Atropa belladonna is a valuable medicinal plant and a commercial source of tropane alkaloids, which are frequently utilized in therapeutic practice. In this study, bioinformatic methodologies were used to examine the pattern of coding sequences and the factors that might influence codon usage bias in the chloroplast genome of Atropa belladonna and other nightshade genomes. The chloroplast engineering being a promising field in modern biotechnology, the characterization of chloroplast genome is very important. The results revealed that the chloroplast genomes of Nicotiana tabacum, Solanum lycopersicum, Capsicum frutescens, Datura stramonium, Lyciumbarbarum, Solanum melongena, and Solanum tuberosum exhibited comparable codon usage patterns. In these chloroplast genomes, we observed a weak codon usage bias. According to the correspondence analysis, the genesis of the codon use bias in these chloroplast genes might be explained by natural selection, directed mutational pressure, and other factors. GC12 and GC3S were shown to have no meaningful relationship. Further research revealed that natural selection primarily shaped the codon usage in A. belladonna and other nightshade genomes for translational efficiency. The sequencing properties of these chloroplast genomes were also investigated by investing the occurrences of palindromes and inverted repeats, which would be useful for future research on medicinal plants.
We develop parametric bootstrap model selection criteria in an example to fit a random sample to either a general normal distribution or a normal distribution with prespecified mean. We apply the bootstrap methods in two ways; one considers the direct substitution of estimated parameter for the unknown parameter, and the other focuses on the bias correction. These bootstrap model selection criteria are compared with AIC. We illustrate that all the selection rules reduce to the one sample t-test, where the cutoff points converge to some certain points as the sample size increases.
Model selection is the process that sets up the regularization parameter in the support vector machine or regularization network by using the external methods such as general cross validation or L-curve criterion. This paper suggests that the regularization parameter can be obtained simultaneously within the learning process of neural networks without resort to separate selection methods. In this paper, extended kernel method is introduced. The relationship between regularization parameter and the bias term in the extended kernel is established. Experimental results show the effectiveness of the new model selection method.
The objective of this study is to analyze the determinants of at-home laver consumption expenditures using the data from a survey of households implemented in 2009. It happened that non-response ratios of monthly expenditures on dry laver and flavored laver among sampled households are 18.8% and 25.6%. Accordingly, this study tries to analyze the determinants affecting at-home laver consumption expenditures by using type II tobit model, one of sample selection models, to deal with sample selection bias caused from non-response data. Analysis results show the age variable positively affects expenditures on dry laver but negatively contributes to expenditures on flavored laver. In addition, the household size, the household's income, the degree of preference for laver have positive relationships with both expenditures. Household size elasticity and income elasticity of the expenditure on dry laver are estimated as 0.220 and 0.251. In the case of flavored laver, these elasticities are estimated as 0.484 and 0.261. Such analysis results can provide information on division of the at-home laver consumption market into groups with high willingness to expense and implementation of detailed marketing strategies to increase at-home laver consumption. The methodology of this study can be applied to consumer preference analysis on other marine products and other analyses on sample with non-response data in the fishery research.
The purpose of this study is to analyze the effect of crop diversification on farm households' agricultural income. Abundant literature have explored the determinants and efficient strategies for crop diversification. Yet, there is a paucity of research studies that empirically test the effectiveness of crop diversification as a profitable farm management strategy. Utilizing the 2015 Agricultural Census, this study adopts a quasi-experimental research design to compare the outcomes between farm households that opted for crop diversification and farm households that did not engage in such a strategy. In doing so, this study applies the Heckman Selection Model and the decomposition technique to address the problem of selection bias and to identify the causal effect. Our empirical results show that farms that implement diversification are more likely to earn higher agricultural income than non-diversified farms, although the difference would not be much substantial. This study concludes with several policy proposals to stabilize agricultural income in conjunction with crop diversification.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.1077-1085
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2017
본 연구에서는 한국노동연구원의 "2015년 한국노동패널조사 (KLIPS)" 자료를 활용하여 국내 여성의 임금 결정요인을 분석하기 한다. 일반적으로 임금 자료는 랜덤 추출이 불가능하기 때문에 분석하기가 쉽지 않다. 표본 선택 편의 (sampling bias)가 있는 자료를 분석하는 방법으로 Heckman 표본 선택 모형이 가장 널리 알려져 있다. Heckman은 크게 두 가지 모형을 제안했는데, 그 중 하나는 최대 우도 방법을 이용하는 것이고, 다른 하나는 2단계 표본 선택 모형이다. 이 중 Heckman 2단계 표본 선택 모형은 주된 결과 모형 (outcome model)과 경제 활동 여부를 결정짓는 선택 모형 (selection model)을 포함한 모형으로써, 이 모형이 최대 우도 방법을 이용한 모형에 비해 이변수 오차의 정규분포 가정에 덜 민감하다고 알려져 있다. 그럼에도 불구하고 이변수 오차에 대한 정규 분포 가정은 꽤 강한 가정이라고 볼 수 있는데, 최근에 이 모형의 단점을 보완하는 모형으로 Marchenko와 Genton (2012)의Heckman 표본 선택 t 모형이 제시되었다. Heckman 2단계 모형과 Heckman 표본 선택 t 모형을 이용하여 국내 여성의 임금 결정 요인을 분석하고 비교하도록 한다.
