The inhibitory effect of cacao bean husk (CBH) extract on glucosyltransferase(GTasc) from Streptococcus mutans B13 was investigated. Water solube extract from CBH showeda sarong inhibitory effect (88-89%) on GTase from Streptococcus mutans Bl3. GTase inhibitors from sequential extraction by hot water or water-methanol had the strongest inhibition. Sources, fermentation, and types of solvents and fumigation processes did not influence the effect. These active compounds proved to be polyphones through acid hydrolytic analysis of the precipitates by ammonium sulfate or ethanol and proteinase K. It was also confirmed by additional column chromatography of Sephadex G-50, Sephadex LH-20 and DEAE-Sephdex A-50.
폐금은광산 지역은 토양, 작물 및 수계와 같은 지구화학적 환경에서의 비소의 부화가 환경오염의 특성으로 나타난다. 오염지역에 대한 시료채취 지점 상부에 존재하는 암석과 토양의 풍화산물인 하상퇴적물을 대상으로 하는 연구는 이들의 해당 집수지역에 존재하는 원소들의 평균 함량을 반영하므로 환경오염평가 및 광역지구화학도의 작성에 적절한 대상 시료로 사용되어 왔다. (중략)
DNA samples extracted from Japanese cypress leaf tissues contain isopropyl alcohol-precipitable, high molecular weight compounds, which interfere ELISA for cyclobutane pyrimidine dimers (CPD). Removal of the compounds is achieved by DEAE ion-exchange column chromatography and improves the ELISA responses of the DNA. When extracting DNA repeatedly from the same leaf tissues, the DNA samples show CPD responses which increase with the order in sequential extraction, and hence for a reliable detennination of DNA lesion a thorough extraction of DNA is required. Clearing these two problems it was demonstrated that CPD level was slightly higher in the leaves of trees growing under full sunlight than in those growing under UBV -cut sunlight.
In this paper, we propose an algorithm to extract valid planar regions from stereo images for visual navigation of mobile robots. The algorithm is based on the difference image between the stereo images obtained by applying Homography matrix between stereo cameras. Illegal planar regions are filtered out by the use of labeling of the difference images and filtering of invalid blobs using the size of each blob. Also, illegal large planar regions such as walls are removed by adopting a weighted low-pass filtering of the difference image using the past difference images. The algorithms are experimented successfully by the use of stereo camera system built in a mobile robot and a PC-based real-time vision system.
Facial expression recognition is an intensive research area for designing Human Computer Interfaces. In this work, we present a new facial expression recognition system utilizing Enhanced Independent Component Analysis (EICA) for feature extraction and discrete Hidden Markov Model (HMM) for recognition. Our proposed approach for the first time deals with sequential images of emotion-specific facial data analyzed with EICA and recognized with HMM. Performance of our proposed system has been compared to the conventional approaches where Principal and Independent Component Analysis are utilized for feature extraction. Our preliminary results show that our proposed algorithm produces improved recognition rates in comparison to previous works.
In this paper, we introduce the hybrid data mining mechanism based in association rule and fuzzy neural networks (FNN). Most of data mining mechanisms are depended in the association rule extraction algorithm. However, the basic association rule-based data mining has not the learning ability. In addition, sequential patterns of association rules could not represent the complicate fuzzy logic. To resolve these problems, we suggest the hybrid mechanism using association rule-based data mining, and fuzzy neural networks. Our hybrid data mining mechanism was consisted of four phases. First, we used general association rule mining mechanism to develop the initial rule-base. Then, in the second phase, we used the fuzzy neural networks to learn the past historical patterns embedded in the database. Third, fuzzy rule extraction algorithm was used to extract the implicit knowledge from the FNN. Fourth, we combine the association knowledge base and fuzzy rules. Our proposed hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based logical inference and complicate fuzzy logic.
In this paper, a new target extraction algorithm is proposed, in which the coordinates of target are obtained adaptively by using the difference image information and the optical BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator) with which the target object can be segmented from the input image and background noises are removed in the stereo vision system. First, the proposed algorithm extracts the target object by removing the background noises through the difference image information of the sequential left images and then controlls the pan/tilt and convergence angle of the stereo camera by using the coordinates of the target position obtained from the optical BPEJTC between the extracted target image and the input image. From some experimental results, it is found that the proposed algorithm can extract the target object from the input image with background noises and then, effectively track the target object in real time. Finally, a possibility of implementation of the adaptive stereo object tracking system by using the proposed algorithm is also suggested.
In this paper, we study the problem of computing smooth feature curves from CAD type point clouds models. The proposed method reconstructs feature curves from the intersections of developable strip pairs which approximate the regions along both sides of the features. The generation of developable surfaces is based on a linear approximation of the given point cloud through a variational shape approximation approach. A line segment sequencing algorithm is proposed for collecting feature line segments into different feature sequences as well as sequential groups of data points. A developable surface approximation procedure is employed to refine incident approximation planes of data points into developable strips. Some experimental results are included to demonstrate the performance of the proposed method.
In a study utilizing NMR spectroscopy and chemometrics, propolis samples from seven diverse geographic regions across Turkey were analyzed. To identify the optimal method for studying both the antimicrobial properties and compositional variations of propolis from different regions, we investigated metabolite extraction using three solvents: water only, ethanol only, and sequential water-ethanol extraction for residual components. Notably, water-soluble components exhibited significant variation among the samples, which is particularly interesting considering the potability of propolis in water-based solutions. Furthermore, the Muğla sample displayed a distinct water-soluble profile, likely due to its unique coastal location on the Aegean Sea. This specific climate may influence the propolis' chemical composition, resulting in a different mixture of components. Interestingly, the Muğla sample contained pharmaceutically active compounds like cinnamate, ferulate, and verapamil. This research establishes a valuable foundation for further exploration of propolis' antimicrobial potential.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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