물질확인은 화학물질 등록법에서 수행해야 하는 첫 단계로 올바른 물질확인은 이어지는 유해성 및 위해성 평가를 정확하게 효율적으로 하는데 필수적이다. 이에 톤수별 물질 등록을 모두 마친 EU REACH의 물질확인 절차를 유럽화학물질청 홈페이지 및 관련 지침서와 컨소시움 자료를 참고하여 살펴 보았고 물질확인과 물질의 동질성 확인 그리고 이를 위한 물질확인 프로파일 생성의 중요성을 고찰해보았다. 또한 기기분석에 의한 분석 결과 중 어떤 정보를 어떻게 정리하여 물질확인 프로파일을 생성하는지에 초점을 맞추어 몇 개 주요 유형별 물질을 사례로 제시해보았다. 분석과학은 화학물질 등록법이 정확하고 효율적으로 이행될 수 있도록 첫 단계인 물질확인에서 기여를 할 수 있는데 단, 법에 대한 이해를 기반으로 같은 물질의 등록자들의 분석 결과를 물질확인 프로파일로 최종 정리하여 공동 등록을 하는 등록자들과 관계 당국과 소통하는 것이 필수적이다.
Antipyretic substance is isolated from roots of Scrophularia Oldhami which is used as antipyretic and anti-inflammatory drug. This substance is identified as p-methoxycinnamic acid which rarely occurs in plants.
Identification of blood group from the saliva and calculus of the Purpose of individual identification would play a significant role in a practical legal medicine. The author made a study of blood group with saliva and in non-secretor type with dental calculus. The following results were obtained. 1. In the blood typing with saliva obtained from 50 people, secretor type was found 22.4% and non-secretor type was found 27.6%. 2. In Sexual difference, secretor type 70.9%, non-secretor type 29.1% in male and secretor type 73.8%, non-secretor type 26.2% in female were found. 3. In blood group difference, secretor type 80.2% nonsecretor type 19.8% in A blood group, secretor 70.4%, nonsecretor type 29.6% in B blood group, secretor type 66.7% nonsecretor type 33.3% in AB blood group, secretor type 68.2% nonsecretor type 31.8% in O blood group were found. 4. The blood group identification with dental calculus in nonsecretor type proved to be possible. 5. The blood group substance was found in the composition of dental calculus itself regardless of that in saliva.
The author studied on the blood groups by the elution tests with teeth left standing under various conditions, and the following results were obtained. 1) The blood group identification with dental hard tissue proved to be possible. 2) In the cases of teeth left under various conditions-formalin fixation, standing in air, soil embedding and immersing in water-the identification of blood groups was possible in every case without any difference on difficulties. 3) The reaction of agglutination was somewhat more obvious in dentin substance than in enamel. 4) About 10 mg of dental hard tissue was recommendable for blood grouping.
Objectives : The purpose of this study was to apply informations related to herbal medicines to IDMP (Identification of Medicinal Products), an ISO standards related to medicinal products substances, for systematic collection of data through the integration of informations on distribution, manufacturing, and management of herbal medicines. Methods : By analyzing ISO 11238 and ISO/TS 19844, elements that can be used in the information model of herbal medicine were derived from the identification of medicinal products information model on substances. The labeling specified in the safety and quality control regulations for herbal medicines was mapped to the IDMP information model, and ginseng was applied as an example. Results : Herbal medicine corresponded to substance in IDMP. Among the five types of substances specified by IDMP, herbal medicines were expressed as structurally diverse. Scientific name was used as an invariant property of herbal medicine, and the substance level included information about source material and modification, and specifically included information about the scientific name, medicinal part, fraction, and processing. In addition, the specified substance level had information on the constituents, characteristic attributes, manufacturing, and grade of the herbal medicine. Conclusions : It is necessary to establish a code system for identifying herbal medicines. In order to apply the IDMP standards, research on the development of standard terms is required to express the characteristics of herbal medicines. In addition, information for identification of herbal medicines is also required, and information from production to consumption should be systematically accumulated and managed for actual application.
