Objective: To explore the clinical efficacy of gemcitabine concomitant with nedaplatin and drug resistance in the treatment of non-small cell lung cancer (NSCLC) and associated molecular predicators. Materials and Methods: A total of 68 patients diagnosed with NSCLC by histology served as the study objects and were randomly divided into an observation group treated with gemcitabine concomitant with nedaplatin and a control group with cisplatin concomitant with gemcitabine, 34 cases for each group. Short-term and long-term efficacies, adverse responses as well as the expression of nucleotide excision repair cross complementing 1 (ERCC1), ribonucleotide reductase subunit M1 (RRM1) and lung resistance-related protein (LRP) in NSCLC tissues in both groups were assessed. Results: The short-term objective response rate (ORR) and disease control rate (DCR) were 35.3% (12/34) and 76.5% (26/34) in the observation group and 38.2% (13/34) and 85.3% (29/34) in the control group, respectively, the differences not being statistically significant. The time to progression (TTP) in both groups were 1~12 months, while the median TTP was 135 d and 144 d, respectively. Though the survival was slightly higher in the control group, there were no significant differences in TTP and survival time. The rates of decreased hemoglobin, vomiting and nausea as well as renal toxicity were evidently lower in the observation group, while other adverse responses demonstrated no significant difference. The positive expression rates of ERCC1, RRM1 and LRP were 47.1% (16/34), 61.8% (21/34) and 64.7% (22/34) in the observation group, respectively. Compared with negative ERCC1 expression, ORR had decreasing trend and the overall survival time (OS) decreased significantly in patients with positive ERCC1 expression, which were markedly decreased by the positive expressions of RRM1 and LRP. Conclusions: Gemcitabine concomitant with nedaplatin has significant effects in the treatment of NSCLC, with an adverse response rate obviously lower than for cisplatin concomitant with gemcitabine, suggesting that wider use in the clinic is warranted. Additionally, the positive expressions of ERCC1, RRM1 and LRP may increase patient drug resistance, so they can be applied as the chemotherapeutic predicators to guide individualized therapy of NSCLC patients.
Park, In-Bae;Park, Jeong-Wook;Kim, Jeong-Mok;Jung, Soon-Teck;Kang, Seong-Gook
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.34
no.4
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pp.519-523
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2005
Soybean paste (Doenjang) was prepared by adding Lotus root powder (LRP) at $5\~15\%$ (w/w) to improve quality of the Doenjang and to give some functional properties. Moisture content was ranged about $50.05\~54.04\%$ and amino nitrogen content was $635\~648\;mg\%$ following the LRP contents. Crude protein amounts were $11.55\~12.56\%$ that was no difference between test samples. Carbohydrates contents increased $1.5\~2$ times in the test samples than the control depending on the LRP contents. However, contents of crude lipid $(6.99\~8.55\%)$ and ash $(13.99\~15.17\%)$ were decreased as increased the amounts of LRP. The pH of the product was decreased until 45 days during aging period and then slightly increased without significantly differences among test samples. The values of acidity were $1.85\~2.18\%$ at the early stage of aging but slightly increased with further aging. The total phenolic content in the Doenjang adding $15\%$ LRP was $461.8\;mg\%$ which is higher than $368.6\;mg\%$ in the control. Doenjang prepared with LRP showed an anti-browning effect of the product itself.
