The PLS(Partial Least Square) and ANN(Artificial Neural Network) were introduced to develop the soluble solids content prediction model of apples which is followed by making a subsequent selection of photosensor. For the optimal PLS model, number of factors needed for spectrum analysis were increased until the convergence of prediction residual error sum of squares. Analysis has shown that even part of the overall wavelength with no pretreatment may turn out better performing. The best PLS model was found in the 800 to 1,100nm wavelength region without pretreatment of second derivation, having $R^2$=0.9236, bias= -0.0198bx, SEP=0.2527bx for unknown samples. On the other hand, for the ANN model the second derivation led to higher performance. On partial range of 800 to 1,100nm wavelengh region, prediction model with second derivation for unknown samples reached $R^2$=0.9177, SEP=0.2903bx in contrast to $R^2$=0.7507, SEP =0.4622bx without pretreatment.
The MLR(Multiple Linear Regression) models to estimate soluble solids content non-destructively were presented to make a selection of optimal photosensor utilized to measure the soluble solids content of apples. Visible and NIR absorbance in the 400 to 2498 nanometer(nm) wavelength region, soluble solids content(sugar content), hardness, and weight were measured for 400 apples(gala). Spectrophotometer with fiber optic probe was utilized for spectrum measurement and digital refractometer was used for soluble solids content. Correlation between absorbance spectrum and soluble solids content was analyzed to pick out the optimal wavelengths and to develop corresponding prediction model by means of MLR. For the coefficient of determination($R^2$) to be over 0.92, the MLR models out of the original absorbance were built based on 7 wavelengths of 992, 904, 1096, 1032, 880, 824, 1048nm, and the ones of the second derivative absorbance based on 5 wavelengths of 784, 1056, 992, 808, 872nm. The best model of the second derivative absorbance spectrum had $R^2$=0.91, bias= -0.02bx, SEP=0.28bx for unknown samples.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제25권1호
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pp.28-36
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2014
Objectives : The goal of this study was to examine the association between zinc and lead level and symptoms of attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) among Korean children. Methods : A total of 89 clinic-referred children participated in the study (ADHD group=45, control group=44). The participants were 5-15 years old, and were mainly from urban areas of Seoul, Korea. ADHD was diagnosed using the Kiddie-Schedule for Affective Disorders and Schizophrenia-Present and Lifetime Version. We excluded children with a comorbid psychiatric disorder, medical illness requiring medication, or a prior history of taking ADHD medication. In order to evaluate the severity of ADHD symptoms, parents' Korean ADHD Rating Scale (K-ARS) was used. The ADHD diagnostic system (ADS) was used for evaluation of the severity of inattention and impulsivity. All participants completed the intelligence test and hair mineral analysis. Multiple regression analysis was used to examine the effect of hair zinc and lead levels on the K-ARS and ADS. We measured the predictive ability of the zinc and lead levels using logistic regression analysis. Results : The lead level explained the score for omission errors, commission errors, and response time SD in visual ADS in the ADHD group (adjusted $R^2$=.243, p<.01, adjusted $R^2$=.362, p<.01, and adjusted $R^2$=.275, p<.01), the score for omission errors of auditory ADS in ADHD group (adjusted $R^2$=.407, p<.01) and the entire group (adjusted $R^2$=.292, p<.01). Zinc was significantly explanatory for the K-ARS scores for the entire group (adjusted $R^2$=.248, p<.001) and the ADHD group (adjusted $R^2$=.247, p<.05). Conclusion : These findings suggest a possible role of zinc and lead in ADHD. Lead concentration in hair samples affected the ADS scores, and this was more prominent in children with ADHD. Children with ADHD had a lower zinc concentration in their hair, and the zinc concentration in hair showed negative correlation with the K-ARS score.
This study was conducted to evaluated seawater bacteria and their seasonal characteristics in the arsenic contaminated coastal seawater of Yeosu Bay, the Republic of Korea. Arsenite-oxidizing bacteria play an important role in the seawater of the arsenic contaminated bay, with a variety of arsenic resistance system (ars) genotypes being present during summer. Specifically, Bacillus sp. strain SeaH-As22w (FJ607342), isolated from the bay, were found to contain the arsB, arrA and aoxR type operons, which are involved in arsenic resistance. The isolated bacteria showed relatively high tolerance to sodium arsenite (III; $NaAsO_2$) at concentrations as high as 50 mM. Additionally, batch seawater experiments showed that Bacillus sp. strain SeaH-As22w completely oxidized 1 mM of As (III) to As (V) within 10 days. Ecologically, the arsenic-oxidizing potential plays an important role in arsenic toxicity and mobility in As-contaminated coastal seawater of Yeosu Bay during all seasons because it facilitates the activity of Bacillus sp. groups.
본 실험은 육림부산물 발효사료의 사슴용 사료가치를 평가하기 위해 꽃사슴에게 육림부산물 사일리지(FBS), 칡 사일리지(ARS) 및 수입 갈잎건초(OLH)를 급여하여 건물채식량, 소화율 및 질소출납을 상호 비교하였다. 건물소화율은 ARS가 가장 높았고 OLH가 가장 낮아 처리구간에 유의성(P$<$0.05)이 인정되었다. 조단백질 소화율의 경우는 OLH구가 FBS와 ARS구에 비해 현저히 낮은(P$<$0.05) 소화율을 나타냈다. 조섬유 소화율의 경우는 FBS가 가장 높고 OLH가 가장 낮았다. 건물채식량은 OLH가 가장 높아 ARS와의 사이에는 유의성(P$<$0.05)이 인정되었으나 FBS와의 사이에는 인정되지 않았다. 그러나 체내에서 이용 가능한 가소화 건물채식량으로 환산했을 경우 차이가 거의 없었다. 체내에 축적된 질소와 섭취질소에 대한 축적질소의 비율은 처리구간에 유의성은 인정되지 않았으나 FBS가 가장 높아 체내 질소의 이용효율이 가장 좋았던 것으로 평가되었다. 결과적으로 육림부산물 사일리지는 다양한 사료자원으로 구성되어 사슴의 기호성이 양호하고 높은 소화율과 건물채식량 및 영양소의 체내 이용성을 나타내고 있어 사슴용 사료로서 충분한 가치를 갖고 있는 사료자원으로 평가되었다.
The extremely halophilic archaeon Halobacterium noricense is a member of the genus Halobacterium. Strain CBA1132 (= KCCM 43183, JCM 31150) was isolated from solar salt. The genome of strain CBA1132 assembled with 4 contigs, including three rRNA genes, 44 tRNA genes, and 3,208 open reading frames. Strain CBA1132 had nine putative CRISPRs and the genome contained genes encoding metal resistance determinants: copper-translocating P-type ATPase (CtpA), arsenical pump-driving ATPase (ArsA), arsenate reductase (ArsC), and arsenical resistance operon repressor (ArsR). Strain CBA1132 was related to Halobacterium noricense, with 99.2% 16S rRNA gene sequence similarity. Based on the comparative genomic analysis, strain CBA1132 has distinctly evolved; moreover, essential genes related to nitrogen metabolism were only detected in the genome of strain CBA1132 among the reported genomes in the genus Halobacterium. This genome sequence of Halobacterium noricense CBA1132 may be of use in future molecular biological studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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