IgE-dependent histamine-releasing factor (HRF) is found extracellularly to regulate the degranulation process of histamine in mast cells and basophils and known to play a predominant role in the pathogenesis of chronic allergic disease. HRF has been also identified in the intracellular region of the cell. Previously, we reported that HRF interacts with the 3rd cytoplasmic domain of the alpha subunit of Na,K-ATPase. To understand the molecular mechanism of the regulation of Na, K-ATPase activity by HRF, we investigated the interaction between HRF and TPI since TPI was obtained as HRF-interacting protein in HeLa cDNA library, using yeast two hybrid screening. Domain mapping study of the interaction between HRF and TPI revealed that the C-terminal region of the residue 156-249 of TPI is involved in the interaction with HRF. The interaction between HRF and TPI was confirmed by immunoprecipitation from HeLa cell extracts. Our results suggest that TPI is a HRF-binding protein and the interaction between HRF and TPI nay thus affect Na, K-ATPase activity.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.11
no.2
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pp.1-9
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2008
The objective of the study is 10 know the relation of landslide occurrence with using TPI (Topographic Position Index) in the Pyungchang County. Total 659 landslide scars were detected from aerial photographs. To analyze TPI, 100m SN (Small-Neighborhood) TPI map, 500m LN (Large-Neighborhood) TPI map, and slope map were generated from the DEM (Digital Elevation Model) data which are made from 1 : 5,000 digital topographic map. 10 classes clustered by regular condition after overlapping each TPI maps and slope map. Through this process, we could make landform classification map. Because it is only to classify landform, 7 classes were finally regrouped by the slope angle information of landslide occurrence detected from aerial photography analysis. The accuracy of reclassified map is about 46%.
We tried to evaluate frequencies and severities of malocclusion of various socioeconomic areas according to growth and development. To obtain objective validity, we used Handicapping Labiolingual Deviation (HLD) suggested by Draker, Treatment Priority Index (TPI) by Grainger, Handicapped Malocclusion Assessing Record (HMAR) by American Dental Association and American Association of Orthodontist. Seoul and Kwangju were selected as an urban group, Ahnyang as an middle socioeconomic group and Hwasun near the Kwangju area as an rural group. 140 (male 63, female 73) of 5th grade in 'E' elementary school students in Seoul, 202 (male 101, female 101) of 'S' elementary school students in Kwangju, 207(male 105, female 102) of 'H' elementary school students in Hwasun, and 100(male 49, female 51) of 'M' elementary school students of in Ahnyang of all the same grade were analyzed and we obtained the results as follows; 1. TPI, HLD, and HMAR showed high coincidence and reproducibility between different observer. (p<0.01) 2. In comparison of TPI, HLD, and HMAR according to clinical decision, there was statistically difference between each other. (p<0.01) 3. As the severity of malocclusion increases there was high correlation between TPI and HLD, and between HLD and HMAR (p<0.05) 4. With respect to differences between areas in TPI and HLD, there was statistically difference between Ahnyang and other areas. 5. In Seoul as an urban group there was a high incidence of periodic checkup and history of orthodontic treatment than other area. 6. Mode of feeding and posture during sleeping did not affect the severity of malocclusion. As a conclusion, TPI, HLD and HMAR are so reproducible and coincident that they can be used as a guide on evaluating the frequency and severity of malocclusion and determining the priority of orthodontic treatment to determine the need and supply of orthodontic treatment. Furthermore these indices can provide objectively valid data for establishing public health problem solution.
A gene coding for triosephosphate isomerase (TPI) from a rat skeletal muscle cDNA library was cloned and its nucleotide sequence was determined. The 1, 348-bp cDNA clone contains 24 bp $5^I$ noncoding region, the entire 750 bp coding region corresponding to a protein of 249 amino acids, $547bp 3^I$ noncoding region and part of a poly(A) tail. It also contains a polyadenylation signal, AATAAA, starting from 17 bp upstream of the poly(A) tail. The calculated molecular weight of rat TPI is 27.8 kDa and the net charge is +4. The deduced amino acid sequence from rat TPI CDNA sequence has 93% and 94% homology with that of mouse and human clones, respectively. The amino acids at the residue of Asn12, Lys14, His96, Glu 166, His96, His101, Ala177, Tyr165, Glu13O, Tyr2O9, and Ser212 in catalytic site are completely identical, confirming that the functional residues in TPI proteins are highly conserved throughout evolution. The most profound characteristic of rat TPI enzyme, compared with other TPIs, is that there are five cysteine substitutions at the residue of 21, 27, 159, 195 and 204. A Glu123 instead of Gly was found in rabbit, rhesus, mouse and human sequences. Through the method of RT-PCR, the mRNA transcription level of TPI gene was found to be different among various tissues and was highest in muscle.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.6
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pp.507-514
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2018
TSI (TPI-Slope Index) which is the combination of TPI (Topographic Position Index) and slope was newly proposed for landslide and applied to a landslide susceptibility model. To do this, we first compared the TPIs with various scale factors and found that TPI350 was the best fit for the study area. TPI350 was combined with slope to create TSI. TSI was evaluated using logistic regression. The evaluation showed that TSI can be used as a landslide factor. Then a logistic regression model was developed to assess the landslide susceptibility by adding other topographic factors, geological factors, and forestial factors. For this, landslide-related factors that can be extracted from DEM (Digital Elevation Model), soil map, and forest type map were collected. We checked these factors and excluded those that were highly correlated with other factors or not significant. After these processes, 8 factors of TSI, elevation, slope length, slope aspect, effective soil depth, tree age, tree density, and tree type were selected to be entered into the regression analysis as independent variables. Three models through three variable selection methods of forward selection, backward elimination, and enter method were built and evaluated. Selected variables in the three models were slightly different, but in common, effective soil depth, tree density, and TSI was most significant.
