Many plant-pathogenic bacteria are dependent on quorum sensing (QS) to evoke disease. In this study, the population of QS and quorum quenching (QQ) bacteria was analyzed in a consecutive monoculture system of Pseudostellaria heterophylla. The isolated QS strains were identified as Serratia marcescens with SwrIR-type QS system and exhibited a significant increase over the years of monoculture. Only one QQ strain was isolated from newly planted soil sample and was identified as Bacillus thuringiensis, which secreted lactonase to degrade QS signal molecules. Inoculation of S. marcescens to P. heterophylla root could rapidly cause wilt disease, which was alleviated by B. thuringiensis. Furthermore, the expression of lactonase encoded by the aiiA gene in S. marcescens resulted in reduction of its pathogenicity, implying that the toxic effect of S. marcescens on the seedlings was QS-regulated. Meanwhile, excess lactonase in S. marcescens led to reduction in antibacterial substances, exoenzymes, and swarming motility, which might contribute to pathogensis on the seedlings. Root exudates and root tuber extracts of P. heterophylla significantly promoted the growth of S. marcescens, whereas a slight increase of B. thuringiensis was observed in both samples. These results demonstrated that QS-regulated behaviors in S. marcescens mediated by root exudates played an important role in replanting diseases of P. heterophylla.
This study, combining geophysical and environmental approaches, was undertaken to investigate the causes of secondary salinity in the Goondoola basin, in southwestern Queensland. Airborne radiometric, electromagnetic and ground electromagnetic datasets were acquired, along with data on soils and subsurface materials and groundwater. Relationships established between radiometric, elevation data, and measured material properties allowed us to generate predictive maps of surface materials and recharge potential. Greatest recharge to the groundwater is predicted to occur on the weathered bedrock rises surrounding the basin. Electromagnetic data (airborne, ground, and downhote), used in conjunction with soil and drillhole measurements, were used to quantify regolith salt store and to define the subsurface architecture. Conductivity measurements reflect soil salt distribution. However, deeper in the regolith, where the salt content is relatively constant, the AEM signal is influenced by changes in porosity or material type. This allowed the lateral distribution of bedrock weathering zones to be mapped. Salinisation in this area occurs because of local-andintermediate-scale processes, controlled strongly by regolith architecture. The present surface outbreak is the result of evaporative concentration above shallow saline groundwater, discharging at break of slope. The integration of surficial and subsurface datasets allowed the identification of similar landscape settings that are most at risk of developing salinity with groundwater rise. This information is now being used by local land managers to refine management choices that prevent excess recharge and further salt mobilisation.
New product preannouncement through global supply chain management and international strategic alliances is a critical issue for firm's survive and gaining the competitive advantage in the global smart-phone market. To identify the impact of exploration alliance and exploitation alliance on the short-term's Firm Performance, respectively, This study implemented the event study and the cross sectional regression analysis, focusing on the case of Galaxy Note series. Research results identified that new technologies by exploration alliance and the existing technologies through exploitation alliance have a positive effect on the short-term's performance of vendors related. Furthermore, information for the new products showed higher the excess earning rate than information related to the existing technologies. This implies the firms that provides new technologies have a stronger innovative ability than the companies serving the existing technologies, recognizing as a positive signal in the market. Finally, this study implicates that new technologies by exploration alliance enhances innovative abilities from new product preannouncement, and is a critical variable that can determines whether to survive in the market.
The conventional method for assessment of liquefaction potential proposed by Seed and Idriss has been widely used in most countries because of simplicity of tests. Even though various data such as stress, strain, stress path, and excess pore water pressure can be obtained from the dynamic test, especially, two simple experimental data such as the maximum deviatoric stress and the number of cycles at liquefaction have been used in the conventional assessment. In this study, a new detailed assessment for liquefaction potential to reflect both characteristics of real earthquake motion and dynamic soil resistance is proposed and verified. In the assessment, the safety factor of the liquefaction potential at a given depth of a site can be obtained by the ratio of a resistible cumulative plastic shear strain determined through the performance of the conventional cyclic test and a driving cumulative plastic shear strain calculated from the shear strain time history through the ground response analysis. The last point to cumulate the driving plastic shear strain to initiate soil liquefaction is important for this assessment. From the result of cyclic triaxial test using real earthquake motions, it was concluded that liquefaction under the impact-type earthquake loads would initiate as soon as a peak loading signal was reached. The driving cumulative plastic shear strain, therefore, can be determined by adding all plastic shear strains obtained from the ground response analysis up to the peak point. Through the verification of the proposed assessment, it can be concluded that the proposed assessment for liquefaction potential can be a progressive method to reflect both characteristics of the unique soil resistance and earthquake parameters such as peak earthquake signal, significant duration time, earthquake loading type, and magnitude.
