It is demonstrated that phenolic compound has cytotoxic effect on cancer cells. Recently, ferulic acid is involved in anticancer activity by showing the decrease of cell viability in cancer cells. But, the anticancer mechanism of ferulic acid is left unknown. The purpose of this study was to examine the anticancer activity of ferulic acid on NIH3T3 fibroblasts and human skin melanoma cells (SK-MEL-3). The anticancer activity was measured by determining the cytotoxicy of ferulic acid on these cells. The cytotoxicity was measured by cell viability via XTT assay in these cells. In this study, ferulic acid decreased cell viability according to the dose-dependent manners after human skin melanoma cells were treated with various concentrations of ferulic acid for 48 hours. especially, ferulic acid remarkably decreased cell viability at a concentration of $120{\mu}M$ compared with control in human skin melanoma cells. While, ferulic acid did not show the significant decrease of cell viability at concentrations of $30{\sim}120{\mu}M$ in NIH3T3 fibroblasts. These results suggest that ferulic acid showed anticancer activity in cancer cells such as human skin melanoma cells by the decrease of cell viability significantly.
This study was attempted to investigate the anti-tumor and anti-metastatic effects of Sobokchukeotang(SBCT) and Kamisobokchukeotang(KSBCT). Cytotoxicity against various cancer cell lines, anti-adhesion, pulmonary colonization, anti-angiogenesis, and T/C% were evaluated. SBCT and KSBCT exhibited no cytotoxicity against HT-1080, A549, SK-OV-3, B16-F10 and SK-Mel-2 cell lines. In inhibitory effect on DNA topoisomerase I, the $IC_{50S}$ were shown $250-500{\;}\mu\textrm{g}/ml$ of SBCT and $62.5-125{\;}\mu\textrm{g}/ml$ of KSBCT respectively. In the in vivo experiments, SBCT(135.98%) and KSBCT(151.92%) apparently increased the life span of mice bearing sarcoma-180. KSBCT significantly inhibited the adhesion of HT-1080 to complex extracellular matrix in a dose-dependent manner in contrast to SBCT. In pulmonary colonization assay by B16-F10, a number of colonies in the lungs were decreased more significantly in KSBCT group than those in SBCT group. In vitro neovascularization and CAM assay, angiogenesis was more significantly inhibited in KSBCT-treated group than in SBCT- treated group. Above results suggests that KSBCT is more effectively applied to prevention and treatment of cancer than SBCT.
Kim, Jong-Jin;Kim, Jeong-Se;Kim, Sang-Hun;Park, Jun;Lee, Yun-Keun;Hahn, Min-Soo
Proceedings of the KSPS conference
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2007.05a
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pp.217-220
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2007
This study outlines a small-sized dialog style ETRI Korean TTS system which applies a HMM based speech synthesis techniques. In order to build the VoiceFont, dialog-style 500 sentences were used in training HMM. And the context information about phonemes, syllables, words, phrases and sentence were extracted fully automatically to build context-dependent HMM. In training the acoustic model, acoustic features such as Mel-cepstrums, logF0 and its delta, delta-delta were used. The size of the VoiceFont which was built through the training is 0.93Mb. The developed HMM-based TTS system were installed on the ARM720T processor which operates 60MHz clocks/second. To reduce computation time, the MLSA inverse filtering module is implemented with Assembly language. The speed of the fully implemented system is the 1.73 times faster than real time.
Wave propagation in a three-dimensional (3D) fully nonlinear numerical wave tank (NWT) is studied based on velocity potential theory. The governing Laplace equation with fully nonlinear boundary conditions on the moving free surface is solved using the indirect desingularized boundary integral equation method (DBIEM). The fourth-order predictor-corrector Adams-Bashforth-Moulton scheme (ABM4) and mixed Eulerian-Lagrangian (MEL) method are used for the time-stepping integration of the free surface boundary conditions. A smoothing algorithm, B-spline, is applied to eliminate the possible saw-tooth instabilities. The artificial wave speed employed in MTF (multi-transmitting formula) approach is investigated for fully nonlinear wave problem. The numerical results from incorporating the damping zone (DZ), MTF and MTF coupled DZ (MTF+DZ) methods as radiation condition are compared with analytical solution. An effective MTF+DZ method is finally adopted to simulate the 3D linear wave, second-order wave and irregular wave propagation. It is shown that the MTF+DZ method can be used for simulating fully nonlinear wave propagation very efficiently.
We propose a channel-attentive Mel frequency cepstral coefficient (CAMFCC) extraction method to improve the recognition performance of speech that is partially corrupted in the frequency domain. This method introduces weighting terms both at the filter bank analysis step and at the output probability calculation of decoding step. The weights are obtained for each frequency channel of filter bank such that the more reliable channel is emphasized by a higher weight value. Experimental results on TIDIGITS database corrupted by various frequency-selective noises indicated that the proposed CAMFCC method utilizes the uncorrupted speech information well, improving the recognition performance by 11.2% on average in comparison to a multi-band speech recognition system.
