제주도에 서식하는 2종의 해양 해면, Dictyonella sp.와 Spirastrella abata의 공생세균 군집구조를 16S rDNA-DGGE(denaturing gradient gel electrophoresis) 방법에 의해 분석하였다. 해면으로부터 total genomic DNA를 추출하여 GC clamp가 추가된 세균에 특이적인 341f primer와 518r primer를 이용하여 16S rRNA gene의 V3 부위를 증폭한 후 DGGE 전기 영동하고 재증폭하여 염기서열을 분석하였다. 그 결과 Dictyonella sp.에서 8개, Spirastrella abata에서 7개의 band를 확인할 수 있었다. 공통된 주요 band가 없는 패턴을 나타내었으며, DGGE band로부터 DNA를 추출하여 부분 염기서열을 분석한 결과, NCBI에 등록된 서열들과 93%~98%의 유사도를 나타내었다. Dictyonella sp.의 주요 해면 공생세균은 uncultured Gammaproteobacteria, Spirastrella abata의 경우 uncultured Alphaproteobacteria, Firmicutes에 각각 포함되어 해면 종에 따른 숙주 특이적 분포를 보이는 것으로 나타났다.
최근 10년간 미생물생태분석 기반의 연구는 차세대염기서열분석법이 개발된 이래로 지속적으로 증가하고 있다. 장내미생물생태와 건강의 연관성은 미생물 생태학 분야에 있어서 중요한 결과로 여겨지고 있다. 미생물 군집 분석은 주로 16S rRNA 유전자 가변 영역의 염기서열을 통해 분석되지만 이는 미생물의 활성 정보를 제공하지 않는다. 본 연구에서는 cDNA 기반의 미생물 생태분석을 수행하고 DNA 및 cDNA기반의 미생물생태분석 결과를 비교하였다. 두 가지의 서로 다른 접근법이 Butyrate producer와 probiotics와 같이 장내 대사과정에서 중요한 미생물의 abundance 뿐만 아니라 비만 지표로 알려진 Firmicutes 와 Bacteroidetes의 비율에 있어서 차이가 있음을 나타내었다. 따라서, cDNA 기반 미생물 군집은 이전에 수행된 DNA 기반 미생물 군집 분석과 비교하여 장내미생물생태의 역할과 관련된 또 다른 분석 방향성을 제공한다.
최근에 이르러 많은 분석자들은 파이썬과 R 등을 이용하여 다양한 분석 및 통계를 효율적으로 사용하여 데이터를 분석하고 있다. 하지만 웹 시스템을 통하여 다양한 분석을 실시간적으로 표현 하고자 하는 요구 사항을 두가지 언어만을 이용하여 해결하기는 어렵다. 그리고 R 에서 P Value 등을 추출할 때 적합한 알고리즘을 적용하지만 Java 에서는 해당하는 알고리즘이 없거나 또는 해당 소스가 검증이 되지 아니하여 추출된 P-Value 값이 R 에서의 값과 다른 것을 확인 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다른 언어에서 R 을 이용하여 분석자의 분석 알고리즘 내용을 바로 자신의 시스템에 적용 할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.
16S rDNA 특이적 PCR과 증폭산물의 제한효소 처리 후, 나타나는 단편의 크기를 분석하는 PCR-RFLP 분석법을 김치에서 빈번하게 검출되는 Weissella 속 균주 10종의 신속하고 정확한 동정에 적용하였다. Weissella 속 균주 16S rDNA의 특이적 증폭에는 기존에 보고된 PCR primer를 사용하였지만, annealing 온도는 기존의 조건보다 $4^{\circ}C$ 높게 설정한 $65^{\circ}C$에서 PCR을 수행하였다. 증폭산물은 예상크기인 727bp와 일치하였으며, 제한효소 AluI, MseI, BceAI의 처리를 통하여 나타난 단편의 크기는 제한효소 절단위치 분석으로부터 추정한 단편의 크기와 일치하였다. W. kandleri, W. koreensis, W. confusa, W. minor, W. viridescens, W. cibaria, W. soli는 제한효소 AluI과 MseI의 사용으로 구분이 가능하였으며, W. hellenica, W. paramesenteroides의 경우, BceAI을 사용하면 독립적인 구분이 가능하였다. W. thailandensis의 경우, 본 실험에서 사용한 제한효소 AluI, MseI, BceAI에 의해 독립적인 band 양상은 나타나지 않았지만 나머지 9종과의 절단 양상 비교를 통해 구분이 되었으며, 제한효소 MspI을 사용하면 신속하게 동정할 수 있다.
