A probability identification matrix of acidophilic Streptomyces was constructed. The phenetic data of the strains were derived from numerical classification described by Seong et al. The minimum number of diagnostic characters was determined using computer programs for calculation of different separation indices. The resulting matrix consisted of 25 clusters versus 53 characters. Theoretical evaluation of this matrix was achieved by estimating the chuster overlap and the identification scores for the Hypothetical Median Organisms (HMO) and for the representatives of each cluster. Cluster overlap was found to be relatively small. Identification scores for the HMO and the randomly selected representatives of each cluster were satisfactory. The matrix was assessed practically by applying the matrix to the identification of unknown isolates. Of the unknown isolates, 71.9% were clearly identified to one of eight clusters. The numerical classification data was also used to design a selective isolation medium for antibiotic-producing organisms. Four chemical substances including 2 antibiotics were determined by the DLACHAR program as diagnostic for the isolation of target organisms which have antimicrobial activity against Micrococcus luteus. It was possible to detect the increased rate of selective isolation on the synthesized medium. Theresults show that the numerical phenetic data can be applied to a variety of purposes, such as construction of identification matrix and selective isolation medium for acidophilic antinomycetes.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2002.06a
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pp.5-23
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2002
Motivation: Protein-protein interaction plays a critical role in the biological processes. The identification of interacting proteins by bioinformatical methods can provide new lead In the functional studies of uncharacterized proteins without performing extensive experiments. Results: Protein-protein interactions are predicted by a computational algorithm based on the weighted scoring system for domain interactions between interacting protein pairs. Here we propose potential interaction domain (PID) pairs can be extracted from a data set of experimentally identified interacting protein pairs. where one protein contains a domain and its interacting protein contains the other. Every combinations of PID are summarized in a matrix table termed the PID matrix, and this matrix has proposed to be used for prediction of interactions. The database of interacting proteins (DIP) has used as a source of interacting protein pairs and InterPro, an integrated database of protein families, domains and functional sites, has used for defining domains in interacting pairs. A statistical scoring system. named "PID matrix score" has designed and applied as a measure of interaction probability between domains. Cross-validation has been performed with subsets of DIP data to evaluate the prediction accuracy of PID matrix. The prediction system gives about 50% of sensitivity and 98% of specificity, Based on the PID matrix, we develop a system providing several interaction information-finding services in the Internet. The system, named PreDIN (Prediction-oriented Database of Interaction Network) provides interacting domain finding services and interacting protein finding services. It is demonstrated that mapping of the genome-wide interaction network can be achieved by using the PreDIN system. This system can be also used as a new tool for functional prediction of unknown proteins.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2003.04a
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pp.95-102
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2003
To define an analytical model for a structural system or to assess damage in the system, system identification(SI) methods have been developed and widely applied. The paper presents a method of determining optimal sensor location(OSL) based on the maximum likelihood approach, which is applicable to modal SI methods. To estimate unknown parameters reliably, it is necessary that the information provided by the experiment should be maximized. By applying the Cramer-Rao inequality, a Fisher information matrix in terms of the probability density function of measurements is obtained from a lower bound of the estimation error. The paper also proposes a scheme of determining of OSL on damaged structures by using maximum strain energy factor. Simulation studies have carried out to investigate the proposed OSL algorithm for both undamaged and damaged structures.
Bagherahmadi, Seyed Ahdiye;Seyedpoor, Seyed Mohammad
Structural Engineering and Mechanics
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v.67
no.4
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pp.327-336
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2018
In this study, an efficient damage index is proposed to identify multiple damage cases in structural systems using the concepts of frequency response function (FRF) matrix and strain energy of a structure. The index is defined based on the change of strain energy of an element due to damage. For obtaining the strain energy stored in elements, the columnar coefficients of the FRF matrix is used. The new indicator is named here as frequency response function strain energy based index (FRFSEBI). In order to assess the performance of the proposed index for structural damage detection, some benchmark structures having a number of damage scenarios are considered. Numerical results demonstrate that the proposed index even with considering noise can accurately identify the actual location and approximate severity of the damage. In order to demonstrate the high efficiency of the proposed damage index, its performance is also compared with that of the flexibility strain energy based index (FSEBI) provided in the literature.
