Sugar beet (Beta vulgaris L.) is known as a key product for agriculture in several countries across the world. Beet soil-borne virus (BSBV) triggers substantial economic damages to sugar beet by reducing the quantity of the yield and quality of the beet sugars. We conducted the present study to report the complete genome sequences of two BSBV isolates in Turkey for the first time. The genome organization was identical to those previously established BSBV isolates. The tripartite genome of BSBV-TR1 and -TR3 comprised a 5,835-nucleotide (nt) RNA1, a 3,454-nt RNA2, and a 3,005-nt RNA3 segment. According to sequence identity analyses, Turkish isolates were most closely related to the BSBV isolate reported from Iran (97.83-98.77% nt identity). The BSBV isolates worldwide (n = 9) were phylogenetically classified into five (RNA-coat protein read through gene [CPRT], TGB1, and TGB2 segments), four (RNA-rep), or three (TGB3) lineages. In genetic analysis, the TGB3 revealed more genetic variability (Pi = 0.034) compared with other regions. Population selection analysis revealed that most of the codons were generally under negative selection or neutral evolution in the BSBV isolates studied. However, positive selection was detected at codon 135 in the TGB1, which could be an adaptation in order to facilitate the movement and overcome the host plant resistance genes. We expect that the information on genome properties and genetic variability of BSBV, particularly in TGB3, TGB1, and CPRT genes, assist in developing effective control measures in order to prevent severe losses and make amendments in management strategies.
Since a large text corpus contains hundred-thousand unique words, text data is one of the typical large-dimensional data. Therefore, various feature selection methods have been proposed for dimension reduction. Feature selection methods can improve the prediction accuracy. In addition, with reduced data size, computational efficiency also can be achieved. The chi-square statistic and the information gain are two of the most popular measures for identifying interesting terms from text data. In this paper, we investigate the theoretical properties of the chi-square statistic and the information gain. We show that the two filtering metrics share theoretical properties such as non-negativity and convexity. However, they are different from each other in the sense that the information gain is prone to select more negative features than the chi-square statistic in imbalanced text data.
The purpose of this study was to elicit types of food-related lifestyle of undergraduates and to examine the relationship between each ape of food-related lifestyle and an attribute of selecting a restaurant. Self-administrated questionnaires were completed by 368 students and data were analysed by frequency, factor, reliability and canonical correlation. Five factors were obtained from factor analysis of food-related lifestyle ; Factor1 'health seeking type', Factor2 'taste seeking type', Factor3 'Popularity seeking type', Factor4 'safety seeking type', Factor5 'mood seeking type'. Restaurant selection attribute were extracted into six factors, Factor1 'taste and service', Factor2 'interior‘, Factor3 'convenient for approach', Factor4 'marketing strategy', Factor5 'food quality', Factor6 ’menu and price‘ Canonical correlation analysis showed two significant functions. Canonical function1 showed that food-related lifestyles of taste seeking type and safety seeking type were indicated to have significant positive relationships with the food qualify, taste and service in the restaurant selection attributes. Canonical function2 also showed that a significant positive relationships between health seeking type and accessibility, and a significant negative relationships between health seeking type and taste & service and between health seeking type and menu & price. Finally the result of the study provide some insight into the types of marketing stratagem that can be effectively used by operator who manage restaurant.
Objective: The growth, carcass and retail cut yield records on 1,428 Hanwoo steers obtained through progeny testing were analyzed in this study, and their heritability and genetic relationships among the traits were estimated using animal models. Methods: Two different models were compared in this study. Each model was fitted for different fixed class effects, date of slaughter for carcass traits and batch of progeny test live measurement traits, and a choice of covariates (carcass weight in Model 1 or backfat thickness in Model 2) for carcass traits. Results: The differences in body composition among individuals were deemed being unaffected by their age at slaughter, except for carcass weight and backfat thickness. Heritability estimates of body size measurements were 0.21 to 0.36. Heritability estimates of retail cut percentage were high (0.56 from Model 1 and 0.47 from Model 2). And the heritability estimates for loin muscle percentage were 0.36 from Model 1 and 0.42 from Model 2, which were high enough to consider direct selection on carcass cutability traits as effective. The genetic correlations between body size measurements and retail cut ratio (RCR) were close to zero. But, some negative genetic correlations were found with chest girths measured at yearling (Model 1) or at 24 months of age or with chest widths. Loin muscle ratio (LMR) was genetically negatively correlated with body weights or body size measurements, in general in Model 1. These relationships were low close to zero but positive in Model 2. Phenotypic correlation between cutability traits (RCR, LMR) and live body size measurements were moderate and negative in Model 1 while those in Model 2 were all close to zero. Conclusion: Therefore, the body weights or linear body measurements at an earlier age may not be the most desirable selection traits for exploitation of correlated responses to improve loin muscle or lean meat yield.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.4
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pp.905-915
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2012
This paper suggests the online method to identify normal and abnormal state of water quality on the ocean USN. To define normal of the ocean water quality, we utilize the negative selection algorithm of artificial immunity system which has self and nonself identification characteristics. To distinguish abnormal status, normal state set of the ocean water quality needs to be defined. For this purpose, we generate normal state set base on mutations of each data and mutation of the data as logical product. This mutated normal (or self) sets used to identify abnormal status of the water quality. We represent the experimental result about mutated self set with the Gaussian function. Through setting the method on the ocean sensor logger, we can monitor whether the ocean water quality is normal or abnormal state by online.
