Haemophilus somnus, Mycoplasma bovis and Pasteurella multocida were responsible for respiratory diseases in bovine. Methods for identifying these bacteria had poor sensitivity and specificity. In this paper, PCR assays were applied for rapid identification of H. somnus, M. bovis, P. multocida B:2 and P. multocida capsular types. The specific PCR products were amplified from H. somnus, but not from other bacteria. Ten-fold diluted H. somnus were mixed with P. multocida and then the mixed cultures were inoculated on agar plates. After incubation, PCR was performed with harvest from agar plates and could detect as few as 3.4 CFU/ml of H. somnus. The primers MboF and MboR produced an amplification product unique to M. bovis and sensitivity of PCR was as low as 100 pg of DNA. Only serotype B:2 of P. multocida, the causal agent of haemorrhagic septicemia in bovine, was specifically amplified in PCR among the 16 reference serotypes. The multiplex capsular PCR typing for P. multocida was produced the P. multocida specific product as well as the capsular serogroup-specific product. The present PCR assays should be useful for the rapid identification of bacterial pathogens from bovine respiratory diseases.
This research suggests the estimation methodology of Logistics. This paper elucidates the main problems associated with estimation in the regression model. We review the methods for estimating the parameters in the model and introduce a modified procedure in which all models are fitted and combined to construct a combination of estimates. The resulting estimators are found to be as efficient as the maximum likelihood (ML) estimators in various cases. Our method requires more computations but has an advantage for large data sets. Also, it enables to detect particular features in the data structure. Examples of real data are used to illustrate the properties of the estimators. The backgrounds of estimation of logistic regression model is the increasing logistic environment importance today. In the first phase, we conduct an exploratory study to discuss 9 independent variables. In the second phase, we try to find the fittest logistic regression model. In the third phase, we calculate the logistic estimation using logistic regression model. The parameters of logistic regression model were estimated using ordinary least squares regression. The standard assumptions of OLS estimation were tested. The calculated value of the F-statistics for the logistic regression model is significant at the 5% level. The logistic regression model also explains a significant amount of variance in the dependent variable. The parameter estimates of the logistic regression model with t-statistics in parentheses are presented in Table. The object of this paper is to find the best logistic regression model to estimate the comparative accurate logistics.
In this study, we produced a light, flexible, wearable gas sensor by depositing MWCNTs (Multi-walled Carbon Nanotubes) into nylon. MWCNTs are widely used as a gas sensor material due to their excellent mechanical, electrical and physical characteristics. We produced a gas sensor to detect NOx gases by depositing nylon yarn in a MWCNT solution. The MWCNT solution was made by mixing 3 mg MWCNT in 5 ml of ethanol. Nylon yarn was placed in the manufactured solution and ultrasonic waves were applied using an ultrasonicator for 3 h, resulting in MCWNT deposition. The MWCNT-deposited nylon yarn was dried at room temperature for 24 h. The MWCNT-thin-film-coated nylon yarn was masked 1 mm apart, and gold was then deposited on the masked nylon yarn to create the gas sensor. The sensor then was installed in a chamber with a controlled atmospheric environment and exposed to NOx gas. The changing signal from the sensor was amplified to analyze its gas detection characteristics.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.97-106
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2021
Social networking platforms have become a smart way for people to interact and meet on internet. It provides a way to keep in touch with friends, families, colleagues, business partners, and many more. Among the various social networking sites, Twitter is one of the fastest-growing sites where users can read the news, share ideas, discuss issues etc. Due to its vast popularity, the accounts of legitimate users are vulnerable to the large number of threats. Spam and Malware are some of the most affecting threats found on Twitter. Therefore, in order to enjoy seamless services it is required to secure Twitter against malicious users by fixing them in advance. Various researches have used many Machine Learning (ML) based approaches to detect spammers on Twitter. This research aims to devise a secure system based on Hybrid Similarity Cosine and Soft Cosine measured in combination with Genetic Algorithm (GA) and Artificial Neural Network (ANN) to secure Twitter network against spammers. The similarity among tweets is determined using Cosine with Soft Cosine which has been applied on the Twitter dataset. GA has been utilized to enhance training with minimum training error by selecting the best suitable features according to the designed fitness function. The tweets have been classified as spammer and non-spammer based on ANN structure along with the voting rule. The True Positive Rate (TPR), False Positive Rate (FPR) and Classification Accuracy are considered as the evaluation parameter to evaluate the performance of system designed in this research. The simulation results reveals that our proposed model outperform the existing state-of-arts.
