Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.18
no.1
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pp.69-76
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1998
This study was conducted to construct of the transgenic plants wliich are resistant to oxidative stresses including ozone with B. mpestris cytosolic glutathione reductase cDNA using the binary vector system of Agrobacterium tumefaciens. The 1.8kb B. campestris cytosolic GR cDNA was subcloned into the unique Sma I site of the plant transformation vector pBKSI- I, downstream of the constitutive CaMV 35s promoter and upstream of the nos termination sequence, in place of the uidA (GUS) reporter gene. The resulting plant transformation vector, pBKS-GRI, was introduced into A. tumefaciens LBA4404 by two cycles of tkeze-thaw method. The B. nqus cotyledonary petioles were transformed by the Agrubaferium harboring pBKS-GRI. Transformed shoots were induced and selected on regeneration medium supplemented with kanarnycin. The shoot formation was increased remarkably by addition of Ag$NO_3$, in MS media. The transgenic plants were analyzed for the presence of the B. campestris GR gene by Southern blot analysis and it was confirmed that a foregin gene was stably integrated into the genomes of B. nqus plants.
Heat shock protein 70 (HSP70) is known as molecular chaperone, the fundamental protein participating in various processes, from nascent protein synthesis to protection of proteins during abiotic stresses and developmental programs. However, their biological functions in plants are not yet well known. Here, NtHSP70-1 (AY372069), HSP70 of Nicotiana tabacum induced by heat stress was investigated. To analyze the protective role of NtHSP70-1, transgenic tobacco plants, which constitutively overexpressed NtHSP70-1 as well as contained either the vector alone or having NtHSP70-1 in the antisense orientation, were constructed. The altered NtHSP70-1 levels in plants were confirmed by western blotting and transgenic sense lines exhibited tolerance to heat stress. Seedlings with the constitutively expressed NtHSP70-1 grew as green or healthy plants after heat stress. In contrast, transgenic vector or antisense lines exhibited yellowing of leaves or some delay in growth, which finally led to death. Evaluation of chlorophyll contents of heat-shocked transgenic tobacco seedlings indicated that NtHSP70-1 contributes to thermotolerance by preventing chlorophyll synthesis in plants.
이 논문은 Library Journal V. 106, N. 11 (June 1981) pp. 1172~1174에 실린 Haynes McMullen의 ‘Librarians and The Pursuit of Happiness'를 번역한 것이다. 저자 Haynes Mcmullen은 North Carolina의 Chapel Hill에 있는 North Carolina University의 도서관학교의 도서관학 교수이다. ’Librarians and The Pursuit of Happines'는 원래 Joel M. Lee와 Beth A. Hamilton이 편집한 (Linnet Bks, Shoe String Pr., Hamden, Conn, 1979) As much to Learn as to Teach: Essays in Honor of Lester Asheim에 있는 ‘American Librarians and The Pursuit of Happiness.' 에 실린 것이다.
In collaborative recommendation two models are generally used: the user model and the article model. A user model learns correlation between users preferences and recommends an article based on other users preferences for the article. Similarly, an article model learns correlation between preferences for articles and recommends an article based on the target user's preference for other articles. In this paper, we investigates various combination methods of the user model and the article model for better recommendation performance. They include simple sequential and parallel methods, perceptron, multi-layer perceptron, fuzzy rules, and BKS. We adopt the multi-layer perceptron for training each of the user and article models. The multi-layer perceptron has several advantages over other methods such as the nearest neighbor method and the association rule method. It can learn weights between correlated items and it can handle easily both of symbolic and numeric data. The combined models outperform any of the basic models and our experiments show that the multi-layer perceptron is the most efficient combination method among them.
Seok Yoon KWON;Shin Je KIM;Hyo Jeong HONG;Moon Hi HAN;Chang Ho CHUNG;Ho Sul LEE;Kyung Hee PAEK
Korean Journal of Plant Tissue Culture
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v.21
no.6
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pp.353-356
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1994
Chimeric kappa chain and gamma chain cDNA clones (pCKS2 and pCHS2) of a monoclonal antibody specific for pre-S2 surface antigen of human hepatitis-B virus were ligated into Xbal site of plant expression vector pBKS-1. Plasmid DNA containing each of the chimeric gene were then mobilized from E, coli to Agrobacterium tumefaciens strain LBA4404. The chimeric antibody genes were then introduced into tobacco by Ti plasmid-mediated transformation. The putative Transformants were selected on medium containing kamaycin sulfate. Shoots that formed on shoot induction medium were analyzed by Western blot analysis for the expression of kappa-chain or gamma-chain genes. The Western blot analyses clearly showed that the introduced genes were stably expressed in transgenic plants.
