Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.11
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pp.158-165
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1999
It has been established that a crack has an important effect on the dynamic behavior of a structure. This effect depends mainly on the location and depth of the crack. To identify the location and depth of a crack in a structure, a method is presented in this paper which uses hybrid neuro-genetic technique. Feed-forward multilayer neural networks trained by back-propagation are used to learn the input)the location and dept of a crack)-output(the structural eigenfrequencies) relation of the structural system. With this neural network and genetic algorithm, it is possible to formulate the inverse problem. Neural network training algorithm is the back propagation algorithm with the momentum method to attain stable convergence in the training process and with the adaptive learning rate method to speed up convergence. Finally, genetic algorithm is used to fine the minimum square error.
Objective: The aim of this study was to create a set of microsatellite markers with high polymorphism for the genetic monitoring and genetic structure analysis of local goose populations. Methods: Novel microsatellite markers were isolated from the genomic DNA of white Roman geese using short tandem repeated probes. The DNA segments, including short tandem repeats, were tested for their variability among four populations of geese from the Changhua Animal Propagation Station (CAPS). The selected microsatellite markers could then be used to monitor genetic variability and study the genetic structures of geese from local geese farms. Results: 14 novel microsatellite loci were isolated. In addition to seven known loci, two multiplex sets were constructed for the detection of genetic variations in geese populations. The average of allele number, the effective number of alleles, the observed heterozygosity, the expected heterozygosity, and the polymorphism information content were 11.09, 5.145, 0.499, 0.745, and 0.705, respectively. The results of analysis of molecular variance and principal component analysis indicated a contracting white Roman cluster and a spreading Chinese cluster. In white Roman populations, the CAPS populations were depleted to roughly two clusters when K was set equal to 6 in the Bayesian cluster analysis. The founders of private farm populations had a similar genetic structure. Among the Chinese geese populations, the CAPS populations and private populations represented different clads of the phylogenetic tree and individuals from the private populations had uneven genetic characteristics according to various analyses. Conclusion: Based on this study's analyses, we suggest that the CAPS should institute a proper breeding strategy for white Roman geese to avoid further clustering. In addition, for preservation and stable quality, the Chinese geese in the CAPS and the aforementioned proper breeding scheme should be introduced to geese breeders.
Rashid, Muhammad Abdur;Manjula, Prabuddha;Faruque, Shakila;Bhuiyan, A.K. Fazlul Haque;Seo, Dongwon;Alam, Jahangir;Lee, Jun Heon;Bhuiyan, Mohammad Shamsul Alam
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.33
no.11
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pp.1732-1740
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2020
Objective: The objectives of this study were to investigate the genetic diversity, population structure and relatedness among the five chicken populations of Bangladesh using microsatellite markers. Methods: A total of 161 individuals representing 5 chicken populations (non-descript Deshi [ND], naked neck [NN], hilly [HI], Aseel [AS], and red jungle fowl [JF]) were included in this study to investigate genetic diversity measures, population structure, genetic distance and phylogenetic relationships. Genotyping was performed using 16 selected polymorphic microsatellite markers distributed across 10 chromosomes. Results: The average observed and expected heterozygosity, mean number of alleles and polymorphic information content were found to be 0.67±0.01, 0.70±0.01, 10.7 and 0.748, respectively in the studied populations. The estimated overall fixation index across the loci (F), heterozygote deficiency within (FIS) and among (FIT) chicken populations were 0.04±0.02, 0.05 and 0.16, respectively. Analysis of molecular variance analysis revealed 88.07% of the total genetic diversity was accounted for within population variation and the rest 11.93% was incurred with population differentiation (FST). The highest pairwise genetic distance (0.154) was found between ND and AS while the lowest distance was between JF and AS (0.084). Structure analysis depicted that the studied samples can be categorized into four distinct types or varieties (ΔK = 3.74) such as ND, NN, and HI where AS and JF clustered together as an admixed population. The Neighbor-Joining phylogenetic tree and discriminant analysis of principal component also showed close relatedness among three chicken varieties namely AS, HI, and JF. Conclusion: The results reflected that indigenous chicken of Bangladesh still possess rich genetic diversity but weak differentiation among the studied populations. This finding provides some important insight on genetic diversity measures that could support the designing and implementing of future breeding plans for indigenous chickens of Bangladesh.
