Park, S.H.;Kwon, Y.R.;Kim, J.W.;Eom, G.M.;Lee, J.H.;Lee, J.W.;Lee, S.M.;Koh, S.B.
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.34
no.4
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pp.182-188
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2013
This study aims to develop a practical algorithm which can detect freezing of gait(FOG) in patients with Parkinson's disease(PD). Eighteen PD patients($68.8{\pm}11.1yrs.$) participated in this study, and three($68.7{\pm}4.0yrs.$) of them showed FOG. We suggested two time-domain algorithms(with 1-axis or 3-axes acceleration signals) and compared them with the frequency-domain algorithm in the literature. We measured the acceleration of left foot with a 3-axis accelerometer inserted at the insole of a shoe. In the time-domain method, the root-mean-square(RMS) acceleration was calculated in a moving window of 4s and FOG was defined as the periods during which RMS accelerations located within FOG range. The parameters in each algorithm were optimized for each subject using the simulated annealing method. The sensitivity and specificity were same, i.e., $89{\pm}8%$ for the time-domain method with 1-axis acceleration and were $91{\pm}7%$ and $90{\pm}8%$ for the time-domain method with 3-axes acceleration, respectively. Both performances were better in the time-domain methods than in the frequency-domain method although the results were statistically insignificant. The amount of calculation in the time-domain method was much smaller than in the frequency-domain method. Therefore it is expected that the suggested time domain algorithm would be advantageous in the systematic implementation of FOG detection.
Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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v.16
no.2
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pp.253-267
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2012
In this paper, we primarily focus on the perspectives about creative process, which is how mathematical creativity emerged, as one aspect of mathematical creativity and then present a desirable task characteristic to measure and program characteristics to develop mathematical creativity. At first, we describe domain-generality perspective and domain-specificity perspective on creativity. The former regard divergent thinking skill as a key cognitive process embedded in creativity of various discipline domain involving language, science, mathematics, art and so on. In contrast the researchers supporting later perspective insist that the mechanism of creativity is different in each discipline. We understand that the issue on this two perspective effect on task and program to foster and measure creativity in mathematics education beyond theoretical discussion. And then, based on previous theoretical review, we draw a desirable characteristic on instruction program and task to facilitate and test mathematical creativity, and present an applicable task and instruction cases based on Geneplor model at the mathematics class in elementary school. In conclusion, divergent thinking is necessary but sufficient to develop mathematical creativity and need to consider various mathematical reasoning such as generalization, ion and mathematical knowledge.
The purpose of this study is to identify a domain-specificity of the scientific creativity and the component of scientific creativity. Conducted from theoretical study, this study suggests that a domain-specific view of creativity offers a more useful and constructive components of scientific creativity based on the literature associated with the component of scientific creativity. Scientific creativity has a domain-specific component and so there is need to distinguish scientific creativity from creativity in general. As a result, scientific creativity is different from other creativity it is concerned with scientific knowledge, science process skill, creative scientific problem finding and solving and so on. And since scientific creativity is a kind of ability, it is possible to improve through a scientific creativity program.
Park, Tae Joo;Lee, Yong Jae;Kim, Hye Jin;Park, Hye Gyeong;Park, Woo Jin
Molecules and Cells
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v.19
no.2
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pp.223-227
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2005
We have identified TMPRSS6, a novel type 2 transmembrane serine protease. TMPRSS6 possesses all the signature motifs of the family of transmembrane serine proteases (TMPRSSs), including a transmembrane domain, an LDL receptor class A (LDLRA) domain, a scavenger receptor cysteine-rich (SRCR) domain, and a serine protease domain. The substrate specificity of TMPRSS6 is slightly different from those of other TMPRSS family members. Combined with the finding that TMPRSS6 is expressed strongly in the thyroid and weakly in the trachea, this may indicate that TMPRSS6 has a specialized role.
In this paper, we propose a probabilistic framework to predict the interaction probability of proteins. The notion of domain combination and domain combination pair is newly introduced and the prediction model in the framework takes domain combination pair as a basic unit of protein interactions to overcome the limitations of the conventional domain pair based prediction systems. The framework largely consists of prediction preparation and service stages. In the prediction preparation stage, two appearance probability matrices, which hold information on appearance frequencies of domain combination pairs in the interacting and non-interacting sets of protein pairs, are constructed. Based on the appearance probability matrix, a probability equation is devised. The equation maps a protein pair to a real number in the range of 0 to 1. Two distributions of interacting and non-interacting set of protein pairs are obtained using the equation. In the prediction service stage, the interaction probability of a Protein pair is predicted using the distributions and the equation. The validity of the prediction model is evaluated for the interacting set of protein pairs in Yeast organism and artificially generated non-interacting set of protein pairs. When 80% of the set of interacting protein pairs in DIP database are used as teaming set of interacting protein pairs, very high sensitivity(86%) and specificity(56%) are achieved within our framework.
