We studied the dielectric layer effect on the electro-optical (EO) properties of liquid crystal (LC) devices together with numerical simulations. Recently, it has been reported that the surface dielectric layer affects significantly the EO performances of LC microlens arrays and wide-viewing LC displays. it is found that the operation voltage of the LC device decreases with increasing the dielectric constant or with decreasing the thickness of the dielectric polymer layer. The experimental data agree well with theoretical results predicted in a simple dielectric model within the continuum formalism.
The aim of this study was to investigate whether a water extract of L. cladonioides (LC) has an anti-obesity effect in 3T3-L1 cells and obese mice. Treatment of differentiated 3T3-L1 adipocytes with LC caused a significant increase in glycerol release and reduced the protein expression of the adipogenic transcription factors, $PPAR{\gamma}$ and C/$EBP{\alpha}$. In an animal model, obese mice were artificially induced by a high fat diet for 10 weeks. Experimental groups were treated with LC (100 mg/kg/day) by gavage for the next 10 weeks. At the end of experiment, the body weight of the LC group mice was reduced by 14.2% compared to the high fat diet (HFD) group. The treatment also decreased liver (31.0%), epididymal (18.0%) and retroperitoneal (19.3%) adipose tissue, and kidney (6.7%) weights, respectively, compared with those of the HFD group. LC prevented diet-induced increases in the serum level of TC (22.6%), TG (11.6%), and glucose (35.0%), respectively, compared with the HFD group. However, the HDL-C level was higher in the LC group (26.1%) than the HFD group. The results of this study thus suggest that LC suppressed lipid accumulation and expression of adipogenic transcription factors, and increased the amount of glycerol release. LC also indicated an anti-obese and anti-hyperlipidemic effect.
This study aimed to compare a microparticle enzyme immunoassay (MEIA) with a liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC/MS/MS) technique for the measurement of tacrolimus concentrations in adult liver transplant recipients, to investigate how the assay choice influenced the population pharmacokinetics of tacrolimus and to identify patient characteristics that affected pharmacokinetic parameters in each assay. Tacrolimus concentrations from 29 liver (n=52 paired-samples) transplant recipients measured by both MEIA and LC/MS/MS were used to evaluate the performance of these methods in the clinical setting. Tacrolimus pharmacokinetics was studied independently using MEIA and LC/MS/MS data in 70 adult patients using a population approach performed with NONMEM. Patient characteristics which influenced pharmacokinetic parameters in each assay were compared. The relation between LC/MS/MS and MEIA measurements was best described by the regression equation MEIA=1.465*LC/MS/MS-1.336 (r=0.91). Multiple linear regression analysis showed significant inverse relationships between assay difference and hematocrit (Hct) (p<0.025) in liver graft recipients. In MEIA, the population estimate of tacrolimus CL/F and apparent volume of distribution (Vd/F) were found to be 10.1 L/h and 226 L, and in LC/MS/MS, 13 L/h and 305 L respectively. Neither patient's age, weight, gender, grafted hepatic weight, albumin concentration, nor markers of liver function influenced tacrolimus CL/F The final model of CL/F was found to be 10.1+(Hct/Hct mean)$^{12.0}$ in MEIA and 13+(1+Hct/578) in LC/MS/MS indicating that CL/F was influenced by hematocrit.
Ranga, Rao;Sarada, A.R.;Baskaran, V.;Ravishankar, G.A.
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.19
no.11
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pp.1333-1341
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2009
Haematococcus pluvial is, a green alga, accumulates astaxanthin (3,3'-dihydroxy-$\beta$,$\beta$'-carotene-4,4'-dione) upto 2-3% on a dry weight basis. In the present study, identification of carotenoids from Haematococcus cyst cell extract by HPLC and LC-MS (APCI) and their antioxidant properties were evaluated in in vitro model systems. The extract exhibited 89% and 78% antioxidant activities in the $\beta$-carotene linoleate model and the hydroxyl radical scavenging model, at 9 ppm of total carotenoid, respectively. The extract also showed 80%, 85%, and 79% antioxidant activities against lipid peroxidation in the kidney, brain, and liver of rats. Low-density lipoprotein oxidation induced by $Cu^{2+}$ ions was also protected (45%, 64%, and 75%) by the extract in a dose-dependent manner with different carotenoid levels. Thiobarbituric acid reactive substances concentration in the blood, liver, and kidney of rats were also significantly (p<0.005) decreased in H. pluvialis-treated rats. The potent antioxidant activity is attributable to various carotenoids present in the extract.