Background: Sperm DNA damage is underlying aetiology of poor implantation and pregnancy rates but also affects health of offspring and may also result in denovo mutations in germ line and post fertilization. This may result in complex diseases, polygenic disorders and childhood cancers. Childhood cancer like retinoblastoma (RB) is more prevalent in developing countries and the incidence of RB has increased more than three fold in India in the last decade. Recent studies have documented increased incidence of cancers in children born to fathers who consume alcohol in excess and tobacco or who were conceived by assisted conception. The aetiology of childhood cancer and increased disease burden in these children is lin ked to oxidative stress (OS) and oxidative DNA damage( ODD) in sperm of their fathers. Though several antioxidants are in use to combat oxidative stress, the effect of majority of these formulations on DNA is not known. Yoga and meditation cause significant decline in OS and ODD and aid in regulating OS levels such that reactive oxygen speues meditated signal transduction, gene expression and several other physiological functions are not disrupted. Thus, this study aimed to analyze sperm ODD as a possible etiological factor in childhood cancer and role of simple life style interventions like yoga and meditation in significantly decreasing seminal oxidative stress and oxidative DNA damage and thereby decreasing incidence of childhood cancers. Materials and Methods: A total of 131 fathers of children with RB (non-familial sporadic heritable) and 50 controls (fathers of healthy children) were recruited at a tertiary center in India. Sperm parameters as per WHO 2010 guidelines and reactive oxygen species (ROS), DNA fragmentation index (DFI), 8-hydroxy-2'-deoxy guanosine (8-OHdG) and telomere length were estimated at day 0, and after 3 and 6 months of intervention. We also examined the compliance with yoga and meditation practice and smoking status at each follow-up. Results: The seminal mean ROS levels (p<0.05), sperm DFI (p<0.001), 8-OHdG (p<0.01) levels were significantly higher in fathers of children with RB, as compared to controls and the relative mean telomere length in the sperm was shorter. Levels of ROS were significantly reduced in tobacco users (p<0.05) as well as in alcoholics (p<0.05) after intervention. DFI reduced significantly (p<0.05) after 6 months of yoga and meditation practice in all groups. The levels of oxidative DNA damage marker 8-OHdG were reduced significantly after 3 months (p<0.05) and 6 months (p<0.05) of practice. Conclusions: Our results suggest that OS and ODD DNA may contribute to the development of childhood cancer. This may be due to accumulation of oxidized mutagenic base 8OHdG, and elevated MDA levels which results in MDA dimers which are also mutagenic, aberrant methylation pattern, altered gene expression which affect cell proliferation and survival through activation of transcription factors. Increased mt DNA mutations and aberrant repair of mt and nuclear DNA due to highly truncatred DNA repair mechanisms all contribute to sperm genome hypermutability and persistant oxidative DNA damage. Oxidative stress is also associated with genome wide hypomethylation, telomere shortening and mitochondrial dysfunction leading to genome hypermutability and instability. To the best of our knowledge, this is the first study to report decline in OS and ODD and improvement in sperm DNA integrity following adoption of meditation and yoga based life style modification.This may reduce disease burden in next generation and reduce incidence of childhood cancers.
Market timing is an investment strategy which is used for obtaining excessive return from financial market. In general, detection of market timing means determining when to buy and sell to get excess return from trading. In many market timing systems, trading rules have been used as an engine to generate signals for trade. On the other hand, some researchers proposed the rough set analysis as a proper tool for market timing because it does not generate a signal for trade when the pattern of the market is uncertain by using the control function. The data for the rough set analysis should be discretized of numeric value because the rough set only accepts categorical data for analysis. Discretization searches for proper "cuts" for numeric data that determine intervals. All values that lie within each interval are transformed into same value. In general, there are four methods for data discretization in rough set analysis including equal frequency scaling, expert's knowledge-based discretization, minimum entropy scaling, and na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning-based discretization. Equal frequency scaling fixes a number of intervals and examines the histogram of each variable, then determines cuts so that approximately the same number of samples fall into each of the intervals. Expert's knowledge-based discretization determines cuts according to knowledge of domain experts through literature review or interview with experts. Minimum entropy scaling implements the algorithm based on recursively partitioning the value set of each variable so that a local measure of entropy is optimized. Na$\ddot{i}$ve and Booleanreasoning-based discretization searches categorical values by using Na$\ddot{i}$ve scaling the data, then finds the optimized dicretization thresholds through Boolean reasoning. Although the rough set analysis is promising for market timing, there is little research on the impact of the various data discretization methods on performance from trading using the rough set analysis. In this study, we compare stock market timing models using rough set analysis with various data discretization methods. The research data used in this study are the KOSPI 200 from May 1996 to October 1998. KOSPI 200 is the underlying index of the KOSPI 200 futures which is the first derivative instrument in the Korean stock market. The KOSPI 200 is a market value weighted index which consists of 200 stocks selected by criteria on liquidity and their status in corresponding industry including manufacturing, construction, communication, electricity and gas, distribution and services, and financing. The total number of samples is 660 trading days. In addition, this study uses popular technical indicators as independent variables. The experimental results show that the most profitable method for the training sample is the na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning but the expert's knowledge-based discretization is the most profitable method for the validation sample. In addition, the expert's knowledge-based discretization produced robust performance for both of training and validation sample. We also compared rough set analysis and decision tree. This study experimented C4.5 for the comparison purpose. The results show that rough set analysis with expert's knowledge-based discretization produced more profitable rules than C4.5.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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