Gastric cancer (GC) is one of the most common malignancies in the world. It is the first cause of cancer deaths in both sexes In Iranian population. Circulating insulin-like growth factor-one (IGF-1) levels have been associated for gastric cancer. IGF-1 protein has central roles involved in the regulation of epithelial cell growth, proliferation, transformation, apoptosis and metastasis. Single nucleotide polymorphism in IGF-1 regulatory elements may lead to alter in IGF-1expression level and GC susceptibility. The aim of this study was to investigate the influence of IGF-1 gene polymorphism (rs5742612) on risk of GC and clinicopathological features for the first time in Iranian population. In total, 241 subjects including 100 patients with GC and 141 healthy controls were recruited in our study. Genotypes were analyzed using polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism (PCR-RFLP) assay with DNA from peripheral blood. The polymorphism was statistically analyzed to investigate the relationship with the risk of GC and clinicopathological properties. Logistic regression analysis revealed that there was no significant association between rs5742612 and the risk of GC. In addition, no significant association between genotypes and clinicopathological features was observed (p value>0.05). The frequencies of the CC, CT, and TT genotypes were 97%, 3%, and 0%, respectively, among the cases, and 97.9%, 2.1%, and 0%, respectively, among the controls. CC genotype was more frequent in cases and controls. The frequencies of C and T alleles were 98.9% and 1.1% in controls and 98.5% and 1.5% in patient respectively. Our results provide the first evidence that this variant is rare in Iranian population and it may not be a powerful genetic predisposing biomarker for prediction GC clinicopathological features in an Iranian population.
돼지 페르몬성 냄새 물질을 탐색하기 위하여 tetrahydrofuran-2-yl 계 화합물들과 관측된 결합 친화력상수(Obs.p$[Od]_{50}$) 사이의 정량적인 구조-활성관계(QSAR)로부터 4개 형태의 모델(2D-QSAR, HQSR, CoMFA 및 CoMSIA)들이 유도되었다. Ligand based approache로부터 최적화된 CoMFA 모델(예측성; $r^{2}_{cv.}(q^2)$=0.886 및 상관성: $r^{2}_{ncv.}$=0.984)이 가장 좋은 모델이었다. CoMFA 모델로부터 돼지 페르몬성 냄새 물질로 예측된 $N^{1}$-allyl-$N^{2}$-(tetrahydrofuran-2-yl)methyl) oxalamide (P1), 2- (4-trimethylammoniummethylcyclohexyloxy)tetrahydrofurane (P5) 및 2- (3-trimethylammonium-methylcyclohexyloxy)tetrahydrofurane (P6) 분자들은 비교적 높은 결합 친화력 상수값(Pred.p$[Od]_{50}=8{\sim}10$)과 몇 가지 독성에 대하여 낮은 독성간을 나타내었다.
본 연구에서는 남한과 북한의 자료를 통합하여 한반도 단위로 식량과 에너지 자원 소비량 추이를 살펴보았고, 여러 Case를 생성하여 통합 이후 한반도의 식량과 에너지 자원 소비량을 예측하고 자원 관리 방향을 제시하였다. 1990년대 이후 북한의 일인당 식량 공급량, 열량 공급량, 단백질 공급량은 모두 남한, 동아시아, 세계보다 낮으며, 동물성 식품군 공급 비중도 남한, 동아시아, 세계보다 매우 낮은 상황이다. 통합 이후 북한이 2011년 남한 수준으로 식량을 소비한다면, 2055년까지의 예상 통합 인구가 최대일 때 통합 한반도의 식량 소비량은 2011년 통합 소비량에 비해 약 25% 증가할 것으로 예상된다. 따라서 사전에 통합 이후 안정적인 식량 공급과 환경 영향 최소화를 위해 소비를 줄이고 농업 생산성을 향상시키기 위한 방안을 마련해야 한다. 북한의 에너지 소비량은 남한에 비해 매우 적으며, 지난 15년간 석탄 사용 구성비가 매우 높았다. 북한의 일인당 에너지 소비량이 2011년 남한 수준으로 증가하면, 통합 한반도의 에너지 소비량은 남한에서의 증가분을 제외하더라도 2011년 통합 한반도의 에너지 소비량에 비해 약 45% 증가할 것으로 예상된다. 따라서 에너지 소비에 의한 환경 영향을 최소화하기 위해 북한의 석탄 구성비를 줄여나가는 방향의 에너지 계획을 수립하고 에너지 설비 확충에 선진 기술 적용하는 방안을 마련해야 할 것이다.
