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.
대한화학회지
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제56권4호
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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.
회분식 실험을 통해 매몰지 내 유기물의 농도가 분해 속도에 미치는 영향을 평가하였다. 기질은 돈 및 우육을 이용하였으며 기질의 농도는 2, 4, 6, 8 및 10 g VS/L로 선정하였다. 기질의 농도가 2 g VS/L 일 경우에 돈 및 우육의 메탄 발생율 각각 46.3 및 48.4 ml CH4/g VS.d 로 가장 높게 나타났으며 기질의 농도가 증가할수록 메탄 발생율은 감소하였다. 비선형 저해 방정식을 이용하여 평가된 저해 상수 값은 돈육의 경우, n 및 m은 각각 4.9 및 0.6으로 나타났으며 우육은 각각 1.1 및 0.4로 나타났다(n: 최대 메탄 발생율 저해 상수, m: 최종 메탄 수율 저해 상수). 기질의 농도가 증가할수록 메탄 발생율은 민감하게 반응하였으나 최종 메탄 수율은 상대적으로 둔감하게 반응하였다. 또한, 돈 및 우육의 n과 m 값 관계를 통해 기질 농도에 따른 저해 특성은 반경쟁적 저해 특성으로 판단된다.
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.
주방폐기물의 혐기성분해 반응에 대한 나트륨이온의 저해특성을 정량적으로 평가하기 위한 연구가 $0{\sim}20g\;Na^+/L$의 나트륨이온 농도에서 600mL 반응조를 이용한 저해효과실험을 통하여 수행되었다. $2g\;Na^+/L$ 이상의 나트륨이온에 노출된 혐기성미생물은 노출초기에 심각한 저해를 받는 것으로 평가되었으나, 혐기성미생물은 나트륨이온의 농도가 증가함에 따라 서로 다른 순응 및 저해 특성을 가지는 것으로 평가되었다. 나트륨이온에 의한 순응 및 저해효과를 정량적으로 평가하기 위한 방법으로 나트륨이온이 주입되지 않은 control에 대한 대상시료의 초기순응시간 및 최대메탄발생율의 비를 각각 상대적메탄화율 및 상대적순응시간으로 정의하였다. 나트륨이온이 $2g\;Na^+/L$에서 $20g\;Na^+/L$까지 증가함에 따라 상대적순응기는 약 19에서 90까지 지수적으로 급속히 증가하였으나, 상대적메탄화율은 0.97에서 0.02까지 선형적인 감소현상을 보였다. 주방폐기물의 혐기성분해 반응에서 최대메탄발생율, 1차반응속도 상수, 최종메탄발생량 등에 대한 나트륨이온의 영향은 일반화된 비선형 저해영향인자식에 의해 효과적으로 평가할 수 있었으며, 이와 같은 나트륨이온의 저해효과는 비경쟁저해모델에 의해서 가장 잘 설명가능한 것으로 밝혀졌다. 혐기성반응의 활성이 완전히 저해되는 나트륨이온의 농도는 사용한 모델에 의해서 약 $20{\sim}21g\;Na^+/L$로 평가되었으며, 약 $11g\;Na^+/L$의 나트륨이온에서 메탄화율이 50% 저해효과를 보이는 것으로 평가되었다. 본 연구결과는 높은 농도의 나트륨이온을 함유한 주방폐기물의 메탄발효공정의 설계 및 운전 인자의 결정에 유용하게 사용가능할 것으로 사료된다.
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.
가루깍지벌레 월동안 부화시기 예찰모형을 수립하기 위하여 월동알에 대한 온도발육 실험이 수행된다. 5개온도(10, 15, 20, 25, 27$^{\circ}C$)와 채집시기별로 월동알 부화기간을조사하여 비교분석하였다. Wagner 등 (1984a)의 비선형발육모형이 온도별 평균발육률에 대하여 적용되었으며 ($R^2$=0.9729). 발육영점온도는 15~$25^{\circ}C$ 영역에서 얻은 직선회귀식에 의하여 $11.9^{\circ}C$로 추정되었으며, 발육완료를 위해서는 154.14일도가 필요하였다. 적산온도 모형과 발육률전산(Wagner 등 1985) 모형이 부화시기 예측에 이용된다. 적산온도 모형은 평균온도에서 발육영점온도 이상의 온도를 적산하는 방법(Mean-minus-base 추정법), Sine wave 추정법(Allen 1976), 그리고 Rectangle 추정법(Arnold 1960)을 잉요하여 계산하였다. 50% 부화예측일을 실측일과 비교한 결과 적산온도를 이용하는 경우 Mean-minus-base 추정법은 18~28일, Sine wave 추정법은 11~14일, 그리고 Rectangle 추정법은 3~5일의 편차를 보였고, 발육률 적산모형은 2~3일의 편차가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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