In this review, we discuss the genes and the related signal pathways that regulate aging and longevity by reviewing recent findings of genetic longevity models in rodents in reference to findings with lower organisms. We also paid special attention to the genes and signals mediating the effects of calorie restriction (CR), a powerful intervention that slows the aging process and extends the lifespan in a range of organisms. An evolutionary view emphasizes the roles of nutrient-sensing and neuroendocrine adaptation to food shortage as the mechanisms underlying the effects of CR. Genetic and non-genetic interventions without CR suggest a role for single or combined hormonal signals that partly mediate the effect of CR. Longevity genes fall into two categories, genes relevant to nutrient-sensing systems and those associated with mitochondrial function or redox regulation. In mammals, disrupted or reduced growth hormone (GH)-insulin-like growth factor (IGF)-1 signaling robustly favors longevity. CR also suppresses the GH-IGF-1 axis, indicating the importance of this signal pathway. Surprisingly, there are very few longevity models to evaluate the enhanced anti-oxidative mechanism, while there is substantial evidence supporting the oxidative stress and damage theory of aging. Either increased or reduced mitochondrial function may extend the lifespan. The role of redox regulation and mitochondrial function in CR remains to be elucidated.
Avian embryos at high altitude are independent of maternal protection against hypoxia, which is contrary to mammals. It is well known that chronic hypoxic exposure at key points can significantly impact on avian development. Tibetan Chicken, a Chinese indigenous breed, living in Tibetan areas with an altitude of 2.2 to 4.1 thousand meters, has an adaptive mechanism to hypoxia. In the present study, fertilized eggs of Tibetan Chicken were incubated under 13% and 21% oxygen concentration. Two lowland chicken breeds, Shouguang Chicken, an indigenous chicken breed in Shandong Province of China, and Dwarf Recessive White Chicken, an imported breed in Beijing, were used as control groups. The embryo mass and some organs such as brain, heart, liver, stomach and eye weight in the three species were measured at Hamburger-Hamilton stage 39, 41, 43 and 45 under hypoxic and normal conditions. The results showed that in hypoxia Tibetan Chicken significantly differed from the two lowland chicken breeds in embryo mass at Hamburger-Hamilton stage 41, 43 and 45 (p<0.01). In particular, Dwarf Recessive White Chicken and Shouguang Chicken showed retarded growth in hypoxic incubation (p<0.01), whereas Tibetan Chicken showed no significant difference between hypoxic and normal conditions (p>0.05). In addition, heart and the other organs showed different susceptibility to hypoxia at the studied stages. In conclusion, chronic hypoxia induced a change in the embryo development of the three different species and Tibetan Chicken showed adaptation to hypoxia. Of note, the embryo developmental physiology of Tibetan Chicken in response to hypoxia will shed light on the process of physiological acclimation or evolutionary adaptation as well as the study of clinical disease.
Aggression and aggressive behaviors, often explained as harmful social interaction with the intention of hurting or inflicting damage upon another, have been considered as an adaptive mechanism from the evolutionary psychological point of view. However, various studies on aggression and aggressive behaviors have been done with psychopathological approach as the extreme aggressive behaviors may harm themselves and others at the same time. Recently, researchers have attempted to explain aggression in terms of neurobiological substrates rather than based on traditional psychopathological and/or behavioral concept. In this regard, there have been findings of differences in neurotransmitters and their receptors, and genetic polymorphisms. In this review article, we provide a brief overview of the literature about seven most frequently reported neurotransmitters including neurohormones (serotonin, norepinephrine, dopamine, gamma-aminobutyric acid, nitric oxide, oxytocin and vasopressin) and an associated enzyme (monoamine oxidase A), which are known to be related with aggression and aggressive behaviors.
