Translocator protein 18 kDa (TSPO) is a mitochondrial outer membrane protein and is abundantly expressed in a variety of organ and tissues. To date, the functional role of TSPO on vascular endothelial cell activation has yet to be fully elucidated. In the present study, the phorbol 12-myristate 13-acetate (PMA, 250 nM), an activator of protein kinase C (PKC), was used to induce vascular endothelial activation. Adenoviral TSPO overexpression (10-100 MOI) inhibited PMA-induced vascular cell adhesion molecule-1 (VCAM-1) and intracellular cell adhesion molecule-1 (ICAM-1) expression in a dose dependent manner. PMA-induced VCAM-1 expressions were inhibited by Mito-TEMPO ($0.1-0.5{\mu}m$), a specific mitochondrial antioxidants, and cyclosporin A ($1-5{\mu}m$), a mitochondrial permeability transition pore inhibitor, implying on an important role of mitochondrial reactive oxygen species (ROS) on the endothelial activation. Moreover, adenoviral TSPO overexpression inhibited mitochondrial ROS production and manganese superoxide dismutase expression. On contrasts, gene silencing of TSPO with siRNA increased PMA-induced VCAM-1 expression and mitochondrial ROS production. Midazolam ($1-50{\mu}m$), TSPO ligands, inhibited PMA-induced VCAM-1 and mitochondrial ROS production in endothelial cells. These results suggest that mitochondrial TSPO can inhibit PMA-induced endothelial inflammation via suppression of VCAM-1 and mitochondrial ROS production in endothelial cells.
We propose a new arbitration method for an input buffered switch with a buffered crossbar. In the proposed method, an exhaustive polling method is used to decrease the synchronization. Using an approximate analysis, we explain how the proposed method improves the switch performance. Also, using computer simulations, we show the proposed method outperforms the previous methods under burst traffic.
Young-Dan Cho;Eunae Sandra Cho;Je Seon Song;Young-Youn Kim;Inseong Hwang;Sun-Young Kim
Journal of Periodontal and Implant Science
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제53권5호
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pp.336-346
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2023
Purpose: The Korea Oral Biobank Network (KOBN) was established in 2021 as a branch of the Korea Biobank Network under the Korea Centers for Disease Control and Prevention to provide infrastructure for the collection, management, storage, and utilization of human bioresources from the oral cavity and associated clinical data for basic research and clinical studies. Methods: To address the need for the unification of the biobanking process, the KOBN organized the concept review for all the processes. Results: The KOBN established standard operating procedures for the collection, processing, and storage of oral samples. Conclusions: The importance of collecting high-quality bioresources to generate accurate and reproducible research results has always been emphasized. A standardized procedure is a basic prerequisite for implementing comprehensive quality management of biological resources and accurate data production.
The architecture in a differentiated services (DiffServ) network is based on a simple model that applies a per-class service in the core node of the network. However, because the network behavior is simple, the network structure and provisioning is complicated. If a service provider wants dynamic provisioning or a better bandwidth guarantee, the differentiated services network must use a signaling protocol with QoS parameters or an admission control method. Unfortunately, these methods increase the complexity. To overcome the problems with complexity, we investigated scalable dynamic provisioning for admission control in DiffServ networks. We propose a new scalable $qDPM^2$ mechanism based on a centralized bandwidth broker and distributed measurement-based admission control and movable boundary bandwidth management to support heterogeneous QoS requirements in DiffServ networks.
We conducted a study on the impact of observation station density; this was done in order to enable the accurate estimation of spatial meteorological variables. The purpose of this study is to help operate an efficient observation network by examining distributions of temperature, relative humidity, and wind speed in a test area of a three-dimensional meteorological observation project in the Yeongdong region in 2019. For our analysis, we grouped the observation stations as follows: 41 stations (for Step 4), 34 stations (for Step 3), 17 stations (for Step 2), and 10 stations (for Step 1). Grid values were interpolated using the kriging method. We compared the spatial accuracy of the estimated meteorological grid by using station density. The effect of increased observation network density varied and was dependent on meteorological variables and weather conditions. The temperature is sufficient for the current weather observation network (featuring an average distance about 9.30 km between stations), and the relative humidity is sufficient when the average distance between stations is about 5.04 km. However, it is recommended that all observation networks, with an average distance of approximately 4.59 km between stations, be utilized for monitoring wind speed. In addition, this also enables the operation of an effective observation network through the classification of outliers.
