Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.1
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pp.225-243
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2016
Thanks to recent advance of next generation sequencing techniques, RNA-seq enabled to have an unprecedented opportunity to identify transcript variants with isoform diversity and allelic imbalance (Anders et al., 2012) by different transcriptional rates. To date, it is well known that those features might be associated with the aberrant patterns of disease complexity such as tissue (Anders and Huber, 2010; Anders et al., 2012; Nariai et al., 2014) specific differential expression at isoform levels or tissue specific allelic imbalance in mal-functionality of disease processes, etc. Nevertheless, the knowledge of post-transcriptional modification and AI in transcriptomic and genomic areas has been little known in the traditional platforms due to the limitation of technology and insufficient resolution. We here stress the potential of isoform variability and allelic specific expression that are relevant to the abnormality of disease mechanisms in transcriptional genetic regulatory networks. In addition, we systematically review how robust Bayesian approaches in RNA-seq have been developed and utilized in this regard in the field.
Implantation of an embryo occurs during the mid-secretory phase of the menstrual cycle, known as the "implantation window." During this implantation period, there are significant morphologic and functional changes in the endometrium, which is followed by decidualization. Many immune cells, such as dendritic and natural killer (NK) cells, increase in number in this period and early pregnancy. Recent works have revealed that antigen-presenting cells (APCs) and NK cells are involved in vascular remodeling of spiral arteries in the decidua and lack of APCs leads to failure of pregnancy. Paternal and fetal antigens may play a role in the induction of immune tolerance during pregnancy. A balance between effectors (i.e., innate immunity and helper T [Th] 1 and Th17 immunity) and regulators (Th2 cells, regulatory T cells, etc.) is essential for establishment and maintenance of pregnancy. The highly complicated endocrine-immune network works in decidualization of the endometrium and at the fetomaternal interface. We will discuss the role of immune cells in the implantation period and during early pregnancy.
Systemic autoimmune diseases arise from loss of self-tolerance and immune homeostasis between effector and regulator functions. There are many therapeutic modalities for autoimmune diseases ranging from conventional disease-modifying anti-rheumatic drugs and immunosuppressants exerting nonspecific immune suppression to targeted agents including biologic agents and small molecule inhibitors aiming at specific cytokines and intracellular signal pathways. However, such current therapeutic strategies can rarely induce recovery of immune tolerance in autoimmune disease patients. To overcome limitations of conventional treatment modalities, novel approaches using specific cell populations with immune-regulatory properties have been attempted to attenuate autoimmunity. Recently progressed biotechnologies enable sufficient in vitro expansion and proper manipulation of such 'tolerogenic' cell populations to be considered for clinical application. We introduce 3 representative cell types with immunosuppressive features, including mesenchymal stromal cells, Tregs, and myeloid-derived suppressor cells. Their cellular definitions, characteristics, mechanisms of immune regulation, and recent data about preclinical and clinical studies in systemic autoimmune diseases are reviewed here. Challenges and limitations of each cell therapy are also addressed.
Background: Small-cell lung cancer (also known as SCLC) is an aggressive form and untreated patients generally die within about 3 months. To obtain further insight into mechanism underlying malignancy with this cancer, an miRNA synergistic regulatory network was constructed and analyzed in the present study. Method: A miRNA microarray dataset was downloaded from the NCBI GEO database (GSE27435). A total of 546 miRNAs were identified to be expressed in SCLC cells. Then a miRNA synergistic network was constructed, and the included miRNAs mapped to the network. Topology analysis was also performed to analyze the properties of the synergistic network. Consequently, we could identified constitutive modules. Further, common target genes of each module were identified with CFinder. Finally, enrichment analysis was performed for target genes. Results: In this study, a miRNA synergistic network with 464 miRNAs and 2981 edges was constructed. According to the topology analysis, the topological properties between the networks constructed by LC related miRNAs and LC unrelated miRNAs were significantly different. Moreover, a module cilque0 could be identified in our network using CFinder. The module included three miRNAs (hsa-let-7c, hsa-let-7b and hsa-let-7d). In addition, several genes were found which were predicted to be common targets of cilque0. The enrichment analysis demonstrated that these target genes were enriched in MAPK signaling pathways. Conclusions: Although limitations exist in the current data, the results uncovered here are important for understanding the key roles of miRNAs in SCLC. However, further validation is required since our results were based on microarray data derived from a small sample size.
