Aconiti Root(AR), has been used for about 2000 years, since recorded for low grade in 'Shinnongbonchokyung(Divine Husbandman's Herbal Foundation canon)'. It also recorded for Poisonous Drug in 'Myunguibyullok', 'Yaksungron', etc, and they advised when the AR is using for clinical desease it has to be processed. There are more than 13 processing methods, in records that related 39 parts which is recorded in ancient documents. In China, there are no standard of herb that using for clinical, cause of the traditional processing methods was cut since 1960s. In these days, they are using AR that recorded in Aconiti Tuber part of the processing records, in Guangdong and Shantung. In addition, the modification of Processed Aconiti Root(PAR) is also used for goods in Hongkong, Macao, and Southeast Asia. We studied the PAR for enhancing the importance of it, and multiply using. In this study, we search for the history of processing of AR, traditional theories of processing and clinical adaptation.
In the result of investigating traditional chinese medical literatures to understand drug-processing about Pyritum, we could reach conclusions as follows: 1. Pyritum are divided into fresh Pyritum, calcining Pyritum, tempered Pyritum with vinegar by methods of drug-processing. 2. The methods of drug-procession about Pyritum like calcination, quenching, refining drugs with water or medicinal broth of Glycyrrhizae Radix(licorice), boiling with medicinal broth of Glycyrrhizae Radix(licorice) were used complicately. 3. Calcining Pyritum are grinded easily, convenient to apply a pill and powder and As, S are easily removed. Quenching Pyritum act on liver channel and then are reinforced the effects of relieving blood stasis, Pain and gushed out effecive ingredients. Refining Pyritum with water are reinforced the effect of tranquilizing the mind and clearing heat. above results indicates that using calcination, quenching and refining drugs with water together is the best method of drug-processing about Pyritum.
Objective: This study was aimed to establish a quantitative detection method for meat contamination based on specific polypeptides. Methods: Thermally stable peptides with good responses were screened by high resolution liquid chromatography tandem mass spectrometry. Standard curves of specific polypeptide were established by triple quadrupole mass spectrometry. Finally, the adulteration of commercial samples was detected according to the standard curve. Results: Fifteen thermally stable peptides with good responses were screened. The selected specific peptides can be detected stably in raw meat and deep processed meat with the detection limit up to 1% and have a good linear relationship with the corresponding muscle composition. Conclusion: This method can be effectively used for quantitative analysis of commercial samples.
DDI(Drug-Drug Interaction)는 병원에서 발생하는 약물이상반응의 30%를 유발하는 부작용이지만, 현실적으로 모든 약물쌍의 DDI 를 기존 in vivo, in vitro 방식으로 예측하는 것은 불가능하다. 그렇기에, 다양한 in silico 방식의 DDI 예측 모델이 연구되고 있다. 본 연구에서는, 단백질 네트워크 상에서 RWR(Random Walk with Restart) 알고리즘을 통해 약물과 직접적으로 상호작용하는 단백질과 간접적으로 상호작용하는 단백질의 정보를 사용하여 DDI 를 예측하는 모델을 개발하였다. 이 모델을 통하여 기존에 발견하지 못한 DDI 를 새롭게 발견하고, 신약 개발 시에도, 신약과 함께 복용 시 문제를 일으킬 수 있는 약물을 예측하여 약물 이상반응을 방지하고자 한다.
With the diversification and internationalization of the food industry and the increased focus on health from a majority of consumers, food safety policies are being implemented based on scientific evidence. Risk analysis represents the most useful scientific approach for making food safety decisions. Total diet study (TDS) is often used as a risk assessment tool to evaluate exposure to hazardous elements. Many countries perform TDSs to screen for chemicals in foods and analyze exposure trends to hazardous elements. TDSs differ from traditional food monitoring in two major aspects: chemicals are analyzed in food in the form in which it will be consumed and it is cost-effective in analyzing composite samples after processing multiple ingredients together. In Korea, TDSs have been conducted to estimate dietary intakes of heavy metals, pesticides, mycotoxins, persistent organic pollutants, and processing contaminants. TDSs need to be carried out periodically to ensure food safety.
밀가루의 농약잔류허용기준설정에 필수자료인 밀의 제분공정에 따른 농약의 가공계수를 산출하기 위하여 실시하였다. 이번 연구를 위해 밀에 대한 농약 연간사용량과 검출이력이 있는 azinphos-methyl, chlorpyrifus, chlorpyrifos-methyl, fenitrothion, malathion, trichlorfon를 대상농약으로 선정하였다. 밀에 이들 농약을 밀의 잔류허용기준 수준 정도로 침투시키기 위하여 농약을 첨가된 침지액에 침지하는 방법을 선택하였으며 제분은 pilot plant system에서 수행하였다. 가공계수는 가공 전 밀과 가공 후의 밀가루 및 부산물의 농약잔류량을 분석하여 각 농약 잔류량을 나누어 산출하였다. 분석결과, 밀가루의 가공계수는 각각 azinphos-methyl 0.05, chlorpyrifos 0.06, chlorpyrifos-methyl 0.05, fenitrothion 0.07, malathion 0.07, trichlorfon 0.06이었다. 또한, 분석법 검증을 위해 회수율 실험을 실시하였으며 회수율은 $93.2{\sim}98.6%$, 표준편차는 $0.1{\sim}0.9%$이었다.
