정량적 구조 활성관계 모델링은 물리적인 성질과 생물학적 활성이 관계 있다는 것을 전제로 한다. 그러나, 퍼센트 활성과 같은 데이터들은 모델링에 많이 활용되지 않았다. 이것의 중요한 이유중의 하나는 이러한 값들이 정량적이 아니고 정성적인 데에 있다. 본 연구에서는 분자모델링에 퍼센트활성 데이터를 활용하기 위하여 데이터 값들을 2개의 계층으로 분류하고 CoMFA(비교분자장)를 판별함수로 활용하였다. 즉, 베타-케토아세트아닐라이드 유도체들의 토마토 역병균에 대한 항균력 시험의 퍼센트 활성 데이터를, 한 계층은 활성이 있는 것, 다른 계층은 활성이 없는 것으로 나누었다. 특히, CoMFA를 활용함으로써 화학적인 이해에 중요한 3차원적인 정보를 얻을 수 있었다. 이 모델은 주어진 데이타를 98%의 정확도로 설명하였으며, LOO 검증을 해본 결과 예측력은 약 69% 정도였다 이 결과는 활성 데이터를 근사적으로 2개의 계급으로 나누고 CoMFA를 활용하는 방식이 구조활성관계를 이해하고 화합물 유도체를 합성하는데 활용될 수 있음을 보여준다.
수자원의 주공급원인 강수는 현상의 발생여부에 따라 건조일과 습윤일이 교대로 반복되는 과정으로 구성되어 있으며, 특히, 일강수계열의 습윤일에 발생되는 강수량의 크기는 매우 다양한 형태를 지니고 있어 이 과정을 모형화 하는데는 복잡한 확률과정이 수반된다. 본 연구에서는 일강수계열의 발생과정을 건조일, 습윤일로 구분하고 습윤일의 강수량을 상태별로 분류하여 각 상태별 천이확률을 계산함으로써 이를 장래에 발생 가능한 강수사상의 모의발생에 이용하였다. 본 모형은 수문사상의 발생과 비발생만을 구분하던 2-state Markov 연쇄모형에 강수의 발생시 강수량의 크기에 따라 상태를 여러 개로 구분하여 강수량을 추정할 수 있도록 수정한 것으로 간헐 수문사상인 일강수계열의 구성성분인 건조일과 습윤일, 건조, 습윤 지속기간 및 습윤일의 강수량을 Markov 연쇄에 의해 동시에 발생있도록 한 것이며 다른 모형에 비해 사용이 비교적 용이하다. 본 연구에서 제안한 multi-state Markov 연쇄모형의 적용 가능성을 검토하기 위하여 비교적 장기간의 자료를 보유하고 있는 관측소의 강수자료를 이용하였으며 그 결과를 강수량, 건조, 습윤일수 및 건조, 습윤계속기간의 분포를 실제자료와 비교하여 모형의 적합도를 평가하였다. 이를 토대로 홍수 및 한발기간의 추정과 모의발생에 의한 자료 확장으로 중장기 수자원 계획 및 운영에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
The feasibility of the application of terahertz electromagnetic waves in the diagnosis of prostate cancer was examined. Four samples of incomplete cancerous prostatic paraffin-embedded tissues were examined using terahertz spectral imaging (TPI) system and the results obtained by comparing the absorption coefficient and refractive index of prostate tumor, normal prostate tissue and smooth muscle from one of the paraffin tissue masses examined were reported. Three hundred and sixty cases of absorption coefficients from one of the paraffin tissues examined were used as raw data to classify these three tissues using the Principal Component Analysis (PCA) and Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM). An excellent classification with an accuracy of 92.22% in the prediction set was achieved. Using the distribution information of THz reflection signal intensity from sample surface and absorption coefficient of the sample, an attempt was made to use the TPI system to identify the boundaries of the different tissues involved (prostate tumors, normal and smooth muscles). The location of three identified regions in the terahertz images (frequency domain slice absorption coefficient imaging, 1.2 THz) were compared with those obtained from the histopathologic examination. The tissue tumor region had a distinctively visible color and could well be distinguished from other tissue regions in terahertz images. Results indicate that a THz spectroscopy imaging system can be efficiently used in conjunction with the proposed advanced computer-based mathematical analysis method to identify tumor regions in the paraffin tissue mass of prostate cancer.
