Control of plant diseases is largely dependent on use of agrochemicals. However, there are widening gaps between our knowledge on plant diseases gained from genetic/mechanistic studies and rapid translation of the knowledge into target-oriented development of effective agrochemicals. Here we propose that the time is ripe for computer-aided drug discovery/design (CADD) in molecular plant pathology. CADD has played a pivotal role in development of medically important molecules over the last three decades. Now, explosive increase in information on genome sequences and three dimensional structures of biological molecules, in combination with advances in computational and informational technologies, opens up exciting possibilities for application of CADD in discovery and development of agrochemicals. In this review, we outline two categories of the drug discovery strategies: structure- and ligand-based CADD, and relevant computational approaches that are being employed in modern drug discovery. In order to help readers to dive into CADD, we explain concepts of homology modelling, molecular docking, virtual screening, and de novo ligand design in structure-based CADD, and pharmacophore modelling, ligand-based virtual screening, quantitative structure activity relationship modelling and de novo ligand design for ligand-based CADD. We also provide the important resources available to carry out CADD. Finally, we present a case study showing how CADD approach can be implemented in reality for identification of potent chemical compounds against the important plant pathogens, Pseudomonas syringae and Colletotrichum gloeosporioides.
This study identifies the perceptions and choice attributes toward plant-based foods and identifies the differences between vegetarians and omnivores. We conducted an online survey of 245 vegetarians and 246 omnivores. The results reveal a significant difference between vegetarians and omnivores. Compared to omnivores, vegetarians perceived that plant-based food products would be 'good taste', 'animal-friendly', and 'consistent with their personal value'. Omnivore scores were higher in the perception that it would be 'good for health' and 'environment-friendly'. No statistically significant difference was obtained between both diet groups when considering the factor of nutrition. When considering choice as an attribute for plant-based food products, vegetarians responded that 'ingredients' were the most important, while omnivores responded that 'taste' was the most important. These results can be used as basic data for developing and promoting plant-based food products in South Korea.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.13
no.2
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pp.49-56
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2017
Implementation of Model-based Systems Engineering(MBSE) depends on a model supporting efficient communication among engineers from various domains. And SysML is designed to create models supporting MBSE but unfortunately, SysML itself is not practical enough to be used in real-world engineering projects. SysML is designed to express generic systems and requires specialized knowledge, so a model written in SysML is less capable of supporting communication between a systems engineer and a sub-system engineer. Domain Specific Languages(DSL) can be a great solution to overcome the weakness of the standard SysML. A SysML based DSL means a customized SysML for a specific engineering domain. Unfortunately, current researches on SysML Domain Specific Language(DSL) for the plant engineering industry are still on the early stage. So as the first step, we have developed our own SysML based Piping & Instrumentation Diagram (P&ID) creation environment and P&ID itself of a specific plant system, using a widely used SysML authoring tool called MagicDraw. P&ID is one of the most critical output during the plant design phase, which contains all information required for the plant construction phase. So a SysML based P&ID has a great potential to enhance the communication among plant engineers of various disciplines.
Most of the plant models based on L-system or particle systems have focused on visual shape of plant. However, the interaction between the plant and its environment in virtual environment will make the plant more natural in diverse situations so that users will be immersed in system. To this end we structure the plant object organized in an ontology, introduce calculating method of plant growth rate based on juvenile energy.
Molecular farming is production of pharmaceutically and industrially important proteins in plants. Plants and plant cell culture systems have been used as bio-factory to produce recombinant proteins such as monoclonal antibodies, enzymes, vaccines, hormones, interleukins, commercial enzymes and etc. The terms molecular farming, biofarming, molecular pharming, phytomanufacturing, recombinant or plant-made industrials, planta-pharma, plant bioreactors, plant biofactory, and pharmaceutical gardening are used interchangeably. Molecular farming can provide safe and inexpensive pharmaceutical proteins as well as commercial ones. In spite of several advantages of molecular farming such as safety and inexpensive cost, there are also a couple of drawbacks in the existing technology. One of them is low expression level of target gene in plants, which has been improved by optimizing gene-based codon usage, screening of strong promoters, expression of transcription factors, subcellular targeting of target proteins, chloroplast transformation, and transient expression using viral expression system (magnifection). Some plant-based commercial proteins have already been in markets and more than twenty plant-based pharmaceuticals have been in clinical trials, from that we can expect that several plant-based pharmaceutical proteins will be seen in the markets in the near future.