Recently, as studies about Artificial Neural Network (ANN) are actively progressing, studies for predicting water quality of rivers using ANN are being conducted. However, it is difficult to analyze the operation process inside ANN, because ANN is form of Black-box. Although eXplainable Artificial Intelligence (XAI) is used to analyze the computational process of ANN, research using XAI technology in the field of water resources is insufficient. This study analyzed Multi Layer Perceptron (MLP) to predict Water Temperature (WT), Dissolved Oxygen (DO), hydrogen ion concentration (pH) and Chlorophyll-a (Chl-a) at the Dasan water quality observatory in the Nakdong river using Layer-wise Relevance Propagation (LRP) among XAI technologies. The MLP that learned water quality was analyzed using LRP to select the optimal input data to predict water quality, and the prediction results of the MLP learned using the optimal input data were analyzed. As a result of selecting the optimal input data using LRP, the prediction accuracy of MLP, which learned the input data except daily precipitation in the surrounding area, was the highest. Looking at the analysis of MLP's DO prediction results, it was analyzed that the pH and DO a had large influence at the highest point, and the effect of WT was large at the lowest point.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.24
no.65
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pp.81-88
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2001
In logistics decision making, Key elements in the design of any physical distribution are the location of depots and the distribution of goods from the depots to the customers. Considering open and close the depots, This paper presents a flexible analysis on the combined location-routing problem(LRP) the case for variation capacity of vehicle and customers demands each. The scenario examples are given the use of heuristic(Saving-Drop) in LRP types. The results is useful in apply to the logistics environment changes.
Park, Hye-Jeong;Jeon, Tae-Eun;Kim, Yong-Seob;Jin, Hyun-Soek;Park, Sangjung
Biomedical Science Letters
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v.26
no.1
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pp.28-36
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2020
High blood pressure (HTN) is a condition in which blood pressure is kept higher than normal. Blood pressure trait measures systolic blood pressure (SBP) which is the highest pressure and diastolic blood pressure (DBP) which is the lowest blood pressure. Pulse pressure (PP) is the difference between systolic and diastolic blood pressure. Hypertension is known as a disease caused by the interaction of the environment and genetic factors. To date, studies have been conducted to find genes associated with hypertension. Genome-Wide Association Study (GWAS) analysis using European data from the UK Biobank reported new 535 loci were associated with blood pressure trait. Among them, 12 genes have been reported to have a significant correlation with SBP, DBP and PP. In the study, 12 genes polymorphisms were extracted based on KARE (Korean association resource) and then we performed linear regression of blood pressure trait. As a result, 6 SNPs of the 3 genes (rs12355413 and rs11006736 of ARMC4, rs2290883, rs2290884 and rs11039014 of LRP4, rs7234941 of BCL2) showed statistically significant correlation (P<0.05) with blood pressure trait. Of the 3 genes, 6 SNPs in 2 genes (rs9651357, rs12355413, rs11006736, rs1889522 of ARMC4 and rs4987774, rs7234941 of BCL2) showed significant correlation with hypertension. These results suggest that genetic polymorphisms of ARMC4, LRP4 and BCL2 genes are associated with blood pressure traits and hypertension in Korean population. Moreover, we expected to help understand the pathogenesis of hypertension.
Hong, Joon Ki;Suh, Eun Jung;Lee, Su Young;Song, Cheon Young;Lee, Seung Bum;Kim, Jin A;Lee, Soo In;Lee, Yeon-Hee
Journal of Plant Biotechnology
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v.42
no.3
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pp.204-214
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2015
SHI-RELATED SEQUENCE (SRS) genes are plant-specific transcription factors that contain a zinc-binding RING finger motif, which play a critical role in plant growth and development. Among Brassica rapa SRS genes, BrSRS7 and BrLRP1 genes, isolated from shoot apical regions are important regulators of plant growth and development. In order to explore the function of BrSRS genes in horticultural plant growth and development, two constructs containing BrSRS7 and BrLRP1 under the control of a cauliflower mosaic virus 35S promoter were introduced into petunia by Agrobacterium-mediated transformation. The resulting transgenic plants were dwarf and compact plants with reduced plant height and diameter. Additionally, these transgenic plants had upward-curled leaves of narrow width and short internodes. Interestingly, the flower shapes of petunia were different among transgenic plants harboring different kinds of SRS genes. These phenotypes were stably inherited through generations $T_2$ and $T_3$. Semi-quantitative RT-PCR analyses of transgenic plants revealed that BrSRS7 and BrLRP1 regulate expression of gibberellin (GA)- and auxinrelated genes, PtAGL15- and PtIAMT1-related, involved in shoot morphogenesis. These results indicate that the overexpression of BrSRS7 and BrLRP1 genes suppressed the growth and development of petunia by regulating expression of GA- and auxin-related genes. From these data, we deduce that BrSRS7 and BrLRP1 genes play an important role in the regulation of plant growth and development in petunia. These findings suggest that transformation with the BrSRS genes can be applied to other species as a tool for growth retardation and modification of plant forms.
