• 생명과학회지
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• 제29권8호
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• pp.861-870
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• 2019

본 연구에서는 경제성 있는 생물학적 만니톨 고생산을 위해 선별균주의 만니톨 생산 최적화 배지조성을 RSM 방법을 이용하여 확립하고자 하였다. 먼저 김치로부터 분리된 10균주의 만니톨 생산량과 과당으로부터 만니톨 전환율 분석을 통하여 SRCM201425 균주를 선발하였으며, 선발균주는 16S rRNA 유전자 염기서열과 당 발효 분석을 통하여 Leuconostoc mesenteroides로 동정하였다. Plackett-Burman design (PBD)을 이용하여 만니톨 생산에 영향을 주는 배지 인자를 선별하기 위해 총 11개의 탄소원, 질소원, 무기원소의 영향을 조사하였으며, 통계학적 분석을 통하여 최종적으로 fructose와 sucrose, peptone을 선정하였다. 만니톨 생산을 위한 선별된 각 변수의 최적 농도를 결정하기 위한 방법으로 central composite design (CCD)과 반응표면 분석법을 이용하였으며, 최종적으로 CCD를 통해 만니톨 생산을 위한 배지 조성의 최적 농도는 fructose 38.68 g/l, sucrose 30 g/l, peptone 39.67 g/l으로 예측되었으며, 통계학적 분석을 통해 실험모델의 적합성을 확인하였다. 최종적으로 MRS 배지에서의 생산량의 약 20배의 만니톨을 생산할 수 있었으며, 100 g/l의 fructose가 포함된 MRS 배지 대비 97.46%의 만니톨을 생산하면서, 산업화시 기존 배지 대비 생산비용을 크게 절감할 수 있을 것으로 예상되었다. 본 연구를 통하여 만니톨 생산을 위한 배지 조성의 최적화를 확립하였으며, 만니톨을 생산하기 위한 방법으로 주로 사용되고 있는 고비용의 촉매환원 방법을 대체할 방법을 제시할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제16권1호
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• pp.67-75
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• 2012

목적 : 뇌에 분포하는 동맥혈관을 관찰할 때 흔히 자기공명 뇌혈관 데이터(Magnetic Resonance Angiography, MRA)를 이용한다. 하지만 뇌혈관 데이터의 경우 관찰하고자 하는 부위의 혈관을 직접적으로 관찰하기 어렵다. 이러한 3차원 데이터를 2차원 디스플레이 장치에 나타내기 위해 최대강도투사(Maximum Intensity Projection, MIP) 영상이 흔히 이용된다. 데이터의 투사방향에 위치한 복셀들 중 최대값을 가지는 복셀을 투사하여 최대강도투사 영상을 얻게 된다. 혈관의 경우 큰 복셀값을 가지기 때문에 영상에서 밝게 나타난다. 하지만 투사방향에 중첩되어 있는 일부 혈관들이 투사하는 과정에서 최대값을 가지는 혈관들에 가려져 나타나지 않게 되기 때문에 깊이 정보를 잃게 된다. 또한 정해진 위치에서의 투사영상 밖에 얻을 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 최대강도투사 영상이 가지는 이러한 단점들을 개선하여 뇌혈관의 분포를 3차원 공간상에서 최적화 된 입체영상으로 보는 새로운 방법을 제안하였다. 대상 및 방법 : 우리는 4개의 채널 코일과 3.0T 자기공명영상장치 (Siemens Tim Trio MRI scanner)를 이용하여 피험자의 머리를 고정시키고 3차원 위상대조 (Phase-Contrast, PC) 시퀀스를 적용하여 3차원 뇌혈관 데이터를 얻었다. 얻어진뇌혈관 데이터의 중심점을 기준으로 3차원 공간 회전 알고리즘을 적용하여 회전된 새로운 데이터를 얻은 다음 이 데이터를 기준 수평면상에 투사하여 뇌혈관에 대한 2차원 최대강도투사 영상을 구한다. 이 때 입체영상 구현을 위해 두 눈과 데이터의 중심이 이루는 수렴각에 맞게 뇌혈관 데이터를 각각 공간 회전시킨 후 투사하여 각각의 눈에 적합한 영상들을 구하고 이를 적청안경방식 (anaglyph)을 이용하여 관찰함으로써 최적의 입체감을 가지는 최대강도투사 영상을 얻는다. 결과 : 결과 영상을 살펴보면 우선 기존의 방법들에서는 불가능했던 뇌혈관 데이터의 다양한 위치에서의 최대강도투사 영상이 가능해졌다는 것을 알 수 있다. 또한 관찰자와 데이터 사이의 거리와 두 눈 사이의 거리를 고려하여 보다 사실적인 입체감을 가지는 입체 최대강도투사 영상을 얻었다. 결론적으로 관찰자가 바라보는 방향과 관찰자와 데이터 사이의 거리에 따른 최적의 입체영상을 얻을 수 있었다. 결론 : 제안하는 방법은 단일 최대강도투사 영상을 관찰자의 위치를 고려하여 입체영상으로 변환시킴으로써 최적의 입체감을 가지는 입체 투사 영상을 구하였다. 그리고 구면좌표계 상에서 뇌혈관 데이터의 다양한 투사방향에서의 최대강도투사 영상을 나타낼 수 있었다. 추후 알고리즘 최적화와 병렬연산 프로세스가 적용된다면 진단과 수술 계획에 필요한 뇌혈관의 입체 정보들을 실시간으로 제공해 줄 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국어병학회지
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• 제6권2호
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• pp.111-122
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• 1993

B 세포의 $V_H$ 유전자가 어떠한 기작으로 선택되어지는 지는 현재 명확히 밝혀져 있지 않다. 본 연구에서는 transformation 등의 방법에 의한 편향된 분석결과를 피하고자 in situ hybridization 기법을 이용하여 정상적인 single 세포가 발현한 $V_H$ 유전자를 분석하였다. $V_H$ 유전자간에 나타나는 DNA 배열의 유사성 때문에 in situ 기법에서 가장 중요한 것은 probe 농도와 세척 stringency의 결정이다. LPS-stimulated된 spleen B 세포에 대해서 $C{\mu}$와 $V_HJ558$ $^{35}S$-RNA probe는 $2{\sim}4{\times}106cpm$/slide의 농도에서 낮은 background와 적정수의 positive 세포를 관찰할 수 있었으며 세척조건으로서는 $54^{\circ}C$에서 40~50%의 formamide를 사용할때 최적이라는 것을 $C{\mu}$, $V_{H}S107$, 그리고 $V_{H}J558$ probe를 이용한 실험에서 결정하였다. 위의 조건하에서 spleen B 세포가 발현한 $V_H$ 유전자를 분석하여 본 결과 각각의 $V_H$ gene family 발현 빈도는 각각의 family 크기에 비례하여 결정된다는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과들은 여러 다른 발달 단계에 있는 bone marrow B 세포에 대해서도 동일한 결과를 보여 주어 어떤 특수 $V_H$ gene family의 발현이 B 세포의 발달단계에 따라 특이하게 변화하는 것은 아니라는 것을 나타내 보여 주었다. 그러므로 $V_H$ 유전자의 이용은 B 세포가 differentiation하는 것과는 무관하게 무작위 적으로 선택되어 진다는 것을 밝혔다.