Taurine is a type of sulfur-containing amino acid having a sulfate functional group, that is biosynthesized from cysteine. It is mainly distributed in high concentrations in animal tissues and is known to have various effects such as osmotic pressure control, calcium control, anti-inflammatory, antioxidant, and hepatocellular protection. Also, taurine deficiency causes a variety of symptoms, including visual impairment. In particular, in the case of cats, taurine is not biosynthesized and must be supplied through food, so it is classified as an essential amino acid. In this study, an analysis method using mass spectrometry was developed instead of the commonly used derivatization method to quickly, environmentally, and precisely analyze taurine in various animal feeds. The developed analytical method showed good linearity (R2 > 0.99), accuracy (81.97-105.78%), and precision (0.07-12.37%). In addition, the developed method was further verified through quantitative comparison with the derivatization method. This developed method was used in the determination of taurine in 20 animal feed samples obtained from South Korea. The levels of taurine found ranged from 81.53 to 6,743.53 mg/kg. The developed analysis method will be used for the detection and quantification of taurine in domestic feed.
Practical methodology for categorizing collaborative disciplines or research in a quantitative manner is presented by developing a Correlation Matrix of Major Disciplines (CMMD) using bibliometric data collected between 2009 and 2014. First, 21 major disciplines in science and engineering are defined based on journal publication frequency. Second, major disciplines using a comparing discipline correlation matrix is created and correlation score using CMMD is calculated based on an analyzer function that is given to the matrix elements. Third, a correlation between the major disciplines and 14 research fields using CMMD is calculated for validation. Collaborative researches are classified into three groups by partially accepting the definition of pluri-discipline from peer review manual, European Science Foundation, inner-discipline, inter-discipline and cross-discipline. Applying simple categorization criteria identifies three groups of collaborative research and also those results can be visualized. Overall, the proposed methodology supports the categorization for each research field.
본 연구는 수학교육연구에서 적용되고 있는 혼합연구법이 질적연구와 양적연구를 어떻게 결합하여 활용하고 있는가를 탐색해 보고자 한다. 구체적으로 수학교육분야에서 질적연구와 양적연구의 혼합이 방법론적으로 어떠한 시사점과 과제를 줄 수 있는가를 탐구하고자 한다. 이와 같은 연구 목적을 달성하기 위하여, 본 연구에서는 한국초등수학교육학회에서 발간하는 '초등수학교육학회지'에 2015년 게재된 전체 32편의 논문 중, 혼합연구법을 적용한 4편의 논문을 분석 대상으로 선정하였다. 기존의 선행연구들에서는 혼합연구에 대한 분석 결과를, 일반적인 양적연구의 결과와 유사하게 비교 항목별로 수치화시키며 양적인 정보를 중심으로 간략하게 설명하는 경향이 있어 왔다. 이와는 대조적으로, 본 연구에서는 질적 연구자의 관점에서 질적연구와 양적연구의 장점을 최적화할 수 있는 방안을 상세하게 논의하는 형식으로 분석 결과와 시사점을 제시하고 있다.
Proteomic analysis is helpful in identifying cancerassociated proteins that are differentially expressed and fragmented that can be annotated as dysregulated networks and pathways during metastasis. To examine metastatic process in lung cancer, we performed a proteomics study by label-free quantitative analysis and N-terminal analysis in 2 human non-small-cell lung cancer cell lines with disparate metastatic potentials - NCI-H1703 (primary cell, stage I) and NCI-H1755 (metastatic cell, stage IV). We identified 2130 proteins, 1355 of which were common to both cell lines. In the label-free quantitative analysis, we used the NSAF normalization method, resulting in 242 differential expressed proteins. For the N-terminal proteome analysis, 325 N-terminal peptides, including 45 novel fragments, were identified in the 2 cell lines. Based on two proteomic analysis, 11 quantitatively expressed proteins and 8 N-terminal peptides were enriched for the focal adhesion pathway. Most proteins from the quantitative analysis were upregulated in metastatic cancer cells, whereas novel fragment of CRKL was detected only in primary cancer cells. This study increases our understanding of the NSCLC metastasis proteome.
