The aim of this study is to review the meaning of technologies in the works of Louis I. Kahn. Kahn's main architectural thoughts of 'what it wants to be' and 'how it was done' are important in this research because these statements represent the ontology of his architecture and tectonic characteristics. These divisions also can be effective in studying relationship between technology and his architecture. 'What it wants to be' means the essence and existence of architecture and 'how it was done' shows the tectonic of architecture and construction process to enhance its presence. Kahn used technology as solutions for partial problems in his early years but later he changed its role as media to realize his concept ideally. He considered technology as enhancing building's existence rather than its functional and economical efficiency. Kahn also visualize the usage of technology through detail and construction process. He developed his technology in 'application-modification-complement' process as he executed projects over again. As a result, technology itself cannot drive Kahn's architectural thoughts in a certain way but Kahn emphasized technology as media to enhance the presence of his architecture and to present visualization and realization of his concepts.
Choi, In Young;Kim, Tae-Min;Kim, Myung Shin;Mun, Seong K.;Chung, Yeun-Jun
Genomics & Informatics
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v.11
no.4
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pp.186-190
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2013
The advances in electronic medical records (EMRs) and bioinformatics (BI) represent two significant trends in healthcare. The widespread adoption of EMR systems and the completion of the Human Genome Project developed the technologies for data acquisition, analysis, and visualization in two different domains. The massive amount of data from both clinical and biology domains is expected to provide personalized, preventive, and predictive healthcare services in the near future. The integrated use of EMR and BI data needs to consider four key informatics areas: data modeling, analytics, standardization, and privacy. Bioclinical data warehouses integrating heterogeneous patient-related clinical or omics data should be considered. The representative standardization effort by the Clinical Bioinformatics Ontology (CBO) aims to provide uniquely identified concepts to include molecular pathology terminologies. Since individual genome data are easily used to predict current and future health status, different safeguards to ensure confidentiality should be considered. In this paper, we focused on the informatics aspects of integrating the EMR community and BI community by identifying opportunities, challenges, and approaches to provide the best possible care service for our patients and the population.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.9
no.4
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pp.35-49
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2021
In a situation where there are multiple diverse datasets, it is essential to have an efficient method to provide users with the datasets they require. To address this suggestion, necessary datasets should be selected on the basis of the relationships between the datasets. In particular, in order to discover the necessary datasets for disaster resolution, we need to consider the disaster resolution stage. In this paper, in order to provide the necessary datasets for each stage of disaster resolution, we constructed a disaster type and disaster management process ontology and designed a method to determine the necessary datasets for each disaster type and disaster management process step. In addition, we introduce a method to determine relationships between datasets necessary for disaster response. We propose a method for discovering datasets based on minimal relationships such as "isA," "sameAs," and "subclassOf." To discover suitable datasets, we designed a knowledge exploration model and collected 651 disaster-related datasets for improving our method. These datasets were categorized by disaster type from the perspective of disaster management. Categorizing actual datasets into disaster types and disaster management types allows a single dataset to be classified as multiple types in both categories. We built a knowledge exploration model on the basis of disaster examples to ensure the configuration of our model.
Cancer is a global health problem. There are diverse types of cancers, but there are several common pathways which lead to the development of cancer. Changes in gene expression might be the most common similarity found in almost all cancers. An understanding of the underlying changes in gene expression during cancer progression could lay a valuable foundation for the development of cancer therapeutics and even cancer vaccines. In this study, a well-known carcinogen, N-methyl-N'-nitro-N-nitrosoguanidine (MNNG), was employed to induce changes in gene expression in normal stomach cells. MNNG is known to cause cancer by inducing damage to DNA in MNNG-treated mammalian cells and animals fed with this carcinogen. An analysis was performed by comparing the differentially expressed genes (DEGs) caused by MNNG treatment with DEGs in stomach cancer cell lines. To this end, methods of analysis for functional categorization and protein-protein interaction networks, such as gene ontology (GO), the database for annotation, visualization, and integrated discovery (DAVID), Kyoto encyclopedia of genes and genomics (KEGG) and search tool for the retrieval of interacting genes/proteins (STRING), were used. As a result of these analyses, MNNG-regulated specific genes and interaction networks of their protein products that contributed to stomach cancer were identified.
Background: Loss of heterozygosity (LOH) on chromosomal regions is crucial in tumor progression and this study aimed to identify genome-wide LOH in pancreatic cancer. Materials and Methods: Single-nucleotide polymorphism (SNP) profiling data GSE32682 of human pancreatic samples snap-frozen during surgery were downloaded from Gene Expression Omnibus database. Genotype console software was used to perform data processing. Candidate genes with LOH were screened based on the genotype calls, SNP loci of LOH and dbSNP database. Gene annotation was performed to identify the functions of candidate genes using NCBI (the National Center for Biotechnology Information) database, followed by Gene Ontology, INTERPRO, PFAM and SMART annotation and UCSC Genome Browser track to the unannotated genes using DAVID (the Database for Annotation, Visualization and Integration Discovery). Results: The candidate genes with LOH identified in this study were MCU, MICU1 and OIT3 on chromosome 10. MCU was found to encode a calcium transporter and MICU1 could encode an essential regulator of mitochondrial $Ca^{2+}$ uptake. OIT3 possibly correlated with calcium binding revealed by the annotation analyses and was regulated by a large number of transcription factors including STAT, SOX9, CREB, NF-kB, PPARG and p53. Conclusions: Global genomic analysis of SNPs identified MICU1, MCU and OIT3 with LOH on chromosome 10, implying involvement of these genes in progression of pancreatic cancer.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.23
no.2
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pp.5-25
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2012
The purpose of this study is to develop linked data of authority data in national archives of Korea as a cornerstone for linked data cloud of Korea. The study analyzed data structure of authority data as well as a retrieval system. It finally developed linked data based on RDF/OWL, Dublin Core, and SKOS. The study also employed TopBraid ComposerTM as a tool for ontology construction. The visualization of the tool provides users with flexible search and browsing between data as well as access of detail authority data. It complements the search of a current system in terms of flexible linking between records and authority data. The study also suggests future work to publish linked data of archival data set itself and make rich relationships among data in museums, libraries, and other archives.
