Occurrence of breast cancer is related to genetic as well as cultural, environmental and life-style factors. Variations in diversity of these factors among different ethnic groups and geographical areas emphasize the immense need for studies in all racial-ethnic populations. The incidence of breast cancer in Pakistan is highest in Asians after Jews in Israel and 2.5 times higher than that in neighboring countries like Iran and India, accounting for 34.6% of female cancers. The Pakistani population is deficient in information regarding breast cancer etiology and epidemiology, but efforts done so far had suggested consanguinity as a major risk factor for frequent mutations leading to breast cancer and has also shed light on genetic origins in different ethnic groups within Pakistan. World-wide research efforts on different ethnicities have enhanced our understanding of genetic predisposition to breast cancer but despite these discoveries, 75% of the familial risk of breast cancer remains unexplained, highlighting the fact that the majority of breast cancer susceptibility genes remain unidentified. For this purpose Pakistani population provides a strong genetic pool to elucidate the genetic etiology of breast cancer because of cousin marriages. In this review, we describe the known breast cancer predisposition factors found in the local Pakistani population and the epidemiological research work done to emphasize the importance of exploring factors/variants contributing to breast cance, in order to prevent, cure and decrease its incidence in our country.
Objectives Genome-wide association studies(GWAS) is a useful method to identify genetic associations for various phenotypes. The purpose of this study was to develop predictive models for Sasang constitution types using genetic factors. Methods The genotypes of the 1,999 subjects was performed using Axiom Precision Medicine Research Array (PMRA) by Life Technologies. All participants were prescribed Sasang Constitution-specific herbal remedies for the treatment, and showed improvement of original symptoms as confirmed by Korean medicine doctor. The genotypes were imputed by using the IMPUTE program. Association analysis was conducted using a logistic regression model to discover Single Nucleotide Polymorphism (SNP), adjusting for age, sex, and BMI. Results & Conclusions We developed models to predict Korean medicine constitution types using identified genectic factors and sex, age, BMI using Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Neural Network (NN). Each maximum Area Under the Curve (AUC) of Teaeum, Soeum, Soyang is 0.894, 0.868, 0.767, respectively. Each AUC of the models increased by 6~17% more than that of models except for genetic factors. By developing the predictive models, we confirmed usefulness of genetic factors related with types. It demonstrates a mechanism for more accurate prediction through genetic factors related with type.
Purpose: This study is as only basic research for the model Development of the New-Hanok Type Service Facilities in Apartment Housing, which is as a decisive factor used as a planning element for developing the model inherited tradition, There aimed at extracting the genetic factor of Korea's traditional architecture. Method: For this purpose, Consider the concept and regulations of the New-Hanok Type Service Facilities in Apartment Housing and examined the Domestic Application Status of the New-Hanok Type Service Facilities in Apartment Housing. It sets direction of the New-Hanok Type models development based on Expert advice and the literature, and was reviewed a primal reason system of Korea as an extraction base of genetic factors. Result: Then Through the framework of the vertical axis (the form), the horizontal axis (space), It extracted the genetic factors of the Korea Traditional Architecture, classified the genetic factors extracted as the structure(layout, construction, space), features, traditional beauty, investigated the content of the form representation and spatial meaning, and were characterized. Based on the result, It were comprehensive the genetic factors extracted as plan Elements for inheriting of the traditions.
Objectives: The purpose of this study is to estimate genetic and environmental factors which can effect growth, and predict final height using this factors. Methods: Correlation analysis and regression analysis were conducted between measurements of height and Genetic & environmental factors through survey from 1352 child & adolescent patients. Results: Factors which have correlation with height percentile are MPH(Mid-Parental Height), NBW(Neonatal body weight), anorexia, dyspepsia, atopic dermatitis, frequency of breakfast and quality of sleeping time. MPH has moderate relation, NBW and anorexia have fair relation, and other factors have linear but poor relation. Regression equation from factors which have correlation and height percentile has 26.9% of predictive power. Regression equation considering only genetic factor has 20.4%. MPH has the most effect on height percentile. Anorexia has more effect than NBW. Other factors also have small and similar effect. Conclusions: Height of parents has the most effect on growth, anorexia, dyspepsia, atopic dermatitis, frequency of breakfast and quality of sleeping time also has effect.
Debates relevant to the etiology of weight gain or obesity, i.e., the dichotomous understandings about whether obesity arises from the genetic predisposition or from the environmental influences, has long existed. This is an important issue because it is related to the therapists's prejudice when treating patients with obesity. In this review, the authors first discuss the environmental and the genetic factors that cause the obesity, and in the latter part, the interactions between genetic and environmental factors will be discussed. This issue is considered and described especially in a conceptual aspect for the therapists ultimately to understand how the genetic and the environmental factors interact to arise obesity. Conclusively, obesity is best understood as a complex, multifactorial, and chronic disabled state, which cause an individual with genetic predispostion to obesity under the environmental influences. In future, in favor of the accumulated knowledge about the genetic and environmental impacts and their interactions in detail, we will be able to provide a client-specific management or prevention of obesity.
