Natural products are a rich source of biologically active small molecules and a fertile area for lead discovery of new drugs [10, 52]. For instance, 5% of the 1,031 new chemical entities approved as drugs by the US Food and Drug Administration (FDA) were natural products between 1981 and 2002, and another 23% were natural product-derived molecules [53]. These molecules have evolved through millions of years of natural selection to interact with biomolecules in the cells or organisms and offer unrivaled chemical and structural diversity [14, 37]. Nonetheless, a large percentage of nature remains unexplored, in particular, in the marine and microbial environments. Therefore, natural products are still major valuable sources of innovative therapeutic agents for human diseases. However, even when a natural product is found to exhibit biological activity, the cellular target and mode of action of the compound are mostly mysterious. This is also true of many natural products that are currently under clinical trials or have already been approved as clinical drugs [11]. The lack of information on a definitive cellular target for a biologically active natural product prevents the rational design and development of more potent therapeutics. Therefore, there is a great need for new techniques to expedite the rapid identification and validation of cellular targets for biologically active natural products. Chemical genomics is a new integrated research engine toward functional studies of genome and drug discovery [40, 69]. The identification and validation of cellular receptors of biologically active small molecules is one of the key goals of the discipline. This eventually facilitates subsequent rational drug design, and provides valuable information on the receptors in cellular processes. Indeed, several biologically crucial proteins have already been identified as targets for natural products using chemical genomics approach (Table 1). Herein, the representative case studies of chemical genomics using natural products derived from microbes, marine sources, and plants will be introduced.
This paper presents a multiple target tracking system using target feature information. In the proposed system, the state of target is defined as its kinematic as well as feature : the kinematic includes a location and a velocity; the feature contains the image correlation between a prior target and a current measurement. The feature information is used for generating the validation matrix and association probability of joint probabilistic data association (JPDA) algorithm. Through the Kalman filter, the target kinematic is updated. Then the tracking information is cycled by the track management algorithm. The system has been evaluated using the images obtained from Electro-Optics/ InfraRed (EO/IR) sensor. It is verified that the proposed system can reduce the complexity burden of JPDA process and can enhance the track maintenance rate.
Purpose: The planning and design of hospital generally requires the participation and consultation of skilled experts since it has more complex space program than any other buildings. Therefore, the BIM systems for the planning of hospital have been tried continuously. The purpose of this study is to identify the precondition for space Program validation of healthcare architecture based on BIM, which is recently receiving wide attention. Method: For this study, United States, Australia and Finland's guidelines were analyzed among the description space program validation system in 14 overseas BIM Guidelines. And the propose precondition that can be applied to healthcare architecture from among these description of space program validation items, target, process etc for General building. Result: 1) spatial program validation is the following four evaluation phase. Step 1: Standard setting phase Step 2: BIM model accuracy assessment phase Step 3: space validation phase Step 4: Performance evaluation phase 2) The standards for the building elements at Standards Setting stage is considered to the standards for the architectural elements of General building. 3) Healthcare Architecture Area calculation method is considered to be reasonable that borrowing the area calculation standard of general architecture according to the UIA of international standards. However, Be proposed of measuring method that reflect the efficiency of the design process step-by-step area calculation method. The performance assessment indicators of reflect the Hospital uniqueness have to developed. And the research needs to be carried out continuously according to the purpose for healthcare architecture of feature-oriented. Implications: In this paper like to understanding that precondition of space program validation considering the BIM. As a result, understanding to condition about step of the evaluation, the evaluation standards. Is expected to keep the focus on the development of performance indicators that reflect the uniqueness of the hospital for the efficient evaluation of the Hospital building.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.9-9
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2000
For the planning of future land use for economic activities, an essential component is the identification of the vulnerable areas for natural hazard and environmental impacts from the activities. Also, exploration for mineral and energy resources is carried out by a step by step approach. At each step, a selection of the target area for the next exploration strategy is made based on all the data harnessed from the previous steps. The uncertainty of the selected target area containing undiscovered resources is a critical factor for estimating the exploration risk. We have developed not only spatial prediction models based on adapted artificial intelligence techniques to predict target and vulnerable areas but also validation techniques to estimate the uncertainties associated with the predictions. The prediction models will assist the scientists and decision-makers to make two critical decisions: (i) of the selections of the target or vulnerable areas, and (ii) of estimating the risks associated with the selections.
