Journal of The Korean Society of Inherited Metabolic disease
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v.15
no.3
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pp.127-137
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2015
Purpose: The main aim of this study was to compare and analyze expression profiles of microRNAs (miRNAs) to establish miRNA signature of Fabry nephropathy related epithelial mesenchymal transition (EMT). Methods: Expression profiles of miRNAs in kidney tissue samples and cell lines from normal and Fabry disease mouse model were examined by miRNA expression microarray analysis followed by quantitative real-time polymerase chain reaction analysis (qRT-PCR). Results: In the miRNA expression microarray analysis of Fabry mouse kidney tissues compared to wild type mouse, 5 and 3 miRNAs among 1,247 miRNAs examined were up- and down-regulated, respectively. Among them, miR-149-5p was down-regulated about 2-fold in Fabry kidney samples. The down-regulations of miR-149-5p were observed in kidney tissues of under 35 week-old-Fabry mice. However, this down-regulation was not observed in kidney tissues of 42 week-old Fabry mice. In SV40 MES 13 cells, mouse mesangial cells, treated with globotriaosylsphingosine (lyso-Gb3), miR-149-5p was also downregulated. The down-regulation of miR-149-5p induced up-regulation of its target genes related to EMT. Conclusion: The miRNA expression array and qRT-PCR results show that miR-149-5p expression was decreased in kidney tissues of Fabry mice compared to wild type mice under 35 weeks of age. Along with the observation of miR-149-5p expression in Fabry disease cell models, these results indicate that the down-regulated miR-149-5p were related to the biological response of mesangial cells to lyso-Gb3 and also have influence to the transcriptional up-regulation of its target genes. These results suggest miR-149-5p might play important roles in the Fabry nephropathy.
Three dimensional quantitative structure-activity relationships (3D-QSARs) for the fungicidal activities against Rhizoctonia solani (RS) and Phytophthora capsici (PC) by N-phenyl substituents(X) of N-phenylthionocarbamate derivatives were studied quantitatively using comparative molecular field analysis (CoMFA) methodology based on different alignment approaches. Statistical quality of CoMFA models with field fit alignment were slightly higher than that of atom based fit alignment. The optimized CoMFA models (RS: RF2 & PC: PF2) were derived from field fit alignment and combination of CoMFA fields. And the statistical results of the two models showed the best predictability of the fungicidal activities based on the cross-validated value $q^2$ ($r^2_{cv.}$ =RS: 0.557 & PC: 0.676) and non-cross-validated value ($r^2_{ncv.}$ =RS: 0.954 & PC: 0.968), respectively. The selective fungicidal activities between two fungi were dependence upon the electrostatic field of substrate molecule. Therefore, the fungicidal activities from CoMFA contour maps showed that the fungicidal activity will be able to increased according to the modification of X-substituents on the substrate molecules.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.319-319
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2020
최근 데이터 과학의 획기적인 발전 덕분에 딥러닝 (Deep Learning) 알고리즘이 개발되어 다양한 분야에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 중 하나인 LSTM(Long-Short Term Memory) 네트워크를 사용하여 댐 유입량을 예측하였다. 구체적인 내용으로, (1) LSTM에 필요한 입력 데이터를 효율적으로 사전 처리하는 방법, (2) LSTM의 하이퍼 매개변수를 결정하는 방법 및 (3) 다양한 손실 함수(Loss function)를 선택하고 그 영향을 평가하는 방법 등을 다루었다. 제안된 LSTM 모델은 강우량(R), 댐유입량(Q) 기온(T), 기저유량(BF) 등을 포함한 다양한 입력 변수들의 함수로 가정하였으며, CCF(Cross Correlations), ACF(Autocorrelations) 및 PACF(Partial Autocorrelations) 등의 기법을 사용하여 입력 변수를 결정하였다. 다양한 sequence length를 갖는 (즉 t, t-1, … t-n의 시간 지연을 갖는) 입력 변수를 적용하여 데이터 학습에 최적의 시퀀스 길이를 결정하였다. LSTM 네트워크 모델을 적용하여 2014년부터 2020년까지 한강 유역 9개의 댐 유입량을 추정하였다. 본 연구로부터 댐 유입량을 예측하는 것은 홍수 및 가뭄 통제를 위한 필수 요건들 중 하나이며 수자원 계획 및 관리에 도움이 될 것이다.
