• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제12권5호
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• pp.780-786
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• 2002

An immunosensor based on surface plasmon resonance (SPR) with a self-assembled protein G layer was developed for the detection of Escherichia coli O157:H7. A self-assembled protein C layer on a gold (Au) surface was fabricated by adsorbing the mixture of 11-mercaptoundecanoic acid (MUA) and hexanethiol at various molar ratios and by activating chemical binding between free amine (-$NH_2$) of protein G and 11-(MUA) using 1-ethyl-3-(3-dimethylaminopropyl) carbodiimide hydrochloride (EDAC) in series. The formation of a self-assembled protein G layer on an Au substrate and the binding of the antibody and antigen in series were confirmed by SPR spectroscopy. The surface morphology analyses of the self-assembled protein G layer on the Au substrate, monoclonal antibody (Mab) against E. coli O157:H7 which was immobilized on protein G, and bound E. coli O157:H7 extracts on Immobilized Mab against E. coii O157:H7 were performed by atomic force microscopy (AFM). The detection limit of the SPR-based immunosensor for E. coli O157:H7 was found to be about $10^4$ cells/ml.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.77-84
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• 2009

단백질과 단백질의 상호작용은 최근 각광받고 있는 분야이다. 효모를 이용해 two-hybrid system의 실험으로 밝혀진 약 5,000여 개의 이스트 단백질의 위치정보를 이용하여 가중치를 부여고 단백질 신호 전달 경로 추출을 위한 LSPF 알고리즘을 최초로 제안 하였다. 세포 내 단백질 위치정보를 기반으로 제안한 LSPF 알고리즘에 의해 산출된 결과 중 의미적 상관도가 높은 것을 채택한 후 KEGG에서 제공하는 신호전달 경로와 같은 신호전달 경로를 추출하는지 비교분석 하였다. 최초로 제안된 단백질 위치정보를 이용한 신호전달 경로 찾기 연구가 발전되면 다양한 유전적 질병의 원인을 파악할 수 있고 치료제 개발에 단서를 얻을 수 있는 초석이 될 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.239-246
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• 2005

생물학자가 단백질을 검색하고 분석하기 위해서는 2차원 젤 전기영동(2DGE : Two Dimensional Gel Electrophoresis) 실험을 해야 한다. 실험 결과는 2차원 영상이 생성된다. 2차원 영상에서 단백질 반점의 패턴 분석을 위해 2차원 젤 영상에 펼쳐진 단백질 반점들을 영상처리를 통해 분할하고, 대조 그룹의 단백질 패턴과 비교분석을 통해 밝히고자하는 단백질 반점을 찾아내야 한다. 단백질 반점을 분할하는 알고리즘에 있어서 기존에는 가우시안 함수를 적용하였지만, 최근 들어 형태학 분리개념에 의한 Watersheds 영역기반 분할(Watersheds region-based segmentation) 알고리즘을 활용하고 있다. 그러나 Watersheds 영역기반 분할 알고리즘은 크기가 큰 영상에서 원하는 영역을 신속하게 분할한다는 장점이 있지만, 영상 화소의 그레이 값이 연속적인 경우 실제 반점의 개수 에 비해 과다분할(over-segmentation)되거나 과소분할(under-segmentation)의 문제점을 안고 있다. 이는 마커(marker) 포인트의 설정에 의해 어느 정도 해결할 수 있지만 병합(merge)과 분할(split) 과정을 반복해야 한다. 본 논문은 Watersheds 기반 계층적 이진화 기법을 적용하여 마커 드리븐 Watersheds 영상분할의 문제점을 해결하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권2호
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• pp.133-148
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• 2005

