Background: Intracellular antibody specific to hepatitis B virus X protein (HBx) might be useful for studying the role of HBx in hepatocellular carcinogenesis and HBV replication. Methods: With variable region genes for H7 monoclonal anti-HBx Ab, we constructed a vector for bacterial expression of single chain Ab (scFv) and a vector for eukaryotic cell expression of it. The expression of H7 scFv and its binding activity against HBx was examined by immunoblotting and immunofluorescence microscopy. Results: H7 scFv expressed in bacterial cells retained reactivity to HBx. We demonstrated its intracytoplasmic expression in CosM6 eukaryotic cells. Conclusion: This is the first study showing the expression of intracellular anti-HBx Ab in eukaryotic cells. H7 scFv may be a good tool to study the function of HBx in HBV infection.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.119-124
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2004
Real data as web log file tend to be incomplete. But we have to find useful knowledge from these for optimal decision. In web log data, many useful things which are hyperlink information and web usages of connected users may be found. The size of web data is too huge to use for effective knowledge discovery. To make matters worse, they are very sparse. We overcome this sparse problem using Markov Chain Monte Carlo method as multiple imputations. This missing value imputation changes spare web data to complete. Our study may be a useful tool for discovering knowledge from data set with sparseness. The more sparseness of data in increased, the better performance of MCMC imputation is good. We verified our work by experiments using UCI machine learning repository data.
Customers' needs change every moment. Profitability of stores can't be increased anymore with an existing standardized chain store management. Accordingly, a personalized store management tool needs through prediction of customers' preference. In this study, we propose a recommending procedure using dynamic customers' preference by analyzing the transaction database. We utilize self-organizing map algorithm and association rule mining which are applied to cluster the chain stores and explore purchase sequence of customers. We demonstrate that the proposed methodology makes an effect on recommendation of products in the market which is characterized by a fast fashion and a short product life cycle.
Assembly is mentioned as important process saving time and cost where we produce the machine with many parts relationships. In this study, parts assembly relationship is analysed for assembly information of micro milling machine which have been developing for research. Liaison diagram, datum flow chain and assembly tree are applied to discuss assembly characteristics of micro milling machine model. We can find out the characteristics of micro machine assembly and discuss about facility of assembly. Some analysis in this paper about micro milling machine will give a useful tools for assembly. We knew that the predicted results from analysis in this study are alignment and clearance among the parts. The 3D model of micro machine which is studied in this paper is not a complete model. Main parts of a micro milling machine are used and presented.
Life cycle assessment(LCA) has been developed from the concept of life cycle thinking. Life cycle thinking implies that everyone in the whole chain of a product's life cycle, from cradle to grave, has a responsibility and a role to play, taking into account all the relevant external effects. LCA is an analytical tool for identifying environmental loads and assessing the environmental impact in the whole chain of a product's life cycle. In Europe and Japan, LCA and ecodesign study for railway industry have been actively carried out recently. However, LCA for railway industry in domestic is still infant. LCA is standardized in International Organization of Standardization(ISO), base on the ISO 14040 standards, 307 life cycle inventory(LCI) database for infrastructure and base materials have been established in total since 1999. Some of LCI database can use in performing LCA for trains and railway infrastructure, but still not enough to derive accurate LCA result. Therefore, railway oriented LCA methodology and LCI DB are needed to be developed.
In this study, new way of evaluating manufacturing cost Is organized and applied. In real manufacturing circumstances, tolerances of parts and assemblies are closely related to the cost. Several researches have been tried to identify the relations and set models. Moreover tolerances have influences on the maintenance of the manufacturing facilities. However Past researches have not considered the processing cost for the failed products. Therefore maintenance costs are represented as stochastic expressions, which include reliability of assembly and facilities. The stochastic nature of the maintenance cost is modeled and solved using Markov chain approach. Results show that this approach gives reliable estimations with remarkable computing time reduction.
