The Salmonella rfb gene encoding for the biosynthesis of the oligosaccharide-repeating units of the O-antigenic determinants was cloned and sequenced. A set of nucleotide primers(a forward and reverse) was selected to target a defined region of the guanosine diphospho-mannose(GDP-Man) pyrophosphorylase synthase gene : rfbM of Salmonella C serogroup. The primer set was used to develop a PCR-based rapid and specific detection system for Salmonella C1 serogroup. Amplification bands of predicted size(1,422bp) were generated from 11 different Salmonella C1 isolates. The bands were verified to be specific for the C1 serogroup by Southern blot analysis using reference homologous DNA specificity was further confirmed by the lack of reactivity with heterologous DNA derived from non-salmonella members of the family enterobacteriaeceae. A specificity of 100% was deduced along with a very high sensitivity shown by a detection limit of 1fg of a purified DNA template. The isolated DNA sequence was found to be 99.8% homologous to S montevideo but the related primers amplified with the predicted band sizes with all the Salmonella C1 serogroups tested. It is concluded that the PCR protocol based on the rfbM gene from S cholerasuis is optimal fast and specific for the detection of Salmonella C1 serogroup and also the corresponding probe is suitable for rapid detection of all Salmonella C1 serogroup DNA tested. This technology should facilitate the identification of contaminated pig products and for any other products contaminated with the Salmonalla C1 serogroup. The immediate impact of this developed method will be in the area of food safety of pig products with the potential prospect for adaptation to other food inspection technologies.
자연 상태에서 발생한 천마버섯 자실체의 다양한 부위로부터 분리한 조직을 버섯완전배지 및 감자배지에 배양하여 균사생장 속도, 균총 형태, 균사속 형성 정도에 따라 12종류로 구분할 수 있었다. 자실체배양체(fruiting culture isolate; FC)의 균사생장과 균사속은 감자배지보다 버섯완전배지에서 빠르고 잘 형성되었다. 이들을 다시 2차 계대 배양한 결과 버섯완전배지에서 11번 균주가 균총 분리 되면서 다시 분화되어 성장하였다. 균총 분리된 한 쪽의 균총이 12번과 유사하였고 이 12번 균주는 다른 종류와는 전혀 다른 특이한 양상을 나타내었다. 또한 RAPD에 의한 DNA 패턴 분석 결과 자실체 조직배양체는 천마균1호 품종과 동일한 양상을 나타냈으나 12번은 달랐다. 자실체 조직배양체 중에서 기존 천마균1호 품종보다 균사생장과 균사속 형성이 양호한 것을 선발할 수 있었다. 따라서 이들 조직배양체는 새로운 우량 계통으로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.
Aspergillus niger 와 Penicillium verruculosum F-3 균주의 돌연변이체 선발은 ultraviolet (UV) 단일처리와 UV 및 N-methyl-N'-nitrosoguanidine(MNNG) 이중처리에 의해 얻었다. 원형질체 형성을 위한 최적조건으로는 pH 5.8, 상투압안정제로는 0.6 M KCI이 최적이었으며, A-niger 와 P. verruculosum 의 재생율은 각각 54.6%, 49.8% 로 나타났다. 핵전이에 의한 형질전환율은 $7{\times}10^{5}~1{\times}10^{5}$ 이었고, 형질전환체의 유전적 안정성은 4.5%~66.5%, conidia 의 크기와 DNA 함량의 측정결과 각각 $2.6{\pm}0.7{\sim}6.5{\pm}0.5{\mu}m$, 5.7~31.3 ${\mu}g/10^{8}$ condia 를 나타내어 aneuploid 로 추측되었다. 모균주와 형질전환체들간의 유전적 안정성과 효소 활성도를 비교하여 선발되 5 균주의 전제 수용성단백질의 전기영동양상은 차이가 있었으며, 동위효소의 양상은 모균주와 유사하지만 CMCase 의 경우 2 균주(TAPW15706, TAPW157-7), $\beta$-glucosidase 의 경우 5균주 (TAPW157-1, TAPW157-4, TAPW 157-5, TAPW157-6, TAPW157-7)에서 band 의 세기가 증가하였음을 관찰할 수 있었다.
