Background: Korean Red Ginseng extract (KRG, Panax ginseng Meyer) and its constituents have been used for treating diabetes. However, in diet-induced obese mice, it is unclear whether KRG can enhance the glucose-lowering action of rosiglitazone (ROSI), a peroxisome proliferator-activated receptor gamma synthetic activator. Methods: Oral glucose tolerance tests (oGTTs) were performed after 4 days of treatment with a vehicle (CON), KRG [500 mg/kg body weight (b.w.)], ROSI (3.75 mg/kg b.w, 7.5 mg/kg b.w, and 15 mg/kg b.w.), or ROSI and KRG (RK) in obese mice on a high-fat diet. Adipose tissue morphology, crown-like structures (CLSs), and inflammation were compared by hematoxylin-eosin staining or quantitative reverse transcription polymerase chain reaction. Results: The area under the glucose curve (AUC) was significantly lower in the RK group (15 mg/kg b.w. and 500 mg/kg b.w. for ROSI and KRG, respectively) than in the CON group. There was no significant difference in the AUC between the CON and the other groups. Furthermore, the AUC was significantly lower in the RK group than in the ROSI group. The expression of the Ccl2 gene and the number of CLSs were significantly reduced in the RK group than in the CON group. Conclusion: Our results show a potential enhancement of ROSI-induced improvement of glucose regulation by the combined treatment with KRG.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1722-1737
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2019
We developed an insider threat detection model to be used by organizations that repeat tasks at regular intervals. The model identifies the best combination of different feature selection algorithms, unsupervised learning algorithms, and standard scores. We derive a model specifically optimized for the organization by evaluating each combination in terms of accuracy, AUC (Area Under the Curve), and TPR (True Positive Rate). In order to validate this model, a four-year log was applied to the system handling sensitive information from public institutions. In the research target system, the user log was analyzed monthly based on the fact that the business process is processed at a cycle of one year, and the roles are determined for each person in charge. In order to classify the behavior of a user as abnormal, the standard scores of each organization were calculated and classified as abnormal when they exceeded certain thresholds. Using this method, we proposed an optimized model for the organization and verified it.
The purpose of the present study was to evaluate the bioequivalence of two donepezil tablets, $Aricept^{TM}$ tablet (Dae Woong Pharm. Co., Ltd., Korea, reference drug) and $Donpezil^{TM}$ tablet (Dong Wha Pharm. Ind. Co., Ltd., Korea, test drug), according to the guidelines of Korea Food and Drug Administration (KFDA). Twenty-four healthy male Korean volunteers received one tablet containing donepezil hydorchloride 10 mg in a $2{\times}2$ crossover study. There was a three-week washout period between the doses. Plasma concentrations of donepezil were monitored by an LC-MS/MS far over a period of 240 hr after the administration. $AUC_t$, (the area under the plasma concentration-time curve from time zero to 240 hr) was calculated by the linear trapezoidal rule method. $C_{max}$ (maximum plasma drug concentration) and $T_{max}$ (time to reach $C_{max}$)were compiled from the plasma concentration-time data. Analysis of variance was carried out using logarithmically transformed $AUC_t$ and $C_{max}$, No significant sequence effects were found for all of the bioavailability parameters indicating that the crossover design was properly performed. The 90% confidence intervals of the $AUC_t$ and $C_{max}$ were log 0.95${\sim}$log 1.03 and log 0.94${\sim}$log 1.08, respectively. These values were within the acceptable bioequivalence intervals of log 0.80${\sim}$log 1.25. Taken together, our study demonstrated the bioequivalence of $Aricept^{TM}$ and $Donpezil^{TM}$ with respect to the rate and extent of absorption.