본 연구는 다운증후군 위험도의 예측을 위해 통합선별검사를 실시한 산모를 대상으로, 각 표지자의 유의성에 대한 평가를 하였다. 초음파로 측정한 NT 영상, 산모혈청 PAPP-A, AFP, uE3, hCG, 인히빈 A의 상관성을 후향적으로 분석하였다. 그 결과 NT, uE3, hCG, 인히빈 A와 유의한 상관관계를 보였다(p<.001). ROC분석에서 인히빈 A의 AUC가 0.851로 다운증후군의 가장 큰 예측인자로 분석되었으며. cut-off value 1.33 MoM(민감도 87.5%, 특이도 71.5%)으로 결정되었다. 결론적으로 통합선별검사에서 인히빈 A가 다운증후군을 예측하는 가장 유용한 인자로 나타났다. 이에 각 표지자(parameter)들의 cut-off value를 바탕으로 통합선별검사의 단점을 보완한다면 다운증후군 선별의 독립적인 지표로 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
Park, Hyung-Soo;Lee, Sang-Hoon;Choi, Ki-Choon;Kim, Ji-Hye;So, Min-Jeong;Kim, Hyeon-Seop
한국초지조사료학회지
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제35권3호
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pp.257-263
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2015
This study was conducted to assess the potential of using NIRS to accurately determine the chemical composition and fermentation parameters in fresh coarse sorghum and sudangrass silage. Near Infrared Spectroscopy (NIRS) has been increasingly used as a rapid and accurate method to analyze the quality of cereals and dried animal forage. However, silage analysis by NIRS has a limitation in analyzing dried and ground samples in farm-scale applications because the fermentative products are lost during the drying process. Fresh coarse silage samples were scanned at 1 nm intervals over the wavelength range of 680~2500 nm, and the optical data were obtained as log 1/Reflectance (log 1/R). The spectral data were regressed, using partial least squares (PLS) multivariate analysis in conjunction with first and second order derivatization, with a scatter correction procedure (standard normal variate and detrend (SNV&D)) to reduce the effect of extraneous noise. The optimum calibrations were selected on the basis of minimizing the standard error of cross validation (SECV). The results of this study showed that NIRS predicted the chemical constituents with a high degree of accuracy (i.e. the correlation coefficient of cross validation ($R^2{_{cv}}$) ranged from 0.86~0.96), except for crude ash which had an $R^2{_{cv}}$ of 0.68. Comparison of the mathematical treatments for raw spectra showed that the second-order derivatization procedure produced the best result for all the treatments, except for neutral detergent fiber (NDF). The best mathematical treatment for moisture, acid detergent fiber (ADF), crude protein (CP) and pH was 2,16,16 respectively while the best mathematical treatment for crude ash, lactic acid and total acid was 2,8,8 respectively. The calibrations of fermentation products produced poorer calibrations (RPD < 2.5) with acetic and butyric acid. The pH, lactic acid and total acids were predicted with considerable accuracy at $R^2{_{cv}}$ 0.72~0.77. This study indicated that NIRS calibrations based on fresh coarse sorghum and sudangrass silage spectra have the capability of assessing the forage quality control
패혈증은 감염원에 의한 생리학적 반응으로 장기의 기능을 손상시켜 조기에 치료하지 않으면 사망에 이르게 하는 기전을 유발한다. 이에 높은 감도, 특이도, 신속 정확도를 가진 바이오마커는 병원균의 미생물학적 검증에 필요한 제한성과 경과 시간을 감안할 때 패혈증을 비감염성 전신성 염증 반응 증후군(SIRS)과 구별하는 것이 획기적일 것으로 판단된다. 또한 항생제를 사용하기 전에 정확한 감염 진단이 중요하고 임상적으로 요구된다. 해당하는 후보물질인 프로칼시토닌, 젖산, C-반응성 단백질, 사이토카인, 프로아드레노매듈린(ProADM)이 진단에 활용된다. 급성 호흡기 감염 환자에서 프로칼시토닌으로 유도되는 항생제 치료는 항생제 노출과 항생제 부작용을 효과적으로 감소시키면서 사망률을 개선한다. 입원환자에 있어서 패혈증 선별검사에 대한 근거 마련은 제한적이다. 임상의사, 연구원 및 건강검진 의사의 전문가 집단은 일반 입원 환자의 패혈증 인식에 대한 스크리닝 도구, 향후 연구 또는 정책을 시행할 때 새로운 바이오마커의 발견과 한계점을 고려해야 한다. 바이오마커 사용은 항상 임상 평가와 상관관계가 있어야 하지만 소아 패혈증에서도 특히 바이오마커의 사용은 기대된다. 따라서 바이오마커의 활용에 있어서 특정된 전염증성 사이토카인 및 단백질 수준이 상승하는 것에 대해 패혈증의 초기 단계에서 사망률을 예측하는 것에 대해 향상된 진단법을 제공할 수 있다.