정시이거나 근시성 굴절이상자 83명을 대상으로 전체 표본값과 원거리 사위별 표본값 및 표본그래프를 작성하여 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 전체 표본값은 원거리 사위량: $1.12{\Delta}$ 외사위, 근거리 사위량: $0.50{\Delta}$ 외사위, 원거리 허성상대폭주력(N.R.C.): ${\times}$/11/5, 원거리 실성상대폭주력(P.R.C.): 10/20/8, 근거리 허성상대폭주력(N.R.C.): 11/21/5, 근거리 실성상대폭주력(P.R.C.): 10/20/8, 허성상대조절력(N.R.A.): +2.54D, 실성상대조절력: -2.60D로 측정되어 모건(Morgan)의 표준값괴는 약간의 차이가 있었으며 원거리의 표본값은 증가하였고 근거리의 표본값은 감소하여 나타났다. 2. 모건(Morgan)이 분류한 A, B, C군과 데이터의 상관관계는 서로 유기적이고 밀접하게 연결되어 시기능 분석시 적극적으로 활용될 수 있다고 판정되었다. 3. 원거리 사위별 그래프 분석을 통해 쉐어드(Sheard)와 퍼시벌(Percival) 기준을 적용한 경우 원거리 사위가 외사위에는 7~9프리즘 군 이상인 경우, 내사위에는 4~6프리즘 군 이상에서 프리즘 처방이 필요하도록 나타났다.
본 연구에서는 아스팔트 혼합물의 변형강도시험에서 하중봉의 치수가 변형강도 특성에 미치는 영향을 평가하였다. 이를 위하여 직경(D) 40mm, 하단의 원형 절삭 반경(r)을 10.0mm와 10.5mm로 제작한 두 개의 하중봉으로 아스팔트 혼합물의 변형강도를 측정하고, 반복주행시험을 수행하여 얻어진 소성변형 특성치와 상관성 분석을 하였다. 또한 하중봉의 원형 절삭반경에 따른 골재치수에 어떠한 영향을 미치는지를 확인하기 위하여 통계 분석을 하였다. 변형강도 값과 변동계수는 r=10mm하중봉을 사용한 것이 더 낮은 것으로 나타났다. 또한 r=10mm 하중봉이 변형강도와 소성변형 특성치와 상관성 분석에서도 더 높은 상관성을 보였다. 골재치수와 원형 절삭반경은 변형강도에 영향을 미치는 것으로 나타났으나 두 변수의 교호작용에서는 골재의 크기가 $10mm{\sim}19mm$내에서는 r에 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 따라서 소성변형과의 상관성이 더 우수하며 변동계수도 낮은 것으로 나타난 D=40mm, r=10.0mm의 하중봉을 사용하는 것이 적합할 것으로 판단되었다.