Although the self organizing map (SOM) is widely utilized in such fields of data visualization and topology preserving mapping, since it should have the topology fixed before trained, it has some shortcomings that it is difficult to apply it to practical problems, and classification capability is quite low despite better clustering performance. To overcome these points this paper proposes the dynamic topology preserving self-organizing map(DTSOM) that dynamically splits the output nodes on the map and trains them, and attempts to improve the classification capability by combining multiple DTSOMs K-Winner method has been applied to combine DTSOMs which produces K outputs with winner node selection method. This produces even better performance than the conventional combining methods such as majority voting weighting, BKS Bayesian, Borda, Condorect and reliability sum. DTSOM remedies the shortcoming of determining the topology in advance, and the classification rate increases significantly by combing multiple maps trained with different features. Experimental results with handwritten digit recognition indicate that the proposed method works out to problems of conventional SOM effectively so to improve the classification rate to 98.1%.
Diabetic mellitus (DM) is a carbohydrate metabolic disorder that involves high blood sugar because insulin works abnormally. Type 2 diabetes accounts for most of them. However, diabetes treatments such as GLP-1 and DPP-4 inhibitors commonly caused side effects including gastrointestinal disorders. Grifola frondosa (G. frondosa) revealed various pharmacological effects in recent studies. It has a variety of anti-cancer polysaccharides through host-mediated mechanisms. D-fraction in G. frondosa has apoptotic effects, promoting myeloid cell proliferation and differentiation into granulocytes-macrophages. It has also been shown to reduce the survival rate of breast cancer cells. Though, no further study has been conducted on the specific effects of G. frondosa in the db/db mouse. Therefore, we would like to research the blood glucose improving effect of G. frondosa, a natural material, in type 2 diabetes model mouse, in this study. G. frondosa was administered to the disease model mouse (BKS.Cg-+Leprdb/+Leprdb/OlaHsd) for 8 weeks to monitor weight and blood glucose changes every week. And we evaluated anti-diabetes effects by checking biomarker changes shown through blood. Experiment did not show statistically significant weight differences, but control groups showed significantly higher weight gain than G. frondosa administered groups. We collected blood from the tail veins of the db/db mouse each week. As a result, the lowest blood sugar level was shown in the 500 mg/kg group of G. frondosa. Glucose in the blood was examined with HBA1c, and 7.8% was shown in the 500 mg/kg administration group, lower than in other groups. These results suggest the potential improvements of diabetes in G. frondosa.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.130-132
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2001
신경망을 이용한 추천 기술은 항목이나 사용자간의 가중치를 학습할 수 있고, 자료 유형에 상관없이 데이터 처리가 용이하다. 또한 최근 연구를 통해서 그 우수성이 입증되고 있다. 그러나 사용자간의 상관관계로 추천하는 사용자 신경망 모델과 항목간의 상관관계로 추천하는 항목 신경망 모델이 서로 다른 관점으로 다른 선호도를 제시한 경우에 선택한 모델의 선호도에 따라 시스템의 성능이 좌우된다. 그러므로 효율적이고 성능이 우수한 추천 시스템을 위해 사용자와 항목 신경망 모델의 통합 방법을 제안한다. 두 모델 사이에 우선 순위를 결정하여 통합하는 순차적 통합 방법과 두 모델을 동시에 고려하는 병렬적 통합방법을 제안한다. 그러나 두 통합 방법은 선호도 예측 기준에 있어서 정적이고, 문제에 대한 적응성이 없다. 그러므로 신경망(퍼셉트론, 다층 퍼셉트론)을 이용한 통합 방법을 제안한다. 또한 퍼지의 소속함수를 이용하여 퍼지 추론를 적용한 통합 방법을 제안하고, 패턴 인식 분야에서 사용하는 BKS 방법을 적응하여 두 신경망 모델을 통합하여 실험한다. 본 논문에서는 사용자와 항목 신경망 모델을 통합함으로써 기존의 추천 기술인 연관 규칙과 단일 신경망 모델을 이용한 추천보다 우수함을 보이고 있다.
Although Behavior-Knowledge Space (BKS) method, one of well known decision combination methods, does not need any assumptions in combining the multiple experts, it should theoretically build exponential storage spaces for storing and managing jointly observed K decisions from K experts. That is, combining K experts needs a (K+1)st-order probability distribution. However, it is well known that the distribution becomes unmanageable in storing and estimating, even for a small K. In order to overcome such weakness, it has been studied to decompose a probability distribution into a number of component distributions and to approximate the distribution with a product of the component distributions. One of such previous works is to apply a conditional independence assumption to the distribution. Another work is to approximate the distribution with a product of only first-order tree dependencies or second-order distributions as shown in [1]. In this paper, higher order dependency than the first-order is considered in approximating the distribution and a dependency-based framework is proposed to optimally approximate the (K+1)st-order probability distribution with a product set of dth-order dependencies where ($1{\le}d{\le}K$), and to combine multiple experts based on the product set using the Bayesian formalism. This framework was experimented and evaluated with a standardized CENPARMI data base.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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