Sorption characteristics of arsenic on furnace slag were investigated to remove arsenic from groundwater using furnace slag, which is industrial waste generated from steel company. Adsorption isotherm experiments and kinetic sorption experiments were performed and the chemical characteristics of supernatants from these experiments were analyzed. Results showed that all supernatants were alkaline (above pH 9) and the highest ion concentration in the solution was found with calcium (30~50 mg/L). Results of adsorption isotherms were more adequately described by the Freundlich model than Langmuir model. From adsorption isotherms experiments, it was noted that the adsorption amount of As(V) was 87% higher than that of As(III). Results of kinetic sorption experiments were more properly fitted by pseudo second order (PSO) model than pseudo first order model. Equilibrium adsorption amount ($q_e$) and relaxation time ($t_r$) calculated from PSO model increased with initial concentration of arsenic. Equilibrium adsorption amount of As(V) was higher than that of As(III) and relaxation time of As(V) was shorter than that of As(III). Adsorption isotherm results could be predicted by kinetic adsorption results, since equilibrium adsorption amount calculated through PSO model generally agreed with equilibrium adsorption amount measured from adsorption isotherm.
Journal of the Korean Society of Mechanical Technology
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v.20
no.6
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pp.809-817
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2018
The model predictive controller performance of the mobile robot is set to an arbitrary value because it is difficult to select an accurate value with respect to the controller parameter. The general model predictive control uses a quadratic cost function to minimize the difference between the reference tracking error and the predicted trajectory error of the actual robot. In this study, we construct a predictive controller by transforming it into a quadratic programming problem considering velocity and acceleration constraints. The control parameters of the predictive controller, which determines the control performance of the mobile robot, are used a simple weighting matrix Q, R without the reference model matrix $A_r$ by applying a quadratic cost function from which the reference tracking error vector is removed. Therefore, we designed the predictive controller 1 and 2 of the mobile robot considering the constraints, and optimized the controller parameters of the predictive controller using a genetic algorithm with excellent optimization capability.
Journal of the Society of Cosmetic Scientists of Korea
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v.30
no.4
s.48
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pp.491-497
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2004
Holographic quantitative structure activity relationships (HQSAR) between the melanogenesis inhibitory activities of alkyl-3,4-dihydroxybenzoate (A) and N-Alkyl-3,4-dihydroxybenzamide (B) derivatives were analyzed and discussed. The statistical results of HQSAR model for the activities showed the best predictability of the activities based on the cross-validated $r^2_{cv}\;(q^2=0.674),$ non-cross-validated, conventional coefficient $(r^2_{ncv}=0.936).$ The melanogenesis inhibitory activities and hydrolytic reactivity of (A) were slightly higher than that of (B) (A>B) and the activities depends upon the $R_1-substituents\;(R_1>R_2).$ It has been found using frontier molecular orbital (FMO) theory that the hydrolysis reactions of (A) and (B) proceeded to an orbital-controlled reactions, while the nucleophillc addition-elimination reactions $(Ad_{N-E})$ between LUMO energy of (A) and (B) and HOMO energy of water molecule are occurred.
Kim, Sang-Jin;Chung, Young-Ho;Kim, Se-Gon;Sung, Nack-Do
Applied Biological Chemistry
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v.51
no.3
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pp.171-176
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2008
The comparative molecular similarity indices analysis (CoMSIA) models between 3${\beta}$-Hydroxy-12-oleanen-28-oic acid (1-30) analogues as substrate molecule and their inhibitory activities ($pI_{50}$) against protein tyrosine phosphatase (PTP)-1B were derived and discussed quantitatively. Listing in order, the CoMFA>CoMSIA${\geq}$HQSAR>2D-QSAR model, these QSAR models had the better statistical values. The optimized CoMSIA F1 model at grid 3.0${\AA}$ had the best predictability and fitness ($q^2$=0.754 and $r^2$=0.976) by field fit alignment. The order of contribution ratio (%) of CoMSIA fields concerning the inhibitory activities was a H-bond acceptor (48.9%), steric field (25.8%) and hydrophobic field (25.4%), respectively. Therefore, the inhibitory activities of substrate molecules against PTP-1B were dependent upon H-bond acceptor field (A) of $R_4$-group. From the analytical results of CoMSIA contour maps, oleanolic acid derivatives will have better inhibition activities if $R_1$ group has H-bond acceptor disfavor, $R_3$group has steric disfavor and $R_4$ group has steric, hydrophobic, H-bond favor.
