Lim, Joung-Soo;Yang, Seung Hak;Kim, Bong-Soo;Lee, Eun Young
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제31권8호
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pp.1373-1380
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2018
Objective: This study was designed to investigate the effects of temperature and storage time on the evolution of bacterial communities in swine manure. Methods: Manure was stored at $-20^{\circ}C$, $4^{\circ}C$, $20^{\circ}C$, or $37^{\circ}C$ and sampled at 7-day intervals over 28 days of storage, for a total of 5 time points. To assess the bacterial species present, 16S ribosomal RNA gene sequences were analyzed using pyrosequencing. Results: After normalization, 113,934 sequence reads were obtained, with an average length of $466.6{\pm}4.4bp$. The diversity indices of the communities reduced as temperature and storage time increased, and the slopes of rarefaction curves decreased from the second week in samples stored at $-20^{\circ}C$ and $4^{\circ}C$. These results indicate that the richness of the bacterial community in the manure reduced as temperature and storage time increased. Firmicutes were the dominant phylum in all samples examined, ranging from 89.3% to 98.8% of total reads, followed by Actinobacteria, which accounted for 0.6% to 7.9%. A change in community composition was observed in samples stored at $37^{\circ}C$ during the first 7 days, indicating that temperature plays an important role in determining the microbiota of swine manure. Clostridium, Turicibacter, Streptococcus, and Lactobacillus within Firmicutes, and Corynebacterium within Actinobacteria were the most dominant genera in fresh manure and all stored samples. Conclusion: Based on our findings, we propose Clostridium as an indicator genus of swine manure decomposition in an anaerobic environment. The proportions of dominant genera changed in samples stored at $20^{\circ}C$ and $37^{\circ}C$ during the fourth week. Based on these results, it was concluded that the microbial communities of swine manure change rapidly as storage time and temperature increase.
Peanut yield and quality are seriously affected by pod rot pathogens worldwide, especially in China in recent years. The goals of this study are to analyze the structure of fungal communities of peanut pod rot in soil in three peanut cultivars and the correlation of pod rot with environmental variables using 454 pyrosequencing. A total of 46,723 internal transcribed spacer high-quality sequences were obtained and grouped into 1,706 operational taxonomic units at the 97% similarity cut-off level. The coverage, rank abundance, and the Chao 1 and Shannon diversity indices of the operational taxonomic units were analyzed. Members of the phylum Ascomycota were dominant, such as Fusarium, Chaetomium, Alternaria, and Sordariomycetes, followed by Basidiomycota. The results of the heatmap and redundancy analysis revealed significant variation in the composition of the fungal community among the three cultivar samples. The environmental conditions in different peanut cultivars may also influence on the structure of the fungal community. The results of this study suggest that the causal agent of peanut pod rot may be more complex, and cultivars and environmental conditions are both important contributors to the community structure of peanut pod rot fungi.
한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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pp.141-141
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2017
The ubiquitin-proteasome pathway is the major regulatory mechanism in a number of cellular processes for selective degradation of proteins and involves three steps: (1) ATP dependent activation of ubiquitin by E1 enzyme, (2) transfer of activated ubiquitin to E2 and (3) transfer of ubiquitin to the protein to be degraded by E3 complex. F-box proteins are subunit of SCF complex and involved in specificity for a target substrate to be degraded. F-box proteins regulate many important biological processes such as embryogenesis, floral development, plant growth and development, biotic and abiotic stress, hormonal responses and senescence. However, little is known about the F-box genes in wheat. The draft genome sequence of wheat (IWGSC Reference Sequence v1.0 assembly) used to analysis a genome-wide survey of the F-box gene family in wheat. The Hidden Markov Model (HMM) profiles of F-box (PF00646), F-box-like (PF12937), F-box-like 2 (PF13013), FBA (PF04300), FBA_1 (PF07734), FBA_2 (PF07735), FBA_3 (PF08268) and FBD (PF08387) domains were downloaded from Pfam database were searched against IWGSC Reference Sequence v1.0 assembly. RNA-seq paired-end libraries from different stages of wheat, such as stages of seedling, tillering, booting, day after flowering (DAF) 1, DAF 10, DAF 20, and DAF 30 were conducted and sequenced by Illumina HiSeq2000 for expression analysis of F-box protein genes. Basic analysis including Hisat, HTseq, DEseq, gene ontology analysis and KEGG mapping were conducted for differentially expressed gene analysis and their annotation mappings of DEGs from various stages. About 950 F-box domain proteins identified by Pfam were mapped to wheat reference genome sequence by blastX (e-value < 0.05). Among them, more than 140 putative F-box protein genes were selected by fold changes cut-offs of > 2, significance p-value < 0.01, and FDR<0.01. Expression profiling of selected F-box protein genes were shown by heatmap analysis, and average linkage and squared Euclidean distance of putative 144 F-box protein genes by expression patterns were calculated for clustering analysis. This work may provide valuable and basic information for further investigation of protein degradation mechanism by ubiquitin proteasome system using F-box proteins during wheat development stages.