Takahashi, H.;Nyamsamba, D.;Mandakh, B.;Zagdsuren, Yo.;Amano, T.;Nomura, K.;Yokohama, M.;Ito, S.;Minezawa, M.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.21
no.7
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pp.947-953
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2008
We studied genetic diversity and relationships among Mongolian goat populations on the basis of microsatellite DNA polymorphisms. DNA samples from eight populations (Bayandelger, Ulgii Red, Zavkhan Buural, Sumber, Zalaajinst White, Erchim Black, Dorgon, and Gobi Gurvan Saikhan) from geographically distinct areas of Mongolia were analyzed by using 10 microsatellite DNA markers. Since the 10 markers were highly polymorphic, the genetic characteristics of these native goat populations could be estimated. Genetic diversity within populations, as estimated by the expected heterozygosities, was high, ranging from 0.719 to 0.746, but genetic differentiation between populations was low, representing only 1.7% of the total genetic variation. The results suggest that Mongolian native goat populations still have a semi-wild genetic structure reflecting traditional Mongolian nomadism and the short history of artificial selection. The genetic relationships among the populations were not clear in the neighbor-joining tree generated from the modified Cavalli-Sforza chord genetic distances. By using principal components analysis, the five core populations of Mongolian native goats (Bayandelger, Ulgii Red, Zavkhan Buural, Sumber, and Dorgon) and the populations crossed with Russian breeds (Zalaajinst White, Erchim Black, and Gobi Gurvan Saikhan) were distinguished. There was no correlation between genetic relationships among the populations and the geographical distribution of the populations.
In this paper, a parallel micro genetic algorithm was utilized in the optimal design of composite structures instead of a conventional genetic algorithm(SGA). Micro genetic algorithm searches the optimal design variables with only 5 individuals. The diversities from the nominal convergence and the re-initialization processes make micro genetic algorithm to find out the optimums with such a small population size. Two different composite structure optimization problems were proposed to confirm the efficiency of micro genetic algorithm compared with SGA. The results showed that micro genetic algorithm can get the solutions of the same level of SGA while reducing the calculation costs up to 70% of SGA. The composite laminated structure optimization under the load uncertainty was conducted using micro genetic algorithm. The result revealed that the design variables regarding the load uncertainty are less sensitive to load variation than that of fixed applied load. From the above-mentioned results, we confirmed micro genetic algorithm as a optimization method of composite structures is efficient.
Kim, Keun-Sik;Yun, Young-Eun;Kang, Eon-Jong;Yang, Sang-Geun;Bang, In-Chul
Korean Journal of Ichthyology
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v.21
no.2
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pp.76-80
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2009
Genetic diversity and genetic structure within the Geum River and Mankyung River populations of the Korean endangered Black shinner (Pseudopungtungia nigra) were assessed by amplified fragment length polymorphism (AFLP). AFLP analysis using five primer combinations generated 447 AFLP bands with 64.1% polymorphism (Geum River 74.6% and Mankyung River 53.6%). The heterozygosities within the two populations were calculated to be 0.170 and 0.104, respectively. Their average genetic diversities are 0.240 and 0.147, respectively. The pairwise Fst value (0.150) indicated distinct genetic differentiation between the two populations. A UPGMA dendrogram based on genetic distance among the individuals revealed a division corresponding to geographical regions, with low genetic variation within the Mankyung River population, and low genetic distance (0.026) between the two populations. Consequently, the two populations may have the same genetic origin The Geum River population will be more suitable than the Mankyung River population for conservation plans to increase the population sizes. Genetic and habitat management will be necessary for the Mankyung River population.
Objective: To conserve and utilize the genetic resources of a traditional Chinese indigenous pig breed, Liangshan pig, we assessed the genetic diversity, genetic structure, and genetic distance in this study. Methods: We used 50K single nucleotide polymorphism (SNP) chip for SNP detection of 139 individuals in the Liangshan Pig Conservation Farm. Results: The genetically closed conserved population consisted of five overlapping generations, and the total effective content of the population (Ne) was 15. The whole population was divided into five boar families and one non-boar family. Among them, the effective size of each generation subpopulation continuously decreased. However, the proportion of polymorphic markers (PN) first decreased and then increased. The average genetic distance of these 139 Liangshan pigs was 0.2823±0.0259, and the average genetic distance of the 14 boars was 0.2723±0.0384. Thus, it can be deduced that the genetic distance changed from generation to generation. In the conserved population, 983 runs of homozygosity (ROH) were detected, and the majority of ROH (80%) were within 100 Mb. The inbreeding coefficient calculated based on ROH showed an average value of 0.026 for the whole population. In addition, the inbreeding coefficient of each generation subpopulation initially increased and then decreased. In the pedigree of the whole conserved population, the error rate of paternal information was more than 11.35% while the maternal information was more than 2.13%. Conclusion: This molecular study of the population genetic structure of Liangshan pig showed loss of genetic diversity during the closed cross-generation reproduction process. It is necessary to improve the mating plan or introduce new outside blood to ensure long-term preservation of Liangshan pig.