HPLC method was applied to the quantitative analysis of lupine alkaloid, matrine from alkaloid fraction of Sophorae Radix (Sophora flavescens). The average content of matrine from 20 Sophorae Radices showed $0.13{\pm}0.06%$.
Objectives : The purpose of this study was to analyze the trend of clinical research on quantitative indicators of Mibyeong in traditional chinese medicine(TCM). Method : The journal search was performed using china national knowledge infrastructure(CNKI) database. Our inclusion criteria were as following: TCM clinical researches for quantitative indicators of Mibyeong. Exclusion criteria were as following: non-TCM clinical researches, used intervention methods. Results : Eleven clinical researches were analyzed in this study. Four of these researches classify the Mibyeong as a type of pattern identification(PI) and studied the characteristics of the PI quantitative indicators. Mibyeong diagnosis was done through guidelines and questionnaires, each was used at a similar rate. Quantitative indicators mentioned in the selected researches were blood indices, nailfold capillary, complexion, color of tongue substance and coating, pulse wave diagrams and heart rate variability. Among them, seven researches related to blood indices were the most. Blood indicators include whole-blood viscosity, plasma viscosity, fibrinogen, packed cell volume(Hct), triglycerides, total cholesterol, HDL-C, LDL-C, glucose, BUN/CREA, luteinzing hormone, estradiol, follicle stimulating hormone, IgA, IgG, etc. Conclusions : Based on this results, in combination with western medicine, it seems necessary to try to interpret the Mibyeong in more various ways. Even if the same Mibyeong, it is necessary to identify the index which changes according to the PI or chief complaint, and to set the Mibyeong standard corresponding thereto.
This research features a method that quantitatively evaluates the performance of edge detection algorithms. Contrary to conventional methods that evaluate the performance of edge detection as a function of the amount of noise added to he input image, the proposed method is capable of assessing the performance of edge detection algorithms based on chosen parameters that influence the performance of edge detection. We have proposed a quantitative measure, called average performance index, that compares the average performance of different edge detection algorithms. We have applied the method to the commonly used edge detectors, Sobel, LOG(Laplacian of Gaussian), and Canny edge detectors for noisy images that contain straight line edges and curved line edges. Two kinds of noises i.e, Gaussian and impulse noises, are used. Experimental results show that our method of quantitatively evaluating the performance of edge detection algorithms can facilitate the selection of the optimal dge detection algorithm for a given task.
Cho, Min Seok;Ahn, Tae-Young;Joh, Kiseong;Kwon, Oh-Sang;Jheong, Won-Hwa;Park, Dong Suk
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제22권8호
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pp.1113-1117
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2012
Shigella sonnei is a causal agent of fever, nausea, stomach cramps, vomiting, and diarrheal disease. The present study describes a quantitative polymerase chain reaction (qPCR) assay for the specific detection of S. sonnei using a primer pair based on the methylase gene for the amplification of a 325 bp DNA fragment. The qPCR primer set for the accurate diagnosis of Shigella sonnei was developed from publically available genome sequences. This quantitative PCR-based method will potentially simplify and facilitate the diagnosis of this pathogen and guide disease management.
In this paper, we dealt with substantial asset analysis methodology applied to two-dimensional asset classification and qualitative evaluation method according to the business process. Most of the existent risk analysis methodology and tools presented classification by asset type and physical evaluation by a quantitative method. We focused our research on qualitative evaluation with 2-dimensional asset classification. It converts from quantitative asset value with purchase cost, recovery and exchange cost, etc. to qualitative evaluation considering specific factors related to the business process. In the first phase, we classified the IT assets into tangible and intangible assets, including human and information data asset, and evaluated their value. Then, we converted the quantitative asset value to the qualitative asset value using a conversion standard table. In the second phase, we reclassified the assets using 2-dimensional classification factors reflecting the business process, and applied weight to the first evaluation results. This method is to consider the organization characteristics, IT asset structure scheme and business process. Therefore, we can evaluate the concrete and substantial asset value corresponding to the organization business process, even if they are the same asset type.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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