Purpose: This systematic review and meta-analysis assessed the diagnostic accuracy of imaging examinations for the detection of peri-implant bone defects and compared the diagnostic accuracy between titanium (Ti) and zirconium dioxide (ZrO2) implants. Materials and Methods: Six online databases were searched, and studies were selected based on eligibility criteria. The studies included in the systematic review underwent bias and applicability assessment using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies 2 (QUADAS-2) tool and a random-effect meta-analysis. Summary receiver operating characteristic (sROC) curves were constructed to compare the effect of methodological differences in relation to the variables of each group. Results: The search strategy yielded 719 articles. Titles and abstracts were read and 61 studies were selected for full-text reading. Among them, 24 studies were included in this systematic review. Most included studies had a low risk of bias (QUADAS-2). Cone-beam computed tomography (CBCT) presented sufficient data for quantitative analysis in ZrO2 and Ti implants. The meta-analysis revealed high levels of inconsistency in the latter group. Regarding sROC curves, the area under the curve (AUC) was larger for the overall Ti group (AUC=0.79) than for the overall ZrO2 group (AUC=0.69), but without a statistically significant difference between them. In Ti implants, the AUCs for dehiscence defects(0.73) and fenestration defects(0.87) showed a statistically significant difference. Conclusion: The diagnostic accuracy of CBCT imaging in the assessment of peri-implant bone defects was similar between Ti and ZrO2 implants, and fenestration was more accurately diagnosed than dehiscence in Ti implants.
Although acebutolol (ABT) is almost completely absorbed in the gastrointestinal (Gl) tract, oral bioavailability of the drug is low due to extensive first-pass metabolism in the Gl tract and liver. In the present study, bioavailability and pharmacokinetics of ABT was studied in bile duct-bypassed rabbits after oral administration. For ABT the time to reach the plasma peak (T$_{max}$) and mean resident time (MRT) were increased by the treatment. For diacetolol (DAT), a metabolite of ABT area under the plasma concentration-time curve (AUC), T$_{max}$ and plasma half-life were increased by the treatment. These results indicate that oral bioavailability of ABT is associated with the enterohepatic recycling of bile juice components.nts.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권2호
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pp.103-109
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2015
In this paper, a novel method for the classification of term and preterm birth is proposed based on time-frequency analysis of electrohysterogram (EHG) using multivariate empirical mode decomposition (MEMD). EHG is a promising study for preterm birth prediction, because it is low-cost and accurate compared to other preterm birth prediction methods, such as tocodynamometry (TOCO). Previous studies on preterm birth prediction applied prefilterings based on Fourier analysis of an EHG, followed by feature extraction and classification, even though Fourier analysis is suboptimal to biomedical signals, such as EHG, because of its nonlinearity and nonstationarity. Therefore, the proposed method applies prefiltering based on MEMD instead of Fourier-based prefilters before extracting the sample entropy feature and classifying the term and preterm birth groups. For the evaluation, the Physionet term-preterm EHG database was used where the proposed method and Fourier prefiltering-based method were adopted for comparative study. The result showed that the area under curve (AUC) of the receiver operating characteristic (ROC) was increased by 0.0351 when MEMD was used instead of the Fourier-based prefilter.
An understanding of quality attributes is relevant for the software organization to deliver high software reliability. An empirical assessment of metrics to predict the quality attributes is essential in order to gain insight about the quality of software in the early phases of software development and to ensure corrective actions. In this paper, we predict a model to estimate fault proneness using Object Oriented CK metrics and QMOOD metrics. We apply one statistical method and six machine learning methods to predict the models. The proposed models are validated using dataset collected from Open Source software. The results are analyzed using Area Under the Curve (AUC) obtained from Receiver Operating Characteristics (ROC) analysis. The results show that the model predicted using the random forest and bagging methods outperformed all the other models. Hence, based on these results it is reasonable to claim that quality models have a significant relevance with Object Oriented metrics and that machine learning methods have a comparable performance with statistical methods.