Endogenous retroviruses (ERVs) are retrotransposons present in various metazoan genomes and have been implicated in metazoan evolution as well as in nematodes and humans. The long terminal repeat (LTR) retrotransposons contain several regulatory sequences including promoters and enhancers that regulate endogenous gene expression and thereby control organismal development and response to environmental change. ERVs including the LTR retrotransposons constitute 8% of the human genome and less than 0.6% of the Caenorhabditis elegans (C. elegans) genome, a nematode genetic model system. To investigate the evolutionarily conserved mechanism behind the transcriptional activity of retrotransposons, we generated a transgenic worm model driving green fluorescent protein (GFP) expression using Human endogenous retroviruses (HERV)-K LTR as a promoter. The promoter activity of HERV-K LTR was robust and fluorescence was observed in various tissues throughout the developmental process. Interestingly, persistent GFP expression was specifically detected in the adult vulva muscle. Using deletion constructs, we found that the region from positions 675 to 868 containing the TATA box was necessary for promoter activity driving gene expression in the vulva. Interestingly, we found that the promoter activity of the LTR was dependent on che-1 transcription factor, a sensory neuron driver, and lin-15b, a negative regulator of RNAi and germline gene expression. These results suggest evolutionary conservation of the LTR retrotransposon activity in transcriptional regulation as well as the possibility of che-1 function in non-neuronal tissues.
Optimization of existing processes becomes more important than the past as environmental problems and concerns about energy savings stand out. When we can model a process mathematically, we can easily optimize it by using the model as constraints. However, modeling is very difficult for most chemical processes as they include numerous units together with their correlation and we can hardly obtain parameters. Therefore, optimization that is based on the process models is, in turn, hard to perform. Especially, f3r unknown processes, such as bioprocess or microelectronics materials process, optimization using mathematical model (first principle model) is nearly impossible, as we cannot understand the inside mechanism. Consequently, we propose a few optimization method using empirical model evolutionarily instead of mathematical model. In this method, firstly, designing experiments is executed fur removing unecessary experiments. D-optimal DOE is the most developed one among DOEs. It calculates design points so as to minimize the parameters variances of empirical model. Experiments must be performed in order to see the causation between input variables and output variables as only correlation structure can be detected in historical data. And then, using data generated by experiments, empirical model, i.e. response surface is built by PLS or MLR. Now, as process model is constructed, it is used as objective function for optimization. As the optimum point is a local one. above procedures are repeated while moving to a new experiment region fur finding the global optimum point. As a result of application to the pulp digester benchmark model, kappa number that is an indication fur impurity contents decreased to very low value, 3.0394 from 29.7091. From the result, we can see that the proposed methodology has sufficient good performance fur optimization, and is also applicable to real processes.
In the Bacillus amyloliquefaciens ${\alpha}$-amylase (BAA), the loop (residues 176-185; region I) that is the part of the calcium-binding site (CaI, II) has two more amino acid residues than the ${\alpha}$-amylase from Bacillus licheniformis (BLA). Arg176 in this region makes an ionic interaction with Glu126 from region II (residues 118-130), but this interaction is lost in BLA owing to substitution of R176Q and E126V. The goal of the present work was to quantitatively estimate the effect of ionic interaction on the overall stability of the enzyme. To clarify the functional and structural significance of the corresponding salt bridge, Glu126 was deleted (${\Delta}$E126) and converted to Val (E126V), Asp (E126D), and Lys (E126K) by site-directed mutagenesis. Kinetic constants, thermodynamic parameters, and structural changes were examined for the wild-type and mutated forms using UV-visible, atomic absoption, and fluorescence emission spectroscopy. Wild-type exhibited higher $k_{cat}$ and $K_m$ but lower catalytic efficiency than the mutant enzymes. A decreased thermostability and an increased flexibility were also found in all of the mutant enzymes when compared with the wild-type. Additionally, the calcium content of the wild-type was more than ${\Delta}E126$. Thus, it may be suggested that ionic interaction could decrease the mobility of the discussed region, prevent the diffusion of cations, and improve the thermostability of the whole enzyme. Based on these observations, the contribution of loop destabilization may be compensated by the formation of a salt bridge that has been used as an evolutionary mechanism or structural adaptation by the mesophilic enzyme.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.767-785
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2021
With the rapid development of information technology, it is now possible to analyze the spatial patterns of cultivated land and its evolution by combining GIS, geostatistical analysis models and spatiotemporal big data for the dynamic monitoring and management of cultivated land resources. The spatial pattern of cultivated land and its evolutionary patterns in Luoyang City, China from 2009 to 2019 were analyzed using spatial autocorrelation and spatial autoregressive models on the basis of GIS technology. It was found that: (1) the area of cultivated land in Luoyang decreased then increased between 2009 and 2019, with an overall increase of 0.43% in 2019 compared to 2009, with cultivated land being dominant in the overall landscape of Luoyang; (2) cultivated land holdings in Luoyang are highly spatially autocorrelated, with the 'high-high'-type area being concentrated in the border area directly north and northeast of Luoyang, while the 'low-low'-type area is concentrated in the south and in the municipal area of Luoyang, and being heavily influenced by topography and urbanization. The expansion determined during the study period mainly took place in the Luoyang City, with most of it being transferred from the 'high-low'-type area; (3) elevation, slope and industrial output values from analysis of the bivariate spatial autocorrelation and spatial autoregressive models of the drivers all had significant effects on the amount of cultivated land holdings, with elevation having a positive effect, and slope and industrial output having a negative effect.