본 연구는 낙동강 하구의 습지를 대상으로 습지생태계의 종합적인 정보 추출을 위해 지리정보시스템 및 원격탐사 기법을 이용하여 습지 데이터베이스를 구축하였다. 습지 데이터베이스 구축을 위해 낙동강 하구를 대상으로 1998년 3월부터 9월까지 현지조사를 실시하였다. 또한, Landsat TM 영상자료(1997. 5. 17)를 1:50,000 지형도로 기하보정한 후, 감독분류 및 무감독분류를 실시하여 현지 식생조사 자료와 비교, 분석해 습지분류도를 제작하였으며, 습지식생의 활력을 측정하기 위해 중합차식생지수(NDVI:Normalized Difference Vegetation Index)에 의한 식생활력도 지도와 습지의 생산력을 분석하기 위해 낙동강 하구 습지의 우점식물종인 갈대군락의 생산성에 근거한 습지생산력 지도 및 습지식생의 변화를 사전에 예측한 식생천이 예상도를 작성하였다. 본 연구에서 구축한 낙동강 하구 습지생태계 데이터베이스는 습지생태계 보존 및 관리를 위한 기초자료로써 활용될 수 있으며, 식물 뿐 만 아니라 습지생태계 전반에 대하여 상세한 정보구축이 이루어지면 습지보존과 관리가 효과적으로 실현될 것이다. 또한, 이러한 기법들은 우리나라 전역의 습지목록 작성에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 교통운영 개선에 필요한 빅데이터 및 인공지능 모델 개발의 일환으로서, 도시부의 링크통행시간 및 통과교통량 등 가용 데이터 등을 이용하여 교통변수로 활용도가 높은 차량대기길이와의 관계를 딥러닝(Deep Learning)을 통해 학습하고 추정하는 인공지능 모델을 구축하는 것을 목표로 하였다. 차량대기길이 추정모형은 데이터 분석결과를 토대로 하여 우선 차량대기길이의 링크 초과여부를 분류한 후 링크 초과 및 링크 미초과 상황에서의 차량대기길이 추정하는 3개의 모형으로 모델링하였다. 딥러닝 모형은 텐서플로우로 구현하였으며, 모든 모형은 DNN 구조로서 은닉층과 노드 개수를 다양화하여 학습 및 테스트 후 최소 오차를 나타내는 네트워크 구조를 선정하였다. 차량대기길이 링크 초과여부 분류 모형은 약 98%의 정확도를 나타냈으며, 미초과 모형은 15% 미만, 초과 모형은 5% 미만의 오차를 각각 나타내었다. 링크별 평균 오차는 12%로 도출되었다. 이를 기존 검지기 데이터 기반의 방식과 비교한 결과 오차가 약 39% 감소된 것으로 분석되었다.
입자 시스템은 물리적 현상을 모델링하기 위해 자주 사용된다. 특히, 3차원 공간에서의 풍경, 구름, 파도, 안개, 비, 눈, 불꽃 등의 모델링에 적합하다. 시뮬레이션 모델링에는 다양한 전통적인 방법이 존재하지만 본 논문에서는 입자 시스템을 사용하여 불꽃 입자 추적을 기반으로 한 새로운 불꽃 모델링 기법을 제시하였다. 이 방법은 불꽃 추적을 통해 발사 및 분산한 입자들을 인식하고, 스테레오 기법을 이용함으로써 3D 깊이 값을 구하여 비교적 정확한 3차원적 위치를 추출 할 수 있다. 그러므로 불꽃 입자의 위치, 속도, 색상 및 수명 등의 파라메타를 불꽃 추적을 통해 산출하였고 이를 이용하여 3D 시뮬레이션을 재연할 수 있다. 본 연구는 빠른 입자 추출 및 노이즈에 의한 허위 입자 추출을 방지하기 위해 관심 영역을 사용하였고, 발사 단계에서 견고성을 향상시키기 위해 칼만 필터를 사용하였다. 또한, 입자의 이동 방향을 예측하여 효율적인 추적을 위해 입자의 최대 이동 범위를 고려한 새로운 불꽃 입자 추적 방법을 제안 하였다. 그리고 3D 공간에서 입자의 속도는 불꽃의 회전 각도를 찾음으로써 얻어 질 수 있다. 본 논문에서는 불꽃축제에서 자주 사용되는 구, 원, 국화, 하트 이 네 가지 불꽃 유형에 대하여 각각 모델링에 필요한 파라메타를 불꽃 추적을 통해 구하였고 추적에 대한 속도와 정확도를 측정하였다.
