Improvements are made to existing primitive cell volume measurement method to provide a real-time analysis capability for the phase analysis of nanocrystalline materials. Simplification is introduced in the primitive cell volume calculation leading to fast and reliable method for nano-phase identification and is applied to the phase analysis of Mo-Si-N nanocoating layer. In addition, comparison is made between real-time and film measurements for their accuracy of calculated primitive cell volume values and factors governing the accuracy of the method are determined. About 5% accuracy in primitive cell determination is obtained from camera length calibration and this technique is used to investigate the cell volume variation in WC-TiC core-shell microstructure. In addition to chemical compositional variation in core-shell type structure, primitive cell volume variation reveals additional information on lattice coherency strain across the interface.
Relationships between red ceil volume $(^{51}Cr-cell)$, total blood volume (red cell volume divided by hematocrit ratio), and extracellular fluid volume (SCN distribution space) and body weight (ranging between 73 and 384 grams) or lean body mass were studied in 59 nembutalized rats. Lean body mass was determined by means of underwater weighing method on rats clipped and eviscerated. There were positive correlations between body weight or lean body mass and the absolute values (in milliliters) of body fluid volumes. Body fluid volumes expressed on the body weight or lean body mass basis, however, showed negative correlations between body weight (grams) or lean body weight (grams) with one exception. Red cell volume expressed as % lean body mass showed a positive correlation with lean body mass. The other results are summarized as follows: 1. Body density of rats was 1.0561 $(range:\;1.0123{\sim}1.0781)$ and 19.8% body weight of total body fat was obtained. The mean value of lean body mass was 80.2% body weight 2. The correlation between body weight and lean body mass was high, namely, coefficient of correlation was r=.99. 3. The correlation between the absolute value of red cell volume (ml) and body weight showed a high correlation, namely, r= 92 and between the lean body mass coefficient of correlation was r=.93. On a weight basis, red cell volume was 2.67 ml/100 gm body weight or 3.48 ml/100 gm lean body mass. The coefficient of correlation between body weight (grams) and red cell volume (% body weight) was r=-. 30. The coefficient of correlation between lean body mass (grams) and red cell volume (% lean body mass) was r=. 50. Thus, the following regression equation was obtained. Red cell volume (% lean body mass)=. 00243 Lean body mass (gm)+3. 12. 4. Total blood volume was 6.06% body weight or 7.83% lean body mass. The correlation between these blood volume values and body weight or lean body mass were negative, namely, r= -.43 and r=-.42 respectively. 5. Extracellular volume (SCN space) was 30.0% body weight or 37.2% lean body mass. These percentage values showed negative correlations between body weight or lean body mass and coefficients of correlation were r=-.40 and r=-.54 respectively. 6. The rate of increase in body weight or lean body mass is accompanied by a smaller rate of increase in blood volume and extracellular fluid volume. The rate of increase in red ceil volume paralled that of lean body mass.
Freshwater algae make up a very important portion of the autotrophic component of the aquatic food web. Therefore, the study of freshwater algal structure and biomass is central to aquatic ecosystem studies. Due to variations in cell shape and size for each species (or taxon) and survey site, cell abundance (or cell numbers per chosen volume) often leads to misrepresentation of the true importance of some species because of the great differences in size of various algae. Thus, it is necessary to investigate the freshwater algal species of a site in order to calculate the cell volume. Although direct cell counting, species volume measurement, as well as biomass calculation are time-consuming and requiring specialists in taxonomy.
We present a novel flow-rate independent cell counter using a fixed control volume between double electrical sensing zones. The previous device based on the single electrical cell sensing in a given flow-rate requires an accurate fluid volume measurement or precision flow rate control. The present cell counter, however, offers the flow-rate independent method for the cell concentration measurement with counting cells in a fixed control volume of $22.9{\pm}0.98{\mu}{\ell}$. In the experimental study, using the RBC (Red Blood Cell), we have compared the measured RBC concentrations from the fabricated devices with those from Hemacytometer. The previous and present devices show the maximum errors of $20.3\%\;and\;16.1\%$, which are in the measurement error range of Hemacytometer (about $20\%$). The present device also shows the flow-rate independent performance at the constant flow-rates ($5{\mu}{\ell}/min$ and $10{\mu}{\ell}/min$) and the varying flow-rate (4, 2, and $4{\mu}{\ell}/min$). Therefore, we demonstrate that the present cell counter is a simple and automated method for the cell concentration measurement without requiring an accurate fluid measurement and precision flow-rate control.