Park, Jung-Hwan;Kim, Yoon-Sik;Chang, Tae-Suk;Yoon, En-Sup
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.12
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pp.1113-1119
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2000
To operate a process plant safely and economically, process monitoring is very important. Process monitoring is the task to identify the state of the system from sensor data. Process monitoring includes data acquisition, regulatory control, data reconciliation, fault detection, etc. This research focuses on the data recon-ciliation using scale-space filtering and fault detection using functional-link associative neural networks. Scale-space filtering is a multi-resolution signal analysis method. Scale-space filtering can extract highest frequency factors(noise) effectively. But scale-space filtering has too large calculation costs and end effect problems. This research reduces the calculation cost of scale-space filtering by applying the minimum limit to the gaussian kernel. And the end-effect that occurs at the end of the signal of the scale-space filtering is overcome by using extrapolation related with the clustering change detection method. Nonlinear principal component analysis methods using neural network have been reviewed and the separately expanded functional-link associative neural network is proposed for chemical process monitoring. The separately expanded functional-link associative neural network has better learning capabilities, generalization abilities and short learning time than the exiting-neural networks. Separately expanded functional-link associative neural network can express a statistical model similar to real process by expanding the input data separately. Combining the proposed methods-modified scale-space filtering and fault detection method using the separately expanded functional-link associative neural network-a process monitoring system is proposed in this research. the usefulness of the proposed method is proven by its application a boiler water supply unit.
A neural network model to evaluate the neutron exposure on the reactor pressure vessel inner diameter was developed. By using the three dimensional synthesis method described in Regulatory Guide 1.190, a simple linear equation to calculate the neutron spectrum on the reactor pressure vessel was constructed. This model can be used in a quick estimation of fast neutron flux which is the most important parameter in the assessment of embrittlement of reactor pressure vessel. This model also used in the selection of an optimum core loading pattern without the neutron transport calculation. The maximum relative error of this model was less than 3.4% compared to the transport calculation for the calculations from cycle 1 to cycle 23 of Kori unit 1.
In the aeronautical environment, numerous regulatory and communication protocols exist that cover interconnection of on-board equipment inside the aircraft. Developed and implemented by the airlines since the 1960s, these communication systems are reliable, strong, certified and able to contact different sensors distributed throughout the aircraft. However, the scenario is slightly different in the structural health monitoring (SHM) field as the requirements and specifications that a global SHM communication system must fulfill are distinct. The number of SHM sensors installed in the aircraft rises into the thousands, and it is impossible to maintain all of the SHM sensors in operation simultaneously because the overall power consumption would be of thousands of Watts. This design of a new communication system must consider aspects as management of the electrical power supply, topology of the network for thousands of nodes, sampling frequency for SHM analysis, data rates, selected real-time considerations, and total cable weight. The goal of the research presented in this paper is to describe and present a possible integration scheme for the large number of SHM sensors installed on-board an aircraft with low power consumption. This paper presents a new communications system for SHM sensors known as the Bi-Instruction Link Bi-Operator (BILBO).
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2003.10a
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pp.39-42
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2003
The issues on the interconnection of telecommunications network are recently prevailed in the IT industry. In this study, we classify the network interconnection system into two categories: two way-same price model and two way-different price model. The purpose of this paper is to analyze economic characteristics of optimal settlement system according to each model. One of the most important policy implications we derive through this study is that symmetry between enterprises is required for policy maker or regulatory agency to set an efficient settlement system under two way-same price model, but that symmetry is not necessarily required under two way-sane price model.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.529-532
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2012
Building the super broadband network is the key competence for fostering the economy. Over the super broadband network voice services have changed rapidly to be served to VoIP rather than PSTN most incumbents have used. This results in reforming the interconnection regulations. From network structures, technologies, and POI to costing methods there are many concerns to discuss between stakeholder. This paper reviewed the IP-LRIC model over NGN designed by national regulatory angencies (Austria, Belgium, Denmark, France, Germany, Netherlands, Norway, Sweden). We draw implications for developing IP-LRIC models from other IP-LRIC model studies.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2003.11a
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pp.41-53
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2003
The issues on the interconnection of telecommunications network are recently prevailed in the IT industry. In this study, we classify the network interconnection system into two categories: two way-same price model and two way-different price model. The purpose of this paper is to analyze economic characteristics of optimal settlement system according to each model. One of the most important policy implications we derive through this study is that symmetry between enterprises is required for policy maker or regulatory agency to set an efficient settlement system under two way-same price model, but that symmetry is not necessarily required under two way-same price model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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