Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.226-228
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2005
Predicting the cellular location of an unknown protein gives valuable information for inferring the possible function of the protein. For more accurate Prediction system, we need a good feature extraction method that transforms the raw sequence data into the numerical feature vector, minimizing information loss. In this paper we propose new methods of extracting underlying features only from the sequence data by computing pairwise sequence alignment scores. In addition, we use composition based features to improve prediction accuracy. To construct an SVM ensemble from separately trained SVM classifiers, we propose specificity based weighted majority voting . The overall prediction accuracy evaluated by the 5-fold cross-validation reached $88.53\%$ for the eukaryotic animal data set. By comparing the prediction accuracy of various feature extraction methods, we could get the biological insight on the location of targeting information. Our numerical experiments confirm that our new feature extraction methods are very useful forpredicting subcellular localization of proteins.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2010.05a
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pp.181-189
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2010
개방형 액체로켓엔진 시스템에 대한 동특성 예측 프로그램을 작성하였다. 이 프로그램을 통해 얻은 펌프 시동 시 시간에 따른 압력 및 유량 변화 결과를 수류실험장치를 구축하여 실험적으로 검증하였다. 수류실험장치는 실제 액체로켓엔진 추진제 공급 계통에서 구성품의 형태와 배치위치, 가스발생기와 주연소실로 분기되는 유량비를 기준으로 모사되었다. 측정 시 관로가 채워진 상태에서 펌프를 시동하였으며 펌프는 전동기로 구동된다. 동특성 예측 프로그램의 작성을 위해 구성품별 동특성 모델링을 수행하고 엔진 시스템을 기준으로 각 모델링을 순차적으로 통합하였다. 구성품의 동특성 파라미터를 측정 반영하였고 압력 밸런싱을 통해 수렴 조건이 결정된다. 수렴된 밀도와 유량을 가지고 다음 시간에서의 초기 입력 값으로 대체하여 계산을 수행하였다. 천이 작동 상태에서 엔진 시스템 내의 물리량 변화를 전산 예측과 더불어 실험적으로 측정하고 비교하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.13
no.3
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pp.231-238
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1988
A new approach to the reachability analysis of communication protocols is presented using a modified maximal progress state exploation for two communicating finite state machines. The task of generating all reachable states is divided into two independent subtasks. In each subtask, only the states which are reachable by forcing modified maximal progress sequence for one machine are generated. Modified maximal progress state exploration saves space and time over maximal progress state exploration.
I report that single-stranded antisense as a part of large circular (LC-) genomic DNA of recombinant M13 phage exhibits enhanced stability, sequence specific antisense activity, and no need for target site search. A cDNA fragment (708 bp) of rat TNF-$\alpha$ was inserted into a phagemid vector, and TNF-$\alpha$ antisense molecules (TNF$\alpha$-LCAS) were produced as single-stranded circular DNA. When introduced into a rat monocyte/macrophage cell line, WRT7/P2, TNF$\alpha$-LCAS was able to ablate LPS-induced TNF-$\alpha$ mRNA to completion. The antisense effect of TNF$\alpha$-LCAS was shown to be sequence-specific because expressions of three control genes ($\beta$-actin, GAPDH and IL-1$\beta$) were not significantly altered by the antisense treatment. Further, TNF$\alpha$-LCAS was found to be highly efficacious as only 0.1 $\mu$g (0.24 nM) of TNF$\alpha$-LCAS was sufficient to block TNF-$\alpha$ expression in 1$\times10^5$ WRT7/P2 cells. I have also observed specific antisense activity in reduction of NF-$\kappa$B gene expression. The results suggest that an antisense sequence as a part of single-stranded circular genomic DNA has a specific antisense activity.
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.
Recently, the cattle genome sequence has been completed, followed by developing a commercial single nucleotide polymorphism (SNP) chip panel in the animal genome industry. In order to increase statistical power for detecting quantitative trait locus (QTL), a number of animals should be genotyped. However, a high-density chip for many animals would be increasing the genotyping cost. Therefore, statistical inference of genotype imputation (low-density chip to high-density) will be useful in the animal industry. The purpose of this study is to investigate the effect of the reference population size and marker density on the imputation accuracy and to suggest the appropriate number of reference population sets for the imputation in Hanwoo cattle. A total of 3,821 Hanwoo cattle were divided into reference and validation populations. The reference sets consisted of 50k (38,916) marker data and different population sizes (500, 1,000, 1,500, 2,000, and 3,600). The validation sets consisted of four validation sets (Total 889) and the different marker density (5k [5,000], 10k [10,000], and 15k [15,000]). The accuracy of imputation was calculated by direct comparison of the true genotype and the imputed genotype. In conclusion, when the lowest marker density (5k) was used in the validation set, according to the reference population size, the imputation accuracy was 0.793 to 0.929. On the other hand, when the highest marker density (15k), according to the reference population size, the imputation accuracy was 0.904 to 0.967. Moreover, the reference population size should be more than 1,000 to obtain at least 88% imputation accuracy in Hanwoo cattle.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.3
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pp.1702-1721
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2019
