• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.116-123
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• 2018

정액의 품질은 정자의 운동학적 특성 및 첨체의 온전성 등에 의해서 결정된다. 이전 연구들에서 정액 품질 검사는 현미경을 이용하여 사람이 직접적으로 수행하기 때문에 오차가 컸다. 최근에는 이러한 기법을 보완하고자 분자생물학적 방법을 통한 검사 방법이 새로이 대두되고 있다. ZAR1 유전자는 척추동물의 초기 배아 발달에 영향을 미치는 유전자로 알려져 있지만 정액과 연관성 연구는 진행되어 있지 않다. 본 연구는 ZAR1 유전자의 SNP을 탐색하고 정액의 운동학적 특성과의 연관성을 규명하였다. SNP을 탐색 및 연관성 분석을 하고자 두록 수퇘지 105두의 혈액으로부터 추출한 DNA로 부터 ZAR1 유전자의 전체 염기서열 분석을 실시하였고, 105두의 정액의 운동학적 특성을 분석하였다. 그 결과, ZAR1의 염색체 2540번째 T 서열이 C로 변환되는 것을 확인하였고, ZAR1 SNP의 유전자형을 분석한 결과 major allel은 T 서열이며 minor allele은 C로 확인되었다. ZAR1의 유전자형과 정액의 운동학적 특성과의 연관성 분석 결과 MOT (Motility) (p<0.01)와 VSL (Straight-line Velocity) (p<0.05)에서 유의적인 차이가 나타났다. 또한, 운동학적 특성과 ZAR1 SNP을 비교하였을 때, T allele을 가진 유전자형이 C allele에 비해 MOT와 VSL을 감소시키는 것으로 확인하였다. 따라서 C allele을 가진 돼지가 정액의 MOT와 VSL에서 더 좋은 것으로 판단된다. 이러한 결과들은 우수한 정액을 생산하는 돼지를 판별하는 유전자 진단 기법의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 동물자원연구
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• 제29권4호
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• pp.150-157
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• 2018

ZAR1은 척추동물의 초기 배아 발달에 영향을 미치는 유전자로 알려져 있다. 본 연구는 두록 수퇘지 112두에서 ZAR1 유전자의 SNP을 발굴하고 ZAR1 유전자의 인트론 Single nucleotide polymorphism(SNP)과 정액의 운동학적 특성들과의 연관성을 규명하였다. 돼지의 정액 운동학적 특성을 분석하기 위해서 운동성(motility, MOT), 직선운동 속도(straight-line velocity, VSL), 곡선운동 속도(curvilinear velocity, VCL), 평균운동 속도(average path velocity, VAP), 직진성(linearity, LIN), 선형성(straightness, STR), 측두 이동거리(amplitude of lateral head displacement, ALH) 및 머리 진동수(beat cross frequency, BCF)를 측정하였다. SNP을 탐색하기 위해서 돼지의 혈액에서 genomic DNA를 추출하여 PCR(polymerase chain reaction)을 통해 시퀀싱 분석을 하여 유전자형을 분석하였다. 그 결과 ZAR1의 non-coding 영역인 인트론에서 SNP 3개를 확인했으며 각 각 인트론 2 영역에서 g.2435T>C, 인트론3 영역에서 g.2605G>A, g.4633A>C 변이를 보였다. g.2435T>C, g.2605G>A는 각 각 MOT(p<0.01)와 VSL(p< 0.05)에서 높은 연관성을 나타냈고 g.4633A>C는 MOT, VCL, VSL, VAP, ALH에서 높은 연관성을 나타냈다(p<0.01). 본 연구에서는 ZAR1 유전자의 SNP이 돼지 정액의 운동학적 특성들에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 ZAR1이 우수한 수퇘지들에서 번식능력이 높은 개체를 선발할 수 있는 후보유전자로 제시하며 다양한 돼지의 품종과 더 많은 두수를 확보하여 검증연구를 통해 우수한 능력의 수퇘지에서 활력이 좋은 개체를 선발하는 분자마커 연구의 기초자료로 사용이 가능하다.

• 식물병연구
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• 제29권2호
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• pp.130-136
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• 2023

Citrus melanoses caused by Diaporthe citri, has been one of the serious diseases in many citrus orchards of Jeju Island. To protect melanose in citrus farms, a fast and exact diagnosis method is necessary. In this study, diseased leaves and dieback twigs were collected from a total of 49 farms within March to April in 2022. A total of 465 fungal isolates were obtained from a total of 358 isolated plant samples. Among these fungal isolates, 40 representatives of D. citri isolates which were isolated from 22 twigs and 18 leaves on 23 farms were found based on cultural characteristics on potato dextrose agar and conidial morphology. Additionally, the molecular assay was carried out and compared with those by morphological diagnosis. All isolates were identified as D. citri by analyzing the sequences at the internal transcribed spacer (ITS) rDNA region using primers of ITS1/ITS4 or at β-tubulin using primer Btdcitri-F/R. Therefore, based on the present study, where the results of morphological identification of conidial type were consistent with DNA sequence analysis of certain gene, choosing a suitable method for a fast diagnosis of citrus melanose was suggested.

