The performance of a novel medical question-answering engine called CliniCluster and existing search engines, such as CQA-1.0, Google, and Google Scholar, was evaluated using known-item searching. Known-item searching is a document that has been critically appraised to be highly relevant to a therapy question. Results show that, using CliniCluster, known-items were retrieved on average at rank 2 ($MRR@10{\approx}0.50$), and most of the known-items could be identified from the top-10 document lists. In response to ill-defined questions, the known-items were ranked lower by CliniCluster and CQA-1.0, whereas for Google and Google Scholar, significant difference in ranking was not found between well- and ill-defined questions. Less than 40% of the known-items could be identified from the top-10 documents retrieved by CQA-1.0, Google, and Google Scholar. An analysis of the top-ranked documents by strength of evidence revealed that CliniCluster outperformed other search engines by providing a higher number of recent publications with the highest study design. In conclusion, the overall results support the use of CliniCluster in answering therapy questions by ranking highly relevant documents in the top positions of the search results.
Park, Suhyun;Hyun, Hyesook;Lee, Jong Suk;Cho, Kyungyun
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제26권9호
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pp.1636-1642
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2016
Phenalamide is a bioactive secondary metabolite produced by Myxococcus stipitatus. We identified a 56 kb phenalamide biosynthetic gene cluster from M. stipitatus DSM 14675 by genomic sequence analysis and mutational analysis. The cluster is comprised of 12 genes (MYSTI_04318- MYSTI_04329) encoding three pyruvate dehydrogenase subunits, eight polyketide synthase modules, a non-ribosomal peptide synthase module, a hypothetical protein, and a putative flavin adenine dinucleotide-binding protein. Disruption of the MYSTI_04324 or MYSTI_04325 genes by plasmid insertion resulted in a defect in phenalamide production. The organization of the phenalamide biosynthetic modules encoded by the fifth to tenth genes (MYSTI_04320-MYSTI_04325) was very similar to that of the myxalamid biosynthetic gene cluster from Stigmatella aurantiaca Sg a15, as expected from similar backbone structures of the two substances. However, the loading module and the first extension module of the phenalamide synthase encoded by the first to fourth genes (MYSTI_04326-MYSTI_04329) were found only in the phenalamide biosynthetic gene cluster from M. stipitatus DSM 14675.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권11호
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pp.2737-2753
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2013
In this study, we propose a novel salient object detection strategy based on regional contrast and relative spatial compactness. Our algorithm consists of four basic steps. First, we learn color names offline using the probabilistic latent semantic analysis (PLSA) model to find the mapping between basic color names and pixel values. The color names can be used for image segmentation and region description. Second, image pixels are assigned to special color names according to their values, forming different color clusters. The saliency measure for every cluster is evaluated by its spatial compactness relative to other clusters rather than by the intra variance of the cluster alone. Third, every cluster is divided into local regions that are described with color name descriptors. The regional contrast is evaluated by computing the color distance between different regions in the entire image. Last, the final saliency map is constructed by incorporating the color cluster's spatial compactness measure and the corresponding regional contrast. Experiments show that our algorithm outperforms several existing salient object detection methods with higher precision and better recall rates when evaluated using public datasets.
The pseudodisaccharide salbostatin, which consists of valienamine linked to 2-amino-1,5-anhydro-2-deoxyglucitol, is a strong trehalase inhibitor. From our Streptomyces albus ATCC 21838 genomic library, we identified thirty-two ORFs in a 37-kb gene cluster. Twenty-one genes are supposed to be a complete set of modules responsible for the salbostatin biosynthesis. Through sequence analysis of the gene cluster, some of the upstream gene products (SalB, SalC, SalD, SalE, and SalF) revealed functional resemblance with trehalose biosynthetic enzymes. On the basis of this rationale, we isolated the five genes (salB, salC, salD, salE, and salF) from the S. albus ATCC 21838 and cloned them into the expression vector pWHM3. We demonstrated the noticeable expression and accumulation of trehalose, using only the five upstream biosynthetic gene cluster of salbostatin, in the transformed Streptomyces lividans TK24. Finally, 490 mg/l trehalose was produced by fermentation of the transformant with sucrosedepleted R2YE media.