A methodology for developing an object description system based on functional-structure of chemical plant is proposed. A knowledge base for chemical plant fault diagnosis is also organized in a generic fashion using the heuristic knowledge of human operators. A plant can be seen as a hierarchical set of subsystems. Each subsystem is called a SCOPE. The state of the plant and the behavior of each subsystem is managed by the SCOPES. A computer-based system based on thls methodology and knowledge base has been developed and applied to the subprocess of ethylene plant to evaluate the effectiveness of the methodology.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.12
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pp.2069-2074
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2016
This paper presents a methodology based on evolutionary optimization for simultaneously optimizing design parameters of controller and components of plant. Genetic programming(GP) based bond graph model generation is adopted to open-ended search for the plant. Also GP is applied to represent the controller with a unified method. The formulations of simultaneous plant-controller design optimization problem and the description of solution techniques based on bond graph are derived. A feasible solutions for a plant/controller design using the simultaneous optimization methodology is illustrated.
Kim, Jin Yeong;Lee, So Eui;Oh, Ha Ram;Choi, In Soo;Kim, Yong Chul;Kim, Sun Tae
Journal of Plant Biotechnology
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v.41
no.1
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pp.1-9
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2014
So far it has been generally considered that proteomic approaches are very useful for studying plant-microbes interaction. In this review, recent studies based on papers published from 2010 to 2013 have investigated proteomics analysis in various interaction during plant-fungal pathogen infection by means of gel-based proteomics coupled with mass spectrometry (MS)-based analysis. In rice, three papers focused on rice-Magnaporthe oryzae interaction were mainly reviewed in this study. Interestingly, another study showed proteomic changes in rice inoculated with Puccinia triticina, which is not only an fungal pathogen in wheat and but also results to the disease resistance with non-host defense manner in rice. Additionally, proteomics analysis has been widely subjected to understand defense mechanism during other crops (wheat, tomato, strawberry and mint) and their fungal pathogen interaction. Crops inoculated are analyzed to identify differentially regulated proteins at various tissues such as leaf and apoplast using 2-DE analysis coupled with various MS approaches such as MALDI-TOF MS, nESI-LC-MS/MS and MudPIT, respectively. Taken together, this review article shows that proteomics is applicable to various organisms to understand plant-fungal pathogen interaction and will contribute to provide important information for crop disease diagnosis and crop protection.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.20
no.2
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pp.145-158
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2015
ISO 15926 is an international standard for the sharing and integration of plant lifecycle information. Plant design data consist of logical configuration, equipment specifications, 2D piping and instrument diagrams (P&IDs), and 3D plant models (shape data). Although 3D computer-aided design (CAD) data is very important data across the plant lifecycle, few studies on the exchange of 3D CAD data using ISO 15926 have been conducted so far. For this, we analyze information requirements regarding plant 3D design in the process industry. Based on the analysis, ISO 15926 templates are defined for the representation of constructive solid geometry (CSG) - based 3D design data. Since system environments for 3D CAD modeling and Semantic Web technologies are different from each other, we present system architecture for processing and visualizing plant 3D design data in the Web Ontology Language (OWL) format. Through the visualization test of ISO 15926-based 3D design data for equipment with a prototype system, feasibility of the proposed method is verified.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.17
no.2
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pp.114-120
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2000
Fossil power plant availability is significantly affected by gradual degradations of equipment as operation of the plant continues. It is quite important to determine whether or not to replace some equipment and when to replace the equipment. Performance calculation and analysis can provide the information. Robustness in the performance calculation can be increased by using verification & validation of measured input data. We suggest new algorithm in which estimation relation for validated measurement can be obtained using correlation between measurements. Input estimation model is obtained using design data and acceptance measurement data of domestic 16 fossil power plant. The model consists of finding mostly correlated state variable in plant state and mapping relation based on the model and current state of power plant.
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