To enhance therapeutic potential of murine monoclonal antibody, humanization by CDR grafting is usually used to reduce immunogenic mouse residues. Most humanized antibodies still have mouse residues critical for antigen binding, but the mouse residues may evoke immune responses in humans. Previously, we constructed a new humanized version (AKA) of mouse CC49 antibody specific for tumor-associated glycoprotein, TAG-72. In this study, to select a completely human antibody light chain against TAG-72, guided selection strategy using phage display was used. The heavy chain variable region (VH) of AKA was used to guide the selection of a human TAG-72-specific light chain variable region (VL) from a human VL repertoire constructed from human PBL. Most of the selected VLs were identified to be originated from the members of the human germline VK1 family, whereas the VL of AKA is more homologous to the VK4 family. Competition binding assay of the selected Fabs with mouse CC49 suggested that the epitopes of the Fabs overlap with that of CC49. In addition, they showed better antigen-binding affinity compared to parental AKA. The selected human VLs may be used to guide the selection of human VHs to get completely human anti-TAG72 antibody.
본 논문에서는 시퀀스 레이블링 문제(sequence labeling problem)인 개체명 인식에 사용할 새로운 태깅 포맷인 Delimiter tag (D-tag)를 소개한다. 시퀀스 레이블링 문제에서 사용하는 BIO-tag 포맷은 개체명 레이블을 B (beginning)와 I (inside) 의미의 레이블로 확장하여 타겟 클래스의 수가 2배 증가한다. 또한 BIO-tag 포맷을 사용할 경우, 모델이 B와 I 를 잘못 분류하는 문제가 발생하며, 레이블 수가 많은 세부 분류 개체명의 경우에는 label confusion을 야기한다. 본 논문에서 제안한 D-tag 포맷은 타겟 클래스의 수를 증가시키지 않기 때문에 앞서 언급한 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과, D-tag를 사용하여 학습한 모델이 BIO-tag를 사용한 경우보다 더 좋은 성능을 보여, 유망함을 확인하였다.
본 연구는 이미지에 대한 접근 및 검색을 향상시키고, 이미지에 대한 설명 제공 도구로서의 태그를 효과적으로 생성하기 위한 방안을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위해 이미지 태그를 생성하는 두 가지 방법인 휴먼 태깅과 머신 태깅의 특징을 조사하고 휴먼 태그와 머신 태그의 속성을 비교 분석하였다. 머신 태그는 일반적 속성이 가장 높았으며, 특정적 속성과 시각적 요소는 일부 나타났고, 추상적 속성은 거의 나타나지 않았다. 휴먼 태그도 일반적 속성이 가장 높았으나 휴먼 태그 생성자가 명칭을 알 수 있는 객체 및 장면에 대해서는 특정적 속성의 비중이 높았으며, 감정과 정서, 추상적 개념의 주제뿐 아니라 사건, 장소, 시간, 관계 등이 다양한 태그로 표현되었다. 본 연구를 통해 생성된 태그 집합은 머신러닝 알고리즘을 개선하기 위한 트레이닝 데이터세트를 구성하는데 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 RFID tag의 한 종류이며 가격경쟁력이 뛰어난 chipless RFID tag를 한글의 형태로 제안하고 있다. 한글형 chipless RFID tag는 육안으로도 인식이 가능하면서 동시에 기계적 언어로도 인식이 가능하다는 장점을 가지며, 이러한 한글형 chipless RFID tag를 위해 대표적인 한글 자음 10가지와 모음 10가지를 조합하여 34개의 문자를 시뮬레이션 하여 RCS값을 데이터 베이스화하였다. 시뮬레이션된 특정 문자의 RCS값에 잡음을 추가하여 실측 환경을 모델링하고 데이터베이스화 된 각 문자의 RCS 데이터와의 차에 대한 분산을 구하는 알고리즘을 통해 대조함으로써 해당 문자를 인식하는 방법을 사용하였다.
