Hye-Ran Kim;Choong Won Seo;Sang Jun Han;Jongwan Kim
Biomedical Science Letters
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v.29
no.1
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pp.11-25
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2023
In hepatocellular carcinoma (HCC), chromosome 4 open-reading frame 47 (C4orf47) has not been so far investigated for its prognostic value or association with infiltrating immune cells. We performed bioinformatics analysis on HCC data and analyzed the data using online databases such as TIMER, UALCAN, Kaplan-Meier plotter, LinkedOmics, and GEPIA2. We found that C4orf47 expression in HCC was higher compared to normal tissues. High C4orf47 expression was associated with a worse prognosis in HCC. The correlation between C4orf47 and infiltrating immune cells is positively associated with CD4+T cells, B cells, neutrophils, macrophages, and dendritic cells in HCC. Moreover, high C4orf47 expression was correlated with a poor prognosis of infiltrating immune cells. Analysis of C4orf47 gene co-expression networks revealed that 12501 genes were positively correlated with C4orf47, whereas 7200 genes were negatively correlated. The positively related genes of C4orf47 are associated with a high hazard ratio in different types of cancer, including HCC. Regarding the biological functions of C4orf47 gene, it mainly regulates RNA metabolic process, DNA replication, and cell cycle. The C4orf47 gene may play a prognostic role by regulating the global transcriptome process in HCC. Our findings demonstrate that high C4orf47 expression correlates with poor prognosis and tumor-infiltrating immune cells in HCC. We suggest that C4orf47 is a novel prognostic biomarker and potential immune therapeutic target for HCC.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.39
no.2
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pp.233-245
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2022
The purpose of this study is to investigate the psychological well-being of Pilates class participants and their intention to continue exercising by examining the passion for leisure of Pilates participants who continue to exercise while taking risks during COVID-19 pandemic. The subjects were 285 Pilates participants. For data processing, SPSS 21.0 and AMOS 18.0 were used, and frequency analysis, reliability analysis, confirmatory factor analysis, and correlation analysis were conducted. In addition, path analysis was SEM and the bootstrapping method was used to examine the mediating effect of psychological well-being in the relationship between the passion for leisure and intention to continue exercising. First, passionate behavior had a positive effect on psychological well-being. Second, passionate behavior had a positive effect on exercise continuity. Third, psychological well-being had a positive effect on exercise continuity. Fourth, psychological well-being played a partial mediating role in the relationship between passionate behavior and exercise continuity.
BACKGROUND: Rice production by the current standard cultivation method is predicted to decrease due to global warming. It seems that there has been a strong warming trend in Hwaseong-si, Gyeonggi-do. This study attempted to understand the climate change in Hwaseongsi, Gyeonggi-do and to analyze the effect of climate change on rice production. METHODS AND RESULTS: The statistical and physicochemical analyses were performed using the rice cultivar 'Chucheongbyeo' yields grown at the rice paddy field plot in the Gyeonggi-do Agricultural Research and Extension Services and the weather data measured in near the rice paddy plot. CONCLUSION(S): There was no significant difference between the average rice yields per area in 2000s (2001~2010) and 2010s (2011~2020), but the rice yield variability was greater in 2010s than in 2000s. The mean, minimum, maximum temperature, and the sunshine hours were evaluated for the correlation with the rice yield. The understanding of climate change in Hwaseong-si, Gyeonggi-do and the major weather factors affecting changes in rice yield, presented in this study, would enhance scientific understanding of regional climate change, and improve rice cultivation management.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.5
no.3
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pp.27-36
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2015
Electronic cultural atlases based on a variety of topics have been studied because of recently increased interest about them. Existing cultural atlases are difficult to analyze the correlation between the subjects and to make utilization based on the various points of view since they are implemented mostly by a single theme. To solve these problems, we propose a method that express a variety of themes by using layer functions of electronic cultural atlases. Using thematic overlay functions, also, application plans are suggested to analyze the relationship between subjects and to derive new knowledge through the association of various themes.
