Hepatitis B virus (HBV) genome P-encoded protein HBV DNA polymerase (Pol) has long been known as a reverse transcriptase during HBV replication. In this study, we investigated the impact of HBV Pol on host cellular processes, mainly apoptosis, and the underlying mechanisms. We showed a marked reduction in apoptotic rates in the HBV Pol-expressed HepG2 cells compared to controls. Moreover, a series of assays, i.e., yeast two-hybrid, GST pull-down, co-immunoprecipitation, and confocal laser scanning microscopy, identified the host factor eEF1A2 to be associated with HBV Pol. Furthermore, knockdown of eEF1A2 gene by siRNA abrogated the HBV Pol-mediated anti-apoptotic effect with apoptosis induced by endoplasmatic reticulum (ER) stress-inducer thapsigargin (TG), thus suggesting that the host factor eEF1A2 is essential for HBV Pol's anti-apoptosis properties. Our findings have revealed a novel role for HBV Pol in its modulation of apoptosis through integrating with eEF1A2.
In order to investigate the application of 3D base-seismic isolation system in nuclear power plants (NPPs), comprehensive analysis of constitution and design theory for 3-dimensional combined isolation bearing (3D-CIB) was presented and derived. Four different vertical stiffness of 3D-CIB was designed to isolate the nuclear island (NI) building. This paper aimed at investigating the isolation effectiveness of 3D-CIB through modal analysis and dynamic time-history analysis. Numerical results in terms of dynamic response of 3D-CIB, relative displacement response, acceleration and floor response spectra (FRS) of the superstructure were compared to validate the reliability of 3D-CIB in mitigating seismic response. The results showed that 3D-CIB can significantly attenuate the horizontal acceleration response, and a fair amount of the vertical acceleration response reduction of the upper structure was still observed. 3D-CIB plays a significant role in reducing the horizontal and vertical FRS, the vertical FRS basically do not vary with the floor height. The smaller the vertical stiffness of 3D-CIB is, the better the vertical isolation effectiveness is, whereas, it will increase the displacement and the rocking effect of superstructure. Although the advantage of 3D-CIB is that the vertical stiffness can be flexibly adjusted, it should be designed by properly accounting for the balance between the isolation effectiveness and displacement control including rocking effect. The results of this study can provide the technical basis and guidance for the application of 3D-CIB to engineering structure.
It has been demonstrated that APPL1 (adaptor protein, phosphotyrosine interacting with PH domain and leucine zipper 1) is involved in the regulation of several growth-related signaling pathways and thus closely associated with the development and progression of some cancers. Diallyl trisulfide (DAT), a garlic-derived bioactive compound, exerts selective cytotoxicity to various human cancer cells through interfering with pro-survival signaling pathways. However, whether and how DAT affects survival of human hepatocellular carcinoma (HCC) cells remain unclear. Herein, we tested the hypothesis of the involvement of APPL1 in DAT-induced cytotoxicity in HCC HepG2 cells. We found that Lys 63 (K63)-linked polyubiquitination of APPL1 was significantly decreased whereas phosphorylation of APPL1 at serine residues remained unchanged in DAT-treated HepG2 cells. Compared with wild-type APPL1, overexpression of APPL1 K63R mutant dramatically increased cell apoptosis and mitigated cell survival, along with a reduction of phosphorylation of STAT3, Akt, and Erk1/2. In addition, DAT administration markedly reduced protein levels of intracellular TNF receptor-associated factor 6 (TRAF6). Genetic inhibition of TRAF6 decreased K63-linked polyubiquitination of APPL1. Moreover, the cytotoxicity impacts of DAT on HepG2 cells were greatly attenuated by overexpression of wild-type APPL1. Taken together, these results suggest that APPL1 polyubiquitination probably mediates the inhibitory effects of DAT on survival of HepG2 cells by modulating STAT3, Akt, and Erk1/2 pathways.
