The small GTPase RhoA has been studied extensively for its role in actin dynamics. In this study, multiple bioinformatics tools were applied cooperatively to the microarray dataset GSE64714 to explore previously unidentified functions of RhoA. Comparative gene expression analysis revealed 545 differentially expressed genes in RhoA-null cells versus controls. Gene set enrichment analysis (GSEA) was conducted with three gene set collections: (1) the hallmark, (2) the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway, and (3) the Gene Ontology Biological Process. GSEA results showed that RhoA is related strongly to diverse pathways: cell cycle/growth, DNA repair, metabolism, keratinization, response to fungus, and vesicular transport. These functions were verified by heatmap analysis, KEGG pathway diagramming, and direct acyclic graphing. The use of multiple gene set collections restricted the leakage of information extracted. However, gene sets from individual collections are heterogenous in gene element composition, number, and the contextual meaning embraced in names. Indeed, there was a limit to deriving functions with high accuracy and reliability simply from gene set names. The comparison of multiple gene set collections showed that although the gene sets had similar names, the gene elements were extremely heterogeneous. Thus, the type of collection chosen and the analytical context influence the interpretation of GSEA results. Nonetheless, the analyses of multiple collections made it possible to derive robust and consistent function identifications. This study confirmed several well-described roles of RhoA and revealed less explored functions, suggesting future research directions.
Nuclear safety-related underground liquid storage tanks, such as those used to store fuel for emergency diesel generators, are critical components for safety of hundreds of existing nuclear power plants (NPP) worldwide. Since most of those NPP will continue to operate for decades, a beyond design base (BDB) seismic screening of safety-related underground tanks in those NPP is beneficial and essential to public safety. The analytical methodology for buried tank subjected to seismic effect, including a BDB seismic evaluation, needs to consider both soil-structure and fluid-structure interaction effects. Comprehensive analysis of such a soil-structure-fluid system is costly and time consuming, often subjected to availability of state-of-art finite element tools. Simple, but practically and reasonably accurate techniques for seismic evaluation of underground liquid storage tanks have not been established. In this study, a mechanics based solution is proposed for the evaluation of a cylindrical underground liquid storage tank using hand calculation methods. For validation, a practical example of two underground diesel fuel tanks in an existing nuclear power plant is presented and application of the proposed method is confirmed by using published results of the computer-aided System for Analysis of Soil Structural Interaction (SASSI). The proposed approach provides an easy to use tool for BDB seismic assessment prior to making decision of applying more costly technique by owner of the nuclear facility.
Junaid, Muhammad;Lee, Aejin;Kim, Jaehyung;Park, Tae Jun;Lim, Su Bin
Molecules and Cells
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제45권9호
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pp.610-619
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2022
Cellular senescence plays a paradoxical role in tumorigenesis through the expression of diverse senescence-associated (SA) secretory phenotypes (SASPs). The heterogeneity of SA gene expression in cancer cells not only promotes cancer stemness but also protects these cells from chemotherapy. Despite the potential correlation between cancer and SA biomarkers, many transcriptional changes across distinct cell populations remain largely unknown. During the past decade, single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) technologies have emerged as powerful experimental and analytical tools to dissect such diverse senescence-derived transcriptional changes. Here, we review the recent sequencing efforts that successfully characterized scRNA-seq data obtained from diverse cancer cells and elucidated the role of senescent cells in tumor malignancy. We further highlight the functional implications of SA genes expressed specifically in cancer and stromal cell populations in the tumor microenvironment. Translational research leveraging scRNA-seq profiling of SA genes will facilitate the identification of novel expression patterns underlying cancer susceptibility, providing new therapeutic opportunities in the era of precision medicine.
There are many types of spring blossoms on the Daedeok campus of Chungnam National University (CNU) at the area of 1,600,000 square meters. As an assignment for the class of Analytical Chemistry I for second-year undergraduate students, 2021, flower petals collected from various floral groups (Korean azalea, Korean forsythia, Dilatata lilac, Lilytree, Lily magnolia, and Prunus yedoensis) were analyzed using headspace extraction coupled to gas chromatography-mass spectrometry (HS-GC-MS) to study the aromatic profiles and fragrance compounds of each sample group. Various types of compounds associated with the aroma profiles were detected, including saturated alcohols and aldehydes (ethanol, 1-hexanol, and nonanal), terpenes (limonene, pinene, and ocimene), and aromatic compounds (benzyl alcohol, benzaldehyde). The different contribution of these compounds for each floral type was visualized using statistical tools and classification models based on principal component analysis with high reliability (R2 = 0.824, Q2 = 0.616). These results showed that HS-GC-MS with statistical analysis is a powerful method to characterize the volatile aromatic profile of biological specimens.
