Adfreeze bond strength develops upon freezing of pore water within soil and at foundation surface. It has been reported that various factors like temperature, soil type, and pile surface roughness affect adfreeze bond strength. Especially, pile surface roughness has been considered as a primary factor to design pile foundation in frozen ground. It has usually been estimated with fixed correction factors for pile materials. However, even if the pile foundation material is the same, the surface roughness could vary depending on the production circumstances. In this study, laboratory test was carried out to quantitatively analyze the effects of surface roughness on the adfreeze bond strength, and fractal dimension was used as a measure for surface roughness. Test results showed that adfreeze bond strength increased with decreasing temperature, increasing vertical stress and surface roughness. The adfreeze bond strength varies sensitively with surface roughness in the early freezing section of $-2^{\circ}C$, but its sensitivity decreased in the temperature ranging between $-2^{\circ}C$ to $-5^{\circ}C$. The results conclude that the roughness highly affects the frictional resistance of pile surface in frozen ground; however, the roughness does not affect considerably when the temperature drops below about $-2^{\circ}C$.
The PIC design method is assigning different stacking sequences for each shell element through the preliminary FE analysis. In previous study, machine learning was applied to the PIC design method in order to assign the region efficiently, and the training data is labeled by dividing each region into tension, compression, and shear through the preliminary FE analysis results value. However, since buckling is not considered, when buckling occurs, it can't be divided into appropriate loading type. In the present study, it was proposed PIC-NTL (PIC design using novel technique for analyzing load type) which is method for applying a novel technique for analyzing load type considering buckling to the conventional PIC design. The stress triaxiality for each ply were analyzed for buckling analysis, and the representative loading type was designated through the determined loading type within decision area divided into two regions of the same size in the thickness direction of the elements. The input value of the training data and label consisted in coordination of element and representative loading type of each decision area, respectively. A machine learning model was trained through the training data, and the hyperparameters that affect the performance of the machine learning model were tuned to optimal values through Bayesian algorithm. Among the tuned machine learning models, the SVM model showed the highest performance. Most effective stacking sequence were mapped into PIC tube based on trained SVM model. FE analysis results show the design method proposed in this study has superior external loading resistance and energy absorption compared to previous study.
In this study, a series of 1 g shaking table model pile tests were carried out in saturated dense and loose sand to evaluate dynamic p-y curves for various conditions of flexural stiffness of a pile shaft, acceleration frequency and acceleration amplitude for input loads. Dynamic p-y backbone curve which can be applied to pseudo static analysis for saturated dense sand was proposed as a hyperbolic function by connecting the peak points of the experimental p-y curves, which corresponded to maximum soil resistances. In order to represent the backbone curve numerically, empirical equations were developed for the initial stiffness ($k_{ini}$) and the ultimate capacity ($p_u$) of soils as a function of a friction angle and a confining stress. The applicability of a p-y backbone curve was evaluated based on the centrifuge test results of other researchers cited in literature, and this suggested backbone curve was also compared with the currently available p-y curves. And also, the scaling factor ($S_F$) to account for the degradation of soil resistance according to the excess pore pressure was developed from the results of saturated loose sand.
Background: Hepatic lipid disorder impaired mitochondrial homeostasis and intracellular redox balance, triggering development of non-alcohol fatty liver disease (NAFLD), while effective therapeutic approach remains inadequate. Ginsenosides Rc has been reported to maintain glucose balance in adipose tissue, while its role in regulating lipid metabolism remain vacant. Thus, we investigated the function and mechanism of ginsenosides Rc in defending high fat diet (HFD)-induced NAFLD. Methods: Mice primary hepatocytes (MPHs) challenged with oleic acid & palmitic acid were used to test the effects of ginsenosides Rc on intracellular lipid metabolism. RNAseq and molecular docking study were performed to explore potential targets of ginsenosides Rc in defending lipid deposition. Wild type and liver specific sirtuin 6 (SIRT6, 50721) deficient mice on HFD for 12 weeks were subjected to different dose of ginsenosides Rc to determine the function and detailed mechanism in vivo. Results: We identified ginsenosides Rc as a novel SIRT6 activator via increasing its expression and deacetylase activity. Ginsenosides Rc defends OA&PA-induced lipid deposition in MPHs and protects mice against HFD-induced metabolic disorder in dosage dependent manner. Ginsenosides Rc (20mg/kg) injection improved glucose intolerance, insulin resistance, oxidative stress and inflammation response in HFD mice. Ginsenosides Rc treatment accelerates peroxisome proliferator activated receptor alpha (PPAR-α, 19013)-mediated fatty acid oxidation in vivo and in vitro. Hepatic specific SIRT6 deletion abolished ginsenoside Rc-derived protective effects against HFD-induced NAFLD. Conclusion: Ginsenosides Rc protects mice against HFD-induced hepatosteatosis by improving PPAR-α-mediated fatty acid oxidation and antioxidant capacity in a SIRT6 dependent manner, and providing a promising strategy for NAFLD.
