KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.5898-5916
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2018
In this paper, the downlink performance of multi-cell distributed antenna systems (DAS) with a single user in each cell is investigated. Assuming the channel state information is available at the transmitter, four transmission modes are formulated as combinations of remote antenna units (RAUs) selection and cooperative transmission, namely, non-cooperative transmission without RAU selection (NCT), cooperative transmission without RAU selection (CT), non-cooperative transmission with RAU selection (NCT_RAUS), and cooperative transmission with RAU selection (CT_RAUS). By using probability theory, the cumulative distribution function (CDF) of a user's signal to interference plus noise ratio (SINR) and the system ergodic capacity under the above four modes are determined, and their closed-form expressions are obtained. Furthermore, the system energy efficiency (EE) is studied by introducing a realistic power consumption model of DAS. An expression for determining EE is formulated, and the closed-form tradeoff relationship between spectral efficiency (SE) and EE is derived as well. Simulation results demonstrate their consistency with the theoretical analysis and reveal the factors constraining system EE, which provide a scientific basis for future design and optimization of DAS.
Plant cell culture provides a viable alternative over whole plant cultivation for the production of secondary metabolites. In order to successfully cultivate the plant cells at large scale, several engineering parameters such as, cell aggregation, mixing, aeration, and shear sensitivity are taken into account for selection of a suitable bioreactor. The media ingredients, their concentrations and the environmental factors are optimized for maximal synthesis of a desired metabolite. Increased productivity in a bioreactor can be achieved by selection of a proper cultivation strategy (batch, fed-batch, two-stage etc.), feeding of metabolic precursors and extraction of intracellular metabolites. Proper understanding and rigorous analysis of these parameters would pave the way towards the successful commercialization of plant cell bioprocesses.
In this study, nuclease-resistant RNA aptamers that are specific for Jurkat T leukemia cells were selected by a subtractive systemic evolution of ligands by exponential enrichment (SELEX) method. A randomized nuclease-resistant RNA library was incubated with normal peripheral blood mononuclear cells (PBMC) in each round to preclude RNAs that recognize the common cellular components on the surface of normal and cancer cells. The precluded RNAs were used for the selection of Jurkat T cell-specific aptamers, and the specific RNAs were then gradually enriched from start to the following selections. After 16 rounds of the subtractive SELEX, the selected aptamers were found to preferentially bind to Jurkat T cells, but not to the normal PBMC, evidenced by fluorescence-activated cell sorting analysis. Thus, the subtractive SELEX can be used to identify ligands to cancer-specific biological markers without prior knowledge of the nature of markers. The aptamers could be applied to specific cell sorting, tumor therapy, and diagnosis, and moreover, to find cancer cell-specific markers.
Dendritic cells (DCs) play a significant role in establishing self-tolerance through their ability to present self-antigens to developing T cells in the thymus. DCs are predominantly localized in the medullary region of thymus and present a broad range of self-antigens, which include tissue-restricted antigens expressed and transferred from medullary thymic epithelial cells, circulating antigens directly captured by thymic DCs through coticomedullary junction blood vessels, and peripheral tissue antigens captured and transported by peripheral tissue DCs homing to the thymus. When antigen-presenting DCs make a high affinity interaction with antigen-specific thymocytes, this interaction drives the interacting thymocytes to death, a process often referred to as negative selection, which fundamentally blocks the self-reactive thymocytes from differentiating into mature T cells. Alternatively, the interacting thymocytes differentiate into the regulatory T (Treg) cells, a distinct T cell subset with potent immune suppressive activities. The specific mechanisms by which thymic DCs differentiate Treg cells have been proposed by several laboratories. Here, we review the literatures that elucidate the contribution of thymic DCs to negative selection and Treg cell differentiation, and discusses its potential mechanisms and future directions.
Qu, Hong Liang;Kim, Seung-Yeon;Ryu, Seung-Wan;Cho, Choong-Ho;Lee, Hyong-Woo
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.8B
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pp.677-686
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2012
In the presence of a high power cellular network, picocells are added to a Macro-cell layout aiming to enhance total system throughput from cell-splitting. While because of the different transmission power between macrocell and picocell, and co-channel interference challenges between the existing macrocell and the new low power node-picocell, these problems result in no substantive improvement to total system effective throughput. Some works have investigated on these problems. Pico Cell Range Expansion (CRE) technique tries to employ some methods (such as adding a bias for Pico cell RSRP) to drive to offload some UEs to camp on picocells. In this work, we propose two solution schemes (including cell selection method, channel allocation and serving process) and combine new adaptive frequency partitioning reuse scheme to improve the total system throughput. In the simulation, we evaluate the performances of heterogeneous networks for downlink transmission in terms of channel utilization per cell (pico and macro), call blocking probability, outage probability and effective throughput. The simulation results show that the call blocking probability and outage probability are reduced remarkably and the throughput is increased effectively.
