We generated gene expression data from the tissues of 50 gastric cancer patients, and applied meta-analysis and gene set analysis to this data and three other stomach cancer gene expression data sets to define the gene expression changes in gastric tumors. By meta-analysis we identified genes consistently changed in gastric carcinomas, while gene set analysis revealed consistently changed biological themes. Genes and gene sets involved in digestion, fatty acid metabolism, and ion transport were consistently down-regulated in gastric carcinomas, while those involved in cellular proliferation, cell cycle, and DNA replication were consistently up-regulated. We also found significant differences between the genes and gene sets expressed in diffuse and intestinal type gastric carcinoma. By gene set analysis of cytogenetic bands, we identified many chromosomal regions with possible gross chromosomal changes (amplifications or deletions). Similar analysis of transcription factor binding sites (TFBSs), revealed transcription factors that may have caused the observed gene expression changes in gastric carcinomas, and we confirmed the overexpression of one of these, E2F1, in many gastric carcinomas by tissue array and immunohistochemistry. We have incorporated the results of our meta- and gene set analyses into a web accessible database (http://human-genome.kribb.re.kr/stomach/).
A CCD-based color uniformity measurement system was set up. Through measuring the two-dimensional brightness distributions of three primary colors on the screen, chromaticity coordinate distributions of combination gray can be obtained within a few seconds. This system can be widely used in the production of LCD projection.
A volumetric 3D display system based on a rotating two dimensional color LED array is set up. It has a cylinder display space ${\Phi}800{\times}640mm3$ which is composed of 256 slices of pictures in one 3D image with each slice $320{\times}256$ LED pixels. The volumetric image has 4 gray scales and 64 colors. The main structure and working principle of the system is described in detail.
Andrius Slavickas;Tadas Kaliatka;Raimondas Pabarcius;Sigitas Rimkevicius
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.12
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pp.4731-4742
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2022
RBMK fuel assemblies differ from other LWR FA due to a specific arrangement of the fuel rods, the low enrichment, and the used burnable absorber - erbium. Therefore, there is a challenge to adapt modeling tools, developed for other LWR types, to solve RBMK problems. A set of 10 different depletion simulation schemes were tested to estimate the impact on reactivity and spent fuel composition of possible SCALE code options for the neutron transport modelling and the use of different nuclear data libraries. The simulations were performed using cross-section libraries based on both, VII.0 and VII.1, versions of ENDF/B nuclear data, and assuming continuous energy and multigroup simulation modes, standard and user-defined Dancoff factor values, and employing deterministic and Monte Carlo methods. The criticality analysis with burn-up credit was performed for the SFP loaded with RBMK-1500 FA. Spent fuel compositions were taken from each of 10 performed depletion simulations. The criticality of SFP is found to be overestimated by up to 0.08% in simulation cases using user-defined Dancoff factors comparing the results obtained using the continuous energy library (VII.1 version of ENDF/B nuclear data). It was shown that such discrepancy is determined by the higher U-235 and Pu-239 isotopes concentrations calculated.