Armengol-Estape, Jordi;Soares, Felipe;Marimon, Montserrat;Krallinger, Martin
Genomics & Informatics
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제17권2호
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pp.15.1-15.7
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2019
Automatically detecting mentions of pharmaceutical drugs and chemical substances is key for the subsequent extraction of relations of chemicals with other biomedical entities such as genes, proteins, diseases, adverse reactions or symptoms. The identification of drug mentions is also a prior step for complex event types such as drug dosage recognition, duration of medical treatments or drug repurposing. Formally, this task is known as named entity recognition (NER), meaning automatically identifying mentions of predefined entities of interest in running text. In the domain of medical texts, for chemical entity recognition (CER), techniques based on hand-crafted rules and graph-based models can provide adequate performance. In the recent years, the field of natural language processing has mainly pivoted to deep learning and state-of-the-art results for most tasks involving natural language are usually obtained with artificial neural networks. Competitive resources for drug name recognition in English medical texts are already available and heavily used, while for other languages such as Spanish these tools, although clearly needed were missing. In this work, we adapt an existing neural NER system, NeuroNER, to the particular domain of Spanish clinical case texts, and extend the neural network to be able to take into account additional features apart from the plain text. NeuroNER can be considered a competitive baseline system for Spanish drug and CER promoted by the Spanish national plan for the advancement of language technologies (Plan TL).
식품의 다양한 가공특성별 조사처리 식품의 분석법 적용성을 검토하기 위하여 감마선과 전자선 조사처리 대두의 가공특성(건조, 분쇄) 및 원산지(국산, 중국산, 미국산)별 물리적 확인시험법을 이용한 판별 특성을 확인하였다. 광자극발광(PSL) 분석 결과 비조사시료는 266-395 count/min으로 $700^{\circ}C$ 이하의 값을 나타내어 음성(negative) 값으로 나타나 조사처리 되지 않은 시료로 확인되었다. 감마선과 전자선을 조사처리한 대두는 감마선의 경우 5,815-39,591 count/min, 전자선의 경우 5,791-60,055 count/min의 결과로 모두 5,000 count/min 이상인 양성(positive)값을 나타내어 대두는 가공특성, 선종, 선량에 관계없이 조사처리 판별이 가능한 것으로 나타났다. 열발광분석(TL)을 통한 조사처리 확인에서는 비조사 시료는 $300^{\circ}C$ 이상에서 자연방사선에 의한 발광곡선을 나타내었고 감마선과 전자선 조사처리 대두에서는 $150-250^{\circ}C$에서 조사처리에 의한 최대곡선을 나타내어 조사처리 판별이 가능하였다. 전자스핀공명 분석 결과는 건조대두의 껍질에서 조사 처리에 의한 cellulose radical이 확인되었으며 분쇄한 대두의 경우에는 비조사시료와 조사처리에 의한 뚜렷한 차이를 보이지 않아 조사처리 판별이 어려운 것으로 확인되었다.
2006년 5월 국제전기기술위원회(International Electrotechnical Commission, IEC) TC62(의료용전기기기기술위원회) SC62A(의료용전기기기 공통특성에 관한 세부분과위원회)에서 의료기기 소프트웨어의 생명주기 프로세스에 관한 국제규격인 IEC 62304, Ed.1을 제정하였다. 전체 내용은 크게 일반적인 요구사항(General requirements)과 소프트웨어 개발과 유지보수에 대한 프로세스(Software development & maintenance process)로 구성되어 있다. 그리고 소프트웨어 개발과 유지보수 프로세스가 진행되는 동안에 기본적으로 확보되어야 하는 소프트웨어 위험관리와 형상관리에 대한 프로세스 Software risk management & configuration management process)를 규정하고, 또한 문제 발생 시 이를 해결하기 위한 소프트웨어 문제 해결 프로세스(Software problem resolution process)를 규정하고 있다. 이는 기존의 정보통신 분야에서 사용되던 소프트웨어 생명주기 프로세스인 ISO/IEC 12207 규격과 외형상 많은 차이를 나타내고 있다. 이에 본 논문에서는 의료기기 소프트웨어의 생명주기 프로세스에 관한 국제규격인 IEC 652304를 분석하여 실제 의료용 소프트웨어 개발 및 유지보수 작업들이 어떠한 방식으로 이루어지는지를 분석하고, 또한 기존의 소프트웨어 생명주기 프로세스인 ISO/IEC 12207 규격과의 차이점을 비교 분석하여 본 규격에 대한 근본적인 활용 방안을 모색하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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