혈액 내 순환시 안정성 향상과 면역원성의 감소를 위해, rhIFN-${\alpha}$-2a은 N-terminus의 ${\alpha}$-아민기에 mPEG aldehyde를 solid-phase PEGylation 시킨다. CM-Sepharose와 같은 양이온 교환수지가 고체 지지체로 사용되었다. Mono-PEGylate는 양이온 교환 수지에서 unmodified 단백질과 분리되어 용출된다. Site-srecific PEGylation과 mono-PEGylate의 분리가 한 단계의 공정으로 얻어진다는 점은 solid-phase PEGylation의 이점을 뒷받침해준다. 위치 특이성은 peptide digest의 질량 분석과 Edman degradation을 이용한 N-terminal sequencing에 의해 확인하였다. Mono-PEGylate는 항바이러스 활성과 면역원성의 감소를 나타내고, 감소 정도는 결합되는 mPEG의 분자량에 비례한다. Trypsin 저항성과 온도 안정성은 mono-PEGylation에 의해 두드러지게 개선되었다. Solid-phase PEGylation을 통해 종래의 액상 반응에서 나타날 수 있는 재현성 낮은 반응, 부 반응물 생성, 부 반응물 제거 공정 등의 단점을 극복할 수 있었다. 그러나 solid-phase PEGylation의 문제점인 액상 반응에 비교하여 많은 양의 PEG를 사용하여야 한다는 점은 개선되어야 한다.
보리 맥아에는 2종의 $\alpha$-amylase isozyme(AMY1, AMY2)이 존재하며, 이들 효소는 80% 이상의 높은 아미노산 서열 상동성을 보이지만, calcium 의존성 등 효소의 작용특성은 서로 매우 다르다. 따라서 본 연구에서는 AMY2의 활성부위 중 2번째 $\beta\rightarrow\alpha$ loop에 존재하는 42번째 alanine 잔기를 saturation mutagenesis를 이용하여 다양한 아미노산으로 치환하고, 전분 분해활성이 증가한 돌연변이를 선발하였다. 결과적으로 alanine이 proline으로 치환된 AMY2-A42P의 경우에서만 발현도가 2배 증가하는 것을 확인하였으며, 특히 정제 과정에서의 회수율 또한 4배 증가하므로 향후 효소의 생산 및 활용에 유리할 것으로 판단하였다. 이 돌연변이 효소의 calcium 의존성 및 pH 안정성 등은 AMY2와 유사한 것으로 나타났으나, 각종 전분에 대한 기질특이성은 AMY1과 AMY2의 중간적인 특성으로 변화되었다. 결국 42번째 아미노산 잔기의 proline 치환에 의해 상대적으로 발현율이 높고 기질특이성이 변화된 AMY2 유사효소의 생산이 가능하였으며, 향후 이를 이용하여 분자진화기술 등 최신 효소공학적 방법론을 적용한 다양한 연구가 가능할 것으로 기대한다.
딸기 흰가루병은 Podosphaera aphanis에 의해 발병되며 수확기에 가장 큰 피해를 주는 병으로 현재 유황, 농약으로 주로 방제 되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 딸기 흰가루병 저항성 품종 육성을 위한 흰가루병 저항성 특이마커 개발로 내병성 육종효율을 높이고자 하였다. 흰가루병 저항성 계통 선발을 위한 분자마커를 개발하기 위해 아키히메${\times}$설향 집단을 대상으로 자가수분을 통해 후대 양성 후 병저항성을 검정하였다. 마커분석은 RAPD primer 200 세트 중 OPE10 331bp에서부터 흰가루병 저항성 특이 마커 선발하였다. 흰가루병 저항성 특이밴드만 선발하기 위하여 클로닝 후 유전자정보 분석하여 SP1F/R의 Primer를 제작하였다. 그러나 SP1F/R을 이용하여 PCR한 결과 저항성, 감수성간에 다형성이 확인되지 않아 염기서열을 정렬한 후 SNP, In/del의 다형성 유무를 확인한 결과 6개의 SNP를 확인하였다. 이들 PCR 산물을 해당 사이트와 연관된 제한효소로 절단한 결과 그 중 Eae I(Y/GGCCR)의 절단으로 231bp 위치에서 저항성과 감수성간의 다형성을 확인함으로써 흰가루병 저항성 계통선발을 위한 분자마커를 선발하였다. 이러한 과정을 통해 딸기 흰가루병 저항성 품종 육성을 위한 MAS(marker assisted selection) 체계 확립으로 내병성 육종효율 증진에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