During cancer treatment, the patient's response to drugs appears differently at the cellular level. In this paper, an image-based cell phenotypic feature quantification and key feature selection method are presented to predict the response of patient-derived cancer cells to a specific drug. In order to analyze the viability characteristics of cancer cells, high-definition microscope images in which cell nuclei are fluorescently stained are used, and individual-level cell analysis is performed. To this end, first, image stitching is performed for analysis of the same environment in units of the well plates, and uneven brightness due to the effects of illumination is adjusted based on the histogram. In order to automatically segment only the cell nucleus region, which is the region of interest, from the improved image, a superpixel-based segmentation technique is applied using the fluorescence expression level and morphological information. After extracting 242 types of features from the image through the segmented cell region information, only the features related to cell viability are selected through the ReliefF algorithm. The proposed method can be applied to cell image-based phenotypic screening to determine a patient's response to a drug.
Developing the method for the selection of animal cell line producing therapeutic monoclonal antibody (mAb) is invaluable as its market is rapidly growing. Although the quality of produced mAb is as important as quantity, however there is no method developed for the selective screening of cell lines on the basis of both quantity and quality. From recent reports, the ratio of light and heavy chain mRNAs of mAb in the cell is a key parameter for the indication of product quality. Therefore, it is obvious that developing the novel method that can detect both light and heavy chain mRNAs in single live cell will provide unprecedented opportunities in bio-industry. Here, we have constructed oligonucleotide probes, molecular beacons for the detection of light or heavy chain mRNAs, respectively, in the live cells producing mAbs. Both beacons showed increased fluorescent intensity after transient transfection of plasmid expressing mAbs analyzed by fluorometer. Flow cytometric analysis clearly demonstrated that both molecular beacons can simultaneously detect the expression of light and heavy chain mRNAs of mAb in the same cell. The technique described in the thesis provides the new direction and concept for developing the method for the smart selection of cell lines producing recombinant proteins including therapeutic mAbs.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.8
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pp.39-44
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2013
Long Term Evolution (LTE) - Advanced has developed Heterogeneous Network (HetNet) that consists of a mix of macrocells and low-power nodes such as picocells to improve the system performance. Also, to encourage data offloading in HetNet, Cell Range Expansion (CRE) have been introduced. In this paper, we propose a cell selection scheme based on Signal to Interference plus Noise Ratio (SINR) for optimal offloading effect. And we manage the interference for user located in cell range expanded region using Almost Blank Subframe (ABS) with flexible ABS ratio to improve the spectrum efficiency in time domain. Simulation results show that proposed scheme can improve spectrum efficiency of macrocell and picocell user. Eventually, proposed scheme can imporve overall user performance.
Kim, Min-Soo;Choi, Hye-Young;Choi, Yong-Soo;Kim, Jhin-Gook;Kim, Yong-Sung
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.17
no.6
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pp.993-1001
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2007
The technique of serological analysis of antigens by recombinant cDNA expression library (SEREX) uses autologous patient sera as a screening probe to isolate tumor-associated antigens for various tumor types. Isolation of tumor-associated antigens that are specifically reactive with patient sera, but not with normal sera, is important to avoid false-positive and autoimmunogenic antigens for the cancer immunotherapy. Here, we describe a selection methodology to isolate patient sera-specific antigens from a yeast surface-expressed cDNA library constructed from 15 patient lung tissues with non-small cell lung cancer (NSCLC). Several rounds of positive selection using patient sera alone as a screening probe isolated clones exhibiting comparable reactivity with both patient and normal sera. However, the combination of negative selection with allogeneic normal sera to remove antigens reactive with normal sera and subsequent positive selection with patient sera efficiently enriched patient sera-specific antigens. Using the selection methodology described here, we isolated 3 known and 5 unknown proteins, which have not been isolated previously, but and potentially associated with NSCLC.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.1
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pp.119-124
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2003
In this paper, we modeled positive selection and negative selection that is developing process of cytotoxic T-cell that plays important role in biological immune system. Also, we developed change detection algorithm, which is very Important part in detecting data change by intrusion and data infection by computer virus. Proposed method is the algorithm that produces MHC receptor lot recognizing self and antigen detector for recognizing non-self. Therefore, proposed method detects self and intruder by two type of detectors like real immune system. We show the effectiveness and characteristics of proposed change detection algorithm by simulation about point and block change of self file.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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