Wiharto, Wiharto;Suryani, Esti;Setyawan, Sigit;Putra, Bintang PE
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권1호
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pp.31-40
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2022
Coronary heart disease (CHD) is a comorbidity of COVID-19; therefore, routine early diagnosis is crucial. A large number of examination attributes in the context of diagnosing CHD is a distinct obstacle during the pandemic when the number of health service users is significant. The development of a precise machine learning model for diagnosis with a minimum number of examination attributes can allow examinations and healthcare actions to be undertaken quickly. This study proposes a CHD diagnosis model based on feature selection, data balancing, and ensemble-based classification methods. In the feature selection stage, a hybrid SVM-GA combined with fast correlation-based filter (FCBF) is used. The proposed system achieved an accuracy of 94.60% and area under the curve (AUC) of 97.5% when tested on the z-Alizadeh Sani dataset and used only 8 of 54 inspection attributes. In terms of performance, the proposed model can be placed in the very good category.
The purpose of the present study was to evaluate the bioequivalence of two topiramate tablets, Topamax tablet (Janssen Korea. Co., Ltd., Seoul, Korea, reference drug) and Topamin tablet (Myungmoon Pharm. Co., Ltd., Seoul, Korea, test drug), according to the guidelines of Korea Food and Drug Administration (KFDA). Twenty-four healthy male Korean volunteers received one tablet at the dose of 100 mg topiramate in a $2{\times}2$ crossover study. There were two-weeks washout period between the doses. Plasma concentrations of topiramate were monitored by an LC-MS/MS for over a period of 96 hr after administration. $AUC_t$ (the area under the plasma concentration-time curve from time zero to 96 hr) was calculated by the linear trapezoidal rule method. $C_{max}$ (maximum plasma drug concentration) and $T_{max}$ (time to reach $C_{max}$) were compiled from the plasma concentration-time data. Analysis of variance (ANOVA) was carried out using logarithmically transformed $AUC_t$ and $C_{max}$. The 90% confidence intervals of the $AUC_t$, ratio and the $C_{max}$ ratio for Topamin/Topamax were $\log0.88{\sim}\log1.02$ and $\log0.87{\sim}\log1.03$, respectively. These values were within the acceptable bioequivalence intervals of $\log0.80{\sim}\log1.25$. Taken together, our study demonstrated the bioequivalence of Topamax and Topamin with respect to the rate and extent of absorption.
A sensitive and specific liquid chromatographic method coupled with tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) was developed for the analysis of ambroxol (active moiety of acebrophylline). After acetonitrile precipitation of proteins from plasma samples, ambroxol and the domperidone (internal standard, IS) were eluted on a C18 column. The isocratic mobile phase was consisted of 10 mM ammonium acetate and methanol (10 : 90, v/v), with flow rate at 0.2 mL/min. A tandem mass spectrometer, as detector, was used for quantitative analysis in positive mode by a multiple reaction monitoring mode to monitor the m/z 379.2${\rightarrow}$264.0 and the m/z 426.2${\rightarrow}$175.1 transitions for ambroxol and the IS, respectively. Twenty four healthy Korean male subjects received two capsules (100 mg ${\times}$ 2) of either the test or the reference formulation of acebrophylline HCl in a 2 ${\times}$ 2 crossover study, this was followed by a 1week washout period between either formulation. $AUC_{0-t}$ (the area under the plasma concentration-time curve) was calculated by the linear trapezoidal rule. $C_{max}$ (maximum plasma drug concentration) and $T_{max}$ (time to reach $C_{max}$) were compiled from the plasma concentration-time data. The 90% confidence intervals for the log transformed data were acceptable range of log 0.8 to log 1.25 (e.g., log 0.8964 - log 0.9910 for $AUC_{0-t}$ log 0.8690 - log 1.0750 for $C_{max}$). The major parameters, $AUC_{0-t}$ and $C_{max}$ met the criteria of Korea Food and Drug Administration for bioequivalence indicating that Acephyll$^{(R)}$ capsule (test) is bioequivalent to Surfolase$^{(R)}$ capsule (reference).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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