Outer envelope membrane proteins of chloroplasts encoded by the nuclear genome are transported without the N-terminal transit peptide. Here, we investigated the targeting mechanism of AtOEP7, an Arabidopsis homolog of small outer envelope membrane proteins in vivo. AtOEP7 was expressed transiently in protoplasts or stably in transgenic plants as fusion proteins with GFP. In both cases AtOEP7:GFP was targeted to the outer envelope membrane when assayed under a fluorescent microscope or by Western blot analysis. Except the transmembrane domain, deletions of the N- or C-terminal regions of AtOEP7 did not affect targeting although a region closed to the C-terminal side of the transmembrane domain affected the targeting efficiency. Targeting experiments with various hybrid transmembrane mutants revealed that the amino acid sequence of the transmembrane domain determines the targeting specificity The targeting mechanism was further studied using a fusion protein, AtOEP7:NLS:GFP, that had a nuclear localization signal. AtOEP7:NLS:GFP was efficiently targeted to the chloroplast envelope despite the presence of the nuclear localization signal. Taken together, these results suggest that the transmembrane domain of AtOEP7 functions as the sole determinant of targeting specificity and that AtOEP7 may be associated with a cytosolic component during translocation to the chloroplast envelope membrane.
Bacteriophage endolysins are peptidoglycan hydrolases composed of cell binding domain (CBD) and an enzymatically active domain. A phage endolysin CBD can be used for detecting bacteria owing to its high specificity and sensitivity toward the bacterial cell wall. We aimed to develop a method for detection of Enterococcus faecalis using an endolysin CBD. The gene encoding the CBD of ECP3 phage endolysin was cloned into the Escherichia coli expression vector pET21a. A recombinant protein with a C-terminal 6-His-tag (CBD) was expressed and purified using a His-trap column. CBD was adsorbed onto epoxy magnetic beads (eMBs). The bacterial species specificity and sensitivity of bacterial binding to CBD-eMB complexes were determined using the bacterial colony counting from the magnetic separations after the binding reaction between bacteria and CBD-eMB complexes. E. faecalis could bind to CBD-eMB complexes, but other bacteria (such as Enterococcus faecium, Staphylococcus aureus, Escherichia coli, Acinetobacter baumannii, Streptococcus mutans, and Porphyromonas gingivalis) could not. E. faecalis cells were fixed onto CBD-eMB complexes within 1 h, and >78% of viable E. faecalis cells were recovered. The E. faecalis recovery ratio was not affected by the other bacterial species. The detection limit of the CBD-eMB complex for E. faecalis was >17 CFU/ml. We developed a simple method for the specific detection of E. faecalis using bacteriophage endolysin CBD and MBs. This is the first study to determine that the C-terminal region of ECP3 phage endolysin is a highly specific binding site for E. faecalis among other bacterial species.
Retroviral integrases insert viral DNA into target DNA. In this process they recognize their own DNA specifically via functional domains. In order to analyze these functional domains, we constructed six chimeric integrases by swapping domains between HIV-1 and HFV integrases, and two point mutants of HFV integrase. Chimeric integrases with the central domain of HIV-1 integrase had strand transfer and disintegration activities, in agreement with the idea that the central domain determines viral DNA specificity and has catalytic activity. On the other hand, chimeric integrases with the central domain of HFV integrase did not have any enzymatic activity apart from FFH that had weak disintegration activity, suggesting that the central domain of HFV integrase was defective catalytically or structurally. However, these inactive chimeras were efficiently complemented by the point mutants (D164A and E200A) of HFV integrase, indicating that the central domain of HFV integrase possesses potential enzymatic activity but is not able to recognize viral or target DNA without the help of its homologous N-terminal and C-terminal domains.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2003.10a
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pp.7-16
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2003
In this paper, we propose a probabilistic framework to predict the interaction probability of proteins. The notion of domain combination and domain combination pair is newly introduced and the prediction model in the framework takes domain combination pair as a basic unit of protein interactions to overcome the limitations of the conventional domain pair based prediction systems. The framework largely consists of prediction preparation and service stages. In the prediction preparation stage, two appearance pro-bability matrices, which hold information on appearance frequencies of domain combination pairs in the interacting and non-interacting sets of protein pairs, are constructed. Based on the appearance probability matrix, a probability equation is devised. The equation maps a protein pair to a real number in the range of 0 to 1. Two distributions of interacting and non-interacting set of protein pairs are obtained using the equation. In the prediction service stage, the interaction probability of a protein pair is predicted using the distributions and the equation. The validity of the prediction model is evaluated fur the interacting set of protein pairs in Yeast organism and artificially generated non-interacting set of protein pairs. When 80% of the set of interacting protein pairs in DIP database are used as foaming set of interacting protein pairs, very high sensitivity(86%) and specificity(56%) are achieved within our framework.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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