Jeong, Young Hee;Lee, Sang Mi;Kim, Hye-Min;Park, Hyo Young;Yoon, Duhak;Moon, Seung Ju;Hosoda, Akemi;Kim, Dong-Ho;Saeki, Shigeru;Kang, Man-Jong
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
/
v.21
no.11
/
pp.1551-1558
/
2008
The mammalian cellular retinoic acid-binding proteins, CRABP-I and CRABP-II, bind retinoic acid which acts as an inducer of differentiation in several biological systems. To investigate a possible role for CRABP-II in bovine adipogenesis, we have cloned bovine CRABP-II cDNA and the coding region for CRABP-I. The predicted amino acid sequences of CRABP-II were highly conserved among several animal species (human, mouse, and rat at 97%, 93%, and 93%, respectively). The expression pattern of bovine CRABP-II was examined in greater details by applying RT-PCR to various bovine tissues. CRABP-II mRNA was expressed in most adipose-containing tissues. Moreover, the expression of CRABP-I and -II mRNA dramatically increased during the differentiation of adipocytes from bovine intramuscular fibroblast-like cells. The effects of retinoic acid on adipocyte differentiation of bovine intramuscular fibroblast-like cells were concentration-dependent. Retinoic acid activated the formation of lipid droplets at a level of 1 nM, whereas inhibition was observed at a level of $1{\mu}M$. CRABP-I gene was up-regulated and CRABP-II gene down-regulated by retinoic acid during adipocyte differentiation. These results suggest that CRABPs may play an important role in the regulation of intracellular retinoic acid concentrations during adipogenesis.
When using a computer vision system for a measurement, the geometrically distorted input image usually restricts the site and size of the measuring window. A geometrically distorted image caused by the image sensing and processing hardware degrades the accuracy of the visual measurement and prohibits the arbitrary selection of the measuring scope. Therefore, an image calibration is inevitable to improve the measuring accuracy. A calibration process is usually done via four steps such as measurement, modeling, parameter estimation, and compensation. In this paper, the efficient error calibration technique of a geometrically distorted input image was developed using a neural network. After calibrating a unit pixel, the distorted image was compensated by training CMLAN(Cerebellar Model Linear Associator Network) without modeling the behavior of any system element. The input/output training pairs for the network was obtained by processing the image of the devised sampled pattern. The generalization property of the network successfully compensates the distortion errors of the untrained arbitrary pixel points on the image space. The error convergence of the trained network with respect to the network control parameters were also presented. The compensated image through the network was then post processed using a simple DDA(Digital Differential Analyzer) to avoid the pixel disconnectivity. The compensation effect was verified using known sized geometric primitives. A way to extract directly a real scaled geometric quantity of the object from the 8-directional chain coding was also devised and coded. Since the developed calibration algorithm does not require any knowledge of modeling system elements and estimating parameters, it can be applied simply to any image processing system. Furthermore, it efficiently enhances the measurement accuracy and allows the arbitrary sizing and locating of the measuring window. The applied and developed algorithms were coded as a menu driven way using MS-C language Ver. 6.0, PC VISION PLUS library functions, and VGA graphic functions.