Inevitable response loss under complex operational conditions significantly affects the integrity and quality of measured data, leading the structural health monitoring (SHM) ineffective. To remedy the impact of data loss, a common way is to transfer the recorded response of available measure point to where the data loss occurred by establishing the response mapping from measured data. However, the current research has yet addressed the structural condition changes afterward and response mapping learning from a small sample. So, this paper proposes a novel data driven structural response reconstruction method based on a sophisticated designed generating adversarial network (UAGAN). Advanced deep learning techniques including U-shaped dense blocks, self-attention and a customized loss function are specialized and embedded in UAGAN to improve the universal and representative features extraction and generalized responses mapping establishment. In numerical validation, UAGAN efficiently and accurately captures the distinguished features of structural response from only 40 training samples of the intact structure. Besides, the established response mapping is universal, which effectively reconstructs responses of the structure suffered up to 10% random stiffness reduction or structural damage. In the experimental validation, UAGAN is trained with ambient response and applied to reconstruct response measured under earthquake. The reconstruction losses of response in the time and frequency domains reached 16% and 17%, that is better than the previous research, demonstrating the leading performance of the sophisticated designed network. In addition, the identified modal parameters from reconstructed and the corresponding true responses are highly consistent indicates that the proposed UAGAN is very potential to be applied to practical civil engineering.
Jiajia, Hao;Xinqun, Zhu;Yang, Yu;Chunwei, Zhang;Jianchun, Li
Smart Structures and Systems
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제30권6호
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pp.673-686
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2022
Deep learning algorithms for Structural Health Monitoring (SHM) have been extracting the interest of researchers and engineers. These algorithms commonly used loss functions and evaluation indices like the mean square error (MSE) which were not originally designed for SHM problems. An updated loss function which was specifically constructed for deep-learning-based structural damage detection problems has been proposed in this study. By tuning the coefficients of the loss function, the weights for damage localization and quantification can be adapted to the real situation and the deep learning network can avoid unnecessary iterations on damage localization and focus on the damage severity identification. To prove efficiency of the proposed method, structural damage detection using convolutional neural networks (CNNs) was conducted on a truss bridge model. Results showed that the validation curve with the updated loss function converged faster than the traditional MSE. Data augmentation was conducted to improve the anti-noise ability of the proposed method. For reducing the training time, the normalized modal strain energy change (NMSEC) was extracted, and the principal component analysis (PCA) was adopted for dimension reduction. The results showed that the training time was reduced by 90% and the damage identification accuracy could also have a slight increase. Furthermore, the effect of different modes and elements on the training dataset was also analyzed. The proposed method could greatly improve the performance for structural damage detection on both the training time and detection accuracy.
The aim of the present study was to evaluate the effectiveness of Lycium barbarum polysaccharide (LBP) on lipid oxidation and protein degradation in Tan sheep meatballs during the frozen period. The meatballs were treated with LBP at 0.01%, 0.02%, and 0.03% and stored at -18±1℃ for 0, 3, 6, 9, and 12 weeks. The effects of LBP treatment were investigated using the contents of total volatile basic nitrogen (TVB-N), texture profile (TP), thiobarbituric acid reactive substances (TBARS), colour, and pH values, compared with 0.02% butylated hydroxytoluene treatment and the blank control. The results showed that LBP treatment significantly decreased TBARS content compared with the control, which confirmed LBP to be a highly effective component in preventing lipid oxidation of Tan sheep meatballs during frozen storage, and protein degradation in Tan sheep meatballs had a significant inhibition effect because of TVB-N value reduction. In addition, the colour, TP and pH values of meatballs treated with LBP were improved dramatically. To further determine the quality changes of the blank control and all treated groups during storage, the comprehensive score evaluation equation based on principal component analysis was obtained: Y=0.51632Y1+0.29589Y2 (cumulative contribution rate=81.221%), and the 0.02% LBP-treated group had a higher comprehensive score than the other groups, and the quality of LBP-treated meatballs was better as well. In summary, LBP may reduce or inhibit lipid oxidation and protein degradation, and enhance overall quality and shelf-life in prepared meat products.