Purpose: Alzheimer's disease (AD) is the sixth most common cause of death in the United States. MicroRNAs have been identified as vital players in neurodegenerative diseases, including AD. microRNA-128 (miR-128) has been shown to be dysregulated in AD. This study aimed to explore the roles and molecular mechanisms of miR-128 in AD progression. Materials and Methods: Expression patterns of miR-128 and peroxisome proliferator-activated receptor gamma ($PPAR-{\gamma}$) messenger RNA in clinical samples and cells were measured using RT-qPCR assay. $PPAR-{\gamma}$ protein levels were determined by Western blot assay. Cell viability was determined by MTT assay. Cell apoptotic rate was detected by flow cytometry via double-staining of Annexin V-FITC/PI. Caspase 3 and $NF-{\kappa}B$ activity was determined by a Caspase 3 Activity Assay Kit or $NF-{\kappa}B$ p65 Transcription Factor Assay Kit, respectively. Bioinformatics prediction and luciferase reporter assay were used to investigate interactions between miR-128 and $PPAR-{\gamma}$ 3'UTR. Results: MiR-128 expression was upregulated and $PPAR-{\gamma}$ expression was downregulated in plasma from AD patients and $amyloid-{\beta}$$(A{\beta})-treated$ primary mouse cortical neurons (MCN) and Neuro2a (N2a) cells. Inhibition of miR-128 decreased $A{\beta}-mediated$ cytotoxicity through inactivation of $NF-{\kappa}B$ in MCN and N2a cells. Moreover, $PPAR-{\gamma}$ was a target of miR-128. $PPAR-{\gamma}$ upregulation attenuated $A{\beta}-mediated$ cytotoxicity by inactivating $NF-{\kappa}B$ in MCN and N2a cells. Furthermore, $PPAR-{\gamma}$ downregulation was able to abolish the effect of anti-miR-128 on cytotoxicity and $NF-{\kappa}B$ activity in MCN and N2a cells. Conclusion: MiR-128 inhibitor decreased $A{\beta}-mediated$ cytotoxicity by upregulating $PPAR-{\gamma}$ via inactivation of $NF-{\kappa}B$ in MCN and N2a cells, providing a new potential target in AD treatment.
Objective: Intramuscular fat (IMF) is a critical economic indicator of pork quality. Studies on IMF among different pig breeds have been performed via high-throughput sequencing, but comparisons within the same pig breed remain unreported. Methods: This study was performed to explore the gene profile and identify candidate long noncoding RNA (lncRNAs) and mRNAs associated with IMF deposition among Laiwu pigs with different IMF contents. Based on the longissimus dorsi muscle IMF content, eight pigs from the same breed and management were selected and divided into two groups: a high IMF (>12%, H) and low IMF group (<5%, L). Whole-transcriptome sequencing was performed to explore the differentially expressed (DE) genes between these two groups. Results: The IMF content varied greatly among Laiwu pig individuals (2.17% to 13.93%). Seventeen DE lncRNAs (11 upregulated and 6 downregulated) and 180 mRNAs (112 upregulated and 68 downregulated) were found. Gene Ontology analysis indicated that the following biological processes played an important role in IMF deposition: fatty acid and lipid biosynthetic processes; the extracellular signal-regulated kinase cascade; and white fat cell differentiation. In addition, the peroxisome proliferator-activated receptor, phosphatidylinositol-3-kinase-protein kinase B, and mammalian target of rapamycin pathways were enriched in the pathway analysis. Intersection analysis of the target genes of DE lncRNAs and mRNAs revealed seven candidate genes associated with IMF accumulation. Five DE lncRNAs and 20 DE mRNAs based on the pig quantitative trait locus database were identified and shown to be related to fat deposition. The expression of five DE lncRNAs and mRNAs was verified by quantitative real time polymerase chain reaction (qRT-PCR). The results of qRT-PCR and RNA-sequencing were consistent. Conclusion: These results demonstrated that the different IMF contents among pig individuals may be due to the DE lncRNAs and mRNAs associated with lipid droplets and fat deposition.
