• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1031-1031
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• 2001

The mammary gland is made up of remarkably sensitive tissue, which has the capability of producing a large volume of secretion, milk, under normal or healthy conditions. When bacteria enter the gland and establish an infection (mastitis), inflammation is initiated accompanied by an influx of white cells from the blood stream, by altered secretory function, and changes in the volume and composition of secretion. Cell numbers in milk are closely associated with inflammation and udder health. These somatic cell counts (SCC) are accepted as the international standard measurement of milk quality in dairy and for mastitis diagnosis. NIR Spectra of unhomogenized composite milk samples from 14 cows (healthy and mastitic), 7days after parturition and during the next 30 days of lactation were measured. Different multivariate analysis techniques were used to diagnose the disease at very early stage and determine how the spectral properties of milk vary with its composition and animal health. PLS model for prediction of somatic cell count (SCC) based on NIR milk spectra was made. The best accuracy of determination for the 1100-2500nm range was found using smoothed absorbance data and 10 PLS factors. The standard error of prediction for independent validation set of samples was 0.382, correlation coefficient 0.854 and the variation coefficient 7.63%. It has been found that SCC determination by NIR milk spectra was indirect and based on the related changes in milk composition. From the spectral changes, we learned that when mastitis occurred, the most significant factors that simultaneously influenced milk spectra were alteration of milk proteins and changes in ionic concentration of milk. It was consistent with the results we obtained further when applied 2DCOS. Two-dimensional correlation analysis of NIR milk spectra was done to assess the changes in milk composition, which occur when somatic cell count (SCC) levels vary. The synchronous correlation map revealed that when SCC increases, protein levels increase while water and lactose levels decrease. Results from the analysis of the asynchronous plot indicated that changes in water and fat absorptions occur before other milk components. In addition, the technique was used to assess the changes in milk during a period when SCC levels do not vary appreciably. Results indicated that milk components are in equilibrium and no appreciable change in a given component was seen with respect to another. This was found in both healthy and mastitic animals. However, milk components were found to vary with SCC content regardless of the range considered. This important finding demonstrates that 2-D correlation analysis may be used to track even subtle changes in milk composition in individual cows. To find out the right threshold for SCC when used for mastitis diagnosis at cow level, classification of milk samples was performed using soft independent modeling of class analogy (SIMCA) and different spectral data pretreatment. Two levels of SCC - 200 000 cells/$m\ell$ and 300 000 cells/$m\ell$, respectively, were set up and compared as thresholds to discriminate between healthy and mastitic cows. The best detection accuracy was found with 200 000 cells/$m\ell$ as threshold for mastitis and smoothed absorbance data: - 98% of the milk samples in the calibration set and 87% of the samples in the independent test set were correctly classified. When the spectral information was studied it was found that the successful mastitis diagnosis was based on reviling the spectral changes related to the corresponding changes in milk composition. NIRS combined with different ways of spectral data ruining can provide faster and nondestructive alternative to current methods for mastitis diagnosis and a new inside into disease understanding at molecular level.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제37권3호
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• pp.248-257
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• 2009

Vibrio harveyi 쿼럼 센싱 (quorum sensing; QS) 신호전달에 대한 저해제들이 주 신호물질인 N-3-hydroxybutanoyl-L-homoserine lactone(3-OH-$C_4$-HSL)의 분자 구조를 변형함에 의해 개발되었다. 일련의 구조 변형체들인 N-(3-hyoxysulfonyl)-L-homoserine lactones(HSHLs)들은 고체상 유기합성법 (solid-phase organic synthesis method)으로 합성되었다. 이 물질들의 생체내 쿼럼 센싱 저해능이 V. harveyi 발광을 이용한 bloassay를 system에 의해 측정되었을 때, 모두 의미있는 저해효과를 보여주었다. 이 물질들과 3-OH-$C_4$-HSL 수용체 단백질인 LuxN 사이의 상호작용을 분석하기 위하여 LuxN의 신호 결합 부위를 다른 acyl-HSL 결합 단백질들과의 유사성에 기초하여 시험적으로 결정하였다. 이 추정 신호결합 부위의 부분적 삼차구조를 ORCHESTRA program을 이용하여 예측하였으며, 이 부위 내에서 3-OH-$C_4$-HSL와 HSHLs의 결합 형태와 에너지를 계산하였다. 이렇게 모델링을 통해 얻어진 결과와 생체 내 bioassay를 통해 얻어진 결과의 비교를 통해, 수용체 단백질과 그 리간드 사이의 상호 작용에 관한 in silica 해석이 특히 단백질의 삼차 구조에 대한 정보가 제한적인 경우에 보다 나은 저해제 개발을 위한 유용한 방법이 될 수 있음을 제안한다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제41권4호
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• pp.317-325
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• 2007