정기예금 가입 여부 예측은 은행의 대표적인 금융 마케팅 중 하나로, 은행은 다양한 고객 정보를 활용하여 예측 모델을 구성할 수 있다. 정기예금 가입 여부의 분류 정확도를 향상하기 위해, 많은 연구에서 기계학습 기법들을 이용하여 분류 모델들을 개발하였다. 하지만, 이러한 모델들이 만족스러운 성능을 보일지라도 모델의 의사결정 과정에 대한 근거가 적절하게 설명되지 않는다면 산업에서 활용하기가 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문은 설명 가능한 정기예금 가입 여부 예측 기법을 제안한다. 먼저, 테이블 형식에서 우수한 성능을 도출하는 의사결정 나무 기반 앙상블 학습 기법인 랜덤 포레스트, GBM, XGBoost, LightGBM을 이용하여 분류 모델들을 개발하고, 10겹 교차검증을 통해 모델들의 분류 성능을 심층 분석한다. 다음으로, 가장 우수한 성능을 도출하는 모델에 설명 가능한 인공지능 기법인 SHAP을 적용하여 고객 정보의 영향도와 의사결정 과정 등을 해석할 수 있는 근거를 제공한다. 제안한 기법의 실용성과 타당성을 입증하기 위해, Kaggle에서 제공한 은행 마케팅 데이터 셋을 대상으로 모의실험을 진행하였으며, 데이터 셋 구성에 따라 GBM과 LightGBM 모델에 SHAP을 각기 적용하여 설명 가능한 정기예금 가입 여부를 위한 분석 및 시각화를 수행하였다.
Health care workers (HCWs) are more than ten times more likely to be infected with coronavirus infectious disease 2019 (COVID-19) than the general population, thus demonstrating the burden of COVID-19 among HCWs. Factors that expose HCWs to a differentially high-risk of COVID-19 acquisition are important to elucidate, enable appropriate public health interventions to mitigate against high risk and reduce adverse outcomes from the infection. We conducted a systematic review and meta-analysis to summarize and critically analyze the existing evidence on SARS-CoV-2 risk factors among HCWs. With no geographical limitation, we included studies, in any country, that reported (i) the PCR laboratory diagnosis of COVID-19 as an independent variable (ii) one or more COVID-19 risk factors among HCWs with risk estimates (relative risk, odds ratio, or hazard ratio) (iii) original, quantitative study design, and published in English or Mandarian. Our initial search resulted in 470 articles overall, however, only 10 studies met the inclusion criteria for this review. Out of the 10 studies included in the review, inadequate/lack of protective personal equipment, performing tracheal intubation, and gender were the most common risk factors of COVID-19. Based on the random effects adjusted pooled relative risk, HCWs who reported the use of protective personal equipment were 29% (95% CI: 16% to 41%) less likely to test positive for COVID-19. The study also revealed that HCWs who performed tracheal intubations were 34% (95% CI: 14% to 57%) more likely to test positive for COVID-19. Interestingly, this study showed that female HCWs are at 11% higher risk (RR 1.11 95% CI 1.01-1.21) of COVID-19 than their male counterparts. This article presents initial findings from a living systematic review and meta-analysis, therefore, did not yield many studies; however, it revealed a significant insight into better understanding COVID-19 risk factors among HCWs; insights important for devising preventive strategies that protect them from this infection.
