Cho, Won Kyong;Hyun, Tae Kyung;Kumar, Dhinesh;Rim, Yeonggil;Chen, Xiong Yan;Jo, Yeonhwa;Kim, Suwha;Lee, Keun Woo;Park, Zee-Yong;Lucas, William J.;Kim, Jae-Yean
Molecules and Cells
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제38권8호
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pp.685-696
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2015
Rice is a model plant widely used for basic and applied research programs. Plant cell wall proteins play key roles in a broad range of biological processes. However, presently, knowledge on the rice cell wall proteome is rudimentary in nature. In the present study, the tightly-bound cell wall proteome of rice callus cultured cells using sequential extraction protocols was developed using mass spectrometry and bioinformatics methods, leading to the identification of 1568 candidate proteins. Based on bioinformatics analyses, 389 classical rice cell wall proteins, possessing a signal peptide, and 334 putative non-classical cell wall proteins, lacking a signal peptide, were identified. By combining previously established rice cell wall protein databases with current data for the classical rice cell wall proteins, a comprehensive rice cell wall proteome, comprised of 496 proteins, was constructed. A comparative analysis of the rice and Arabidopsis cell wall proteomes revealed a high level of homology, suggesting a predominant conservation between monocot and eudicot cell wall proteins. This study importantly increased information on cell wall proteins, which serves for future functional analyses of these identified rice cell wall proteins.
토지피복지도는 환경, 군사, 의사결정 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 단일 위성영상과 환경부에서 제공하는 국가토지피복도를 이용하여 훈련자료를 자동으로 추출하고, 이를 활용하여 피복을 분류하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 초기 훈련자료는 무감독분류인 ISODATA와 기존 토지피복도를 이용하였으며, 무감독 분류 사용시 각 클래스별 분류 선정과 클래스 명명, 감독분류에서 훈련자료 선정 등의 문제점을 해결하기 위하여 기존 토지피복도의 클래스 정보를 활용하여 자동으로 클래스를 분류하고 명명하였다. 추출된 초기 훈련자료는 대상 위성영상의 토지피복분류를 위하여 MLC의 훈련자료를 활용하였고, 피복분류의 정확도 향상을 위하여 반복방법을 적용하여 훈련자료를 갱신하였으며 최종적으로 토지피복지도를 추출하였다. 또한, 화소분류방법에서 발생하는 salt and pepper를 감소시키기 위하여 각 반복단계별 MRF를 적용하여 분류정확도를 향상시켰다. 본 연구에서 제안된 방법을 대상지역에 적용한 결과 효과적으로 토지피복지도를 생성할 수 있음을 정량적, 시각적으로 확인하였다.
본 연구의 목적은 사회복지관련 메타분석 연구를 대상으로 Assessment of Multiple Systematic Reviews (AMSTAR) 도구를 이용하여 질 평가를 하기 위한 서술적 조사연구이다. '메타분석', '사회복지', '사회사업'을 키워드로하여 2000년부터 2015년에 KISS, DBpia, RISS4U 데이터베이스를 이용하여 출판된 연구 중 42개의 메타분석 연구에 대해 질 평가를 실시하였다. 수집된 자료는 기술통계, 독립집단 t-test, 일원분산분석으로 분석되었다. 평균 AMSTAR 질 평가점수는 $4.76{\pm}1.66$점이었고, 낮은 수준이 19개(45.2%), 중간 수준이 22개(52.4%), 높은 수준이 1개(2.4%)이었다. 질 평가점수는 연구의 특성인 출판년도, 대상자, 분석논문의수, DB의 수, 저널유형, 재정지원 유무, 연구의 질 평가유무, 분석대상논문을 추출흐름도 유무, 주제에 따라 차이가 분석되었다. 질 평가점수는 출판년도, DB의 수, 연구의 질 평가유무, 분석대상논문을 추출흐름도 유무에 따라 통계적으로 유의한 차이가 있었고, 4개 요인이 메타분석 연구의 질에 영향을 미치는 요인으로 51.9%의 설명력이 있었다. 본 연구는 메타분석 연구의 질을 향상시키기 위해 필요한 가이드라인을 제시하는데 기여하고 있다. 본 연구는 사회복지 분야 메타분석 연구의 질 향상과 분석 결과의 신뢰성 확보를 위하여 첫째, 메타분석 보고를 위한 공통적이고 구체적인 가이드라인을 마련하고 공유하는 것, 둘째, 근거기반의 실천적 개입을 위해서는 질 평가를 통해 근거강도가 높은 논문의 결과를 메타분석으로 합성하는 것, 셋째, 분석대상 논문의 연구특성을 제시하는 것, 마지막으로 문헌선택과 자료추출 과정에서 두 명이상의 연구자에 의한 독립적 실시와 최종 문헌추출을 위한 합의과정과 이해상충여부가 보고되어야 함을 제안하고 있다.
