PCR 및 Real-Time PCR 검정으로 확인된 국화 형질전환체는 저온저항성 BN115 gene과 표지유전자로 kanamycin에 저항성 있는 nptII gene을 가지고 있는 식물발현용 binary vector pBin19/BN115가 삽입된 A. tumefacience MP90을 국화잎에 공동 배양함으로 유전자가 도입되었다. 최종 선발된 형질전환체의 온도별 생육은 형질전환체가 비형질전환체에 비해 초장, 생체중, 엽수 모두 우수하였다. 또한 저온에서의 상해정도 관찰에서도 수침상정도가 비형질전환체보다 경미하였다. 저온의 외부환경에 따른 국화잎의 기공모양은 닫고 있는 비형질전환체와 달리 형질전환체는 개구된 모양을 유지하고 있었으며, 크기는 형질전환체의 크기가 비형질전환체보다 더 큰 것으로 측정되었다. 저온조건에서의 형질전환체 엽록소 함량은 5, $25^{\circ}C$에서는 비형질전환체와 비교하여 SPAD value 값에 큰 차이가 없었지만, 10, $15^{\circ}C$에서는 최대 +5.7 (평균+3.0), +9.7 (평균 +5.7)로 상대적으로 높은 함량을 나타냈다 또한 Ion leakage test결과 저온저항성 유전자가 도입된 형질전환체의 세포가 외부환경에 안정적으로 적응하여 세포내 파괴나 상해를 받지 않음으로 형질전환체의 EC 농도 (ds/m)가 비형질전환체에 비해 $1.29{\sim}1.97$배 낮은 수치를 보였다.
다양한 Zoysiagrass 4가지 품종들을 식물재료로 사용하여 Agrobacterium만 이용한 방법 그리고 particle bombardment로 배발생캘러스에 상처를 낸 후, Agrobacterium으로 공동배양 시키는 2가지 다른 형질전환 방법을 비교하였다. 예비실험에서 일반적으로 형질전환에 널리 사용되는 kanamycin과 PPT(phospinitricin)의 적적선발농도에 대해서 실험하였는데, kanamycin의 경우 300mg/l 그리고 PPT의 경위 50mg/l의 농도에서 가장 효과적인 선발 효율을 나타내었다. Agrobacterium을 이용한 형질전환은 Agrobacterium을 2일간 배양시킨 다음, 박테리아 농도를 O.D 600nm=1.0-1.2로 맞추고, 배발생캘러스를 30분간 간염 시키는 방법이 효과적이었는데, particle bombardment를 이용하여 캘러스에 상처를 유발시킨 후, Agrobacterium으로 감염시키면 3배 이상 높은 형질전환 수율을 획득할 수 있었다. 이상의 결과는 한국잔디 형질전환에 있어서 particle bombardment과 Agrobacterium을 병행하여 실시한 최초의 보고이고, 이러한 시스템을 기반으로 하여 향후 한국잔디를 포함하여 다른 난지형 및 한지형 잔디의 품종개량에 널리 이용되리라 생각된다.
임목을 대상으로 삽입된 외래 유전자의 공간적, 시기별 발현 특성을 이해하기 위한 기초연구로서 온실에서 생육 중인 형질전환된 2년생 잡종 포플러 (Populus alba X P. grandidentata) Hansen 클론을 대상으로 삽입된 외래 유전자의 발현정도를 각 기관별로 조사하였다. Agrobacterium binary vector pRT45, pRT102 및 pRT104에 의해서 형질전환된 3계통의 형질전환체 Tr15, Tr345, Tr665 모두는 선발가능한 표식 유전자로서 nos promoter-NPT II 유전자가 대상 식물체의 genome에 삽입되어 있으며, 그외에, pin2 promoter-CAT 유전자(pRT45), nos promoter-PIN2 유전자(pRT102), Cauliflower Mosaic Virus 35s promoter-PIN2 유전자(pRT104)가 3계통의 형질전환체에 제각각 삽입되어 있는 잡종 포플러이다. 이들 3계통의 형질전환 포플러 식물체의 DNA를 PCR 검정 기법을 이용하여 분석해 본 결과 선발 가능한 표식 유전자인 NPT-II가 삽입되어 있음이 입증되었다 발현 정도를 비교 분석하기 위해서 NPT-ELISA 검정을 실시하였다. 삽입된 NPT II 유전자는 형질전환된 포플러의 잎, 엽병, 형성층 조직, 줄기의 목질부, 뿌리에서 발현되었으며, 발현 정도는 형질전환된 식물체의 계통에 따라서, 그리고 형진전환된 식물체의 부위에 따라서 다양하게 나타났다. pRT45에 의해서 형질전환된 Tr15 형질전환체의 경우, 늙은 잎과 엽병에서 NPT II 유전자가 가장 높은 수준으로 발현되었으며, 어린 잎과 뿌리 조직에서 가장 낮게 발현되었다. 삽입된 외래 유전자가 각 식물체간에, 각 기관에 따라서 각각 상이한 발현 정도를 나타내는 이와 같은 결과는 형질전환된 식물체에 대한 효과적인 선발과정이 요구됨을 의미함은 물론이고, 형질전환 식물체의 발달 과정에 따라서 삽입된 외래 유전자가 공간적, 시기적으로 각각 다르게 발현할 수 있다는 것을 나타낸다.
