Radiofrequency (RF) radiation at the frequency of mobile phones has been not reported to induce cellular responses in in vitro and in vivo models. We exposed HEI-OC1, conditionally-immortalized mouse auditory cells, to RF radiation to characterize cellular responses to 1763 MHz RF radiation. While we could not detect any differences upon RF exposure, whole-genome expression profiling might provide the most sensitive method to find the molecular responses to RF radiation. HEI-OC1 cells were exposed to 1763 MHz RF radiation at an average specific absorption rate (SAR) of 20 W/kg for 24 hr and harvested after 5 hr of recovery (R5), alongside sham-exposed samples (S5). From the whole-genome profiles of mouse neurons, we selected 9 differentially-expressed genes between the S5 and R5 groups using information gain-based recursive feature elimination procedure. Based on support vector machine (SVM), we designed a prediction model using the 9 genes to discriminate the two groups. Our prediction model could predict the target class without any error. From these results, we developed a prediction model using biomarkers to determine the RF radiation exposure in mouse auditory cells with perfect accuracy, which may need validation in in vivo RF-exposure models.
DNA methylation is a well-characterized epigenetic modification that plays central roles in mammalian development, genomic imprinting, X-chromosome inactivation and silencing of retrotransposon elements. Aberrant DNA methylation pattern is a characteristic feature of cancers and associated with abnormal expression of oncogenes, tumor suppressor genes or repair genes. Ten-eleven-translocation (TET) proteins are recently characterized dioxygenases that catalyze progressive oxidation of 5-methylcytosine to produce 5-hydroxymethylcytosine and further oxidized derivatives. These oxidized methylcytosines not only potentiate DNA demethylation but also behave as independent epigenetic modifications per se. The expression or activity of TET proteins and DNA hydroxymethylation are highly dysregulated in a wide range of cancers including hematologic and non-hematologic malignancies, and accumulating evidence points TET proteins as a novel tumor suppressor in cancers. Here we review DNA demethylation-dependent and -independent functions of TET proteins. We also describe diverse TET loss-of-function mutations that are recurrently found in myeloid and lymphoid malignancies and their potential roles in hematopoietic transformation. We discuss consequences of the deficiency of individual Tet genes and potential compensation between different Tet members in mice. Possible mechanisms underlying facilitated oncogenic transformation of TET-deficient hematopoietic cells are also described. Lastly, we address non-mutational mechanisms that lead to suppression or inactivation of TET proteins in cancers. Strategies to restore normal 5mC oxidation status in cancers by targeting TET proteins may provide new avenues to expedite the development of promising anti-cancer agents.
Kim, Young-Sam;Lee, Jin-Ah;Kim, Jang-Hyeon;Jun, Yuh-Sun
The Research Journal of the Costume Culture
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제23권2호
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pp.294-309
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2015
This study aims to clarify the aesthetic values between emotion of human and expression of technology in contemporary fashion as it analyzes formative characteristics of related cases in fashion based on principles of 3D Printing technology and the viewpoint of mechanic aesthetics. The conclusions of this study are as follows. First, 3D Printing fashion is not only expressed diverse variations by its principles of formative methods, materials and properties, but also changes of silhouette by applying system of designers. Second, general characteristics of 3D Printing fashion is represented by various applications in SLS system, and it can be specifically explained application to a portion of clothing, decorative roles of clothing, complicated pattern making through crossing fabrics using 3D scanner and displaying a certain object changing fashion styles, and so forth. Third, the formative characteristics of 3D Printing fashion from the perspective of mechanic aesthetics is as follows. It can be analyzed as the integration of metaphysical values through compared symbolization of natural feature and technical evolution, partial dynamics and interactive velocity-based, formative combinations for abstract expression using architectural components, cosmos images and substantialized structures through images of organic space interacted human shapes. As the mention above, 3D Printing technology can creative a diverse area of fashion, and express images of new technological fashion through various works with continuous development of techniques.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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제14권4호
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pp.29-42
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2012
Historically, the pattern and technology of Copts' textiles, who were a minority in Egypt, have been studied a lot in the textile sector due to its unique characteristics. Unlike ones in other regions that appeared around the same time, the overall configuration ratio of the patterns looks exaggerated or distorted because they expressed it plainly by interpreting the world with ordinary people's eyes. Also, because it had used mixed linen and woolen yarns, harsh expression way and the use of various colors have been one of the features in Coptic textiles. Coptic textiles, which have been developed along with the historical development of continued domination from neighboring countries, have expressed the effects of the Roman Empire, Christ, Christianity, and Islam on the pattern of its fabric. This study analyzed its characteristics which make people smile by the way of expressing a simple and humorous representation of the textiles and categorized them as Humoristic Beauty - the aesthetic category of humorous feature. In this study, the Humoristic Beauty in Coptic textiles has been analyzed in terms of the following three smiles; the smiles coincidental with the flow of time, the smiles made by the shaping of distorted proportions and appearance, and the smiles like folk-paintings made by a rustic expression way. This study shows the possibility of the further studies on the textile patterns history from a different angle. I look forward to more detailed analysis in the follow-up studies in the future.
