• Journal of Animal Science and Technology
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• 제64권2호
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• pp.247-261
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• 2022

Ketosis is associated with high milk yield during lactating or insufficient feed intake in lactating dairy cows. However, few studies have been conducted on the metabolomics of ketosis in Korean lactating dairy cows. The present study aimed to investigate the serum and urine metabolites profiling of lactating dairy cows through proton nuclear magnetic resonance (¹H-NMR) spectroscopy and comparing those between healthy (CON) and subclinical ketosis (SCK) groups. Six lactating dairy cows were categorized into CON and SCK groups. All experimental Holstein cows were fed total mixed ration. Serum and urine samples were collected from the jugular vein of the neck and by hand sweeping the perineum, respectively. The metabolites in the serum and urine were determined using ¹H-NMR spectroscopy. Identification and quantification of metabolites was performed by Chenomx NMR Suite 8.4 software. Metabolites statistical analysis was performed by Metaboanalyst version 5.0 program. In the serum, the acetoacetate level was significantly (p < 0.05) higher in the SCK group than in the CON group, and whereas acetate, galactose and pyruvate levels tended to be higher. CON group had significantly (p < 0.05) higher levels of 5-aminolevulinate and betaine. Indole-3-acetate, theophylline, p-cresol, 3-hydroxymandelate, gentisate, N-acetylglucosamine, N-nitrosodimethylamine, xanthine and pyridoxine levels were significantly (p < 0.05) higher in the urine of the SCK group than that in the CON group, which had higher levels of homogentisate, ribose, gluconate, ethylene glycol, maltose, 3-methyl-2-oxovalerate and glycocholate. Some significantly (p < 0.05) different metabolites in the serum and urine were associated with ketosis diseases, inflammation, energy balance and body weight. This study will be contributed useful a future ketosis metabolomics studies in Korea.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권7호
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• pp.3145-3149
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• 2014

Gene expression profiling facilitates the understanding of biological characteristics of gliomas. Previous studies mainly used regression/variance analysis without considering various background biological and environmental factors. The aim of this study was to investigate gene expression differences between grade III and IV gliomas through partial least squares (PLS) based analysis. The expression data set was from the Gene Expression Omnibus database. PLS based analysis was performed with the R statistical software. A total of 1,378 differentially expressed genes were identified. Survival analysis identified four pathways, including Prion diseases, colorectal cancer, CAMs, and PI3K-Akt signaling, which may be related with the prognosis of the patients. Network analysis identified two hub genes, ELAVL1 and FN1, which have been reported to be related with glioma previously. Our results provide new understanding of glioma pathogenesis and prognosis with the hope to offer theoretical support for future therapeutic studies.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제23권7호
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• pp.923-931
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• 2013

Rapamycin, known as an inhibitor of Target of Rapamycin (TOR), is an immunosuppressant drug used to prevent rejection in organ transplantation. Despite the close association of the TOR signaling cascade with various scopes of metabolism, it has not yet been thoroughly investigated at the metabolome level. In our current study, we applied mass spectrometric analysis for profiling primary metabolism in order to capture the responsive dynamics of the Chlamydomonas metabolome to the inhibition of TOR by rapamycin. Accordingly, we identified the impact of the rapamycin treatment at the level of metabolomic phenotypes that were clearly distinguished by multivariate statistical analysis. Pathway analysis pinpointed that inactivation of the TCA cycle was accompanied by the inhibition of cellular growth. Relative to the constant suppression of the TCA cycle, most amino acids were significantly increased in a time-dependent manner by longer exposure to rapamycin treatment, after an initial down-regulation at the early stage of exposure. Finally, we explored the isolation of the responsive metabolic factors into the rapamycin treatment and the culture duration, respectively.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.63-79
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• 2008