식물 RNA 바이러스는 전세계적으로 작물 생산량에 큰 손실을 일으키는 주요 병원체 중 하나로, RNA 바이러스가 갖는 특징인 짧은 복제 주기, 게놈 복제 중의 높은 변이 발생률 등으로 인해 높은 유전적 다양성과 적응성을 가지며 진화해 왔다. 식물 RNA 바이러스는 유전적 다양성을 갖는 유사종 군집으로 존재하며, 환경 변화에 따른 선택압으로 새로운 적합성을 갖는 군집으로의 변천이 빠르게 일어날 수 있다. 식물의 저항성은 일종의 선택압으로 작용하여 바이러스의 적합성에 영향을 미치며, 이는 기주의 저항성을 극복하는 변이 바이러스의 출현으로 이어질 수 있다. 본 논문에서는 식물 RNA 바이러스에 대한 진화적 관점 및 진화의 원동력을 소개하고, 이를 바탕으로 식물 저항성을 극복하는 변이 바이러스의 출현 기작을 다루고자 한다. 또한 바이러스병에 대한 저항성 전개 및 내구성 향상을 위한 전략에 대해 논하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권11호
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pp.3565-3583
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2022
The task scheduling problem has received a lot of attention in recent years as a crucial area for research in the cloud environment. However, due to the difference in objectives considered by service providers and users, it has become a major challenge to resolve the conflicting interests of service providers and users while both can still take into account their respective objectives. Therefore, the task scheduling problem as a bi-objective game problem is formulated first, and then a task scheduling model based on the bi-objective game (TSBOG) is constructed. In this model, energy consumption and resource utilization, which are of concern to the service provider, and cost and task completion rate, which are of concern to the user, are calculated simultaneously. Furthermore, a many-objective evolutionary algorithm based on a partitioned collaborative selection strategy (MaOEA-PCS) has been developed to solve the TSBOG. The MaOEA-PCS can find a balance between population convergence and diversity by partitioning the objective space and selecting the best converging individuals from each region into the next generation. To balance the players' multiple objectives, a crossover and mutation operator based on dynamic games is proposed and applied to MaPEA-PCS as a player's strategy update mechanism. Finally, through a series of experiments, not only the effectiveness of the model compared to a normal many-objective model is demonstrated, but also the performance of MaOEA-PCS and the validity of DGame.
행위자 기반 시뮬레이션은 시스템을 구성하고 있는 개체들이 자율적인 판단과 기억에 의해 상호 영향을 주면서 주어진 환경에 대응할 때 일정 시간이 경과한 후 시스템에 어떠한 현상이 발생하는가를 관찰하기 위하여 사용된다. 본 논문에서는 팀 결성의 행태를 분석하기 위한 행위자 기반 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 팀의 결성은 팀 구성원 개개인의 선택과 판단에 의하지만 어느 한 개인의 일방적인 의사에 의해 이루어지기 보다는 여러 구성원의 상호 관계에 의한 것이라는 점, 그리고 이렇게 구성된 팀의 성취도는 경험이 반복될수록 변화한다는 점 등이 생태학적인 접근법을 가능하게 한다. 개발한 모형은 Netlogo 4.1으로 구현하였고 모의시험을 통해 검증하였다. 모의시험의 결과는 행위자 기반 시뮬레이션의 특성인 규칙의 적용 및 판단, 기억 및 진화의 속성을 잘 묘사할 수 있음을 보여주었다. 개발한 모형을 발전시킴으로써 팀 결성의 다양한 생태학적 분석에 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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