Objective: Endometrial fibrosis, the primary pathological feature of intrauterine adhesion, may lead to disruption of endometrial tissue structure, menstrual abnormalities, infertility, and recurrent pregnancy loss. At present, no ideal therapeutic strategy exists for this fibrotic disease. Eupatilin, a major pharmacologically active flavone from Artemisia, has been previously reported to act as a potent inducer of dedifferentiation of fibrotic tissue in the liver and lung. However, the effects of eupatilin on endometrial fibrosis have not yet been investigated. In this study, we present the first report on the impact of eupatilin treatment on transforming growth factor beta (TGF-β)-induced endometrial fibrosis. Methods: The efficacy of eupatilin on TGF-β-induced endometrial fibrosis was assessed by examining changes in morphology and the expression levels of fibrosis markers using immunofluorescence staining and quantitative real-time reverse-transcription polymerase chain reaction. Results: Eupatilin treatment significantly reduced the fibrotic activity of TGF-β-induced endometrial fibrosis in Ishikawa cells, which displayed more circular shapes and formed more colonies. Additionally, the effects of eupatilin on fibrotic markers including alpha-smooth muscle actin, hypoxia-inducible factor 1 alpha, collagen type I alpha 1 chain, and matrix metalloproteinase-2, were evaluated in TGF-β-induced endometrial fibrosis. The expression of these markers was highly upregulated by TGF-β pretreatment and recovered to the levels of control cells in response to eupatilin treatment. Conclusion: Our findings suggest that suppression of TGF-β-induced signaling by eupatilin might be an effective therapeutic strategy for the treatment of endometrial fibrosis.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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제10권11호
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pp.2039-2044
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2006
Since the bio-information now even exceeds the capability of human brain, the techniques of data mining and artificial intelligent are needed to deal with the information in this field. There are many researches about using DNA microarray technique which can obtain information from thousands of genes at once, for developing new methods of analyzing and predicting of diseases. Discovering the mechanisms of unknown genes by using these new method is expecting to develop the new drugs and new curing methods. In this Paper, We tested accuracy on classification of microarray in Bayesian method to compare normalization method's Performance after dividing data in two class that is a feature abstraction method through a normalization process which reduce or remove noise generating in microarray experiment by various factors. And We represented that it improve classification performance in 95.89% after Lowess normalization.
Various facial pose detection and recognition has been a difficult problem. The problem is due to the fact that the distribution of various poses in a feature space is mere dispersed and more complicated than that of frontal faces, This thesis proposes a robust pose-expression-invariant face recognition method in order to overcome insufficiency of the existing face recognition system. First, we apply the TSL color model for detecting facial region and estimate the direction of face using facial features. The estimated pose vector is decomposed into X-V-Z axes, Second, the input face is mapped by deformable template using this vectors and 3D CANDIDE face model. Final. the mapped face is transformed to frontal face which appropriates for face recognition by the estimated pose vector. Through the experiments, we come to validate the application of face detection model and the method for estimating facial poses, Moreover, the tests show that recognition rate is greatly boosted through the normalization of the poses and expressions.