국내 옥수수 순계주에서 Agrobacterium 공동배양으로 CP4 5-Enol-pyruvylshikimate-3-phosphate synthase (CP4 EPSPS) 유전자가 도입된 제초제저항성식물체를 개발하였다. 5개의 순계주 (HW1, KL103, HW3, HW4, HW7)의 미숙배를 Ubiquitin promoter-CP4 EPSPS 유전자와 CaMV35S promoter-nptII 유전자가 발현되도록 제조된 pCAMBIA2300 벡터를 C58C1 Agrobacterium에 형질전환하여 공동 배양하였다. 항생제로 paromomycin이 첨가된 배지에서 선발된 옥수수 형질전환체를 PCR, RT-PCR 및 Northern 분석을 통하여 유전자의 도입과 발현을 확인하였다. 또한 형질전환 식물체의 glyphosate 처리에 따른 shikimate 축적반응을 확인하였다. Paromomycin 저항성 캘러스 형성빈도는 옥수수 각 순계주 HW1, KL103, HW3, HW4, HW7에서 각각 0.37%, 0.03%, 2.20%, 2.37%, 0.81%로 나타났으며, PCR분석을 통하여 최종적으로 2개의 옥수수 순계주 (HW3, HW4)의 paromomycin 저항성 캘러스로부터 분화된 식물체에서 확인하였다. 이러한 형질전환체중에서 RT-PCR 및 Nothern blot 분석을 통하여 CP4 EPSPS 유전자가 발현되는 2개의 계통 (M266, M104) 을 선발하였고, shikimate 축적반응을 통하여 glyphosate에 대한 저항성을 갖는 계통 (M266)을 최종적으로 선발하였다. 이러한 결과는 국내 옥수수 순계주에서 제초제저항성을 갖는 옥수수 형질 전환체를 개발할 수 있음을 시사한다.
국방부에서 발표한 '국방개혁에 관한 법률'에 따라 2014년까지 현역병들에 대한 복무기간이 단계적으로 단축될 예정이다. 이에 따라 육군에서는 좀 더 효율적인 직무교육 방안의 일환으로 훈련병들에게 '차등제 교육'을 시행하고 있다. 이러한 차등제 교육의 효과를 향상시키기 위해서는 훈련병들의 예상 학업 성취도를 미리 예측하여 성취집단별로 차별화 된 교육과정을 거치게 하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 입교초기에 얻을 수 있는 신병들의 제한된 자료들만을 이용하여 그들의 예상 교육 성취집단을 예측하는 모형을 개발하였다. 본 모형의 목적 변수는 '성취집단'이며 '일반관리 인원' 및 '집중관리 인원'의 두 가지 값을 갖는다. 사용된 기법은 인공신경망(Neural Network) 모형, 의사결정나무(Decision Tree) 모형, SVM 모형, 그리고 Naive Bayesian모형 등 4가지 순수 모형과, 각각의 순수 모형을 k-means군집기법과 혼합한 4가지의 혼합모형 등 총 8개의 모형의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과 k-means군집기법과 인공신경망 기법을 혼합한 모형이 가장 좋은 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 교육 성취집단 예측 모형은 향후 군에서 이루어지는 다양한 교육 프로그램에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
환경스트레스에 강한 내성을 지닌 신품종 톨페스큐를 개발할 목적으로 산화스트레스에 의해 강하게 유도되는 SWPA2 promoter 하류에 CuZnSOD와 APX 유전자가 엽록체에 동시에 발현하도록 제작한 벡터를 Agrobacterium법을 이용하여 톨 페스큐에 도입하였다. Hygromycin이 첨가된 선발배지에서 내성을 가지며 재분화된 형질전환 식물체를 pot로 이식하여 기내 순화시킨 후, Southern 분석을 실시하여 본 결과, 발현벡터의 T-DNA 영역이 형질전환 식물체의 genome에 성공적으로 도입되었음을 확인하였다. 형질전환 식물체 잎 절편을 산화스트레스와 중금속을 포함하고 있는 용액에 처리하여 엽록체의 손상정도를 조사한 결과, 비형질 전환체에 비해 형질전환체는 강한 내성을 나타내었다. 또한 유식물체 수준에서 MV를 처리하여 내성을 비교한 결과, 비형질전환체에 비해 형질전환체는 손상을 덜 받았다. 이와 같은 연구결과는 CuZnSOD와 APX 유전자를 엽록체에 동시발현시키는 기술이 다양한 환경스트레스에 대해 복합재해내성을 가지는 다양한 작물을 개발하는데 유용하게 이용될 수 있음을 나타낸 결과이다.
