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폐포상피세포, 대식세포를 비롯한 각종 세포주에서 H2O2에 의한 Peroxiredoxin 동위효소들의 산화에 따른 불활성화와 재생 (Oxidative Inactivation of Peroxiredoxin Isoforms by H2O2 in Pulmonary Epithelial, Macrophage, and other Cell Lines with their Subsequent Regeneration)

  • 오윤정;김영선;최영인;신승수;박주헌;최영화;박광주;박래웅;황성철
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
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    • 제58권1호
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    • pp.31-42
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    • 2005
  • 배 경 : peroxiredoxins는 거의 모든 생명체에 공통적으로 보존되어 있으며, 최근에 발견된, 특이한 peroxidases로 인체에서 6가지 동위효소가 알려져 있으며, 산화스트레스에 대한 방어역할을 담당하고, $H_2O_2$신호전달 과정에서 중요한 조절 역할을 한다. peroxiredoxin은 $H_2O_2$ 처리 과정 중에서 자신이 산화되어 불활성화 되는데, 산화된 후 다시 재생되는 것으로 보고되나 그 생리적은 의미는 분명하지 않다. 이에 저자들을 폐상 피세포주, 대식세포주, 폐포모세혈관 내피세포주 및 기타 섬유모세포주 들에서 $H_2O_2$ 에 의한 Prx의 산화과정과 재생을 알아보고자 하였다. 방 법 : 수술 환자에서 적출한 정상 폐조직과, 세포주로는 평상시 산화 스트레스에 노출이 많을 것으로 예상되는 세포들로써, 폐포상피세포의 I 형 및 II 형 세포에서 기원한 A549, WI 26, Raw 264.7, Rat2,및 폐포 모세혈관 내피세포주 등을 이용하여 이를 $50{\mu}M$. $100{\mu}M$, $500{\mu}M$$H_2O_2$로 산화시켜 불활성화 한 후, 추적관찰 하였으며, 시간대 별로(0. 10, 30, 60, 120, 240, 480 분) 수확하여, 이를 1차원 non-reducing SDS-PAGE 및 2차원 전기영동로 분리 후, silver stain 과 Western blot으로 분석 하였다. 결 과 : 1. 실험에 사용된 모든 세포주에서, $H_2O_2$ 농도에 비례하여 peroxiredoxin I, II, III 의 불활성화를 관찰할 수 있었고, 10분에 최고로 불활성화되었다. 2. 산화된 이후, 30분경부터 peroxiredoxin 의 재생이 관찰되기 시작 하였으며, 2시간 이후부터 확연하였다. 3. 다시 재생된 peroxiredoxin은 $H_2O_2$투여로서, 다시 불활성화되어, 재생된 Prx 가 활성을 지닌 단백질임을 알 수 있었다. 4. 재생의 속도는 사용된 세포주마다 차이가 있었으며 (A549 >Raw 264.7 >$Rat_2$ >WI26), 단백질 합성억제제인 cycloheximide ($10{\mu}g/ml$) 존재 하에서도 변함 없이 관찰되었다. 결 론 : 세포 내에는 산화되어 불활성화된 peroxiredoxin을 재생하는 체계가 존재 하며, 이는 활성부위 cysteine을 갖는 다른 단백질에도 공통적으로 적용될 수 있는 분자 스위치일 가능성이 높으며, 산화에 의한 신호전달과정이나, 질병 모델에서 Prx 단백의 재생 체계의 이상과 병인에 관한 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

쇼핑 웹사이트 탐색 유형과 방문 패턴 분석 (Analysis of shopping website visit types and shopping pattern)

  • 최경빈;남기환
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.85-107
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    • 2019
  • 온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.