3D QSAR studies for the fungicidal activities against resistive phytophthora blight (RPC; 95CC7303) and sensitive phytophthora blight (Phytopthora capsici) (SPC; 95CC7105) by a series of new 2-alkoxyphenyl-3-phenylthioisoindoline-1-one derivatives (X: A=propynyl & B=2-chloropropenyl) were studied using comparative molecular field analyses (CoMFA) methodology. The CoMFA models were generated from the two different alignment, atom based fit (AF) alignment and field fit (FF) alignment. The atom based alignment exhibited a higher statistical results than that of field fit alignment. The best models, A3 and A7 using combination fields of H-bond field, standard field, LUMO and HOMO molecular orbital field as additional descriptors were selected to improve the statistic of the present CoMFA models. The statistical results of the two models showed the best predictability of the fungicidal activities based on the cross-validated value $q^2\;(r^2_{cv.}=RPC:\;0.625\;&\;SPC:\;0.834)$, non cross-validated value $(r^2_{ncv.}=RPC:\;0.894\;&\;SPC:\;0.915)$ and PRESS value (RPC: 0.105 & SPC: 0.103), respectively. Based on the findings, the predictive ability and fitness of the model for SPC was better than that of the model for RPC. The fugicidal activities exhibited a strong correlation with steric $(66.8{\sim}82.8%)$, electrostatic $(10.3{\sim}4.6%)$ and molecular orbital field (SPC: HOMO, 12.6% and RPC: LUMO, 22.9%) factors of the molecules. The novel selective character for fungicidal activity between two fungi depend on the positive charge of ortho, meta-positions on the N-phenyl ring and size of hydrophilicity of a substituents on the S-phenyl ring.
Park, Jin-Kyu;Kang, Jeong-Hee;Ban, Jong-Ki;Lee, Nam-Hoon
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.32
no.6B
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pp.399-406
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2012
The objective of this research is to develop greenhouse gas generation models and estimation method of their parameters for solid waste landfills. Two models obtained by differentiating the Modified Gompertz and Logistic models were employed to evaluate two parameters of a first-order decay model, methane generation potential ($L_0$) and methane generation rate constant (k). The parameters were determined by the statistical comparison of predicted gas generation rate data using the two models and actual landfill gas collection data. The values of r-square obtained from regression analysis between two data showed that one model by differentiating the Modified Gompetz was 0.92 and the other model by differentiating the Logistic was 0.94. From this result, the estimation methods showed that $L_0$ and k values can be determined by regression analysis if landfill gas collection data are available. Also, new models based on two models obtained by differentiating the Modified Gompertz and Logistic models were developed to predict greenhouse gas generation from solid waste landfills that actual landfill generation data could not be available. They showed better prediction than LandGEM model. Frequency distribution of the ratio of Qcs (LFG collection system) to Q (prediction value) was used to evaluate the accuracy of the models. The new models showed higher accuracy than LandGEM model. Thus, it is concluded that the models developed in this research are suitable for the prediction of greenhouse gas generation from solid waste landfills.
Gyeongrin Baek;Gyeongwon Baek;Byeonggil Choi;Hojin Kim;Jihyun Lee;Choonsig Kim
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.25
no.2
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pp.71-79
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2023
The quantification of soil respiration rates is important to understand carbon cycles of forest ecosystems. Soil respiration rates were assessed using Li-8100A soil flux system in one evergreen broadleaved (Quercus glauca Thunb.) and two coniferous (Cryptomeria japonica D. Don and Chamaecyparis obtusa Endl.) stands from May 2020 to April 2022 in southern Korea. Monthly variations of soil respiration rates were higher in the Q. glauca stand than in the C. japonica and the C. obtusa stands. The mean soil respiration rates were significantly higher in the Q. glauca stand (2.63µmol m-2 s-1) than in the C. japonica (0.93µmol m-2 s-1) and C. obtusa (0.99µmol m-2 s-1) stands. The three stands showed exponential relationships between soil respiration rates and soil temperature (R2 = 0.44-0.80). The sensitivity of temperature (Q10 values) to soil respiration rates was highest in the Q. glauca stand (5.13), followed by the C. obtusa (3.10) and C. japonica (2.58) stands. These results indicate that soil respiration rates can be increased more in evergreen broadleaved stands than in coniferous stands under enhanced soil temperature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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