In this paper we proposes a new technique for identification of breast cancer by classification of proteome pattern generated from 2-D polyacrylamide gel electrophoresis (2-D PAGE) and development of cancer diagnosis system : HABIT. Proteome patterns reflect the underlying pathological state of a human organ and it is believed that the anomalies or diseases of human organs are identified by the analysis or classification of the patterns. Proteome patterns consist of quantitative information of the spots such as their size, position, and density in the proteome image produced from 2-D PAGE, for the Image mining of proteome pattern, SVM(support vector machine) and GA(genetic algorithm) are used to generate a decision model for the identification of breast cancer The decision model was then used to classify an independent set of test proteome patterns into the affecter and unaffecter classes. The proposed technique was tested by actual clinical test samples and showed a good performance of a hit ratio of 90%.
In this study, we developed a phosphor film screen that can be applied to radiographs during non-destructive testing using Gd2O2S:Tb phosphor compounds. The image uniformity of the fabricated phosphor screen film was analyzed by FE-SEM, RMS and RDS analysis. In addition, the tensile strength, elongation, and modulus of elasticity of the Gd2O2S:Tb phosphor screen were evaluated by measuring the stress-strain characteristic curve. As a result, it was evaluated that the RSD value had an excellent image uniformity within 10% of the evaluation criteria. In addition, as a result of evaluation of physical properties, the tensile strength was 1.1760 N/㎟, the tensile strength at break was 1.1515 N/㎟. These results suggest that the Gd2O2S:Tb phosphor screen fabricated using the room temperature gel-printing method could be applied to digital radiography detectors for radiography.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the effect of the number of measurement points on the calculation of transverse relaxation time (T2) with a focus on muscle T2. Materials and Methods: This study assumed that muscle T2 was comprised of a single component. Two phantom types were measured, 1 each for long ("phantom") and short T2 ("polyvinyl alcohol gel"). Right calf muscle T2 measurements were conducted in 9 healthy male volunteers using multiple-spin-echo magnetic resonance imaging. For phantoms and muscle (medial gastrocnemius), 5 regions of interests were selected. All region of interest values were expressed as the mean ${\pm}$ standard deviation. The T2 effective signal-ratio characteristics were used as an index to evaluate the magnetic resonance image quality for the calculation of T2 from T2-weighted images. The T2 accuracy was evaluated to determine the T2 reproducibility and the goodness-of-fit from the probability Q. Results: For the phantom and polyvinyl alcohol gel, the standard deviation of the magnetic resonance image signal at each echo time was narrow and mono-exponential, which caused large variations in the muscle T2 decay curves. The T2 effective signal-ratio change varied with T2, with the greatest decreases apparent for a short T2. There were no significant differences in T2 reproducibility when > 3 measurement points were used. There were no significant differences in goodness-of-fit when > 6 measurement points were used. Although the measurement point evaluations were stable when > 3 measurement points were used, calculation of T2 using 4 measurement points had the highest accuracy according to the goodness-of-fit. Even if the number of measurement points was increased, there was little improvement in the probability Q. Conclusion: Four measurement points gave excellent reproducibility and goodness-of-fit when muscle T2 was considered mono-exponential.
2-dimensional electrophoresis(2DE) is a separation technique to identify proteins contained in a sample. However, the image is very sensitive to its experimental conditions as well as the quality of scanning. In order to adjust the possible variation of spots in a particular image, a user should manually annotate landmark spots on each gel image to analyze the spots of different images together. However, this operation is an error-prone and tedious job. This thesis develops an automated method of extracting the landmark spots of an image based on landmark profile. The landmark profile is created by clustering the previously identified landmarks of sample images of the same type. The profile contains the various properties of clusters identified for each landmark. When the landmarks of a new image need to be fount all the candidate spots of each landmark are first identified by examining the properties of its clusters. Subsequently, all the landmark spots of the new image are collectively found by the well-known optimization algorithm $A^*$. The performance of this method is illustrated by various experiments on real 2DE images of mouse's brain-tissues.