In this study, the performance of a gold biosensor combined with light microscope imaging system (GB-LMIS) was comparatively evaluated against enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) for detecting Salmonella under simulated chilling condition. The optimum concentration of antiSalmonella polyclonal antibodies (pAbs) was determined to be 12.5 and 100 ㎍/ml for ELISA and GBLMIS, respectively. GB-LMIS exhibited a sufficient and competitive specificity toward three tested Salmonella among only. To mimic a real-world situation, chicken was inoculated with Salmonella cocktail and stored under chilling condition for 48 h. The overall growth of Salmonella under chilling condition was significantly lower than that under non-exposure to the chilling condition (p < 0.05). No significant differences in bacterial growth were observed between brain heart infusion and brilliant green broth during the enrichment period (p > 0.05). Finally, both GB-LMIS and ELISA were employed to detect Salmonella at every 2-h interval. GB-LMIS detected Salmonella with a competitive specificity by the direct observation of bacteria on the sensor using a charge-coupled device camera within a detection time of ~2.5 h. GB-LMIS is a feasible, novel, and rapid method for detecting Salmonella in poultry facilities.
The emergence of new nanoscale technologies has imposed significant challenges to designing reliable electronic systems in radiation environments. A few types of radiation like Total Ionizing Dose (TID) can cause permanent damages on such nanoscale electronic devices, and current state-of-the-art technologies to tackle TID make use of expensive radiation-hardened devices. This paper focuses on a novel and different approach: using machine learning algorithms on consumer electronic level Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) to tackle TID effects and monitor them to replace before they stop working. This condition has a research challenge to anticipate when the board results in a total failure due to TID effects. We observed internal measurements of FPGA boards under gamma radiation and used three different anomaly detection machine learning (ML) algorithms to detect anomalies in the sensor measurements in a gamma-radiated environment. The statistical results show a highly significant relationship between the gamma radiation exposure levels and the board measurements. Moreover, our anomaly detection results have shown that a One-Class SVM with Radial Basis Function Kernel has an average recall score of 0.95. Also, all anomalies can be detected before the boards are entirely inoperative, i.e. voltages drop to zero and confirmed with a sanity check.
Rita E. Ampiaw;Muhammad Yaqub;Changyeon Woo;Wontae Lee
Membrane and Water Treatment
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제14권4호
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pp.181-189
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2023
The Covid-19 pandemic has increased demand for chlorine-based sanitizing solutions, most of which contain hypochlorous acid (HOCl) as an active agent. Free chlorine (HOCl) in these sanitizers is crucial for their efficacy. Disposable test strips are affordable and convenient tools for determining various qualitative and quantitative parameters. In this study, disposable opto-chemical test strips were developed by physically immobilizing 3,3',5,5'-tetramethylbenzidine (TMB) and o-dianisidine (o-D) reagents on chromatography and filter paper-based test strips for the visualization and detection of free chlorine in the form of HOCl. The reagents undergo a rapid color change upon reaction with chlorine through a redox reaction. The paper-based test strips showed rapid color change within a minute and a low sample volume requirement (1 ml). This portable, disposable paper-based test strip is a simple and cost-effective way to rapidly detect the presence of HOCl sanitizers for home and field applications. Both TMB and o-D successfully detected chlorine. Chromatography paper proved to be the more efficient option among the two papers used as substrates for the reagents (TMB and o-D). It exhibited high retention capacity and high performance in terms of color transformation when reacting with HOCl, even after two months of storage.
