Journal of Information Science Theory and Practice
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제3권3호
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pp.75-80
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2015
Methods and Material: The PubMed database was used for retrieving data on 'cancer biology.' Articles were downloaded from the years 2000 to 2011. The articles were classified chronologically and transferred to a spreadsheet application for analysis of the data as per the objectives of the study. Statistical Method: To investigate the nature of growth of articles via exponential, linear, and logistics tests. Result: The year wise analysis of the growth of articles output shows that for the years 2000 to 2005 and later there is a sudden increase in output, during the years 2006 to 2007 and 2008 to 2011. The high productivity of articles during these years may be due to their significance in cancer biology literature, having received prominence in research. Conclusion: There is an obvious need for better compilations of statistics on numbers of publications in the years from 2000 to 2011 on various disciplines on a worldwide scale, for informed critical assessments of the amount of new knowledge contributed by these publications, and for enhancements and refinements of present Scientometric techniques (citation and publication counts), so that valid measures of knowledge growth may be obtained. Only then will Scientometrics be able to provide accurate, useful descriptions and predictions of knowledge growth.
Kim Jin-Sik;Yun Hong-Seok;Kim Hyun-Uk;Choi Hyung-Seok;Kim Tae-Yong;Woo Han-Min;Lee Sang-Yup
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제16권6호
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pp.832-848
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2006
Systems biology has recently become an important research paradigm that is anticipated to decipher the metabolic, regulatory, and signaling networks of complex living organisms on the whole organism level. Thus, various research outputs are being generated, along with the development of many tools and resources for systems biology research. Accordingly, this review provides a comprehensive summary of the current resources and tools for systems biology research that will hopefully be helpful to researchers involved in this field. The resources are categorized into the following five groups: genome information and analysis, transcriptome and proteome databases, metabolic profiling and metabolic control analysis, metabolic and regulatory information, and software for computational systems biology. A summary table and some future perspectives are also provided.
The suitability of any fish species for successful aquaculture requires basic information on its reproduction and growth. This study investigated some facets of the reproductive biology of Synodontis shall (Mochokidae) from River Siluko in Nigeria. Fish samples were collected forth-nightly for a duration of fourteen (14) months-March 2015 to April, 2016 with the assistance of artisanal fishermen. Fishes were identified using taxonomic guides and standard techniques were used for determination of sex ratio, gonad maturation and fecundity. Linear regression method was used to define the correlation between fecundity and fish length, body weight and ovary weight. Results showed that sex ratio did not indicate a significant divergence (p > 0.05) from the 1 male to 1 female distribution ratio (1:1.41). Gonad morphology revealed paired gonads. Testes and ovaries were classified into four maturity stages: immature, resting, ripening and ripe. Gonadosomatic index ranged from 0.04 to 5.68 (males) and 0.03 to 20.19 (females). Absolute fecundity ranged from 1,014 to 4,520 eggs (mean = 2,592 eggs) and did not correlate significantly (p > 0.05) to ovary weight. This study has contributed to existing data on the biology of freshwater fish species in Nigeria and provided valuable information for fishery management tools in the conservation and utilization of this valuable freshwater fish species.
The family Lyctocoridae was taxonomically reviewed on the Korean peninsula with the finding of a new record, Lyctocoris ichikawai Yamada & Yasunaga, 2012. Morphological information such as a description of genitalia and a diagnosis as well as a key to the Korean species of the family is provided.
본 논문은 생물다양성데이터 네트워크 구축에 필요한 국내외의 생물다양성데이터 표준형식과 프로토콜 등을 소개하고 지리적으로 분산된 국내 생물다양성데이터를 통합 검색하여 활용 할 수 있는 방법과 국내생물다양성데이터의 검색포탈을 어떻게 구축하였는지 설명한다. 다음으로 포탈구축에 사용된 데이터 표준, 데이터 교환 프로토콜, 시스템 아키텍쳐 그리고 소프트웨어 구성요소에 대해 설명하고 끝으로 검색포탈이 원활이 운영되어지기 위해 데이터 소유기관 등에서 필요한 활동과 생물다양성데이터 검색포탈 구축의 결과 및 기대효과 등에 서술한다.
생물다양성은 육상 생태계, 해양과 기타 수생 생태계와 이들의 복합 생태계를 포함하는 모든 원천에서 발생한 생물체의 다양성을 알하며, 종내$\cdot$종간 및 생태계의 다양성을 포함한다. 지구상에 존재하는 생물이 매우 다양하듯이 생물다양성을 표현하는 데이터 또한 매우 다양하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 먼저 생물다양성 데이터의 점보공유 및 교환을 위해 생물다양성 관련 국제기구에서 제안된 데이터 표준 및 데이터 교환 프로토콜을 알아보고, 이러한 데이터 표준과 프로토콜을 기반으로 국내 생물다양성 데이터 공유 및 교환을 위한 생물다양성 메타데이터 스키마를 크게 생물종 정보와 종정보에 관한 참조(reference) 정보로 나누어 설계하여 제시하고자 한다.
This paper considers the advantage of Machine Learning (ML) implemented to freshwater ecosystem research. Currently, many studies have been carried out to find the patterns of environmental impact on dynamics of communities in aquatic ecosystems. Ecological models popularly adapted by many researchers have been a means of information processing in dealing with dynamics in various ecosystems. The up-to-date trend in ecological modelling partially turns to the application of ML to explain specific ecological events in complex ecosystems and to overcome the necessity of complicated data manipulation. This paper briefly introduces ML techniques applied to freshwater ecosystems in Korea. The manuscript provides promising information for the ecologists who utilize ML for elucidating complex ecological patterns and undertaking modelling of spatial and temporal dynamics of communities.
Although abundant biology data have been accumulated in public biology databases, such as GenBank and PIR, few easy-interface services are provided for users to access or update them. We have developed a system, named BioStore, that is composed of several programs to aid users to not only access public data but also share their own data easily. The service can be used for maintaining a local database as a repository of raw data files of several public databases and distributing the data files to other users. Currently, BioStore manipulates major bio-databases and will expand to include more databases and more useful interfaces.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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