Two initial models of cold-adapted lipase PsLip1 have been constructed, based on homology with the bacterial lipases Chromobacterium viscosum (CvLip) and Pseudomonas cepacia (PcLip), whose X-ray structures have been solved and refined to high resolution. The mature polypeptide chains of these lipases have 84% similarity. The models of Mod1 and Mod2 have been compared with the tertiary structures of CvLip and PcLip, respectively, and analyzed in terms of stabilizing interactions. Several structural aspects that are believed to contribute to protein stability have been compared: the number of conserved salt bridges, aromatic interactions, hydrogen bonds, helix capping, and disulfide bridges. The 3-dimensional structural model of PsLip1 has been constructed in order to elucidate the structural reasons for the decreased thermostability of the enzyme in comparison with its mesophilic counterparts.
We propose a novel metric for quantitatively comparing different clustered results generated from software clustering algorithms. A quantitative evaluation of software clustering helps understanding of architectural changes of software. The concept of split, which has been used for analysis of genetic characters in bio-informatics, is applied in the analysis of software architecture.
Ratan, Zubair Ahmed;Haidere, Mohammad Faisal;Hong, Yo Han;Park, Sang Hee;Lee, Jeong-Oog;Lee, Jongsung;Cho, Jae Youl
Journal of Ginseng Research
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v.45
no.2
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pp.199-210
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2021
Ginseng has been used as a traditional herb in Asian countries for thousands of years. It contains a large number of active ingredients including steroidal saponins, protopanaxadiols, and protopanaxatriols, collectively known as ginsenosides. In the last few decades, the antioxidative and anticancer effects of ginseng, in addition to its effects on improving immunity, energy and sexuality, and combating cardiovascular diseases, diabetes mellitus, and neurological diseases, have been studied in both basic and clinical research. Ginseng could be a valuable resource for future drug development; however, further higher quality evidence is required. Moreover, ginseng may have drug interactions although the available evidence suggests it is a relatively safe product. This article reviews the bioactive compounds, global distribution, and therapeutic potential of plants in the genus Panax.
Artificial Neural Networks (ANNs) are artificial learning algorithms that provide successful results in solving many machine learning problems such as classification, prediction, object detection, object segmentation, image and video classification. There is an increasing number of studies that use ANNs as a prediction tool in soil classification. The aim of this research was to understand the role of hyperparameter optimization in enhancing the accuracy of ANNs for soil type classification. The research results has shown that the hyperparameter optimization and hyperparamter optimized ANNs can be utilized as an efficient mechanism for increasing the estimation accuracy for this problem. It is observed that the developed hyperparameter tool (HyperNetExplorer) that is utilizing the Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMAES), Genetic Algorithm (GA) and Jaya Algorithm (JA) optimization techniques can be successfully used for the discovery of hyperparameter optimized ANNs, which can accomplish soil classification with 100% accuracy.
Hypertension is one of the major causes of death in the world as it is related with cardiovascular or cerebrovascular disease, so it is needed to provide continuos management for blood pressure. This study selected Health Level 7 Fast Health Interoperability Resources (HL7 FHIR) as a bio-signal data exchange service model that can provide constant blood pressure management in the rapidly growing mobile health care environment. The HL7 FHIR framework developed communicates with the IEEE 11073-10407 Personal Health Device (PHD) protocol through the bluetooth Health Device Profile (HDP) between the manager (smart phone) and the agent (hemomanometer) and acquires information about blood pressure. According to the test results, it performed its tasks successfully including hypertension patients' blood pressure monitoring, management on measured records, generation of document, or transmission of measured information. Because in the actual, clinical environment, it is possible to transmit measured information through the TCP/IP protocol, it will be needed to conduct constant research on it and vitalize it in the field of mobile health care afterwards.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.23
no.4
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pp.765-771
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2009
The medical informatics for clustering Sasang types with collected clinical data is important for the personalized medicine, but it has not been thoroughly studied yet. The purpose of this study was to examine the usefulness of neural network data mining algorithm for traditional Korean medicine. We used Kohonen neural network, the Self-Organizing Map (SOM), for the analysis of biomedical information following data pre-processing and calculated the validity index as percentage correctly predicted and type-specific sensitivity. We can extract 12 data fields from 30 after data pre-processing with correlation analysis and latent functional relationship analysis. The profile of Myers-Briggs Type Inidcator and Bio-Impedance Analysis data which are clustered with SOM was similar to that of original measurements. The percentage correctly predicted was 56%, and sensitivity for So-Yang, Tae-Eum and So-Eum type were 56%, 48%, and 61%, respectively. This study showed that the neural network algorithm for clustering Sasang types based on clinical data is useful for the sasang type diagnostic test itself. We discussed the importance of data pre-processing and clustering algorithm for the validity of medical devices in traditional Korean medicine.
