Recently, interests to remove nitrogen in the nitritation process have increased because of its economical advantages, since it could be a short-cut process to save both oxygen for nitrification and carbon for denitrification compared to a typical nitrification. However, the kinetics related with the nitritation process has not yet been fully understood. Furthermore, many useful models which have been successfully used for wastewater treatment processes cannot be used to estimate effluent nitrite concentration for evaluating performance of the nitritation process, since the process rate equations and population of microorganisms for nitrogen removal in these models have been set up only for the condition of full nitrification. Therefore, the present study was conducted to estimate an effluent nitrite concentration in the nitritation process with a concept of enzymatic inhibition kinetics based on long-term laboratory experiments. Using a nonlinear least squares regression method, kinetic parameters were accurately determined. By setting up a process rate equation along with a mass balance equation of the nitrite-oxidizing step, an effluent nitrite concentration in the nitritation process was then successfully estimated.
We propose a neuron model that is possible to learn three-dimensional movement. The neuron model by imitating structure of a neuron, has the system resemble a neuron. We considered a neuron system based on the arguments, and wished to examine whether the system had reasonable function. Koch, Poggio and Torre believed that inhibition signal would shunt excitation signal on the dendrites. They believed that excitation signal operated input-signals and inhibition did as delayed ones. Thus, they were sure that function for directional selectivity was arisen by the shunting. Koch's concept is so important; therefore, we construct the neuron system with their concept. The neuron system makes the shunting function; thus, the model may have a function for directional selectivity. We initialized the connections and the dendrites by random data, and trained them by the back-propagation algorithm for three-dimensional movement. We made sure the defection of three-dimensional movement in the system.
Objective: Midazolam is mainly metabolized by cytochrome P450 (CYP) 3A. Inhibition or induction of CYP3A can affect the pharmacological activity of midazolam. The aims of this study were to develop a population pharmacokinetic (PK) model and evaluate the effect of CYP3A-mediated interactions among ketoconazole, rifampicin, and midazolam. Methods: Three-treatment, three-period, crossover study was conducted in 24 healthy male subjects. Each subject received 1 mg midazolam (control), 1 mg midazolam after pretreatment with 400 mg ketoconazole once daily for 4 days (CYP3A inhibition phase), and 2.5 mg midazolam after pretreatment with 600 mg rifampicin once daily for 10 days (CYP3A induction phase). The population PK analysis was performed using a nonlinear mixed effect model ($NONMEM^{(R)}$ 7.2) based on plasma midazolam concentrations. The PK model was developed, and the first-order conditional estimation with interaction was applied for the model run. A three-compartment model with first-order elimination described the PK. The influence of ketoconazole and rifampicin, CYP3A5 genotype, and demographic characteristics on PK parameters was examined. Goodness-of-fit (GOF) diagnostics and visual predictive checks, as well as bootstrap were used to evaluate the adequacy of the model fit and predictions. Results: Twenty-four subjects contributed to 900 midazolam concentrations. The final parameter estimates (% relative standard error, RSE) were as follows; clearance (CL), 31.8 L/h (6.0%); inter-compartmental clearance (Q) 2, 36.4 L/h (9.7%); Q3, 7.37 L/h (12.0%), volume of distribution (V) 1, 70.7 L (3.6%), V2, 32.9 L (8.8%); and V3, 44.4 L (6.7%). The midazolam CL decreased and increased to 32.5 and 199.9% in the inhibition and induction phases, respectively, compared to that in control phase. Conclusion: A PK model for midazolam co-treatment with ketoconazole and rifampicin was developed using data of healthy volunteers, and the subject's CYP3A status influenced the midazolam PK parameters. Therefore, a population PK model with enzyme-mediated drug interactions may be useful for quantitatively predicting PK alterations.
Khadom, Anees A.;Yaro, Aprael S.;Musa, Ahmed Y.;Mohamad, Abu Bakar;Kadhum, Abdul Amir H.