동적 PET 데이터는 구획모델과 Nonlinear Least Squares(NLS)방법을 사용하여 분석함으로서 각종 생화학적 물질의 생체 대사율 등을 정량화 할 수 있다. 하지만 NLS방법은 변수의 초기 값이 적절하지 않을 경우 지역적인 최소점에 빠지거나 계산시간이 길어 동역학 변수들을 각 화소마다 구해야 하는 파라메터 영상(parametric image) 구성에는 효과적이지 않다. Patlak 도표분석법(PGA)은 비선형 방정식을 선형화하여 값을 추정함으로서 간단하면서 적은 계산량으로 인해 파라메터 영상을 구성하는데 많이 사용되고 있으나 잡음성분과 선형구간 선정에 따라 값이 영향을 받는 단점이 있다. 따라서 이 연구에서는 3구획 비가역 모델에 적합한 다중선형분석법(MLAIR)을 고안하였으며 3구획 비가역 모델의 대표적 예인 $[^{18}F]Fluoride$ PET을 이용하여 미니돼지에서의 뼈 섭취률을 계산하여 PGA방법과 비교 분석해 보았다. 대상 및 방법: 3마리의 미니돼지를 대상으로 100MBq의 $[^{18}F]Fluoride$를 대퇴부 정맥에 주사하면서 ECAT EXAET 47 PET 스캐너를 이용하여 60분간 PET 영상을 얻었다. 케타민과 자일라진을 이용하여 30분 간격으로 마취하였으며 실험동물을 진공 쿠션을 이용하여 반드시 누운 자세로 위치하도록 고정 시켰다. 입력함수인 혈장 내 농도곡선은 대퇴동맥으로부터 스캔 시작과 함께 혈액 채취를 통해 얻었다. ROI분석을 위해 대퇴골두, 척추 뼈, 근육에 ROI를 그려 조직 내 시간-방사능 곡선을 얻었다. $k_4$가 0인 3구획 비가역 모델로부터 MLAIR와 PGA방법을 사용하여 관심영역에서의 뼈 섭취률 $K_i$와 파라메터 영상을 구성하였다. PGA방법은 선형구간의 시작점인 $t^*$선택에 따른 영향을 보기 위해 분석구간을 변화시켜가며 분석하였다. 결과: ROI 분석결과 추정된 $K_i$값은 NLS방법에 비하여 MLAIR방법과 PGA방법 모두에서 과대 추정되었으나 두 분석방법 끼리는 비슷한결과를 보였다. Patlak 기울기는 $t^*$선택에 따라 값이 변하였으며 Patlak 상수는 Fluoride 섭취가 높은 대퇴골두나 척추뼈에서 30분이 지나서야 일정한 값으로 나타났고 섭취가 낮은 근육에서는 10분만에 일정해졌다. 파라메터 영상에서는 제안한 MLAIR방법이 PGA방법에 비해 영상의 질을 향상시킴을 알 수 있었다. 또한 PGA방법을 이용하여 구성한 파라메터 영상은 $t^*$값이 커질수록 급격히 영상의 질이 저하됨을 볼 수 있다. 특히 Fluoride 섭취가 높은 영역에서 Patlak 상수가 일정해지는 시간인 $t^*$값이 30분일 때 파라메터 영상은 MLAIR와 크게 차이가 났다. 결론 결론적으로 제안한 MLAIR방법은 선형구간을 정할 필요 없이 모든 데이터를 사용하는 이점이 있으며 선형적인 방법을 통해 $K_i$값을 얻을 수 있어 계산시간을 단축 시켜 줄 뿐 아니라 잡음성분에 강해 파라메터 영상의 질을 크게 향상 시켜 줌으로 비가역 3구획모델에서의 PGA방법을 대체할 새로운 파라메터 영상구성방법으로 적합할 것이다.

