Tsai, Chih-Hung;Huang, Chao-Chun;Ho, Chia-Chi;Claretti, Marta
Journal of Veterinary Science
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v.22
no.5
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pp.60.1-60.9
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2021
Background: Echocardiography is a primary tool used by veterinarians to evaluate heart diseases. In recent years, various studies have targeted standard echocardiographic values for different breeds. Reference data are currently lacking in Maltese dogs and it is important to fill this gap as this breed is predisposed to myxomatous mitral valve disease, which is a volume overload disease. Objectives: To establish the normal echocardiographic parameters for Maltese dogs. Methods: In total, 23 healthy Maltese dogs were involved in this study. Blood pressure measurements, thoracic radiography, and complete transthoracic echocardiography were performed. The effects of body weight, age and sex were evaluated, and the correlations between weight and linear and volumetric dimensions were calculated by regression analysis. Results: The mean vertebral heart size was 9.1 ± 0.4. Aside from the ejection fraction, fractional shortening, and the left atrial to aorta root ratio, all the other echocardiographic parameters were significantly correlated with weight. Conclusion: This study describes normal echocardiographic parameters that may be useful in the echocardiographic evaluation of Maltese dogs.
A semigroup S is called a weakly abundant semigroup if its every $\tilde{\mathcal{L}}$-class and every $\tilde{\mathcal{R}}$-class contains an idempotent. Our purpose is to study an analogue of orthodox semigroups in the class of weakly abundant semigroups. Such an analogue is called a left quasi-abundant semigroup, which is a weakly abundant semigroup with a left quasi-normal band of idempotents and having the congruence condition (C). To build our main structure theorem for left quasi-abundant semigroups, we first give a sufficient and necessary condition of the idempotent set E(S) of a weakly abundant semigroup S being a left quasi-normal band. And then we construct a left quasi-abundant semigroup in terms of weak spined products. Such a result is a generalisation of that of Guo and Shum for left semi-perfect abundant semigroups. In addition, we consider a type Q semigroup which is a left quasi-abundant semigroup having the PC condition.
The aim of this study is to evaluate the incidence of white striping abnormality and its consequences on the quality traits of raw and processed turkey breast (chemical composition, color traits, and water holding capacity). In total, about 2300 breasts from 22 flocks were used to assess the incidence and 60 breasts to evaluate the quality traits. Our study showed that the total incidence of moderate and severe white striping was 61.3% out of them, moderate cases were 49.4%. Severe white striped turkey breast exhibited significantly lower protein content (21.1 vs. 23.2 and 23.16%, p<0.05) and higher fat content (2.3 vs. 0.77 and 1.76%, p<0.05) if compared to normal and moderate white striped breast respectively. Moreover, moderate and severe white striped meat showed significantly higher redness (a*) (2.98 and 3.14 vs. 1.48, p<0.05) and yellowness (b*) indexes (7.27 and 7.95 vs. 4.05, p<0.05) than normal meat, respectively.
Injection compression molding (ICM) is an advantageous processing method for producing thin and large polymeric parts in a robust manner. In the current study, we employed the ICM process for an energy-related application, i.e., thin and large polymeric battery case. A mold for manufacturing the battery case was fabricated using injection molding. The filling behavior of molten polymer in the mold cavity was investigated experimentally. To provide an in-depth understanding of the ICM process, ICM and normal injection molding processes were compared numerically. It was found that the ICM had a relatively low filling pressure, which resulted in reduced shrinkage and warpage of the final products. Effect of the parting line gap on the ICM characteristics, such as filling pressure, clamping force, filling time, volumetric shrinkage, and warpage, was analyzed via numerical simulation. The smaller gap in the ICM parting line led to the better dimensional stability in the finished product. The ICM sample using a 0.1 mm gap showed a 76% reduction in the dimensional deflection compared with the normal injection molded part.
