Khan, Mohammad Haroon;Rashid, Hamid;Mansoor, Qaiser;Hameed, Abdul;Ismail, Muhammad
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.15
no.9
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pp.3973-3980
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2014
Prostate adenocarcinoma is one of the leading causes of cancer related mortality in men but still limited knowledge is available about its associated functional SNPs including rs1042522 (Pro72Arg). The present study was undertaken to explore the association of this SNP with susceptibility to prostate adenocarcinoma along with its structural and functional impacts in the Pakistani population in a case-control study. Three-dimensional structure of human TP53 with Pro72Arg polymorphism was predicted through homology modeling, refined and validated for detailed structure-based assessment. We also carried out a HuGE review of the previous available data for this polymorphism. Different genetic models were used to evaluate the genotypes association with the increased risk of PCa (Allelic contrast: OR=0.0.34, 95%CI 0.24-0.50, p=0.000; GG vs CC: OR=0.17, 95%CI 0.08-0.38, p=0.000; Homozygous: OR=0.08, 95%CI 0.04-0.15, p=0.000; GC vs CC: OR=2.14, 95%CI 1.01-4.51, p=0.046; Recessive model: OR=0.10, 95%CI 0.05-0.18, p=0.000; Log Additive: OR=3.54, 95%CI 2.13-5.89, p=0.000) except the Dominant model (OR=0.77, 95%CI 0.39-1.52, p=0.46). Structure and functional analysis revealed that the SNP in the proline rich domain is responsible for interaction with HRMT1L2 and WWOX. In conclusion, it was observed that the Arg coding G allele is highly associated with increased risk of prostate adenocarcinoma in the Pakistani population (p=0.000).
Seismic retrofitting of existing buildings and design of earth-quake resistant buildings are important issues associated with earthquake-prone zones. Use of metallic-yielding dampers as an energy dissipation system is an acceptable method for controlling damages in structures and improving their seismic performance. In this study, the optimal distribution of dampers for reducing the seismic response of steel frames with multi-degrees freedom is presented utilizing the uniform distribution of deformations. This has been done in a way that, the final configuration of dampers in the frames lead to minimum weight while satisfying the performance criteria. It is shown that such a structure has an optimum seismic performance, in which the maximum structure capacity is used. Then the genetic algorithm which is an evolutionary optimization method is used for optimal arrangement of the steel dampers in the structure. In continuation for specifying the optimal accurate response, the local search algorithm based on the gradient concept has been selected. In this research the introduced optimization methods are used for optimal retrofitting in the moment-resisting frame with inelastic behavior and initial weakness in design. Ultimately the optimal configuration of dampers over the height of building specified and by comparing the results of the uniform deformation method with those of the genetic algorithm, the validity of the uniform deformation method in terms of accuracy, Time Speed Optimization and the simplicity of the theory have been proven.
Five microsatellite DNA markers were used to investigate genetic diversity and population structure of olive flounder Paralichthys olivaceus collected from four locations (YD, SC, GJ, WD) where hatchery-based seeds of the flounder have been released. The average of observed (Ho) and expected heterozygosity (He) ranged from 0.833 to 0.871, and from 0.842 to 0.876, respectively. The average number of alleles per locus ranged from 12.4 to 17.8. The proportion of stocked flounder ranged from 20.0% to 95.8% for wild-caught populations with a decreasing tendency of alleles per locus following a higher proportion of stocked flounder. There is need to implement a more careful stock-enhancement program of hatchery-based seeds and to monitor its genetic effects on wild populations to ensure conservation of natural flounder resources.
The secretion efficiency of a protein in a Sec-type secretion system is mainly determined by an N-terminal signal peptide and its combination with its cognate protein. Five signal peptides, namely, two synthetic Sec-type and three Bacillus licheniformis alpha-amylase-derived signal peptides, were compared for periplasmic expression of the human growth hormone (hGH) in E. coli. Based on in silico predictions on the signal peptides' cleavage efficiencies and their corresponding mRNA secondary structures, a number of amino acid substitutions and silent mutations were considered in the modified signal sequences. The two synthetic signal peptides, specifically designed for hGH secretion in E. coli, differ in their N-terminal positively charged residues and hydrophobic region lengths. According to the mRNA secondary structure predictions, combinations of the protein and each of the five signal sequences could lead to different outcomes, especially when accessibility of the initiator ATG and ribosome binding sites were considered. In the experimental stage, the two synthetic signal peptides displayed complete processing and resulted in efficient secretion of the mature hGH in periplasmic regions, as was demonstrated by protein analysis. The three alpha-amylase-derived signal peptides, however, were processed partially from their precursors. Therefore, to achieve efficient secretion of a protein in a heterologous system, designing a specific signal peptide by using a combined approach of optimizations of the mRNA secondary structure and the signal peptide H-domain and cleavage site is recommended.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.5
no.3
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pp.206-215
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2005
In this paper, we propose a new design method of Genetic Algorithm Processor(GAP) and Evolvable Hardware(EHW). All sorts of creature evolve its structure or shape in order to adapt itself to environments. Evolutionary Computation based on the process of natural selection not only searches the quasi-optimal solution through the evolution process, but also changes the structure to get best results. On the other hand, Genetic Algorithm(GA) is good fur finding solutions of complex optimization problems. However, it has a major drawback, which is its slow execution speed when is implemented in software of a conventional computer. Parallel processing has been one approach to overcome the speed problem of GA. In a point of view of GA, long bit string length caused the system of GA to spend much time that clear up the problem. Evolvable Hardware refers to the automation of electronic circuit design through artificial evolution, and is currently increased with the interested topic in a research domain and an engineering methodology. The studies of EHW generally use the XC6200 of Xilinx. The structure of XC6200 can configure with gate unit. Each unit has connected up, down, right and left cell. But the products can't use because had sterilized. So this paper uses Vertex-E (XCV2000E). The cell of FPGA is made up of Configuration Logic Block (CLB) and can't reconfigure with gate unit. This paper uses Vertex-E is composed of the component as cell of XC6200 cell in VertexE
Starch gel electrophoresis was used to estimate genetic diversity and population structure of Pyrola fauriena H. Andr. in Korea. The percentage of polymorphic loci within enzymes was $57.1\%$. The values of genetic diversity at the species level and at the population were higher than average values for herbaceous with similar life history traits (Hes : 0.149; Hep = 0.134, respectively), whereas the extent of the population divergence was relatively low $(G_{ST}=0.082)$. $F_{IS}$, a measure of the deviation from random mating within the 12 populations, was 0.298. An indirect estimate of the number of migrants per, generation (Nm = 2.81) indicates that gene flow is moderate among Korean populations of the species. Analysis of fixation indices revealed a substantial heterozygosity deficiency in some populations and at some loci. This indicates that some populations sampled may have been substructured largely due to rhizotamous spread and decrease of population sizes.
