In recent years, we have seen a proliferation of mobile-network-enabled smart objects, such as smart-phones and smart-watches, that form a cyber-physical integrated network to connect the cyber and physical worlds through the capabilities of sensing, communicating, and computing. Discovery of the relationship between smart objects is a critical and nontrivial task in cyber-physical integrated network applications. Aiming to find the most stable relationship in the heterogeneous and dynamic cyber-physical network, we propose a distributed and efficient relationship-discovery algorithm, called dynamically maximizing remaining unchanged time with minimum connected dominant set (DMRUT-MCDS) for constructing a backbone with the smallest scale infrastructure. In our proposed algorithm, the impact of the duration of the relationship is considered in order to balance the size and sustain time of the infrastructure. The performance of our algorithm is studied through extensive simulations and the results show that DMRUT-MCDS performs well in different distribution networks.
Pharmacogenomics is the study that examines how genetic variations affect the ways in which people respond to drugs. The ways people respond to drugs are complex traits that are influenced by many different genes. Pharmacogenomics intends to develop rational means of optimizing drug therapy, with respect to the patients' genotype, to maximize efficacy with minimal adverse drug reactions. Pharmacogenomics has the potential to revolutionize the practice of medicine, and promises to usher in an area of personalized medicine, in which drugs and drug combinations are optimized for each individual's unique genetic makeup. Indeed, pharmacogenomics is exploited as an essential step for target discovery and drug development in the pharmaceutical industry. The goal of the personalized medicine is to get the right dose of the right drug to the right patient at the right time. In this article, we will review the use of pharmacogenomics in drug discovery and development.
A ubiquitous network allows all users to access and exchange information of any kind freely at any time, from anywhere, and from any appliance through the use of broadband and mobile access. Bluetooth commincation can provide the missing wireless extension to the heterogeneous network, allowing a more ubiquitous access. In this point of view, the BT specifications define ways for which each BT device can set up multiple connections with neighboring devices to communicate in a multi-hop fashion. this paper provides insights on the Bluetooth technology and on some limitations of the scatternet formations. so that, we describe a new multi-hop routing protocol for the establishment of scatternets. this protocol defines rules for forming a multi-hop topology in two phases. the first phase, topology discovery, concerns the discovery of the node's depth from a root node initiating inquiry process. the second phase forms scatternet topology based on the result of topology discovery.
Computational virtual screening has become an essential platform of drug discovery for the efficient identification of active candidates. Moleculardocking, a key technology of receptor-centric virtual screening, is commonly used to predict the binding affinities of chemical compounds on target receptors. Despite the advancement and extensive application of these methods, substantial improvement is still required to increase their accuracy and time-efficiency. Here, we evaluate several advanced structure-based virtual screening approaches for elucidating the rank-order activity of chemical libraries, and the quantitative structureactivity relationship (QSAR). Our results show that the ensemble-average free energy estimation, including implicit solvation energy terms, significantly improves the hit enrichment of the virtual screening. We also demonstrate that the assignment of quantum mechanical-polarized (QM-polarized) partial charges to docked ligands contributes to the reproduction of the crystal pose of ligands in the docking and scoring procedure.
Many neurodegenerative diseases, such as Alzheimer's and Parkinson's disease, are devastating disorders that affect millions of people worldwide. However, the number of therapeutic options remains severely limited with only symptomatic management therapies available. With the better understanding of the pathogenesis of neurodegenerative diseases, discovery efforts for disease-modifying drugs have increased dramatically in recent years. However, the process of translating basic science discovery into novel therapies is still lagging behind for various reasons. The task of finding new effective drugs targeting central nervous system (CNS) has unique challenges due to blood-brain barrier (BBB). Furthermore, the relatively slow progress of neurodegenerative disorders create another level of difficulty, as clinical trials must be carried out for an extended period of time. This review is intended to provide molecular and cell biologists with working knowledge and resources on CNS drug discovery and development.
The purpose of this article is to develop a dynamic model of organizational capabilities and knowledge creation, and at the same time identify the organizational capability factors for effective knowledge creation, by empirically analyzing the history of new Quinolone antibacterial drug compound (LB20304a) discovery process at LG, as a case in point. Major findings of this study are as follows. First, in a science-based area such as drug development, the core of successful knowledge creation lies in creative combination of different bodies of scientific explicit knowledge. Second, the greater the difficulty of learning external knowledge, the more tacit knowledge is needed for the recipient firm to effectively exploit that knowledge. Third, in science-based sector such as pharmaceutical industry, the key for successful knowledge creation lies in the capability of recruiting and retaining star scientists. Finally, for effective knowledge creation, a firm must keep its balance among three dimensions of organizational capabilities: local, process, architectural capabilities.
In this study, we will employ a multi-agent for the search and extraction of data in a distributed environment. We will use an Integrator Agent in the proposed model on the Hierarchical Clustering and Association Rule Discovery(HCARD). The HCARD will address the inadequacy of other data mining tools in processing performance and efficiency when use for knowledge discovery. The Integrator Agent was developed based on CORBA architecture for search and extraction of data from heterogeneous servers in the distributed environment. Our experiment shows that the HCARD generated essential association rules which can be practically explained for decision making purposes. Shorter processing time had been noted in computing for clusters using the HCARD and implying ideal processing period than computing the rules without HCARD.
Kyu-Seok Chae;Kang-San Kim;Jongwoo Jung;Gi-Sik Min
Journal of Species Research
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제12권4호
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pp.355-361
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2023
In this paper, we present unrecorded protozoans of Korea that were discovered, through the 'Discovery of Korean Indigenous Species' project hosted by the 'National Institute of Biological Resources (NIBR)'. A taxonomic account is provided for each identified species, offering comprehensive information such as species name, Korean name, collection site, synonyms, specimen vouchers, diagnoses, and figures. This study introduces 13 previously unrecorded Korean protozoan species that are classified into three phyla: Amoebozoa, Cercozoa, and Ciliophora. Notably, the cercozoan family Chlamydophryidae was recorded in Korea for the first time, together with the discovery of three previously unreported genera: Diaphoropodon within Cercozoa, and Metauroleptus and Hemicycliostyla within Ciliophora.
본 연구에서는 시계열분석기법과 그래프 이론을 활용하여 8개의 북미천연가스 현물시장간의 관계를 분석하였다. 벡터오차수정모형과 탐욕동급검색 알고리즘(Greedy Equivalence Search Algorithm)을 활용한 그래프 이론을 통해 시장간의 관계를 분석한 결과, 가격발견과정은 초과수요지역에서 발생하여 초과공급지역으로 진행되는 것으로 나타났다. 북미 천연가스 현물시장 중에서 시카고로 대표되는 미국의 중서부지역이 가격발견과정에 있어 가장 중요한 시장인 것으로 나타났으며 미국 동부지역에 있어 펜실바니아의 Ellisburg-Leidy Hub이, 그리고 미국서부지역에 있어서는 Malin Hub이 가격발견과정에 있어 중요한 시장인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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