The repair and maintenance planning is the principal transaction to prevent from the degradation of apartment buildings to prolong their lives. Various building components as part of living area should be maintained properly and timely before critical defects are realized, then the building life might be extended until the limit of its usability. In other words, various building components such as utilities, finishes and structural members are needed to be repaired and replaced in different time interval after completion. To do this systematically, a maintenance management system for Long-Range Planning (LRP) needs developing. The LRP should be figured out based on the forecast of repairing and replacing cycle of building components according to work trades. And the precise forecast of repairing and replacing time of the components helps to enhance the usability of the developed system. The purpose of this paper is to suggest a system with which apartment building managers carry out the tasks of periodical check, diagnosis and replacement of building components based on the maintenance calendar. By using the system, they can easily forecast repairing and replacing time of the components with the consideration of life cycle of building materials and build the LRP.
Chemoresistance remains the major obstacle to successful therapy of cancer. In order to understand the mechanism of multidrug resistance (MDR) that is frequently observed in lung cancer patients, here we studied the contribution of MDR-related proteins by establishing lung cancer cell lines with acquired resistance against etoposide. We found that human H460 lung cancer cells responded to etoposide more sensitively than A549 cells. Among MDR-related proteins, the expression of p-glycoprotein (Pgp) and lung resistance protein (LRP) were much higher in A549 cells compared with that in H460 cells. When we established H460-R1 and -R2 cell lines by progressive exposure of H460 cells to increasing doses of etoposide, the response against etopbside as well as doxorubicin was greatly reduced in R1 and R2 cells, suggesting MDR induction. Induction of MDR was not accompanied by a decrease in the intracellular accumulation of etoposide and the expression of MDR-related proteins that function as drug efflux pumps such as Pgp and MRP1 was not changed. We found that the acquired resistance paralleled an increased expression of LRP in H460 cells. Taken together, our data suggest the implicative role of LRP in mediating MDR in lung cancer.
In this paper, the importance of input factors of a DNN (Deep Neural Network) PM2.5 forecasting model using LRP(Layer-wise Relevance Propagation) is analyzed, and forecasting performance is improved. Input factor importance analysis is performed by dividing the learning data into time and PM2.5 concentration. As a result, in the low concentration patterns, the importance of weather factors such as temperature, atmospheric pressure, and solar radiation is high, and in the high concentration patterns, the importance of air quality factors such as PM2.5, CO, and NO2 is high. As a result of analysis by time, the importance of the measurement factors is high in the case of the forecast for the day, and the importance of the forecast factors increases in the forecast for tomorrow and the day after tomorrow. In addition, date, temperature, humidity, and atmospheric pressure all show high importance regardless of time and concentration. Based on the importance of these factors, the LRP_DNN prediction model is developed. As a result, the ACC(accuracy) and POD(probability of detection) are improved by up to 5%, and the FAR(false alarm rate) is improved by up to 9% compared to the previous DNN model.
The increase in the productivity and the assurance of quality machining on the NC machines depends on, amongst other things, the perfection of the programming using adequate methods of interpolation. The programming language is until now based on the code ISO 6983 which defines the principles of the code G. This latter is not well adapted to the new strategies of machining imposed by the machining of complex surfaces and machining at high speed with the increasingly more severe requirements of precision. The CNC which adopt the interpolation of NURBS (Non Uniform Rational B-spline) are very rare (FANUC Siemens${\ldots}$). Based on the advantages of NURBS (continuity, flexibility, smoothing$.{\ldots}$), new formats G are currently developed but their use is still very limited. Our work consists on putting forward these new approaches of programming using the interpolation of NURBS. For this reason, a program capable to trace NURBS trajectories under Visual BASIC 6.0 was developed. This program was used thereafter in CAM software for the generation of NURBS formats like their new formats NC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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