In this paper, finite element (FE) model updating based on multi-objective optimization with the surrogate model for a steel plate girder bridge is investigated. Conventionally, FE model updating for bridge structures uses single-objective optimization with finite element analysis (FEA). In the case of the conventional method, computational burden occurs considerably because a lot of iteration are performed during the updating process. This issue can be addressed by replacing FEA with the surrogate model. The other problem is that the updating result from single-objective optimization depends on the condition of the weighting factors. Previous studies have used the trial-and-error strategy, genetic algorithm, or user's preference to obtain the most preferred model; but it needs considerable computation cost. In this study, the FE model updating method consisting of the surrogate model and multi-objective optimization, which can construct the Pareto-optimal front through a single run without considering the weighting factors, is proposed to overcome the limitations of the single-objective optimization. To verify the proposed method, the results of the proposed method are compared with those of the single-objective optimization. The comparison shows that the updated model from the multi-objective optimization is superior to the result of single-objective optimization in calculation time as well as the relative errors between the updated model and measurement.
After figuring out the function of an amino acid sequence, we can infer the function of the other amino acids that have similar sequence composition. Besides, it is possible that we alter protein whose function we know, into useful protein using genetic engineering method. In this process. an original protein amino sequence produces various protein sequences that have different sequence composition. Here, a systematic technique is needed to manage protein version sequences and reference data of those sequences. Thus, in this paper we proposed a technique of managing protein version sequences based on local sequence alignment and a technique of managing protein historical reference data using Trigger This method automatically determines the similarity between an original sequence and each version sequence while the protein version sequences are stored into database. When this technique is employed, the storage space that stores protein sequences is also reduced. After storing the historical information of protein and analyzing the change of protein sequence, we expect that a new useful protein and drug are able to be discovered based on analysis of version sequence.
Objectives : Medical treating with eating foods is one of important therapies in East Asian traditional medical knowledge and is referred as a therapy to treat diseases through foods. Since the food cannot be separated from ordinary people living, the medical treating with eating foods is a therapy with strong locality and contains many autogenous parts. Methods : Recently, the world is showing much interest for genetic resources, and the concept of intellectual property is rapidly expanding as the field of 'new knowledge property right' as well. Thus, the knowledge of medical treating with eating foods recently draws much attention in the economic aspect beyond the scholarly interest for traditional medicine. Here, I would like to summarize and report the contents related to medical treating with eating foods on "Yi, SeikKan experience prescriptions" which was discovered before. Results & Conclusions : First, medical treating with eating porridge on "Yi, SeikKan experience prescriptions" is classified into one with nonglutinous rice as the main ingredient and the other with other grains as the main ingredient. It is differently utilized depending on the nature of the grain. Second, medical treating with eating rice on "Yi, SeikKan experience prescriptions" was born from our nation's unique way of living and is classified into one way to eat rice mixed with ground medicinal herbs, another one to cook and eat rice with mixed grains and the other way to use as the external application. Medical treating with eating rice is assumed to replace the meal. Third, "food section" was given separately and discussed in this book. There were some parts different from existing medical knowledge due to the accumulation of experience using medicinal herbs. Fourth, we should pay attention to experience a book on medicine where vibrant medical information has been recorded in order to discover and process our traditional knowledge resources as a useful form.
Toxoplasma gondii is an opportunistic protozoan parasite that can infect almost all warm-blooded animals including humans with a worldwide distribution. Micronemes play an important role in invasion process of T. gondii, associated with the attachment, motility, and host cell recognition. In this research, sequence diversity in microneme protein 6 (MIC6) gene among 16 T. gondii isolates from different hosts and geographical regions and 1 reference strain was examined. The results showed that the sequence of all the examined T. gondii strains was 1,050 bp in length, and their A + T content was between 45.7% and 46.1%. Sequence analysis presented 33 nucleotide mutation positions (0-1.1%), resulting in 23 amino acid substitutions (0-2.3%) aligned with T. gondii RH strain. Moreover, T. gondii strains representing the 3 classical genotypes (Type I, II, and III) were separated into different clusters based on the locus of MIC6 using phylogenetic analyses by Bayesian inference (BI), maximum parsimony (MP), and maximum likelihood (ML), but T. gondii strains belonging to ToxoDB #9 were separated into different clusters. Our results suggested that MIC6 gene is not a suitable marker for T. gondii population genetic studies.
