In this paper, we introduce a new category of fuzzy inference systems baled on information granulation to carry out the model identification of complex and nonlinear systems. Informal speaking, information granules are viewed as linked collections of objects(data, in particular) drawn together by the criteria of proximity, similarity, or functionality. Granulation of information with the aid of Hard C-Means(HCM) clustering algorithm help determine the initial parameters of fuzzy model such as the initial apexes of the membership functions and the initial values of polyminial functions being used in the premise and consequence part of the fuzzy rules. And the initial parameters are tuned effectively with the aid of the genetic algorithms(GAs) and the least square method. The proposed model is contrasted with the performance of the conventional fuzzy models in the literature.
This study was performed to clarify whether the variation of stress related heat shock protein 70 (HSP70) (GenBank X68213) gene was associated with the nuclear morphological change of in vitro maturation and in vitro capacitation in oocytes of pig ovaries obtained at the slaughterhouse. The nucleic acid substitution of C to G at the 483rd position was found out in HSP70 K1 (290-512) from X68213. The ovaries were categorized into CC, CG, and GG genotypes using polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism (PCR-RFLP) (BsiHKA I). After the second in vitro maturation of immature fresh oocytes, the relation of nuclear morphological change in oocytes with the genotype of HSP70 K1 gene was such that the MII ratios of the genotype GG and CG (46.93% and 42.20%, respectively) were significantly higher than that of the CC genotype (10.71%) (p<0.05). With respect to in vitro maturation of frozen-thawed oocytes by an open pulled straw (OPS) method, the percentage of oocytes matured to MII stage of the CG genotype showed a higher trend than CC and GG genotypes. After the in vitro maturation of immature fresh oocytes and frozen-thawed oocytes by the OPS method, the relation of the pronuclei change in oocytes matured in vitro with HSP70 genotype was assessed, and the result showed that the enlarged sperm heads (ESH) of matured fresh oocytes and frozen-thawed oocytes were 80.0% and 60.0% in the CC genotype, respectively. The CC genotype group had a significantly higher rate of ESH than the CG and the GG genotype group (p<0.05). The ratios of polyspermic invasion were not different among HSP70 of the three genotypes. It was considered that the rate of in vitro maturation of fertilized oocytes was expected to differ according to genotype of the stress related gene.
Gestational diabetes mellitus (GDM) is a complex metabolic disorder of pregnancy that is suspected to have a strong genetic predisposition. It is associated with poor perinatal outcome, and both GDM women and their offspring are at increased risk of future development of type 2 diabetes mellitus (T2DM). During the past several years, there has been progress in finding the genetic risk factors of GDM in relation to T2DM. Some of the genetic variants that were proven to be significantly associated with T2DM are also genetic risk factors of GDM. Recently, a genome-wide association study of GDM was performed and reported that genetic variants in CDKAL1 and MTNR1B were associated with GDM at a genome-wide significance level. Current investigations using next-generation sequencing will improve our insight into the pathophysiology of GDM. It would be important to know whether genetic information revealed from these studies could improve our prediction of GDM and the future development of T2DM. We hope further research on the genetics of GDM would ultimately lead us to personalized genomic medicine and improved patient care.
Multidrug resistance (MDR) is a main cause of failure in the chemotherapeutic treatment of malignant disorders. One of the well-known genes responsible for drug resistance encodes the multidrug resistance-associated protein (MRP1). The association of MRP1 with clinical drug resistance has not systematically been investigated in Iranian pediatric leukemia patients. We therefore applied real-time RT-PCR technology to study the association between the MRP1 gene and MDR phenotype in Iranian pediatric leukemia patients. We found that overexpression of MRP1 occurred in most Iranian pediatric leukemia patients at relapse. However, no relation between MRP1 mRNA levels and other clinical characteristics, including cytogenetic subgroups and FAB subtypes, was found.