The spot detection phase of the 2-DE image analysis program segments a gel image into spot regions by an image segmentation algorithm and fits the spot regions to a spot shape model and quantifies the spot informations for the next phases. Currently the watershed algorithm is generally used as the segmentation algorithm and there are the Gaussian model and the diffusion model for the shape model. The diffusion model is closer to real spot shapes than the Gaussian model however spots have very various shapes and especially an asymmetric formation in x-coordinate and y-coordinate. The reason for asymmetric formation of spots is known that a protein could not be diffused completely because the 2-DE could not be processed under the ideal environment usually. Accordingly we propose an asymmetric diffusion model in this paper. The asymmetric diffusion model assumes that a protein spot is diffused from a disc at initial time of diffusing process, but is diffused asymmetrically for x-axis and y-axis respectively as time goes on. In experiments we processed spot matching for 19 gel images by using three models respectively and evaluated averages of SNR for comparing three models. As averages of SNR we got 14.22dB for the Gaussian model, 20.72dB for the diffusion model and 22.85dB for the asymmetric diffusion model. By experimental results we could confirm the asymmetric diffusion model is more efficient and more adequate for spot matching than the Gaussian model and the diffusion model.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.577-580
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2017
중합 효소 연쇄 반응 (PCR) 젤 전기영동 이미지에서 DNA 지문을 분석하기 위한 새로운 레인 검출 및 추적 알고리즘이 제안하였다. 이전에 여러 연구 결과가 보고되었지만 갑작스런 배경 밝기 차이와 구부러진 레인이 있는 이미지에서 레인을 정확하게 추출하는 것은 여전히 어려움이 있다. 우리는 평균 레인 폭과 레인 주기를 계산하기 위한 에지 기반 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 k-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 상승 에지와 하강 에지를 정확하게 추출하는 부화소(sub-pixel) 알고리즘을 적용하여 레인 폭과 주기를 추정한다. 구부러진 레인을 처리하기 위해 젤 이미지를 정상영역과 비정상영역으로 분할하고, 각 분할 된 이미지의 레인 중심을 추적한다. 우리가 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 534 레인을 포함한 32 개의 젤 이미지가 사용되었다. 실험 결과는 우리의 방법이 전처리 과정 없이 배경 차이와 구부러진 레인을 갖는 이미지에 강인함을 보여 주었다.
Mesenchymal stem cells (MSCs) are promising candidates for cell therapy and tissue engineering, but their application has been impeded by lack of knowledge of their core biological properties. In order to identify MSC-specific proteins, the hydrophobic protein fraction was individually prepared from two different umbilical cord blood (UCB)-derived MSC populations; these were then subjected to two-dimensional (2D) gel electrophoresis and peptide mass fingerprinting matrix-assisted laser desorption/ionization (MALDI)-time of flight (TOF)-mass spectrometry (MS). Although the 2D gel patterns differed somewhat between the two samples, computer-assisted image analysis identified shared protein spots. 35 spots were reliably identified corresponding to 32 different proteins, many of which were chaperones. Based on their primary sub-cellular locations the proteins could be grouped into 6 categories: extracellular, cell surface, endoplasmic reticular, mitochondrial, cytoplasmic and cytoskeletal proteins. This map of the water-insoluble proteome may provide valuable insights into the biology of the cell surface and other compartments of human MSCs.
Kim Hong Rye;Kang Jae Ku;Lee Hye Ran;Yoon Jong Taek;Seong Hwan Hoo;Jung Jin Kwan;Park Chang Sik;Jin Dong Il
Reproductive and Developmental Biology
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v.29
no.2
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pp.63-68
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2005
Cloned calves derived from somatic cell nuclear transfer (SCNT) have been frequently lost by sudden death at 1 to 3 month following healthy birth. To address whether placental anomalies are responsible for the sudden death of cloned calves, we compared protein patterns of 2 placentae derived from SCNT of Korean Native calves died suddenly at two months after birth and those of 2 normal placentae obtained from AI fetuses. Placental proteins were separated using 2-Dimensional gel electrophoresis. Approximately 800 spots were detected in placental 2-D gel stained with coomassie-blue. Then, image analysis of Malanie III (Swiss Institute for Bioinformatics) was performed to detect variations in protein spots between normal and SCNT placentae. In the comparison of normal and SCNT samples, 8 spots were identified to be up-regulated proteins and 24 spots to be down-regulated proteins in SCNT placentae, among which proteins were high mobility group protein HMG1, apolipoprotein A-1 precursor, bactenecin 1, tropomyosin beta chain, $H^+-transporting$ ATPase, carbonic anhydrase II, peroxiredoxin 2, tyrosine-rich acidic matrix protein, serum albumin precursor and cathepsin D. These results suggested that the sudden death of cloned calves might be related to abnormal protein expression in placenta.
The bacterial community of water stream, soil and guano in Gossi cave was examined by using PCR amplified the 16S rDNA-denaturing gradient gel electrophoyesis (DGGE). In this study, the genetic diversity and the similarity of bacterial community between open area and non - open area toy cave tour were investigated, and the seasonable variation pattern was compared each other. DGGE is attractive technique, as it sepayate same length dsDNA according to sequence variation typical 16S rDNA genes. The diversity and similarity of bacterial community in cave was analyzed by GC341f and PRUN518r primer sets foy amplification of V3 region of eubacteria 16S rDNA. The specific DGGE band profile of the cave water gives the possibility that the specific bacterial cell can be adapting to the specific cave environment and living in the cave. The DGGE band profiles of all samples with guano were compared and analyzed by image analyzer, in which mutual band profile was compared to be and the band intensity of guano was the highest. From these result, it is thought that the guano was main nutrient source and influenced on the community structure of the cave environment where is nutritionally limited. Pseudomonas sp. NZ060, Pseudomonas pseudoalcaligenes, uncultured Variovorax sp. and soli bacterium NS7 were identified to be on some sample from analysing DNA sequence of some DGGE band.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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