Na, Yeon Kyung;Hong, Hae Sook;Lee, Won Kee;Kim, Young Hun;Kim, Dong Sun
Molecules and Cells
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v.38
no.5
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pp.452-456
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2015
Obesity is the fifth leading risk for death globally, and a significant challenge to global health. It is a common, complex, non-malignant disease and develops due to interactions between the genes and the environment. DNA methylation can act as a downstream effector of environmental signals; analysis of this process therefore holds substantial promise for identifying mechanisms through which genetic and environmental factors jointly contribute to disease risk. To assess the effects of excessive weight and obesity on gene-specific methylation levels of promoter regions, we determined the methylation status of four genes involved in inflammation and oxidative stress [interleukin 6 (IL6), tumor necrosis factor ${\alpha}$ ($TNF{\alpha}$), mitochondrial transcription factor A (TFAM), and glucose transport 4 (GLUT4)] in blood cell-derived DNA from healthy women volunteers with a range of body mass indices (BMIs) by methylation-specific PCR. Interestingly, the samples from obese individuals ($BMI{\geq}30kg/m^2$) showed significantly increased hypermethylation for IL6 gene compared to normal weight ($BMI<23kg/m^2$) and overweight sample ($23kg/m^2{\leq}BMI<30kg/m^2$) (P = 0.034 and P = 0.026). However there was no statistically significant difference in promoter methylation of the other 3 genes between each group. These findings suggest that aberrant DNA methylation of IL6 gene promoter may play an important role in the etiology and pathogenesis of obesity and IL6 methylation could be used as molecular biomarker for obesity risk assessment. Further studies are required to elucidate the potential mechanisms underlying this relationship.
In vivo labeling of bone with fluorochromes is a widely used method for assessment of bone formation and remodeling processes. In particular, calcein is used as a marker for identification of bone growth, which is indicated by a green color. Calcein green is a calcium chelator that adheres to regions of mineralizing bone thereby allowing localization of new bone. Bone formation and remodeling in vivo can be assessed by calcium-binding calcein labeling. In this study, changes in the femoral bone of a normal mouse model at both 4 and 8 weeks were evaluated using calcein labeling. Intense deposition of calcium in the bone was observed after application for 8 weeks. A mouse model is suitable for application in in vivo experiments using genetically modified mice, such as knock-out mice, however data regarding femoral cross sectional bone in young mice are limited. The current study confirmed calcein as a useful marker for identification of bone growth, which was indicated by a green color on photomicrographs. This methodological process may provide basic information for interpreting bone formation and regeneration to pharmacologic or genetic manipulation in mice.