의미 TAG는 한국어 기초어휘에 대한 개념지식을 구축하는 데 기본이 될 뿐만 아니라, 문장 분석시의 구조적 모호성과 단어 의미 모호성을 해소하는 중요한 단서를 제공할 수 있다. 이러한 의미 TAG가 실용적으로 여러 응용 시스템에서 사용되기 위해서는 광범위하고 타당한 자료를 바탕으로 하여 객관적인 방법으로 설정 되어야 한다. 국어사전의 뜻풀이말에서의 상위개념을 표제어의 상위어로 선정하는 bottom-up 방식으로 구축하였던 한국어 명사의미체계는 근본적으로 사전편찬자의 비일관적인 뜻풀이말의 기술에 따른 여러 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 사전 뜻풀이말에서 상위개념을 수식하는 어절과 용언의 의미호응관계에서 상위개념의 의미속성을 추출하고, 이들 의미속성에 의한 명사 의미체계를 구축하여 이를 바탕으로 명사의미 TAG를 설정할 수 있도록 하였다.
최근 인간의 다양성과 SNP과의 연관연구에 드는 비용을 줄이기 위해서, 최소의 tagSNP을 선택하는 문제를 해결하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 일반적으로 많은 수의 SNP들을 여러 블록으로 분할하여 각 블록 내에서 tagSNP을 선택하는 접근방법이 사용되고 있다. 본 논문에서 구현된 MarSel은 기존의 블록분할 접근 방법의 문제로 볼 수 있는 생물학적 의미의 부족을 해결하고자, 연관불균형(Linkage Disequilibrium, LD)의 개념을 도입한 시스템이다. 기존의 접근방법에서는 생물학적으로 재조합(recombination)이 일어나지 않는 연속된 구간에서도 여러 블록으로 나누어지는 문제가 생겼던 반면, MarSel에서는 연관불균형 계수 |D'|에 의해서 연속된 구간이 하나의 블록으로 유지된 상태에서 tagSNP을 선택하게 된다. 또한 MarSel에서는 각 블록 내에서 tagSNP을 선택 할 때에 엔트로피(entropy) 기반의 최적해 알고리즘을 이용함으로써 최소한의 tagSNP 선택을 보장하게 되며, 기존의 구현된 시스템들보다 더 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 구현되었기 때문에 염색체 레벨의 연관 연구도 가능하게 해준다.
본 논문에서는 소셜 음악 사이트에서 사용자들이 생성한 태그를 바탕으로 음악을 추천하는 기법을 제안한다. 협력적 태깅 시스템은 사용자가 직접 선정한 단어를 콘텐츠에 부여할 수 있도록 하므로, 사용자의 선호도를 구체적으로 파악할 수 있는 정보를 제공한다. 특히, 감정을 표현하는 감정 태그들은 음악 장르나 음악가와 같이 사실을 나타내는 사실 태그들과는 다르게 선호도를 훨씬 직접 표현하고 있다. 따라서 태그의 의미를 파악하여 감정 태그와 사실 태그로 분류하고, 감정 태그는 감정표현의 정도에 따라 가중치를 부여하기 위해서 UniTag라고 하는 태그 온톨로지를 개발하였다. UniTag 온톨로지를 이용하여 정제된 태그 집합은 사용자 프로파일 생성에 사용되며, 태그 기반 사용자 프로파일을 바탕으로 음악 추천 알고리즘을 수행하였다. 제안하는 추천 방법의 효율성을 평가하기 위해서, 전통적인 청취 횟수 기반 추천, 감정 태그 가중치를 고려하지 않은 추천, 그리고 감정 태그 가중치를 고려한 추천의 세 가지 추천 방법의 정확도와 재현율을 비교하였다. 실험 결과는, 감정 태그 가중치를 고려한 추천 방식이 정확도의 측면에서 다른 두 가지 방식보다 효율적이라는 것을 보여준다.