본 연구는 떫은감 청도반시의 분말을 열수 추출하고 칼럼 추출하는 과정에서 획득한 PWE와 TEP에 대한 대사체 프로파일을 분석하고, 유리지방산을 처리한 HepG2 세포와 식이로 고지혈증을 유도한 Wistar계 흰쥐의 간조직을 사용하여 중성지질 및 콜레스테롤 대사 관련 유전자 발현을 측정하였다. 대사체 분석은 가스크로마토그래프-질량분석법과 액체크로마토그래프-질량분석법을 사용하였으며, PLS-DA 분석과 heatmap 분석을 실시한 결과 PWE는 떫은감 분말과 비교적 유사한 대사체 프로파일을, 그리고 TEP는 떫은감 분말과 매우 다른 대사체 프로파일을 가지고 있음을 확인하였다. 세포실험과 또한 세포실험에서 얻어진 결과를 검증하기 위해 수행된 동물실험에서 PWE와 TEP는 모두 SREBP1c와 FAS 유전자 발현을 감소하여 간의 지방축적을 감소시키는 것으로 관찰되었으나, 콜레스테롤 축적을 억제하는 효능은 PWE에 비해 TEP에서 우세하게 증가하는 것이 관찰되었다. 특별히 TEP는 SREBP2, HMGCR 유전자 발현을 억제하고 LDLR 유전자 발현을 촉진하는 것으로 나타났다. TEP는 탄닌 중 Gallic acid 그리고 장쇄지방산아미드인 Oleamide와 Palmitamide 함량이 유의하게 증가되었으므로, 향후 이들 성분과 타깃 유전자의 상관성을 분석하고, 이를 통해 시스템네트워크로 나타내어 대사체 프로파일에 따른 지질 및 콜레스테롤 대사 간 상호 영향을 추가적으로 연구해야 할 것으로 사료된다.
최근 농촌문제를 해결하기 위해 주목받고 있는 스마트팜은 작물의 생육환경을 최적화하고 효율적인 관리를 통해 작물의 생산성과 품질을 높이는 기술을 의미한다. 이러한 스마트팜에 생육환경 데이터 간 관계를 분석한다면 추가적인 생산성 향상과 작물 관리가 가능할 것이다. 본 논문에서는 온도, 습도, CO2, 토양온도, 토양습도, 일사, 토양EC, EC, pH 9개의 생육환경 데이터를 획득하고, 이를 분석하는 방법을 제안한다. 데이터 획득은 Main board와 Sensor board 간 RS-485 통신을 통해 획득 후 데이터베이스에 저장하였다. 저장된 데이터는 엑셀 시트 형식으로 내려받아 히스토그램, 데이터 차트, 상관관계 히트맵 분석을 진행하였다. 먼저 히스토그램 분석을 통해 전체, 주간, 야간 데이터의 분포를 파악하였고, 주간과 야간을 구분하여 데이터 차트 분석을 통해 월별로 평균, 중앙값, 최소값, 최대값을 파악하여 월별 데이터 변화 추이를 확인했다. 마지막으로 주간과 야간을 구분하여 상관관계 히트맵 분석을 통해 데이터의 상관관계를 파악하였다. 결과 주간에서는 온도와 토양온도, 토양EC와 EC 간에 매우 강한 양의 상관관계를 보였으며, 야간에는 온도와 토양온도, 토양EC와 EC 간에 매우 강한 양의 상관관계, 온도와 토양EC 간에 강한 음의 관계를 확인할 수 있었다.
본 연구는 사회적 상호작용에서 필수적인 얼굴 인상형성 과정 중 가장 대표적이라고 할 수 있는 매력도와 신뢰성을 평가할 때 시각적 주의에서의 차이가 나타나는지를 관찰하기 위해 고안되었다. 실험 1에서는 참가자들이 얼굴 신뢰성과 매력도를 평가하는 동안 안구추적기(eye-tracker)를 사용하여 사람들의 시선움직임을 측정하고, 이 후 히트맵(heatmap) 분석을 통해 평가과제 간 차이를 관찰하였다. 그 결과, 사람들은 매력도를 평가할 때와 비교하여 신뢰성을 평가할 때, 얼굴의 주요요소라 할 수 있는 눈과 코 부위에서 더 많은 시선응시가 일어나는 것을 관찰하였다. 또한, 실험 2에서는 참가자들이 실험 1과 동일한 얼굴 평가과제를 수행하는 동안 얼굴의 각 요소에 단어를 짧게 제시하였다. 실험종료 후 실시된 회상검사 결과, 신뢰성 평가과제 시 코부위에 제시되었던 단어의 회상률이 매력도 평가과제 시와 비교하여 유의미하게 높은 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 얼굴 신뢰성 판단은 시각적인 주의적 자원(attentional resources)의 할당과 관련된 측면에서 얼굴 매력도와는 구분되는 정보처리과정을 거치는 것을 확인할 수 있었다.