지반에 포함된 입자의 용해작용은 흙의 강도를 저하시키고, 지하구조물의 침하를 발생시킨다. 본 논문에서는 입자용해시 혼합재의 물리적 특성 변화를 조사하고자 하였다. 침하량 측정과 전단파 측정과 같은 거시적 반응을 평가하기 위해, 소금과 모래로 구성된 혼합재를 사용하였다. 또한, 광탄성(photoelastic) 디스크와 얼음 디스크 혼합재를 이용하여 힘 연결고리(force chain), 간극, 접촉점수(coordination number), 그리고 수평력 변화와 같은 미시적 거동을 분석하였다. 소금-모래 혼합재에서 전단파는 압밀셀에 설치된 다단의 벤더 엘리먼트로 측정되었고, 광탄성 디스크-얼음 디스크 혼합재의 역학적 거동은 로드셀과 디지털 이미지를 이용하여 분석되었다. 실험결과, 소금의 용해시 전단파 속도는 초기에는 감소한 후에 증가한 후 일정한 값으로 수렴하였다. 용해가능 입자의 크기가 커질수록 그리고 입자패킹이 불규칙해질수록 입자용해시 수평력의 변화가 더 커지는 것을 알 수 있었다. 용해 후, 간극비는 증가했고, 접촉점수는 감소하였다. 본 연구에서는 힘 연결고리, 간극비, 접촉점수와 같은 입자의 거동변화가 전단파 속도와 전체시스템의 수평력 변화 같은 전체적인 거동에 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 다지점의 일단위 강수량을 동시에 모의할 수 있는 추계학적 강수모의모형을 제시하였다. 각 지점의 강수발생은 무강수 기간에 대해 고차를 허용하는 혼합차수 마코프 모형을 이용하였으며, 강수량은 Anscombe 잔차와 감마분포를 이용하여 모의하였다. 다지점에 대한 강수발생과 강수량의 공간적 상관관계는, 상관관계를 가진 랜덤자료를 생성하여 재현하였다. 구축된 강수모의모형을 이용하여 우리나라 중부지역에 위치한 17개 관측지점의 강수량을 모의하고 모의정확성을 검토 하였다. 검증에 필요한 통계값들은 50번의 반복실행에 의해 생성된 강수량 시계열로부터 추정하여 제시하였다. 검토결과, 강수모의모형이 관측강수의 강수일수, 강수 지속기간, 무강수 지속기간, 강수일의 평균강수량과 표준편차 등을 비교적 잘 모의 하였다. 최대 강수 지속일과 무강수 지속일의 50번 반복실행의 평균값의 RMSE는 관측자료 평균값의 약 23% 정도, 100년 빈도와 200년빈도의 강수량의 RMSE는 관측자료 평균값의 약 17% 정도에 달하는 것으로 확인되었다. 강우발생과 강우량에 대한 공간적 상관관계는 비교적 정확히 재현하고 있음을 확인하였다.
기후변화와 도시 문제를 고려해 다양한 영역에 걸친 환경계획의 수립과 비교를 위해서는 일관된 기준으로 분류된 지역 규모 수준의 공간자료 구축이 중요하다. 본 연구는 World Urban Database and Access Portal Tools(WUDAPT)에서 제시한 절차를 사용하여 기후 및 환경 연구가 활발히 이루어지고 있는 창원시의 Local Climate Zone(LCZ)를 분류하였다. 또한, 동질적인 기후 특성을 가진 지역일지라도 일부 격자가 다른 기후 특성으로 분류되는 파편화 문제를 개선하기 위해 필터링 기법을 적용하고 필터링 반경에 따른 LCZ 분류 특성을 비교하였다. 위성영상과 지상참조자료, 감독분류 머신러닝 기법인 Random Forest를 활용하여 필터링하지 않은 분류지도와 필터링 반경이 1, 2, 3인 분류지도를 제작하여 정확도를 비교하였다. 또한, 도시지역의 건물 유형에 따른 LCZ 분류특성을 비교하기 위해 GIS를 활용한 분류방법론에서 사용되는 도시형태지수를 제작하여 선행 연구에서 제시한 범위와 비교하였다. 그 결과, 전체 정확도는 필터링 반경이 1일 때 가장 높은 값을 보였다. 도시형태지수를 비교하였을 때 LCZ 유형별 차이는 적었고 대부분 선행연구의 범위를 만족하는 것을 확인하였다. 그러나 연구 결과를 통해 건물의 높이 정보를 반영하지 못하는 한계를 확인하였고, 이를 보완할 수 있는 데이터를 추가하여 분류한다면 더 높은 정확도의 결과물을 획득할 수 있을 것이라 판단된다. 연구 결과는 국내 도시기후 관련 환경 연구분야의 기초 공간자료 제작하기 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