The purpose of this study was to compare the maganitude of the discrepancies of the mounting errors in according to the states of dentitions, and to the superoinferior, anteroposterior, and rightleft driecetions. GROUP I. : Fourteen patients 22 to 26 years of age with a full complement of teeth, were used in the study. The criteria fro patient selection were a complete dentition, sparse restorarive treatment, and adequate posterior and anterior occlusan stops. And they had no sign and sympton at TMG area. GROUPII. : Eigth patients 37 to 62 years of age with bilateral free ends. The criteria for patient selection were Kennedy classification class 1 cases, and adequate posterior and anterior stops. And the opposite dentitions were a full complement of teeth. Irreversible hydrocolloid impresiion of each arch was taken of each patient. These were immediatel poured in stone and mounted on a Denar Mark II. Articulator with the arbitrary slidematic face-bow. With hand articulation th e mandibular cast was mounted to the maxillary cast in centric occlusion. Five types of interocclusal records were taken of each patient : (1) aluwax (2) baseplate wax; (3) znic oxide-eugenol pasts; (4) polyether (Ramitec); (5) modeling compound. All measurement of the five selected recording materials were compared with those of the hand-articulated full arch models in centric occlusion or maximum interdigitation. The results were as follows; 1. There were statistical differences in amount of devitation in according to the materials and the states of dentition. The amount of deviation of compound was the largest. 2. There were statistical differences in amount of deviation in complete dentition at all directions. The amount of diviation of compound was the largest. And at the right-left direction the amount of znic oxide-eugenol paste was larger than that of baseplate wax. 3. There was a statistical difference in amount of diviations in partial edentulous dentition at the superoinferior direction. The amount of deviation of compound was larger than that of znic oxide-eugenol paste. 4. There was as statistical difference in amount of deviations in partial edentulous dentition at the right-left direction. The amount of deviation of baseplate wax was larger that tnat of polyether. 5. There was not a statistical difference in amount of diviation in partial edentulous dentition at the anteroposterior direction.
우리나라는 급격한 경제성장과 의료기술의 발달로 고령화 사회가 되면서 골다공증 발병이 증가하고 있다. 또한 서구화된 식생활로 암질환이 증가하였고 항암치료과 방사선 치료 등으로 인해 골다공증이 발생하게 된다. 골다공증은 골밀도의 감소로 인한 것으로 대퇴근위부의 형태학적 구조 변화와도 밀접한 관계를 가지고 있으며, 대퇴 근위부의 형태학적 구조 변화는 고관절 골절의 위험을 나타내는 요인이다. 본 연구는 T-score변화에 따라 정상, 골감소증, 골다공증으로 분류하여 각 군별로 대퇴 근위부의 형태학적 변화를 관찰하고 상관관계를 분석하였다. 조사대상은 부산지역의 D종합병원의 남녀 350명을 대상으로 연령, 성별, T-score변화로 질환을 구분하여 분석하였다. 결과는 연령, 성별에 따라 골다공증의 발병빈도는 유의한 차이를 보였고, T-score변화에 따른 질환 분류와 대퇴근위부 형태학적 특성의 7가지 파라미터로서 Cortical ratio calcar, Cortical ratio shaft, Hip/shaft Angle, Strength index, Section modulus, CSMI, CSA는 유의한 차이를 보였으며 골다공증과 높은 상관관계가 있었다. 그러므로 연구 결과는 T-score변화에 따른 대퇴근위부의 형태학적 변화를 상관관계 분석함으로써 골다공증을 진단하는데 대퇴 근위부의 형태학적 변화가 지표로서 활용가능하리라 사료되며, 향후에 대퇴근위부의 형태학적 파라미터가 골다공증 진단의 정확성을 높이고 예측인자로서 임상활용이 가능하리라 판단된다.