Park, Chung Youl;Min, Hyun-Geun;Lee, Hong-Kyu;Maharjan, Rameswor;Yoon, Youngnam;Lee, Su-Heon
식물병연구
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제24권4호
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pp.348-352
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2018
A multiplex reverse transcription-polymerase chain reaction (mRT-PCR) assay was developed for the detection of Clover yellow vein virus (ClYVV), Peanut mottle virus (PeMoV), and Tomato spotted wilt virus (TSWV), which were recently reported to infect soybean and azuki bean in Korea. Species-specific primer sets were designed for the detection of each virus, and their specificity and sensitivity were tested using mixed primer sets. From among the designed primer sets, two combinations were selected and further evaluated to estimate the detection limits of uniplex, duplex, and multiplex RT-PCR. The multiplex RT-PCR assay could be a useful tool for the field survey of plant viruses and the rapid detection of ClYVV, PeMoV, and TSWV in leguminous plants.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권5호
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pp.513-532
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2022
In this paper, the use of Bayes factors and the deviance information criterion for model selection are compared in a Bayesian accelerated life testing setup. In Bayesian accelerated life testing, the most used tool for model comparison is the deviance information criterion. An alternative and more formal approach is to use Bayes factors to compare models. However, Bayesian accelerated life testing models with more than one stressor often have mathematically intractable posterior distributions and Markov chain Monte Carlo methods are employed to obtain posterior samples to base inference on. The computation of the marginal likelihood is challenging when working with such complex models. In this paper, methods for approximating the marginal likelihood and the application thereof in the accelerated life testing paradigm are explored for dual-stress models. A simulation study is also included, where Bayes factors using the different approximation methods and the deviance information are compared.
This study proposes a fuzzy inventory model for managing large-scale production, incorporating cost considerations. The model accounts for two types of expenditure scenarios-parametric and exponential. Uncertainty surrounds holding costs, setup costs, and demand rates. The approach considers a supply chain system with a complex manufacturing process, factoring in transportation costs based on the quantity of goods and distance between the supplier and retailer. The initial crisp model is then transformed into a fuzzy simulation, incorporating specific fuzzy variables affecting inventory costs. The proposed method significantly reduces overall inventory costs for the entire supply chain. Retailer demand is linked to inventory levels, and vendor/distributor storage deteriorates over time. The fuzzy condition assumes hexagonal variables for all associated factors. The study employs the signed distance method for defuzzification to determine the optimal order quantity with hexagonal fuzzy numbers. Mathematical examples are provided to illustrate the practicality of the proposed approach.
Periogen은 실시간 PCR 방법을 이용한 우식활성 검사법으로, 치아우식 유발균에 대한 정량적인 분석을 통해 개개인의 치아우식 위험도를 평가한다. 이 연구는 소아에서 Periogen과 치아우식 경험 지수(dmft, dmft indices)와의 상관성을 평가하고, 기존의 치아우식 위험 검사법인 Cariview, 치아우식 평가 도구(Caries Assessment Tool)와 비교할 목적으로 시행되었다. 만 6세 미만 83명의 소아를 대상으로 실험이 진행되었다. 시진을 통해 치아우식 경험 지수(dmft, dmft indices)가 기록되었으며, 간단한 설문 조사를 통해 CAT 평가 시행되었다. Periogen, Cariview는 제조사의 지시에 따라 치아우식 위험도 평가 시행되었다. 그 결과 Periogen, Cariview 그리고 CAT는 dmfts index와 상관계수가 각각 0.38, 0.56, 0.66을 보여 모두 중등도의 상관관계를 보였다(p < 0.01). Periogen, Cariview 그리고 CAT의 민감도와 특이도 분석의 경우, 민감도는 각각 43%, 76%, 95%를 보였으며, 특이도는 각각 80%, 72%, 74%를 보였다. ROC 곡선의 곡선하면적(AUC)는 각각 0.69, 0.81, 0.85를 보였다. Periogen의 경우 다른 기존의 두 가지 검사법에 비해 치아우식 위험도 평가에 있어 더 낮은 유효성을 보였다. 따라서 임상적으로 사용되기 위해서는 더 나은 유효성을 위한 개량이 필요할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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