Objectives: This study was performed to evaluate the analytical method for PAH metabolites in human urine using enzyme hydrolysis and solid-phase extraction coupled with LC-(ESI)-MS/MS technique. Methods: We employed HPLC tandem mass spectrometry techniques with appropriate pre-treatment for analysis of 16 OH-PAHs in human urine. Samples were hydrolysis by ${\beta}$-flucuronidase/Aryl sulfatase, and target compounds were extracted by solid-phase extraction with a strata-x cartridge. Cross-validation was performed between Eulji University and Green Cross laboratories with 200 human urine samples. Results: The accuracies were between 90.3% and 118.8%, and precisions (relative standard deviations) were lower than 10%. The linearity obtained was satisfying for the 16 OH-PAH compounds, with a coefficient of determination ($r^2$) higher than 0.99. The results of cross-validation at the two organizations were compared by ICC (interclass correlation coefficient) values. The cross-validation results were excellent or good for all compounds. Conclusion: An analytical method was validated for low nanogram levels of 16 OH-PAHs in human urine. Also, satisfying results were obtained for method validation such as accuracy, precision and ICC of cross-validation.
본 논문에서는 MS 워드프로세서의 입력 파일에 대한 유효성을 검사하여 MS 워드프로세서의 보안 취약성을 분석하는 방법을 제안하였다. 즉, 워드프로세서에 적용되는 입력 파일의 헤더 정보를 분석함으로써, 그 입력 파일에 존재하는 취약성을 검출하였다. 본 논문에서 수행한 입력 파일 유효성 테스팅은 기존 결함 주입 도구인 Holodeck 및 CANVAS 등으로는 테스트할 수 없다. 제안한 방법은 헤더를 가진 데이터 파일을 입력으로 사용하는 한글, MS 엑셀 등의 입력 파일에 대한 취약성 검출에도 적용될 수 있다. 또한, 대상 소프트웨어들의 결함 허용성 평가 및 신뢰성 평가에도 사용될 수 있다.
Machine learning and deep learning (ML/DL) algorithms have been successfully applied in medical practice. However, their application in veterinary medicine is relatively limited, possibly due to a lack in the quantity and quality of relevant research. Because the potential demands for ML/DL applications in veterinary clinics are significant, it is important to note the current gaps in the literature and explore the possible directions for advancement in this field. Thus, a scoping review was conducted as a situation analysis. We developed a search strategy following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. PubMed and Embase databases were used in the initial search. The identified items were screened based on predefined inclusion and exclusion criteria. Information regarding model development, quality of validation, and model performance was extracted from the included studies. The current review found 55 studies that passed the criteria. In terms of target animals, the number of studies on industrial animals was similar to that on companion animals. Quantitative scarcity of prediction studies (n = 11, including duplications) was revealed in both industrial and non-industrial animal studies compared to diagnostic studies (n = 45, including duplications). Qualitative limitations were also identified, especially regarding validation methodologies. Considering these gaps in the literature, future studies examining the prediction and validation processes, which employ a prospective and multi-center approach, are highly recommended. Veterinary practitioners should acknowledge the current limitations in this field and adopt a receptive and critical attitude towards these new technologies to avoid their abuse.
Since the leakage of sodium in an SFR (sodium-cooled fast reactor) causes an explosion upon reaction with air and water, sodium leakages represent an important safety issue. In this study, a novel technique for improving the reliability of sodium leakage detection applying DDVR (dynamic data validation and reconciliation) is proposed and verified to resolve this technical issue. DDVR is an approach that aims to improve the accuracy of a target system in a dynamic state by minimizing random errors, such as from the uncertainty of instruments and the surrounding environment, and by eliminating gross errors, such as instrument failure, miscalibration, or aging, using the spatial redundancy of measurements in a physical model and the reliability information of the instruments. DDVR also makes it possible to estimate the state of unmeasured points. To validate this approach for supporting sodium leakage detection, this study applies experimental data from a sodium leakage detection experiment performed by the Korea Atomic Energy Research Institute. The validation results show that the reliability of sodium leakage detection is improved by cooperation between DDVR and hardware measurements. Based on these findings, technology integrating software and hardware approaches is suggested to improve the reliability of sodium leakage detection by presenting the expected true state of the system.
Ji, Eun-Sun;Cheon, Mi-Hee;Lee, Ju-Yeon;Yoo, Jong-Shin;Jung, Hyun-Jin;Kim, Jin-Young
Mass Spectrometry Letters
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제1권1호
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pp.21-24
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2010
The development of clinical biomarkers involves discovery, verification, and validation. Recently, multiple reaction monitoring (MRM) coupled with stable isotope dilution mass spectrometry (IDMS) has shown considerable promise for the direct quantification of proteins in clinical samples. In particular, multiple biomarkers have been tracked in a single experiment using MRM-based MS approaches combined with liquid chromatography. We report here a highly reproducible, quantitative, and dynamic MRM system for validating multi-biomarker proteins using Nanoflow HPLC-Microfluidics Chip/Triple-Quadrupole MS. In this system, transitions were acquired only during the retention window of each eluting peptide. Transitions with the highest MRM-MS intensities for the five target peptides from colon cancer biomarker candidates were automatically selected using Optimizer software. Relative to the corresponding non-dynamic system, the dynamic MRM provided significantly improved coefficients of variation in experiments with large numbers of transitions. Linear responses were obtained with concentrations ranging from fmol to pmol for five target peptides.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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