Leptin, a 16-kDa cytokine, is secreted by adipose tissue in response to the surplus of fat store. Thereby, the brain is informed about the body's energy status. In the hypothalamus, leptin triggers specific neuronal subpopulations (e.g., POMC and NPY neurons) and activates several intracellular signaling events, including the JAK/STAT, MAPK, PI3K, and mTOR pathway, which eventually translates into decreased food intake and increased energy expenditure. Leptin signal is inhibited by a feedback inhibitory pathway mediated by SOCS3. PTP1B involves another inhibitory pathway of leptin. Leptin potently promotes fat mass loss and body weight reduction in lean subjects. However, it is not widely used in the clinical field because of leptin resistance, which is a common feature of obesity characterized by hyperleptinemia and the failure of exogenous leptin administration to provide therapeutic benefit in rodents and humans. The potential mechanisms of leptin resistance include the following: 1) increases in circulating leptin-binding proteins, 2) reduced transport of leptin across the blood-brain barrier, 3) decreased leptin receptor-B (LRB), and/or 4) the provocation of processes that diminish cellular leptin signaling (inflammation, endoplasmic reticulum stress, feedback inhibition, etc.). Thus, interference of the cellular mechanisms that attenuate leptin signaling improves leptin action in cells and animal models, suggesting the potential utility of these processes as points of therapeutic intervention. Various experimental trials and compounds that improve leptin resistance are introduced in this paper.
Lysophosphatidylcholine (LPC) is a major phospholipid component of oxidized low-density lipoprotein (ox-LDL) and is implicated in its atherogenic activity. This study investigated the effects of LPC on cell viability, intracellular calcium homeostasis, and the protective mechanisms of chlorogenic acid (CGA) in human umbilical vein endothelial cells (HUVECs). LPC increased intracellular calcium ($[Ca^{2+}]_i$) by releasing $Ca^{2+}$ from intracellular stores and via $Ca^{2+}$ influx through store-operated channels (SOCs). LPC also increased the generation of reactive oxygen species (ROS) and decreased cell viability. The mRNA expression of Transient receptor potential canonical (TRPC) channel 1 was increased significantly by LPC treatment and suppressed by CGA. CGA inhibited LPC-induced $Ca^{2+}$ influx and ROS generation, and restored cell viability. These results suggested that CGA inhibits SOC-mediated $Ca^{2+}$ influx and ROS generation by attenuating TRPC1 expression in LPC-treated HUVECs. Therefore, CGA might protect endothelial cells against LPC injury, thereby inhibiting atherosclerosis.
A lumped parameter model of Li-ion battery in hybrid electric vehicle(HEV) is constructed and system parameters are identified by using recursive least square estimation for different C-rates, SOCs and temperatures. The system characteristics of pole and zero in frequency domain are analyzed with the parameters obtained from different conditions. The parameterized model of Li-ion battery indicates highly dependant of temperatures. The system pole and internal resistance changes 6.6 and 18 times at $-20^{\circ}C$, comparing with those at $25^{\circ}C$, respectively. These results will be utilized on constructing model-based state observer or an on-line identification and an adaptation of the model parameters in battery management systems for hybrid electric vehicle applications.
The inconsistencies between paralleled battery cells are becoming more considerable issue in high capacity battery applications like electric vehicles. Due to differences in state-of-charge (SOC) and internal resistance within individual cells in parallel, charging or discharging current is not appropriately balanced to each cell in terms of SOC, which may shorten the lifetime or sometimes cause safety issues. In this paper, an intelligent cell-balancing algorithm is proposed to overcome the inconsistency issue especially for paralleled battery cells. In this scheme, SOC information collected in the sub-BMS module is sent to the main-BMS module, where the number of parallel cells to be connected to DC bus is continuously updated based on the suggested SOC comparison rule. To verify the method, operation of the algorithm on 4 paralleled battery cells are simulated on Matlab/Simulink. The simulation result shows that the SOCs of paralleled cells are evenly redistributed. It is expected that the proposed algorithm provides high reliable and prolong the life cycle and working capacity of the battery pack.
For the safe and reliable operation of Lithium-ion batteries in Electric Vehicles (EVs) or Energy Storage Systems (ESSs), it is essential to have accurate information of the battery such as State of Charge (SOC). Many kinds of different techniques to estimate the SOC of the batteries have been developed so far such as the Kalman Filter. However, when it is applied to the multiple number of batteries it is difficult to maintain the accuracy of the estimation over all cells due to the difference in parameter value of each cell. Moreover the difference in the parameter of each cell may become larger as the operation time accumulates due to aging. In this paper a novel Deep Neural Network (DNN) based SOC estimation method for multi cell application is proposed. In the proposed method DNN is implemented to learn non-linear relationship of the voltage and current of the lithium-ion battery at different SOCs and different temperatures. In the training the voltage and current data of the Lithium battery at charge and discharge cycles obtained at different temperatures are used. After the comprehensive training with the data obtained with a cell resulting estimation algorithm is applied to the other cells. The experimental results show that the Mean Absolute Error (MAE) of the estimation is 0.56% at 25℃, and 3.16% at 60℃ with the proposed SOC estimation algorithm.