In diagnosis of lung cancer, rapid distinction between small cell lung cancer (SCLC) and non-small cell lung cancer (NSCLC) tumors is very important. Serum markers, including lactate dehydrogenase (LDH), C-reactive protein (CRP), carcino-embryonic antigen (CEA), neurone specific enolase (NSE) and Cyfra21-1, are reported to reflect lung cancer characteristics. In this study classification of lung tumors was made based on biomarkers (measured in 120 NSCLC and 60 SCLC patients) by setting up optimal biomarker joint models with a powerful computerized tool - gene expression programming (GEP). GEP is a learning algorithm that combines the advantages of genetic programming (GP) and genetic algorithms (GA). It specifically focuses on relationships between variables in sets of data and then builds models to explain these relationships, and has been successfully used in formula finding and function mining. As a basis for defining a GEP environment for SCLC and NSCLC prediction, three explicit predictive models were constructed. CEA and NSE are requentlyused lung cancer markers in clinical trials, CRP, LDH and Cyfra21-1 have significant meaning in lung cancer, basis on CEA and NSE we set up three GEP models-GEP 1(CEA, NSE, Cyfra21-1), GEP2 (CEA, NSE, LDH), GEP3 (CEA, NSE, CRP). The best classification result of GEP gained when CEA, NSE and Cyfra21-1 were combined: 128 of 135 subjects in the training set and 40 of 45 subjects in the test set were classified correctly, the accuracy rate is 94.8% in training set; on collection of samples for testing, the accuracy rate is 88.9%. With GEP2, the accuracy was significantly decreased by 1.5% and 6.6% in training set and test set, in GEP3 was 0.82% and 4.45% respectively. Serum Cyfra21-1 is a useful and sensitive serum biomarker in discriminating between NSCLC and SCLC. GEP modeling is a promising and excellent tool in diagnosis of lung cancer.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2005.05a
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pp.921-924
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2005
Diesel generator sets with resilient mounts often experience resonances by major excitations which come from diesel engine and their foundation with rigid body modes. Because their natural frequency is determined by moment of inertia and stiffness of resilient mount vibration problems are resolved by changing location and stiffness of resilient mounts. But the calculated natural frequencies are inaccurate due to uncertainty of the inertia and mount stiffness. So this result can be useless on the design stage. In this paper, the stiffness of mount is evaluated on result from mount stiffness test in laboratory and generator set vibration test and a simple calculation method for moment of inertia is proposed. Based on these data, the procedure to select optimized mount stiffness and location on the design stage is set up.
The objective of this paper is to develop two numerical model for predicting the wave height with set-up/down near the surfzone on a arbitrary beach profile. Two wave models, regular wave model and random wave model, are based on the energy flux equation with the energy dissipation effects. The developed numerical models are verified by comparison of numerical results with analytical solutions that are derived under the simple conditions. The characteristics of parameters included in each model are then investigated and decided to the range of behaviour by the sensitivity analysis. For sensitivity analysis, we carried out total 46 laboratory tests. Finally, the developed numerical models are applied to the field where the wave height near the surfzone has been measured. From the applications of numerical models, it is concluded that the developed numerical models may accurately predict the wave height with the set-up/down near the surfzone on a arbitrary beach profile.
Clustering is the process of partitioning a data set into meaningful clusters. As the data to process increase, a laster algorithm is required than ever. In this paper, we propose a clustering algorithm to partition a multispectral remotely sensed image data set into several clusters using a hash search algorithm. The processing time of our algorithm is compared with that of clusters algorithm using other speed-up concepts. The experiment results are compared with respect to the number of bands, the number of clusters and the size of data. It is also showed that the processing time of our algorithm is shorter than that of cluster algorithms using other speed-up concepts when the size of data is relatively large.
An H.264 algorithm is commonly used for video compression applications. This algorithm requires a large number of data computations, for example, the sum of absolute difference (SAD) operation. We analyzed H.264 reference encoding workloads. The H.264 encoding program has 8.78% SAD operation. The SAD operation is to sum up 16 difference-values in H.264 $4{\times}4$ sub-blocks. In order to accelerate SAD operations, we implemented an application specific instruction-set processor (ASIP) that can execute SAD and data transfer instructions. The proposed coprocessor has an absolute value generator and a carry save adder (CSA) unit to sum up 8 difference-values per one clock cycle. We completed SAD operation in 2 clock cycles. Experimental results show that the performance is improved by 34% of total execution time.
Kim, Jae-Min;Song, Yun-Seob;Yi, Sang-Yeoul;Kim, Soo-Won
Journal of Sensor Science and Technology
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v.13
no.2
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pp.133-138
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2004
Today, the obstacle detection system has massive size and restrictive detection range. To solve these problems, this paper proposes the capacitance variation detector using the variated capacitance value as a result of the obstacle approaching. If obstacle approaches, the capacitance value of capacitance sensor is increased and the operating frequency of oscillator is decreased. Then this changed frequency appears to the output of the mixer that operate down conversion. The capacitance variation detector is produced by Hynix$0.35{\mu}$ CMOS process. In experiment result, the frequency of final output is 6.81 MHz at no obstacle and 31.45 MHz at approaching obstacle. In conclusion, proposed capacitance variation detector has small size, low power consumption and easiness to set up anywhere. So it is expected to substitute the obstacle detector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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