The change of external/internal factors of the cell rquires specific biological functions to maintain life. Such functions encourage particular genes to jnteract/regulate each other in multiple ways. Accordingly, we applied a linear decomposition model IFSA, which derives hidden variables, called the 'expression mode' that corresponds to the functions. To interpret gene interaction/regulation, we used a cross-correlation method given an expression mode. Linear decomposition models such as principal component analysis (PCA) and independent component analysis (ICA) were shown to be useful in analyzing high dimensional DNA microarray data, compared to clustering methods. These methods assume that gene expression is controlled by a linear combination of uncorrelated/indepdendent latent variables. However these methods have some difficulty in grouping similar patterns which are slightly time-delayed or asymmetric since only exactly matched Patterns are considered. In order to overcome this, we employ the (IFSA) method of [1] to locate phase- and shut-invariant features. Membership scoring functions play an important role to classify genes since linear decomposition models basically aim at data reduction not but at grouping data. We address a new function essential to the IFSA method. In this paper we stress that IFSA is useful in grouping functionally-related genes in the presence of time-shift and expression phase variance. Ultimately, we propose a new approach to investigate the multiple interaction information of genes.
Kim, Jung-Ho;Kim, Myung-Kyu;Cha, Myung-Hoon;In, Joo-Ho;Chae, Soo-Hoan
Science of Emotion and Sensibility
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제13권3호
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pp.449-458
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2010
As occasion demands to obtain efficient information from many documents and reviews on the Internet in many kinds of fields, automatic classification of opinion or thought is required. These automatic classification is called sentiment classification, which can be divided into three steps, such as subjective expression classification to extract subjective sentences from documents, sentiment classification to classify whether the polarity of documents is positive or negative, and strength classification to classify whether the documents have weak polarity or strong polarity. The latest studies in Opinion Mining have used N-gram words, lexical phrase pattern, and syntactic phrase pattern, etc. They have not used single word as feature for classification. Especially, patterns have been used frequently as feature because they are more flexible than N-gram words and are also more deterministic than single word. Theses studies are mainly concerned with English, other studies using patterns for Korean are still at an early stage. Although Korean has a slight difference in the meaning between predicates by the change of endings, which is 'Eomi' in Korean, of declinable words, the earlier studies about Korean opinion classification removed endings from predicates only to extract stems. Finally, this study introduces the earlier studies and methods using pattern for English, uses extracted sentimental patterns from Korean documents, and classifies polarities of these documents. In this paper, it also analyses the influence of the change of endings on performances of opinion classification.
This paper propose a method that controls facial expression of 3D avatar by having the user select a sequence of facial expressions in the space of facial expressions. And we setup its system. The space of expression is created from about 2400 frames consist of motion captured data of facial expressions. To represent the state of each expression, we use the distance matrix that represents the distances between pairs of feature points on the face. The set of distance matrices is used as the space of expressions. But this space is not such a space where one state can go to another state via the straight trajectory between them. We derive trajectories between two states from the captured set of expressions in an approximate manner. First, two states are regarded adjacent if the distance between their distance matrices is below a given threshold. Any two states are considered to have a trajectory between them If there is a sequence of adjacent states between them. It is assumed . that one states goes to another state via the shortest trajectory between them. The shortest trajectories are found by dynamic programming. The space of facial expressions, as the set of distance matrices, is multidimensional. Facial expression of 3D avatar Is controled in real time as the user navigates the space. To help this process, we visualized the space of expressions in 2D space by using the multidimensional scaling(MDS). To see how effective this system is, we had users control facial expressions of 3D avatar by using the system. As a result of that, users estimate that system is very useful to control facial expression of 3D avatar in real-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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