고급 GIS 및 복잡한 공간 분석 기술이 발전함에 따라 다양한 의사 결정 지원 시스템에서 지리적 혹은 공간적 문제 해결을 위한 고급 지식을 지원하기 위해 더욱 강력한 기술이 필요하게 되었다. 또한, 법집행 기관 및 수사 기관 등을 중심으로 효율적인 수사 및 향후 범죄 예방을 위해 과학 수사, 법 과학에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 특히, 연쇄 범죄의 공간적 패턴을 분석함으로써 범죄자의 거점 위치를 예측하기 위한 지리적 프로파일링(Geographic Profiling)에 대한 연구가 활발하다. 그러나, 기존의 지리적 프로파일링 연구에서는 공간적 패턴 분석을 위해 단순히 통계적 방법만을 사용하고 있고, 연쇄 범죄에 대한 다양한 공간적, 시간적 분석 기술을 지원하지 않으므로 거점 예측시 낮은 정확도를 보인다. 그러므로, 본 논문에서는 범행 위치의 공간적 분포와 범죄 발생의 시간적 분포 특성에 따라 연쇄 범죄의 시공간 패턴을 유형화하고, 이를 기반으로 연쇄 범죄의 거점 위치를 보다 정확하게 예측하는 알고리즘으로 STA-BLP(Spatio-Temporal Analysis based Base Location Prediction)을 제안한다. STA-BLP는 하나의 거점으로부터 특정 방향을 선호하여 이동하며 발생되는 연쇄 범죄의 비등방성 패턴을 고려하고, 동일한 경로에 대한 반복 이동에 대한 범죄자의 학습 효과를 고려함으로써 예측 정확도를 개선시킨다. 또한, 다수의 군집화된 범행 위치들로부터 각 군집에 소속된 범행 위치들에 대한 지역적 거점 위치 예측과 모든 범행 위치에 대한 전역적 거점 위치 예측을 통해 거점이 다수 존재하는 연쇄 범죄의 경우에도 보다 정확한 예측을 수행한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 기존에 제시된 알고리즘과 STA-BLP의 예측 정확도를 비교하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제3권3호
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• pp.158-164
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• 1998

광대역 주파수변조(wide-band FM) 선호를 음원으로 사용하는 Chirp sonar 시스템을 이용하여 획득한 음향반사 자료의 통계학적 처리를 통하여 해저면을 분류하였다. 음향학적 분류변수로서 Chirp 자료의 K-L(Karhunen-Lo$\grave{e}$ve) 변환을 이용하여 계산된 유사도 지수(similarity index)를 고안하였다. 유사도 지수는 근접한 트레이스 자료들에 포함된 공통된 반사신호성분의 양을 지시하므로 해저면 퇴적물의 성분에 따른 음향학적 거침도를 반영한다고 할 수 있다. 유사도 지수는 0에서 1사이의 값을 가지며, 각기 다른 퇴적상을 나타내는 지점에서 획득된 Chirp 자료를 처리한 결과, 퇴적물의 성분이 균질할수록, 입자의 크기가 작을수록, 그리고 연한 퇴적층일수록 증가하는 것을 관측할 수 있었다. 실제의 응용 예로서 제주도 성산포 해역을 이 방법으로 분류하였으며, 그 결과를 검증하기 위해 동일해역에서 획득된 side-scan sonar 자료 및 퇴적물로부터 해석된 해저면의 퇴적상과 비교하였다. 그 결과 음향자료의 유사도 지수에 의해 분류된 해저면은 실제의 퇴적상을 매우 잘 반영할 뿐만 아니라 퇴적물 성분의 특성에 따른 음향반응을 더욱 세밀히 나타내었다. 그러므로 이러한 방법은 음향자료로부터 직접 해저면을 분류하는 지질음향 모델링으로서 매우 효과적이다.

• The Journal of Advanced Prosthodontics
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• 제2권3호
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• pp.111-115
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• 2010

PURPOSE. This study was conducted to evaluate clinical validity of a zirconia full-coverage crown by comparing zirconia's wear capacity over antagonistic teeth with that of feldspathic dental porcelain. MATERIALS AND METHODS. The subject groups were divided into three groups: the polished feldspathic dental porcelain group (Group 1), the polished zirconia group (Group 2), and the polished zirconia with glazing group (Group 3). Twenty specimens were prepared from each group. Each procedure such as plasticity, condensation, and glazing was conducted according to the manufacturer's manual. A wear test was conducted with 240,000 chewing cycles using a dual-axis chewing simulator. The degree of wear of the antagonistic teeth was calculated by measuring the volume loss using a three-dimensional profiling system and ANSUR 3D software. The statistical significance of the measured degree of wear was tested with a significant level of 5% using one-way ANOVA and the Tukey test. RESULTS. The degrees of wear of the antagonistic teeth were $0.119{\pm}0.059\;mm^3$ in Group 1, $0.078{\pm}0.063\;mm^3$ in Group 3, and $0.031{\pm}0.033\;mm^3$ in Group 2. Statistical significance was found between Group 1 and Groups 2 and between Group 2 and 3, whereas no statistical significance was found between Group 1 and Group 3. CONCLUSION. Despite the limitations of this study on the evaluation of antagonistic teeth wear, the degree of antagonistic tooth wear was less in zirconia than feldspathic dental porcelain, representing that the zirconia may be more beneficial in terms of antagonistic tooth wear.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제33권4호
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• pp.283-288
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• 2006