현재 경찰과 소방이 범죄신고, 긴급출동과 같은 구조 상황발생 시 통화권영역 내에서는 이동통신 사업자가 구축한 네트워크,와이파이,GPS기반의 긴급 구조용 측위시스템을 활용하여 요구조자의 단말과 직접 연동하여 예상위치를 정밀 측위를 하고 있다. 그러나 산악구조의 경우 조난자가 산악지형의 음영지역에 위치하거나 단말의 방전(power off) 시에는 단말과 직접 연동하여 정밀 측위가 불가능하며 마지막 접속 기지국 정보만을 받고 있어 수색의 위치를 한정할 수 없으므로 구조 골든타임 확보가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 개선방안으로 시계열 기지국 정보, 위치정보 및 조난자의 성별, 나이, 행동적 특성을 반영한 이동성 모델과 지능형 추론을 기반으로 하는 전파분석 및 위치추정 시뮬레이션과 같은 이동통신 포렌식 기술을 통해 조난자의 예상 위치정보의 확률에 따른 히트맵 방식의 시각화를 통해 위치정보의 정확성을 높여 소방, 수색대의 수색지역을 축소하여 신속하고 정확한 인명구조에 기여할 수 있기를 기대한다.
Purpose This paper aims to prepare a full operational readiness by establishing an optimal flight plan considering the weather conditions in order to effectively perform the mission and operation of military aircraft. This paper suggests a flight prediction model and rules by analyzing the correlation between flight implementation and cancellation according to weather conditions by using big data collected from historical flight information of military aircraft supplied by Korean manufacturers and meteorological information from the Korea Meteorological Administration. In addition, by deriving flight rules according to weather information, it was possible to discover an efficient flight schedule establishment method in consideration of weather information. Design/methodology/approach This study is an analytic study using data mining techniques based on flight historical data of 44,558 flights of military aircraft accumulated by the Republic of Korea Air Force for a total of 36 months from January 2013 to December 2015 and meteorological information provided by the Korea Meteorological Administration. Four steps were taken to develop optimal flight prediction models and to derive rules for flight implementation and cancellation. First, a total of 10 independent variables and one dependent variable were used to develop the optimal model for flight implementation according to weather condition. Second, optimal flight prediction models were derived using algorithms such as logistics regression, Adaboost, KNN, Random forest and LightGBM, which are data mining techniques. Third, we collected the opinions of military aircraft pilots who have more than 25 years experience and evaluated importance level about independent variables using Python heatmap to develop flight implementation and cancellation rules according to weather conditions. Finally, the decision tree model was constructed, and the flight rules were derived to see how the weather conditions at each airport affect the implementation and cancellation of the flight. Findings Based on historical flight information of military aircraft and weather information of flight zone. We developed flight prediction model using data mining techniques. As a result of optimal flight prediction model development for each airbase, it was confirmed that the LightGBM algorithm had the best prediction rate in terms of recall rate. Each flight rules were checked according to the weather condition, and it was confirmed that precipitation, humidity, and the total cloud had a significant effect on flight cancellation. Whereas, the effect of visibility was found to be relatively insignificant. When a flight schedule was established, the rules will provide some insight to decide flight training more systematically and effectively.
항산화제로서 산화적 손상의 방지에 중요한 역할을 하는 것으로 알려진 glutathione (GSH)의 면역 조절에 대한 연구는 현재까지 제대로 이루어지지 않았다. 본 연구에서 우리는 환원형 GSH인 luthione®이 RAW 264.7 세포에서 면역 강화 효과가 있는지를 조사하였다. 유세포 분석 및 면역 형광 실험의 결과에 의하면, luthione은 대조군 세포에 비해 대식세포의 대표적인 기능인 식세포 활성을 luthione 처리 농도 의적으로 증가시키는 것으로 나타났다. 또한, cytokine array의 결과에 의하면, IL-5, IL-1β와 IL-27의 발현이 luthione이 처리된 세포에서 유의하게 증가하였다. 아울러 luthione에 의한 TNF-α 및 IL-1β의 생성 증가는 그들의 단백질 발현 증가를 통해 이루어졌으며, NO 및 PGE2와 같은 면역 매개체 유리의 증가는 iNOS 및 COX-2의 발현 증가와 관련이 있었으며, 이는 M1 대식세포 분화 마커인 CD86 발현의 증가와 연관성이 있었다. 그리고 heatmap 분석을 통하여 SOCS1/3 매개 STAT/JAK 신호 전달 경로가 luthione에 의한 면역 조절 증가에 관여함을 확인하였다. 결론적으로, 우리의 결과는 luthione이 M1 macrophage polarization의 분자 조절자로 작용하여 면역 능력을 향상시킬 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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