This paper considers a method of fast correspondence matching for iterative closest point (ICP) algorithm. In robotics, the ICP algorithm and its variants have been widely used for pose estimation by finding the translation and rotation that best align two point clouds. In computational perspectives, the main difficulty is to find the correspondence point on the reference point cloud to each observed point. Jump-table-based correspondence matching is one of the methods for reducing computation time. This paper proposes a method that corrects errors in an existing jump-table-based correspondence matching algorithm. The criterion activating the use of jump-table is modified so that the correspondence matching can be applied to the situations, such as point-cloud registration problems with highly curved surfaces, for which the existing correspondence-matching method is non-applicable. For demonstration, both hardware and simulation experiments are performed. In a hardware experiment using Hokuyo-10LX LiDAR sensor, our new algorithm shows 100% correspondence matching accuracy and 88% decrease in computation time. Using the F1TENTH simulator, the proposed algorithm is tested for an autonomous driving scenario with 2D range-bearing point cloud data and also shows 100% correspondence matching accuracy.
Park, Sojung;Nam, Eun woo;Kim, Yeeun;Lee, Seohyeon;Kim, Seul I;Yoon, Hyunjin
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제30권11호
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pp.1729-1738
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2020
Salmonellosis is a form of gastroenteritis caused by Salmonella infection. The main transmission route of salmonellosis has been identified as poorly cooked meat and poultry products contaminated with Salmonella. However, in recent years, the number of outbreaks attributed to contaminated raw produce has increased dramatically. To understand how Salmonella adapts to produce, transcriptomic analysis was conducted on Salmonella enterica serovar Virchow exposed to fresh-cut radish greens. Considering the different Salmonella lifestyles in contact with fresh produce, such as motile and sessile lifestyles, total RNA was extracted from planktonic and epiphytic cells separately. Transcriptomic analysis of S. Virchow cells revealed different transcription profiles between lifestyles. During bacterial adaptation to fresh-cut radish greens, planktonic cells were likely to shift toward anaerobic metabolism, exploiting nitrate as an electron acceptor of anaerobic respiration, and utilizing cobalamin as a cofactor for coupled metabolic pathways. Meanwhile, Salmonella cells adhering to plant surfaces showed coordinated upregulation in genes associated with translation and ribosomal biogenesis, indicating dramatic cellular reprogramming in response to environmental changes. In accordance with the extensive translational response, epiphytic cells showed an increase in the transcription of genes that are important for bacterial motility, nucleotide transporter/metabolism, cell envelope biogenesis, and defense mechanisms. Intriguingly, Salmonella pathogenicity island (SPI)-1 and SPI-2 displayed up- and downregulation, respectively, regardless of lifestyles in contact with the radish greens, suggesting altered Salmonella virulence during adaptation to plant environments. This study provides molecular insights into Salmonella adaptation to plants as an alternative environmental reservoir.
Rumen microbiology research has undergone several evolutionary steps: the isolation and nutritional characterization of readily cultivated microbes; followed by the cloning and sequence analysis of individual genes relevant to key digestive processes; through to the use of small subunit ribosomal RNA (SSU rRNA) sequences for a cultivation-independent examination of microbial diversity. Our knowledge of rumen microbiology has expanded as a result, but the translation of this information into productive alterations of ruminal function has been rather limited. For instance, the cloning and characterization of cellulase genes in Escherichia coli has yielded some valuable information about this complex enzyme system in ruminal bacteria. SSU rRNA analyses have also confirmed that a considerable amount of the microbial diversity in the rumen is not represented in existing culture collections. However, we still have little idea of whether the key, and potentially rate-limiting, gene products and (or) microbial interactions have been identified. Technologies allowing high throughput nucleotide and protein sequence analysis have led to the emergence of two new fields of investigation, genomics and proteomics. Both disciplines can be further subdivided into functional and comparative lines of investigation. The massive accumulation of microbial DNA and protein sequence data, including complete genome sequences, is revolutionizing the way we examine microbial physiology and diversity. We describe here some examples of our use of genomics- and proteomics-based methods, to analyze the cellulase system of Ruminococcus flavefaciens FD-1 and explore the genome of Ruminococcus albus 8. At Illinois, we are using bacterial artificial chromosome (BAC) vectors to create libraries containing large (>75 kbases), contiguous segments of DNA from R. flavefaciens FD-1. Considering that every bacterium is not a candidate for whole genome sequencing, BAC libraries offer an attractive, alternative method to perform physical and functional analyses of a bacterium's genome. Our first plan is to use these BAC clones to determine whether or not cellulases and accessory genes in R. flavefaciens exist in clusters of orthologous genes (COGs). Proteomics is also being used to complement the BAC library/DNA sequencing approach. Proteins differentially expressed in response to carbon source are being identified by 2-D SDS-PAGE, followed by in-gel-digests and peptide mass mapping by MALDI-TOF Mass Spectrometry, as well as peptide sequencing by Edman degradation. At Ohio State, we have used a combination of functional proteomics, mutational analysis and differential display RT-PCR to obtain evidence suggesting that in addition to a cellulosome-like mechanism, R. albus 8 possesses other mechanisms for adhesion to plant surfaces. Genome walking on either side of these differentially expressed transcripts has also resulted in two interesting observations: i) a relatively large number of genes with no matches in the current databases and; ii) the identification of genes with a high level of sequence identity to those identified, until now, in the archaebacteria. Genomics and proteomics will also accelerate our understanding of microbial interactions, and allow a greater degree of in situ analyses in the future. The challenge is to utilize genomics and proteomics to improve our fundamental understanding of microbial physiology, diversity and ecology, and overcome constraints to ruminal function.
