Pig small intestine not only is used as food but also for sausage casings production in many countries worldwide. However, it is well recognized that the small intestine is important source of spoilage and pathogenic bacteria. The present study aimed at investigating the effects of different washing and packaging methods on the changes of microbial levels and physicochemical characteristics of pig small intestine. After collecting and trimming off of visible fats, the pig small intestine samples were treated with; (i) different packaging methods: aerobic packaging (AP), skin packaging (SP), and vacuum packaging (VP); and (ii) washing with different concentrations of acetic acid. The treated samples were then stored at $4^{\circ}C$ for 1, 4, 7, and 10 d. At 1-d storage, higher pH value was found in the AP-treated samples, however, after 7 to 10 days the samples treated with SP had higher values compared to the ones treated with AP and VP (p<0.05). Thiobarbituric acid reactive substances values were higher in the AP-treated samples than those of the SP- and VP- treated samples at 7-d storage (p<0.05). At $10^{th}$ d, total plate counts (TPC) were higher in the control than in the acetic acid-washed samples (p<0.05). Additionally, the TPC was lower in the SP- and VP-treated samples than the AP-treated samples at 7-d storage (p<0.05). These obtained results suggest that the applications of washing with acetic acid solution and/or SP and VP methods could be an effective way to extend the shelf-life of pig small intestine during cold distribution.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제23권2호
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pp.131-146
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2016
In research on behavioral studies, significant attention has been paid to the stage-sequential process for longitudinal data. Latent class profile analysis (LCPA) is an useful method to study sequential patterns of the behavioral development by the two-step identification process: identifying a small number of latent classes at each measurement occasion and two or more homogeneous subgroups in which individuals exhibit a similar sequence of latent class membership over time. Maximum likelihood (ML) estimates for LCPA are easily obtained by expectation-maximization (EM) algorithm, and Bayesian inference can be implemented via Markov chain Monte Carlo (MCMC). However, unusual properties in the likelihood of LCPA can cause difficulties in ML and Bayesian inference as well as estimation in small samples. This article describes and addresses erratic problems that involve conventional ML and Bayesian estimates for LCPA with small samples. We argue that these problems can be alleviated with a small amount of prior input. This study evaluates the performance of likelihood and MCMC-based estimates with the proposed prior in drawing inference over repeated sampling. Our simulation shows that estimates from the proposed methods perform better than those from the conventional ML and Bayesian method.
The effects of particle sizes (small, medium and large sizes) and gelatinization treatment on the changes of the instant properties of Job's tears powder were investigated. The degree of gelatinization on the different particle size samples of Job's tears powder was the highest in the small particle size, and it also showed an increasing trend regardless of pregelatinizing whether it is or not as the particle size decreased from large particle size to small particle size. The water solubility index of the pregelatinized samples was high compared to that of ungelatinized samples regardless of particle size and temperatures. The water absorption and swelling power increased as particle size and temperature were increased. The dispersibility and sinkability of ungelatinized sample was increased as particle size and temperature were increased and it also showed lower value regardless of particle size and temperature. However, the dispersibility and sinkability of pregelatinized samples were shown to have the opposite result, such that the smallest particle size of pregelatinized sample had the lowest sinkability (11.3%). The turbidity of the pregelatinized small particle size was the highest by a factor of 1.08.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.185-189
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2006
Time series analysis is a frequently effective method of constructing model and prediction in data processing of deformation monitoring. The monitoring data sample must to be as more as possible and time intervals are equal roughly so as to construct time series model accurately and achieve reliable prediction. But in the project practice of GPS deformation monitoring, the monitoring data sample can't be obtained too much and time intervals are not equal because of being restricted by all kinds of factors, and it contains many variates in the deformation model moreover. It is very important to study the data processing method for small samples and multi-variates time series in GPS deformation monitoring. A new method of establishing small samples and multi-variates deformation model and prediction model are put forward so as to resolve contradiction of small samples and multi-variates encountered in constructing deformation model and improve formerly data processing method of deformation monitoring. Based on the system theory, a deformation body is regarded as a whole organism; a time-dependence linear system model and a time-dependence bilinear system model are established. The dynamic parameters estimation is derived by means of prediction fit and least information distribution criteria. The final example demonstrates the validity and practice of this method.
Technical innovation is very important in the small and medium enterprises. All successful innovation stars from a creative ideas, it be a new application for a technology, the satisfaction of a new identified need or of an old need in a new way, or the manufacture of a product by a different method. The purpose of this study is to investigate into the implementation effect of IMS(information management system) for information in small and medium enterprises. This research analysis was done as to small and medium enterprises of 24. The Results for this research analysis was as follows. First, the satisfaction scored 4.10 in information level up of the small and medium enterprises. Second, increased effect productivity scored 3.37 in samples of 17. Thrid, increased management efficiency productivity scored 3.14 in samples of 17.