• 생명과학회지
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• 제23권5호
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• pp.609-615
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• 2013

글리세올린 I은 다양한 피부 질환의 예방과 치료에 유용한 물질로 주목을 받아왔다. 그러나 피부 멜라닌 형성에 결정적 역할을 담당하는 포유류의 아데니닐 고리화 효소(이하 mAC)에 대한 직접적인 결합 형태와 상호 작용에 대한 연구는 현재까지 연구 보고된 사례가 없었다. 글리세올린 I 의 mAC 활성 부위에 대한 결합 작용 기작을 규명하기 위하여 우선 글리세올린 I과 SQ22,536 (mAC에 결합하여 mAC의 활성을 억제하는 것으로 이미 잘 알려진 단일 화합 물질)의 mAC에 대한 결합 친화도와 결합 형태를 비교 분석 하였다. 글리세올린 I은 mAC의 활성부위에 존재하는 Asp 1018, Trp 1020, Asn 1025와 각각 3개의 수소결합을 형성하는 것으로 분석되었고 SQ22,536은 mAC 활성부위의 Asp 1018, Asn 1025와 2개의 수소결합을 형성하여 글리세올린 I이 상대적으로 우월하게 결합하는 것으로 분석되었다. 글리세올린 I은 또한 포스콜린(forskolin)에 의해서 유도되는 세포내 멜라닌 형성 2차 신호전달 물질인 cyclic AMP의 생성과 이로인해 유발되는 단백질 인산화 효소 A의 인산화를 효과적으로 억제하는 것을 멜라노마 세포 실험을 통하여 확인하였다. 또한 글리세올린 I 을 장시간 세포에 투여하여도 세포의 생존률에는 영향을 주지 않음을 확인하였다. 본 연구 통하여 규명된 글리세올린 I의 mAC 활성 억제 효능 및 멜라닌 생성 신호전달 기작을 조절하는 성질을 이용하여 향후 흑색종과 같은 다양한 피부 질환 치료제 개발 및 미백화장품 핵심 물질 개발에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 분석과학
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• 제13권4호
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• pp.494-503
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• 2000

암 억제제인 $p16^{INK4A}$ 단백질의 활성부위 84-104번까지의 21개 아미노산으로 이루어진 펩타이드를 합성하여, 이것의 용액상 구조를 CD, $^1H$ NMR 분광법 그리고, 분자 모델링 방법으로 분석하였다. CDK4 그리고 CDK6와 함께 안정된 complex를 형성하는 p16의 활성 펩타이드(84-104 아미노산)는 in vitro에서 pRb를 인산화하는 CDK4/6의 능력을 차단하고, p16단백질의 기능에서 보여주듯이 G1/S상의 세포 Cycle을 차단한다. NOE를 포함하는 $^3J_{NH{\alpha}}$ 스핀결합 상수, $C_{\alpha}H$ 화학적 이동, 아마이드 화학적 이동의 평균 변화 폭 그리고 온도 계수 등은 p16 펩타이드의 이차구조가 helix-turn-helix의 구조를 구성하는 p16단백질과 유사한 2차 구조를 가지고 있음을 보여주었다. NOE에 근거한 거리 및 이면각을 이용한 3.D 기하구조는 p18이나 p19의 대응하는 부위에 대한 결정구조에서 보여준 바와 같이 아미노산 $Gly^{89}-Leu^{91}$(${\varphi}_{i+1}=-79.8^{\circ}$, ${\varphi}_{i+1}=60.2^{\circ}$)사이에는 ${\gamma}$-회전구조를 형성함을 보여주었다. 이렇게 비교적 단단한 구조를 형성하고 있는 ${\gamma}$-회전구조부위는 p16펩타이드 구조를 안정시키며, CDK를 인식하는 부위로 작용할 수 있다. 이러한 ${\gamma}$-회전구조는 항암제 선도물질을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.