인간의 많은 작업이 컴퓨터를 이용하여 수행됨에 따라 HCI(Human-Computer Interaction)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. HCI 연구의 한 가지 목표는 좀 더 일관성 있는 시스템의 설계를 제안하는 것이다. 사용자의 관점에서 일관성을 평가하기 위한 대표적인 인지모형으로 TAG(Task Action Grammar), GOMS(Goals - Operators - Methods - Selection Rule), 그리고 GTN(General Transition Network)이 있다. 이 중 TAG는 규칙스키마의 개수를 가지고 시스템의 일관성을 평가한다. 즉, 사용자가 시스템을 이용하여 작업을 할 때 익혀야 할 규칙스키마의 개수가 적으면 적을수록 그 시스템의 일관성은 높다는 것이다. 이 논문에서는 TAG에서 시스템의 일관성을 측정할 때 단순히 규칙스키마의 개수뿐만 아니라 규칙스키마 사이의 거리도 역시 중요한 고려 대상이 되어야 한다는 것을 보이고자 한다. 즉, 규칙스키마 사이의 거리가 짧으면 짧을수록 모든 규칙스키마를 습득하기가 쉬워질 것이다. 실험결과 이 가설은 확인되었다. 따라서 시스템을 설계할 때 규칙스키마의 개수뿐만 아니라 규칙스키마 사이의 거리도 고려되어야 할 것이다.
Kim, Keun-Sik;Park, Yong-Serk;Hong, Hyo-Jeong;Kim, Kwang-Pyo;Lee, Kwang-Hyun;Kim, Dong-Eun
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제33권2호
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pp.651-656
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2012
Cationic immunoliposomes were prepared by conjugation of Fab' fragments of the recombinant humanized monoclonal antibody (HuCC49) against tumor-associated glycoprotein (TAG)-72 to sterically unilamella liposomes. The cationic immunoliposomes are composed of cationic lipid (O,O'-dimyristyl-N-lysyl aspartate, DMKD), cholesterol, and 1,2-dipalmitoyl-sn-glycero-3-phosphoethanolamine-N-[maleimide(polyethyleneglycol)$_{2000}$] (DPPE-PEG-maleimide) with a molar ratio of 0.5:0.47:0.03. Plasmid DNA was effectively condensed by addition of transferrin (Tf) during the formation of anti-TAG-72 PEG-immunolipoplexes (PILPs). These anti-TAG-72 PILPs were able to adhere to the surface of TAG-72-overexepressing LS174T human colon cancer cells more effectively than conventional liposomes, thereby facilitating gene delivery in vitro. Furthermore, intravenous administration of the anti-TAG-72 PILPs into the tumor-carrying mice exhibited efficient localization of the reporter gene in the tumor tissues.
사람의 serine palmitoyltransferase(SPT, EC 2.3.1.50)에 대한 항체를 제작하기 위하여 E. coli발현 vector인 pRset vector에 SPTLC1 및 SPTLC2 유전자를 subcloning하고 BL21 (DE3)pLys cell에 발현시켰다. 포유동물의 SPT는 원핵세포의 SPT homodimer와는 달리 SPTLC1 및 SPTLC2 2개의 sub-unit로 된 heterodimer이다. Human embryo kidney cell인 HEK293 cell의 total RNA로부터 RT-PCR을 행하여 cDNA library를 얻은 다음 SPTLC1 및 SPTLC2의 특이적인 primer 들을 이용하여 PCR을 행하였다. SPTLC1 및 SPTLC2 DNA를 hexahistidine fusion 단백질을 발현시킬 수 있는 pRset vector에 cloning하여 pRsetB/SPTLC1 및 pRsetA/SPTLC2를 얻고 염기서열을 확인하였다. 재조합 plasmid를 발현세포인 BL21 cell에 형질전환시킨 다음 ampicillin 및 chroramphenicol 배지에서 선별하여 재조합세포를 얻었다. 1 mM IPTG로서 발현을 유도하였으며 세포 단백질을 SDS-PAGE로 분리한 다음 His-tag antibody로 western blotting을 행하여 SPTLC 및 SPTLC2가 발현되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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