Journal of the Korean Chemical Society
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v.56
no.4
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pp.406-415
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2012
The corrosion inhibition of copper-nickel alloy by Ethylenediamine (EDA) and Diethylenetriamine (DETA) in 1.5M HCl has been investigated by weight loss technique at different temperatures. Maximum value of inhibitor efficiency was 75% at $35^{\circ}C$ and 0.2 M inhibitor concentration EDA, while the lower value was 4% at $35^{\circ}C$ and 0.01 M inhibitor concentration DETA. Two mathematical models were used to represent the corrosion rate data, second order polynomial model and exponential model respectively. Nonlinear regression analysis showed that the first model was better than the second model with high correlation coefficient. The reactivity of studied inhibitors was analyzed through theoretical calculations based on density functional theory (DFT). The results showed that the reactive sites were located on the nitrogen (N1, N2 and N4) atoms.
Journal of the Korea Organic Resources Recycling Association
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v.21
no.1
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pp.62-68
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2013
The effect of organic substance on its degradation rate in burial site was investigated using batch tests. Substrate were swine and cattle with the initial concentrations of 2, 4, 6, 8, and 10 g VS(volatile solids)/L, respectively. The highest methane production rates of swine and cattle were found at 2 g VS/L as 46.3 and 48.4 ml CH4/g VS.d, respectively. As substrate concentration increased, the methane production rate decreased. The inhibition constants were n and m that were estimated using nonlinear inhibition model. The values of n and m were inhibition constants of methane production rate and ultimate methane yield, respectively. The values of n and m were 4.9 and 0.6 on swine and 1.1 and 0.4 on cattle. The methane production rate was responded sensitively by increase and decrease of substrate concentration, whereas ultimate methane yield do not relatively. From a relation between n and m, inhibitory effect of substrate concentration was confirmed as uncompetitive inhibition.
An extensive investigation was carried out to describe the kinetics of cell growth, substrate consumption, and product formation in the batch fermentation using starch as substrate. Evaluation of intrinsic kinetic parameters was carried out using a best-fit unstructured model. A nonlinear regression technique was applied for computational purpose. The Andrew's model showed a comparatively better $R^2$ value among all tested models. The values of specific growth rate (${\mu}_{max}$), saturation constant ($K_S$), inhibition constant ($K_I$), and $Y_{X/S}$ were found to be 0.109 $h^{-1}$, 11.1 g/l, 0.012 g/l, and 1.003, respectively. The Leudeking-Piret model was used to study the product formation kinetics and the process was found to be growth-associated. The growth-associated constant (${\alpha}$) for protease production was sensitive to substrate concentration. Its value was fairly constant up to a substrate concentration of 30.8 g/l, and then decreased.
Journal of the Korea Organic Resources Recycling Association
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v.2
no.2
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pp.3-17
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1994
The inhibitory effect of sodium ion on the anaerobic degradation of food waste was studied by an anaerobic batch toxicity assay and inhibition model. The anaerobic degradation activity of food waste spiked with over $2g\;Na^+/L$ of sodium ion was severely inhibited at the initial stage of the exposure. The inhibition response of anaerobic microorganisms on the sodium ion estimated from the methane production was differed according to the concentration of sodium ion. The relative acclimation time(RAT) and methanation rate(RMR), defined as the ratios of initial lag time and maximum methane production rate of the sample spiked with sodium ion to the control. respectively, were used to evaluate the acclimation and inhibitory effects quantitatively on the anaerobic microorganisms. When sodium ion was increased from $2g\;Na^+/L$ to $20g\;Na^+/L$, the RAT was exponentially increased from 18.9 to 90. but the RMR was linearly decreased from 0.97 to 0.02. The effects of sodium ion for the maximum methanation rate, first order kinetic constant and ultimate methane production were well evaluated by a generalized nonlinear expression model. it could be described by the uncompetitive inhibition mode. The sodium ion concentration causing 50% inhibition of methanation activity was about $11g\;Na^+/L$, and the critical sodium ion beyond to compelete inhibition was 20 to $21g\;Na^+/L$. The presented results could be used to obtain the design or operation parameters of the anaerobic process treating food waste of high salt.