This paper presents the design of a System on Programmable Chip (SoPC) based on Field Programmable Gate Array (FPGA) for speech recognition in which Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) for speech feature extraction and Vector Quantization for recognition are used. The implementing process of the speech recognition system undergoes the following steps: feature extraction, training codebook, recognition. In the first step of feature extraction, the input voice data will be transformed into spectral components and extracted to get the main features by using MFCC algorithm. In the recognition step, the obtained spectral features from the first step will be processed and compared with the trained components. The Vector Quantization (VQ) is applied in this step. In our experiment, Altera's DE2 board with Cyclone II FPGA is used to implement the recognition system which can recognize 64 words. The execution speed of the blocks in the speech recognition system is surveyed by calculating the number of clock cycles while executing each block. The recognition accuracies are also measured in different parameters of the system. These results in execution speed and recognition accuracy could help the designer to choose the best configurations in speech recognition on SoPC.
The ethyl acetate extract of the leaves of Ixeris sonchifolia afforded two new and two known sesquiterpene lactone glucosides of the guaiane-type, together with a known alkenol glucoside. The known compounds were identified as ixerin Z (1), ixerin Z-6'-p-hydroxyphenylace-tate (2), and (Z)-3-hexen-1-ol-$\beta$-D-glucopyranoside (3), respectively. The structures of the new compounds were elucidated as 11, 13a-dihydroixerin Z [4, 3-hydroxy-2-oxo-guaia-1 (10), $3-dien-5{\alpha},6{\beta},7{\alpha},11{\beta}H-12,6-olide-3-O-{\beta}-D-glucopyranoside],{\;}and{\;}3,10{\$beta}-dihydroxy-2-oxo-guaia-3,11(13)-dien-1{\alpha},5{\alpha},6{\alpha},7aH-12,6-olide-10-O-{\beta}-D-glucopyranoside$ (5), respectively. The cytotoxicity of these compounds against human hepatocellular carcinoma cell (HepG2) and human melanoma cell (SK-MEL-2) was evaluated.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.8
no.1
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pp.29-40
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2012
A challenging research issue that has been one of growing importance to those working in human-computer interaction are to endow a machine with an emotional intelligence. Thus, emotion recognition technology plays an important role in the research area of human-computer interaction, and it allows a more natural and more human-like communication between human and computer. In this paper, we propose the multimodal emotion recognition system using face and speech to improve recognition performance. The distance measurement of the face-based emotion recognition is calculated by 2D-PCA of MCS-LBP image and nearest neighbor classifier, and also the likelihood measurement is obtained by Gaussian mixture model algorithm based on pitch and mel-frequency cepstral coefficient features in speech-based emotion recognition. The individual matching scores obtained from face and speech are combined using a weighted-summation operation, and the fused-score is utilized to classify the human emotion. Through experimental results, the proposed method exhibits improved recognition accuracy of about 11.25% to 19.75% when compared to the most uni-modal approach. From these results, we confirmed that the proposed approach achieved a significant performance improvement and the proposed method was very effective.
Some microRNAs (miRNAs) have been shown to act as oncogenes or tumor suppressor genes in human melanomas. miR-328 is upregulated in blood cells of melanoma patients compared to in healthy controls. This suggests a role for miR-328 in melanoma that warrants investigation. In this study, we demonstrated miR-328 levels to be dramatically decreased in human melanoma cell lines. Moreover, forced expression of miR-328 inhibited proliferation and induced G1-phase arrest of the SK-MEL-1 melanoma cell line. We identified TGFB2 as a direct target gene for miR-328 using a fluorescent reporter assay and western blotting. Levels of TGFB2 were dramatically increased in human melanoma cell lines and were inversely correlated with the miR-328 expression level. Our findings provide new insights into the mechanisms of human melanoma development, indicating that miR-328 has therapeutic potential for this disease.
In this paper, we develop a real time lip-synch system that activates 2-D avatar's lip motion in synch with an incoming speech utterance. To realize the 'real time' operation of the system, we contain the processing time by invoking merge and split procedures performing coarse-to-fine phoneme classification. At each stage of phoneme classification, we apply the support vector machine (SVM) to reduce the computational load while retraining the desired accuracy. The coarse-to-fine phoneme classification is accomplished via two stages of feature extraction: first, each speech frame is acoustically analyzed for 3 classes of lip opening using Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) as a feature; secondly, each frame is further refined in classification for detailed lip shape using formant information. We implemented the system with 2-D lip animation that shows the effectiveness of the proposed two-stage procedure in accomplishing a real-time lip-synch task. It was observed that the method of using phoneme merging and SVM achieved about twice faster speed in recognition than the method employing the Hidden Markov Model (HMM). A typical latency time per a single frame observed for our method was in the order of 18.22 milliseconds while an HMM method applied under identical conditions resulted about 30.67 milliseconds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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