Energy efficiency is the main objective in the design of a wireless sensor network (WSN). In many applications, sensing data must be transmitted from sources to a sink in a timely manner. This paper describes an investigation of the trade-off between two objectives in WSN design: minimizing energy consumption and minimizing end-to-end delay. We first propose a new distributed clustering approach to determining the best clusterhead for each cluster by considering both energy consumption and end-to-end delay requirements. Next, we propose a new energy-cost function and a new end-to-end delay function for use in an inter-cluster routing algorithm. We present a multi-hop routing algorithm for use in disseminating sensing data from clusterheads to a sink at the minimum energy cost subject to an end-to-end delay constraint. The results of a simulation are consistent with our theoretical analysis results and show that our proposed performs much better than similar protocols in terms of energy consumption and end-to-end delay.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권3호
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pp.265-276
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2015
In this paper, we propose hierarchical cluster analysis and multidimensional scaling for joint distribution valued data. Information technology is increasing the necessity of statistical methods for large and complex data. Symbolic Data Analysis (SDA) is an attractive framework for the data. In SDA, target objects are typically represented by aggregated data. Most methods on SDA deal with objects represented as intervals and histograms. However, those methods cannot consider information among variables including correlation. In addition, objects represented as a joint distribution can contain information among variables. Therefore, we focus on methods for joint distribution valued data. We expanded the two well-known exploratory methods using the dissimilarities adopted Hall Type relative projection index among joint distribution valued data. We show a simulation study and an actual example of proposed methods.
본 연구는 물류기업이 블록체인기술을 활용하는 경우에 다른 비즈니스 모델을 가질 것이라고 보고 이러한 비즈니스 모델을 파악하는 것을 연구목적으로 한다. 이와 더불어 블록체인기술을 활용하는 물류기업들의 흡수역량과 성과의 차이를 파악하고자 한다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 본 연구에서는 물류기업에 대한 설문조사를 실시하였고 수집된 자료를 분석하였다. 비즈니스 모델을 파악하기 위하여 군집분석을 실시하였고 군집분석의 유의성을 파악하기 위하여 분산분석을 실시하였다. 군집분석을 통해 파악된 비즈니스 모델에 따라 흡수역량과 성과의 차이를 분석하였다. 추가적으로 흡수역량과 성과 차이를 파악하기 위해 PLS 분석을 실시하였다. 결과를 보면 물류기업들은 블록체인기술을 채택함에 있어 다른 비즈니스 모델의 유형을 가지고 있다는 것을 알 수 있었다. 비즈니스 모델의 발전정도가 높은 기업군들이 흡수역량과 성과 수준에서 높은 결과를 나타내었다.
Seasonal variations in species composition of catches were explored using seasonal samples caught by shrimp beam trawl in the Geum river estuary in 2011. During the study period, total catches were collected 91 species as fish 47 species, crustacean 28 species, mollusca 4 species, gastropoda 5 species, shellfish 3 species and others 4 species. The dominant species were Exopalaemon carinicauda, Eriocheir leptognathus, Palaemon gravieri, Mugil cephalus, Acanthogobius hasta, Cynoglossus joyneri, Pennahia argentata and Coilia nasus. The amount of species in spring and summer was higher than in autumn. The diversity index (H') was 0.43~0.96, evenness index (EI) was 0.14~0.25, and richness index (RI) was 1.54~4.25. Using cluster analysis 91 species were divided into 4 groups. Group I appeared mainly in spring and summer. Group II appeared only in summer. Group III appeared in winter and spring, and Group IV in spring and autumn.
ICT 기술 발전으로 강아지와 고양이등 반려동물 돌보기와 건강에 대한 관심도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 반려동물 산업의 다양한 분야에 활용될 수 있도록 반려동물 사료의 성분 데이터를 기반으로 군집분석을 수행하고 적합한 서비스에 대해 고찰한다. 군집분석을 위해 시중에서 유통되고 있는 300여 개의 강아지 및 고양이 펫푸드를 대상으로 성분별 상관관계를 분석하여 유사성을 측정하며, Hierarchical, K-Means, Partitioning around medoids(PAM), Density-based, Mean-Shift 등의 다양한 클러스터링 기법을 활용하여 군집화 하여 분석한다. 또한 반려동물의 개인화 추천시스템도 제안한다. 본 논문의 연구 결과는 반려동물을 대상으로 한 사료 추천시스템 등의 맞춤형 개인화 서비스에 활용할 수 있다.
This study investigates how characteristics in the value-chain industrial cluster affect the R&D investment and the output of firms in each industries. For this, we try to extract the inter-industrial networking structure from the input-output table in which 17 manufacturing sectors are included. In particular, we will give shape to the "unit structure" which shows the intermediary flows of goods and services between industries in order to get an unit of final demand in a certain industry. Using this "unit structure", we can try the inter-industrial networking analysis and get some indices of centrality and centralization related to the characteristics of each industries in the value-chain industrial cluster. The results show that the centrality in the value-chain industrial cluster does not have any consequence for the R&D investment and the output in each industries. However, there is a correlation between the centralization in the value-chain industrial cluster and the R&D investment and the output of firms in each industries. These results may be very suggestive in bringing up a new frame of industrial cluster policy in a macro level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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