Liver cancer, particularly hepatocellular carcinoma (HCC), poses a significant global threat to human lives. To advance the development of innovative diagnostic and treatment approaches, it is essential to examine the hidden features of HCC, particularly its 3D genome architecture, which is not well understood. In this study, we investigated the 3D genome organization of four HCC cell lines-Hep3B, Huh1, Huh7, and SNU449-using in situ Hi-C and assay for transposase-accessible chromatin sequencing. Our findings revealed that HCC cell lines had more long-range interactions, both intra-and interchromosomal, compared to human mammary epithelial cells (HMECs). Unexpectedly, HCC cell lines displayed cell line-specific compartmental modifications at the megabase (Mb) scale, which could potentially be leveraged in determining HCC subtypes. At the sub-Mb scale, we observed decreases in intra-TAD (topologically associated domain) interactions and chromatin loops in HCC cell lines compared to HMECs. Lastly, we discovered a correlation between gene expression and the 3D chromatin architecture of SLC8A1, which encodes a sodium-calcium antiporter whose modulation is known to induce apoptosis by comparison between HCC cell lines and HMECs. Our findings suggest that HCC cell lines have a distinct 3D genome organization that is different from those of normal and other cancer cells based on the analysis of compartments, TADs, and chromatin loops. Overall, we take this as evidence that genome organization plays a crucial role in cancer phenotype determination. Further exploration of epigenetics in HCC will help us to better understand specific gene regulation mechanisms and uncover novel targets for cancer treatment.
Objectives: Disability weights require regular updates, as they are influenced by both diseases and societal perceptions. Consequently, it is necessary to develop an up-to-date list of the causes of diseases and establish a survey panel for estimating disability weights. Accordingly, this study was conducted to calculate, assess, modify, and validate disability weights suitable for Korea, accounting for its cultural and social characteristics. Methods: The 380 causes of disease used in the survey were derived from the 2019 Global Burden of Disease Collaborative Network and from 2019 and 2020 Korean studies on disability weights for causes of disease. Disability weights were reanalyzed by integrating the findings of an earlier survey on disability weights in Korea with those of the additional survey conducted in this study. The responses were transformed into paired comparisons and analyzed using probit regression analysis. Coefficients for the causes of disease were converted into predicted probabilities, and disability weights in 2 models (model 1 and 2) were rescaled using a normal distribution and the natural logarithm, respectively. Results: The mean values for the 380 causes of disease in models 1 and 2 were 0.488 and 0.369, respectively. Both models exhibited the same order of disability weights. The disability weights for the 300 causes of disease present in both the current and 2019 studies demonstrated a Pearson correlation coefficient of 0.994 (p=0.001 for both models). This study presents a detailed add-on approach for calculating disability weights. Conclusions: This method can be employed in other countries to obtain timely disability weight estimations.
Lee, Myung Ho;Song, Byoung Chul;Jee, Kwang Yong;Park, Yeong Jae;Kim, Won Ho
Analytical Science and Technology
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v.19
no.1
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pp.18-30
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2006
This paper describes the cumulative deposition of fallout Pu in soil and lichen at the present time and give the characteristics of fallout Pu deposits in the soil. In the soil of the forest, the accumulated depositions of $^{239,240}Pu$ were estimated to be in the range of 34.0 to $101.2Bq\;m^{-2}$ with an average value of $65.3{\pm}21.6Bq\;m^{-2}$. The average inventory of $^{239,240}Pu$ in the forest was calculated to be two times higher than that in the hill. Also, the deposited activities of $^{239,240}Pu$ in cultivated soil were significantly lower than those in the hill or forest. However, the cumulative depositions of fallout Pu in the volcanic ash soil on Cheju Island were much higher than those in the forest and hill soils. The measured activity concentrations of Pu isotopes in lichens and mosses showed large variations, due to characteristics of species and life span of lichen and moss colonies. From depth profiles, it was found that most of the fallout Pu has been accumulated in upper 10 cm layer of soil. Except for a few cases, the concentrations of $^{239,240}Pu$ in soil tended to decrease exponentially with increasing soil depth. Among parameters affecting the cumulative deposition of fallout Pu, organic substances and rainfall play an important role in the retention and relative mobility of fallout Pu in the soil. However, pH showed a weak correlation with the deposition of fallout Pu in the soil. From sequential leaching experiments, Pu was found to be associated predominantly with the "organic" and "oxy-hydroxy" fractions. Both the activity ratios of $^{238}Pu/^{239,240}Pu$ and $^{241}Pu/^{239,240}Pu$ in soils, lichens and mosses and the atomic ratios of $^{240}Pu/^{239}Pu$ in soils are close to those observed in the cumulative deposit global fallout from nuclear weapon testings. The results obtained from this research make it possible to interpret and predict the behavior of fallout Pu under natural conditions.
