Background: To obtain useful safflower resources for breeding and research of functional materials, the present study was conducted to determine fatty acid compositions and antioxidant activities of 281 safflower accessions collected from East Asia including South Korea. Methods and Results: Lipid contents and fatty acids compositions were evaluated using soxhlet extraction and gas chromatography, respectively. A antioxidant activities were analyzed using a spectrophotometer. The evaluation range of safflower accessions showed very wide variation. In terms of lipid contents, the China accessions were higher than the collection from other regions, whereas antioxidant activities did not differ among regions. The result of the principal component analysis showed that the first and second principal component cumulatively explained 90.6% of the total variation. In clustering the safflower accessions, the tree showed four major clades. Group II (16 accessions) was high in lipid content, oleic acid and linoleic acid, whereas group III (50 accessions) exhibited higher antioxidant activities than other groups. Conclusions: It was recommended that the China collections be utilized as a useful resource for research on functional oil materials. These results provided valuable information for safflower breeders and researchers of functional food.
본 연구는 암질환에 대한 치료방법과 그들의 재원일수, 진료비 사이의 상관관계를 규명하여 해당 암환자에 대한 합리적 관리방안을 제언하고자 하였다. 조사대상은 2010년 1월 1일부터 2010년 6월 30일까지 6개월 동안 국내 K 대학병원의 입원환자 중 유방암과 자궁암 환자 가정의학과 환자 144명을 대상으로 하였다. 분석결과 연령별로는 40~49세군이 34.0%로 가장 높게 나타났고, 입원경로를 보면, 응급 97.9%, 외래 2.1%로 외래보다 응급이 월등히 높을 분포를 보였다. 유방암 환자의 성분행렬은 보면, 주성분은 2개의 축으로 구성되었다. 제 1성분과 관련된 요인으로는 연령을 제외한 모든 변수간에 상관성으로 나타났다. 이상과 같은 결과 진료방법이 비슷하거나 유사한 종류 및 질환들은 DRG 도입도 필요할 것으로 사료된다.
In this paper, a Bayesian classifier based on PCA (principle component analysis) is proposed to classify underwater transient signals using $16^{th}$ order LPC (linear predictive coding) coefficients as feature vector. The proposed classifier is composed of two steps. The mechanical signals were separated from biological signals in the first step, and then each type of the mechanical signal was recognized in the second step. Three biological transient signals and two mechanical signals were used to conduct experiments. The classification ratios for the feature vectors of biological signals and mechanical signals were 94.75% and 97.23%, respectively, when all 16 order LPC vector were used. In order to determine the effect of underwater noise on the classification performance, underwater ambient noise was added to the test signals and the classification ratio according to SNR (signal-to-noise ratio) was compared by changing dimension of feature vector using PCA. The classification ratios of the biological and mechanical signals under ocean ambient noise at 10dB SNR, were 0.51% and 100% respectively. However, the ratios were changed to 53.07% and 83.14% when the dimension of feature vector was converted to three by applying PCA. For correct, classification, it is required SNR over 10 dB for three dimension feature vector and over 30dB SNR for seven dimension feature vector under ocean ambient noise environment.
Fluorescence in situ hybridization (FISH) is a powerful tool for the detection of DNA sequences in the specific region of the chromosomes. As well as for the integrated physical mapping, FISH karyotype analysis has to be preceded. Karyotype of Raphanus sativus 'Wonkyo 10039' was analyzed by a dual-color FISH technique; using various repetitive DNA probes, including 5S rDNA, 45S rDNA, and centromere retrotransposon. The length of the somatic metaphase chromosome ranged from 1.35 to $2.06{\mu}m$ with a total length of $15.29{\mu}m$. The chromosome complements comprised of eight pairs of metacentrics and one pair of submetacentric. Bleached DAPI Band analysis revealed a heterochromatin region, covering 28.6% to 50.4% each chromosomes. 5S and 45S rDNA sequences were located on two and three pairs of chromosomes, respectively. The centromere retrotransposon of Brassica (CRB) is a major component in Brassica related species that has been maintained as a common centromere component. CRB signals were detected on the centromere and pericentromeric region of R. sativus 'Wonkyo 10039' and three basic Brassica species (B. rapa, B. nigra, and B. oleracea). These results will provide a valuable background for physical mapping and elucidation of the evolutionary relationship among the Brassica related species.
