Background: Panax ginseng, as one of the most widely used herbal medicines worldwide, has been studied comprehensively in terms of the chemical components and pharmacology. The proteins from ginseng are also of great importance for both nutrition value and the mechanism of secondary metabolites. However, the proteomic studies are less reported in the absence of the genome information. With the completion of ginseng genome sequencing, the proteome profiling has become available for the functional study of ginseng protein components. Methods: We optimized the protein extraction process systematically by using SDS-PAGE and one-dimensional liquid chromatography mass spectrometry. The extracted proteins were then analyzed by two-dimensional chromatography separation and cutting-edge mass spectrometry technique. Results: A total of 2,732 and 3,608 proteins were identified from ginseng root and cauline leaf, respectively, which was the largest data set reported so far. Only around 50% protein overlapped between the cauline leaf and root tissue parts because of the function assignment for plant growing. Further gene ontology and KEGG pathway revealed the distinguish difference between ginseng root and leaf, which accounts for the photosynthesis and metabolic process. With in-deep analysis of functional proteins related to ginsenoside synthesis, we interestingly found the cytochrome P450 and UDP-glycosyltransferase expression extensively in cauline leaf but not in the root, indicating that the post glucoside synthesis of ginsenosides might be carried out when growing and then transported to the root at withering. Conclusion: The systematically proteome analysis of Panax ginseng will provide us comprehensive understanding of ginsenoside synthesis and guidance for artificial cultivation.
본 연구에서는 RFID(Radio Frequency Identification)와 HL7(Health Level 7) 프로토콜을 이용하여 병원을 내원한 환자의 접수를 보다 신속하고 효율적으로 처리할 수 있는 시스템을 설계하였다. 본 논문에서 설계한 시스템을 사용하면 접수뿐만 아니라 병원 내에서의 환자 정보의 활용이 가능하며 이는 병원 내에서 중복적인 서류 처리나 환자 정보를 얻기 위한 과정을 축소시킬 수 있다. 또한 HL7 프로토콜을 이용하여 병원 진료 과정을 고려한 HL7 메시지 구조를 설계하고 적용하였다. 본 논문에서는 서비스 로봇을 이용하여 환자 접수 기능을 구현하였으며, 향후과제로 진료 시에 필요한 혈압 및 체온 등 생체 데이터를 로봇을 이용하여 취득할 수 있는 기능을 추가 하는 것이다.
According to recent data more than 80% of people suffer from back pain, due to an aging and a poor posture, at least once in their life time, and 7~10% of them have chronic spine illness. Researchers over the years have studied on various spinal traction devices that utilize the force of traction, and have also reported clinical test results. However, most existing devices are too complicated and too expensive. In order to solve these problems, we have developed a new device in which the frame moves up and down and at the same time tilting angle of the frame is adjusted. We have analyzed the forces applied on the body as a function of tilting angle. And the result shows that the new device has achieved the force of traction, which is known to be effective for spinal rehabilitation.
Conducting AI-based fusion business due to the increment of ICT fusion medical device has been expanded. In addition, AI-based medical devices help change existing medical system on treatment into the paradigm of customized treatment such as preliminary diagnosis and prevention. It will be generally promoted to the change of medical device industry. Although the current demand forecasting of medical biotechnology commercialization is based on the method of Delphi and AHP, there is a problem that it is difficult to have a generalization due to fluctuation results according to a pool of participants. Therefore, the purpose of the paper is to predict demand forecasting for identifying promising technology based on building up big data in medical biotechnology. The development method is to employ candidate technologies of keywords extracted from SCOPUS and to use word2vec for drawing analysis indicator, technological distance similarity, and recommended technological similarity of top-level items in order to achieve a reasonable result. In addition, the method builds up academic big data for 5 years (2016-2020) in order to commercialize technology excavation on demand perspective. Lastly, the paper employs global data studies in order to develop domestic and international demand for technology excavation in the medical biotechnology field.
The bio signals essentially have different characteristics in each person. And the main purpose of automatic diagnosis algorithm based on bio signals focuses on discriminating differences of abnormal state from personal differences. In this paper, we propose automatic ECG diagnosis algorithm which discriminates normal heart beats from premature ventricular contraction using optimization of wavelet parameterization to solve that problem. The proposed algorithm optimizes wavelet parameter to let energy of signal be concentrated on specific scale band. We can reduce the personal differences and consequently highlight the differences coming from arrhythmia via this process. The proposed algorithm using ELM as a classifier show high discrimination performance between normal beat and PVC. From the experimental results on MIT-BIH arrhythmia database the performances of the proposed algorithm are 98.1% in accuracy, 93.0% in sensitivity, 96.4% in positive predictivity, and 0.8% in false positive rate. This results are similar or higher then results of existing researches in spite of small human intervention.