건조된 벼 5 품종의 whole cell extracts로부터 $^1H$ NMR 스펙트럼 조사를 통해 다변량 통계분석법을 활용하여 벼 종자의 품종 구분이 가능함을 조사하였다. $^1H$ NMR스펙트럼 데이터에 기초한 PCA분석 결과 크게 3개의 그룹으로 구분이 이루어졌다. 즉, 상주벼가 나머지 4 품종의 벼와 크게 다르게 구분이 이루어졌으며 동진벼와 심백벼, 그리고 화만벼와 심백hetero 품종이 각각 하나의 소그룹으로 구분이 이루어졌다. 스펙트럼 영역에 있어서는 carbohydrate region이 품종에 따라 크게 달라지는 것으로 보아 탄수화물의 정량정성적 차이가 metabolic profiting에 의한 품종 구분에 중요한 역할을 하는 것으로 추론된다. 또한 $^1H$ NMR 스펙트럼 데이터에 기초하여 주요 당 화합물 (sucrose, glucose, maltose 등)의 상대적인 정량분석을 조사한 결과 상주벼의 경우 다른 벼 품종에 비해 sucrose 및 glucose 함량은 큰 차이가 없었으나 maltose 함량이 타 품종에 비해 약 2-4배 높음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 확립한 벼 종자의 whole cell extracts로부터 $^1H$ NMR 스펙트럼을 이용한 metabolic profiling 방법은 다양한 벼 종자의 신속한 품종구분은 물론 주요 carbohydrates의 간편한 정량분석 체계로 활용이 가능할 것으로 예상된다.

• Journal of Ginseng Research
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• 제40권4호
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• pp.344-350
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• 2016

Background: Mountain-cultivated ginseng (MCG) and cultivated ginseng (CG) both belong to Panax ginseng and have similar ingredients. However, their pharmacological activities are different due to their significantly different growth environments. Methods: An ultra-performance liquid chromatography/quadrupole time-of-flight mass spectrometry (UPLC-QTOF-MS/MS)-based approach was developed to distinguish MCG and CG. Multivariate statistical methods, such as principal component analysis and supervised orthogonal partial-least-squares discrimination analysis were used to select the influential components. Results: Under optimized UPLC-QTOF-MS/MS conditions, 40 ginsenosides in both MCG and CG were unambiguously identified and tentatively assigned. The results showed that the characteristic components of CG and MCG included ginsenoside Ra3/isomer, gypenoside XVII, quinquenoside R1, ginsenoside Ra7, notoginsenoside Fe, ginsenoside Ra2, ginsenoside Rs6/Rs7, malonyl ginsenoside Rc, malonyl ginsenoside Rb1, malonyl ginsenoside Rb2, palmitoleic acid, and ethyl linoleate. The malony ginsenosides are abundant in CG, but higher levels of the minor ginsenosides were detected in MCG. Conclusion: This is the first time that the differences between CG and MCG have been observed systematically at the chemical level. Our results suggested that using the identified characteristic components as chemical markers to identify different ginseng products is effective and viable.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권7호
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• pp.857-866
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• 2003

사용자 비정상 행위를 탐지하기 위해서 기존의 연구들은 주로 통계적 기법을 이용해 왔다. 그러나 이들 연구들은 주로 사용자의 평균적인 행위를 분석하기 때문에 사용자의 비정상행위가 정확하게 탐지될 수 없다. 본 논문에서는 사용자의 정상행위를 모델링하는 새로운 클러스터링 방법을 제안한다. 클러스터링은 분석 환경에서 임의 개수의 빈발 영역을 식별할 수 있기 때문에 통계적 기법에서의 부정확한 모델링 방법을 개선할 수 있다. 빈발 공통 지식은 트랜잭션 단위로 발생되는 유사 데이터 객체들의 빈도수와 각 트랜잭션에 포함된 유사 데이터 객체들의 반복 비율로 나타낼 수 있다. 이와 더불어, 제안된 방법은 공통 지식을 축약된 프로파일로 유지하는 방법을 설명한다. 따라서 생성된 프로파일을 이용하여 온라인 트랜잭션에서의 비정상 행위를 쉽게 탐지할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제27권1호
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• pp.89-102
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• 2014

본 연구에서는 질병관리본부에서 매년 조사하고 있는 지역사회 건강조사 자료를 이용하여 서울시 지역을 대상으로 개인의 흡연 여부에 대한 영향 요인을 확인하고 지역간 차이를 모형에 반영시키는 다수준 로지스틱 모형을 이용하여 분석하였다. 다수준 모형에서의 적합한 분석 모형의 수준을 결정하기 위해 ICC(intraclass correlation coefficient)와 프로파일링 분석, 수준별 모형의 예측정확도를 이용하였다. 제안된 모형들의 성능을 평가하기 위해 민감도, 특이도, 정확도를 구하고 ROC curve를 작성하였다. 결과적으로 지역사회 건강조사 자료와 같이 개인과 집단 변수를 동시에 고려할 수 있다면 다양한 다수준 모형의 적용이 가능하며 활용성이 높다는 것을 알 수 있었다.