Dipole model based analytical expression is proposed to estimate the length and depth of the rectangular defect on ferromagnetic pipe. Among the three leakage profiles of Magnetic Flux Leakage (MFL), radial and axial leakage profiles are considered in this work. Permeability variation of the specimen is ignored by considering the flux density as close to saturation level of the inspected specimen. Comparing the profile of both the components, radial leakage profile furnishes the better estimation of defect parameter. This is evident from the results of error percentage of length and depth of the defect. Normalized pattern of the proposed analytical model radial leakage profile is good agreement with the experimentally obtained profile support the performance of proposed expression.
Alignment of 2D-gel images of biological samples can visualize the difference of expression profiles and also inform us candidates of protein spots to be further analyzed. However, comparison of two proteome images between case and control does not always successfully identify differentially expressed proteins due to sample-to-sample variation. Because of poor reproducibility of 2D-gel electrophoresis, sample-by-sample variations and inconsistent electrophoresis conditions, multiple number of 2D-gel image must be processed to align each other to visualize the difference of expression profiles and to deduce the protein spots differentially expressed with reliability. Alignment of multiple 2D-Gel images and their clustering were carried out by applying various algorithms and statistical methods. In order to align multiple images, multiresolution-multilevel algorithm was found out to be suitable for fast alignment and for distorted images. Clustering of 12 different images implementing a k-means algorithm gives a phylogenetic tree of distance map of the proteomes. Microsoft Visual C++ was used to implement the algorithms in this work.
The high-dimensionality and insufficiency of gene expression profiles and proteomic profiles makes feature selection become a critical step in efficiently building accurate models for cancer problems based on such data sets. In this paper, we use a method, called Discrete Function Learning algorithm, to find discriminatory feature vectors based on information theory. The target feature vectors contain all or most information (in terms of entropy) of the class attribute. Two data sets are selected to validate our approach, one leukemia subtype gene expression data set and one ovarian cancer proteomic data set. The experimental results show that the our method generalizes well when applied to these insufficient and high-dimensional data sets. Furthermore, the obtained classifiers are highly understandable and accurate.
Peroxiredoxin (Prx) has been known to play an important role in the protection against oxidative damage of reactive oxygen species (ROS). Recent reports implied that the ROS may be closely related with the reproductive system. To define the possible roles of Prx family in reproduction, the expression profiles were investigated in reproductive organs of four murine strains. (omitted)
Jin, Li Hua;Choi, Jung Kyoon;Cho, Hwan Sung;Shim, Jaewon;Kim, Young-Joon
Molecules and Cells
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제25권4호
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pp.553-558
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2008
Essential aspects of the innate immune response to microbial infection appear to be conserved between insects and mammals. In order to identify new Drosophila melanogaster genes involved in the immune response, we performed gene expression profiling of Drosophila SL2 cells stimulated with bacterial (LPS/PGN) or fungal (curdlan) components using a cDNA microarray that contained 5,405 Drosophila cDNAs. We found that some genes were similarly regulated by LPS/PGN and curdlan. However, a large number, belonging to the functional classes of cell organization, development, signal transduction, morphogenesis, cell cycle, and DNA replication, displayed significant differences in their transcription profiles between the two treatments, demonstrating that bacterial and fungal components induce different immune response even in an in vitro cell system.
Global gene expression profile was analyzed by microarray analysis of rat liver RNA after acute acetaminophen (APAP) administration. A single dose of 1g/kg body weight of APAP was given orally, and the liver samples were obtained after 24, 48 h, and 2 weeks. Histopathologic and biochemical studies enabled the classification of the APAP effect into injury (24 and 48 h) and regeneration (2 weeks) stages. The expression levels of 4900 clones on a custom rat gene microarray were analyzed and 484 clones were differentially expressed with more than a 1.625-fold difference(which equals 0.7 in log2 scale) at one or more time points. Two hundred ninety seven clones were classified as injury-specific clones, while 149 clones as regeneration-specific ones. Characteristic gene expression profiles could be associated with APAP-induced gene expression changes in lipid metabolism, stress response, and protein metabolism. We established a global gene expression profile utilizing microarray analysis in rat liver upon acute APAP administration with a full chronological profile that not only covers injury stage but also later point of regeneration stage.
Diethylnitrosamine (DEN) is a nitrosamine compound that can induce a variety of liver lesions including hepatic carcinoma, forming DNA-carcinogen adducts. In the present study, microarray analyses were performed with Affymetrix Murine Genome 430A Array in order to identify the gene-expression profiles for DEN and to provide valuable information for the evaluation of potential hepatotoxicity. C57BL/6NCrj mice were orally administered once with DEN at doses of 0, 3, 7 and 20 mg/kg. Liver from each animal was removed 2, 4, 8 and 24 hrs after the administration. The histopathological analysis and serum biochemical analysis showed no significant difference in DEN-treated groups compared to control group. Conversely, the principal component analysis (PCA) profiles demonstrated that a specific normal gene expression profile in control groups differed clearly from the expression profiles of DEN-treated groups. Within groups, a little variance was found between individuals. Student's t-test on the results obtained from triplicate hybridizations was performed to identify those genes with statistically significant changes in the expression. Statistical analysis revealed that 11 genes were significantly downregulated and 28 genes were upregulated in all three animals after 2 h treatment at 20 mg/kg. The upregulated group included genes encoding Gdf15, JunD1, and Mdm2, while the genes including Sox6, Shmt2, and SIc6a6 were largely down regulated. Hierarchical clustering of gene expression also allowed the identification of functionally related clusters that encode proteins related to metabolism, and MAPK signaling pathway. Taken together, this study suggests that match with a toxicant signature can assign a putative mechanism of action to the test compound if is established a database containing response patterns to various toxic compounds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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