• 농업과학연구
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• 제48권1호
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• pp.59-71
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• 2021

This study investigated the extent to which rice producers from the Ayeyarwaddy Region of Myanmar could improve their productivity if inputs were used efficiently in rice cultivation. To achieve this objective, simple random sampling was used to collect data from 300 rice growers in the study area. Data were analyzed with the translog stochastic frontier approach to understand the production efficiencies. The study further estimated the influencing factors that affect the efficiency levels of rice farmers. The empirical result reveals that the average technical, allocative, and economic efficiencies were at 76.11, 47.85, and 34.15%, respectively. This suggests that there is considerable room for improving rice production by better utilization of the available resources at the current level of technology. This study suggests that strenthening agricultural training programs and adoption of improved rice varieties may reduce overall inefficiencies among rice farmers in Myanmar. Factors like age, household size, education, farming experience, farm size, rice variety, training, and off-farm income have a significant impact on increasing/decreasing farmer's efficiency. Efficiency can be improved by establishing farmer field school programs to increase the scale of operations. The government should encourage young educated people to participate in paddy production and also intervene to reduce input prices and control the quality of seeds.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제54권1호
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• pp.81-91
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• 2024

Purpose: The objective of this study was to propose a deep-learning model for the detection of the mandibular canal on dental panoramic radiographs. Materials and Methods: A total of 2,100 panoramic radiographs (PANs) were collected from 3 different machines: RAYSCAN Alpha (n=700, PAN A), OP-100 (n=700, PAN B), and CS8100 (n=700, PAN C). Initially, an oral and maxillofacial radiologist coarsely annotated the mandibular canals. For deep learning analysis, convolutional neural networks (CNNs) utilizing U-Net architecture were employed for automated canal segmentation. Seven independent networks were trained using training sets representing all possible combinations of the 3 groups. These networks were then assessed using a hold-out test dataset. Results: Among the 7 networks evaluated, the network trained with all 3 available groups achieved an average precision of 90.6%, a recall of 87.4%, and a Dice similarity coefficient (DSC) of 88.9%. The 3 networks trained using each of the 3 possible 2-group combinations also demonstrated reliable performance for mandibular canal segmentation, as follows: 1) PAN A and B exhibited a mean DSC of 87.9%, 2) PAN A and C displayed a mean DSC of 87.8%, and 3) PAN B and C demonstrated a mean DSC of 88.4%. Conclusion: This multi-device study indicated that the examined CNN-based deep learning approach can achieve excellent canal segmentation performance, with a DSC exceeding 88%. Furthermore, the study highlighted the importance of considering the characteristics of panoramic radiographs when developing a robust deep-learning network, rather than depending solely on the size of the dataset.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.356-365
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• 2022

영농형 태양광 발전은 농경지에서 작물을 생산함과 동시에 식물이 요구하는 광포화점 이상의 광을 이용하여 전기를 생산하는 시스템이다. 새로운 농가 소득원의 개발을 위하여 포도원에 태양광 패널을 설치하고 수체의 생육과 과실 발육 특성을 평가하여 영농형 태양광의 활용성을 탐색하고 향후 재배기술을 개발하는 데 필요한 정보를 제공하고자 연구를 진행하였다. 152 × 68 × 3.5cm 크기의 구조물에 영농형 150Wp (36cell) 모듈을 포도나무 재식열에 따라 배치하고, 과원의 환경과 식물생육을 분석하였다. 무처리에는 겨울철 풍속이 0.4-0.6m·s^-1에 도달하였으나, 시설 설치구에서는 0.01-0.02m·s^-1에 머물렀다. 삽수 수피의 탄수화물함량은 시설 설치구에서 183-184m·g^-1으로 무처리구(181-198mg·g^-1)에 비해 큰 차이가 없으며 삽수의 발아율도 큰 차이가 없었다. 잎의 엽록소의 함량은 처리구에서 높게 나타났다. 수확후 과실의 특성으로는 과립중, 과방중, 당도, 과피색의 차이는 없었다. 다만 시설구에서 숙기가 5-7일정도 늦어졌으며, 변색기의 착색에는 약간 차이가 있었다. 영농형 태양광 패널을 설치한 과원에서 포도나무와 과실의 발육은 유의차가 없었고, 설치구에서 착색이 지연되었다. 이러한 결과는 향후 포도원에서 영농형 태양광 시설을 설치하여 포도를 생산하는 기술 개발에 필요한 정보로 활용될 수 있을 것이다.