The packed cell volume(PCV) of Korean native goat, volume percentage of red blood cell in whole blood, was reshuffled of 20%, 40% and 60% using autoplasma, and erythrocyte sedimentation rate was measured in Westergren tubes at room temperature ($27{\pm}1^{\circ}C$) and low temperature ($8{\pm}1^{\circ}C$). The sedimentation rates of red blood cell obtained are summarized as follows. The erythrocyte sedimentation rates of Korean native goat are accelerated more at high temperature than low temperature. The erythrocyte sedimentation rates of reshuffled Korean native goat upon time are almost linear for several hours. The erythrocyte sedimentation rates of Korean native goat are settled faster at low PCV than higher PCV, i. e., there is a reverse relationshif between the erythrocyte sedimentation rate and packed cell volume.
The testis is an extremely heterogeneous organ, containing numerous compartments types. Morphometric studies were performed of 3 avian species (pigeon, pheasant and chicken) to determine volume density absolute volume, numerical density, total number of serminiferous tubule components, and sperm production, especially those related to the Sertoli cell, and to make comparisons among the species. Volume density of seminiferous tubule components per testis was determined by point counting method. Testis volume and sperm production were measured by routine techniques. Numerical density (the number of cells per unit volume of testis) of seminiferous tubule components per testis was determined by morphometry (Floderus method). The volume density of seminiferous tubules per testis was 91.58, 92.18 and 94.21% in pigeon, pheasant, and chicken, respectively. The volume density of spermatogonium, spermatocyte, spermatid, spermatozoon, and Sertoli cell did not produce significant changes in the three species. The absolute volume of spermatogonium, spermatocyte, spermatid, and Sertoli cell showed significant changes in the three species (p<0.05). The average volume of Sertoli cell ranged from 758.34(pheasant) to 1,212.9 ㎛$^3$(chicken) and was not significantoy different in the three species(p>0.05). The number of Sertoli cells per testis showed significant differences in the three species : 34.52 $\times$10(sup)6, 186.82$\times$10(sup)6, 810.62$\times$10(sup)6 in pigeon, pheasant, and chicken, respectively(p<0.05). The sperm production was significantly different in the three species : 3,018$\times$10(sup)6, 993.9$\times$10(sup)6, and 8.9$\times$10(sup)6 in chicken, pheasant, and pigeon, respectively(p<0.05). These results suggest that number of Sertoli cells may be more important than Sertoli cell size in explaining the difference in sperm production among the three species.
The purpose of this morphometric study was to obtain detailed quantitative information on all cell types in the testis interstitium of Korean ring-necked pheasants combined with data on changes in the steroidogenic function of the testis during the breeding and nonbreeding seasons. Animals collected during the breeding season, testis weights, sperm production, serum testosterone levels, leuteinizing hormone-stimulated testosterone secretion, and the length of the seminiferous tubules were significantly (p < 0.05) increased as compared to the nonbreeding season. Seminiferous tubules occupied 93.25% of testis volume in the breeding season. Leydig cells constituted 0.82% of the testicular volume. The mean volume of an Leydig cell was $1039{\mu}m^3$, and each testis contained about 24.53 million Leydig cells. Testes of the pheasants during the nonbreeding season displayed a 98% reduction in testis volume that was associated with a decrease in the absolute volume of seminiferous tubules (98% reduction), tubular lumen(100%), interstitium(90%), blood vessels(84%), lymphatic spaces(97%), Leydig cells(79%), mesenchymal cells(51%), and myoid cells(61%). The number of Leydig cells, mesenchymal cells, myoid cells per testis in the breeding season was higher (p < 0.05) than in the nonbreeding season. Although the average volume of a Leydig cell was 74% lower in the nonbreeding season, the average volume of a myoid and mesenchymal cell remained unchanged. These results demonstrate that there are a striking differences in the testicular structure of the Korean ring-necked pheasant in the breeding and nonbreeding seasons. Every structural parameter of the Leydig cell was pasitively correlated with both serum and LH-stimulated secretion concentrations of testosterone. Correlation of changes in hormonal status with morphometric alterations of all Leydig cell suggests that the Korean-ring necked pheasant may be used as a model to study structure-function relations in the avian testis.
