물리적인 네트워크는 특정한 환경으로 설치된 후에는 고정적인 환경에서만 동작하므로 다양한 네트워크 환경을 요구하는 실험은 지원할 수 없는 문제를 갖고 있다. 일례로 실험실 내부에서 WAN 환경의 네트워크를 기반으로 실험을 하고자 할 때 현실적으로 WAN 네트워크를 구현하는 것은 불가능하다. 따라서 하나의 실험실용 네트워크를 이용하여 다양한 형태의 네트워크를 에뮬레이션 할 수 있도록 지원할 수 있는 도구가 필요하게 된다. 본 논문에는 Linux 시스템을 기반으로 하나의 네트워크에서 사용자가 요구하는 환경 설정 값으로 다양한 네트워크 토풀로지를 에뮬레이션 할 수 있는 네트워크 에뮬레이터를 설계, 구현하였다. 이 에뮬레이터는 사용자로부터 대역폭, 큐 지연시간 그리고 패킷 손실률 등을 입력 받아 능동적으로 네트워크 환경을 설정할 수 있다.
정보통신 기술이 발달함에 따라 우리는 많은 편리함을 누리고 있다. 하지만 정보화의 뒷면에는 수많은 역기능이 나타나고 있다. 특히, 인터넷상에서의 프라이버시와 보안에 대한 요구사항이 증가함에 따라서 익명성을 보장하는 IP 은닉 네트워크 기술이 지속적으로 개발되고 있다. IP 은닉 네트워크 기술은 사용자가 정보수집 필요시 대상 사이트 차단을 우회하여 접근하기 위해 사용될 수 있으며 악의적인 해커가 자신을 은닉한 공격을 수행할 목적으로 사용 될 수도 있다. 하지만 복잡한 라우팅 경로와 지역별 통신 대역폭의 상이함, 그리고 노드간 암호화로 인해 통신속도가 현저히 떨어지는 단점 또한 존재하는 것이 사실이다. 이에 본 논문에서는 GeoIP를 이용하여 네트워크 대역폭이 높은 특정국가를 지정하거나 경로길이를 제한하는 통신속도 측정실험을 통해 익명 네트워크의 성능을 개선 한다.
Background: Black ginseng (BG) has greatly enhanced pharmacological activities relative to white or red ginseng. However, the effect and molecular mechanism of BG on muscle growth has not yet been examined. In this study, we investigated whether BG could regulate myoblast differentiation and myotube hypertrophy. Methods: BG-treated C2C12 myoblasts were differentiated, followed by immunoblotting for myogenic regulators, immunostaining for a muscle marker, myosin heavy chain or immunoprecipitation analysis for myogenic transcription factors. Results: BG treatment of C2C12 cells resulted in the activation of Akt, thereby enhancing hetero-dimerization of MyoD and E proteins, which in turn promoted muscle-specific gene expression and myoblast differentiation. BG-treated myoblasts formed larger multinucleated myotubes with increased diameter and thickness, accompanied by enhanced Akt/mTOR/p70S6K activation. Furthermore, the BG treatment of human rhabdomyosarcoma cells restored myogenic differentiation. Conclusion: BG enhances myoblast differentiation and myotube hypertrophy by activating Akt/mTOR/p70S6k axis. Thus, our study demonstrates that BG has promising potential to treat or prevent muscle loss related to aging or other pathological conditions, such as diabetes.
Ahmad, Sohaib;Pilakoutas, Kypros;Rafi, Muhammad M.;Zaman, Qaiser U.
Computers and Concrete
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제22권2호
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pp.249-259
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2018
This paper presents Artificial Neural Network (ANN) models for evaluating bond strength of deformed, plain and cold formed bars in low strength concrete. The ANN models were implemented using the experimental database developed by conducting experiments in three different universities on total of 138 pullout and 108 splitting specimens under monotonic loading. The key parameters examined in the experiments are low strength concrete, bar development length, concrete cover, rebar type (deformed, cold-formed, plain) and diameter. These deficient parameters are typically found in non-engineered reinforced concrete structures of developing countries. To develop ANN bond model for each bar type, four inputs (the low strength concrete, development length, concrete cover and bar diameter) are used for training the neurons in the network. Multi-Layer-Perceptron was trained according to a back-propagation algorithm. The ANN bond model for deformed bar consists of a single hidden layer and the 9 neurons. For Tor bar and plain bars the ANN models consist of 5 and 6 neurons and a single hidden layer, respectively. The developed ANN models are capable of predicting bond strength for both pull and splitting bond failure modes. The developed ANN models have higher coefficient of determination in training, validation and testing with good prediction and generalization capacity. The comparison of experimental bond strength values with the outcomes of ANN models showed good agreement. Moreover, the ANN model predictions by varying different parameters are also presented for all bar types.