One of the domesticated species; the dog has been selectively bred for various aims by human. The dog has many breeds, which are artificially selected for specific behaviors and morphologies. Dogs contribute their life to human as working dogs for guide, rescue, detection or etc. Working dogs requires good personality, such as gentleness, robustness and patience for performing their special duty. Many studies have concentrated on finding genetic marker for selecting the high-quality working dog. In this study, we confirmed quantitative expression patterns of eight genes (ABAT; 4-Aminobutyrate Aminotransferase, PLCB1; Phospholipase C, Beta 1, SLC10A4; Solute Carrier Family 10, Member 4, WNT1; Wingless-Type MMTV Integration Site Family, Member 1, BARX2; BarH-Like Homeobox 2, NEUROD6; Neuronal Differentiation 6, SEPT9; Septin 9 and TBR1; T-Box, Brain, 1) among brains tissues from four dog breeds (Beagle, Sapsaree, Shepherd and Jindo), because these genes were expressed and have functions in brain mostly. Specially, BARX2, SEPT9, SLC10A4, TBR1 and WNT1 genes were highly expressed in Beagle and Jindo, and Sapsaree and German Shepherd were vice versa. The biological significance of total genes was estimated by database for annotation, visualization and integrated discovery (DAVID) to determine a different gene ontology (GO) class. In these analyses, we suppose to these eight genes could provide influential information for brain development, and intelligence of organisms. Taken together, these results could provide clues to discover biomarker related to functional traits in brain, and beneficial for selecting superior working dogs.
Ravn, Dea Louise;Mohammadnejad, Afsaneh;Sabaredzovic, Kemal;Li, Weilong;Lund, Jesper;Li, Shuxia;Svendsen, Anders Jorgen;Schwammle, Veit;Tan, Qihua
Journal of Acupuncture Research
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v.37
no.2
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pp.128-135
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2020
Background: Classical acupuncture is being used in the treatment of rheumatoid arthritis (RA). To explore the biological response to acupuncture, a network-based analysis was performed on gene expression data collected from an animal model of RA treated with acupuncture. Methods: Gene expression data were obtained from published microarray studies on blood samples from rats with collagen induced arthritis (CIA) and non-CIA rats, both treated with manual acupuncture. The weighted gene co-expression network analysis was performed to identify gene clusters expressed in association with acupuncture treatment time and RA status. Gene ontology and pathway analyses were applied for functional annotation and network visualization. Results: A cluster of 347 genes were identified that differentially downregulated expression in association with acupuncture treatment over time; specifically in rats with CIA with module-RA correlation at 1 hour after acupuncture (-0.27; p < 0.001) and at 34 days after acupuncture (-0.33; p < 0.001). Functional annotation showed highly significant enrichment of porphyrin-containing compound biosynthetic processes (p < 0.001). The network-based analysis also identified a module of 140 genes differentially expressed between CIA and non-CIA in rats (p < 0.001). This cluster of genes was enriched for antigen processing and presentation of exogenous peptide antigen (p < 0.001). Other functional gene clusters previously reported in earlier studies were also observed. Conclusion: The identified gene expression networks and their hub-genes could help with the understanding of mechanisms involved in the pathogenesis of RA, as well understanding the effects of acupuncture treatment of RA.
Complex traits are determined by the combined effects of many loci and are affected by gene networks or biological pathways. Systems biology approaches have an important role in the identification of candidate genes related to complex diseases or traits at the system level. The gene network analysis has been performed by diverse types of methods such as gene co-expression, gene regulatory relationships, protein-protein interaction (PPI) and genetic networks. Moreover, the network-based methods were described for predicting gene functions such as graph theoretic method, neighborhood counting based methods and weighted function. However, there are a limited number of researches in livestock. The present study systemically analyzed genes associated with 102 types of economic traits based on the Animal Trait Ontology (ATO) and identified their relationships based on the gene co-expression network and PPI network in cattle. Then, we constructed the two types of gene network databases and network visualization system (http://www.nabc.go.kr/cg). We used a gene co-expression network analysis from the bovine expression value of bovine genes to generate gene co-expression network. PPI network was constructed from Human protein reference database based on the orthologous relationship between human and cattle. Finally, candidate genes and their network relationships were identified in each trait. They were typologically centered with large degree and betweenness centrality (BC) value in the gene network. The ontle program was applied to generate the database and to visualize the gene network results. This information would serve as valuable resources for exploiting genomic functions that influence economically and agriculturally important traits in cattle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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