본 연구는 식품에 존재하는 L. monocytogenes균의 신속한 검출방법을 조사하기 위하여 hlyA 유전자 primer 를 사용하여 PCR 기법으로 행하였으며 primer의 특이성과 PCR의 민감성, L. monocytogenes균의 검출을 위한 최적조건 및 우유 및 소고기의 적용시험을 각각 조사하였다 PCR 특이성 실험에서는 L. monocytogenes 20주에 대한 PCR 분석 결과 모두 713 bp 크기의 PCR products를 확인할 수 있었고, Listeria spp. 및 다른 세균에서는 동일한 Poducts가 증폭되지 않으므로써 hiyA based primer의 L. monocytogenes에 대한 PCR 특이성이 관찰되었다. PCR 분석법의 민감도는 L. monocytogenes ATCC 19111의 1 pg DNA와 2.4$\times$$10^4$cell 수준에서 target DNA가 증폭되었다. Tailing의 제거와 민감도를 높이기 위하여 PCR cycle 수에 따른 최적조건을 조사한 결과 20~30 cycle 정도의 PCR clcyle 수가 좋은 것으로 나타났으며 민감도는 20 cycle PCR amplification을 행한 후 한번 더 10~15 cycle로 처리했을 때 훨씬 증가하였다. 한편, 우유(10 mL)와 쇠고기 절편(10g)에 0~$10^{7}$ CFU/mL 또는 g 수준으로 L. monocytogenes를 신속하게 검출하기 위하여 PCR을 적용한 결과, 우유시료에서는 2번 PCR을 반복함으로써 2 cells까지 검출할 수 있었고, 쇠고기 절편은 LEB로 35$^{\circ}C$에서 24시간 증균하여 PCR합으로써 2.6$\times$$10^2$cell가지 검출할 수 있었다.
Objective: This entire study has two parts. Study I aimed to develop a psychological assessment scale and the study II aimed to investigate the effects of LFN (low frequency noise) on the psychological responses in humans, using the scale developed in the study I. Background: LFN is known to have a negative impact on the functioning of humans. The negative impact of LFN can be categorized into two major areas of functioning of humans, physiological and psychological areas of functioning. The physiological impact can cause abnormalities in threshold, balancing and/or vestibular system, cardiovascular system and, hormone changes. Psychological functioning includes cognition, communication, mental health, and annoyance. Method: 182 college students participated in the study I in development of a psychological assessment scale and 42 paid volunteers participated in the study II to measure psychological responses. The LFN stimuli consisted of 12 different pure tones and 12 different 1 octave-band white noises and each stimulus had 4 different frequencies and 3 different sounds pressure levels. Results: We developed the psychological assessment scale consisting of 17 items with 3 dimensions of psychological responses (i.e., perceived physical, perceived physiological, and emotional responses). The main findings of LFN on the responses were as follows: 1. Perceived psychological responses showed a linear relation with SPL (sound pressure level), that is the higher the SPL is, the higher the negative psychological responses were. 2. Psychological responses showed quadric relations with SPL in general. 3. More negative responses at 31.5Hz LFN than those of 63 and 125Hz were reported, which is deemed to be caused by perceived vibration by 31.5Hz. 'Perceived vibration' at 31.5Hz than those of other frequencies of LFN is deemed to have amplified the negative psychological response. Consequently there found different effects of low frequency noise with different frequencies and intensity (SPL) on multiple psychological responses. Conclusion: Three dimensions of psychological responses drawn in regard to this study differed from others in the frequencies and SLP of LFN. Negative psychological responses are deemed to be differently affected by the frequency, SPL of the LFN and 'feel vibration' induced by the LFN. Application: The psychological scale from our study can be applied in quantitative psychological measurement of LFN at home or industrial environment. In addition, it can also help design systems to block LFN to provide optimal conditions if used the study outcome, .i.e., the relations between physical and psychological responses of LFN.