The mechanistic functions of 3-deoxysappanchalcone (3-DSC), a chalcone compound known to have many pharmacological effects on lung cancer, have not yet been elucidated. In this study, we identified the comprehensive anti-cancer mechanism of 3-DSC, which targets EGFR and MET kinase in drug-resistant lung cancer cells. 3-DSC directly targets both EGFR and MET, thereby inhibiting the growth of drug-resistant lung cancer cells. Mechanistically, 3-DSC induced cell cycle arrest by modulating cell cycle regulatory proteins, including cyclin B1, cdc2, and p27. In addition, concomitant EGFR downstream signaling proteins such as MET, AKT, and ERK were affected by 3-DSC and contributed to the inhibition of cancer cell growth. Furthermore, our results show that 3-DSC increased redox homeostasis disruption, ER stress, mitochondrial depolarization, and caspase activation in gefitinib-resistant lung cancer cells, thereby abrogating cancer cell growth. 3-DSC induced apoptotic cell death which is regulated by Mcl-1, Bax, Apaf-1, and PARP in gefitinib-resistant lung cancer cells. 3-DSC also initiated the activation of caspases, and the pan-caspase inhibitor, Z-VAD-FMK, abrogated 3-DSC induced-apoptosis in lung cancer cells. These data imply that 3-DSC mainly increased mitochondria-associated intrinsic apoptosis in lung cancer cells to reduce lung cancer cell growth. Overall, 3-DSC inhibited the growth of drug-resistant lung cancer cells by simultaneously targeting EGFR and MET, which exerted anti-cancer effects through cell cycle arrest, mitochondrial homeostasis collapse, and increased ROS generation, eventually triggering anti-cancer mechanisms. 3-DSC could potentially be used as an effective anti-cancer strategy to overcome EGFR and MET target drug-resistant lung cancer.
Ning Wang ;Linman Li ;Puyu Zhang;Muhammad Aamer Mehmood ;Chaohua Lan;Tian Gan ;Zaixin Li ;Zhi Zhang ;Kewei Xu ;Shan Mo ;Gang Xia ;Tao Wu ;Hui Zhu
Nutrition Research and Practice
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v.17
no.4
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pp.682-697
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2023
BACKGROUND/OBJECTIVES: Tibetan tea is a kind of dark tea, due to the inherent complexity of natural products, the chemical composition and beneficial effects of Tibetan tea are not fully understood. The objective of this study was to unravel the composition of Tibetan tea using knowledge-guided multilayer network (KGMN) techniques and explore its potential antioxidant and hypolipidemic mechanisms in mice. MATERIALS/METHODS: The C57BL/6J mice were continuously gavaged with Tibetan tea extract (T group), green tea extract (G group) and ddH2O (H group) for 15 days. The activity of total antioxidant capacity (T-AOC) and superoxide dismutase (SOD) in mice was detected. Transcriptome sequencing technology was used to investigate the molecular mechanisms underlying the antioxidant and lipid-lowering effects of Tibetan tea in mice. Furthermore, the expression levels of liver antioxidant and lipid metabolism related genes in various groups were detected by the real-time quantitative polymerase chain reaction (qPCR) method. RESULTS: The results showed that a total of 42 flavonoids are provisionally annotated in Tibetan tea using KGMN strategies. Tibetan tea significantly reduced body weight gain and increased T-AOC and SOD activities in mice compared with the H group. Based on the results of transcriptome and qPCR, it was confirmed that Tibetan tea could play a key role in antioxidant and lipid lowering by regulating oxidative stress and lipid metabolism related pathways such as insulin resistance, P53 signaling pathway, insulin signaling pathway, fatty acid elongation and fatty acid metabolism. CONCLUSIONS: This study was the first to use computational tools to deeply explore the composition of Tibetan tea and revealed its potential antioxidant and hypolipidemic mechanisms, and it provides new insights into the composition and bioactivity of Tibetan tea.