Pajarillo, Edward Alain B.;Kim, Sang Hoon;Lee, Ji-Yoon;Valeriano, Valerie Diane V.;Kang, Dae-Kyung
Food Science of Animal Resources
/
v.35
no.5
/
pp.692-702
/
2015
Lactobacillus mucosae is a natural resident of the gastrointestinal tract of humans and animals and a potential probiotic bacterium. To understand the global protein expression profile and metabolic features of L. mucosae LM1 in the early stationary phase, the QExactiveTM Hybrid Quadrupole-Orbitrap Mass Spectrometer was used. Characterization of the intracellular proteome identified 842 proteins, accounting for approximately 35% of the 2,404 protein-coding sequences in the complete genome of L. mucosae LM1. Proteome quantification using QExactiveTM Orbitrap MS detected 19 highly abundant proteins (> 1.0% of the intracellular proteome), including CysK (cysteine synthase, 5.41%) and EF-Tu (elongation factor Tu, 4.91%), which are involved in cell survival against environmental stresses. Metabolic pathway annotation of LM1 proteome using the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) database showed that half of the proteins expressed are important for basic metabolic and biosynthetic processes, and the other half might be structurally important or involved in basic cellular processes. In addition, glycogen biosynthesis was activated in the early stationary phase, which is important for energy storage and maintenance. The proteogenomic data presented in this study provide a suitable reference to understand the protein expression pattern of lactobacilli in standard conditions
Kim, Jae-Hyup;Jang, Kyung-Hyun;Lee, Jun-Haeng;Moon, Young-Shik
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
/
v.47
no.3
/
pp.22-28
/
2010
Adaboost is well known for a representative learner as one of the kernel methods. Adaboost which is based on the statistical learning theory shows good generalization performance and has been applied to various pattern recognition problems. However, Adaboost is basically to deal with a two-class classification problem, so we cannot solve directly a multi-class problem with Adaboost. One-Vs-All and Pair-Wise have been applied to solve the multi-class classification problem, which is one of the multi-class problems. The two methods above are ones of the output coding methods, a general approach for solving multi-class problem with multiple binary classifiers, which decomposes a complex multi-class problem into a set of binary problems and then reconstructs the outputs of binary classifiers for each binary problem. However, two methods cannot show good performance. In this paper, we propose the method to solve a multi-target classification problem by using radial basis function of Adaboost weak classifier.
We present a classification algorithm based on ant colony system(ACS) for classifying digital images. The ACS has been recently emerged as a useful tool for the pattern recognition, image extraction, and edge detection. The classification algorithm of digital images is very important in the application areas of digital image coding, image analysis, and image recognition because it significantly influences the quality of images. The conventional procedures usually classify digital images with the fixed value for the associated parameters and it requires postprocessing. However, the proposed algorithm utilizing randomness of ants yields the stable and enhanced images even for processing the rapidly changing images. It is also expected that, due to this stability and flexibility of the present procedure, the digital images are stably classified for processing images with various noises and error signals arising from processing of the drastically fast moving images could be automatically compensated and minimized.
In this paper, we introduce a technique to detect the video forgery by using the regularity that occurs in the video compression process. The proposed method uses the hierarchical regularity lost by the video double compression and the frame deletion. In order to extract such irregularities, the depth information of CU and TU, which are basic units of HEVC, is used. For improving performance, we make a depth map of CU and TU using local information, and then create input data by grouping them in GoP units. We made a decision whether or not the video is double-compressed and forged by using a general three-dimensional convolutional neural network. Experimental results show that it is more effective to detect whether or not the video is forged compared with the results using the existing machine learning algorithm.
Dehydration Responsive Element Binding (DREB) gene is one of the essential transcription factors plants use for responding to stress conditions including salinity, drought, and cold stress. The purpose of this study was to isolate the full length and characterize the DREB gene from three different genotypes of sugarcane, wild, commercial cultivar, and interspecific hybrid sugarcane. The length of the gene, designated ScDREB was 789 bp, and coding for a putative polypeptide of 262 amino acid residues. Sequences of the gene were submitted to the GenBank database with accession numbers of KX280722.1, KX280721.1, and KX280719.1 for wild sugarcane, commercial cultivar (KPS94-13), and interspecific hybrid (Biotec2), respectively. In silico characterization indicated that the deduced polypeptide contains a putative nuclear localization signal (NLS) sequence, and a conserved AP2/ERF domain of the DREB family, at 82-140 amino residues. Based on multiple sequence alignment, sequences of the gene from the three sugarcane genotypes were classified in the DREB2 group. Gene expression analysis indicated, that ScDREB2 expression pattern in tested sugarcane was up-regulated by salt stress. When the plants were under 100 mM NaCl stress, relative expressions of the gene in leaves was higher than those in roots. In contrast, under 200 mM NaCl stress, relative expressions of the gene in roots was higher than those in leaves. This is the first report on cloning the full length and characterization, of ScDREB2 gene of sugarcane. Results indicate that ScDREB2 is highly responsive to salt stress.