본 연구는 5-L 발효기를 이용하여 재조합 고스트 박테리아(E.coli $DH5{\alpha}$/ pHCE-InaN-(enolase, GAPDH, sagA or piaA)-ghost 37 SDM) 백신의 산업화를 위해 탄소원 공급조건, 교반속도, 산소공급 조건등의 최적 배양조건과 고스트 박테리아 발현 유도를 위한 온도조절 시점과 그에 따른 발현효율 최적화를 조사하기 위해 수행하였다. 각각 다른 4종의 항원 유전자를 보유한 고스트 박테리아를 LB 배지를 이용하여 배양한 결과 모두 1 g / 1 glucose, 300 rpm, 1vvm에서 최대 균주 성장을 나타내었다. 고스트 박테리아 생성 효율의 경우 초기 대수증식기(OD$_{600}$=1.0)에서 고스트 발현을 유도했을 때 각각 최대효율인 99.99%를 나타내었으나 증기 대수증식기(OD$_{600}$=2.0)와 말기 대수증식기 (OD$_{600}$=3.0)에서는 고스트 박테리아 생성이 낮은 효율을 나타내었다. 또한 SDS-PAGE 와 western blot를 이용하여 각각 다른 4종의 항원 단백질 발현 여주를 확인한 결과 enolase (78kda), GAPDH (67kda),sagA(26kDa), piaA(26kDa)에서 항원 단백질 band를 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구결과 확립된 배양 조건과 발현효율 최적화 조건은 연쇄구균증 질병에 대해 E.coli를 이용한 고스트 박테리아 백신이 양식 산업에 있어 상업적으로 유용한 백신의 최적생산을 위해 사용 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 능이(Sarcodon aspratus)로부터 protease를 분리, 정제하고 이의 효소적 특성을 구명하고자 실시하였다. 정제가 진행되어감에 따라 protease의 비활성은 점차 증가하였는데, 탈염에 의해 비활성이 2.62배 증가하였으며, CMC column 처리로 17배, DEAE-Sephadex A-50 column 처리로 113.8배, Sephadex G-75 column 처리로 728.3배로 증가됨을 알 수 있었다. SDS-PAGE 전기영동 결과, single band의 분자량 약 43,000의 단백질임을 알 수 있었다. 최적 pH 3.5 부근의 정제 protease은 pH 4.35 및 pH 4.7의 등전점을 달리하는 protease가 확인되었으며, 이들 fraction의 비활성은 각각 3,025배 및 3,257배였다. 이들 효소들은 등전점만 다를 뿐, 효소적 특성이 거의 동일하였다. 이 protease는 pH 4에서 최적의 활성을 보였으며, pH 4~7의 범위에서 안정한 활성을 나타냈다. 이 protease의 최적 온도는 40~50℃ 범위였으며, 온도안정성을 조사한 결과, 60℃ 이상의 온도에서 급격한 활성저하를 나타내었다. 50℃에서는 80% 정도의 활성이 유지되었으며, 60℃로 온도가 올라가면 45%, 70℃에서는 거의 활성이 나타나지 않을 정도로 미미하였고, 80℃ 이상에서는 활성이 완전히 잃어버리게 됨을 알 수 있었다. 열에 대한 안정성에 있어서는 30℃ 및 40℃에서 1 h 열처리에서는 매우 안정한 활성을 보였으며, 50℃에서도 70 min간 처리로 90%의 안정성을, 60℃ 및 70℃에서는 10~20 min 처리로 급격한 효소의 활성저하가 시작되었으며, 70℃에서 30 min 처리로 효소의 활성이 없어짐을 알 수 있었다.
일부 버섯품목의 편중재배 해소를 목적으로 경쟁력이 있고 상품성 있는 백령느타리를 육성하고자 하였다. 국내 외에서 유전자원을 수집하고 교배하여, 특성검정 및 생산력 검정, 농가실증의 과정을 통해 육성된 백령느타리 신품종 '보람'의 주요 특성은 다음과 같다. 균사생장적온은 26~29℃, 발이 및 생육온도는 15~18℃이고, 병재배 기준으로 재배일수는 95일로 대조품종(우람)과 유사하였고, 형태는 둥근형으로 주걱형인 대조품종(우람)과 구별되었다. 병재배에서 자실체 갓의 직경과 두께, 대굵기는 각각 73.5 mm, 15.7 mm, 37.0 mm로 대조품종에 비해 갓 직경이 작지만 갓 두께와 대 굵기는 두꺼웠다. 병당 수량은 1,100 cc(∅ 75 mm)병 기준 181.1 g으로 대조품종(180.4 g)과 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 경기도 여주 소재 병재배, 봉지재배 농가에서 실증한 결과, 재배방법과 배지량의 차이가 자실체 크기와 형태, 수량에 영향을 미치는 것으로 추정되었다. 신품종 '보람'을 대상으로 대치배양 하였을 때 대치선이 뚜렷하고, 균사체의 PCR 증폭 결과 밴드패턴이 모본 및 대조품종과 다른 양상을 보여 교배종임을 확인하였다.