Completion of the human genome project has allowed a deeper understanding of molecular pathophysiology and has provided invaluable genomic information for the diagnosis of genetic disorders. Advent of new technologies has lead to an explosion in genetic testing. However, this overwhelming stream of genetic information often misleads physicians and patients into a misguided faith in the power of genetic testing. Moreover, genetic testing raises a number of ethical, legal, and social issues. Diagnostic genetic tests can be divided into three primary but overlapping categories: cytogenetic studies (including routine karyotyping, high-resolution karyotyping, and fluorescent in situ hybridization studies), biochemical tests, and DNA-based diagnostic tests. DNA-based testing has grown rapidly over the past decade and includes preandpostnatal testing for the diagnosis of genetic diseases, testing for carriers of genetic diseases, genetic testing for susceptibility to common non-genetic diseases, and screening for common genetic diseases in a particular population. Theoretically, once a gene's structure, function, and association with a disease are well established, the clinical application of genetic testing should be feasible. However, for routine applications in a clinical setting, such tests must satisfy a number of criteria. These criteria include an acceptable degree of clinical and analytical validity, support of a quality assurance program, possibility of modifying the course of the diagnosed disease with treatment, inclusion of pre-and postnatal genetic counseling, and determination of whether the proposed test satisfies cost-benefit criteria and should replace or complement traditional tests. In the near future, the application of genetic testing to common diseases is expected to expand and will likely be extended to include individual pharmacogenetic assessments.
Information on the patterns of genetic diversity and population structure is essential for the rational use and efficient management of germplasms; accurate information aids in monitoring germplasms, and can also be used to predict potential genetic gains. In this study, we assessed genetic diversity, focusing on Korean rice accessions for theand their sustainable conserved diversity. Using DNA profiling with 12 simple sequence repeat (SSR) markers, we detected a total of 333 alleles among 2,016 accessions. The number of alleles ranged from 21 to 53, with an average of 27.8. Average polymorphism information content was 0.797, with the lowest being 0.667 and the highest 0.940. CA cluster analysis and the model-based population structure revealed two main groups that could be subdivided into five subgroups. Analysis of the molecular variance study based on the SSR profile data showed 5% variance among the profiles, whereas we recorded 93% variance among individuals and 2% variance within individuals. Specifically, the utilized diversity for of the breeding program is restricted in that cultivars were located in limited clades. These results revealed that preserving the diversity of Korean landraces could be useful sources for breeding new rice cultivars, and cwould be the basis for the sustainable conservation and utilization of a Korean rice germplasm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.5
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pp.1963-1978
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2015
With the advancement of mobile web environments, identification and analysis of the user behavior play a significant role and remains a challenging task to implement with variations observed in the model. This paper presents an efficient method for mining optimized user behavior prediction model using genetic algorithm on mobile web structure. The framework of optimized user behavior prediction model integrates the temporary and permanent register information and is stored immediately in the form of integrated logs which have higher precision and minimize the time for determining user behavior. Then by applying the temporal characteristics, suitable time interval table is obtained by segmenting the logs. The suitable time interval table that split the huge data logs is obtained using genetic algorithm. Existing cluster based temporal mobile sequential arrangement provide efficiency without bringing down the accuracy but compromise precision during the prediction of user behavior. To efficiently discover the mobile users' behavior, prediction model is associated with region and requested services, a method called optimized user behavior Prediction Model using Genetic Algorithm (PM-GA) on mobile web structure is introduced. This paper also provides a technique called MAA during the increase in the number of models related to the region and requested services are observed. Based on our analysis, we content that PM-GA provides improved performance in terms of precision, number of mobile models generated, execution time and increasing the prediction accuracy. Experiments are conducted with different parameter on real dataset in mobile web environment. Analytical and empirical result offers an efficient and effective mining and prediction of user behavior prediction model on mobile web structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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