Coughing and breath shortness are common symptoms of nano (small) cell lung cancer. Smoking is main factor in causing such cancers. The cancer cells form on the soft tissues of lung. Deformation behavior and wave vibration of lung affected when cancer cells exist. Therefore, in the current work, phase velocity behavior of the small cell lung cancer as a main part of the body via an exact size-dependent theory is presented. Regarding this problem, displacement fields of small cell lung cancer are obtained using first-order shear deformation theory with five parameters. Besides, the size-dependent small cell lung cancer is modeled via nonlocal stress/strain gradient theory (NSGT). An analytical method is applied for solving the governing equations of the small cell lung cancer structure. The novelty of the current study is the consideration of the five-parameter of displacement for curved panel, and porosity as well as NSGT are employed and solved using the analytical method. For more verification, the outcomes of this reports are compared with the predictions of deep neural network (DNN) with adaptive optimization method. A thorough parametric investigation is conducted on the effect of NSGT parameters, porosity and geometry on the phase velocity behavior of the small cell lung cancer structure.
In this paper, a new real-time neural network connection admission controller is proposed. The proposed controller measures traffic flows, cell loss rate and cell delay periodically each classes. The Neural network learns the relation between those measured information and service quality by real-time. Also the proposed controller uses the DWRR multiplexer with buffer dedicated to every traffic source in order to measure the delay that cells experience in buffer. Experimental result shows that the proposed method can control effectively heterogeneous traffic sources with diverse QoS requirement.
Moon, Byoung-San;Ammothumkandy, Aswathy;Zhang, Naibo;Peng, Lei;Ibrayeva, Albina;Bay, Maxwell;Pratap, Athira;Park, Hong Ju;Bonaguidi, Michael Anthony;Lu, Wange
Clinical and Experimental Otorhinolaryngology
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v.11
no.4
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pp.224-232
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2018
Objectives. Spiral ganglion neurons (SGNs) include potential endogenous progenitor populations for the regeneration of the peripheral auditory system. However, whether these populations are present in adult mice is largely unknown. We examined the presence and characteristics of SGN-neural stem cells (NSCs) in mice as a function of age. Methods. The expression of Nestin and Ki67 was examined in sequentially dissected cochlear modiolar tissues from mice of different ages (from postnatal day to 24 weeks) and the sphere-forming populations from the SGNs were isolated and differentiated into different cell types. Results. There were significant decreases in Nestin and Ki67 double-positive mitotic progenitor cells in vivo with increasing mouse age. The SGNs formed spheres exhibiting self-renewing activity and multipotent capacity, which were seen in NSCs and were capable of differentiating into neuron and glial cell types. The SGN spheres derived from mice at an early age (postnatal day or 2 weeks) contained more mitotic stem cells than those from mice at a late age. Conclusion. Our findings showed the presence of self-renewing and proliferative subtypes of SGN-NSCs which might serve as a promising source for the regeneration of auditory neurons even in adult mice.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.04a
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pp.432-437
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1997
In this paper, Fuzzy ART which is one of the competitive learing neural networks is applied to machine-part cell formation problem. A large matrix and varios types of machine-part incidence matrices, especially including bottle-neck machines, bottle-neck parts, parts shared by several cells, and machines shared by several cells are used to test the performannce of Fuzzy ART neural network as a cell formation algorithm. The result shows Fuzzy ART neral network can be efficiently applied to machine-part cell formation problem which are large, and/or have much imperfection as exceptions, bottle-neck machines, and bottle-neck parts.
Secondary neurulation (SN) is a critical process to form the neural tube in the posterior region of the body including the tail. SN is distinct from the anteriorly occurring primary neurulation (PN); whereas the PN proceeds by folding an epithelial neural plate, SN precursors arise from a specified epiblast by epithelial-to-mesenchymal transition (EMT), and undergo self-renewal in the tail bud. They finally differentiate into the neural tube through mesenchymal-to-epithelial transition (MET). We here overview recent progresses in the studies of SN with a particular focus on the regulation of cell lineage, self-renewal, and EMT/MET. Cellular mechanisms underlying SN help to understand the functional diversity of the tail in vertebrates.
Cell segmentation and counting represent one of the most important tasks required in order to provide an exhaustive understanding of biological images. Conventional features suffer the lack of spatial consistency by causing the joining of the cells and, thus, complicating the cell counting task. We propose, in this work, a cascade of networks that take as inputs different versions of the original image. After constructing a Gaussian pyramid representation of the microscopy data, the inputs of different size and spatial resolution are given to a cascade of deep convolutional autoencoders whose task is to reconstruct the segmentation mask. The coarse masks obtained from the different networks are summed up in order to provide the final mask. The principal and main contribution of this work is to propose a novel method for the cell counting. Unlike the majority of the methods that use the obtained segmentation mask as the prior information for counting, we propose to utilize the hidden latent representations, often called the high-level features, as the inputs of a neural network based regressor. While the segmentation part of our method performs as good as the conventional deep learning methods, the proposed cell counting approach outperforms the state-of-the-art methods.
