The MTF1 gene of Saccharomyces cerevisiae encodes a 43 kDa MITOCHONDRIAL RNA polymerase specificity factor which recognizes mitochondrial promoters to initiate correct transcription. To better understand structure-function of the MTF1 gene as well as the transcription mechanism of mitochondrial RNA polymerase, two cold-sensitive alleles of the MTF1 mutation were isolated by plasmid shuffling method after PCR-based random mutagenesis of the MTF1 gene. The mutation sites were analyzed by nucleotide sequencing. These cs phenotype mtf1 mutants were respiration competent on the nonfermentible glycerol medium at the permissive temperature, but incompetent at 13.deg.C. The cs phenotype allele of the MTF1, yJH147, encoded an L146P replacement. The other cs allele, yJH148, contained K179E and K214M double replacements. Mutations in both alleles were in a region of Mtflp which is located between domains with amino acid sequence similarities to conserved regions 2 and 3 of bacterial s factors.
In network delivery of compressed video, packets may be lost if the channel is unreliable like Internet. Such losses tend to of cur in burst like continuous bit-stream error. In this paper, we propose an effective error-concealment approach to which an error resilient video encoding approach is applied against burst errors and which reduces a complexity of error concealment at the decoder using data hiding. To improve the performance of error concealment, a temporal and spatial error resilient video encoding approach at encoder is developed to be robust against burst errors. For spatial area of error concealment, block shuffling scheme is introduced to isolate erroneous blocks caused by packet losses. For temporal area of error concealment, we embed parity bits in content data for motion vectors between intra frames or continuous inter frames and recovery loss packet with it at decoder after transmission While error concealment is performed on error blocks of video data at decoder, it is computationally costly to interpolate error video block using neighboring information. So, in this paper, a set of feature are extracted at the encoder and embedded imperceptibly into the original media. If some part of the media data is damaged during transmission, the embedded features can be extracted and used for recovery of lost data with bi-direction interpolation. The use of data hiding leads to reduced complexity at the decoder. Experimental results suggest that our approach can achieve a reasonable quality for packet loss up to 30% over a wide range of video materials.
To construct useful yeast strain for bioethanol production, we improved yeast harboring various phenotypes by using yeast protoplast fusion method. In this study, S. cerevisiae BYK-F11 strain which have ethanol tolerance, thermotolerance and ${\beta}-glucanase$ activity and P. $stipitis{\Delta}ura$ strain which has xylose metabolism pathway were fused by genome shuffling. P. $stipitis{\Delta}ura$ strain was constructed for protoplast fusion by URA3 gene disruption, resulting in uracil auxotroph. By protoplast fusion, several fused cells were selected and BYKPS-F8 strain (fused cell) showing both karyotypes from two parent strains (S. cerevisiae BYK-F11 and P. $stipitis{\Delta}ura$ strain) among 22 fused cells was finally selected. Sequentially, various phenotypes such as ${\beta}-glucanase$ activity, xylose utility, ethanol tolerance, thermotolerance and ethanol productivity were analyzed. The BYKPS-F8 strain obtained ${\beta}-glucanase$ activity from BYK-F11 strain and 1.2 fold increased xylose utility from P. $stipitis{\Delta}ura$ strain. Also, the BYKPS-F8 strain showed thermotolerance at $40^{\circ}C$ and increased ethanol tolerance in medium containing 8% ethanol. In this fused cell, 7.5 g/l ethanol from 20 g/l xylose was produced and the multiple phenotypes were stably remained during long term cultivation (260 hr). It was proved that novel biological system (yeast strains) is easily and efficiently bred by protoplast fusion among yeasts having different genus.
A trap identification system for isolating functional sequences to allow the constitutive expression of foreign protein from Edwardsiella tarda was developed. Using the green fluorescent protein (GFP) reporter-based trap system, various functional sequences to drive heterologous expression of the GFP were selectable in Escherichia coli host. However from the bioinformatic sequence analysis, all the segments predicted as regulatory regions were not native promoters actually existing upstream of endogenous E. tarda genes. Instead, a number of non-authentic sequences, possibly resulted from the random shuffling and/or intermolecular ligation were also proven to be able to display a potent GFP expression in the recombinant E. coli. Further analysis with selected clones showed that both authentic and non-authentic sequences could function in as a constitutive promoter, leading quite a consistent and stable GFP expression after repetitive subcultures. Microscopic examination also confirmed the uniform pattern of GFP expression in every host bacterium. Semi-quantitative assay of GFP showed that there was no clear relationship between expression levels and organizational features of the promoters trapped. Functional promoter-like elements achieved in the present study could be a good starting material for multivalent genetic engineering of E. tarda in order to produce recombinant vaccines in a cost-effective fashion.