Spatio-temporal congestion evolution pattern can be reproduced using the VDS(Vehicle Detection System) historic speed dataset in the TMC(Traffic Management Center)s. Such dataset provides a pool of spatio-temporally experienced traffic conditions. Traffic flow pattern is known as spatio-temporally recurred, and even non-recurrent congestion caused by incidents has patterns according to the incident conditions. These imply that the information should be useful for traffic prediction and traffic management. Traffic flow predictions are generally performed using black-box approaches such as neural network, genetic algorithm, and etc. Black-box approaches are not designed to provide an explanation of their modeling and reasoning process and not to estimate the benefits and the risks of the implementation of such a solution. TMCs are reluctant to employ the black-box approaches even though there are numerous valuable articles. This research proposes a more readily understandable and intuitively appealing data-driven approach and developes an algorithm for identifying congestion patterns for recurrent and non-recurrent congestion management and information provision.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.3
no.4
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pp.220-237
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2001
Over the 20th century global temperature increase has been 0.6$^{\circ}C$. The globally averaged surface temperature is projected to increase by 1.4 to 5.8$^{\circ}C$ over the period 1990 to 2100. Nearly all land areas will have higher maximum temperature and minimum temperature, and fewer cold days and frost days. More intense precipitation events will take plate over many areas. Over most mid-latitude continental interiors will have increased summer continental drying and associated risk of drought. By 2100, if the annual surface temperature increase is 3.5$^{\circ}C$, we will have 15.9$^{\circ}C$ from 12.4$^{\circ}C$ at present. Also the annual precipitation will range 1,118-2,447 mm from 972-1,841 mm at present in Korea. Consequently the average crop periods for summer crops will be 250 days that prolonged 32 days than at present. In the case of gradual increase of global warming, an annual crop can be adapted to the changing climate through the selection of filial generations in breeding process. The perennial crops such as an apple should be shifted the chief producing place to northern or high latitude areas where below 13.5$^{\circ}C$ of the annual surface temperature. If global warming happens suddenly over the threshold atmospheric greenhouse gases, then all ecosystems will have tremendous disturbance. Agricultural land-use plan, which state that farmers decide what to plant, based on their climate-based advantages. Therefore, farmers will mitigate possible negative imparts associated with the climate change. The farmers will have application to use agricultural meteorological information system, and agricultural long-range weather forecast system for their agroecosystems management. The ideal types of crops under $CO_2$ increase and climate change conditions are considered that ecological characteristics need indispensable to accomplish the sustainable agriculture as the diversification of genetic resources from yield-oriented to biomass-oriented characteristics with higher potential of $CO_2$ absorption and primary production. In addition, a heat-and-cold tolerance, a pest resistance, an environmental adaptability, and production stability should be also incorporated collectively into integrated agroecosystem.
Purpose: Corn is a major commercial crop targeted for genetic modification owing to its high consumer demand as a foodstuff for humans and livestock, as well as its other industrial applications. However, the safety of genetically modified (GM) crops is controversial. Indeed, several countries have banned the importation of GM seeds that can germinate. Therefore, development of effective, convenient, and nondestructive methods to inhibit seed germination is required. Methods: This study aimed to examine the efficacy of microwave heat treatment for inhibition of germination of corn kernels and for optimization of power and exposure time required for effective aging treatment. Artificial inhibition was induced in corn kernels using microwave heat treatment. Seven power levels were examined (400, 500, 600, 700, 800, 900, and 1000 W) at each of the four exposure times (0.5, 1.0, 1.5, and 2.0 min). Results: Corn kernels could be aged effectively after heating for 0.5~1.0 min at powers greater than 800 W, with increasing efficacy observed at higher powers. Further analysis showed that the most effective inhibition of germination was observed at 1000 W for 40 s. This setting did not cause any physical damage to the corn kernels. Conclusions: Optimal inhibition of corn kernel germination was achieved using higher power for shorter times, which may be useful for industrial corn seed treatment.
In this study, we implemented an experimental approach of ecological model development in order to emphasize the importance of input variable selection with respect to time-delayed arrangement between input and output variables. Time-series modeling requires relevant input variable selection for the prediction of a specific output variable (e.g. density of a species). Inadequate variable utility for input often causes increase of model construction time and low efficiency of developed model when applied to real world representation. Therefore, for future prediction, researchers have to decide number of time-delay (e.g. months, weeks or days; t-n) to predict a certain phenomenon at current time t. We prepared a total of 3,900 equation models produced by Time-Series Optimized Genetic Programming (TSOGP) algorithm, for the prediction of monthly averaged density of a potamic phytoplankton species Stephanodiscus hantzschii, considering future prediction from 0- (no future prediction) to 12-months ahead (interval by 1 month; 300 equations per each month-delay). From the investigation of model structure, input variable selectivity was obviously affected by the time-delay arrangement, and the model predictability was related with the type of input variables. From the results, we can conclude that, although Machine Learning (ML) algorithms which have popularly been used in Ecological Informatics (EI) provide high performance in future prediction of ecological entities, the efficiency of models would be lowered unless relevant input variables are selectively used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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