We investigate the non-existence of finite order transcendental entire solutions of Fermat-type differential-difference equations [f(z)f'(z)]n + P2(z)fm(z + 𝜂) = Q(z) and [f(z)f'(z)]n + P(z)[∆𝜂f(z)]m = Q(z), where P(z) and Q(z) are non-zero polynomials, m and n are positive integers, and 𝜂 ∈ ℂ \ {0}. In addition, we discuss transcendental entire solutions of finite order of the following Fermat-type differential-difference equation P2(z) [f(k)(z)]2 + [αf(z + 𝜂) - 𝛽f(z)]2 = er(z), where $P(z){\not\equiv}0$ is a polynomial, r(z) is a non-constant polynomial, α ≠ 0 and 𝛽 are constants, k is a positive integer, and 𝜂 ∈ ℂ \ {0}. Our results generalize some previous results.
Speech and language functions are highly cognitive and human-specific features. The underlying causes of normal speech and language function are believed to reside in the human brain. Developmental persistent stuttering, a speech and language disorder, has been regarded as the most challenging disorder in determining genetic causes because of the high percentage of spontaneous recovery in stutters. This mysterious characteristic hinders speech pathologists from discriminating recovered stutters from completely normal individuals. Over the last several decades, several genetic approaches have been used to identify the genetic causes of stuttering, and remarkable progress has been made in genome-wide linkage analysis followed by gene sequencing. So far, four genes, namely GNPTAB, GNPTG, NAGPA, and AP4E1, are known to cause stuttering. Furthermore, thegeneration of mouse models of stuttering and morphometry analysis has created new ways for researchers to identify brain regions that participate in human speech function and to understand the neuropathology of stuttering. In this review, we aimed to investigate previous progress, challenges, and future perspectives in understanding the genetics and neuropathology underlying persistent developmental stuttering.
Lachos, Victor H.;Bazan, Jorge L.;Castro, Luis M.;Park, Jiwon
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.29
no.3
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pp.333-351
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2022
The skew-t distribution is an attractive family of asymmetrical heavy-tailed densities that includes the normal, skew-normal and Student's-t distributions as special cases. In this work, we propose an EM-type algorithm for computing the maximum likelihood estimates for skew-t linear regression models with censored response. In contrast with previous proposals, this algorithm uses analytical expressions at the E-step, as opposed to Monte Carlo simulations. These expressions rely on formulas for the mean and variance of a truncated skew-t distribution, and can be computed using the R library MomTrunc. The standard errors, the prediction of unobserved values of the response and the log-likelihood function are obtained as a by-product. The proposed methodology is illustrated through the analyses of simulated and a real data application on Letter-Name Fluency test in Peruvian students.
A 15-year-old Schnauzer, showing right exophthalmos, was diagnosed as adenocarcinoma originated from the third eyelid gland. On computed tomography, a normal right third eyelid gland was not observed. Instead, a heterogeneous cystic mass invaded the retrobulbar space and displaced the eye globe dorsolaterally. In addition, lysis of the bony nasolacrimal duct was found, which was considered the tumor invasion. These findings indicated that third eyelid gland adenocarcinoma should be considered when a retrobulbar mass is found ventromedial to the globe without observation of the normal third eyelid and accompanies osteolysis of the bony nasolacrimal duct in dogs showing exophthalmos.
In this paper, we study the uniqueness of two finite order transcendental meromorphic solutions f(z) and g(z) of the following complex difference equation A1(z)f(z + 1) + A0(z)f(z) = F(z)e𝛼(z) when they share 0, ∞ CM, where A1(z), A0(z), F(z) are non-zero polynomials, 𝛼(z) is a polynomial. Our result generalizes and complements some known results given recently by Cui and Chen, Li and Chen. Examples for the precision of our result are also supplied.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.17
no.2
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pp.91-97
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2021
User interface for cancer classification system is a software application with clinician's friendly tools and functions to diagnose cancer from pathology images. Pathology evolved from manual diagnosis to computer-aided diagnosis with the help of Artificial Intelligence tools and algorithms. In this paper, we explained each block of the project life cycle for the implementation of automated breast cancer classification software using AI and machine learning algorithms to classify normal and invasive breast histology images. The system was designed to help the pathologists in an automatic and efficient diagnosis of breast cancer. To design the classification model, Hematoxylin and Eosin (H&E) stained breast histology images were obtained from the ICIAR Breast Cancer challenge. These images are stain normalized to minimize the error that can occur during model training due to pathological stains. The normalized dataset was fed into the ResNet-34 for the classification of normal and invasive breast cancer images. ResNet-34 gave 94% accuracy, 93% F Score, 95% of model Recall, and 91% precision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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