Lee Seong-Hun;Kang Sang-Ho;Park Yong-Hwan;Min Dong-Myung;Kim Young-Mi
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.16
no.2
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pp.205-211
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2006
A quantitative analytical method to detect new lines of genetically modified (GM) maize, NK603 and TC1507, has been developed by using a real-time polymerase chain reaction (PCR). To detect these GM lines, two specific primer pairs and probes were designed. A plasmid as a reference molecule was constructed from an endogenous DNA sequence of maize, a universal sequence of a cauliflower mosaic virus (CaMV) 35S promoter used in most GMOs, and each DNA sequence specific to the NK603 and TC1507 lines. For the validation of this method, the test samples of 0, 0.1, 0.5, 1.0, 3.0, 5.0, and 10.0% each of the NK603 and TC1507 GM maize were quantitated. At the 3.0% level, the biases (mean vs. true value) for the NK603 and TC1507 lines were 3.3% and 15.7%, respectively, and their relative standard deviations were 7.2% and 5.5%, respectively. These results indicate that the PCR method developed in this study can be used to quantitatively detect the NK603 and TC1507 lines of GM maize.
To achieve more accurate and rapid detection of macrolide-lincosamide-streptogramin B resistance genes, erm(A), erm(B), and erm(C), we developed a TaqMan probe-based real-time PCR (Q-PCR) method and compared it with conventional PCR (C-PCR), which is the most widely using erm gene identification method. The detection limit of Q-PCR was 5 fg of genomic DNA or 5-8 CFU of bacterial cells of Staphylococcus aureus. The utilization of Q-PCR might shorten the time to erm detection from 3-4 h to about 50 min. These data indicated that Q-PCR assay appears to be not only highly sensitive and specific, but also the most rapid diagnostic method. Therefore, the appropriate application of the Q-PCR assay will permit rapid and accurate identification of erm genes from clinical and other samples.
Kim, Jaejin;Kim, Byung-Suk;Lim, Young-Il;Woo, Young-Ah
YAKHAK HOEJI
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v.60
no.2
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pp.85-91
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2016
Drying of granules for tablet formulation is one of the important unit operations. The loss on drying method is traditionally used for this purpose. However, it is a time-consuming method, requiring at least 1 h. Moreover, it is ineffective in monitoring the moisture content of granules during the drying process. In this study, online real-time monitoring of moisture content during the drying process was successfully performed using near-infrared (NIR) spectroscopy. NIR spectra were collected during 15 different drying batches for developing a reliable NIR spectroscopic method. Such a large number of batches were used to develop a more robust partial least squares (PLS) model. NIR spectra collected from 12 batches were used for developing the model that was validated by predicting the moisture content of the samples in the remaining 3 batches. The standard errors of predictions (SEPs) in the measurement of batch 1, batch 2, and batch 3 were 0.52%, 0.57%, and 0.56%, respectively. The online NIR spectroscopic method developed in this study was reliable and accurate in monitoring the moisture content during the drying process.
The effects of$ Nd_2$$O_3$addition on the properties of Mn-Zn ferrite were investigated in the doping concentration range from 0.05 to 0.25 wt%. All samples were prepared by standard fabrication of ferrite ceramics. With increasing the Neodymium oxides, specific density and initial permeability increased on the whole. But, the tendencies such as upper result had the measured value on limitation and characteristics saturated or decreased properties after that. With increasing the content of Neodymium oxides. both the real and imaginary component of complex permeability and the magnetic loss(tan$\delta$) increased. Because reason that magnetic loss increases is high ratio that a real department increases than imaginary department. Magnetic loss increased none the less for increasing the real department related with magnetic permeability. But, the magnetic loss of ferrite doped with the Neodymium oxides were lower than that of none doped Mn-Zn ferrite. The small amount of percent Neodymium oxides in Mn-Zn ferrite composition led to enhancement of resistivity in bulk, and more so in the grain boundary.
As part of a structural health monitoring system, the relative geometric relationship between a ship and bridge has been recognized as important for bridge authorities and ship owners to avoid ship-bridge collision. This study proposes a novel computer vision method for the real-time geometric parameter identification of moving ships based on a single shot multibox detector (SSD) by using transfer learning techniques and monocular vision. The identification framework consists of ship detection (coarse scale) and geometric parameter calculation (fine scale) modules. For the ship detection, the SSD, which is a deep learning algorithm, was employed and fine-tuned by ship image samples downloaded from the Internet to obtain the rectangle regions of interest in the coarse scale. Subsequently, for the geometric parameter calculation, an accurate ship contour is created using morphological operations within the saturation channel in hue, saturation, and value color space. Furthermore, a local coordinate system was constructed using projective geometry transformation to calculate the geometric parameters of ships, such as width, length, height, localization, and velocity. The application of the proposed method to in situ video images, obtained from cameras set on the girder of the Wuhan Yangtze River Bridge above the shipping channel, confirmed the efficiency, accuracy, and effectiveness of the proposed method.