A workflow process (or business process) management system helps to define, execute, monitor and manage workflow models deployed on a workflow-supported enterprise, and the system is compartmentalized into a modeling subsystem and an enacting subsystem, in general. The modeling subsystem's functionality is to discover and analyze workflow models via a theoretical modeling methodology like ICN, to graphically define them via a graphical representation notation like BPMN, and to systematically deploy those graphically defined models onto the enacting subsystem by transforming into their textual models represented by a standardized workflow process definition language like XPDL. Before deploying those defined workflow models, it is very important to inspect its syntactical correctness as well as its structural properness to minimize the loss of effectiveness and the depreciation of efficiency in managing the corresponding workflow models. In this paper, we are particularly interested in verifying very large-scale and massively parallel workflow models, and so we need a sophisticated analyzer to automatically analyze those specialized and complex styles of workflow models. One of the sophisticated analyzers devised in this paper is able to analyze not only the structural complexity but also the data-sequence complexity, especially. The structural complexity is based upon combinational usages of those control-structure constructs such as subprocesses, exclusive-OR, parallel-AND and iterative-LOOP primitives with preserving matched pairing and proper nesting properties, whereas the data-sequence complexity is based upon combinational usages of those relevant data repositories such as data definition sequences and data use sequences. Through the devised and implemented analyzer in this paper, we are able eventually to achieve the systematic verifications of the syntactical correctness as well as the effective validation of the structural properness on those complicate and large-scale styles of workflow models. As an experimental study, we apply the implemented analyzer to an exemplary large-scale and massively parallel workflow process model, the Large Bank Transaction Workflow Process Model, and show the structural complexity analysis results via a series of operational screens captured from the implemented analyzer.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the availability of software for rehabilitation with the Kinect sensor by presenting an efficient algorithm based on machine learning when classifying the motion data of the PNF pattern if the subjects were wearing a patient gown. Methods: The motion data of the PNF pattern for upper extremities were collected by Kinect sensor. The data were obtained from 8 normal university students without the limitation of upper extremities. The subjects, wearing a T-shirt, performed the PNF patterns, D1 and D2 flexion, extensions, 30 times; the same protocol was repeated while wearing a patient gown to compare the classification performance of algorithms. For comparison of performance, we chose four algorithms, Naive Bayes Classifier, C4.5, Multilayer Perceptron, and Hidden Markov Model. The motion data for wearing a T-shirt were used for the training set, and 10 fold cross-validation test was performed. The motion data for wearing a gown were used for the test set. Results: The results showed that all of the algorithms performed well with 10 fold cross-validation test. However, when classifying the data with a hospital gown, Hidden Markov model (HMM) was the best algorithm for classifying the motion of PNF. Conclusion: We showed that HMM is the most efficient algorithm that could handle the sequence data related to time. Thus, we suggested that the algorithm which considered the sequence of motion, such as HMM, would be selected when developing software for rehabilitation which required determining the correctness of the motion.
This paper proposes a method that discriminates signal peptide and predicts the cleavage site of the secretory proteins cleaved by the signal peptidase I. The preprocessing stage uses hydrophobicity scales of amino acids in order to predict the presence of signal sequence and the cleavage site. The preprocessing enhances the performance of the prediction method by eliminating the non-secretory proteins in the early stage of prediction. for the effective use of support vector machine for the signal sequence prediction, the biologically relevant distance between the amino acid sequences is defined by using the hydrophobicity and substitution matrix; the hydrophobicity can be used to Predict the location of amino acid in a cell and the substitution matrix represents the evolutionary relationships of amino acids. The proposed method showed 98.9% discrimination rates from signal sequences and 88% correct rate of the cleavage site prediction on Swiss-Prot release 50 protein database using the 5-fold-cross-validation. In the comparison tests, the proposed method has performed significantly better than other prediction methods.
Kwon, Dohyun;Lee, Chena;Chae, YeonSu;Kwon, Ik Jae;Kim, Soung Min;Lee, Jong-Ho
Imaging Science in Dentistry
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v.52
no.3
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pp.259-266
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2022
Purpose: This study aimed to evaluate the clinical usefulness of magnetic resonance (MR) neurography using the 3-dimensional double-echo steady-state with water excitation (3D-DESS-WE) sequence for the preoperative delineation of the facial and lingual nerves. Materials and Methods: Patients underwent MR neurography for a tumor in the parotid gland area or lingual neuropathy from January 2020 to December 2021 were reviewed. Preoperative MR neurography using the 3D-DESS-WE sequence was evaluated. The visibility of the facial nerve and lingual nerve was scored on a 5-point scale, with poor visibility as 1 point and excellent as 5 points. The facial nerve course relative to the tumor was identified as superficial, deep, or encased. This was compared to the actual nerve course identified during surgery. The operative findings in lingual nerve surgery were also described. Results: Ten patients with parotid tumors and 3 patients with lingual neuropathy were included. Among 10 parotid tumor patients, 8 were diagnosed with benign tumors and 2 with malignant tumors. The median facial nerve visibility score was 4.5 points. The distribution of scores was as follows: 5 points in 5 cases, 4 points in 1 case, 3 points in 2 cases, and 2 points in 2 cases. The lingual nerve continuity score in the affected area was lower than in the unaffected area in all 3 patients. The average visibility score of the lingual nerve was 2.67 on the affected side and 4 on the unaffected side. Conclusion: This study confirmed that the preoperative localization of the facial and lingual nerves using MR neurography with the 3D-DESS-WE sequence was feasible and contributed to surgical planning for the parotid area and lingual nerve.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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