Jung Ah Kim;Sung-Hee Kim;Jeong Jin Kim;Hyuna Noh;Su-bin Lee;Haengdueng Jeong;Jiseon Kim;Donghun Jeon;Jung Seon Seo;Dain On;Suhyeon Yoon;Sang Gyu Lee;Youn Woo Lee;Hui Jeong Jang;In Ho Park;Jooyeon Oh;Sang-Hyuk Seok;Yu Jin Lee;Seung-Min Hong;Se-Hee An;Joon-Yong Bae;Jung-ah Choi;Seo Yeon Kim;Young Been Kim;Ji-Yeon Hwang;Hyo-Jung Lee;Hong Bin Kim;Dae Gwin Jeong;Daesub Song;Manki Song;Man-Seong Park;Kang-Seuk Choi;Jun Won Park;Jun-Won Yun;Jeon-Soo Shin;Ho-Young Lee;Ho-Keun Kwon;Jun-Young Seo;Ki Taek Nam;Heon Yung Gee;Je Kyung Seong
IMMUNE NETWORK
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제24권2호
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pp.7.1-7.19
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2024
Viral load and the duration of viral shedding of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) are important determinants of the transmission of coronavirus disease 2019. In this study, we examined the effects of viral doses on the lung and spleen of K18-hACE2 transgenic mice by temporal histological and transcriptional analyses. Approximately, 1×105 plaque-forming units (PFU) of SARS-CoV-2 induced strong host responses in the lungs from 2 days post inoculation (dpi) which did not recover until the mice died, whereas responses to the virus were obvious at 5 days, recovering to the basal state by 14 dpi at 1×102 PFU. Further, flow cytometry showed that number of CD8+ T cells continuously increased in 1×102 PFU-virus-infected lungs from 2 dpi, but not in 1×105 PFU-virus-infected lungs. In spleens, responses to the virus were prominent from 2 dpi, and number of B cells was significantly decreased at 1×105 PFU; however, 1×12 PFU of virus induced very weak responses from 2 dpi which recovered by 10 dpi. Although the defense responses returned to normal and the mice survived, lung histology showed evidence of fibrosis, suggesting sequelae of SARS-CoV-2 infection. Our findings indicate that specific effectors of the immune response in the lung and spleen were either increased or depleted in response to doses of SARS-CoV-2. This study demonstrated that the response of local and systemic immune effectors to a viral infection varies with viral dose, which either exacerbates the severity of the infection or accelerates its elimination.
휴식/부하 Rb-82 PET으로 평가한 심근혈류와 부하/휴식 Tc-99m-MIBI SPECT 심근혈류평가소견을 비교하였다. 관상동맥질환에 이환된 23명의 환자와 6명의 정상인에서 휴식기 Rb-82 PET을 촬영한후 디피리다몰 부하를 가하면서 Rb-82 PET을 촬영하고 Rb-82주사와 동시에 주사한 Tc-99m-MIBI의 SPECT를 1시간 후 촬영하였다. 4시간 후에는 휴식기 Tc-99m-MIBI SPECT 촬영을 하였다. 수직, 수평장축과 세 단축상에서 29개의 분절들의 관류점수를 정상부터 결손까지 5개 등급으로 나누어 점수판정하고 동맥영역별 점수는 합산한 값을 영역의 점수로 삼았는데 점수 2점인 분절이 둘 이상 또는 3점인 분절이 하나이상일 때 해당 관상동맥의 협착이 유의하다고 보았다. 46개의 동맥영역이 협착된 동맥에 의해 혈류공급을 받는 심근인데 이중 78%가 Rb-82 PET에서 확인되었고, 67%가 Tc-99m-MIBI SPECT에 이상을 나타냈다. 12명환자는 CABG 수술후의 환자였는데 이환동맥 28개 영역 중 14 영역이 Rb-82와 Tc-99m-MIBI에 모두 정상으로 판명되었다. 부하기심근분절은 모두 709 분절이 비교가능하였는데 이중 Rb-82와 Tc-99m-MIBI 분절혈류점수가 일치한 것이 72%이었고 휴식기 825 분절중에는 80%가 점수등급이 일치하였다. 휴식기 Rb-82 혈류점수가 Tc-99m-MIBI 보다 작은 경우가 9%, 큰 경우가 11%이었고 부하기 Rb-82 점수가 Tc-99m-MIBI보다 작은 경우가 9%, 큰 경우가 20%이었다. Spearman의 순서상관 분석에 Rb-82 PET의 분절점수와 Tc-99m-MIBI SPECT의 분절점수 사이에 구한 상관계수 rho는 부하기에는 0.7(p<0.005), 휴식기에는 0.5(p<0.005) 이었다. 기울기는 Tc-99m-MIBI SPECT 분절점수/Rb-82 PET분절점수로 표현한 상관기울기는 부하기 0.7, 휴식기에 0.9이었다. 좌전하행동맥영역의 기울기는 Tc-99m-MIBI SPECT/Rb-82 PET 분절점수비로서 1보다 컸고 46동맥중에서 7동맥영역이 Tc-99m-MIBI SPECT 에서 휴식기 결손의 정도가 심했다. 부하기와 휴식기의 점수의 차가 허혈정도를 나타낸다 할 때 Rb-82 PET에 더 크게 나타났다. 이 심근분절혈류감소 비교 결과로 보아 Rb-82 심관관류 PET 검사가 하루안에 시행하는 부하/휴식순서의 Tc-99m-MIBI 심관관류, SPECT 보다 더 큰 허혈부위를 찾아주며, 부하 4시간후 휴식기 Tc-99m-MIBI SPECT에 휴식기 Rb-82 PET 보다 더 큰 결손이 관찰됨을 알았다.
최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크 분석으로 나뉜다. 본 연구는 기업간 규모의 차이가 기업 간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. S&P 500에 등록된 IT 및 통신서비스를 제공하는 74개 기업을 선정하였으며 기업 간 특허 인용 관계를 구하기 위하여 2009년, 2010년의 특허 인용 정보를 수집하여 기업 간 특허 인용 관계를 나타냈다. 또한 기업규모를 대표하는 지표로 기업 총 자산에 대한 정보를 수집하였다. 기업규모에 따라 외부 지식에 대한 의존도가 달라지는 선행연구를 통하여 기업규모가 기업간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이에 기업 간 총 자산의 차이에 절대값을 취한 값을 기업 간 거리로 정의하였으며, 기업 간 규모의 단순 차이를 기업 간 계층으로 정의하여 새로운 소시오매트릭스를 생성하였다. 2010년도 기업간 특허 인용 관계를 나타낸 소시오매트릭스를 종속변수로 하였으며, 2009년도 기업 간 특허 인용 네트워크, 기업 간 거리 및 계층을 독립변수로 하여 QAP분석 및 MR-QAP분석을 실시하였다. QAP분석 결과 기업 간 거리와 계층은 특허 인용 관계에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. MR-QAP분석에는 2009년도 기업 간 특허 인용 관계와 기업 간 거리만 유의함을 확인할 수 있었다. 특히 2009년도 기업 간 특허 인용 관계가 2010년도 기업 간 특허 인용 관계에 가장 큰 영향력을 행사하는 것을 볼 수 있어 기업 간 특허 인용관계는 연속성이 존재하는 것으로 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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