Non-local similarity of natural images is one of highly exploited features in various applications dealing with images. Unique edges, texture, and pattern of the images are frequently repeated over the entire image. Once the similar image blocks are classified into a cluster, representative features of the image blocks can be extracted from the cluster. The bigger the size of the cluster is the better the additive white noise can be separated. Denoising is one of major research topics in the image processing field suppressing the additive noise. In this paper, a denoising algorithm is proposed which first clusters the noisy image blocks based on similarity, extracts the feature of the cluster, and finally recovers the original image. Performance experiments with several images under various noise strengths show that the proposed algorithm recovers the details of the image such as edges, texture, and patterns while outperforming the previous methods in terms of PSNR in removing the additive Gaussian noise.
Jeong, Haeyoung;Choi, Sanghaeng;Park, Gun-Seok;Ji, Yosep;Park, Soyoung;Holzapfel, Wilhelm Heinrich;Mathara, Julius Maina;Kang, Jihee
Microbiology and Biotechnology Letters
/
v.47
no.1
/
pp.25-33
/
2019
Lactobacillus rhamnosus BFE5264, isolated from a Maasai fermented milk product ("kule naoto"), was previously shown to exhibit bile acid resistance, cholesterol assimilation, and adhesion to HT29-MTX cells in vitro. In this study, we re-annotated and analyzed the previously reported complete genome sequence of strain BFE5264. The genome consists of a circular chromosome of 3,086,152 bp and a putative plasmid, which is the largest one identified among L. rhamnosus strains. Among the 2,883 predicted protein-coding genes, those with carbohydrate-related functions were the most abundant. Genome analysis of strain BFE5264 revealed two consecutive CRISPR regions and no known virulence factors or antimicrobial resistance genes. In addition, previously known highly variable regions in the genomes of L. rhamnosus strains were also evident in strain BFE5264. Pairwise comparison with the most studied probiotic strain L. rhamnosus GG revealed strain BFE5264-specific deletions, probably due to insertion sequence-mediated recombination. The latter was associated with loss of the spaCBA pilin gene cluster and exopolysaccharide biosynthetic genes. Comparative genomic analysis of the sequences from all available L. rhamnosus strains revealed that they were clustered into two groups, being within the same species boundary based on the average nucleotide identities. Strain BFE5264 had a sister group relationship with the group that contained strain GG, but neither ANI-based hierarchical clustering nor core-gene-based phylogenetic tree construction showed a clear distinctive pattern associated with the isolation source, implying that the genotype alone cannot account for their ecological niches. These results provide insights into the probiotic mechanisms of strain BFE5264 at the genomic level.
Arif, Saima;Lim, Gi Taek;Kim, Sun Ha;Oh, Sang-Keun
Korean Journal of Agricultural Science
/
v.48
no.3
/
pp.643-654
/
2021
Phytophthora capsici is one of the most destructive hemibiotrophic pathogens; it can cause blight in chili peppers, and secrete various effector proteins to infect the plants. These effectors contain an N-terminal conserved RXLR motif. Here, we generated full-length RXLR effector coding genes using primer pairs, and cloned them into the pGR106 vector for in planta expression. Two of these genes, PcREK6 and PcREK41 (P. capsici RXLR effector from the Korea isolate), were further characterized. PcREK6 and PcREK41 genes showed that they encode effector proteins with a general modular structure, including the N-terminal conserved RXLR-DEER motif and signal peptide sequences. PcREK6 and PcREK41 expressions were strongly induced when the chili pepper plants (Capsicum annuum) were challenged with P. capsici. These results provide molecular evidence to elucidate the virulence or avirulence factors in chili pepper. Our results also showed that two effectors induce hypersensitive response (HR) cell death when expressed in chili leaves. Cell death suppression assays in Nicotiana benthamiana revealed that most effectors could not suppress programmed cell death (PCD) triggered by Bcl-associated X (BAX) or Phytophthora infestans elicitin (INF1). However, PcREK6 fully suppressed PCD triggered by BAX, while PcREK41 partially suppressed PCD triggered by INF1 elicitin. These results suggest that PcREK effectors from P. capsici interact with putative resistance (R) proteins in planta, and different effectors may target different pathways in a plant cell to suppress pattern-triggered immunity (PTI) or effector-triggered immunity (ETI).
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.