자연 하천에서의 부유사 농도 계측은 주로 재래식 채집방식을 활용한 직접계측 방식에 의존하여 비용과 시간이 많이 소요되며 점 계측 방식으로 고해상도의 시공간 자료를 측정하기엔 한계가 존재한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용하여 촬영된 다분광 혹은 초분광 영상을 통해 고해상도의 부유사 농도 시공간분포를 측정하는 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 다른 하천 물리량 계측에 비해 부유사 계측 연구는 하천에 따라 부유사가 비균질적으로 분포하여 원격탐사를 통해 정확하고 전역적인 농도 분포를 재현하기는 어려운 실정이다. 이러한 부유사의 비균질성은 부유사의 입도분포, 광물특성, 침강성 등이 하천에서 다양하게 분포하기 때문이며 이로 인해 부유사는 지역별로 다양한 분광특성을 가지게 된다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 영향을 고려한 전역적인 부유사 농도 예측 모형을 개발하기 위해 실내 실험을 통해 부유사 특성별 고유 분광 라이브러리를 구축하고 실규모 수로에서 다양한 부유사 조건에 대한 초분광 스펙트럼과 부유사 농도를 측정하는 실험을 수행하였다. 실제 부유사 농도는 광학 기반 센서인 LISST-200X와 샘플링을 통한 실험실 분석을 통해 계측되었으며, 초분광 스펙트럼 자료는 초분광 카메라를 통해 촬영한 영상에서 부유사 계측 지점에 대한 픽셀의 스펙트럼을 추출하여 구축하였다. 이렇게 생성된 자료들의 분광 다양성을 주성분 분석(Principle Component Analysis; PCA)를 통해 분석하였으며, 부유사의 입도 분포, 부유사 종류, 수온 등과의 상관관계를 통해 분광 특성과 가장 상관관계가 높은 물리적 인자를 규명하였다. 더불어 구축된 자료를 바탕으로 기계학습 기반 주요 특징 선택 알고리즘인 재귀적 특징 제거법 (Recursive Feature Elimination)과 기계학습기반 회귀 모형인 Support Vector Regression을 결합하여 초분광 영상 기반 부유사 농도 예측 모형을 개발하였으며, 이 결과를 원격탐사 계측 연구에서 일반적으로 사용되어 오던 최적 밴드비 분석 (Optimal Band Ratio Analysis; OBRA) 방법으로 도출된 회귀식과 비교하였다. 그 결과, 기존의 OBRA 기반 방법은 비선형성을 증가시켜도 좁은 영역의 파장대만을 고려하는 한계점으로 인해 부유사의 다양한 분광 특성을 반영하지 못하였으며, 본 연구에서 제시한 기계학습 기반 예측 모형은 420 nm~1000 nm에 걸쳐 폭 넓은 파장대를 고려함과 동시에 높은 정확도를 산출하였다. 최종적으로 개발된 모형을 적용해 다양한 유사 조건에 대한 부유사 시공간 분포를 매핑한 결과, 시공간적으로 고해상도의 부유사 농도 분포를 산출하는 것으로 밝혀졌다.
위성영상 및 항공사진과 같은 원격탐사 자료들은 영상판독과 영상처리 기법을 통하여 영상 내의 객체를 탐지하고 추출하는 데에 사용될 수 있다. 특히, 원격탐사 자료의 해상도가 향상되고, 딥러닝(deep learning) 모델 등과 같은 기술의 발전으로 인하여 관심객체를 자동으로 추출하여 지도갱신 및 지형 모니터링 등에 활용될 수 있는 가능성이 증대되고 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 의미론적 분할에 사용되는 대표적인 딥러닝 모델인 fully convolutional densely connected convolutional network (FC-DenseNet)을 기반으로 하여 항공정사영상 내 존재하는 비닐하우스를 추출하고, 이에 대한 결과를 정량적으로 평가하였다. 농림축산식품부의 팜맵(farm map)을 이용하여 담양, 밀양지역의 비닐하우스에 대한 레이블링을 수행하여 훈련자료를 생성하고, 훈련자료를 이용하여 FC-DenseNet의 훈련을 수행하였다. 원격탐사자료에 딥러닝 모델을 효과적으로 이용하기 위하여, 각 밴드별 특성이 유지되도록 instance norm을 이용하여 정규화과정을 수행하였으며, attention module을 추가하여 각 밴드별 가중치를 효과적으로 산정하였다. 실험결과, 딥러닝 모델을 이용하여 영상 내 존재하는 비닐하우스 지역을 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였으며 팜맵, 토지피복지도 등의 갱신에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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