This paper presents a vibration displacement measurement and damage identification method for a space truss structure from its vibration videos. Features from Accelerated Segment Test (FAST) algorithm is combined with adaptive threshold strategy to detect the feature points of high quality within the Region of Interest (ROI), around each node of the truss structure. Then these points are tracked by Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) algorithm along the video frame sequences to obtain the vibration displacement time histories. For some cases with the image plane not parallel to the truss structural plane, the scale factors cannot be applied directly. Therefore, these videos are processed with homography transformation. After scale factor adaptation, tracking results are expressed in physical units and compared with ground truth data. The main operational frequencies and the corresponding mode shapes are identified by using Subspace Stochastic Identification (SSI) from the obtained vibration displacement responses and compared with ground truth data. Structural damages are quantified by elemental stiffness reductions. A Bayesian inference-based objective function is constructed based on natural frequencies to identify the damage by model updating. The Success-History based Adaptive Differential Evolution with Linear Population Size Reduction (L-SHADE) is applied to minimise the objective function by tuning the damage parameter of each element. The locations and severities of damage in each case are then identified. The accuracy and effectiveness are verified by comparison of the identified results with the ground truth data.
This study aims to develop knee protectors that provide high safety and fitness, while incorporating a motion-adaptable 3D-printed pad. These protectors were evaluated by individuals who experience knee discomfort or pain. The results are as follows. First, the 3Dprinted pad design of a hexagonal mesh structure, which is modeled for excellent appearance and knee movement. Each unit of the mesh has a outer layer of 2mm thick, a spacer layer of 1 mm in diameter, and is connected by a 1.5 mm bridge. The bridge was extended up to 1.2 cm. Second, the knee brace was designed in three types - cylinder, strap, and combination by Universal design. Impact protection measurements of the three knee protectors demonstrated roughly 80% reduction in impact. Third, based on usability evaluation, cylinder type protectors have the highest ratings in most areas, primarily because of their ease of use. The strap type protector received positive reviews in terms of appearance and care, and the combination type provided stable knee protection. This study demonstrated the potential industrial application of 3D printing technology by designing and evaluating protective products for the human body. The results of this study are expected to aid knee protector manufacturers in developing practical products and promoting the development of protective equipment for other body parts or purposes.
Kai. Li.;Robert Tiong L. K.;Maria Balatbat ;David Carmichael
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.272-275
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2009
Carbon finance is the investment in Greenhouse Gas (GHG) emission reduction projects in developing countries and countries with economies in transition within the framework of the Kyoto Protocol's Clean Development Mechanism (CDM) or Joint Implementation (JI) and with creation of financial instruments, i.e., carbon credits, which are tradable in carbon market. The additional revenue generated from carbon credits will increase the bankability of projects by reducing the risks of commercial lending or grant finance. Meantime, it has also demonstrated numerous opportunities for collaborating across sectors, and has served as a catalyst in bringing climate issues to bear in projects relating to rural electrification, renewable energy, energy efficiency, urban infrastructure, waste management, pollution abatement, forestry, and water resource management. Establishing additionality is essential for successful CDM project development. One of the key steps is the investment analysis. As guided by UNFCCC, financial indicators such as IRR, NPV, DSCR etc are most commonly used in both Option II & Option III. However, economic indicator such as Economic Internal Rate of Return(EIRR) are often overlooked in Option III even it might be more suitable for the project. This could be due to the difficulties in economic analysis. Although Asian Development Bank(ADB) has given guidelines in evaluating EIRR, there are still large amount of works have to be carried out in estimating the economic, financial, social and environmental benefits in the host country. This paper will present a case study of a CDM development of a 18 MW hydro power plant with carbon finance option in central Vietnam. The estimation of respective factors in EIRR, such as Willingness to Pay(WTP), shadow price etc, will be addressed with the adjustment to Vietnam local provincial factors. The significance of carbon finance to Vietnam renewable energy development will also be addressed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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