본 논문에서는 PET-CT 뇌 영상융합을 위해 가우시안 가중치 거리지도를 이용한 표면기반 영상정합을 제안한다. 제안방법은 중요 세 단계로 표면 특징점 추출, 가우시안 가중치 거리지도 생성, 가중치기반 유사도 평가로 구성된다. 첫째, PET 영상과 CT 영상에서 삼차원 역 영역성장법을 이용하여 머리영역을 분할하고 머리 영역과 같이 분할된 잡음 영역을 영역성장법기반 레이블링을 이용한 영역 크기 비교를 통해 제거한 후 선명화 처리 필터를 적용하여 머리 표면 특징점을 추출한다. 둘째, CT 영상에서 추출한 표면 특징점에 가우시안 가중치 거리지도를 생성하여 큰 변위에서도 최적의 위치로 견고하게 수렴하도록 한다. 셋째, 가중치기반 상호상관관계는 PET 영상에서 추출한 표면 특징점과 대응되는 CT 영상의 가우시안 가중치 거리지도를 이용하여 최적 위치를 탐색한다. 본 논문에서는 제안방법의 정확성과 견고성 검사를 위해 인공데이타를 이용하고, 수행시간과 육안평가를 위해 임상데이타를 이용한다. 정확성 검사는 임의로 변환된 인공데이타에 제안방법을 적용한 후 추출된 최적화 변환벡터와의 오차를 제곱근평균제곱오차를 이용하여 평가한다. 견고성 검사는 큰 변위와 잡음을 가지는 인공데이타에서 가중치기반 상호상관관계가 최적의 위치에서 최대를 이루는지를 평가한다 실험 결과 제안한 표면기반 영상정합이 기존 표면기반 영상정합보다 정확하고 견고하게 수렴됨을 알 수 있다.
객체지향 프레임워크는 개조, 합성이 용이한 클래스들로 분해될 수 있는 유연한 아키텍쳐를 제공함으로써 컴포넌트 기반의 효율적인 소프트웨어 개발을 지원한다. 프레임워크는 다수의 응용 소프트웨어의 개발에 반복적으로 재사용되므로 철저한 시험이 요구될 뿐만 아니라 재사용 시 확장된 프레임워크에 대해서도 추가적인 시험이 필요하다. 이를 위해서는 테스트 대상이 실행 가능한 형태로 제공되어야 하는데 그 구성 가능한 형태가 극히 다양할 뿐만 아니라 재사용될 때의 모든 형태를 예측하여 테스트하는 것은 현실적으로 불가능하므로, 재사용될 때마다 재구성되는 객체들의 구성 가능한 형태들을 동일한 특성을 갖는 유한 개의 그룹들로 분류하고, 각 그룹에서 시험 대상 실행 환경을 선정하여 시험하면 효과적인 시험이 가능하다. 본 논문에서는 재사용 시 다양한 형태의 객체 구조들로 개조, 확장될 수 있는 프레임워크의 가변부위 에 대해 객체 구성의 동일한 특성을 갖는 구조적 테스트 패턴들을 조직적으로 추출하는 방법과 각 패턴들로부터 시험 대상 객체 클러스터 즉, 테스트 대상 인스턴스를 선정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 불필요한 테스트 케이스의 선정을 피하고, 테스트 대상 실행 환경의 체계적인 구축을 위해 사용될 수 있다.
봉와양폐(Honeycomb)는 직경 2~10mm 정도의 크기가 같지 않은 낭포(Cyst)가 경계가 명확한 섬유질(Fibrosis)로 이루어진 벽에 둘러싸여 밀집된 형태로 이루어져 있다. 봉와양폐가 발견될 경우 급성악화의 발생 빈도가 높으며 따라서 봉와양폐의 관찰 여부와 측정은 임상에서 중요한 지표가 된다. 따라서 본 논문에서는 봉와양폐 영역의 정량적 측정을 위하여 봉와양폐의 특징을 이용한 형태학적 기법과 군집성 평가 기법을 통해 자동 구획 방법을 제안하였다. 첫 번째로 영상의 잡음을 제거하기 위하여 가우시안 필터링을 적용하고, 모폴로지 기법 중 팽창 기법을 이용하여 폐 영역을 구획하였다. 두번째로, 주변 8방향 검사를 통해 봉와양폐를 구성하는 낭포의 후보군을 찾고, 영역 확장과 외곽선 검사를 통해 비 낭포들을 제거하였다. 마지막으로 군집화 검사를 통해 최종적으로 봉와양폐를 구획하였다. 제안한 방법은 80장의 고해상도 컴퓨터 단층촬영 영상에서 실험한 결과, 89.4%의 민감도와, 72.2%의 양성 예측도를 보였다.
