Objective: Mutations in low-density lipoprotein receptor (LDLR), which encodes a critical protein for cholesterol homeostasis and lipid metabolism in mammals, are involved in cardiometabolic diseases, such as familial hypercholesterolemia in pigs. Whereas microRNAs (miRNAs) can control LDLR regulation, their involvement in circulating cholesterol and lipid levels with respect to cardiometabolic diseases in pigs is unclear. We aimed to identify and analyze LDLR as a potential target gene of SSC-miR-20a. Methods: Bioinformatic analysis predicted that porcine LDLR is a target of SSC-miR-20a. Wild-type and mutant LDLR 3'-untranslated region (UTR) fragments were generated by polymerase chain reaction (PCR) and cloned into the pGL3-Control vector to construct pGL3 Control LDLR wild-3'-UTR and pGL3 Control LDLR mutant-3'-UTR recombinant plasmids, respectively. An miR-20a expression plasmid was constructed by inserting the porcine premiR-20a-coding sequence between the HindIII and BamHI sites in pMR-mCherry, and constructs were confirmed by sequencing. HEK293T cells were co-transfected with the miR-20a expression or pMR-mCherry control plasmids and constructs harboring the corresponding 3'-UTR, and relative luciferase activity was determined. The relative expression levels of miR-20a and LDLR mRNA and their correlation in terms of expression levels in porcine liver tissue were analyzed using reverse-transcription quantitative PCR. Results: Gel electrophoresis and sequencing showed that target gene fragments were successfully cloned, and the three recombinant vectors were successfully constructed. Compared to pMR-mCherry, the miR-20a expression vector significantly inhibited wild-type LDLR3'-UTR-driven (p<0.01), but not mutant LDLR-3'-UTR-driven (p>0.05), luciferase reporter activity. Further, miR-20a and LDLR were expressed at relatively high levels in porcine liver tissues. Pearson correlation analysis revealed that porcine liver miR-20a and LDLR levels were significantly negatively correlated (r = -0.656, p<0.05). Conclusion: LDLR is a potential target of miR-20a, which might directly bind the LDLR 3'-UTR to post-transcriptionally inhibit expression. These results have implications in understanding the pathogenesis and progression of porcine cardiovascular diseases.
This letter presents a high performance 2.4 GHz two-stage power amplifier (PA) operating in the temperature range from $-30^{\circ}C$ to $+85^{\circ}C$ for IEEE 802.11g, wireless local area network application. It is implemented in InGaP/GaAs hetero-junction bipolar transistor technology and has a bias circuit employing a temperature compensation technique for error vector magnitude (EVM) performance. The technique uses a resistor made with a base layer of HBT. The design improves EVM performance in cold temperatures by increasing current. The implemented PA has a dynamic EVM of less than 4%, a gain of over 26 dB, and a current less than 130 mA below the output power of 19 dBm across the temperature range from $-30^{\circ}C$ to $+85^{\circ}C$.
In this paper, a face detection method for interactive TV control system using a new feature, edge histogram feature, with a support vector machine(SVM) in the near-infrared(NIR) images is proposed. The edge histogram feature is extracted using 16-directional edge intensity and a histogram. Compared to the previous method using local binary pattern(LBP) feature, the proposed method using edge histogram feature has better performance in both smaller feature size and lower equal error rate(EER) for face detection experiments in NIR databases.
For moving image coding, the variable size of region coding based on local motion is more efficient than fixed size of region coding. It can be applied well to complex motions and is more stable for wide motions because images are segmented according to local motions. In this paper, new image coding method using the segmentation of motion vectors is proposed. First, motion vector field is smoothed by filtering and segmented by smoothed motion vectors. The region growing method is used for decomposition of regions, and merging of regions is decided by motion vector and prediction errors of the region. Edge of regions is excluded because of the correlation of image, and neighbor motion vectors are used evaluation of current block and construction of region. The results of computer simulation show the proposed method is superior than the existing methods in aspect of coding efficiency.
Automatic facial expression recognition has many potential applications in different areas of human computer interaction. However, they are not yet fully realized due to the lack of an effective facial feature descriptor. In this paper, we present a new appearance-based feature descriptor, the local directional pattern (LDP), to represent facial geometry and analyze its performance in expression recognition. An LDP feature is obtained by computing the edge response values in 8 directions at each pixel and encoding them into an 8 bit binary number using the relative strength of these edge responses. The LDP descriptor, a distribution of LDP codes within an image or image patch, is used to describe each expression image. The effectiveness of dimensionality reduction techniques, such as principal component analysis and AdaBoost, is also analyzed in terms of computational cost saving and classification accuracy. Two well-known machine learning methods, template matching and support vector machine, are used for classification using the Cohn-Kanade and Japanese female facial expression databases. Better classification accuracy shows the superiority of LDP descriptor against other appearance-based feature descriptors.