Respiratory distress syndrome (RDS) among preterm infants is typically due to a quantitative deficiency of pulmonary surfactant. Aside from the degree of prematurity, diverse environmental and genetic factors can affect the development of RDS. The variance of the risk of RDS in various races/ethnicities or monozygotic/dizygotic twins has suggested genetic influences on this disorder. So far, several specific mutations in genes encoding surfactant-associated molecules have confirmed this. Specific genetic variants contributing to the regulation of pulmonary development, its structure and function, or the inflammatory response could be candidate risk factors for the development of RDS. This review summarizes the background that suggests the genetic predisposition of RDS, the identified mutations, and candidate genetic polymorphisms of pulmonary surfactant proteins associated with RDS.
Sarakul, M.;Koonawootrittriron, S.;Elzo, M.A.;Suwanasopee, T.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.24
no.8
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pp.1031-1040
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2011
The objective of this study was to characterize factors influencing genetic improvement of dairy cattle for milk production at farm level. Data were accumulated from 305-day milk yields and pedigree information from 1,921 first-lactation dairy cows that calved from 1990 to 2007 on 161 farms in Central Thailand. Variance components were estimated using average information restricted maximum likelihood procedures. Animal breeding values were predicted by an animal model that contained herd-year-season, calving age, and regression additive genetic group as fixed effects, and cow and residual as random effects. Estimated breeding values from cows that calved in a particular month were used to estimate genetic trends for each individual farm. Within-farm genetic trends (b, regression coefficient of farm milk production per month) were used to classify farms into 3 groups: i) farms with negative genetic trend (b<-0.5 kg/mo), ii) farms with no genetic trend (-0.5 kg/$mo{\leq}b{\leq}0.5$ kg/mo), and iii) farms with positive genetic trend (b>0.5 kg/mo). Questionnaires were used to gather information from individual farmers on educational background, herd characteristics, farm management, decision making practices, and opinion on dairy farming. Farmer's responses to the questionnaire were used to test the association between these factors and farm groups using Fisher's exact test. Estimated genetic trend for the complete population was $0.29{\pm}1.02$ kg/year for cows. At farm level, most farms (40%) had positive genetic trend ($0.63{\pm}4.67$ to $230.79{\pm}166.63$ kg/mo) followed by farms with negative genetic trend (35%; $-173.68{\pm}39.63$ to $-0.62{\pm}2.57$ kg/mo) and those with no genetic trend (25%; $-0.52{\pm}3.52$ to $0.55{\pm}2.68$ kg/mo). Except for educational background (p<0.05), all other factors were not significantly associated with farm group.
The myogenic regulatory factors is a family of transcription factors that play a key role in the development of skeletal muscle fibers, which are the main factors to affect the meat taste and texture. In the present study, we performed candidate gene analysis to identify single-nucleotide polymorphisms in the MyoD, Myf5, MyoG, and Mrf4 genes using polymerase chain reaction-single strand conformation polymorphism in 360 Erlang Mountain Chickens from three different housing systems (cage, pen, and free-range). The general linear model procedure was used to estimate the statistical significance of association between combined genotypes and muscle fiber traits of chickens. Two polymorphisms (g.39928301T>G and g.11579368C>T) were detected in the Mrf4 and MyoD gene, respectively. The diameters of thigh and pectoralis muscle fibers were higher in birds with the combined genotypes of GG-TT and TTCT (p<0.05). Moreover, the interaction between housing system and combined genotypes has no significant effect on the traits of muscle fiber (p>0.05). Our findings suggest that the combined genotypes of TT-CT and GG-TT might be advantageous for muscle fiber traits, and could be the potential genetic markers for breeding program in Erlang Mountain Chickens.
Expression of HAND genes in sympathetic adrenal lineage suggests that HAND genes may regulate Mash-I independent neuronal genes. HAND genes are also expressed in other cell types, e.g. Cardiac cells, trophoblasts, and decidua, suggesting that HAND genes are not cell fate determination factors. It is unclear how HAND genes function specifically in different types of cells. Combinational actions of HANDs with other cell-lineage specific transcription factor may determine each cell fate and differentiation processes. Identifying the transcription target genes of HANDs and Mash-I will be important to elucidate the function of these bHLH factors in SNS factors in SNS development. (omitted)
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.1
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pp.36-43
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1999
This paper proposes a new hybrid genetic algorithm for auto-tuning fuzzy controllers improving the performance. In general, fuzzy controllers use pre-determined moderate membership functions, fuzzy rules, and scaling factors, by trial and error. The presented algorithm estimates automatically the optimal values of membership functions, fuzzy rules, and scaling factors for fuzzy controllers, using a hybrid genetic algorithm. The object of the proposed algorithm is to promote search efficiency by the hybrid optimization technique. The proposed hybrid genetic algorithm is based on both the standard genetic algorithm and a modified gradient method. If a maximum point is not be changed around an optimal value at the end of performance during given generation, the hybrid genetic algorithm searches for an optimal value using the the initial value which has maximum point by converting the genetic algorithms into the MGM(Modified Gradient Method) algorithms that reduced the number of variables. Using this algorithm is not only that the computing time is faster than genetic algorithm as reducing the number of variables, but also that can overcome the disadvantage of genetic algoritms. Simulation results verify the validity of the presented method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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