Ahn, Ji-Su;Yang, Ji Won;Oh, Su-Jeong;Shin, Ye Young;Kang, Min-Jung;Park, Hae Ryoun;Seo, Yoojin;Kim, Hyung-Sik
BMB Reports
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제54권6호
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pp.323-328
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2021
Periodontal diseases have been reported to have a multidirectional association with metabolic disorders. We sought to investigate the correlation between periodontitis and diabetes or fatty liver disease using HFD-fed obese mice inoculated with P. gingivalis. Body weight, alveolar bone loss, serological biochemistry, and glucose level were determined to evaluate the pathophysiology of periodontitis and diabetes. For the evaluation of fatty liver disease, hepatic nonalcoholic steatohepatitis (NASH) was assessed by scoring steatosis, inflammation, hepatocyte ballooning and the crucial signaling pathways involved in liver metabolism were analyzed. The C-reactive protein (CRP) level and NASH score in P. gingivalis-infected obese mice were significantly elevated. Particularly, the extensive lobular inflammation was observed in the liver of obese mice infected with P. gingivalis. Moreover, the expression of metabolic regulatory factors, including peroxisome proliferator-activated receptor γ (Pparγ) and the fatty acid transporter Cd36, was up-regulated in the liver of P. gingivalis-infected obese mice. However, inoculation of P. gingivalis had no significant influence on glucose homeostasis, insulin resistance, and hepatic mTOR/AMPK signaling. In conclusion, our results indicate that P. gingivalis can induce the progression of fatty liver disease in HFD-fed mice through the upregulation of CD36-PPARγ axis.
In response to environmental changes, signaling pathways rewire gene expression programs through transcription factors. Epigenetic modification of the transcribed RNA can be another layer of gene expression regulation. N6-adenosine methylation (m6A) is one of the most common modifications on mRNA. It is a reversible chemical mark catalyzed by the enzymes that deposit and remove methyl groups. m6A recruits effector proteins that determine the fate of mRNAs through changes in splicing, cellular localization, stability, and translation efficiency. Emerging evidence shows that key signal transduction pathways including TGFβ (transforming growth factor-β), ERK (extracellular signal-regulated kinase), and mTORC1 (mechanistic target of rapamycin complex 1) regulate downstream gene expression through m6A processing. Conversely, m6A can modulate the activity of signal transduction networks via m6A modification of signaling pathway genes or by acting as a ligand for receptors. In this review, we discuss the current understanding of the crosstalk between m6A and signaling pathways and its implication for biological systems.
Background: As a process of aging, skeletal muscle mass and function gradually decrease. It is reported that ginsenoside Rb1 and Rb2 play a role as AMP-activated protein kinase activator, resulting in regulating glucose homeostasis, and Rb1 reduces oxidative stress in aged skeletal muscles through activating the phosphatidylinositol 3-kinase/Akt/Nrf2 pathway. We examined the effects of Rb1 and Rb2 on differentiation of the muscle stem cells and myotube formation. Methods: C2C12 myoblasts treated with Rb1 and/or Rb2 were differentiated and induced to myotube formation, followed by immunoblotting for myogenic marker proteins, such as myosin heavy chain, MyoD, and myogenin, or immunostaining for myosin heavy chain or immunoprecipitation analysis for heterodimerization of MyoD/E-proteins. Results: Rb1 and Rb2 enhanced myoblast differentiation through accelerating MyoD/E-protein heterodimerization and increased myotube hypertrophy, accompanied by activation of Akt/mammalian target of rapamycin signaling. In addition, Rb1 and Rb2 induced the MyoD-mediated transdifferentiation of the rhabdomyosarcoma cells into myoblasts. Furthermore, co-treatment with Rb1 and Rb2 had synergistically enhanced myoblast differentiation through Akt activation. Conclusion: Rb1 and Rb2 upregulate myotube growth and myogenic differentiation through activating Akt/mammalian target of rapamycin signaling and inducing myogenic conversion of fibroblasts. Thus, our first finding indicates that Rb1 and Rb2 have strong potential as a helpful remedy to prevent and treat muscle atrophy, such as age-related muscular dystrophy.