많은 기후 연구에서는 General Circulation Model (GCM)을 사용하여 연구를 수행하고 있는데, 현재는 5th Assessment Report (AR5)를 기반으로 한 60개 이상의 GCM이 생성되어 있다. 다양한 GCM을 사용하여 기후 연구를 수행하는 데 있어서 여러 종류의 불확실성이 존재한다. 현재 GCM에 의해 발생되는 불확실성을 줄이기 위해 다양한 연구들이 수행되고 있는데, 그 중에서 GCM의 모의값과 관측값의 차이를 줄이기 위해 사용되는 통계학적 편이보정방법이 적용되는 과정에서 발생하는 불확실성도 중요한 요인으로 분류되고 있다. 따라서 본 연구에서는 과거기간(1970년-2005년)의 지점별로 9개의 GCM과 9개의 분위사상법을 사용하여 산정된 결과를 토대로 RCP 4.5를 사용하여 전망기간(2011-2100년)의 월 강수량을 산정하였다. 산정된 강수량을 토대로 표준 편차와 1분위와 3분위의 변위값(inter-quartile range, IQR)을 산정하여 GCM과 편이보정방법으로 기준을 나누어 변동성을 정량화하여 불확실성을 비교하였다. 분석 결과로 표준편차와 IQR은 전망 기간이 뒤로 갈수록 GCM을 기준으로 계산된 결과가 점차 크게 산정되었다. 이를 통해 GCM의 선정과 편이보정 방법 선택이 미래 기후예측에 어느 정도 영향을 미치는지 확인하였다.
The tapeworm Taenia solium is an important human zoonotic parasite that causes great economic loss and also endangers public health. At present, an effective vaccine that will prevent infection and chemotherapy without any side effect remains to be developed. In this study, codon usage patterns in the T. solium genome were examined through 8,484 protein-coding genes. Neutrality analysis showed that T. solium had a narrow GC distribution, and a significant correlation was observed between GC12 and GC3. Examination of an NC (ENC vs GC3s)-plot showed a few genes on or close to the expected curve, but the majority of points with low-ENC (the effective number of codons) values were detected below the expected curve, suggesting that mutational bias plays a major role in shaping codon usage. The Parity Rule 2 plot (PR2) analysis showed that GC and AT were not used proportionally. We also identified 26 optimal codons in the T. solium genome, all of which ended with either a G or C residue. These optimal codons in the T. solium genome are likely consistent with tRNAs that are highly expressed in the cell, suggesting that mutational and translational selection forces are probably driving factors of codon usage bias in the T. solium genome.
본 연구는 대학생의 선호 직업 유형이 진로 결정 과정에 미치는 영향과 역할을 검증하고, 그 과정에서 확증편향에 미치는 영향을 분석하는 연구이다. 자료 수집은 2017년 6월 20일부터 7월 9일까지 20일 동안 3회에 걸쳐 수도권 소재의 대학교 남녀 재학생을 대상으로 인터뷰를 통해 이루어졌다. 수집된 자료는 질적 연구 방법 중 사례 분석 방법을 사용하였다. 연구 참여자로부터 얻은 자료에서 분석한 결과는 선호 직업 유형, 진로 적성과 상관없이 개인별 정도의 차이가 있을 뿐 대부분 직업 진로에 대해 확증편향이 있음을 보여주었다. 확증편향적 사고는 연구 참여자들의 심리적, 환경적 요인의 영향을 받으며 사회적 인식이 반영된 틀 속에 자신을 맞추려는 현상으로 나타났다. 본 연구 시사점은 선호 직업 유형이 전공에 대한 선택에 영향을 미치며, 확증편향은 취업과 직업 탐색에 방해 요소가 되기도 한다는 점을 확인했다는 점과 개인별 직업 유형에 대한 선호도가 바르게 정립되도록 진로 교육과 교육 환경 및 기회가 제공되어야 한다는 점을 시사하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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