Parkinson's Disease is a well known degenerative disease which result's in the depletion of dopamin-producing neurons in the pars compacta of the substantia nigra. This is a chronic, progressive disorder characterized by progressive muscular rigidity, pill-rolling tremor, flexed posture, shuffling gate and akinesia. This study was designed to evaluate the effects of an oxygen therapy with various scales on symptoms of Parkinson's disease. We treated his disease with Oxygen treatment , including herbal medicine acupuncture, and trigger point therapy, and we evaluated the clinical progress of the patient using UPDRS and H- Y stage. After treatment for about 1-month, the chief complaints and tremor symptoms were improved. This study suggests that oxygen therapy is significantly effective in the treatment of Parkinson's disease.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.24
no.2
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pp.27-32
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2010
This paper suggests the new performance evaluation system which is suitable for high speed EFEM(Equipment Front End Module) device using a semiconductor process. An EFEM consisting of multi-joint robots is the mainstay of semiconductor automation, shuffling silicon wafers or quartz photo-masks between ultra-clean storage carriers and a variety of processing, measurement and testing systems. The theoretical and experimental studies for the development of performance evaluation system have been carried out. The presented results from the above investigation show considerably developed performance evaluation system for the high speed EFEM Especially, it is efficient for prepareing the WTO/TBT(Technical Barriers to Trade) Agreement and the PL(Product Liability) law.
The ethanol production of Trichoderma reesei was improved by genome shuffling in our previous work. Using RNA-Seq, the transcriptomes of T. reesei wild-type CICC40360 and recombinant strain HJ48 were compared under fermentation conditions. Based on this analysis, we defined a set of T. reesei genes involved in ethanol production. Further expression analysis identified a series of glycolysis enzymes, which are upregulated in the recombinant strain HJ48 under fermentation conditions. The differentially expressed genes were further validated by qPCR. The present study will be helpful for future studies on ethanol fermentation as well as the roles of the involved genes. This research reveals several major differences in metabolic pathways between recombinant strain HJ48 and wild-type CICC40360, which relates to the higher ethanol production on the former, and their further research could promote the development of techniques for increasing ethanol production.
This paper concerns with developing a simplified in-core fuel management scoping tool for PWR. For this purpose the point reactivity model is put into a fuel cycling decision code, FCYPRM. Modified Borresen's coarse-mesh diffusion theory and nodal expansion method are utilized to form a spatial neutron analysis code, CMSNAP. Numerical experiments are per- formed to determine a set of empirical shuffling rules for working out an automated fuel loading pattern search code, ALPS. The numerical examples are presented for verifying effectiveness and applicability of individual codes. By structuring and applying three codes for reload core design problem of a PWR, it is demonstrated that these codes provide an effective in-core fuel management scoping tool for PWR.
Abu Saleem, Rabie;Radaideh, Majdi I.;Kozlowski, Tomasz
Nuclear Engineering and Technology
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v.52
no.12
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pp.2709-2716
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2020
Compositions of large nuclear cores (e.g. boiling water reactors) are highly heterogeneous in terms of fuel composition, control rod insertions and flow regimes. For this reason, they usually lack high order of symmetry (e.g. 1/4, 1/8) making it difficult to estimate their neutronic parameters for large spaces of possible loading patterns. A detailed hyperparameter optimization technique (a combination of manual and Gaussian process search) is used to train and optimize deep neural networks for the prediction of three neutronic parameters for the Ringhals-1 BWR unit: power peaking factors (PPF), control rod bank level, and cycle length. Simulation data is generated based on half-symmetry using PARCS core simulator by shuffling a total of 196 assemblies. The results demonstrate a promising performance by the deep networks as acceptable mean absolute error values are found for the global maximum PPF (~0.2) and for the radially and axially averaged PPF (~0.05). The mean difference between targets and predictions for the control rod level is about 5% insertion depth. Lastly, cycle length labels are predicted with 82% accuracy. The results also demonstrate that 10,000 samples are adequate to capture about 80% of the high-dimensional space, with minor improvements found for larger number of samples. The promising findings of this work prove the ability of deep neural networks to resolve high dimensionality issues of large cores in the nuclear area.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.19
no.2
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pp.79-83
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2021
This paper proposes a novel image classification method based on few-shot learning, which is mainly used to solve model overfitting and non-convergence in image classification tasks of small datasets and improve the accuracy of classification. This method uses model structure optimization to extend the basic convolutional neural network (CNN) model and extracts more image features by adding convolutional layers, thereby improving the classification accuracy. We incorporated certain measures to improve the performance of the model. First, we used general methods such as setting a lower learning rate and shuffling to promote the rapid convergence of the model. Second, we used the data expansion technology to preprocess small datasets to increase the number of training data sets and suppress over-fitting. We applied the model to 10 monkey species and achieved outstanding performances. Experiments indicated that our proposed method achieved an accuracy of 87.92%, which is 26.1% higher than that of the traditional CNN method and 1.1% higher than that of the deep convolutional neural network ResNet50.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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