S. Sivakumar;R. Prakash;S. Srividhya;A.S. Vijay Vikram
Structural Engineering and Mechanics
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v.87
no.3
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pp.221-229
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2023
Urbanization and industrialization have significantly increased the amount of solid waste produced in recent decades, posing considerable disposal problems and environmental burdens. The practice of waste utilization in concrete has gained popularity among construction practitioners and researchers for the efficient use of resources and the transition to the circular economy in construction. This study employed Lytag aggregate, an environmentally friendly pulverized fuel ash-based lightweight aggregate, as a substitute for natural coarse aggregate. At the same time, fly ash, an industrial by-product, was used as a partial substitute for cement. Concrete mix M20 was experimented with using fly ash and Lytag lightweight aggregate. The percentages of fly ash that make up the replacements were 5%, 10%, 15%, 20%, and 25%. The Compressive Strength (CS), Split Tensile Strength (STS), and deflection were discovered at these percentages after 56 days of testing. The concrete cube, cylinder, and beam specimens were examined in the explorations, as mentioned earlier. The results indicate that a 10% substitution of cement with fly ash and a replacement of coarse aggregate with Lytag lightweight aggregate produced concrete that performed well in terms of mechanical properties and deflection. The cementitious composites have varying characteristics as the environment changes. Therefore, understanding their mechanical properties are crucial for safety reasons. CS, STS, and deflection are the essential property of concrete. Machine learning (ML) approaches have been necessary to predict the CS of concrete. The Artificial Fish Swarm Optimization (AFSO), Particle Swarm Optimization (PSO), and Harmony Search (HS) algorithms were investigated for the prediction of outcomes. This work deftly explains the tremendous AFSO technique, which achieves the precise ideal values of the weights in the model to crown the mathematical modeling technique. This has been proved by the minimum, maximum, and sample median, and the first and third quartiles were used as the basis for a boxplot through the standardized method of showing the dataset. It graphically displays the quantitative value distribution of a field. The correlation matrix and confidence interval were represented graphically using the corrupt method.
As understanding sudden climate change and agricultural productivity becomes increasingly important due to global warming, soil moisture prediction is emerging as a key topic in agriculture. Soil moisture has a significant impact on crop growth and health, and proper management and accurate prediction are key factors in improving agricultural productivity and resource management. For this reason, soil moisture prediction is receiving great attention in agricultural and environmental fields. In this paper, we collected and analyzed open field environmental data using a pilot field through random forest, a machine learning algorithm, obtained the correlation between data characteristics and soil moisture, and compared the actual and predicted values of soil moisture. As a result of the comparison, the prediction rate was about 92%. It was confirmed that the accuracy was . If soil moisture prediction is carried out by adding crop growth data variables through future research, key information such as crop growth speed and appropriate irrigation timing according to soil moisture can be accurately controlled to increase crop quality and improve productivity and water management efficiency. It is expected that this will have a positive impact on resource efficiency.
Compact Advanced Satellite 500-4 (CAS500-4) is scheduled to be launched to collect high spatial resolution data focusing on vegetation applications. To achieve this goal, accurate surface reflectance retrieval through atmospheric correction is crucial. Therefore, a machine learning-based atmospheric correction algorithm was developed to simulate atmospheric correction from a radiative transfer model using Sentinel-2 data that have similarspectral characteristics as CAS500-4. The algorithm was then evaluated mainly for forest areas. Utilizing the atmospheric correction parameters extracted from Sentinel-2 and GEOKOMPSAT-2A (GK-2A), the atmospheric correction algorithm was developed based on Random Forest and Light Gradient Boosting Machine (LGBM). Between the two machine learning techniques, LGBM performed better when considering both accuracy and efficiency. Except for one station, the results had a correlation coefficient of more than 0.91 and well-reflected temporal variations of the Normalized Difference Vegetation Index (i.e., vegetation phenology). GK-2A provides Aerosol Optical Depth (AOD) and water vapor, which are essential parameters for atmospheric correction, but additional processing should be required in the future to mitigate the problem caused by their many missing values. This study provided the basis for the atmospheric correction of CAS500-4 by developing a machine learning-based atmospheric correction simulation algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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