The pumb gene encoding a basic amino acid transport protein in Neurospora crassa could be cloned by using a mutant strain defective in pmb gene as a host strain, using a negative selection on the media containing amino acid analogue canavanine. To select positive transformants of the genes for cloning, an auxotrophic marker (his-2) was added to a pmb mutant strain by mating ; a triple mutant (pmn : pmb : his-2) was constructued by crossing a strain defective in basic amino acid transport system (# 1683-bat um 535 "A") to a double mutant strain defective in neutral amino acid transport and histidine production (mitrol : his-2 "a"). Crossing was performed on synthetic crossing (SC) media containing histidine. The pmn : pmb and pmn :pmb : his-2 strains were selected among the progeny colonies from crosses on plates containing 5- .mu.g/ml para-fluoro-phenylalanine (PFPA), 200 .mu.g/ml canavanine, and 500 .mu.g/ml histidine. The selected colonies were cultured on minimal media with or without histidine for discarding pmn : pmb strain, because the pmn : pmb : his -2 strain grows only on histidine containing media. The pmn :pmb : his-2 strain selected can be used as a host strain for the cloning of the pmb and the pmn genes from a Neurospora genomic library by means of positive selections.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.5
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pp.960-967
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2009
Power supply system of electric railway has a diversity of safety problems since it should supply high electric power to the trains moving high speed with a lot of passengers on board. This paper provides a risk assessment approach to safety management of the electric railway facilities. Construction of database from field accident information, risk assessment and management of the risk are carried out systematically to ensure the safety. The risk assessment includes hazard identification, cause analysis by FTA(Fault Tree Analysis), consequence analysis by EVA(Event Tree Analysis), and loss analysis. In terms of the severity and the probability of the accidents deduced by these analyses, the risk of the accidents is assessed by using a risk matrix designed for electric railway facilities. Based on the risk assessment, possible risk mitigation options are identified and evaluated by analyzing their impact on the risk reduction and their cost benefit ratio. The long-term safety of the electric railway facilities can be ensured by renewal of the risk assessment and the risk mitigation option analysis with continuous accident database update. The proposed approach is applied to the electric railway facilities of Korean railway based on the accident data from 2002 to 2008.
Twelve Japanese students living in South Korea have been examined for their perceptual identification of an initial consonant in Korean syllables with or without a white noise. A confusion matrix was then subject to analyses of additive clustering, individual difference scaling, and probability of information transmission, the results of which were also compared to those of South Koreans. The Japanese in the present experiment confused /다/and/타/ most frequently, followed by /가/ and /카/, /자, 차, 짜/, /타/ and /따/, and so on. The results of additive clustering analysis of the Japanese significantly differed from those of the South Koreans. Individual difference scaling revealed dimensions of sonorant, aspiration and coronal. While South Koreans showed binary values on aspiration and tenseness dimensions, the Japanese did continuous values on such dimensions. An information transmission probability analysis revealed that the Japanese participants could not perceive very well such larynx features as tenseness and aspiration compared to the South Korean participants. The former group, however, perceived very well place of articulation features such as labial and coronal. The present results suggest that an approach dealing with structures of base representations is important in understanding the phonological categories of languages.
This study was conducted to develop a reservoir modelling workflow to reproduce the heterogeneous distribution of effective permeability that impacts on the performance of SAGD (Steam Assisted Gravity Drainage), the in-situ bitumen recovery technique in the Athabasca Oil Sands. Lithologic facies distribution is the main cause of the heterogeneity in bitumen reservoirs in the study area. The target formation consists of sand with mudstone facies in a fluvial-to-estuary channel system, where the mudstone interrupts fluid flow and reduces effective permeability. In this study, the lithologic facies is classified into three classes having different characteristics of effective permeability, depending on the shapes of mudstones. The reservoir modelling workflow of this study consists of two main modules; facies modelling and permeability modelling. The facies modelling provides an identification of the three lithologic facies, using a stochastic approach, which mainly control the effective permeability. The permeability modelling populates mudstone volume fraction first, then transforms it into effective permeability. A series of flow simulations applied to mini-models of the lithologic facies obtains the transformation functions of the mudstone volume fraction into the effective permeability. Seismic data contribute to the facies modelling via providing prior probability of facies, which is incorporated in the facies models by geostatistical techniques. In particular, this study employs a probabilistic neural network utilising multiple seismic attributes in facies prediction that improves the prior probability of facies. The result of using the improved prior probability in facies modelling is compared to the conventional method using a single seismic attribute to demonstrate the improvement in the facies discrimination. Using P-wave velocity in combination with density in the multiple seismic attributes is the essence of the improved facies discrimination. This paper also discusses sand matrix porosity that makes P-wave velocity differ between the different facies in the study area, where the sand matrix porosity is uniquely evaluated using log-derived porosity, P-wave velocity and photographically-predicted mudstone volume.
In todays environment in which scientific technologies are changing very fast than ever, companies have to monitor and search emerging technologies to gain competitiveness. Actually many nations try to do that. Most of them use Dephi approach based on experts review as a searching method. But experts review has been criticised for probability of inclination and its derivative problems in the sense that it is accomplished only by expert's subjectivity. To overcome such problems, we used Scientometric Method for identifying emerging technology that had been done by Delphi as a rule. We made three particular efforts in order to improve the Quality of the result. Firstly, we selected one alternative database between SCI and Scopus hoping to see evenly-distributing results in wide fields on the front burner. Secondly we used Fractional citation counting in counting citation number in the stage of linear regression analysis. Lastly, we verified Scientometric result with experts opinions to minimize probable errors in a Scientometric research. As a result, we derived 290 emerging technologies from Scientometric analysis with Scopus Database, and visualized them on 2-dimension map with data mining system named KnowledgeMatrix which was developed by KISTI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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