대두증산의 중요성에 미추어 대두의 다수계통 선발을 위하여 전년에 공시한 22품종을 재료로 각 형질의 유전력, 각 형질상호간의 유전상관, 그리고 선발지수 등을 재검토하기 위하여 선발시험을 한 바 대체로 전보 전년의 결과와 같다. 1. 유전력 : 유전력을 추정하기 위하여 파종기별로 각 형질의 평균치의 변동을 보면 제1표와 같이 파종기가 지연됨에 따라 형질의 평균치는 감소하고 (Table 1), 형질중에는 환경에 따라 크게 영향을 받는 것도 있으며(Table 2), 각 형질별 유전력을 추정한 바 그 결과는 제3표와 같다. 즉 개화일수ㆍ결실일수ㆍ생육일수 등 생유기간에 관계되는 형질은 그의 유전력이 높고 형태적 특성에 관계되는 형질중에서도 경장 100입중은 높으나 수량에 관여하는 형질 등은 낮았다. 그리고 파종기에 따라서도 변동을 하며 대체로 파종기가 늦어짐에 따라 감소하는 경향이 보인다(Table 3). 2. 유전상관 : 각 형질 상호간의 유전상관ㆍ표현형상관을 알기 위하여 각 형질의 표현형분산과 각 형질 상호간의 표현형공분산ㆍ유전공분산. 그리고 환경공분산을 산출한 바 그 결과는 제4,5표와 같고(Table 4,5), 그들의 유전상관과 표현형상관은 제6표와 같다(Table 6). 대체로 유전사관의 정도는 표현형상관보다높으나 파종기에 따라서도 변동하고 있다. 일주입중 즉 수랴오가 타형질과의 상관을 보면 대체로 전보와 같이 100입중이외의 제형질은 정의 상관을 보이며, 파종기에 따라서도 그 값이 변동을 하나 전보에서는 일주입중과 분지수 사이에 고도의 상관관계가 보였으나, 본실험에 있어서는 상관의 경향이 보였을 따름이다. 그리고 본실험에 있어서는 일주협수와 일주입수간에서 유전상관이 1이상의 이상치를 보였다. 3. 선발지수 : 선발이 최종 대상형질을 일주입중(형질 Y)으로 하여 여기에 어려 형질을 조합한 선발지수(Selection index A)와 최종 대상형질을 수량과 높은 유전상관이 있는 일주협수(형질 Y')로 하여 여기에 여러 형질을 조합한 선발지수(Selection index B)를 Robinson et al.의 방법에 의하여 작성하여 본 바 제7표와 같다(Table 7). 전보의 결과와 같이 대두의 선발에 있어서는 최종 대상형질을 일주입중 대신에 일주협수로써 선발하여도 대차가 없고, 선발대상형질을 4개형질이상인 경우에는 그 효과가 조사와 산출에 요하는 노력에 비하여 크게 기대될 정도가 못된다. 이와 같은 점에서 다수확을 목표로 하는 선발은 탈곡조제 전에 일주협수ㆍ분지수ㆍ경직경 등에 대하여 조사를 하고 선발지수를 산출하여 Selection score가 큰 계통부터 선발하여 가면 될 것으로 믿는다. 그리고 선발을 위한 대상형질로는 생육일수(X$_1$)ㆍ분지수(X$_2$)ㆍ경직경(X$_3$), 그리고 일주협수(X$_4$)의 4개형질 혹은 분지수(X$_2$)ㆍ경직경(X$_3$), 그리고 일주협수(X$_4$)의 3개형질로 할 것이 요망되고, 이들 형질의 측정치로 선발지수를 작성하여 그 지수에서 산출된 Selection score가 큰 계통부터 선발해 나가는 것이 선발지수의 이용상 실용적이고 효과적인 방법이라 하겠다.
미세조류 Chlorella vulgaris는 바이오 디젤 생산을 위한 중요한 대체원료 중 하나로 간주되어 왔으나, 이러한 미생물의 산업적 적용은 낮은 바이오 매스와 지질 생산성에 의해 제약을 받아왔다. 따라서 이러한 문제를 극복하기 위해 본 연구는 자외선을 이용한 무작위 돌연변이 유발 기술을 통해 높은 지질 및 바이오 매스 생산성을 가지는 C. vulgaris 균주를 분리하고 그 특성을 규명하였으며, 두 가지 유형의 대량 생산 시스템을 이용하여 바이오 매스 및 지질 함량의 산출량을 비교하였다. 분리된 돌연변이 균주 중, 특히 실험실 조건에서 UBM1-10으로 명명된 돌연변이 균주는 야생형 균주에 비해 약 1.5배 높은 세포 수율 및 지질 함량을 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 UBM1-10을 선택하여 TBPR (tubular photobioreactor)과 OPR (open pond type reactor)의 두 가지 유형의 반응기를 사용하여 실외 배양 조건에서 배양하였다. 그 결과 TBPR에서 재배된 돌연변이 균주의 세포 수율은($2.6g\;l^{-1}$) OPR에서 배양된 균주의 세포 수율($0.5g\;l^{-1}$)과 비교하였을 때 약 5배 이상의 높은 세포 수율을 나타내었으며, 대량 배양 후, UBM1-10 및 모 균주의 조 지방 함량 및 조성 등에 대해 추가로 조사를 실시하였다. 그 결과 C. vulagris UBM1-10균주의 지질함량(0.3% w/w)이 모 균주의 지질함량(0.1%)에 비해 약 3배 이상의 조 지방 함량을 보유함을 확인하였다. 따라서 이 연구는 바이오 디젤 생산 자원으로서 C. vulgaris의 경제적 잠재성이 photoreactor type의 선택 및 전략적 돌연변이 분리 기술을 통해 증가 될 수 있음을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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