Membrane proteins play important roles in the biology of the cell, including intercellular communication and molecular transport. Their well-established importance notwithstanding, the high-resolution structures of membrane proteins remain elusive due to difficulties in protein expression, purification and crystallization. Thus, accurate prediction of membrane protein topology can increase the understanding of membrane protein function. Here, we provide a brief review of the diverse computational methods for predicting membrane protein structure and function, including recent progress and essential bioinformatics tools. Our hope is that this review will be instructive to users studying membrane protein biology in their choice of appropriate bioinformatics methods.
Since whole-genome duplication (WGD) of diploid Chrysanthemum nankingense and de novo assembly whole-genome of C. seticuspe have been obtained, they have afforded to perceive the diversity evolution and gene discovery in the improved investigation of chrysanthemum breeding. The robust tools of high-throughput identification and analysis of gene function and expression produce their vast importance in chrysanthemum genomics. However, the gigantic genome size and heterozygosity are also mentioned as the major obstacles preventing the chrysanthemum breeding practices and functional genomics analysis. Nonetheless, some of technological contemporaries provide scientific efficient and promising solutions to diminish the drawbacks and investigate the high proficient methods for generous phenotyping data obtaining and system progress in future perspectives. This review provides valuable strategies for a broad overview about the high-throughput identification, and molecular analysis of gene function and expression in chrysanthemum. We also contribute the efficient proposition about specific protocols for considering chrysanthemum genes. In further perspective, the proper high-throughput identification will continue to advance rapidly and advertise the next generation in chrysanthemum breeding.
The superconductor stability theories are consistently described by the integral formula. If the defined stability function is a simple decreasing function, it becomes a cryogenic stability condition. If the stability function has a maximum value and a minimum value, and the maximum value is less than 0, then it is a cold-end recovery condition. If the maximum value is more than 0, it can be shown that the unstable equilibrium temperature, that is, the MPZ (minimum propagation zone) temperature distribution can exist. The MPZ region is divided into two regions according to the current ratio. At the low current ratio, the maximum dimensionless temperature is greater than 1, and at the relatively high current ratio, the maximum dimensionless temperature is less than 1. In order to predict the minimum quench energy, the dimensionless energy was obtained for the MPZ temperature distribution. In particular, it was shown that the dimensionless energy can be obtained even when the MPZ maximum temperature is 1 or more.
PURPOSE: The objective of this research is to investigate the effectiveness of mental practice on function and muscle activation of upper extremity (UE) in stroke patients. METHODS: The mental practice was conducted on 12 subjects for 10 minutes and the related existing work treatment for 20 minutes. The evaluation for the function of UE proceeded with Fugl-Meyer assessment of motor function (FMA) and muscle activity analysis instrument. Furthermore we analyzed patients' reaching activity by two stages, reaching phase and returning to original position phase. RESULTS: According to the research results, the subjects' upper limb function improved in all of the measured items and the total scores after the mental practice (p<.05). In muscle activity, CCR value was used to efficiently analyze the patients' reaching activity in the two stages of reaching stage and returning to the original position phase. While the elbow movement only had a bit of positive change (1.1%) in the reaching stage, both the shoulder (-12.3%) and elbow (-18.2%) movements had a positive change in the returning to original position phase. CONCLUSION: This research confirmed that the mental practice is effective for the enhancement of UE function for stroke patients. The result of this research can contribute to the progress of mental practice in clinical environment.
본 연구는 증강현실 기술을 이용하여 토목시설물의 효율적인 현장 진도관리가 가능하도록 하는 AR-4D CAD의 구축 방법론을 제시하는 것이 목적이다. 이를 위해 증강현실의 4D CAD 적용성을 평가하고 AR-4D CAD시스템 구축을 위한 기술적 요구사항, 정보 흐름체계, 통합 인터페이스를 제시하였다. 이를 기반으로 실시간 진도관리의 시각화가 가능한 AR-4D CAD의 주요 기능을 분류하여 운용 시나리오를 제안하고 있다.
This paper surveys recent remarkable progress in the study of potential theory for symmetric stable processes. It also contains new results on the two-sided estimates for Green functions Poisson kernels and Martin kernels of discontinuous symmetric $alpha$ -stable process in bounded $C^{1,1}$ open sets. The new results give ex-plicit information on how the comparing constants depend on pa-rametrer $alpha$ and consequently recover the green function and Poisson kernel estimates for Brownian motion by passing $alpha{\uparrow}2$. In addition to these new estimates this paper surveys recent progress in the study of notions of harmonicity integral representation of harmonic func-tions boundary harnack inequality conditional gauge and intrinsic ultracontractivity for symmetric stable processes. Here is a table of contents.
Among many amplitude parameters, Kurtosis (4-th normalized moment of probability density function) is recognized to be the sensitive good parameter for machine diagnosis. Kurtosis has a value of 3.0 under normal condition and the value generally goes up as the deterioration proceeds. In this paper, simplified calculation method of kurtosis is introduced for the analysis of impact vibration with one sided affiliated impact vibration which occurs towards the progress of time. That phenomenon is often watched in the failure of such as bearings’ outer race. One sided affiliated impact vibration is approximated by one sided triangle towards the progress of time and simplified calculation method is introduced. Varying the shape of one sided triangle, various models are examined and it is proved that new index is a sensitive good index for machine failure diagnosis. Utilizing this method, the behavior of kurtosis is forecasted and analyzed while watching machine condition and correct diagnosis is executed.
Ceramic layered double hydroxide (LDH) nanohybrids have attracted considerable interest in biomedical science due to their unique structural feature and characteristics in biological condition. Many studies on LDH nanoparticles have been reported in diagnosis applications including magnetic resonance imaging (MRI) contrast agents in order to not only provide better imaging performance through multimodal imaging strategy, but realize therapeutic function which treat cancers in one platform. This review highlights the recent progress in MRI T1 contrast agent, dual modal imaging system, and MRI-guided drug delivery systems ranging from synthetic method and characterization to evaluation in vitro and in vivo based on the ceramic LDH nanohybrids. Future research directions are also suggested for next-generation bio-imaging contrast agent.
Cyber education system service is in the field of software service which is highlighted after the latter half of 1990'. But the progress of this service is impeded by the lack of back office which contributes to the evaluation of learning achievement and the management of learning progress. This article points out the problem of current back office which is the most important in the cyber education system, and focuses on the new intelligent learning achievement evaluation module. First, we define the cause and effect between the learning stages using by fuzzy implication which is the important part of fuzzy theory. Next, we suggest the model which generates the results of the learning achievement evaluation. This model, suggested by this article, may contribute to the development of the cyber education system by improving the current on-line education service.
In the last decade, substantial progress has been achieved in intelligent traffic control technologies to overcome consistent difficulties of traffic congestion and its adverse effect on smart cities. Edge computing is one such advanced progress facilitating real-time data transmission among vehicles and roadside units to mitigate congestion. An edge computing-based deep reinforcement learning system is demonstrated in this study that appropriately designs a multiobjective reward function for optimizing different objectives. The system seeks to overcome the challenge of evaluating actions with a simple numerical reward. The selection of reward functions has a significant impact on agents' ability to acquire the ideal behavior for managing multiple traffic signals in a large-scale road network. To ascertain effective reward functions, the agent is trained withusing the proximal policy optimization method in several deep neural network models, including the state-of-the-art transformer network. The system is verified using both hypothetical scenarios and real-world traffic maps. The comprehensive simulation outcomes demonstrate the potency of the suggested reward functions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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