Silwal, Prashanta;Lee, Mi-Nam;Lee, Choong-Jae;Hong, Jang-Hee;NamGung, Uk;Lee, Zee-Won;Kim, Jinhyun;Lim, Kyu;Kweon, Gi Ryang;Park, Jong Il;Park, Seung Kiel
The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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제16권6호
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pp.393-398
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2012
Mast cells are involved in allergic responses, protection against pathogens and autoimmune diseases. Dexamethasone (Dex) and other glucocorticoids suppress $Fc{\varepsilon}RI$-mediated release of inflammatory mediators from mast cells. The inhibition mechanisms were mainly investigated on the downstream signaling of Fc receptor activations. Here, we addressed the effects of Dex on Fc receptor expressions in rat mast cell line RBL-2H3. We measured mRNA levels of Fc receptors by real-time PCR. As expected, Dex decreased the mRNA levels of activating Fc receptor for IgE ($Fc{\varepsilon}R$) I and increased the mRNA levels of the inhibitory Fc receptor for IgG $Fc{\gamma}RIIb$. Interestingly, Dex stimulated transcriptions of other activating receptors such as Fc receptors for IgG ($Fc{\gamma}R$) I and $Fc{\gamma}RIII$. To investigate the mechanisms underlying transcriptional regulation, we employed a transcription inhibitor actinomycin D and a translation inhibitor cycloheximide. The inhibition of protein synthesis without Dex treatment enhanced $Fc{\gamma}RI$ and $Fc{\gamma}RIII$ mRNA levels potently, while $Fc{\varepsilon}RI$ and $Fc{\gamma}RIIb$ were minimally affected. Next, we examined expressions of the Fc receptors on cell surfaces by the flow cytometric method. Only $Fc{\gamma}RIIb$ protein expression was significantly enhanced by Dex treatment, while $Fc{\gamma}RI$, $Fc{\gamma}RIII$ and $Fc{\varepsilon}RI$ expression levels were marginally changed. Our data showed, for the first time, that Dex regulates Fc receptor expressions resulting in augmentation of the inhibitory receptor $Fc{\gamma}RIIb$.
Introduction: GTPases known as translation factor play a vital role as ribosomal subunit assembly chaperone. The bacterial Obg proteins ($Spo{\underline{0B}}$-associated ${\underline{G}}TP$-binding protein) belong to the subfamily of P-loop GTPase proteins and now it is considered as one of the new target for antibacterial drug. The majority of bacterial Obgs have been commonly found to be associated with ribosome, implying that these proteins may play a fundamental role in ribosome assembly or maturation. In addition, one of the experimental evidences suggested that Bacillus subtilis Obg (BsObg) protein binds to the L13 ribosomal protein (BsL13) which is known to be one of the early assembly proteins of the 50S ribosomal subunit in Escherichia coli. In order to investigate binding mode between the BsObg and the BsL13, protein-protein docking simulation was carried out after generating 3D structure of the BsL13 structure using homology modeling method. Materials and Methods: Homology model structure of BsL13 was generated using the EcL13 crystal structure as a template. Protein-protein docking of BsObg protein with ribosomal protein BsL13 was performed by DOT, a macro-molecular docking software, in order to predict a reasonable binding mode. The solvated energy minimization calculation of the docked conformation was carried out to refine the structure. Results and Discussion: The possible binding conformation of BsL13 along with activated Obg fold in BsObg was predicted by computational docking study. The final structure is obtained from the solvated energy minimization. From the analysis, three important H-bond interactions between the Obg fold and the L13 were detected: Obg:Tyr27-L13:Glu32, Obg:Asn76-L13:Glu139, and Obg:Ala136-L13:Glu142. The interaction between the BsObg and BsL13 structures were also analyzed by electrostatic potential calculations to examine the interface surfaces. From the results, the key residues for hydrogen bonding and hydrophobic interaction between the two proteins were predicted. Conclusion and Prospects: In this study, we have focused on the binding mode of the BsObg protein with the ribosomal BsL13 protein. The interaction between the activated Obg and target protein was investigated with protein-protein docking calculations. The binding pattern can be further used as a base for structure-based drug design to find a novel antibacterial drug.
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