MicroRNAs (miRs) are a family of small noncoding RNAs that regulate gene expression by targeting mRNAs in a sequence specific manner, inducing translational repression or mRNA degradation. In this paper we have first analyzed by microarray the miR-profile in erythroid precursor cells from one normal and two thalassemic patients expressing different levels of fetal hemoglobin (one of them displaying HPFH phenotype). The microarray data were confirmed by RT-PCR analysis, and allowed us to identify miR-210 as an highly expressed miR in the erythroid precursor cells from the HPFH patient. When RT-PCR was performed on mithramycin-induced K562 cells and erythroid precursor cells, miR-210 was found to be induced in time-dependent and dose-dependent fashion, together with increased expression of the fetal $\gamma$-globin genes. Altogether, the data suggest that miR-210 might be involved in increased expression of $\gamma$-globin genes in differentiating erythroid cells.
The percentage of moisture content in rice before harvest is crucial to reduce the economic loss in terms of yield, quality and drying cost. This paper discusses the application of artificial neural network (ANN) in developing a reliable prediction model using the low altitude fixed-wing unmanned air vehicle (UAV) based reflectance value of green, red, and NIR and statistical moisture content data. A comparison between the actual statistical data and the predicted data was performed to evaluate the performance of the model. The correlation coefficient (R) is 0.862 and the mean absolute percentage error (MAPE) is 0.914% indicate a very good accuracy of the model to predict the moisture content in rice before harvest. The model predicted values are matched well with the measured values($R^2=0.743$, and Nash-Sutcliffe Efficiency = 0.730). The model results are very promising and show the reliable potential to predict moisture content with the error of prediction less than 7%. This model might be potentially helpful for the rice production system in the field of precision agriculture (PA).
The explosive growth of next-generation sequencing data has resulted in ultra-large-scale datasets and ensuing computational problems. In Korea, the amount of genomic data has been increasing rapidly in the recent years. Leveraging these big data requires researchers to use large-scale computational resources and analysis pipelines. A promising solution for addressing this computational challenge is cloud computing, where CPUs, memory, storage, and programs are accessible in the form of virtual machines. Here, we present a cloud computing-based system, Bio-Express, that provides user-friendly, cost-effective analysis of massive genomic datasets. Bio-Express is loaded with predefined multi-omics data analysis pipelines, which are divided into genome, transcriptome, epigenome, and metagenome pipelines. Users can employ predefined pipelines or create a new pipeline for analyzing their own omics data. We also developed several web-based services for facilitating downstream analysis of genome data. Bio-Express web service is freely available at https://www. bioexpress.re.kr/.
Purpose: Although previous studies have performed on-farm evaluations for the control of airborne diseases such as foot-and-mouth disease (FMD) and influenza, disease control during the process of livestock and manure transportation has not been investigated thoroughly. The objective of this study is to predict common patterns of livestock-vehicle movement. Methods: Global positioning system (GPS) data collected during 2012 and 2013 from livestock vehicles on Jeju Island, South Korea, were analyzed. The GPS data included the coordinates of moving vehicles according to the time and date as well as the locations of livestock farms and manure-keeping sites. Data from 2012 were added to Esri software ArcGIS 10.1 and two approaches were adopted for predicting common vehicle-movement patterns, i.e., point-density and Euclidean-distance tools. To compare the predicted patterns with actual patterns for 2013, the same analysis was performed on the actual data. Results: When the manure-keeping sites and livestock farms were the same in both years, the common patterns of 2012 and 2013 were similar; however, differences arose in the patterns when these sites were changed. By using the point-density tool and Euclidean-distance tool, the average similarity between the predicted and actual common patterns for the three vehicles was 80% and 72%, respectively. Conclusions: From this analysis, we can determine common patterns of livestock vehicles using previous year's data. In the future, to obtain more accurate results and to devise a model for predicting patterns of vehicle movement, more dependent and independent variables will be considered.
Recently, great demands are rising around the globe for monitoring and studying of long-term ecological changes. To go with the stream, many researchers in South Korea have attempted to share and integrate ecological data for practical use. Although some achievements were made in the meantime, we still have to overcome a big obstacle that existing ecological data in South Korea are mostly spread all over the country in various formats of computer files. In this study, we aim to handle the situation by developing a semi-automatic data conversion tool for Korean ecological data standardization, based on some predefined protocols for ecological data collection and management. The current implementation of this tool works on only five species (libythea celtis, spittle bugs, mosquitoes, pinus, and quercus mongolica), helping data managers to quickly and efficiently obtain a standardized format of ecological data from raw collection data. With this tool, the procedure of data conversion is divided into four steps: data file and protocol selection step, species selection step, attribute mapping step, and data standardization step. To find the usability of this tool, we utilized it to conduct the standardization of raw five species data collected from six different observatory sites of Korean National Parks. As a result, we could obtain a common form of standardized data in a relatively short time. With the help of this tool, various ecological data could be easily integrated into the nationwide common platform, providing broad applicability towards solving many issues in ecological and environmental system.