DNA 염기 서열이나 단백질 아미노산 서열과 같은 생물학적 서열 데이터들은 일반적으로 많은 수의 항목들을 가지고 있다. 생물학적 데이터 서열들에는 보통 빈번하게 발생하는 수 백개의 항목으로 이루어진 연속된 서열들이 존재한다. 이들 서열들에서 빈번하게 발생하는 연속 서열을 검색하는 것은 생물학적 서열 분석에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 이전에는 순차 패턴을 효과적으로 발견하고자 하는 많은 연구들이 수행되었으며 대부분의 기존 순차패턴 마이닝 기법들은 Apriori 알고리즘을 기반으로 한다. PrefixSpan 알고리즘은 Apriori 기반의 가장 효율적인 순차패턴 마이닝 기법이다. 하지만 이 알고리즘은 길이-1인 빈발 패턴들로 부터 서열 패턴을 확장해나가는 방식이다. 따라서 길이가 긴 연속 서열을 포함하는 생물학적 데이터서열들에 대한 검색방법으로는 적합하지 않다. 최근에는 기존의 PrefixSpan방식을 이용하면서도 반복적인 처리과정을 줄인 MacosVSpan이 제안되었다. 하지만 이 알고리즘 또한 길이가 긴 생물학적 데이터 서열들로부터 빈번하게 발생하는 연속 서열들을 검색하기에는 효율적이지 않다. 본 논문에서는 많은 양의 생물학적 데이터 서열들로부터 빈번한 연속서열을 고정길이 확장 트리를 이용하여 효과적으로 찾아내는 방법을 제안한다. 그리고 다양한 환경에서 실험을 통해 제안하는 방식이 MacosVSpan알고리즘에 비해 검색성능이 보다 우수함을 보인다.
본 논문에서는 한우의 근내 지방 부분을 초음파 기기를 이용하여 촬영한 초음파 영상의 특징 분석을 통해 classification 알고리즘을 이용하여 한우의 도체육질 등급을 예측하는 방법을 제안하며, 인체의 초음파 영상을 이용하여 진단 및 치료 검증 과제에 있어 사전 연구로 진행된 연구로, 차후에는 초음파 영상의 분석 범위를 확대할 예정이다. 한우의 초음파 영상을 활용한 경우에는 생체 정보를 한우 개량의 측면에서 생체 육질 정보를 조기에 획득하여 활용함으로써, 도축하지 않고도 육질 및 육량을 측정하여 개량의 속도를 배가시킬 수 있고, 농가 경영 측면에서 출하시기 및 방법의 조절로 농가 수익향상에 일조할 수 있는 중요한 핵심 기술이다. 이에 대한 많은 연구가 미국과 일본을 중심으로 이루어져 왔으며, 특히 기기에 의한 객관적인 측정방법들이 다양하게 연구되고 있지만 정확도가 낮다. 따라서 제안된 연구에서는 한우의 근내 지방 초음파 영상에 특징점 추출 알고리즘과 classification 알고리즘을 적용하여 한우의 도체 육질을 예측하였다. 실험 결과 제안하는 방법을 적용하였을 경우, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인할 수 있었다.
위성의 발달에 따라 고해상영상이 등장하게 되었고 지표상태 분석에 매우 유용하게 되었다. GeoWatch는 지능형 영상처리 시스템으로서, 고해상도 영상을 이용하여 디지타이징, 지리보정, 강조, 여러 가지 연산, 식생지수 분석, 등을 하여 지표면 분석 등을 할 수 있는 시스템이다. 도한 지능형 분석 방법등 여러 가지 기법을 이용하여 변화지역분석, 토지 분류, 도시정보추출 등을 수행한다. 이 시스템의 강점은 full scene 영상같은 대용량 영상을 다룰 경우 역동적인 알고리즘 저장 방식을 채택하였고, 자동메뉴 생성, 사용자 편의를 위한 비쥬얼 프로그래밍 환경 등을 제공한다. 이 시스템은 또한 위성영상 위에 벡터를 중첩하여 분석하거나 수정 작업을 할 수 있고, 3차원 비행 시뮬레이션도 가능하다. 이 시스템은 영상 처리 모듈 외에도 영상 변환 및 수정 유틸리티 기능을 많이 제공한다. 본 논문에서는 또한 지능형 영상 분석 방법 뿐만 아니라, 대용량처리나, 비쥬얼 프로그램을 위한 디자인 개념을 제공한다.
The purpose of this study was to investigate the inhibitory effect of enzyme activity and anti-proliferation of human cancer cell lines (HCT 116, NCI-H460 and MCF-7) of peanut skin depending on cultivars (Arachis hypogaea L. cv. K-Ol, cv. Sinpalkwang, cv. Daan, cv. Heuksaeng) and extraction solvent. Peanut skin was extracted with 80% ethanol, 80% methanol, 80% acetone, and distilled water, followed by analysis of the enzyme inhibitory activity and anticancer activity. Methanol extract of Daan cultivar most effectively inhibited ${\alpha}$-gluosidase (65.08%, 0.025 mg/mL), tyrosinase (82.49%, 2 mg/mL) and ACE (73.61%, 10 mg/mL). The inhibitory effect of peanut skin extracts on colon cancer cell (HCT-116), lung cancer cell (NCI-H460) and breast cancer cell (MCF-7) growth were investigate using MTT assay. The highest anti-proliferation of cancer cell line of peanut skin extracts was observed in the methanol extract of Daan cultivar. The cell viability on HCT 116, NCI-H460 and MCF-7 cell lines of methanol extracts from peanut skin of Daan cultivar was 48.13%, 41.03%, and 36.02% at $200{\mu}g/mL$, respectively. These results suggest that peanut skin extracts may mediate physiological activity, and provide valuable information for the use of peanut byproduct as a functional food material.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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