In this study, Multi-Radial Basis Function Support Vector Machine (Multi-RBF SVM) classifier is introduced based on a composite kernel function. In the proposed multi-RBF support vector machine classifier, the input space is divided into several local subsets considered for extremely nonlinear classification tasks. Each local subset is expressed as nonlinear classification subspace and mapped into feature space by using kernel function. The composite kernel function employs the dual RBF structure. By capturing the nonlinear distribution knowledge of local subsets, the training data is mapped into higher feature space, then Multi-SVM classifier is realized by using the composite kernel function through optimization procedure similar to conventional SVM classifier. The original training data set is partitioned by using some unsupervised learning methods such as clustering methods. In this study, three types of clustering method are considered such as Affinity propagation (AP), Hard C-Mean (HCM) and Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm (ISODATA). Experimental results on benchmark machine learning datasets show that the proposed method improves the classification performance efficiently.
In this article, a new method is introduced to improve the local search capability of meta-heuristic algorithms using the projection of the path on the border of constraints. In a mathematical point of view, the Gradient Projection Method is applied through a new approach, while the imposed limitations are removed. Accordingly, the gradient vector is replaced with a new meta-heuristic based vector. Besides, the active constraint identification algorithm, and the projection method are changed into less complex approaches. As a result, if a constraint is violated by an agent, a new path will be suggested to correct the direction of the agent's movement. The presented procedure includes three main steps: (1) the identification of the active constraint, (2) the neighboring point determination, and (3) the new direction and step length. Moreover, this method can be applied to some meta-heuristic algorithms. It increases the chance of convergence in the final phase of the search process, especially when the number of the violations of the constraints increases. The method is applied jointly with the authors' newly developed meta-heuristic algorithm, entitled Star Graph. The capability of the resulted hybrid method is examined using the optimal design of truss and frame structures. Eventually, the comparison of the results with other meta-heuristics of the literature shows that the hybrid method is successful in the global as well as local search.
Furukawa, Junichi;Noguchi, Yoshiki;Hirano, Toshisuke;Williams, Forman A.
한국연소학회지
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제6권2호
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pp.65-70
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2001
To investigate statistics of flamelet in a turbulent premixed flame and to obtain components of their burning velocities in a vertical plane above a pipe-flow burner, the local motion of flamelets with respect to gas are measured by specially arranged diagnostics, composed of an electrostatic probe with four identical sensors and a two-color four-beam LDV system. With this technique, the three-dimensional local flame-front-velocity vector is measured by the electrostatic probe for the first time, and simultaneously the axial and radial components of the local gas-velocity vector in a vertical plane above the vertically oriented burner are measured by the LDV system. Two components of burning velocities of planar flamelets can be obtained from these results and are found to be distributed over different directions and to range in magnitude from nearly zero to a few times the planar, unstrained adiabatic laminar burning velocity measured in the unburnt gas. It may be concluded from these results that turbulence exerts measurable influences on flamelets and causes at least some of them to exhibit increased burning velocity.
Furukawa, Junichi;Noguchi, Yoshiki;Hirano, Toshisuke;Williams, Forman A.
한국연소학회지
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제7권2호
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pp.62-68
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2002
To investigate statistics of flamelet in a turbulent premixed flame and to obtain components of their burning velocities in a vertical plane above a pipe-flow burner, the local motion of flamelets with respect to gas are measured by specially arranged diagnostics, composed of an electrostatic probe with four identical sensors and a two-color four-beam LDV system. With this technique, the three-dimensional local flame- front-velocity vector is measured by the electrostatic probe for the first time, and simultaneously the axial and radial components of the local gas-velocity vector in a vertical plane above the vertically oriented burner are measured by the LDV system. Two components of burning velocities of planar flamelets can be obtained from these results and are found to be distributed over different directions and to range in magnitude from nearly zero to a few times the planar, un strained adiabatic laminar burning velocity measured in the unburnt gas. It may be concluded from these results that turbulence exerts measurable influences on flamelets and causes at least some of them to exhibit increased burning velocity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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