단백질 구조에 대한 유사성과 특이성에 대한 이해는 단백질의 기능을 파악하는데 있어 중요한 역할을 하고 있기 때문에, 많은 단백질 구조를 비교하는 시스템이 개발되고 있다. 그러나 이러한 시스템들은 단백질 구조 비교를 위한 자신의 알고리즘에 맞게 PDB에서 제공하는 데이타를 가공해야 한다 더욱이 PDB 데이타베이스에 저장된 데이타가 증가함에 따라 대용량의 단백질 구조 데이타베이스를 대상으로 주어진 단백질과 유사한 부분구조를 찾는 시스템은 보다 많은 계산량이 필요하여진다. 본 논문에서는 XML 데이타베이스인 eXist를 이용하여 PSAML 문서를 제공하는 PSAML 데이타베이스에 기반을 둔 WS4E(A Web-Based Searching Substructures of Secondary Structure Elements) 단백질 구조 비교 시스템을 소개한다. PSAML(Protein Structure Abstraction Markup Language)은 XML기반의 단백질 구조 표현 기법으로서 단백질의 2차구조 구성요소와 그들 사이의 관계를 이용하여 단백질 구조를 정형화된 방법으로 기술한다. 구축된 PSAML 데이타베이스를 이용하여, WS4E는 PSAML로 표현된 단백질 구조에서 유사한 부분 구조를 찾는 웹서비스를 제공한다. 또한, PSAML 데이타베이스에서 비교 대상이 되는 단백질의 숫자를 감소시키기 위하여, 단백질 2차구조가 가지는 공간상의 정보를 이용하여 하나의 단백질 구조를 표현하는 기법인 topology string을 이용하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권5호
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• pp.427-435
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• 2005

인터넷 상에 단백질 및 관련 데이터의 축적에 따라, 도메인에 기반하여 단백질의 상호작용을 계산적으로 예측하는 많은 기법들이 제안되었다. 그러나, 대부분의 기법들이 예측에서 낮은 정확도와 복수개의 단백질 쌍에 대한 상호작용 가능성들 간에 순위 정보를 제공하지 못하는 등의 한계로 인하여 실무 적용에 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 도메인 조합 기반 단백질 상호작용 예측 기법을 재평가하고 상호작용하는 것으로 예측되는 복수개의 단백질 쌍들에서 이들의 상호작용 가능성들 간에 순위를 부여하는 방법을 제시한다. 순위 부여 방법은 도메인 조합에 기반한 단백질 상호작용 예측 방법의 틀 내에서 확률 식을 고안하여 제시한다. 제시된 순위 부여 기법을 사용함으로써, 상호작용을 하는 것으로 예측된 단백질 쌍들간에 상호작용 가능성이 좀 더 높은 것을 구별해 낼 수 있다. 또한 순위 부여 기법의 검증 과정에서 학습에 사용된 단백질 집단의 PIP(Primary Interaction Probability)값과 일치된 PIP값을 가지는 단백질 쌍 그룹의 경우에는, 상호작용 확률과 예측 정확도 사이에 상관관계가 존재함을 확인할 수 있었다.

• Pediatric Gastroenterology, Hepatology & Nutrition
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• 제21권3호
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• pp.155-162
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• 2018

Infant formula is classified into standard cow's milk-based and special formulas. This review aimed at summarizing the types of special milk formulas currently sold in Korea, and the appropriate indications for the use of these formulas; lactose free formula, soy-based formula, protein hydrolysate formula, amino acid-based formula, preterm formula, medium chain triglyceride formula, low-phosphorus formula, protein-energy-enriched formula, and formulas for inborn errors of metabolism.

• Journal of Dairy Science and Biotechnology
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• 제25권1호
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• pp.1-7
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• 2007