Cho, Sun Il;Lim, Jae Hyoung;Lim, Soo Bong;Yun, Hee Cheon
한국측량학회지
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제38권2호
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pp.131-140
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2020
Recently the importance of BIM (Building Information Modeling) that enables 3D location-based design and construction work is being highlighted around the world. In Korea, the road map has been established to settle the design based on BIM using drone survey results by 2025. As the first step, BIM would be applied to road construction projects worth more than 50 billion Korean Won from 2020. On the other hand, drone survey regulation has been enacted and the data for drone survey cost were also included on Standard of construction estimate in 2020. However, more careful improvement is required to reflect drone survey results in BIM design and construction. Currently, Engineering instructions and Standard of construction estimate specifies that earthwork volume must be calculated by cross section method only. So it is required to add the method of DEM (Digital Elevation Model) based volume calculation on these regulations to realize BIM application. In order for that, this study verified the method of DEM based earthwork volume calculation. To get an accurate DEM for accurate volume computation, drone survey was carried out according to the drone survey regulation and then could get an accurate DEM data which have errors less than 3cm in X, Y and 6.8cm in H. As each DEM cell has 3D coordinate component, the volume of each cell can be calculated by obtaining the height of area of the cell then total volume is calculated by multiplying total number of cells by volume of each cell for the construction area. Verification for the new calculation method compare with existing method was carried out. The difference between DEM based volume by drone survey and cross section based volume by traditional survey was less than 1.33% and it can be seen that new DEM method will be able to be applied to BIM design and construction instead of cross section method.
The use of primitive cell volume and zero order Laue (ZOLZ) pattern is proposed to identify phase in a complex microstructure. Single convergent beam electron pattern containing higher order Laue zone ring from a nanosized region is sufficient to calculate the primitive cell volume of the phase, while ZOLZ pattern is used to determine the zone axis of the crystal. A computer program is used to screen out possible phases from the value of measured cell volume from convergent beam electron diffraction (CBED) pattern. Indexing of ZOLZ pattern follows in the program to find the zone axis of the identification from a single CBED pattern. An example of the analysis is given from the rapidly solidified $Al-Al_3Ti$ system.
In order to study the marked variation of red blood cell sedimentation rate in some species of animals, the packed cell volume, volume percentage of erythrocytes in whole blood, was reshuffled of 20%, 40% and 60% using heteroplasma of chicken and goat, and the red blood cell sedimentation rate was measured in Westergren tubes at $27{\pm}1^{\circ}C$ and $8{\pm}1^{\circ}C$. The results obtained were summarized as follows: 1. The values of packed cell volume(PCV) of goat and chicken were $40.7{\pm}4.1%$ and $30.2{\pm}2.2%$ respectively. 2. The sedimentation rates of reshuffled red blood cell were settled faster at lower PCV than higher PCV, i.${\acute{e}}$. there was a reverse relationship between the sedimention rate and PCV. 3. Red blood cells of chicken settled quickly, where as those of goat settled very slowly. Chicken red blood cell sedimented rapidly even in goat plasma, and goat red blood cell sedimented slowly in chicken plasma. These findings indicate that the plasma is not the only factor determining the rapid red blood cell sedimentation rate of chicken. 4. The sedimentation rate of reshuffled red blood cell of chicken and goat were accelerated at higher temperature than lower temperature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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