Real-time formation of $L1_0$ phase of FePt nanoparticles in the gas phase during ultrasonic-spray pyrolysis is first discussed in the present study. Without any post heat treatment, $L1_0$ phase of FePt nanoparticles appeared at the temperature above $900^{\circ}C$ in the gas phase synthesis. X-ray diffractometry (XRD) and transmission electron microscopy (TEM) studies revealed that FePt nanoparticles less than 10 nm in size contained small volume of $L1_0$ fct phase. However, in other samples obtained at the temperature below $900^{\circ}C$, iron oxide phase co-existed and no evidence of phase transformation was found. Thus, it is anticipated that the time of flight of particles required for crystallization and phase transformation was extended according to the increase of the collision rate. Finally, magnetic properties represented by coercivity and saturation magnetization and functional groups on the particle surface were discussed based on VSM and FT-IR results.
The aim of this research is to assess the use of high purity potassium ferrate (VI) for the efficient removal of sulfamethoxazole (SMX), one of the potential micro-pollutant found in aqueous waste. In addition, various parametric studies have enabled us to deduce the mechanism in the degradation process. The pH and concentration of sulfamethoxazole enable the degradation of pollutants. Moreover, the time-dependent degradation nature of sulfamethoxazole showed that the degradation of ferrate (VI) in presence of sulfamethoxazole followed the pseudo-second order kinetics and the value of rate constant increased with an increase in the SMX concentration. The stoichiometry of SMX and ferrate (VI) was found to be 2 : 1 and the overall rate constant was estimated to be 4559 L2/mmol2/min. On the other hand, the increase in pH from 8.0 to 5.0 had catalyzed the degradation of SMX. Similarly, a significant percentage in mineralization of SMX increased with a decrease in pH and concentration. The presence of co-existing ions and SMS spiked real water samples was extensively analyzed in the removal of SMX using ferrate (VI) to simulate studies on real matrix implication of ferrate (VI) technology.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.10
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pp.3275-3298
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2022
Cloud-based architectures for precision agriculture are domain-specific controlled and require remote access to process and analyze the collected data over third-party cloud computing platforms. Due to the dynamic changes in agricultural parameters and restrictions in terms of accessing cloud platforms, developing a locally controlled and real-time configured architecture is crucial for efficient water irrigation and farmers management in agricultural fields. Thus, we present a new implementation of an independent sensor-enabled architecture using variety of wireless-based sensors to capture soil moisture level, amount of supplied water, and compute the reference evapotranspiration (ETo). Both parameters of soil moisture content and ETo values was then used to manage the amount of irrigated water in a small-scale agriculture field for 356 days. We collected around 34,200 experimental data samples to evaluate the performance of the architecture under different agriculture parameters and conditions, which have significant influence on realizing real-time monitoring of agricultural fields. In a proof of concept, we provide empirical results that show that our architecture performs favorably against the cloud-based architecture, as evaluated on collected experimental data through different statistical performance models. Experimental results demonstrate that the architecture has potential practical application in a many of farming activities, including water irrigation management and agricultural condition control.
Seungin Oh ;Hyunwoo Baek ;Kang-Heon Lee ;Dae-Sic Jang;Jihyun Jun ;Jin-Gyun Kim
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.7
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pp.2642-2649
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2023
A real-time unmeasured dynamic response prediction process for the nuclear power plant pressure pipeline is proposed and its performance is tested in the test-loop system (KAERI). The aim of the process is to predict unmeasurable or unreachable dynamic responses such as acceleration, velocity, and displacement by using a limited amount of directly measured physical responses. It is achieved by combining a well-constructed finite element model and robust inverse force identification algorithm. The pressure pipeline system is described by using the displacement-pressure vibro-acoustic formulation to consider fully filled liquid effect inside the pipeline structure. A robust multiphysics modal projection technique is employed for the real-time sensor synchronized prediction. The inverse force identification method is also derived and employed by using Bathe's time integration method to identify the full-field responses of the target system from the modal domain computation. To validate the performance of the proposed process, an experimental test is extensively performed on the nuclear power plant pressure pipeline test-loop under operation conditions. The results show that the proposed identification process could well estimate the unmeasured acceleration in both frequency and time domain faster than 32,768 samples per sec.
Objectives: Oral bacterial samples included subgingival, supragingival, and saliva plaques. As the diversity and number of microorganisms deffer depending on the area of the oral cavity and the method used, an appropriate and reliable collection method is important. The present study investigated oral bacterial sampling methods. Methods: Supragingival dental plaque was collected from the buccal and lingual tooth surfaces of study participants using sterilized cotton swabs. Plaques were collected from the subgingival area using a sterilized curette. Bacterial genomic DNA was extracted using MagNA Pure 96 DNA and Viral NA low-volume kits. Real-time polymerase chain reaction (PCR) was performed using the PowerCheckTM Periodontitis Pathogens Multiplex Real-time PCR kit. Results: Aggregatibacter actinomycetemcomitans, Prevotella intermedia, and Fusobacterium nucleatum of the orange complex were not observed in the subgingival biofilms of all study participants. For Porphyromonas. gingivalis, a significant correlation was observed between supragingival, subgingival, and total tooth surface biofilms. Compared to the supragingival and subgingival biofilmss, total tooth surface biofilm exhibited the highest bacterial count when the inswabbing method was used. Conclusions: Based on these findings, the supragingival swab method is recommended for oral bacterial research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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