Although garlic has been reported to have impressive effects in lowering serum lipids, there have been controversial evaluations on these effects. To find the potential fator causing the inconsistency in the previous studies, we examined the effects of two types of garlic according to the producing-area (hangihyung garlic, nangihyung garlic) on serum lipid profiles and leptin level. Thirthy six of 4 wk old Sprague Dawley male rats fed high fat diet (40% of calories as fat) for 6 wks to induce obesity, and subsequently fed 5% garlic powder supplemented (HF+H: hangihyung garlic powder, HF+N: nangihyung garlic powder) high fat diets (w/w) for further 5 wk. For the comparison, normal control group fed AIN-76A diet (11.7% of calories as fat). Supplementation with hangihyung and nangihyung garlic resulted in a significant reduction of high fat induced body weight gain, white fat (i.e., epididymal, visceral and peritoneal fat) development, adipocyte hypertrophy and the development of hyperinsulinemia and hyperliptinemia. Serum triglyceride and total cholesterol level was greatly reduced by hangihyung garlic supplementation (p<0.05). The HDL-cholesterol level was increased by dietary hangihyung and nangihyung garlic. There were slight non-significant decreases in triglyceride and total cholesterol of HF+N group as compared to those of HF group. Leptin level of HF+H group was found to be significantly lower than HF group (p<0.05). There was no significant difference among N group and HF+N group. These results suggest that hangihyung garlic may lead to the higher activity in improving lipid profiles than nangihyung garlic. Whether the hypolipidemic effect of garlic increases in a species-dependent has yet to be determined and awaits further research.
Purpose: The modification of the cancer classification system aimed to improve the classical anatomy-based tumor, node, metastasis (TNM) staging by considering tumor biology, which is associated with patient prognosis, because such information provides additional precision and flexibility. Materials and Methods: We previously developed an mRNA expression-based single patient classifier (SPC) algorithm that could predict the prognosis of patients with stage II/III gastric cancer. We also validated its utilization in clinical settings. The prognostic single patient classifier (pSPC) differentiates based on 3 prognostic groups (low-, intermediate-, and high-risk), and these groups were considered as independent prognostic factors along with TNM stages. We evaluated whether the modified TNM staging system based on the pSPC has a better prognostic performance than the TNM 8th edition staging system. The data of 652 patients who underwent gastrectomy with curative intent for gastric cancer between 2000 and 2004 were evaluated. Furthermore, 2 other cohorts (n=307 and 625) from a previous study were assessed. Thus, 1,584 patients were included in the analysis. To modify the TNM staging system, one-grade down-staging was applied to low-risk patients according to the pSPC in the TNM 8th edition staging system; for intermediate- and high-risk groups, the modified TNM and TNM 8th edition staging systems were identical. Results: Among the 1,584 patients, 187 (11.8%), 664 (41.9%), and 733 (46.3%) were classified into the low-, intermediate-, and high-risk groups, respectively, according to the pSPC. pSPC prognoses and survival curves of the overall population were well stratified, and the TNM stage-adjusted hazard ratios of the intermediate- and high-risk groups were 1.96 (95% confidence interval [CI], 1.41-2.72; P<0.001) and 2.54 (95% CI, 1.84-3.50; P<0.001), respectively. Using Harrell's C-index, the prognostic performance of the modified TNM system was evaluated, and the results showed that its prognostic performance was better than that of the TNM 8th edition staging system in terms of overall survival (0.635 vs. 0.620, P<0.001). Conclusions: The pSPC-modified TNM staging is an alternative staging system for stage II/III gastric cancer.
Angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibitory activity and production optimization of ovotransferrin hydrolysates were studied. Ovotransferrin was hydrolyzed by several enzymes (protamex, alcalase, trypsin, pepsin, neutrase, and flavorzyme) and acid (0.03 N HCl). Ovotransferrin hydrolysate reduced ACE activity by 60.2%, 55.8%, and 42.6% when treated with trypsin, acid, and pepsin, respectively. Trypsin was selected for production of peptide having maximum AC inhibitory effect, which was greatest with 7 h hydrolysis. Central composite design determined that optimum composition of ACE inhibitory substances using substrate concentration of 20-35%, temperature of $35-55^{\circ}C$, and pH of 6.0-8.0. The optimum composition was 1% trypsin, substrate concentration of 26.32%, $51.29^{\circ}C$, and pH 6.32. Under this conditions, a maximum ACE inhibitory effect of 69.1% was evident, similar to the predicted value.
The methylation score, expressed as a percentage of the methylation status data derived from the iterative sequencing process, has a value between 0 and 1. It is contrary to the assumption of normal distribution that simply applying the t-test to examine the difference in population-specific methylation scores in these data. In addition, since the result may vary depending on the number of repetitions of sequencing in the process of methylation score generation, a method that can analyze such errors is also necessary. In this paper, we introduce the symbolic data analysis and the interval K-S test method which convert observation data into interval data including uncertainty rather than one numerical data. In addition, it is possible to analyze the characteristics of methylation score by using Beta distribution without using normal distribution in the process of converting into interval data. For the data analysis, the nature of the proposed method was examined using sequencing data of actual patients and normal persons. While the t-test is only possible for the location test, it is found that the interval type K-S statistic can be used to test not only the location parameter but also the heterogeneity of the distribution function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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