The pathophysiology of Hirschsprung's disease (HD) is not fully understood, but recent studies have disclosed that neural cell adhesion molecule (NCAM) and glial cell line-derived neurotrophic factor (GDNF) play important roles in the formation of aganglionic bowel of Hirschsprung's disease. To evaluate the roles of NCAM and GDNF in HD, immunohistochemical analysis was performed using formalin-fixed and paraffin-embedded tissue sections. On the basis of the results, we tried to evaluate them as diagnostic markers. The specimens were obtained from 7 patients with HD who underwent modified Duhamel operation. The diagnosis was based on the clinical findings and the absence of ganglion cells in the nerve plexuses by routine microscopy. NCAM immunoreactivity was found in the nerve plexuses and scattered nerve fibers in the smooth muscle layers of ganglionic segments. In aganglionic segments, the number of NCAM positive nerve fibers in the smooth muscle layers was significantly reduced compared with ganglionic segments. In two cases the nerve plexuses in aganglionic segments, NCAM was negligible. The smooth muscle cells showed diffuse immunoreactivity for GDNF and the staining intensity was not different in the aganglionic and ganglionic segments. However, higher expression of GDNF in the nerve plexus of the ganglionic segments was noted comparing to aganglionic segments. These data suggest that both NCAM and GDNF may play important roles in pathogenesis of Hirschsprung's disease and immunohistochemical staining for NCAM can be used as an ancillary diagnostic tool for HD.
Neural stem/precursor derived from pluripotent human embryonic stem cells (hESCs) has considerable therapeutic potential due to their ability to generate various neural cells which can be used in cell-replacement therapies for neurodegenerative diseases. However, production of neural cells from hESCs remains technically very difficult. Understanding neural-tube like rosette characteristic neural precursor cells from hESCs may provide useful information to increase the efficiency of hESC neural differentiation. Generally, neural rosettes were derived from differentiating hEBs in attached culture system, however this is time-consuming and complicated. Here, we examined if neural rosettes could be formed in suspension culture system by bypassing attachment requirement. First, we tested whether the size of hESC clumps affected the formation of human embryonic bodies (hEBs) and neural differentiation. We confirmed that hEBs derived from $500{\times}500\;{\mu}m$ square sized hESC clumps were effectively differentiated into neural lineage than those of the other sizes. To induce the rosette formation, regular size hEBs were derived by incubation of hESC clumps($500{\times}500\;{\mu}m$) in EB medium for 1 wk in a suspended condition on low attachment culture dish and further incubated for additional $1{\sim}2$ wks in neuroectodermal sphere(NES)-culture medium. We observed the neural tube-like rosette structure from hEBs after $7{\sim}10$ days of differentiation. Their identity as a neural precursor cells was assessed by measuring their expressions of neural precursor markers(Vimentin, Nestin, MSI1, MSI2, Prominin-1, Pax6, Sox1, N-cadherin, Otx2, and Tuj1) by RT-PCR and immunofluorescence staining. We also confirmed that neural rosettes could be terminally differentiated into mature neural cell types by additional incubation for $2{\sim}6$ wks with NES medium without growth factors. Neuronal(Tuj1, MAP2, GABA) and glial($S100{\beta}$ and GFAP) markers were highly expressed after $2{\sim}3$ and 4 wks of incubation, respectively. Expression of oligodendrocyte markers O1 and CNPase was significantly increased after $5{\sim}6$ wks of incubation. Our results demonstrate that rosette forming neural precursor cells could be successfully derived from suspension culture system and that will not only help us understand the neural differentiation process of hESCs but also simplify the derivation process of neural precursors from hESCs.
Kim, Byeong-Seong;Ko, Hyo Rim;Hwang, Inwoo;Cho, Sung-Woo;Ahn, Jee-Yin
BMB Reports
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v.54
no.8
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pp.413-418
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2021
ErbB3-binding protein 1 (EBP1) is a multifunctional protein associated with neural development. Loss of Ebp1 leads to upregulation of the gene silencing unit suppressor of variegation 3-9 homolog 1 (Suv39H1)/DNA (cytosine 5)-methyltransferase (DNMT1). EBP1 directly binds to the promoter region of DNMT1, repressing DNA methylation, and hence, promoting neural development. In the current study, we showed that EBP1 suppresses histone methyltransferase activity of Suv39H1 by promoting ubiquitin-proteasome system (UPS)-dependent degradation of Suv39H1. In addition, we showed that EBP1 directly interacts with Suv39H1, and this interaction is required for recruiting the E3 ligase MDM2 for Suv39H1 degradation. Thus, our findings suggest that EBP1 regulates UPS-dependent degradation of Suv39H1 to govern proper heterochromatin assembly during neural development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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