Two experiments were conducted to determine whether leptin is a metabolic signal for gonadotropin secretion in ewes. In the first experiment, twenty-eight cyclic Chal ewes were assigned randomly to an energy restricted, no leptin group (ERNL) (60% of maintenance; n = 14) and an energy normal, no leptin group (ENNL) (100% of maintenance; n = 14) for 71 days (6 estrous cycles). Estrus was synchronized with seven consecutive injections of $PGF_{2{\alpha}}$ Biweekly, body weight (BW) and body condition score (BCS) were determined and blood samples were collected to measure plasma leptin concentration. Blood samples were also taken to determine plasma progesterone concentration twice weekly. After each PG injection from the second injection to the end of experiment, four ewes were selected and blood samples were collected at 20 minutes and at hourly intervals for 3 h to detect plasma LH and FSH concentration. In the second experiment, after the ceasing of the estrous cycle caused by energy restriction, six acyclic ewes were selected and randomly allotted to two groups (n = 3) and received the following treatment for four days. Ewes in an energy restricted, leptin group (ERL) were fed with a ration which provided 60% of maintenance energy requirements and intravenously injected with $4{\mu}g$ leptin/kg BW daily. Ewes in an energy excess, no leptin group (EENL) were fed with a ration that provided 180% (120%+60%) of maintenance energy requirements and intravenously injected with 1 ml saline daily. In both groups, blood samples were collected at 20 minutes and at hourly intervals for 3 h before feeding on d 0 and d 5, and for 3 h before and after injections as above on d 2 and d 4 to detect plasma LH and FSH concentration. In the first experiment, BW and BCS from the $2^{nd}$ estrous cycle, and leptin from the $3^{rd}$ estrous cycle to the end of the experiment significantly (p<0.05) decreased. In ERNL ewes, mean plasma concentrations of FSH significantly (p<0.01) decreased from the $4^{th}$ estrous cycle to d 71 and LH pulsatile secretion was suppressed on d 71, so that, mean plasma concentrations of LH (p<0.05), LH pulse frequency (p<0.01) and LH pulse amplitude (p<0.05) significantly decreased. In the second experiment, injection of leptin significantly increased mean circulating concentrations of LH (p<0.05), LH pulse frequency (p<0.01), LH pulse amplitude (p<0.05) and mean circulating concentrations of FSH (p<0.01) and leptin (p<0.01). High energy intake significantly (p<0.05) stimulated pulsatile secretion of LH and leptin secretion (p<0.01), but non-significantly increased plasma FSH concentration. The results of this study indicate that leptin is a metabolic signal for the GnRH-LH/FSH axis in feed-restricted fat-tailed ewes.
Heterosigma akashiwo는 전세계적으로 분포된 침편모조류이며, 대발생을 형성하여 많은 나라의 양식산업에 커다란 손실을 유발시킨다. 따라서 빠르고 민감한 검출방법을 개발하는 것은 유해조류 대발생에 대한 적절한 경보를 위해서 필요하다. 이 연구에서는 H. akashiwo를 정성 및 정량적으로 검출하기 위하여 뉴클레아제 보호 분석이 통합된 샌드위치 혼성(NPA-SH)을 개발하였다. NPA-SH 프로브는 여섯 종의 미세조류 핵산 서열을 이용하여 디자인 후, 특이성을 확인하여 capture 프로브와 signal 프로브를 선정하였다. 배양시료와 현장시료를 이용하여 NPA-SH의 적용성을 평가한 결과, NPA-SH의 좋은 적용성과 효과를 확인하였다. H.akashiwo의 정량분석을 위한 선형회귀식을 확인하였으며, 최소 검출한계는 1×104 cells/ml이었다. NPA-SH를 사용하여 얻은 H. akashiwo의 정량결과와 현미경을 사용하여 얻은 결과 사이에는 통계학적으로 유의한 차이는 없었다. NPA-SH 분석은 환경시료에 잘 적용되었다. 이러한 결과는 NPA-SH가 H. akashiwo의 모니터링에 사용되어 왔던 전통적인 현미경적 방법에 대한 좋은 대안이 될 수 있음을 보여준다.
어류의 감염 조직으로부터 edwardsiellosis의 원인균인 Edwardsiella tarda를 whole cell 자체로 직접 검출할 수 있는 solid phase ELISA법을 연구하였다. A. hydrophila ATCC7966, V. anguillarum HUFP5001, Y. ruckeri 11-4, E. ictaluri 및 Streptococcus sp. NG8206 등의 어병세균에 대해 ELISA법으로 실시한 교차반응 분석에서 A. hydrophila ATCC7966 균주와 V. anguillarum HUFP5001 균주가 E. tarda Edk-2에 대한 토끼 항혈청에 대해 높은 교차반응을 나타내었으나, 항혈청을 A. hydrophila ATCC7966 FKC로 흡착시킴으로써 교차반응을 제거할 수가 있었다. 그러나, 응집항체가 측정 결과와는 달리, ELISA 분석에서는 E. tarda 분리 균주간의 교차반응이 매우 높은 것으로 나타났다. Tissue homogenate내에 있는 항원을 검출함에 있어, 조직내의 지질이나 단백질 성분이 함께 분석용 plate에 coating되어 감도가 훨씬 감소하므로 ELISA법의 적용을 위해서는 감염 조직의 homogenate를 PBS에 100배 이상 희석한 후 진단을 실시해야 하는 것으로 나타났다. Tissue homogenate내에 있는 생균을 항원으로 하여 직접 검출할 때에는 검출한계가 $1{\times}10^3$ cells/ml로 나타나 FKC 항원의 사용에 비하여 더 증가된 감도를 보여주었다. 결론적으로 본 ELISA법은 양식장에서 발생한 edwardsiellosis를 진단함에 있어서 특이적이고 신속하며 민감한 방법으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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