This paper proposes a neuro-fuzzy adaptive controller which includes the procedure of initializing the identification neural network(INN) and that of learning the control neural network(CNN). The identification neural network is initialized with the informations of the plant which are obtained by a fuzzy controller and the control neural network is trained by the weight informations of the identification neural network during on-line operation.
This paper presents a two- phase search scheme for optimal pipe expansion of expansion of existing water distribution systems. In pipe network problems, link flows affect the total cost of the system because the link flows are not uniquely determined for various pipe diameters. The two-phase search scheme based on stochastic optimization scheme is suggested to determine the optimal link flows which make the optimal design of existing pipe network. A sample pipe network is employed to test the proposed method. Once the best tree network is obtained, the link flows are perturbed to find a near global optimum over the whole feasible region. It should be noted that in the perturbation stage the loop flows obtained form the sample existing network are employed as the initial loop flows of the proposed method. It has been also found that the relationship of cost-hydraulic gradient for pipe expansion of existing network affects the total cost of the sample network. The results show that the proposed method can yield a lower cost design than the conventional design method and that the proposed method can be efficiently used to design the pipe expansion of existing water distribution systems.
Katherine M. Thibault;Christine M, Laney;Kelsey M. Yule;Nico M. Franz;Paula M. Mabee
Journal of Ecology and Environment
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제47권4호
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pp.219-227
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2023
The US National Science Foundation's National Ecological Observatory Network (NEON) is a continental-scale program intended to provide open data, samples, and infrastructure to understand changing ecosystems for a period of 30 years. NEON collects co-located measurements of drivers of environmental change and biological responses, using standardized methods at 81 field sites to systematically sample variability and trends to enable inferences at regional to continental scales. Alongside key atmospheric and environmental variables, NEON measures the biodiversity of many taxa, including microbes, plants, and animals, and collects samples from these organisms for long-term archiving and research use. Here we review the composition and use of NEON resources to date as a whole and specific to biodiversity as an exemplar of the potential of national research infrastructure to contribute to globally relevant outcomes. Since NEON initiated full operations in 2019, NEON has produced, on average, 1.4 M records and over 32 TB of data per year across more than 180 data products, with 85 products that include taxonomic or other organismal information relevant to biodiversity science. NEON has also collected and curated more than 503,000 samples and specimens spanning all taxonomic domains of life, with up to 100,000 more to be added annually. Various metrics of use, including web portal visitation, data download and sample use requests, and scientific publications, reveal substantial interest from the global community in NEON. More than 47,000 unique IP addresses from around the world visit NEON's web portals each month, requesting on average 1.8 TB of data, and over 200 researchers have engaged in sample use requests from the NEON Biorepository. Through its many global partnerships, particularly with the Global Biodiversity Information Facility, NEON resources have been used in more than 900 scientific publications to date, with many using biodiversity data and samples. These outcomes demonstrate that the data and samples provided by NEON, situated in a broader network of national research infrastructures, are critical to scientists, conservation practitioners, and policy makers. They enable effective approaches to meeting global targets, such as those captured in the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework.
This study is to develop a cloud detection algorit1un for COMS and it is currently tested by using MODIS level 2B and MTSAT-1R satellite radiance data. Unlike many existing cloud detection schemes which use a threshold method and traditional statistical methods, in this study a feed-forward neural network method with back-propagation algorit1un is used. MODIS level 2B products are matched with feature information of five-band MTSAT 1R image data to form the training dataset. The neural network is trained over the global region for the period of January to December in 2006 with 5 km spatial resolution. The main results show that this model is capable to detect complex cloud phenomena. And when it is applied to seasonal images, it shows reliable results to reflect seasonal characteristics except for snow cover of winter. The cloud detection by the neural network method shows 90% accuracy compared to the MODIS products.
As the environments of world economy have been changed so rapidly, the conditions of marketing and distribution also have been altered. In korea distribution industry has been changed according to the introduction of various patterns of distribution and marketing. Among them the emerging of network marketing, same meaning with multi-level marketing in this research, is a important phenomenon of distribution industry in Korea. Not only it contributes the progress of national economy, especially distribution industry, but also it includes some limitations and criticism from the dissenters. In this paper, the clear definitions and characteristics of network marketing are suggested. And the current situations of network marketing in this country has been analyzed and compared, The future perspectives and problems of this network marketing have been diagnosed and classified for the future development and contribution for national economy. The various alternatives for the future development of network marketing have been studied and suggested in terms of each role of this industry such as distributers, consumers and government. Though this paper has a small contribution, it contains many limitations for research. Therefore it suggest future directions for further research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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