Angiocentric glioma was recently recognized as a distinct clinicopathological entity in the 2007 World Health Organization classification of tumors of the central nervous system. Typically, it presents with seizure in children and young adults. However, our patient did not have a history of seizure. Seizure did not occur up to 6 months after operation. Although it usually does not have calcification brain magnetic resonance imaging in our patient showed T1-hyperintense and T2-hypointense signals with calcification.
Cell phenotypes are determined by groups of functionally related genes. Microarray profiling of gene expression provides us response of cellular state to its perturbation. Several methods for uncovering a cellular network show reliable network reconstruction. In this study, we present reconstruction of genetic regulatory network of inflammation bowel disease in human peripheral blood mononuclear cell. The microarray based on Affymetrix Gene Chip Human Genome U133 Array Set HG-U133A is processed and applied network reconstruction algorithm, ARACNe. As a result, we will show that inferred network composed of 450 nodes and 2017 edges is roughly scale-free network and hierarchical organization. The major hub, CCNL2 (cyclin A2), in inferred network is shown to be associated with inflammatory function as well as apoptotic function.
This study has been performed to investigate normal synaptic organizations in the subesophageal ganglion and terminaiion of antennal receptor cells in the ipsilateral subesophageal gan91ion of Pieris rapae. The various normal synaptic organizations in subesophageal ganglion could be differentiated into the five types. The proximal removal of a left antenna resulted in the weakly-dark, semidark and dark degenerations in the type I bostons of the ipsilateral subesophageal ganglion. Therefore, it was concluded that the axon terminals of the receptor cells projecting from the antenna into the brain form the type 1 synapses together with the dendrites in the ipsilateral subesophageal ganglion.
The evaluation of port competition could be applied to determining the selection of a calling port. A few fundemental attributes of port competition were adapted by the 'brain storming' method. The criteria used for evaluating a port's competitiveness were as follows: efficiency of port operations, competitive power of each port's industry, economic activity of the hinderland associated with each port and capability of globalization. The weight of each criterion was 30%, 40%, 20% & 10%, respectively. And the most important factors that were considered in choosing each of the above criteria were profitability, port information system, cargo volume & inducement of foreign capital. The results of this study seemed to suggest that factors which influence port competition varied according to port circumstances, such as computer and communication systems and access to the global trade within the World Trade Organization
Cellular automata are dynamical systems in which space and time are discrete, where each cell has a finite number of states and updates its states by interactive rules among the cell-neighborhood. From the characteristics of self-reproduction and self- organization, it is possible to create a neural network which has the specific patterns or structures dynamically. CAM-Brain is a kind of such neural network system which evolves its structure by adopting evolutionary computations like genetic algorithms (GA). In this paper, we suggest the evolution strategies for the structure of neural networks based on cellular automata.
Alzheimer's disease (AD) is a chronic, progressive brain disorder that slowly destroys affected individuals' memory and reasoning faculties, and consequently, their ability to perform the simplest tasks. This study investigated the hub genes of AD. Proteins interact with other proteins and non-protein molecules, and these interactions play an important role in understanding protein function. Computational methods are useful for understanding biological problems, in particular, network analyses of protein-protein interactions. Through a protein network analysis, we identified the following top 10 hub genes associated with AD: PTGER3, C3AR1, NPY, ADCY2, CXCL12, CCR5, MTNR1A, CNR2, GRM2, and CXCL8. Through gene enrichment, it was identified that most gene functions could be classified as integral to the plasma membrane, G-protein coupled receptor activity, and cell communication under gene ontology, as well as involvement in signal transduction pathways. Based on the convergent functional genomics ranking, the prioritized genes were NPY, CXCL12, CCR5, and CNR2.
Since only a small number of patients have a rare disease, it is difficult to identify all of the features of these diseases. This is especially true for patients uncommonly presenting with rare diseases. It can also be difficult for the patient, their families, and even clinicians to know which one of a number of disease phenotypes the patient is exhibiting. To address this issue, during Biomedical Linked Annotation Hackathon 7 (BLAH7), we tried to extract Alexander disease patient data in Portable Document Format. We then visualized the phenotypic diversity of those Alexander disease patients with uncommon presentations. This led to us identifying several issues that we need to overcome in our future work.
