Several genetic strategies have been proposed for the successful transformation and expression of microbial transgenes in model and crop plants. Here, we bring into focus the prominent applications of microbial transgenes in plants for the development of disease resistance; mitigation of stress conditions; augmentation of food quality; and use of plants as "bioreactors" for the production of recombinant proteins, industrially important enzymes, vaccines, antimicrobial compounds, and other valuable secondary metabolites. We discuss the applicable and cost-effective approaches of transgenesis in different plants, as well as the limitations thereof. We subsequently present the contemporary developments in targeted genome editing systems that have facilitated the process of genetic modification and manifested stable and consumer-friendly, genetically modified plants and their products. Finally, this article presents the different approaches and demonstrates the introduction and expression of microbial transgenes for the improvement of plant resistance to pathogens and abiotic stress conditions and the production of valuable compounds, together with the promising research progress in targeted genome editing technology. We include a special discussion on the highly efficient CRISPR-Cas system helpful in microbial transgene editing in plants.
The poor outcome of advanced ovarian cancer under conventional therapy necessitates new strategies to improve therapeutic efficacy. β-glucosidase (encoded by GBA) is a lysosomal enzyme and is involved in sphingolipids metabolism. Recent studies revealed that β-glucosidase plays a role in cancer development and chemoresistance. In this work, we systematically evaluated the expression and role of GBA in ovarian cancer. Our work demonstrates that inhibition of β-glucosidase has therapeutic potential for ovarian cancer. Gene Expression Profiling Interactive Analysis database, western blot and immunohistochemistry analyses of patient samples demonstrated that GBA mRNA and protein expression levels were significantly increased in ovarian cancer compared to normal tissues. Functional studies using gainof-function and loss-of-function approaches demonstrated that GBA overexpression did not affect growth and migration but alleviated cisplatin's efficacy in ovarian cancer cells. In addition, GBA depletion resulted in growth inhibition, apoptosis induction, and enhancement of cisplatin's efficacy. Of note, we found that GBA inhibition specifically decreased receptor tyrosine kinase AXL level, leading to the suppression of AXL-mediated signaling pathways. Our data suggest that GBA represents a promising target to inhibit AXL signaling and overcome cisplatin resistance in ovarian cancer.
Purpose - This study aims to investigate the factors (experience value, social capital, cultural capital) affecting users' engagement in UGC platform, and to examine their effect on relationship commitment. The study further attempted to confirm the moderating effect of the need for self-expression. Design/methodology/approach - Data was collected from 230 UGC users through a survey, and the study performed a structural equation model analysis to validate the conceptual model which contains five research hypotheses. Findings - The study found that only service value, one of experiential values, has a significant positive (+) effect on customer engagement and that social capital and cultural capital also have a significant positive (+) effect on customer engagement In addition, customer engagement in the UGC platform was found to have a significant positive (+) effect on the relationship commitment. However, the need for self-expression did not moderate the relationship between customer engagement and relationship commitment. Research implications or Originality - Marketing strategies that can strengthen UGC users' engagement factors can lead up to follow-up research, which finds ways to improve not only users' engagement but also sustained relationship with the UGC platforms.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.25
no.1
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pp.65-81
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2023
The purpose of this study is to interpret the semantic actions of body image symbolized in body expression images shown by micro-influencers body profiles to understand the body profile phenomenon of the MZ generation. As a result of collecting body profile data from micro-influencers, the body profile image types of female influencers on SNS were classified into four types, Athletic, Slim body, Natural, and, Glamorous. Images representing each type were analyzed using the Roland Barthes' Myth model analysis frame. As a result of the semantic analysis, influencers were found to be very active and bold, emphasizing certain body parts according to the type of body image they pursue. Fashion is strategically used to emphasize these aspects. It was found that the ideology of a 'subjective modern woman' was commonly expressed through emphasis on visual signs. This study is meaningful in that it can indirectly lead to the understanding the fashion culture expressed by the MZ generation and provide consumer information and essential data that can be used for communication strategies in the fashion market.
Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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v.2
no.1
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pp.7-14
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2024
In this paper, we explore the application of RNA-sequencing data and ensemble machine learning to predict lung cancer and treatment strategies for lung cancer, a leading cause of cancer mortality worldwide. The research utilizes Random Forest, XGBoost, and LightGBM models to analyze gene expression profiles from extensive datasets, aiming to enhance predictive accuracy for lung cancer prognosis. The methodology focuses on preprocessing RNA-seq data to standardize expression levels across samples and applying ensemble algorithms to maximize prediction stability and reduce model overfitting. Key findings indicate that ensemble models, especially XGBoost, substantially outperform traditional predictive models. Significant genetic markers such as ADGRF5 is identified as crucial for predicting lung cancer outcomes. In conclusion, ensemble learning using RNA-seq data proves highly effective in predicting lung cancer, suggesting a potential shift towards more precise and personalized treatment approaches. The results advocate for further integration of molecular and clinical data to refine diagnostic models and improve clinical outcomes, underscoring the critical role of advanced molecular diagnostics in enhancing patient survival rates and quality of life. This study lays the groundwork for future research in the application of RNA-sequencing data and ensemble machine learning techniques in clinical settings.
When we consider a life insurance company that sells a large number of continuous T-year term life insurance policies, it is important to find an optimal strategy which maximizes the surplus of the insurance company at time T. The purpose of this paper is to give an explicit expression for the optimal reinsurance and investment strategy which maximizes the expected exponential utility of the final value of the surplus at the end of T-th year. To do this we solve the corresponding Hamilton-Jacobi-Bellman equation.
Proceedings of the Korean Society of Toxicology Conference
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2001.10a
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pp.133-134
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2001
Abnormal regulation of the inducible form of cyclooxygenase (COX-2) has been often observed in various types of cancerous and transformed cells. Recently, targeted inhibition of COX-2 is recognized as one of the promising strategies for the prevention or treatment of cancer as well as inflammation, As part of a program to evaluate the cancer chemopreventive potential of anti-inflammatory phytochemicals, we initially determined the COX-2 inhibitory activity of some naturally occurring diarylheptanoids structurally related to curcumin.(omitted)
We address the outage performance for the opportunistic amplify-and-forward relaying strategies under Nakagami-m fading channels. A closed-form expression for the outage probability is derived. Simulation results verify our theoretical solutions.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.26
no.3
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pp.35-52
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2014
This study analyzed the 12 different technology home economics textbooks I, II for middle school students and the content systems of the textbooks by 7 instructional strategies in Reigeluth's elaboration theory. The units analyzed were 'Clothing and self-expression' and 'Eco-friendly clothing life and recycling by reform'. The purpose of this study was to provide basic information for the development of textbooks and teaching materials by analyzing current textbooks. Researchers analyzed the textbooks individually using pre-developed analysis frame using Reigeluth's elaboration theory. The results of the study were as follows. The conceptual elaboration process was used in the unit of 'Clothing and self-expression' of all the textbooks used in this study, and procedural elaboration process was mostly used in the unit of 'Eco-friendly clothing life and recycling by reform'. The strategies of advance learning ability were presented mostly in the forms of 'Learning Objective', 'Thought Opening', 'Key terms' in either unit and sub unit. The strategies of summarizer were presented as 'Unit Summary', 'Cleanup' and 'Assessment'. The strategies of synthesizer were used in all the textbooks as the 'Exploration' to increase the students interest through the promotion of the learning content in a variety of activities and projects. The cognitive activator strategies were shown in all of the textbooks using mostly 'Figure,' and others such as 'Table,' 'Diagram', and 'Explanation of Terms'. The strategies of learner control were used to guide the supplement and deepen the learning by various forms. However the analogy strategies were hardly used in units of textbooks analyzed in this study. As a result, the technology home economics textbooks I, II for middle school students applied the Reigeluth's elaboration theory, except the analogy strategies. It is recommended to utilize th analogy strategies and various activities to enhance the students' understanding and participation.
This study aimed to compare the effects of two emotion regulation strategies, namely, cognitive reappraisal and expressive suppression in female college students. Specifically, the effects of these two emotion regulation strategies were tested and the intrapersonal factors related to the effects of these strategies were explored. The participants included 60 female college students. In Study 1, 40 participants were randomly assigned to each of the two different strategy groups, i.e., a between-subject design was employed. In Study 2, 20 participants were asked to use both strategies to regulate their emotion, i.e., a within-subject design was employed. The results revealed that both emotion regulation strategies effectively reduced negative emotion of emotional stimuli. However, the use of emotion regulation assessed with a questionnaire was not matched to the actual usage of regulation strategies examined with a task. Finally, the use of a suppression strategy was related to the extroversion psychological adaptive variable. Our findings suggest that the subjective assessment of the use of an emotion regulation strategy may not be the same as the actual use of an emotion regulation strategy. Furthermore, we demonstrated that when participants have an option to use both strategies, the cognitive reappraisal is more functional than expression suppression. This concurs with the previous findings on the effects of emotion regulation strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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