The mammary gland is made up of remarkably sensitive tissue, which has the capability of producing a large volume of secretion, milk, under normal or healthy conditions. When bacteria enter the gland and establish an infection (mastitis), inflammation is initiated accompanied by an influx of white cells from the blood stream, by altered secretory function, and changes in the volume and composition of secretion. Cell numbers in milk are closely associated with inflammation and udder health. These somatic cell counts (SCC) are accepted as the international standard measurement of milk quality in dairy and for mastitis diagnosis. NIR Spectra of unhomogenized composite milk samples from 14 cows (healthy and mastitic), 7days after parturition and during the next 30 days of lactation were measured. Different multivariate analysis techniques were used to diagnose the disease at very early stage and determine how the spectral properties of milk vary with its composition and animal health. PLS model for prediction of somatic cell count (SCC) based on NIR milk spectra was made. The best accuracy of determination for the 1100-2500nm range was found using smoothed absorbance data and 10 PLS factors. The standard error of prediction for independent validation set of samples was 0.382, correlation coefficient 0.854 and the variation coefficient 7.63%. It has been found that SCC determination by NIR milk spectra was indirect and based on the related changes in milk composition. From the spectral changes, we learned that when mastitis occurred, the most significant factors that simultaneously influenced milk spectra were alteration of milk proteins and changes in ionic concentration of milk. It was consistent with the results we obtained further when applied 2DCOS. Two-dimensional correlation analysis of NIR milk spectra was done to assess the changes in milk composition, which occur when somatic cell count (SCC) levels vary. The synchronous correlation map revealed that when SCC increases, protein levels increase while water and lactose levels decrease. Results from the analysis of the asynchronous plot indicated that changes in water and fat absorptions occur before other milk components. In addition, the technique was used to assess the changes in milk during a period when SCC levels do not vary appreciably. Results indicated that milk components are in equilibrium and no appreciable change in a given component was seen with respect to another. This was found in both healthy and mastitic animals. However, milk components were found to vary with SCC content regardless of the range considered. This important finding demonstrates that 2-D correlation analysis may be used to track even subtle changes in milk composition in individual cows. To find out the right threshold for SCC when used for mastitis diagnosis at cow level, classification of milk samples was performed using soft independent modeling of class analogy (SIMCA) and different spectral data pretreatment. Two levels of SCC - 200 000 cells/$m\ell$ and 300 000 cells/$m\ell$, respectively, were set up and compared as thresholds to discriminate between healthy and mastitic cows. The best detection accuracy was found with 200 000 cells/$m\ell$ as threshold for mastitis and smoothed absorbance data: - 98% of the milk samples in the calibration set and 87% of the samples in the independent test set were correctly classified. When the spectral information was studied it was found that the successful mastitis diagnosis was based on reviling the spectral changes related to the corresponding changes in milk composition. NIRS combined with different ways of spectral data ruining can provide faster and nondestructive alternative to current methods for mastitis diagnosis and a new inside into disease understanding at molecular level.
본 연구는 국내산 원물 옥수수 사일리지의 품질을 신속하게 분석 평가하기 위한 NIRS DB 구축과 원물시료의 분석 예측능력을 향상시키기 위한 근적외선 스펙트라의 적정 수 처리 방법을 구명하기 위하여 수행되었다. 옥수수 사일리지는 전국 사료작물 사일리지 품질경연대회에 출품된 시료와 2014년부터 2015년까지 전국 조사료 품질검사 시범사업에 참여한 조사료 생산경영체, 농축협 TMR회사 및 생산농가에서 407점을 수집하였다. 옥수수 사일리지의 품질평가를 위한 NIRS DB 구축을 위해 수집된 시료를 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트라를 측정하고 측정된 시료는 실험실에서 화학적 분석을 실시하였다. 다양한 수 처리 방법에 따른 사료가치 및 발효품질의 예측정확성을 평가하기 위하여 원시 스펙트라를 미분처리하여 최적의 수처리 방법을 구명하였다. 옥수수 원물 사일리지의 수분함량 예측능력은 1차 미분처리(1, 16, 16)한 것으로 나타났으며 NDF와 ADF의 최적 수 처리는 두 성분 모두에서 2, 16, 16 처리가 예측 정확성이 가장 높게 나타났다. 조단백질 함량의 예측능력은 1차 미분처리(1, 4, 4)가 SECV 0.51과 $R^2{_{cv}}$ 0.72로 가장 우수한 예측능력을 나타내었다. 옥수수 사일리지의 발효산물인 산도(pH) 예측 정확성은 원물 스펙트라를 1차 미분처리(1, 8, 8)한 것으로 나타났으며 젖산과 초산의 예측능력은 2차 미분처리(2, 16, 16)에서 각각 SECV 0.81% 및 0.71%의 분석오차로 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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