Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.35
no.4
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pp.431-441
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2011
Microbial colorants produced from Zooshikella sp. were developed as a reddish dye for fabrics. The reddish colorants were extracted from cell mass of Zooshikella sp. using 100% ethanol and were identified as prodiginine by 1H-NMR and FT-IR analysis. Microbial prodiginine had a maximum spectrophotomatric absorbance at 530nm and were chemically stable and 30 to $60^{\circ}C$. The microbial prodiginine could dye natural fibers such as cotton, silk, and wool as well as synthetic fibers such as nylon. The maximum K/S values of the dyed fiber were shown at 540 run with a color appearance of RP (reddish purple). Silk and nylon had an excellent dyeability among the experimental fibers. The optimum pH for the dyeing of experimental fibers was at pH 3.0 and dyeability was improved as the temperature increased. The cover change of dyed multifiber fabrics with the microbial prodiginine were measured after washing with detergents and a dry cleaning solvent for the selection of a proper fabric against microbial prodiginine. Among the experimental fibers, silk and nylon did not show significant color change after washing. Therefore, under the criteria of dyeability, silk and nylon were excellent fabrics for being dyed by microbial prodiginine.
Kim, Doc-Kyu;Chae Jong-Chan;Zylstra Gerben J.;Sohn Ho-Yong;Kwon, Gi-Seok;Kim, Eung-Bin
Journal of Microbiology
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v.43
no.1
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pp.49-53
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2005
Putative genes for a two-component signal transduction system (akbS and akbT) were detected near the alkylbenzene-degrading operon of Rhodococcus sp. DK17. Sequence analysis indicates that AkbS possesses potential ATP-binding and histidine autophosphorylation sites in the N- and C-terminal regions, respectively, and that AkbT has a typical response regulator domain. Mutant analysis combined with RT-PCR experiments further shows that AkbS is required to induce the expression of o-xylene dioxygenase in DK17.
BACKGROUND: Contaminated water was a major source of food-borne pathogens in various recent fresh produce-related outbreaks. This study was conducted to investigate the microbial contamination level and correlations between the level of sanitary indicator bacteria and the detection ratio of pathogens in agricultural water by logistic regression analysis. METHODS AND RESULTS: Agricultural water was collected from 457 sites including surface water (n=300 sites) and groundwater (n=157 sites) in South Korea from 2018 to 2020. Sanitary indicator bacteria (total coliform, fecal coliform, and Escherichia coli) and food-borne pathogens (pathogenic E. coli, E. coli O157:H7, Salmonella spp., and Listeria monocytogenes) were analyzed. In surface water, the coliform, fecal coliform, and E. coli were 3.27±0.89 log CFU/100 mL, 1.90±1.19 log CFU/100 mL, and 1.39±1.26 log CFU/100 mL, respectively. For groundwater, three kinds of sanitary indicators ranged in the level from 0.09 - 0.57 log CFU/100 mL. Pathogenic E. coli, Salmonella and Listeria monocytogenes were detected from 3%-site, 1.5%- site, and 0.6%-site water samples, respectively. According to the results of correlations between the level of sanitary indicator bacteria and the detection ratio of pathogens by logistic regression analysis, the probability of pathogen detection increased individually by 1.45 and 1.34 times as each total coliform and E. coli concentration increased by 1 log CFU/100mL. The accuracy of the model was 70.4%, and sensitivity and specificity were 81.5% and 51.7%, respectively. CONCLUSION(S): The results indicate the need to manage the microbial risk of agricultural water to enhance the safety of fresh produce. In addition, logistic regression analysis is useful to analyze the correlation between the level of sanitary indicator bacteria and the detection ratio of pathogens in agricultural water.