Kim Jun-Sung;Park Jin Hong;Park Sung-Jin;Kim Hyun Woo;Hua Jin;Cho Hyun Sun;Hwang Soon Kyung;Chang Seung Hee;Tehrani Arash Minai;Cho Myung Haing
Toxicological Research
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제21권4호
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pp.347-353
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2005
Eukaryotic initiation factor 4E (elF4E) is a key element for cap-dependent protein translation controlled by affinity between elF4E and 4E-binding protein 1 (4E-BP1). Rapamycin can also affect protein translation by regulating 4E-BP1 phosphorylation. Tobacco-specific nitrosamine, 4(N-methyl-N-nitrosamino )-1-(3-pyridyl)-1-butanone (NNK) is a strong lung carcinogen, but its precise lung cancer induction mechanism remains unknown. Relative roles of cap-dependent and -independent protein translation in terms of NNK-induced lung carcinogenesis were elucidated using normal human bronchial epithelial cells. NNK concentrations applied in this study did not decrease cell viability. Addition of NNK restored rapamycin-induced decrease of protein synthesis and rapamycin-induced phosphorylation of 4E-BP1, and increased expression levels of mTOR, ERK1/2, p70S6K, and Raf-1 in a concentration-dependent manner. NNK also caused perturbation of normal cell cycle progression. Taken together, NNK might cause toxicity through the combination of restoration of 4E-BP1 phosphorylation and increase of elF4E as well as mTOR protein expression, interruption of Raf1/ERK as well as the cyclin G-associated p53 network. Our data could be applied towards elucidation of the molecular basis for lung cancer treatment.
Objective : The spontaneous intracerebral hemorrhage (ICH) remains a significant cause of mortality and morbidity throughout the world. The purpose of this retrospective study is to develop multiple models for predicting ICH outcomes using machine learning (ML). Methods : Between January 2014 and October 2021, we included ICH patients identified by computed tomography or magnetic resonance imaging and treated with surgery. At the 6-month check-up, outcomes were assessed using the modified Rankin Scale. In this study, four ML models, including Support Vector Machine (SVM), Decision Tree C5.0, Artificial Neural Network, Logistic Regression were used to build ICH prediction models. In order to evaluate the reliability and the ML models, we calculated the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), specificity, sensitivity, accuracy, positive likelihood ratio (PLR), negative likelihood ratio (NLR), diagnostic odds ratio (DOR). Results : We identified 71 patients who had favorable outcomes and 156 who had unfavorable outcomes. The results showed that the SVM model achieved the best comprehensive prediction efficiency. For the SVM model, the AUC, accuracy, specificity, sensitivity, PLR, NLR, and DOR were 0.91, 0.92, 0.92, 0.93, 11.63, 0.076, and 153.03, respectively. For the SVM model, we found the importance value of time to operating room (TOR) was higher significantly than other variables. Conclusion : The analysis of clinical reliability showed that the SVM model achieved the best comprehensive prediction efficiency and the importance value of TOR was higher significantly than other variables.
The TANDEM project is a European initiative funded under the EURATOM program. The project started on September 2022 and has a duration of 36 months. TANDEM stands for Small Modular ReacTor for a European sAfe aNd Decarbonized Energy Mix. Small Modular Reactors (SMRs) can be hybridized with other energy sources, storage systems and energy conversion applications to provide electricity, heat and hydrogen. Hybrid energy systems have the potential to strongly contribute to the energy decarbonization targeting carbon-neutrality in Europe by 2050. However, the integration of nuclear reactors, particularly SMRs, in hybrid energy systems, is a new R&D topic to be investigated. In this context, the TANDEM project aims to develop assessments and tools to facilitate the safe and efficient integration of SMRs into low-carbon hybrid energy systems. An open-source "TANDEM" model library of hybrid system components will be developed in Modelica language which, by coupling, will extend the capabilities of existing tools implemented in the project. The project proposes to specifically address the safety issues of SMRs related to their integration into hybrid energy systems, involving specific interactions between SMRs and the rest of the hybrid systems; new initiating events may have to be considered in the safety approach. TANDEM will study two hybrid systems covering the main trends of the European energy policy and market evolution at 2035's horizon: a district heating network and power supply in a large urban area, and an energy hub serving energy conversion systems, including hydrogen production; the energy hub is inspired from a harbor-like infrastructure. TANDEM will provide assessments on SMR safety, hybrid system operationality and techno-economics. Societal considerations will also be encased by analyzing European citizen engagement in SMR technology safety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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