In this paper the authors provide comparative evaluation of current research that used liquefaction and pyrolysis method for bio-oil production from various types of biomass. This paper review the resources of biomass, composition of biomass, properties of bio-oil from various biomass and also the utilizations of bio-oil in industry. The primary objective of this review article is to gather all recent data about production of bio-oil by using liquefaction and pyrolysis method and their yield and properties from different types of biomass from previous research. Shortage of fossil fuels as well as environmental concern has encouraged governments to focus on renewable energy resources. Biomass is regarded as an alternative to replace fossil fuels. There are several thermo-chemical conversion processes used to transform biomass into useful products, however in this review article the focus has been made on liquefaction and pyrolysis method because the liquid obtained which is known as bio-oil is the main interest in this review article. Bio-oil contains hundreds of chemical compound mainly phenol groups which make it suitable to be used as a replacement for fossil fuels.
In this research, combustion and spray characteristics were investigated experimentally in a constant volume chamber by applying bio-diesel fuel to a common-rail system in which precise control is available for utilizing environmentally friendly properties of bio-diesel fuel. The experiment was conducted at fuel temperatures $20^{\circ}C$ and $-20^{\circ}C$ to investigate combustion characteristics of bio-diesel fuel provoking problems in fluidity specially in a low temperature. For the visualization, the experiment was carried out under various conditions of ambient pressure, injection pressure and fuel temperature. The test was made by three different types of diesel fuels, conventional diesel, BD20 and BD100. In summary, this research aims to investigate combustion characteristics in the application of bio-diesel fuels and compare the results with performance of conventional diesel fuel. This experimental data may provide fundamentals of spray and combustion of bio-diesel fuels at a low temperature and contribute to the development of bio-diesel engines in future.
Purpose: Phytosanitary irradiation treatment can effectively control regulated pests while maintaining produce quality. The objective of this study was to establish the best irradiation treatment for mangosteen, a popular tropical fruit, using a Monte Carlo simulation. Methods: Magnetic resonance image (MRI) data were used to generate a 3-D geometry to simulate dose distributions in a mangosteen using a radiation transport code (MCNP5). Microsoft Excel with visual basic application (VBA) was used to divide the image data into seed, flesh, and rind. Radiation energies used for the simulation were 10 MeV (high-energy) and 1.35 MeV (low-energy) for the electron beam, 5 MeV for X-rays, and 1.25 MeV for gamma rays from Co-60. Results: At 5 MeV X-rays and 1.25 MeV gamma rays, all areas (seeds, flesh, and rind) were irradiated ranging from 0.3 ~ 0.7 kGy. The average doses decreased as the number of fruit increased. For a 10 MeV electron beam, the dose distribution was biased: the dose for the rind where the electrons entered was $0.45{\pm}0.03$ kGy and the other side was $0.24 {\pm}0.10$ kGy. Use of an electron kinetic energy absorber improved the dose distribution in mangosteens. For the 1.35 MeV electron beam, the dose was shown only in the rind on the irradiated side; no significant dose was found in the flesh or seeds. One rotation of the fruit while in front of the beam improved the dose distribution around the entire rind. Conclusion: These results are invaluable for determining the ideal irradiation conditions for phytosanitary irradiation treatment of tropical fruit.
Kim, Whee-Moon;Kim, Chaeyoung;Cho, Jaepil;Hur, Jina;Song, Wonkyong
Ecology and Resilient Infrastructure
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v.9
no.3
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pp.163-173
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2022
Climate change is a key factor that greatly influences changes in the biological seasons and geographical distribution of species. In the ecological field, the BioClimatic predictor (BioClim), which is most related to the physiological characteristics of organisms, is used for vulnerability assessment. However, BioClim values are not provided other than the future period climate average values for each GCM for the Shared Socio-economic Pathways (SSPs) scenario. In this study, BioClim data suitable for domestic conditions was produced using 1 km resolution SSPs scenario detailed data produced by Rural Development Administration, and based on the data, a species distribution model was applied to mainly grow in southern, Gyeongsangbuk-do, Gangwon-do and humid regions. Appropriate habitat distributions were predicted every 30 years for the base years (1981 - 2010) and future years (2011 - 2100) of the Acer pictum subsp. mono. Acer pictum subsp. mono appearance data were collected from a total of 819 points through the national natural environment survey data. In order to improve the performance of the MaxEnt model, the parameters of the model (LQH-1.5) were optimized, and 7 detailed biolicm indices and 5 topographical indices were applied to the MaxEnt model. Drainage, Annual Precipitation (Bio12), and Slope significantly contributed to the distribution of Acer pictum subsp. mono in Korea. As a result of reflecting the growth characteristics that favor moist and fertile soil, the influence of climatic factors was not significant. Accordingly, in the base year, the suitable habitat for a high level of Acer pictum subsp. mono is 3.41% of the area of Korea, and in the near future (2011 - 2040) and far future (2071 - 2100), SSP1-2.6 accounts for 0.01% and 0.02%, gradually decreasing. However, in SSP5-8.5, it was 0.01% and 0.72%, respectively, showing a tendency to decrease in the near future compared to the base year, but to gradually increase toward the far future. This study confirms the future distribution of vegetation that is more easily adapted to climate change, and has significance as a basic study that can be used for future forest restoration of climate change-adapted species.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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