Ki-Bong Kim;Hyeweon Nam;Hwajung Seo and Kiejung Park
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2000.11a
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pp.83-85
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2000
A lot of microbial genome sequencing projects is being done in many genome centers around the world, since the first genome, Haemophilus influenzae, was sequenced in 1995. The deluge of microbial genome sequence data demands new and highly automatic data flow system in order for genome researchers to manage and analyze their own bulky sequence data from low-level to high-level. In such an aspect, we developed the automatic data management system for microbial genome projects, which consists mainly of local database, analysis programs, and user-friendly interface. We designed and implemented the local database for large-scale sequencing projects, which makes systematic and consistent data management and retrieval possible and is tightly coupled with analysis programs and web-based user interface, That is, parsing and storage of the results of analysis programs in local database is possible and user can retrieve the data in any level of data process by means of web-based graphical user interface. Contig assembly, homology search, and ORF prediction, which are essential in genome projects, make analysis programs in our system. All but Contig assembly program are open as public domain. These programs are connected with each other by means of a lot of utility programs. As a result, this system will maximize the efficiency in cost and time in genome research.
Objectives: The purpose of this study was to conduct a systematic review and meta-analysis of in vitro studies regarding the effectiveness of reciprocating and rotary instrumentation on microbial reduction in root canals. Materials and Methods: PubMed, Scopus, Web of Science, the Cochrane Library, and the gray literature were searched through December 2019. Studies comparing the influence of reciprocating and rotary instrumentation on the removal of microorganisms from root canals that quantified the antimicrobial effect were included. Data extraction was completed using a systematic form for data collection. The risk of bias of the studies was evaluated. Standardized mean differences (SMDs) and confidence intervals (CIs) were calculated using a random effects meta-analysis. Results: Seventeen in vitro studies were included in this systematic review, of which 7 provided adequate data for inclusion in the meta-analysis. Both reciprocating and rotary systems were similarly effective in reducing the microbial load in infected root canals (SMD [95% CI], 0.0481 [-0.271, 0.367]). Three studies showed a low risk of bias, whereas most of the studies (82%) presented a medium risk. Conclusions: Although both techniques decrease the microbial content (with reductions of 23.32%-88.47% and 23.33%-89.86% for reciprocating and rotary instrumentation, respectively), they are not able to provide complete disinfection of root canals.
There are four key factors for gas-phase biofilters; biocatalysts(microorganisms), packing materials, design/operating techniques, and diagnosis/management techniques. Biofilter performance is significantly affected by microbial community structures as well as loading conditions. The microbial studies on biofilters are mostly performed on basis of culture-dependent methods. Recently, advanced methods have been proposed to characterize the microbial community structure in environmental samples. In this study, the physiological, biochemical and molecular methods for profiling microbial communities are reviewed, and their applicability to biofilters is discussed. Community-level physiological profile is based on the utilization capability of carbon substrate by heterotrophic community in environmental samples. Phospholipid fatty acid analysis method is based on the variability of fatty acids present in cell membranes of different microorganisms. Molecular methods using DNA directly extracted from environmental samples can be divided into "partial community DNA analysis" and "whole community DNA analysis" approaches. The former approaches consist in the analysis of PCR-amplified sequence, the genes of ribosomal operon are the most commonly used sequences. These methods include PCR fragment cloning and genetic fingerprinting such as denaturing gradient gel electrophoresis, terminal-restriction fragment length polymorphism, ribosomal intergenic spacer analysis, and random amplified polymorphic DNA. The whole community DNA analysis methods are total genomic cross-DNA hybridization, thermal denaturation and reassociation of whole extracted DNA and extracted whole DNA fractionation using density gradient.
In this study, we examined statistical analysis between sewage plant operations parameters and effluent quality We got six components from principle component analysis of the operation parameters and secondary effluent quality. 91.8% of the total variance was explained by the six components. The components were identified in the following order : 1) organic matter removal by aeration basin microbe, 2) settleability on secondary clarifier load, 3) removal of nutrients, 4) microbial number increasement and species diversity, 5) microbial activity in aeration basin, 6) oxidation in aeration basin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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