Dmitry A., Tarasov;Andrey G., Tyagunov;Oleg B., Milder
Advances in aircraft and spacecraft science
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제9권5호
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pp.367-375
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2022
Modeling the properties of complex alloys such as nickel superalloys is an extremely challenging scientific and engineering task. The model should take into account a large number of uncorrelated factors, for many of which information may be missing or vague. The individual contribution of one or another chemical element out of a dozen possible ligants cannot be determined by traditional methods. Moreover, there are no general analytical models describing the influence of elements on the characteristics of alloys. Artificial neural networks are one of the few statistical modeling tools that can account for many implicit correlations and establish correspondences that cannot be identified by other more familiar mathematical methods. However, such networks require careful tuning to achieve high performance, which is time-consuming. Data preprocessing can make model training much easier and faster. This article focuses on combining physics-based deep network configuration and input data engineering to simulate the solvus temperature of nickel superalloys. The used deep artificial neural network shows good simulation results. Thus, this method of numerical simulation can be easily applied to such problems.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1231-1236
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2005
Global construction projects manifest more risks than do other industries. Often, firms doing business in construction markets find these risks intimidating. To secure corresponding profits, many global contractors attempt to forecast the effects of risks and establish risk management strategies. However, one key problem with present-day risk management methods is that they are basically analytical or mathematical-oriented approaches which are not easy to adopt in real business. Based on preliminary investigations and evaluations of current tools, this research elicits more practical algorithms for risk checklist by constructing risk scenarios over the whole period of project execution. For the application of the algorithms, a "SE/RF" (Source-Event/Regular-Floating) checklist is suggested, which sorts out risk sources and their subsequent events, as well as dividing various risk factors into either regular or floating categories. In addition, the "PIS" (Probability-Impact-Significance) method is introduced, in place of traditional "PI" (Probability-Impact) methods, by adding the additional criterion of "risk significance" to determine the degree of risk exposure in a more realistic way. As a result, we draw the significant finding that the "PIS" method presents a closer evaluation regarding degree of risk exposure as compared to the level of expert judgments than those from traditional methods. Finally, we provide an integrated procedure for international project risk management with all of the research achievements being incorporated.
Osama Mohamed Ahmed Salem;Noheir Taha Hassan Mohamed
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권1호
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pp.169-186
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2023
The research aimed to identify the effectiveness of an educational program using 3D glasses as a technological innovation on academic achievement and attitude towards elearning in science in the preparatory stage. The research relied on the analytical descriptive approach and the semi-experimental approach. The research tools were the achievement test and the scale of attitude towards e-learning. An educational program was designed and produced using 3D glasses. The study sample consisted of 60 students from the second grade in the preparatory stage at the Rural Jeddah School. The research concluded to the following results: There was a satistically sigificant difference at the level of sig. (0.05) among the -mean scores of the experiemtal and control group students in the post assessment atthe level of achievement in favor of the experiemental group and therewas a satistically sigificant difference at the level of sig. (0.05) among mean scores of the experiemtal and control group students in the post assessment at the level of attitude towards e-learning in favor of the experiemental group. And it was found that the positive effect of the 3D educational program for improving the level of achievement and the attitude towards e-learning for the students. The program allowed the experimental group students to practice self-learning, interaction, and achievement according to the individual differences among them.
Purpose - Burnouts cause the workers to quit their jobs because with the heavy workloads that the employees get subjected to, they feel that they have little control over what they have to accomplish in the workplace. The purpose of this research is to provide adequate solutions using brief consultation process, reducing negative psychological factors. Research design, Data, and methodology - The current research conducted the 'Qualitative Content Analysis' (QCA), which is one of the most employed analytical tools; it has been used widely all over the globe in various research applications in library science and information. Primarily, this analysis is often used as a method in the quantitative tool until the recent decade. Result - Based on ultimate systematic literature analysis, excessive workloads can get addressed by finding proper solutions to the issues of depression, anxiety, irritability, and discouragement. The solutions are (1) Combating Excessive Workloads using Effective Employee Selection, (2) Employee Effective training, and (3) Job redesigning. Conclusion - Selecting or recruiting employees that have skills for the given job also makes it possible for the organization to run its employees effectively and with minimal cases of workload as an organization understands the capabilities and capacities of workload an employee can complete.
The shape of an airfoil is a critical factor in determining aerodynamic characteristics such as lift and drag. Aerodynamic properties of an airfoil have a decisive impact on the performance of various engineering applications, including airplane wings and wind turbine blades. Therefore, it is essential to analyze the aerodynamic characteristics of airfoils. Various analytical tools such as experiments, computational fluid dynamics, and Xfoil are used to perform these analyses, but each tool has its limitation. In this study, airfoil parameterization, image recognition, and artificial intelligence are combined to overcome these limitations. Image and coordinate data are collected from the UIUC airfoil database. Airfoil parameterization is performed by recognizing images from image data to build a database for deep learning. Trained model can predict the aerodynamic characteristics not only of airfoil images but also of sketches. The mean absolute error of untrained data is 0.0091.
The implementation of ESG practices in the fashion industry has been accelerating, and its significance has been growing across all industries. This paper aims to examine the strategies for ESG implementation in domestic fashion brands and analyze how ESG principles are applied in the context of domestic conscious fashion. To analyze conscious fashion as a means of ESG implementation, the evaluation criteria of ESG from the Textile Fashion Policy Research Institute were utilized as analytical tools. As a result, five categories of domestic conscious fashion emerged: animal-free vegan fashion, eco-friendly plant-based vegan materials, upcycled fashion, regenerated fiber fashion utilizing waste materials, and fair trade fashion. The characteristics of these ESG practices in conscious fashion were identified with four key features. Firstly, the adoption of environmentally friendly materials demonstrates a tendency towards resource conservation, minimizing environmental degradation, and protecting ecosystems. Secondly, technology-driven circular practices are predominant in vegan and upcycled types, evident in the development of fashion materials and secondhand content. Thirdly, design practices based on scarcity incorporate characteristics of upcycling and fair trade. Lastly, the practices of social and ethical values underlie the philosophies of three types of conscious fashion. With the acceleration of ESG practices in the fashion industry and the increasing importance thereof, it is expected that domestic conscious fashion in South Korea will diversify in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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