Rhizina undulata의 PCR 검정 및 유전적 특성 분석을 목적으로, rDNA ITS 영역의 염기배열 해석 및 PCR 방법에 의한 토양으로부터 R. undulata의 진단법을 개발하였다. 18S rDNA 부분의 염기서열 분석 결과, 공시한 4종의 균주 모두 1,375 nt의 크기로 동일하였으며, 염기배열도 100% 일치하였다. 한편, rDNA ITS 영역의 염기배열은 585 nt이었고, PDK-1, PTT-1 및 PDJ-9 균주는 염기배열이 100% 동일하였으나, PDS-5균주에서는 두 곳에서 염기의 치환이 발견되었다. 이와 같은 염기배열을 분석하여 제작한 R. undulata rDNA ITS 영역 특이적 primer를 이용한 PCR 검정 결과, R. undulata 균주들에서만 약 525 bp 크기의 ITS 영역 특이적인 증폭산물이 검출되었다. PCR 방법에 의하여 검출할 수 있는 토양 중의 R. undulata 최소 균사량의 한계를 확인하기 위해서, 순수 배양한 R. undulata 균사현탁액을 순차 희석하여 100g의 사양토에 혼합한 다음, 농도별로 균사 혼합한 각각의 토양 시료로부터 추출한 total DNA의 PCR 증폭산물을 분석한 결과, PCR 방법에 의하여 100g의 토양 중에 1 ng의 R. undulata 균사가 함유되어 있는 경우까지 검출이 가능하였다.
본 논문에서는 항공 ICT분야에서 최근 이슈가 되고 있는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 대한 효율적인 연구 개발 전략 수립을 위하여 특허분석을 기반으로 기술의 메가트렌드 및 경쟁력 분석 결과를 제시한다. UAV 핵심 기술의 메가트렌드 분석을 위해 한국, 미국, 일본 및 유럽의 공개/등록 특허를 중심으로 특허 동향을 분석하였다. 분석 대상 기술은 UAV와 ICT기술이 융합이 되는 기술을 중심으로 3개의 소분류로 구분하였으며, 특허검색 결과 총 3,433건이 검색되었다. UAV 핵심 기술별 경쟁력 및 한국의 경쟁력을 분석하기 위하여 특허 활동력, 특허 피인용률 및 주요 시장 확보율을 분석 지표로 사용하였다. 각 핵심 기술에 대한 R&D 전략 영역을 제시하고 이를 기반으로 각 영역별 연구개발 전략을 제시하였다. 본 논문을 통해 우리나라의 기술 수준, 선진 기업의 연구 개발동향 및 핵심특허 현황 등을 객관적인 특허정보를 기반으로 분석하였으며, 향후 UAV 분야의 연구개발 및 특허 확보 전략 수립에 활용이 될 것으로 기대 한다.
제주도에서 채집한 해양 해면 Halichondria panicea의 공생세균 군집구조를 배양에 의한 ARDRA와 비배양에 의한 DGGE 분석 방법에 의하여 조사하였다. 16S rRNA gene-ARDRA 분석을 위해 변형된 Zobell 배지와 Marine agar를 이용하여 120균주를 선별하고 제한효소, HaeIII와 MspI을 사용하여 ARDRA type을 구분하였다. ARDRA type으로부터 유래한 16S rRNA gene 염기서열 분석 결과, 알려진 세균 종과 96% 이상의 유사도를 나타내었으며 Alphaproteobacteria, Gammaproteobacteria, Bacteroidetes, Firmicutes 등 3문 4강이 관찰되었다. 그 중 Alphaproteobacteria가 우점하였다. 같은 해면, H. panicea의 DGGE 분석을 위해 total genomic DNA로부터 16S rRNA gene를 증폭하여 DGGE fingerprinting을 수행한 결과 14개의 밴드가 관찰되었다. 각 밴드의 16S rRNA gene 염기서열은 알려진 세균의 염기서열과 100%의 유사성을 나타내었으며 대부분의 염기서열은 uncultured bacteria에 속하였다. DGGE 분석으로부터 미생물의 군집은 Alphaproteobacteria, Gammaproteobacteria, Acidobacteria, Actinobacteira, Bacteroidetes, Cyanobacteria, Chloroflexi 등 6문 7강으로 나타났다. ARDRA와 DGGE 방법에 의해 Alphaproteobacteria, Gammaproteobacteria, Bacteroidetes가 공통적으로 발견되었으나 전체적인 공생세균의 군집구조는 분석방법에 따라 차이를 나타내었다. 배양에 의한 방법보다 비배양 방법에서 더 다양한 세균군집구조를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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