Response surface methodology (RSM) was successfully applied to optimize for the production of Ganoderma lucidum in batch fermentations using the whey (40,000 mg latose/L) as substrate. This study was performed according to the central composite design (CCD) with respect to pH and temperature, where the designed intervals were 3.3$22.9^{\circ}C$$37.1^{\circ}C$, respectively. A second-order factorial design of the experiments was used to build empirical models providing a quantitative interpretation of the relationships between the two variables. The optimum conditions to maximize the production of G. lucidum were pH 4.2 and $28.3^{\circ}C$. At optimum conditions, the mycelial dry weight (MDW) and residual soluble COD (SCOD) were simultaneously used to evaluate the biokinetic coefficients assocoated with substrate inhibition model by nonlinear least squares method with 95% confidence interval. The. maximum microbial growth rates (${\mu}m$), half saturation coefficient ($K_s$), and the inhibition substrate concentration ($K_{is}$) were determined to be 0.095 l/hr, 128,000 mg SCOD/L and 49,000 mg SCOD/L, respectively. And the microbial yield coefficient (Y), biomass decay rate coefficient ($K_d$), and the maintenance energy coefficient ($m_s$) were determined to be 0.37 mg MDW/mg SCOD, 0.001 1/hr, and 0.0015 1/hr, respectively.
Metformin is a biguanide antihyperglycemic agent often used for the treatment of non-insulin dependent diabetics (NIDDM). In this study, the pharmacokinetics and pharmacodynamics of metformin were investigated in Korean healthy volunteers during a fasting state for over 10 h. In order to evaluate the amount of glucose-lowering effect of metformin, the plasma concentrations of glucose were measured for a period of 10 h followed by the administration of metformin (oral 500 mg) or placebo. In addition, the concentration of metformin in blood samples was determined by HPLC assay for the drug. All volunteers were consumed with 12 g of white sugar 10 minutes after drug intake to maintain initial plasma glucose concentration. The time courses of the plasma concentration of metformin and the glucose-lowering effect were analyzed by nonlinear regression analysis. The estimated $C_{max}$, $T_{max}$, $CL_{t}$/F (apparent clearance), V/F(apparent volume of distribution), and half-life of metformin were 1.42$\{pm}$0.07 $\mu\textrm{g}$/mL, 2.59$\{pm}$0.18h, 66.12$\{pm}$4.6 L/h, 26.63 L, and 1.54 h respectively. Since a significant counterclock-wise hysteresis was found for the metformin concentration in the plasma-effect relationship, indirect response model was used to evaluate pharmacodynamic parameters for metformin. The mean concentration at half-maximum inhibition $IC_{50}$, $k_{in}$, $k_{out}$ were 2.26 $\mu\textrm{g}$/mL, 83.26 $H^{-1}$, and 0.68 $H^{-1}$, respectively. Therefore, the pharmacokinetic-pharmacodynamic model may be useful in the description for the relationship between plasma concentration of metformin and its glucose-lowering effect.
Temperature-dependent development study for overwintered eggs of Pseudococcus comstocki (Kuwana) wasconducted to develop a forecasting model for egg hatch date. Hatch times of overwintered eggs were comparedat five constant temperatures (10, 15, 20, 25, 27$^{\circ}$C) and different collection dates. A nonlinear, four-parameterdevelopmental model with high temperature inhibition accurately described (R2=0.9948) mean developmentalrates of all temperatures. Variation in developmental times was modeled(~~=0.972w9)it h a cumulative Weibullfunction. Least-squares linear regression (rate=O.O06358[Temp.]-0.07566)d escribed development in the linearregion (15-25$^{\circ}$C) of the development curve. The low development threshold temperature was estimated 11.9"Cand 154.14 degree-days were required for complete development. The linear degree-day model (thermal summation)and rate summation model (Wagner et al. 1985) were validated using field phenology data. In degreedaymodels, mean-minus-base method, sine wave method, and rectangle method were used in estimation of dailythermal units. Mean-minus-base method was 18 to 28d late, sine wave method was 11 to 14d late, rectanglemethod was 3 to 5d late, and rate summation model was 2 to 3d late in predicting 50% hatch of overwinteredeggs. hatch of overwintered eggs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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