Perez, Moises Roberto Vallejo;Contreras, Hugo Ricardo Navarro;Herrera, Jesus A. Sosa;Avila, Jose Pablo Lara;Tobias, Hugo Magdaleno Ramirez;Martinez, Fernando Diaz-Barriga;Ramirez, Rogelio Flores;Vazquez, Angel Gabriel Rodriguez
The Plant Pathology Journal
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제34권5호
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pp.381-392
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2018
Clavibacter michiganensis subsp. michiganesis (Cmm) is a quarantine-worthy pest in $M{\acute{e}}xico$. The implementation and validation of new technologies is necessary to reduce the time for bacterial detection in laboratory conditions and Raman spectroscopy is an ambitious technology that has all of the features needed to characterize and identify bacteria. Under controlled conditions a contagion process was induced with Cmm, the disease epidemiology was monitored. Micro-Raman spectroscopy ($532nm\;{\lambda}$ laser) technique was evaluated its performance at assisting on Cmm detection through its characteristic Raman spectrum fingerprint. Our experiment was conducted with tomato plants in a completely randomized block experimental design (13 plants ${\times}$ 4 rows). The Cmm infection was confirmed by 16S rDNA and plants showed symptoms from 48 to 72 h after inoculation, the evolution of the incidence and severity on plant population varied over time and it kept an aggregated spatial pattern. The contagion process reached 79% just 24 days after the epidemic was induced. Micro-Raman spectroscopy proved its speed, efficiency and usefulness as a non-destructive method for the preliminary detection of Cmm. Carotenoid specific bands with wavelengths at 1146 and $1510cm^{-1}$ were the distinguishable markers. Chemometric analyses showed the best performance by the implementation of PCA-LDA supervised classification algorithms applied over Raman spectrum data with 100% of performance in metrics of classifiers (sensitivity, specificity, accuracy, negative and positive predictive value) that allowed us to differentiate Cmm from other endophytic bacteria (Bacillus and Pantoea). The unsupervised KMeans algorithm showed good performance (100, 96, 98, 91 y 100%, respectively).
Objective: Insulin resistance (IR) is an established risk factor for colorectal cancer (CRC). Given that CRC and IR physiologically overlap and the calpain-10 gene (CAPN10) is a candidate for IR, we explored the association between CAPN10 and CRC risk. Methods: Blood samples of 400 case-control pairs were genotyped, and the lifestyle and dietary habits of these pairs were recorded and collected. Unconditional logistic regression (LR) was used to assess the effects of CAPN10 SNP43 and SNP19, and environmental factors. Both generalized multifactor dimensionality reduction (GMDR) and the classification and regression tree (CART) were used to test gene-environment interactions for CRC risk. Results: The GA+AA genotype of SNP43 and the Del/Ins+Ins/Ins genotype of SNP19 were marginally related to CRC risk (GA+AA: OR = 1.35, 95% CI = 0.92-1.99; Del/Ins+Ins/Ins: OR = 1.31, 95% CI = 0.84-2.04). Notably, a high-order interaction was consistently identified by GMDR and CART analyses. In GMDR, the four-factor interaction model of SNP43, SNP19, red meat consumption, and smoked meat consumption was the best model, with a maximum cross-validation consistency of 10/10 and testing balance accuracy of 0.61 (P < 0.01). In LR, subjects with high red and smoked meat consumption and two risk genotypes had a 6.17-fold CRC risk (95% CI = 2.44-15.6) relative to that of subjects with low red and smoked meat consumption and null risk genotypes. In CART, individuals with high smoked and red meat consumption, SNP19 Del/Ins+Ins/Ins, and SNP43 GA+AA had higher CRC risk (OR = 4.56, 95%CI = 1.94-10.75) than those with low smoked and red meat consumption. Conclusions: Though the single loci of CAPN10 SNP43 and SNP19 are not enough to significantly increase the CRC susceptibility, the combination of SNP43, SNP19, red meat consumption, and smoked meat consumption is associated with elevated risk.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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