Eun-Been Choi;Si-On Kim;Seung-Won Choi;Jae-Hee Kim;Young-Kyun Kim;Dong-Kyun Han
Journal of radiological science and technology
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v.46
no.6
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pp.535-542
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2023
This study aimed to implement a deep learning model that can perform quantitative quality control through ACTS software used for quantitative evaluation of ACR phantom in CT quality control and evaluate its usefulness. By changing the scanning conditions, images of three modules of the ACR phantom's slice thickness (ST), low contrast resolution (LC), and high contrast resolution (HC) were obtained and classified as ACTS software. The deep learning model used ResNet18, implementing three models in which ST, HC, and LC were learned with epoch 50 and an integrated model in which three modules were learned with Epoch 10, 30, and 50 at once. The performance of each model was evaluated through Accuracy and Loss. When comparing and evaluating the accuracy and loss function values of the deep learning models by ST, LC, and HC modules, the Accuracy and Loss of the HC model were the best with 100% and 0.0081, and in the integrated model according to the Epoch value, Accuracy and Loss with epoch 50 were the best with 96.29% and 0.1856. This paper showed that quantitative quality control is possible through a deep learning model, and it can be used as a basis and evidence for applying deep learning to the CT quality control.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.2
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pp.840-845
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2013
In this paper, the broadband frequency double down-converter based on LC filter technologies has been designed and implemented, and its performances are introduced. The Designed frequency double down-converter is consisted with a low-noise amplifier, mixer, IF amplifier, LC filter, DC-block capacitor and RF-bypass capacitor. Especially, instead of active devices of a typical converter, the suggested converter designed using passive devices to provide both low-power consumption and low-cost model. As results of the measurement, the implemented frequency double down-converter realizes the broadband performance with the bandwidth of 100MHz (13~113MHz) at the center frequency of 63MHz, and its gain is approximately 40dB.
A dynamic analysis of an amorphous silicon (a-Si) thin film transistor liquid crystal display (TFT-LCD) pixel is presented using new a-Si TFT and liquid crystal (LC) capacitance models for a Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis (SPICE) simulator. This dynamic analysis will be useful when predicting the performance of LCDs. The a-Si TFT model is developed to accurately estimate a-Si TFT characteristics of a bias-dependent gate to source and gate to drain capacitance. Moreover, the LC capacitance model is developed using a simplified diode circuit model. It is possible to accurately predict TFT-LCD characteristics such as flicker phenomena when implementing the proposed simulation model.
Jeong Han Kim;Yong Joon Cho;Won Hyeok Choe;So Young Kwon;Byung-Chul Yoo
The Korean journal of internal medicine
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v.39
no.2
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pp.248-260
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2024
Background/Aims: The model for end-stage liver disease (MELD) serves as an indicator for short-term mortality among patients diagnosed with liver cirrhosis (LC) and is used to prioritize patients for liver transplantation. In 2021, the updated version of MELD, MELD-3.0, was introduced to improve the accuracy of the mortality prediction of MELD. Therefore, this study aimed to compare the efficacy of MELD 3.0 and MELD-Na in predicting mortality among Korean patients with LC. Methods: A retrospective review was conducted using the medical records of patients diagnosed with LC who were admitted to Konkuk University Hospital From 2011 to 2021. The study calculated the predictive values of MELD-Na and MELD-3.0 for 3- and 6-months mortality using the area under the receiver operating curve (AUROC) and compared the results using the DeLong test. Results: Of the 3,034 patients enrolled in the study, 339 (11.2%) died within 3 months and 421 (14.4%) died within 6 months. The AUROCs values for predicting 3 months mortality were 0.846 for MELD-Na and 0.851 for MELD-3.0. The corresponding AUROC values for predicting 6 months mortality were 0.843 for MELD-Na and 0.848 for MELD-3.0. MELD-3.0 exhibited better discrimination ability than MELD-Na for both 3 (p = 0.03) and 6 months mortality (p = 0.01). Conclusions: Our study found a significant difference between the performance of MELD-3.0 and MELD-Na in Korean patients with LC.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.31
no.9
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pp.825-830
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2009
Pharmaceutical compounds enter the water environment through the diverse pathways. Because their concentration in the water environment was frequently detected in the level of ppt to ppb, the monitoring system should be optimized as much as possible for finding appropriate management policies and technical solutions. One Factor At a Time (OFAT) approach approximating the response with a single variable has been preferred for the optimization of LC-MS/MS operational conditions. However, it is common that variables in analytical instruments are interdependent. Therefore, the best condition could be found by using the statistical optimization method changing multiple variables at a time. In this research, response surface analysis (RSA) was applied to the LC-MS/MS analysis of emerging antibiotic compound, sulfamethoxazole, for the best sensitivity. In the screening test, fragmentation energy and collision voltage were selected as independent variables. They were changed simultaneously for the statistical optimization and a polynomial equation was fit to the data set. The correlation coefficient, $R^2$ valuerepresented 0.9947 and the error between the predicted and observed value showed only 3.41% at the random condition, fragmentation energy of 60 and collision voltage of 17 eV. Therefore, it was concluded that the model derived by RSA successfully predict the response. The optimal conditions identified by the model were fragmentation energy of 116.6 and collision voltage of 10.9 eV. This RSA can be extensively utilized for optimizing conditions of solid-phase extraction and liquid chromatography.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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