Various methods of analysis have been proposed to understand the gene-disease relation and gene-gene interaction effect for a disease through comparison of genotype in case-control study. In this study, we proposed the method to detect a genetic association and gene-gene interaction through the use of a network graph and centrality measures that are used in social network analysis. The applicability of the proposed method was studied through an analysis of real genetic data.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권3호
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pp.283-287
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2004
In this paper, a method of designing the efficient batch blind equalization with low complexity using a micro genetic algorithm (GA), is presented. In general, the blind equalization techniques that are focused on the complexity reduction might be carried out with minor effect on the performance. Among the advanced various subjects in the field of GAs, a micro genetic algorithm is employed to identity the unknown channel impulse response in order to reduce the search space effectively. A new cost function with respect to the constant modulus criterion is suggested considering its relation to the Wiener criterion. We provide simulation results to show the superiority of the proposed techniques compared to other existing techniques.
It has been established that a crack has an important effect on the dynamic behavior of a structure. This effect depends mainly on the location and depth of the crack. To identify the location and depth of a crack in a structure, a method is presented in this paper which uses hybrid neuro-genetic technique. Feed-forward multilayer neural networks trained by back-propagation are used to learn the input)the location and dept of a crack)-output(the structural eigenfrequencies) relation of the structural system. With this neural network and genetic algorithm, it is possible to formulate the inverse problem. Neural network training algorithm is the back propagation algorithm with the momentum method to attain stable convergence in the training process and with the adaptive learning rate method to speed up convergence. Finally, genetic algorithm is used to fine the minimum square error.
한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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pp.68-68
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2017
The status of corn genetic diversity in the uplands of Sarangani in Southern Philippines was investigated using 12 morphological traits subjected to multivariate statistical analyses. Information about traditional farming, post-harvest and storage practices were also elicited especially in relation to losses of traditional varieties, a phenomenon known as genetic erosion. While a handful of farmers still plant traditional corn varieties in the remotest areas, a significant number had already shifted to genetically modified corn. Furthermore, principal component analysis (PCA) reduced the 12 morphological traits into 5 principal components and identified ear length and ear weight to be major contributors to variation. Cluster Analysis, on the other hand, formed two distinct groups but failed to give information about intra-cluster variability among the 32 collected corn accessions. These results warrant that more informative morphological traits and that molecular markers will be used to obtain a better picture of genetic diversity in Sarangani upland corn. Molecular analysis is also needed to establish genetic identities of these cultivars and to detect gene introgression from GM varieties into the gene pool of farmers' corn varieties. These analyses are imperative for the conservation of traditional corn varieties before they disappear in the Sarangani uplands because of shifting priorities of upland farmers.
이 논문에서는 분수의 역사발생 과정을 분석함으로써 분수 개념이 측정 과정에서 유래되었음을 밝히고, 이를 활용하여 측정 과정을 통하여 초등학생들에게 분수를 지도할 것을 제안하였다. 여러 연구에서는 많은 초등학생들이 현행 교육과정에서 6학년에 도입되는 비 개념에 대한 예비 활동으로서 3학년부터 지속적으로 다루어지고 있는 분수의 여러 의미를 파악하지 못하고 있음을 보여주고 있다. 연구자는 선행 연구와 교재 분석을 통하여 이러한 문제점이 분수의 다양한 의미를 다루는 방식에서 학생들에게 혼란을 초래할 수 있음을 논하였다. 그리고 이에 대한 대안적인 방법의 하나로서, 측정 과정을 통하여 초등학교에서 분수를 도입할 것을 주장하였다.
In this study, we introduce a neurofuzzy approach to the design of fuzzy controllers. The development process exploits key technologies of Computational Intelligence (CI), namely, genetic algorithms (GA) and neurofuzzy networks. The crux of the design methodology deals with the selection and determination of optimal values of the scaling factors of fuzzy controllers, which are essential to the entire optimization process. First, the tuning of the scaling factors of the fuzzy controller is carried out. Next, we form a nonlinear mapping for the scaling factors, which are realized by GA-based neurofuzzy networks by using a fuzzy set or fuzzy relation. The proposed approach is applied to control nonlinear systems like the inverted pendulum. Results of comprehensive numerical studies are presented through a detailed comparative analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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