Objective: The purpose of this study is to improve TPI OnBaseU Power Test and golf performance by conducting CrossFit power training. Method: Three male golf players from University B participated in this study. They had 3 to 4 years of golf experience and participated in 8 weeks of CrossFit power training. Results: OnBaseU Power Test: There was a lot of improvement in Sit up throw (27.9%) and Chest pass (10.58%), but there was not much improvement in Baseline Toss (R5.9, L9.8%) and Vertical Jump (4.1%). Golf shot data: There was a very statistically significant difference in Club speed, Ball speed, and Total Length, which are related to speed, and there was no difference in Club path and Smash factor, which are related to accuracy and posture. Conclusion: CrossFit power training was effective in improving TPI OnBaseU Power Test and golf performance (Club speed, Ball speed, Total Length).
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.12
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pp.823-828
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2013
In this paper, it will improve in quality to adapt a right test process which is formalized from certification of TMMi Level. To do this, we suggest correlative relation through analyzing associations between TMMi and TPI next based on the previous research[10], which provides the guideline for enhancing test process level with measuring Test maturity model. Also schematize test maturity measurement through refining and improving the previous test maturity correlation metrics[6,8,9]. As one example with limited level, it shows the guideline to improve test process of one testing organization through improved correlation metrics with TMMi and TPI next.
Due to the remarkable development of the GIS and spatial information technology, the information on the national land and scientific management are disseminated. According to the result of research for an efficient analysis of forest site, it presents distinguishing of satellite image and methodology of TPI (Topographic Position Index). The prediction of forest site distribution through this research, specified Gyeongju-si area, gives an effect to distinguishing honor system through Quickbird image with the resolution 0.6m. Furthermore it was carried out through TPI grid that is abstracted by DEM, slope of study area and type of topography, as well as it put its operation on analysis and verification of relativity between the result of prediction on forest site distribution and the field survey report. It distinguishes distribution of country rock that importantly effects to producing of soil, using 1: 5000 forest maps and grasping distribution type of soil using satellite image and TPI, it is supposed to provide a foundation of the result on prediction of forest site. With the GIS techniques of analysis, inclination of discussion, altitude, etc, and using high resolution satellite image and TPI, it is considered to be capable to provide more exact basis information of forest resources, management of forest management both in rational and efficient.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2002.11b
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pp.122-127
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2002
A frequency-domain PES estimation and its prediction method are proposed for the tightly-coupled servo/mechanical design of high-TPI HDD system above 100 kTPI. The major two disturbance energies which are related with mechanical vibrations inside of HDD are used to predict the drive-level PES, while considering closed-loop servo dynamics. One is the torque disturbance which mainly comes from aerodynamic excitation of HSA system and the other is the displacement disturbance from disk-spindle dynamics. In order to obtain the accurate error transfer function of closed-loop servo control, the plant model is measured by accurate experiment. The measured PES is compared with predicted one in terms of frequency-domain PES spectrum and its standard variation value. It is proved that the proposed frequency-domain PES estimation/prediction method is capable of predicting drive-level PES of high-TPI hard disk drive.
The production type of foundry industry is a small quantity batch production methods that require the highly skilled technology in the global competition in the variety of customer needs and directly under the influence of fluctuations characteristic. Therefore suitability for small quantity batch production and flexible production capacity and price competitiveness is needed more than anything. To do this, we need transcription and comprehensive innovation activities to maximize the revenue structure of the organization and field survival foundation should be developed the TPI(Total Profit Innovation) process in all aspects of the organization and all employees are involved in order to create a cost, quality, time, and service part of the overall aim how to achieve those effects within a short period of time. We applied the TPI process for S company in the foundry business innovation and productivity through cost reduction. We will expect the productivity improvement and financial performance improvement and then continually accumulate and review the results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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