참당귀 세포(Angelica gigas H4)를 현탁배양하여 면역 증강성 다당을 생산하기 위한 최적배지 설계 및 생산조건 최적화 연구를 수행하였다. 우선 세포의 성장에 가장 좋은 배지로서 Schenk and Hildebrandt(SH) 배지를 선택하여 배양한 결과 $25^{\circ}C$, 암배양조건에서 각각 15.8g DCW/l와 0.85 g/l의 세포 및 다당을 얻을 수 있었다. 한편 다당 생산용 배지의 개발을 위하여 여러 가지 식물세포배양용 배지 중에서 다당 생산능이 가장 높은 배지로서 Gamborg B5 배지를 선정하였으며 B5 배지를 변형하여 면역증강성 다당생산을 위한 최적배지(PPM)를 개발하였다. 그리고 최적배지를 이용한 당귀 세포증식과 다당 생산을 위한 최적 pH는 6.0-6.5, 배양온도는 $20^{\circ}C$, 그리 고 광조건보다는 암조건이 좋은 것으로 밝혀졌다. 상기 최적조건에서의 최대 세포증식과 다당생산은 각각 14.8 g/l, 1.5 g/l 이었다.
The purpose of the present study is to find the optimal growth condition of Crypthecodinium cohnii. Using a design of experiments, it was found that the yeast extract was the most significant factor for cell growth. The effect of glucose was less than that of yeast extract and the effect of NaCl was negligible. The highest cell density, 1O.96g/L was obtained at the concentration of yeast extract 7.5g/L.
Chronic kidney disease-mineral bone disorder (CKD-MBD) is a systemic disorder of mineral and bone metabolism caused by CKD. Patients with early-stage CKD who present with disordered regulation of bone and mineral metabolism may be asymptomatic. However, if untreated, the condition can be a significant barrier in achieving optimal bone strength, linear growth, and cardiovascular health in pediatric patients with CKD. Thus, the current study evaluated the definition, pathogenesis, diagnosis, and management of pediatric CKD-MBD.
녹장균(Metarhizium ansiopliae)을 생물살충제로서 활용할 목적으로 녹강균의 균사생육 및 포자형성에 미치는 환경요인과 균사외 분비 효소 활성에 대하여 조사였다. M. anisopliae DGUM35001의 균사 생장을 보여주었으며, 공중균사는 SDPY 사용시 가장 우수하엿다. 최소배지로 Czapek-Dox 한천배지를 사용하여 탄소원 이용성 실험의 결과, 단당류에서 glucoserk 이당류에서 sucrose가 가장 우수한 탄소원이었다. 고분자 물질로 chitin 사용시 우수한 균사 생육을 보여주었다. 유기질소원으로 bacto-peptone과 soytone아 무기질소원으로 urea와 ammonium phosphate가 우수한 균사생육을 나타내었으며, 아미노산으로 serine 첨가시 가장 우수한 균사 생육을 나타내었다. Starch배지를 사용하였을 때 가장 우수한 포자형성의 결과를 얻었다. 액체배양후 군사를 제거한 상등액을 조효소액으로 사용시 analyase와 prorease 효소 활성이 우수하였다. 그러나,;ipase와 chitinase 효소활동은 상대적으로 낮았다.
This study was conducted to select an optimal approach to corn waste biochar (BC) application, and to evaluate the effects of combined application of BC and inorganic fertilizer (IF) on corn growth and soil chemical properties in a pot experiment. Corn growth differed with BC application timing and BC application levels. Based on the characteristics of corn growth in pot-based experiments, the selected optimal application conditions of BC were application of $500kg\;10a^{-1}$ at 20 days before sowing. Also, the chemical properties of the tested soil with BC after corn harvesting were significantly improved than those in the other treatments. In particular, soil pH and CEC regardless of application conditions were markedly increased by 0.04~0.19 units and $0.08{\sim}2.58coml_c\;kg^{-1}$ in BC treatments than without BC treatments. Additionally, combined application of BC and IF had greater effects on corn growth than single application of BC. Therefore, the results suggest using properly BC application conditions and a combination of BC and IF for effective corn cultivation in an upland field.
The influence of the water vapor on the growth of single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) was investigated. SWCNTs were synthesized by catalytic chemical vapor deposition of acetylene over Fe-Mo/MgO catalyst with injection of water vapor. The morphologies and structures of the water-assisted SWCNTs were investigated according to the growth conditions such as water vapor concentrations, flow rate of the gas, furnace temperature, and growth time. Water-assisted SWCNTs exhibited large bundle morphological features with well-alignment of each CNT, while SWCNTs synthesized in the absence of water vapor showed entangled CNT with the random orientation. We also found that the diameter of the SWCNT bundle could be controlled by the growth condition. In our optimal growth condition, the product yield and the purity were 300 wt. % and 75%, which were 7.5 and 2.5 times higher than those of SWCNTs synthesized without water vapor, respectively. More detail discussion will be offered at the poster presentation.
In recently, a growing concern for the health of urban residents increased interests in a variety of outdoor activities simply be done in terms of cost and time. They are specially interested in low-impact and safe exercises around residential or working area. Walking is the one of easily doing exercise in daytime or nighttime near residential area. The sidewalks of boulevard near the residential area is the best place for exercise because of easy access and the green space with roadside trees. However, if the nighttime is not guaranteed the proper lighting condition, the possibility of exposure to crime and the threat to pedestrian safety can be increased. Because roadside trees are one of the potential obstacle for lighting condition, supplementary lightings are important to mitigate interruption for safety. To meet such a need, the purpose of this study is to propose a simulation approach which improves lighting condition on sidewalks of boulevard with variety of roadside trees. To do so, the simulation approach is applied for analyzing the interrupted condition by classified five standard types of roadside trees considering the growth of them and finding optimal layout of supplementary luminaires by lighting types. The results of this approach shows that it is useful for assessing the safety of pedestrian in nighttime.
This paper presents crack growth analysis approach on the basis of neural networks, a branch of cognitive science to high temperature low cycle fatigue that shows strong nonlinearity in material behavior. As the number of data patterns on crack growth increase, pattern classification occurs well and two point representation scheme with gradient of crack growth curve simulates crack growth rate better than one point representation scheme. Optimal number of learning data exists and excessive number of learning data increases estimated mean error with remarkable learning time J-da/dt relation predicted by neural networks shows that test condition with unlearned data is simulated well within estimated mean error(5%).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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