Recently, followed by rapid growth of robotics field, multi-linkage mechanism which can even pass by rough road is getting lots of attention. In this paper, I focused on Jansen mechanism. It's a kinematics object which is named after Dutch artist Theo jansen. Jansen mechanism embraces structure and mechanism which creates locomotion with the combination of the power and simple structure. Theo jansen suggests a 'Holy number'. It's an ideal ratio of leg components length. However, if there's desired gait locomotion, you have to adjust the ratio and the length. But even slight change of the length could cause a big change at the end-point. To solve this problem, I suggest a reverse engineering method to get a ratio of each links by nonlinear optimization with pre-set desired trajectory. First, we converted a movement of the joint of Jansen mechanism to vectors by kinematics analysis of multi-linkage structure. And we showed the trajectory at the end-point. After that, we set desired trajectory which we found most ideal. Then we got the length of the leg components which draws a trajectory as same as trajectory we set, using Multi-objective genetic algorithm toolbox in MATLAB. Result is verified by Edison designer and mSketch. And we analyzed if it could pass through the obstruction which is set dynamically.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2003.04a
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pp.504-509
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2003
In this paper, a multi-step optimization using a G.A.(Genetic Algorithm) with variable penalty function is introduced to the structural design optimization of a high speed machining center. The design problem, in this case, is to find out the best cross-section shapes and dimensions of structural members which minimize the static compliance, the dynamic compliance, and the weight of the machine structure simultaneously. The first step is the cross-section shape optimization, in which only the section members are selected to survive whose cross-section area have above a critical value. The second step is a static design optimization, in which the static compliance and the weight of the machine structure are minimized under some dimensional constraints and deflection limits. The third step is a dynamic design optimization, where the dynamic compliance and the structure weight are minimized under the same constraints as those of the second step. The proposed design optimization method was successful applied to the machining center structural design optimization. As a result, static and dynamic compliances were reduced to 16% and 53% respectively from the initial design, while the weight of the structure are also reduced slightly.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.7
no.1
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pp.106-117
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2006
The active vibration control of composite shell structure has been performed with the optimized sensor/actuator system. For the design of sensor/actuator system, a method based on finite element technique is developed. The nine-node Mindlin shell element has been used for modeling the integrated system of laminated composite shell with PVDF sensor/actuator. The distributed selective modal sensor/actuator system is established to prevent the effect of spillover. Electrode patterns and lamination angles of sensor/actuator are optimized using genetic algorithm. Continuous electrode patterns are discretized according to finite element mesh, and orientation angle is encoded into discrete values using binary string. Sensor is designed to minimize the observation spillover, and actuator is designed to minimize the system energy of the control modes under a given initial condition. Modal sensor/actuator for the first and the second mode vibration control of singly curved cantilevered composite shell structure are designed with the method developed on the finite element method and optimization. For verification, the experimental test of the active vibration control is performed for the composite shell structure. Discrete LQG method is used as a control law.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.4
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pp.67-75
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1998
In general, Evoluationary Algorithm(EAs) are refered to as methods of population-based optimization. And EAs are considered as very efficient methods of optimal sytem design because they can provice much opportunity for obtaining the global optimal solution. This paper presents a co-evolution scheme of artifical neural networks, which has two different, still cooperatively working, populations, called as a host popuation and a parasite population, respectively. Using the conventional generatic algorithm the host population is evolved in the given environment, and the parastie population composed of schemata is evolved to find useful schema for the host population. the structure of artificial neural network is a diagonal recurrent neural netork which has self-feedback loops only in its hidden nodes. To find optimal neural networks we should take into account the structure of the neural network as well as the adaptive parameters, weight of neurons. So we use the genetic algorithm that searches the structure of the neural network by the co-evolution mechanism, and for the weights learning we adopted the evolutionary stategies. As a results of co-evolution we will find the optimal structure of the neural network in a short time with a small population. The validity and effectiveness of the proposed method are inspected by applying it to the stabilization and position control of the invered-pendulum system. And we will show that the result of co-evolution is better than that of the conventioal genetic algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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