H.264/AVC 비디오 압축 표준은 DMB, 디지털 TV 및 각종 차세대 방송, 통신 및 가전 분야에 채택 되어 왔고, 최근 감시카메라용 DVR 분야에서도 사실상의 표준으로 자리 잡아가고 있다. PC 기반 DVR의 경우 PC와의 데이터 전송 채널은 통상적으로 PCI 버스를 이용하는 반면, SOC용으로 사용되는 H.264/AVC 코덱은 대개 AMBA 버스를 기반으로 하여 호스트 인터페이스가 수행된다. 본 논문에서는 AHB 버스를 시스템 버스로 이용하는 H.264/AVC 코덱을 효과적으로 PCI 버스로 연결해 주기 위한 인터페이스 모듈 설계 및 실험 결과를 제시하였다.
Multiple output converters (MOCs) are widely used for applications which require various levels of the output voltages due to their benefits in cost, volume, and efficiency. However, most of the MOCs developed so far can regulate only one output tightly and require as many secondary windings in the transformer as the number of the outputs. In this paper, a novel Time Division Multiple Control (TDMC) method to regulate all the outputs in high precision is proposed and applied for the multiple output battery charger based on the phase shift full bridge topology to charge a multiple number of batteries at one time. The proposed converter can charge three different kinds of batteries or same kind of batteries in different state of charges (SOCs) by using constant current/constant voltage (CC/CV) charge mode independently. At the same time it can provide an even degree of tight regulation for each output to satisfy the strict ripple requirement of the battery. The validity and feasibility of the proposed method are verified through the experiments.
This study shows the feasibility of the parameter of the 1st RC parallel equivalent circuit as a factor of the heat generation of lithium-ion cell. The internal resistance of a lithium-ion cell consists of ohmic and polarization resistances. The internal resistances at various SOCs of the lithium-ion cell are obtained via an electrical characteristic test. The internal resistance is inversely obtained through the amount of heat generated during the experiment. By comparing the resistances obtained using the two methods, the summation of ohmic and polarization resistances is identified as the heating factor of lithium-ion battery. Finally, the amounts of heat generated from the 2C, 3C, and 4C-rate discharge experiments and the COMSOL multiphysics simulation using the summation of ohmic and polarization resistances as the heating parameter are compared. The comparison shows the feasibility of the electrical parameters of the 1st RC parallel equivalent circuit as the heating factor.
For the safe and reliable operation of lithium-ion batteries in electric vehicles or energy storage systems, having accurate information of the battery, such as the state of charge (SOC), is essential. Many different techniques of battery SOC estimation have been developed, such as the Kalman filter. However, when this filter is applied to multiple batteries, it has difficulty maintaining the accuracy of the estimation over all cells owing to the difference in parameter values of each cell. The difference in the parameter of each cell may increase as the operation time accumulates due to aging. In this paper, a novel deep neural network (DNN)-based SOC estimation method for multi-cell application is proposed. In the proposed method, DNN is implemented to determine the nonlinear relationships of the voltage and current at different SOCs and temperatures. In the training, the voltage and current data obtained at different temperatures during charge/discharge cycles are used. After the comprehensive training with the data obtained from the cycle test with a cell, the resulting algorithm is applied to estimate the SOC of other cells. Experimental results show that the mean absolute error of the estimation is 1.213% at 25℃ with the proposed DNN-based SOC estimation method.
Multi-omics data is difficult to interpret due to the heterogeneity of information by the volume of data, the complexity of characteristics of each data, and the diversity of omics platforms. There is not yet a system for interpreting to visualize research data on environmental diseases concerning environmental harmful substances. We provide MEE, a web-based visualization tool, to comprehensively explore the complexity of data due to the interconnected characteristics of high-dimensional data sets according to exposure to various environmental harmful substances. MEE visualizes omics data of correlation between omics data, subjects and samples by keyword searches of meta data, multi-omics data, and harmful substances. MEE has been demonstrated the versatility by two examples. We confirmed the correlation between smoking and asthma with RNA-seq and Methylation-Chip data, it was visualized that genes (P HACTR3, PXDN, QZMB, SOCS3 etc.) significantly related to autoimmune or inflammatory diseases. To visualize the correlation between atopic dermatitis and heavy metals, we selected 32 genes related immune response by integrated analysis of multi-omics data. However, it did not show a significant correlation between mercury in blood and atopic dermatitis. In the future, should continuously collect an appropriate level of multi-omics data in MEE system, will obtain data to analyze environmental substances and diseases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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