The use of microfabricated microfluidic devices offers significant advantages over current technologies including fast analysis time and small reagent requirements. In the context of proteomic research, the possibility of using affinity-based separations for prefractionation of samples using microfluidic devices has significant potential. We demonstrate the use of microscale devices to achieve affinity separations of proteins using a device fabricated from borosilicate glass wafers. Photolithography and wet etching are used to pattern individual glass wafers and the wafers are fusion bonded at 650$^{\circ}C$ to obtain enclosed channels. A polymer has been successfully polymerized in situ and used either as a frit for packing beads or, when derivatized with Cibacron Blue 3GA, as a separation matrix. Both of these technologies are based on in situ UV photopolymerization of glycidyl methacrylate (GMA) and trimethylolpropane trimethacrylate (TRIM) in channels.
This study was conducted to efficiently separate the Ig from Korean native cattle colostrum and to utilize them as an immunogen for the production of antibodies aginst rabbit. The results obtained were as follows : 1. About 84% of Ig G could be separated from Korean native cattle colostrum by·gel filtration using Superose 12 column on HPLC. The separation profile of Korean native cattle colostral immunoglobulin was similar that of Holstein colostral Ig. 2. Separation of Korean native cattle colostral Ig by anion exchange chromatography using Mono Q column on HPLC was poor resolution chromatographic pattern. 3. Hi-Trap Protein G column showed better results than the Protein A Sepharose CL-4B column in the Ig G binding capacity from Korean native cattle colostral Ig. 4. Protein G Sepharose Fast Flow system resulted in higher Ig g binding capacity as the industrial size scale-up approach. 5. Sufficient titer reaction of antibody to Korean native cattle colostral Ig G was confirmed by ELISA.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.2
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pp.187-196
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1996
This paper introduces the concept of fixed weights and proposes an algorithm for classification by adding this concept to vector space separation method in LVQ. The proposed algorithm is based on competitive learning. It uses fixed weightsfor generality and fast adaptation efficient radius for new weight creation, and L1 distance for fast calcualtion. It can be applied to many fields requiring adaptive learning with the support of generality, real-tiem processing and sufficient training effect using smaller data set. Recognition rate of over 98% for the train set and 94% for the test set was obtained by applying the suggested algorithm to on-line handwritten recognition.
We fabricated an optically compensated bend cell with pixel-isolating polymer wall. The polymer wall was formed by phase separation of LCs and UVcurable polymer. The fabricated cell had initially ${\pi}-twist$ state. It showed low driving voltage, wide viewing angle and fast response properties. Also, polymer wall provided the mechanical stability preventing distortion of a display image from pressure.
Here we report a nano-sized polymer-dispersed liquid crystal (NPDLC) with an excellent scattering effect due to the maximized Mie scattering. We used a modified emulsification method combined with a limited coalescence mechanism. The fabrication process is simpler to obtain uniform nano-sized droplets rather than the conventional polymerizationinduced phase separation method.
Etilefrine hydrochloride was microencapsulated with ethylcellulose by phase separation method to develop a sustained release dosage form. The results of dissolution test carried out with various microcapsules showed that the drug release was decreased with increasing the particle size of microcapsules at a constant core to wall ratio, and with decreasing the core to wall ratio. Also ethylcellulose 50 cps and fast stirring rate (900 rpm) was better in decreasing the drug release than ethylcellulose 22 cps and slow stirring rate (300 rpm), respectively.
Hydrogen production via steam reforming of bio-oil from algal biomass over fast pyrolysis with commercial catalysts was carried out. Aqueous bio-oil obtained by phase separation from a crude oil over fast pyrolysis was used as a reactant and comparison studies for activity over different catalysts (FCR-4-02, POS-7, Cat. A, RUA), reaction temperature, and steam/carbon (S/C) ratios were performed. Experimental results showed that different catalytic activities were observed with different S/C ratios and catalyst composition and the highest hydrogen yield of 70% was obtained with a POS-7 catalyst at a S/C ratio of 10 and 1073 K.
Simultaneous determination of crop protection agents(CPAs) in food are done with multi-residue methods, which are composed of sample clean-up, concentration, chromatographic separation and detection. Stir Bar Sorptive Extraction(SBSE) technique is used for sample preparation of various analytes in several fields. The aim of this study was to develop a sensitive and fast method based on SBSE followed by thermal desorption - gas chromatography - mass spectrometry(TD - GC/MS) to determine CPAs in tobacco sample. For the analysis of tobacco sample prior to the SBSE method, solvent extraction or ultrasound-assisted solvent extraction was performed. methanol was used as the extraction solvent. The extract was then diluted with water. Finally, the sample was subjected to SBSE. A method for fast screening of crop protection agents in tobacco using SBSE-TD - GC/MS has been developed. About 17 CPAs including organochlorine, organophosphorous and others were identified and quantified. This method showed good linearity and high sensitivity for most of the target CPAs. The method was applied to the determination of CPAs at ng/mL levels in tobacco sample. This method is simple, rapid and may be applied in detection of other components.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.11
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pp.5200-5222
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2017
The separation of control plane and data plane in Software Defined Network (SDN) makes it flexible to control the network behavior, while also causes some inconveniences to the link failure recovery due to the delay between fail point and the controller. To avoid delay and packet loss, pre-defined backup paths are used to reroute the disrupted flows when failure occurs. However, it may introduce large overhead to build and maintain these backup paths and is hard to dynamically construct backup paths according to the network status so as to avoid congestion during rerouting process. In order to realize congestion aware fast link failure recovery, this paper proposes a novel method which installs multi backup paths for every link via source routing and per-hop-tags and spread flows into different paths at fail point to avoid congestion. We carry out experiments and simulations to evaluate the performance of the method and the results demonstrate that our method can achieve congestion aware fast link failure recovery in SDN with a very low overhead.
The crowded environment of a domestic pig farm is highly vulnerable to the spread of infectious diseases such as foot-and-mouth disease, and studies have been conducted to automatically analyze behavior of pigs in a crowded pig farm through a video surveillance system using a camera. Although it is required to correctly separate occluding pigs for tracking each individual pigs, extracting the boundaries of the occluding pigs fast and accurately is a challenging issue due to the complicated occlusion patterns such as X shape and T shape. In this study, we propose a fast and accurate method to separate occluding pigs not only by exploiting the characteristics (i.e., one of the fast deep learning-based object detectors) of You Only Look Once, YOLO, but also by overcoming the limitation (i.e., the bounding box-based object detector) of YOLO with the test-time data augmentation of rotation. Experimental results with two-pigs occlusion patterns show that the proposed method can provide better accuracy and processing speed than one of the state-of-the-art widely used deep learning-based segmentation techniques such as Mask R-CNN (i.e., the performance improvement over Mask R-CNN was about 11 times, in terms of the accuracy/processing speed performance metrics).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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