CRISPR/Cas9 genome editing systems have been established in a broad range of eukaryotic species. Herein, we report the first method for genetic engineering in pyogo (shiitake) mushrooms (Lentinula edodes) using CRISPR/Cas9. For in vivo expression of guide RNAs (gRNAs) targeting the mating-type gene HD1 (LeA1), we identified an endogenous LeU6 promoter in the L. edodes genome. We constructed a plasmid containing the LeU6 and glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase (LeGPD) promoters to express the Cas9 protein. Among the eight gRNAs we tested, three successfully disrupted the LeA1 locus. Although the CRISPR-Cas9-induced alleles did not affect mating with compatible monokaryotic strains, disruption of the transcription levels of the downstream genes of LeHD1 and LeHD2 was detected. Based on this result, we present the first report of a simple and powerful genetic manipulation tool using the CRISPR/Cas9 toolbox for the scientifically and industrially important edible mushroom, L. edodes.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.1
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pp.221-228
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2018
Big data is an important keyword in World's Fourth Industrial Revolution in public and private division including IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence) and Cloud system in the fields of science, technology, industry and society. Big data based on services are available in various fields such as transportation, weather, medical care, and marketing. In particular, in the field of sports, various types of bio-signals can be collected and managed by the appearance of a wearable device that can measure vital signs in training or rehabilitation for daily life rather than a hospital or a rehabilitation center. However, research on big data with vital signs from wearable devices for training and rehabilitation for baseball players have not yet been stimulated. Therefore, in this paper, we propose a system for baseball infield and outfield players, especially which can store and analyze the momentum measurement vital signals based on big data.
Conducting AI-based fusion business due to the increment of ICT fusion medical device has been expanded. In addition, AI-based medical devices help change existing medical system on treatment into the paradigm of customized treatment such as preliminary diagnosis and prevention. It will be generally promoted to the change of medical device industry. Although the current demand forecasting of medical biotechnology commercialization is based on the method of Delphi and AHP, there is a problem that it is difficult to have a generalization due to fluctuation results according to a pool of participants. Therefore, the purpose of the paper is to predict demand forecasting for identifying promising technology based on building up big data in medical biotechnology. The development method is to employ candidate technologies of keywords extracted from SCOPUS and to use word2vec for drawing analysis indicator, technological distance similarity, and recommended technological similarity of top-level items in order to achieve a reasonable result. In addition, the method builds up academic big data for 5 years (2016-2020) in order to commercialize technology excavation on demand perspective. Lastly, the paper employs global data studies in order to develop domestic and international demand for technology excavation in the medical biotechnology field.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.10
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pp.1179-1187
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2019
In today's technology environment, most big data-based applications and solutions are based on real-time processing of streaming data. Real-time processing and analysis of big data streams plays an important role in the development of big data-based applications and solutions. In particular, in the maritime data processing environment, the necessity of developing a technology capable of rapidly processing and analyzing a large amount of real-time data due to the explosion of data is accelerating. Therefore, this paper analyzes the characteristics of NiFi, Kafka, and Druid as suitable open source among various open data technologies for processing big data, and provides the latest information on external linkage necessary for maritime service analysis in Korean e-Navigation service. To this end, we will lay the foundation for applying open data framework technology for real-time data processing.
Baek, Sehyun;Park, Hoyoung;Kim, Young Joo;Kim, Tae Hyung;Kim, Hyunhee;Ko, Sung Ho
Journal of the Korean Society of Combustion
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v.19
no.2
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pp.28-36
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2014
Bio fuel oil combustion experiments were successfully demonstrated at the 75 MWe oil-fired power plant without major equipment retrofit and 100% bio-fuel oil combustion was possible without big problems. The experimental data error correction was conducted and numerical model-based analysis technique was applied for the evaluation of the results. Incase of bio fuel oil combustion, heat absorption of radiative heat transfer section was reduced while convection section has opposite trend. The furnace exit gas temperature tends to rise slightly. Environment emissions such as NOx and SOx concentrations showed a tendency to decrease during the bio fuel oil combustion period. On the other hand, boiler efficiency was slightly underestimated.