Background: Breast cancer is a fatal disease and the most frequently diagnosed cancer in women with an increasing pattern worldwide. The burden is mostly attributed to metastatic cancers that occur in one-third of patients and the treatments are palliative. It is of great interest to determine factors affecting time from cancer diagnosis to secondary metastasis. Materials and Methods: Cure rate models assume a Poisson distribution for the number of unobservable metastatic-component cells that are completely deleted from the non-metastasis patient body but some may remain and result in metastasis. Time to metastasis is defined as a function of the number of these cells and the time for each cell to develop a detectable sign of metastasis. Covariates are introduced to the model via the rate of metastatic-component cells. We used non-mixture cure rate models with Weibull and log-logistic distributions in a Bayesian setting to assess the relationship between metastasis free survival and covariates. Results: The median of metastasis free survival was 76.9 months. Various models showed that from covariates in the study, lymph node involvement ratio and being progesterone receptor positive were significant, with an adverse and a beneficial effect on metastasis free survival, respectively. The estimated fraction of patients cured from metastasis was almost 48%. The Weibull model had a slightly better performance than log-logistic. Conclusions: Cure rate models are popular in survival studies and outperform other models under certain conditions. We explored the prognostic factors of metastatic breast cancer from a different viewpoint. In this study, metastasis sites were analyzed all together. Conducting similar studies in a larger sample of cancer patients as well as evaluating the prognostic value of covariates in metastasis to each site separately are recommended.
Ok, Young Min;Cheon, Ji Hyun;Choi, Eun Ji;Chang, Eun Jung;Lee, Ho Myung;Kim, Kyung Hoon
The Korean Journal of Pain
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제29권1호
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pp.40-47
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2016
Background: Neuropathic pain, including paresthesia/dysesthesia in the lower extremities, always develops and remains for at least one month, to variable degrees, after percutaneous endoscopic lumbar discectomy (PELD). The recently discovered dual analgesic mechanisms of action, similar to those of antidepressants and anticonvulsants, enable nefopam (NFP) to treat neuropathic pain. This study was performed to determine whether NFP might reduce the neuropathic pain component of postoperative pain. Methods: Eighty patients, who underwent PELD due to herniated nucleus pulposus (HNP) at L4-L5, were randomly divided into two equal groups, one receiving NFP (with a mixture of morphine and ketorolac) and the other normal saline (NS) with the same mixture. The number of bolus infusions and the infused volume for 3 days were compared in both groups. The adverse reactions (ADRs) in both groups were recorded and compared. The neuropathic pain symptom inventory (NPSI) score was compared in both groups on postoperative days 1, 3, 7, 30, 60, and 90. Results: The mean attempted number of bolus infusions, and effective infused bolus volume for 3 days was lower in the NFP group for 3 days. The most commonly reported ADRs were nausea, dizziness, and somnolence, in order of frequency in the NFP group. The median NPSI score, and all 5 median sub-scores in the NFP group, were significantly lower than that of the NS group until postoperative day 30. Conclusions: NFP significantly reduced the neuropathic pain component, including paresthesia/dysesthesia until 1 month after PELD. The common ADRs were nausea, dizziness, somnolence, and ataxia.
Zainal, Nor Zuraida;Shuib, Norley;Bustam, Anita Zarina;Sabki, Zuraida Ahmad;Guan, Ng Chong
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제14권1호
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pp.463-468
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2013
Background: Body image dissatisfaction among breast cancer survivors has been associated with psychological stress resultant from breast cancer and resultant surgery. This study aimed to examine the psychometric properties of the Malay Version of the Breast-Impact of Treatment Scale (MVBITS) and to investigate the associations of retained factors with the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) and the Rosenberg Self-Esteem Scale (RSES). Materials and Methods: The MVBITS was 'forward-backward' translated from English to Malay and then administered to 70 female breast cancer patients who came to the Oncology Clinic of University Malaya Medical Centre, Kuala Lumpur, Malaysia to undergo chemotherapy. Principal component analysis (PCA) with varimax rotation was performed to explore the factor structure of the MVBITS. Associations of retained factors were estimated with reference to Spearman correlation coefficients. Results: The internal consistency reliability of MVBITS was good (Cronbach's alpha 0.945) and showed temporal stability over a 3-week period. Principal component analysis suggested two factors termed as 'Intrusion' and 'Avoidance' domains. These factors explained 70.3% of the variance. Factor 1 comprised the effects of breast cancer treatment on the emotion and thought, while Factor 2 informed attempts to limit exposure of the body to self or others. The Factor 1 of MVBITS was positively correlated with total, depression and anxiety sub-scores of HADS. Factor 2 was positively correlated with total and anxiety sub-scores of HADS. MVBITS was also positively correlated with the RSES scores. Conclusions: The results showed that the Malay Version of Breast-Impact of Treatment Scale possesses satisfactory psychometric properties suggesting that this instrument is appropriate for assessment of body change stress among female breast cancer patients in Malaysia.