Substance identification is the first step of the REACH registration. It is essential in terms of Classification, Labelling and Packaging (CLP) regulation and because even trace amounts of impurities or additives can affect the classification. In this study, a scheme for the screening, quantification, and interpretation of trace amounts of hazardous inorganic substances is proposed to detect the presence of more than 0.1% hazardous inorganic substances that have been affecting the hazard classification. An exemplary list of hazardous inorganic substances was created from the substances of very high concern (SVHCs) in REACH. Among 201 SVHCs, there were 67 inorganic SVHCs containing at least one or ~2-3 heavy metals, such as As, Cd, Co, Cr, Pb, Sb, and Sn, in their molecular formula. The inorganic SVHCs are listed in excel format with a search function for these heavy metals so that the hazardous inorganic substances, including each heavy metal and the calculated ratio of its atomic weight to molecular weight of the hazardous inorganic substance containing it, can be searched. The case study was conducted to confirm the validity of the established scheme with zinc oxide (ZnO). In a substance that is made of ZnO, Pb was screened by XRF analysis and measured to be 0.04% (w/w) by ICP-OES analysis. After referring to the list, the presence of Pb was interpreted just as an impurity, but not as an impurity relevant for the classification. Future studies are needed to expand on this exemplary list of hazardous inorganic substances using proper regulatory data sources.
An Actinomycetes producing an anti-VRSA (vancomycin-resistant Staphylococcus aureus) substance was isolated from soil. The cultural, morphological, physiological and phylogenetic analyses of an isolated strain were investigated for identification. Cultural characteristics based on ISP (International Streptomyces Project) were as follows: white aerial mycelium, yellow reverse side, and good growth on various medium. Also, the isolate did not produce the soluble pigment. Morphological characteristics were showed cylindrical spore chain and smooth spore surface by SEM (Scanning Electron Microscope). Physiological characteristics were showed LL-type by DAP isomer analysis and detected glycine, glutamic acid and alanine. A phylogenetic analysis of the 16S rDNA provided a clue that the isolated strain was actually a member of the genus Streptomyces, because the determined sequence exhibited a higher homology with Streptomyces echinatus. The isolate was identified to be a genus of Streptomyces sp.. The optimal culture conditions for the maximum production of anti-VRSA substance by Streptomyces sp. were attained in a culture medium composed of $2.0\%$ (w/v) glucose, and $0.4\%$ (w/v) yeast extract. The anti-VRSA substance was highly produced after 5 days of culture. Optimal pH and temperature conditions for the production of anti-VRSA substance were pH 7.0 and $28^{\circ}C$, respectively.
전분의 사용원료를 확인하는 방법은 전분입자의 크기 또는 형태 등으로 분류하는 이화학적인 방법이 연구되었으나 원료별 또는 동일한 원료라도 품종에 따른 차이점으로 인하여 명확하게 확인하기 어려운 단점이 있어 유전자분석법을 시도하였다. 시료는 고구마 전분, 감자 전분, 옥수수 전분 및 타피오카 전분 등 총 11종을 사용하였으며, 유전자추출은 DNeasy plant mini 키트, magnetic DNA purification system 및 CTAB 방법으로 하였으며 추출유전자의 증폭을 위하여 WGA 키트로 처리하였다. 그리고 고구마, 감자, 옥수수 및 타피오카 검출을 위한 유전자 부위는 SSR (simple sequence repeat, ib-286-F/ib-286-R), 자당합성효소(potato sucrose synthase, Pss 01n-5'/Pss 01n-3'), 전분합성효소(starch synthase, SSllb 3-5'/SSllb 3-3') 및 SSR (SSRY26-F/SSRY26-R)를 각각 사용하였다. 그 결과 대부분의 경우 WGA를 처리한 경우에는 사용원료의 확인이 가능하였다.
Biological and chemical sensors are the two most frequently used sensors to monitor the water resource. Chemical sensor is very accurate to pick up the types and to measure the concentration of the chemical substance. Drawback is that it works for just one type of chemical substance. Therefore a lot of expensive monitoring system needs to be installed to determine the safeness of the water, which costs too much expense. Biological sensor, on the contrary, can judge the degree of pollution of the water with just one monitoring system. However, it is not easy to figure out the type of contaminant with a biological sensor. In this study, an endeavor is made to identify the toxicant in the water using the shape of the chlorophyll fluorescence induction curve (FIC) from a biological monitoring system. Wem-tox values are calculated from the amount of flourescence of contaminated and reference water. Curve fitting is executed to find the representative curve of the raw data of Wem-tox values. Then the curves are digitalized at the same interval to train the neural network model. Taguchi method is used to optimize the neural network model parameters. The optimized model shows a good capacity to figure out the toxicant from FIC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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