This study was performed to enhance anticancer activities of Lithospermum erythrorhizon by eluting high amount of shikonin through ultra high pressure process. Extraction yield was increased up to 5~10% by ultra high pressure process, compare to the normal extraction processes such as water solvent extraction, 70% ethyl alcohol solvent extraction. The cytotoxicity of the extracts ($1.0{\mu}g/m{\ell}$) from ultra high pressure process was showed the lowest cytotoxicity 13.4% for human lung cell (HEL299). The anticancer activities showed 80~85% by adding $1.0{\mu}g/m{\ell}$ of the extracts from ultra high pressure process in several cancer cell lines such as AGS, Hep3B, MCF-7 and HeLa cells. Among them, MCF-7 cell of the endocrine system was highest inhibited than other cells. The anticancer activities of the extracts from ultra high pressure extraction process showed 10~15%, which was higher than the extracts from normal extraction processes. From HPLC analysis of the extracts, the contents of shikonin in the extracts from ultra high pressure process was 11.42% (w/w), which was 20% higher than others. This results indicate that ultra high pressure process could increase the extraction yield of shikonin and other contents, which resulted in higher anticancer activities.
차량의 보급 증가와 함께 신규 도로 건설 및 기존 도로의 확장이 늘어나고 있으며, 이와 함께 도로 위 다양한 위험들은 비례적으로 증가하고 있다. 이러한 위험들은 크게 고정위험과 가변위험들로 나타나고 있으며, 현재는 내비게이션을 통해 과속, 사고다발, 낙석주의 등에 대한 고정위험이 운전자에게 안내되고 있다. 그러나 도로위험정보는 고정위험정보보다 가변위험정보가 그 위험성이 높다 할 수 있는데, 가변위험 정보의 경우 맵 회사들이 수기로 정보를 입력하고 있는데, 이는 실시간성이 떨어지며, 돌발 위험에 대한 대응이 되지 않는다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 실시간 위험정보를 운전자에게 안내하여 공공이익에 기여할 수 있는 도로위험정보알림 장치에 대해 제안하고 구현하여 도로 위 위험정보의 활용에 대한 방향성을 제시한다.
3D 프린터란 3차원으로 특정 물건을 찍어내는 프린터로, 입체적으로 만들어진 설계도만 있으면 종이에 인쇄하듯 3차원 공간 안에 실제 사물을 만들어 낼 수 있는 기기다. 최근 3D 프린팅 기술은 의학 분야에서 다양하게 활용되고 있으며, 생체 의학적 응용은 지금까지 가장 중요한 연구 주제 중 하나로 주목 받아왔다. 3D 프린팅 기술은 의료 뿐 아니라 자동차, 항공, 선반 등 제조업 전반에 혁신적인 변화를 일으키고 있다. 현재 3D 프린터의 의료산업 적용 분야는 가상 시뮬레이션, 맞춤형의료보형물 제작, 의료 인력 교육 실습 등이다. 따라서 본 연구에서는 의료서비스를 위한 3D 프린팅 기술과 적용사례를 비교 분석하였다.
방사선치료에서는 환자 체내에 전달된 선량이 원래 의도한 데로 분포되는 지 확인하기 위하여 균질한 팬텀을 이용한 정도 관리를 치료 전에 주로 시행하고 있다. 하지만 균질한 팬텀을 이용한 정도 관리는 표면이 불규칙적이고 불균질한 인체에 대한 선량분포를 완전히 보증해 주지는 못하고 있다. 본 연구에서는 환자를 투과하는 선량의 분포를 측정하여 역으로 환자체내 선량 분포를 계산하는 투과선량 기반 체내선량 검증프로그램을 개발하였다. 투과선량은 주방사선과 산란방사선으로 이루어져 있는데, 본 연구에서는 전자포탈영상장치로 측정한 선량분포로부터 주방사선만을 이용한 간단한 식으로 환자체내선량분포를 계산하는 프로그램과 감마값 분포를 평가하여 두 선량분포를 서로 비교할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램을 이용하여 계산한 팬텀의 등중심점을 지나는 관상면의 체내선량 분포는 치료계획시스템에서 제공하는 동일 평면의 선량분포와의 비교결과 균질팬텀에서 평균 95%, 비균질팬텀에서 81.8%의 감마통과율을 보였다.
The inclusion complexes of cyclodextrins (CDs) with flavones in aqueous solution were investigated by phase solubility measurements. The effect of b -cyclodextrin (b -CD), heptakis (2,6-di-O-methyl) b -cyclodextrin (DM-b -CD) and 2-hydroxypropyl-b -cyclodextrin (HP-b -CD) on the aqueous solubility of three flavones, namely, chrysin, apigenin and luteolin was investigated, respectively. Solubility enhancements of all flavones obtained with three CDs followed the rank order: HP-b -CD > DM-b -CD > b -CD, and besides, CDs show higher stability constant on luteolin than that on others flavones. 1H-nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy and molecular modeling was used to help establish the model of interaction of the CDs with luteolin. NMR spectroscopic analysis suggested that A-C ring, and part of the B ring of luteolin display favorable interaction with the CDs, which was also confirmed by docking studies based on the molecular simulation. The observed augmentation of solubility of luteolin by three CDs was explained by the difference of electrostatic interaction of each complex, especially hydrogen bonding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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