Kim, Tae-Ho;Lee, Ki-Young;Choi, Yoon-Hwan;Park, Je-Jin
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.2
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pp.118-127
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2009
This study tries to develop model in order to assess personal factors of senior traffic accidents that are widely recognized as one of the social problems. For the current practice. it gathers data (Simulation & Questionnaire Survey) of KOTSA and conducts Poisson and Negative Binomial Regression Analysis to develop traffic accident severity model. The results show that elderly drivers' accidents are mainly affected by attentiveness selection, velocity prediction ability and attentiveness distribution ability in a positive(+) way. Second, non-senior drivers' accidents are also positively(+) influenced by attentiveness selection, velocity prediction, distance perception, attentiveness distribution ability and attentiveness diversion ability. Therefore, influencing factors of senior and non-senior drivers to vehicle accidents are different. This eventually poses a indication that preliminary education for car accident prevention should be implemented based up[n the distinction between senior drivers and non-senior drivers.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.12
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pp.411-418
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2020
In the field of information security, IDS(Intrusion Detection System) is normally classified in two different categories: signature-based IDS and anomaly-based IDS. Many studies in anomaly-based IDS have been conducted that analyze network traffic data generated in cyberspace by machine learning algorithms. In this paper, we studied pre-processing methods to overcome performance degradation problems cashed by rare classes. We experimented classification performance of a Machine Learning algorithm by reconstructing data set based on rare classes and semi rare classes. After reconstructing data into three different sets, wrapper and filter feature selection methods are applied continuously. Each data set is regularized by a quantile scaler. Depp neural network model is used for learning and validation. The evaluation results are compared by true positive values and false negative values. We acquired improved classification performances on all of three data sets.
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2022.10a
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pp.214-214
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2022
Soluble starch synthases (SSs) elongate α-glucans from ADP-Glc to the glucan nonreducing ends and play a critical role in synthesizing resistant starch in the rice. A total of 10 SSs isoforms were reported in rice, including granules-bound starch synthase I (GBSSI), GBSSII, starch synthase I (SSI), SSIIa (SSII-3), SSIIb (SSII-2), SSIIc (SSII-1), SSIIIa (SSIII-2), SSIIIb (SSIII-1), SSIVa (SSIV-1), and SSIVb (SSIV-2). SSIII proteins are involved in forming the B chain and elongating cluster filling chains in amylopectin metabolism. The functions of SSIIIb (SSIII-1) are less clear as compared to SSs. Here, we sought to shed light on the genetic diversity profiling of the SSIII-1 gene in 374 rice accessions composed of 54 wild-type accessions and 320 bred cultivars (temperate japonica, indica, tropical japonica, aus, aromatic, and admixture). In total, 17 haplotypes were identified in the SSIII-1 coding region of 320 bred cultivars, while 44 haplotypes were detected from 54 wild-type accessions. The genetic diversity indices revealed the most negative Tajima's D value in the temperate-japonica, followed by the wild type, while Tajima's D values in other ecotypes were positive, indicating balancing selection. Nucleotide diversity in the SSIII-1 region was highest in the wild group (0.0047) while lowest in temperate-japonica. Lower nucleotide diversity in the temperate-japonica is evidenced by the negative Tajima's D and suggested purifying selection. The fixation index (FST) revealed a very high level of gene flow (low FST) between the tropical-japonica and admixture groups (FST=-0.21) followed by admixture and wild groups (-0.04), indica and admixture groups (0.02), while low gene flow with higher FST estimates between the temperate-japonica and aus groups (0.72), tropical-japonica and aromatic groups (0.71), and temperate-japonica and admixture groups (0.52). Taken together, our study offers insights into haplotype diversity and evolutionary fingerprints of SSIII-1. It provides genomic information to increase the resistant starch content of cooked rice.
With the increase of risk of gas explosion, various methods for indirectly estimating the explosion paramaters, which are required for the prediction of gas explosion scale and impact. In this study, the characteristics of the most frequently used methods such as TNT equivalent method, TNO multi-energy method, and BST method and the processes for determining the parameters of the methods were compared. In the case of TNT equivalent method, an adequate selection of the efficiency factor for various conditions such as the type of vapor cloud explosion and explosion material is needed. There is no objective guidelines for the selection of class number in TNO multi-energy method and it is not possible to estimate negative overpressure. It was found that there were some mistakes in the reported parameter values and suggested corrected values. BST method provides more detailed guidelines for the estimation of the explosion parameters including negative overpressure, but the graphs used in this methods are not clear. In order to overcome the problem, the graphs were redrawn. A more convenient estimation of explosion parameters with the numerical expression of the redrawn graphs will be available in the future.
Intense artificial selection has been imposed to Luzhong mutton sheep population in the past years. Improvements on growth and reproductive performance are two breeding goals in the present herd. Although some progresses were phenotypically observed possibly due to inbreeding induced by strong selection in terms of these traits, the genomic evaluation was poorly understood. Therefore, a high-density SNP array was used to characterize the pattern of runs of homozygosity (ROH), estimate inbreeding and inbreeding depressions on early growth performance and litter size based upon ROH, and scan positive selection signatures of recent population. Consequently, a low inbreeding level was observed which had negative effects on litter size, but not on early growth performance. And 160 genes were under selection, of which some were reported to be linked to several traits of sheep including body weight, litter size, carcass and meat quality, milk yield and composition, fiber quality and health, and the top genes were associated with growth (growth hormone [GH]- growth hormone receptor [GHR]- Insulin-like growth factor 1 [IGF1] axis) and litter size (bone morphogenic proteins [BMPs]-associated). The effectiveness of previous breeding measures was highlighted, but purging selection was proposed to alleviate the inbreeding depression on litter size, providing some genomic insights to breeding management of Luzhong mutton sheep.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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