Jo, Jihoon;Lee, Hyun-Gwan;Kim, Kwang Young;Park, Chungoo
ALGAE
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제34권1호
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pp.57-70
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2019
DNA metabarcoding is currently used for large-scale taxonomic identification to understand the community composition in various marine ecosystems. However, before being widely used in this emerging field, this experimental and analytic approach still has several technical challenges to overcome, such as polymerase chain reaction (PCR) bias, and lack of well-established metabarcoding markers, a task which is difficult but not impossible to achieve. In this study, we present an adapted PCR-free small-organelles enriched metagenomics (SoEM) method for marine biodiversity assessment. To avoid PCR bias and random artefacts, we extracted target DNA sequences without PCR amplification from marine environmental samples enriched with small organelles including mitochondria and plastids because their genome sequences provide a valuable source of molecular markers for phylogenetic analysis. To experimentally enrich small organelles, we performed subcellular fractionation using modified differential centrifugation for marine environmental DNA samples. To validate our SoEM method, two marine environmental samples from the coastal waters were tested the taxonomic capturing capacity against that of traditional DNA metabarcoding method. Results showed that, regardless of taxonomic levels, at least 3-fold greater numbers of taxa were identified in our SoEM method, compared to those identified by the conventional multi-locus DNA metabarcoding method. The SoEM method is thus effective and accurate for identifying taxonomic diversity and presents a useful alternative approach for evaluating biodiversity in the marine environment.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제13권1호
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pp.151-165
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2006
It is important to estimate the true misclassification rate of a given classifier when an independent set of test data is not available. Cross-validation and bootstrap are two possible approaches in this case. In related literature bootstrap estimators of the true misclassification rate were asserted to have better performance for small samples than cross-validation estimators. We compare the two estimators empirically when the classification rule is so adaptive to training data that its apparent misclassification rate is close to zero. We confirm that bootstrap estimators have better performance for small samples because of small variance, and we have found a new fact that their bias tends to be significant even for moderate to large samples, in which case cross-validation estimators have better performance with less computation.
The most effective means of evaluating remaining life is through the creep testing of samples removed from the component. But sampling of large specimen from in-service component is actually impossible. So, sampling device and small-specimen creep tester have been applied. Sampling device has been devised to extract mechanically small samples by hemispherical, diamond -coated cutter from the surface of turbine rotor bores and thick-walled pipes without subsequent weld repairs requiring post weld heat treatment. A method of manufacturing small creep specimen, 2min gage diameter and 10min gage length, using electron beam welding to attach grip section, has been proven. Small-specimen creep tester has been designed to control atmosphere to prevent stress increment by oxidation during experiment. To determine whether the small specimens successfully reproduce the behavior of large specimens, creep rupture tests for small and large specimens have been performed at identical conditions. Creep rupture times based on small specimens have closely agreed within 5% error compared with that of large specimen. The errors in rupture time have decreased at longer test period. This comparison validates the procedure for fabricating and testing on small specimen. This technique offers potential as an efficient method for remaining life assessment by direct sampling from in -service high temperature components.
Oh, Seo Young;Han, Jeong Yeon;Lee, So Ra;Lee, Hoon Taek
대한임상검사과학회지
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제46권3호
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pp.99-105
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2014
Isolating total DNA from small samples using traditional methods is difficult and inefficient mainly due to loss of DNA during filtration and precipitation. With advances in molecular pathology, DNA extraction from micro-dissected cells has become essential in handling clinical samples. Genomic DNA extraction using small numbers of cells can be very important to successfully PCR amplify DNA from small biopsy specimens. We compared our experimental genomic DNA extraction method (A) with two other commercially available methods: using spin columns (B), and conventional resins (C), and determined the efficacy of DNA extraction from small numbers of cells smeared on a glass slide. Approximately 50, 100, 200, 500 and 1000 cells were isolated from fine needle aspiration biopsy (FNAB) slides aspirated from histologically proven papillary thyroid carcinoma masses. DNA was extracted using the three techniques. After measuring DNA quantity, PCR amplification was performed to detect the ${\beta}$-globin and $BRAF^{V600E}$ gene mutations. DNA extracted by method (A) showed better yield than the other methods in all cell groups. With our method, a suitable amount of genomic DNA to produce amplification was extracted from as few as 50 cells, while more than 100 to 200 cells were required when methods (B) or (C) were applied. Our genomic DNA extraction method provides high quality and improved yields for molecular analysis. It will be especially useful for paucicellular clinical samples which molecular pathologists often confront when handling fine needle aspiration cytology, exfoliative cytology and small biopsy specimens.
Surface energies calculated from measured contact angles between several solutions and test samples, such as Si wafer, $Al_2O_3$, $SiO_2$, PTFE(Polytertrafluoroethylene), and DLC(Diamond Like Carbon) films, based on geometric mean method and Lewis acid base method. In order to relate roughness to adhesion force, surface roughness of test samples were scanned large area and small by AFM(Atomic Force Microscopy). Roughness was representative of test samples in large scan area and comparable with AFM tip radius in small scan area. Adhesion forces between AFM tip and test samples were matched well with order of roughness rather then surface energy. When AFM tips having different radius were used to measure adhesion force on DLCI film, sharper AFM tip was, smaller adhesion force was measured. Therefore contact area was more important factor to determine adhesion force.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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