Abiotic and biotic stresses have been a serious threat to crop growth and productivity in the agricultural system. In this study, four strains (HS1, H30-3, KJ40, and BC42), which have biological activities related to disease suppression or alleviation of salinity and drought stresses, were tested for broad-spectrum biocontrol activity against anthracnose caused by Colletotrichum orbiculare, a bacterial fruit blotch caused by Acidovorax citrulli, and Fusarium wilt caused by Fusarium oxysporum in cucumber plants. As a result of test, when the four strains were drenched into the soil, anthracnose in cucumber leaves significantly decrease; strain KJ40 suppressed disease incidence by A. citrulli; strain BC42 significantly reduced bacterial fruit blotch and Fusarium wilt compared to control. Therefore, strain KJ40 could be a biocontrol candidate for controlling anthracnose through induced systemic resistance and the disease caused by A. citrulli as well as alleviating drought stress; strain BC42 has broad-spectrum biocontrol activity against anthracnose, Fusarium wilt, and bacterial fruit blotch.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.4A
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pp.647-657
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2006
Probabilistic Risk Assessment considering statistically random variables is performed for the preliminary design of a Cable Stayed Bridge, which is Prestressed Concrete Bridge consisted of cable and plate girders, based on the method of Working Stress Design and Strength Design. Component reliabilities of cables and girders have been evaluated using the response surface of the design variables at the selected critical sections based on the maximum shear, positive and negative moment locations. Response Surface Method (RSM) is successfully applied for reliability analyses for this relatively small probability of failure of the complex structure, which is hard to obtain through Monte-Carlo Simulations. or through First Order Second Moment Method that can not easily calculate the derivative terms of implicit limit state functions. For the analysis of system reliability, parallel resistance system consisting of cables and plate girder is changed into series connection system and the result of system reliability of total structure is presented. As a system reliability, the upper and lower probabilities of failure for the structural system have been evaluated and compared with the suggested prediction method for the combination of failure modes. The suggested prediction method for the combination of failure modes reveals the unexpected combinations of element failures in significantly reduced time and efforts compared with the previous permutation method or system reliability analysis method, which calculates upper and lower bound failure probabilities.
This study analyzed the experiences of victims of state violence, discovered differences between state violence and general trauma, and proposed ways to help heal trauma. Participants were composed of state violence victims and their families in total, including 11 from the Jeju 43 Incident, 11 from the Yeos u·Sunchoen 10.19 Incident and 6 form May 18th Democratic Uprising. As a result of using the grounded theory to analyze data, a total of 170 concepts, 57 subcategories, and 20 categories were derived. The central phenomenon was direct damage caused by state violence. This included 'post-traumatic stress', 'social stigma', 'isolation from community', 'socio-economical issues' and 'family dissolution'. As a result of the process analysis, the participants experienced six phases: 'trauma', 'isolation', 'resistance', 'resignation', 'recovery', and 'growth.' Each phase is sequential but at the time mutually affect each other. Based on the results, this study verified the difference between state violence and general trauma, and emphasized social and cultural factors, such as community support, were important factors in healing state violence trauma. Besides, the implications and limitations as well as suggestions for future research were mentioned.
Hee Woong Goo;Gyu Won Lee;Wook Jin Song;Do Hyeon Kim;Hyun Jun Park;Kyoung Sub Park
Journal of Bio-Environment Control
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v.32
no.4
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pp.484-491
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2023
Tomatoes in greenhouse are a widely cultivated horticultural crop worldwide, accounting for high production and production value. When greenhouse ventilation is minimized during low temperature periods, CO2 enrichment is often used to increase tomato photosynthetic rate and yield. Plant-induced electrical signal (PIES) can be used as a technology to monitor changes in the biological response of crops due to environmental changes by using the principle of measuring the resistance value, or impedance, within the crop. This study was conducted to investigate the relationship between tomato growth data, vital response, and PIES resulting from CO2 enrichment in greenhouse tomatoes. The growth of tomato treated with CO2 enrichment in the morning was significantly better in all items except stem diameter compared to the control, and PIES values were also higher. The growth of tomato continuously applied with CO2 was better in the treatment groups than control, and there was no significant difference in chlorophyll fluorescence and photosynthesis. However, PIES and SPAD values were higher in the CO2 treatment group than control. CO2 enrichment have a direct relationship with PIES, growth increased, and transpiration increased due to the increased leaf area, resulting in increased water absorption, which appears to be reflected in PIES, which measures vascular impedance. Through this, this study suggests that PIES can be used to monitor crops due to environmental changes, and that PIES is a useful method for non-destructively and continuously monitoring changes of crops.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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