Biometric technology is a technology for authenticating a user using the physical or behavioral features of the inherent characteristics of the individual. With the necessity and efficiency of the technology in the fields of finance, security, access control, medical welfare, inspection, and entertainment, the service range has been expanding. Biometrics using biometric information such as fingerprints and faces have been exposed to counterfeit and disguised threats and become a social problem. Recent studies using a bio-signal from the inside of the body other than the bio-information of the external body are being developed. This paper analyzes the recent research and technology of biometric systems using bio-signals, ECG, heart sounds, EEG, and EMG to present the skills needed for the development direction. In the future, utilizing the deep learning to build and analyze database to manage bio-signal based big data for the complex condition of individuals, biometrics technologies suitable for real time environment are expected to be researched.
Recently the disease by eating of the modern prevention, management, and trends in the u-healthcare service that provides healthcare services including health promotion is changing rapidly. However, u-healthcare service is a healthcare information that provides users of the disease can not be analyzed even if the service is stored or not stored in the management server status is giving the inconvenience caused to users of the health services. In this paper, we propose a management method of health care services and a big data formation information that provides users of the disease to facilitate the users of health care services through the use magazine big data information regardless of time and place. The proposed method has the user's bio-information and the measured health information and transmits data through a wired or wireless communication to the medical institution and the user's health information data formation by the big user of the analysis of the health information and the disease of the user feedback to the user.
Cho, Eunjin;Kim, Minjun;Manjula, Prabuddha;Cho, Sung Hyun;Seo, Dongwon;Lee, Seung-Sook;Lee, Jun Heon
Journal of Animal Science and Technology
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v.63
no.4
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pp.751-758
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2021
The recessive white (locus c) phenotype observed in chickens is associated with three alleles (recessive white c, albino ca, and red-eyed white cre) and causative mutations in the tyrosinase (TYR) gene. The recessive white mutation (c) inhibits the transcription of TYR exon 5 due to a retroviral sequence insertion in intron 4. In this study, we genotyped and sequenced the insertion in TYR intron 4 to identify the mutation causing the unusual white plumage of Yeonsan Ogye chickens, which normally have black plumage. The white chickens had a homozygous recessive white genotype that matched the sequence of the recessive white type, and the inserted sequence exhibited 98% identity with the avian leukosis virus ev-1 sequence. In comparison, brindle and normal chickens had the homozygous color genotype, and their sequences were the same as the wild-type sequence, indicating that this phenotype is derived from other mutation(s). In conclusion, white chickens have a recessive white mutation allele. Since the size of the sample used in this study was limited, further research through securing additional samples to perform validation studies is necessary. Therefore, after validation studies, a selection system for conserving the phenotypic characteristics and genetic diversity of the population could be established if additional studies to elucidate specific phenotype-related genes in Yeonsan Ogye are performed.
Conventional nutrition services involve producer-oriented approaches without considering the differences in the characteristics and circumstances of each individual, whereas personalized nutrition services are consumer-oriented concepts that provide products and services for maintaining optimal health conditions based on the genetic, physiological, and metabolic characteristics of individuals, with these products based on balanced nutrition and healthy living. Currently, methods for evaluating dietary habits, monitoring dietary behaviors, deep phenotyping, and metabotyping via microbiota profiling, as well as methods for predicting big data by using machine learning, have been previously studied in Korea and abroad. With the development of medical technology and the improvement of hygiene, the demand for personalized nutrition and health services for healthier, happier, and more satisfying lives is rapidly increasing. Therefore, based on scientific technologies, attempts are needed to advance these services into global personalized markets and to boost the global competitiveness of countries and companies.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.11
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pp.1337-1342
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2019
Medical institutions face the challenge of securing competitiveness among medical institutions due to the rapid spread of ICT convergence, and managing data that is growing at an enormous rate due to the emergence of big data and the emergence of the Internet of Things. The big data paradigm of the medical community is not just about large data or tools and processes for processing and analyzing it, but also means a computerized shift in the way people live, think and study. As the medical data is recently released, the demand for the use of medical data is increasing. Therefore, the research on disease detection system based on public data using open source that can help rational and efficient decision making was conducted. As a result of the experiment, unlike a simple disease inquiry or a symptom inquiry about a single disease provided by a public institution, related diseases are searched by a symptom or a cause.
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