유청을 기초로 하는 배지를 제조하여 Lactobacillus brevis를 배양하면서 유청 단백질로부터 기능성 펩타이드 생성을 알아보고자 하였다. Lb. brevis의 적정생장에 필요한 배지성분의 농도는 2% 유청 분말, 1%의 포도당 및 0.5%의 효모추출물이었다. Lb. brevis의 생장은 효모 추출물의 보충이 포도당의 보충보다 더 효과적이었다. 이 유청 배지에서 Lb. brevis의 생장은 2.0 ${\times}$ 10$^8$CFU/mL에 달하였다. 생장 후의 유청 배지를 10,000 ${\times}$ g에서 10분간 원심분리하여 그 여액으로부터 얻은 유청단백분해물은 ACE 효소 억제 효과가 나타났다. 분자량 8,000Da 이하로 부분 정제한 분획의 ACE에 대한 억제효과는 유청단백분해물의 64.7 ${\pm}$ 3.6%, IC$_{50}$은 38.8 ${\pm}$ 2.2 mg/mL로 나타났다. 따라서 유청을 기초로 한 배지는 젖산균으로부터 유청 단백질을 발효하여 ACE 억제 효과를 주는 펩타이드 생산에 적합한 배지임을 알 수 있었다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제63권5호
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• pp.1182-1193
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• 2021

The aims of this study were to develop a milk protein-based probiotic delivery system using a modified rennet-induced gelation method and to determine how the skim milk powder concentration level and pH, which can affect the rennet-induced intra- and inter-molecular association of milk proteins, affect the physicochemical properties of the probiotic delivery systems, such as the particle size, size distribution, encapsulation efficiency, and viability of probiotics in simulated gastrointestinal tract. To prepare a milk protein-based delivery system, skim milk powder was used as a source of milk proteins with various concentration levels from 3 to 10% (w/w) and rennet was added to skim milk solutions followed by adjustment of pH from 5.4 or 6.2. Lactobacillus rhamnosus GG was used as a probiotic culture. In confocal laser scanning microscopic images, globular particles with a size ranging from 10 ㎛ to 20 ㎛ were observed, indicating that milk protein-based probiotic delivery systems were successfully created. When the skim milk powder concentration was increased from 3 to 10% (w/w), the size of the delivery system was significantly (p < 0.05) increased from 27.5 to 44.4 ㎛, while a significant (p < 0.05) increase in size from 26.3 to 34.5 ㎛ was observed as the pH was increased from 5.4 to 6.4. An increase in skim milk powder concentration level and a decrease in pH led to a significant (p < 0.05) increase in the encapsulation efficiency of probiotics. The viability of probiotics in a simulated stomach condition was increased when probiotics were encapsulated in milk protein-based delivery systems. An increase in the skim milk powder concentration and a decrease in pH resulted in an increase in the viability of probiotics in simulated stomach conditions. It was concluded that the protein content by modulating skim milk powder concentration level and pH were the key manufacturing variables affecting the physicochemical properties of milk protein-based probiotic delivery systems.

• KSBB Journal
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• 제30권6호
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• pp.296-301
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• 2015

Eggshell-based biocomposites have become attractive due to their exquisite nanostructure and biological properties, which are mainly composed of highly organized calcium carbonate crystals controlled by organic macromolecules such as proteins and polysaccharides. Here, we designed the recombinant fusion protein of a putative eggshell matrix protein named as GG1234 and a fluorescent reporter protein of DsRed. The protein was successfully over-expressed in E. coli and purified by Ni-NTA affinity chromatography. In vitro calcium carbonate crystallization was conducted in the presence of the fusion protein, and morphological change was investigated. The protein inhibited the calcite growth in vitro, and spherical calcium carbonate micro-particles with the diameter of about $20-30{\mu}m$ were obtained. We expect that this study would be helpful for better understanding of eggshell-based biomineralization.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.1-6
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• 2006

단백질의 기능 예측 모델은 guilt-by-association 개념을 바탕으로 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 이 방법은 목표 단백질이 기능이 알려진 단백질과 상호작용이 없는 경우 기능 예측이 불가능하다. 본 논문에서는 단백질 기능 예측 모델을 K-class 다중 분류 문제로 재 정의하고 단백질-단백질 상호작용 데이터 및 단백질의 알려진 속성 등을 학습 모델에 이용한 단위신경망의 설계와 응용을 제안한다. 제안하는 모델은 Yeast 단백질 데이터의 기능 예측에서 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용하는 방법에 비해 분류 예측율에서 우수한 성능을 보였으며 또한 상호작용이 밝혀지지 않은 단백질의 기능 예측을 할 수 있다.