Background: The purpose of this study was to evaluate the association between metabolic syndrome and periodontal disease in Korean adults. Methods: This study analyzed the screening data of 12,686 adults aged ≥19 years, including demographic characteristics, lifestyle habits, and each component of metabolic syndrome, obtained from the sixth Korea National Health and Nutrition Examination Survey database. Periodontal health status was measured by the community periodontal index. Subjects with three or more risk factors were considered as having metabolic syndrome. The Rao-Scott chi-square test was performed to assess the relationships between demographic characteristics, lifestyle habits, components of metabolic syndrome, and periodontal disease. Logistic regression analysis was performed based on the complex sample to evaluate the relationship between metabolic syndrome and periodontal disease. Results: The prevalence of periodontal disease was higher among the subjects with advancing age, lower average household income and education level, those working in production, residents of eup-myeon areas, in past or current smoker, those with excessive alcohol consumption habit in a week, and reduced brushing frequency and the use of oral care products (p<0.001). Each component of metabolic syndrome was associated with higher prevalence of periodontitis in the subjects with abnormal than in those with normal levels (p<0.001). The prevalence of periodontal disease in subjects with metabolic syndrome was approximately 1.443 times higher than that in normal subjects (odds ratio,1.443; p<0.001). Conclusion: This study confirmed the association between metabolic syndrome and periodontitis in Korean adults, and further studies will be needed to determine the causal relationship between the two conditions.
본 논문에서는 복잡한 배경의 영상에서 얼굴을 검출하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 색상정보와 PCA-LDA(Principal Component Analysis - Linear Discriminant Analysis)에 의하여 구해진 고유얼굴 (eigenface)을 이용한다. 색상정보는 다른 어떤 방법보다 얼굴을 검출하는데 유용하게 사용된다. 고유얼굴은 전체학습 얼굴들의 평균정보를 포함하고 있기 때문에 얼굴 후보영역에 대하여 얼굴인지를 판별할 수 있는 기능을 갖는다. 전체적인 과정은 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 영상내에서 색상정보를 이용하여 살색영역의 1차 얼굴 후보영역을 찾아 후보영역의 위치와 기를 결정한다. 두 번째 단계는 1차 얼굴 후보영역에 대하여 PCA-LDA에 의한 얼굴의 유사성을 측정하여 얼굴인지 아닌지를 판별한다. 제안한 검출 방법을 사용한 실험 결과, 색상정보를 사용하여 1차 얼굴 후보영역의 크기와 위치를 결정함으로써 검출속도의 향상을 가져올 수 있었다. 또한 PCA-LDA에 의한 고유얼굴과의 비교를 통해 복잡한 매경이 있는 영상에서도 97%의 검출률을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 조명이 없는 야간 및 악천후 등 가시영상 카메라를 이용하여 사람 영역을 추정하기 힘든 환경에서의 대안으로 열화상 카메라를 이용한 사람검출 방법을 제안한다. 일반적인 열화상에서 사람은 주변 배경에 비해 밝게 표현되는 특징을 이용하여, 밝기 히스토그램 상의 사람의 열화상의 신뢰 구간을 계산해 1차적으로 사람 영역을 추정한 뒤, 가우시안 필터링 및 레이블링을 통해 불필요한 잡음을 제거한다. 그 이후에 Self-occlusion 등에 의해 분리된 사람 영역을 각 blob별 무게중심 및 분포정보를 이용하여 하나의 객체 영역을 추정한다. 최종적으로 추정 영역에 대한 가로와 세로의 비율 및 크기 정보와 주성분분석(PCA; principal component analysis)를 이용하여 추정된 영역에 대하여 사람인지 여부를 결정한다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 가시영상에서 검출하기 힘든 환경들에 대하여 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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