluated on three public databases, Bern, Yale and BioID. Extensive experimental results verified the robustness and accuracy of the proposed method. Using the Bern database, the performance of the proposed algorithm is also compared with some of the existing methods.
This letter presents a smart integrated microfluidic device which can be applied to actively immobilize proteins on demand. The active component in the device is a temperature-controllable microelectrode array with a smart polymer film, poly(N-isopropylacrylamide) (PNIPAAm) which can be thermally switched between hydrophilic and hydrophobic states. It is integrated into a micro hot diaphragm having an integrated micro heater and temperature sensors on a 2-micrometer-thick silicon oxide/silicon nitride/silicon oxide (O/N/O) template. Only 36 mW is required to heat the large template area of 2 mm${\times}$16 mm to $40^{\circ}C$ within 1 second. To relay the stimulus-response activity to the microelectrode surface, the interface is modified with a smart polymer. For a model biomolecular affinity test, an anti-6-(2, 4-dinitrophenyl) aminohexanoic acid (DNP) antibody protein immobilization on the microelectrodes is demonstrated by fluorescence patterns.
Chemokine receptor antagonists have potential applications in field of drug discovery. Although the chemokine receptors are G-protein-coupled receptors, their cognate ligands are small proteins (8 to 12 kDa), and so inhibiting the ligand/receptor interaction has been challenging. The application of structure-based in-silico methods to drug discovery is still considered a major challenge, especially when the x-ray structure of the target protein is unknown. Such is the case with human CCR2 and CCR5, the most important members of the chemokine receptor family and also a potential drug target. Herein, we review the success stories of combined receptor modeling/mutagenesis approach to probe the allosteric nature of chemokine receptor binding by small molecule antagonists for CCR2 and CCR5 using Rhodopsin as template. We also urged the importance of recently available ${\beta}2$-andrenergic receptor as an alternate template to guide mutagenesis. The results demonstrate the usefulness and robustness of in-silico 3D models. These models could also be useful for the design of novel and potent CCR2 and CCR5 antagonists using structure based drug design.
Murine mycoplasmosis, caused by Mycoplasma (M.) pulmonis, is a prominent disease in rodent animals. The aim of this study was to develop a sensitive and specific PCR assay to detect M. pulmonis in animals and to assess the suitability of this assay for the detection of mycoplasmal infection in rats experimentally infected with M. pulmonis. A new PCR assay using the M. pulmonis-specific primer pairs MPul-F and MPul-R was developed. The primers and probe for the assay were designed from regions in the 16S rRNA gene that are unique to M. pulmonis. The novel PCR assay was very specific and sensitive for M. pulmonis, detecting the equivalent of 5 pg of target template DNA. It detected only M. pulmonis and no other Mycoplasma species or other bacterial species. The newly developed PCR assay also effectively detected M. pulmonis infection in rats. These results suggest that this PCR assay using M. pulmonis-specific primer pairs of MPul-F and MPul-R will be useful and effective for monitoring M. pulmonis infection in animals.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2003.10a
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pp.133-138
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2003
The prediction of protein secondary structure has been an important bioinformatics tool that is an essential component of the template-based protein tertiary structure prediction process. It has been known that the predicted secondary structure information improves both the fold recognition performance and the alignment accuracy. In this paper, we describe several novel ideas that may improve the prediction accuracy. The main idea is motivated by an observation that the protein's structural information, especially when it is combined with the evolutionary information, significantly improves the accuracy of the predicted tertiary structure. From the non-redundant set of protein structures, we derive the 'potential' parameters for the protein secondary structure prediction that contains the structural information of proteins, by following the procedure similar to the way to derive the directional information table of GOR method. Those potential parameters are combined with the frequency matrices obtained by running PSI-BLAST to construct the feature vectors that are used to train the support vector machines (SVM) to build the secondary structure classifiers. Moreover, the problem of huge model file size, which is one of the known shortcomings of SVM, is partially overcome by reducing the size of training data by filtering out the redundancy not only at the protein level but also at the feature vector level. A preliminary result measured by the average three-state prediction accuracy is encouraging.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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