Stroke is the leading cause of permanent disability in adults, and it can cause permanent brain damage. According to the World Health Organization, 795 000 Americans experience a new or recurrent stroke each year. Early detection of medical disorders, for example, strokes, can minimize the disabling effects. Thus, in this paper, we consider various risk factors that contribute to the occurrence of stoke and machine learning algorithms, for example, the decision tree, random forest, and naive Bayes algorithms, on patient characteristics survey data to achieve high prediction accuracy. We also consider the semisupervised self-training technique to predict the risk of stroke. We then consider the near-miss undersampling technique, which can select only instances in larger classes with the smaller class instances. Experimental results demonstrate that the proposed method obtains an accuracy of approximately 98.83% at low cost, which is significantly higher and more reliable compared with the compared techniques.
Proceedings of the Korean Society of Embryo Transfer Conference
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2002.11a
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pp.118-118
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2002
Programmed cell death (PCD) is thought as a well-controlled process by which unwanted cells are selectively eliminated. During the last decade many researches have elucidated molecules and their interactions involved in cell death by using largely in vitro induction of cell death or survival signals in a more defined manner, While these critical information and novel findings provide us with clearer understanding of mechanisms underlying cell death, it does by no means explain how PCD occurs and which cells or tissues are affected during normal embryonic development in vivo. In this study, we used zebrafish to examine whether the PCD is occurring selectively or randomly in developing embryos by whole mount in situ TUNEL analysis with specific markers for neural cells. The result revealed that the degree and distribution of TUNEL staining varied considerably throughout gastrulation stage, and there was also a number of TUNEL-negative embryos. Most of TUNEL-positive cells were scattered randomly throughout the blastoderm. During the gastrulation stage about 75 % of the embryos analyzed exhibited more than 5 TUNEL-positive cells. As the dorsal epiblast begins to thicken rather abruptly near the end of gastrulation, TUNEL-positive cells were mainly located along the dorsal side. Although there were some variations in TUNEL staining during segmentation and pharyngeal stages, TUNEL staining continued to be localized to the central nervous system, and was also detected in the sensory organs, trigeminal ganglions, and the primary sensory neurons. High levels of the cell death in developing brain between 20-somite and prim-6 stages are thought to play a role in the morphogenesis and organization of the brain. At prim-16 stage, cell death is considerably reduced in the brain region. Dying cells are mainly localized to the prospective brain region where ectodermal cells are about to initiate neurogenesis. As development progressed, high levels and more reproducible patterns of cell death were observed in the developing nervous system. Intensive TUNEL staining was restricted to the trigeminal ganglions, the primary sensory neurons, and sensory organs, such as olfactory pits and otic vesicles. Thus, PCD patterning in zebrafish embryos occurs randomly at early stages and becomes restricted to certain region of the embryos. The spatio-temporal pattern of PCD during the early embryonic development in zebrafish will provide basic information for further studies to elucidate genes involved in. regulation of PCD largely unknown in vivo during vertebrate embryogenesis.
Park, Young-Kyu;Kang, Tae-Wook;Baek, Su-Jin;Kim, Kwon-Il;Kim, Seon-Young;Lee, Do-Heon;Kim, Yong-Sung
Genomics & Informatics
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v.10
no.1
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pp.33-39
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2012
High-throughput genomic technologies (HGTs), including next-generation DNA sequencing (NGS), microarray, and serial analysis of gene expression (SAGE), have become effective experimental tools for cancer genomics to identify cancer-associated somatic genomic alterations and genes. The main hurdle in cancer genomics is to identify the real causative mutations or genes out of many candidates from an HGT-based cancer genomic analysis. One useful approach is to refer to known cancer genes and associated information. The list of known cancer genes can be used to determine candidates of cancer driver mutations, while cancer gene-related information, including gene expression, protein-protein interaction, and pathways, can be useful for scoring novel candidates. Some cancer gene or mutation databases exist for this purpose, but few specialized tools exist for an automated analysis of a long gene list from an HGT-based cancer genomic analysis. This report presents a new web-accessible bioinformatic tool, called CaGe, a cancer genome annotation system for the assessment of candidates of cancer genes from HGT-based cancer genomics. The tool provides users with information on cancer-related genes, mutations, pathways, and associated annotations through annotation and browsing functions. With this tool, researchers can classify their candidate genes from cancer genome studies into either previously reported or novel categories of cancer genes and gain insight into underlying carcinogenic mechanisms through a pathway analysis. We show the usefulness of CaGe by assessing its performance in annotating somatic mutations from a published small cell lung cancer study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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