대두 glycinin 유전자의 조직 특이적이고 분화 발달 특이적인 발현 조절 메카니즘을 연구하기 위하여 Gy2 유전자의 5' upstream 부위 염기서열을 조사한 결과, glycinin 유전자의 발현을 조절하는 인자로 여겨지는 여러 가지 조절 인자들을 발견하였다. 진핵세포 유전자에 공통적으로 존재하는 TATA box와 AGGA box가 존재하고, 종자 저장 단백질에서 공통적으로 발견되는 embryo factor binding sequence, RY repeat CACA sequence, ${\beta}$-conglycinin enhancer 와 유사한 sequence 등이 발견되었다. 이러한 조절 요소들이 Gy2 유전자의 발현 조절에 미치는 영향을 알아보기 위해 Gy2유전자의 5' upstream부위를 Exo III nuclease와 여러가지 제한효소를 이용하여 일련의 deletion mutants를 제조한 후 GUS 유전자와 결합시켰다. 이들 여러가지 chimeric constructs를 대두 원형질체에 전입하고 원형질체로부터 추출물을 분리하여 GUS 활성을 조사한 결과, $-28l{\sim}-223$ 혹은 $-l70{\sim}-122$ 부위를 포함하였을 경우 활성이 감소하였고, $-223{\sim}-170$ 혹은 $-l22{\sim}-16$ 부위를 포함하였을 경우 활성이 높게 나타났다. 이러한 Gy2 유전자의 이중적인 발현 양상은 glycinin 유전자의 발현조절에 음성 조절 요소와 양성 조절 요소가 관여하고있다는 사실을 제시해 주고 있다. 또한 이들 여러가지 chimeric constructs로 형질 전환된 담배의 종자와 잎에서 GUS활성을 조사한 결과, CaMV promoter를 포함하는 chimeric construct는 종자와 잎에서 모두 활성을 나타냈으나, Gy2 Promoter를 포함하는 chimeric constructs는 종자에서만 GUS 활성을 나타내고 잎에서는 활성이 나타나지 않는 조직 특이적인 발현 양상을 나타내었다.
우리나라에서 육성(育成)한 교잡종(交雜種)인 양황철나무에 대해 A. tumefaciens strain 6044(pGA472)에 대한 감염력(感染力)을 조사(調査)하였다. 침으로 자극(刺戟)한 양황철나무 잎에서 callus유발은 MS-2, 4-D 0.5 mg/l-BA 0.1 mg/l 배지에서 높게 나타났으며, 줄기는 MS-2, 4-D 0.1 mg/l-BA 0.2 mg/l 배지에서 많이 발생하였다. 형질전환(形質轉換)에 사용(使用)한 A. tumefaciens strain 6044는 AB 액체배지에서 OD 0.5 일때 접종하였는데 이때 박테리아의 농도(濃度)는 1ml당 $4{\times}10^8$개 였다 기내배양(器內培養)한 양황철나무옆에 대한 kanamycin 감수성(感受性)을 조사(調査)한 결과(結果) 10 mg/l에서 심한 생장(生長) 장애(障碍) 현상(現象)을 나타내어 식물체(植物體) 재분화(再分化)가 일어나지 않았다. 침으로 자극한 양황철나무 잎은 A. tumefaciens 6044와 공배양(共培養)한 후 carbenicillin 300 mg/l와 cefotaxime 200 mg/l에서 엽표면에 붙어 있는 박테리아를 제거하였다. 공배양(共培養)한 잎은 kanamycin 10 mg/l가 첨가된 배지(培地)에서 재분화(再分化)되었으며, 줄기 재분화율(再分化率)은 약 10%에 달했다.
${\bullet}$ 국내 품종에 적합한 콩 형질전환 방법을 확립하기 위해 배축 절단 방법을 새롭게 개발하였으며 이 방법을 통해 목적 유전자가 콩 분열조직에 안정적으로 도입되고 선발 과정을 거쳐 형질전환 식물체를 작성할 수 있었다. ${\bullet}$ 콩 형질전환체의 도입유전자 copy 수는 1~2개이고 세대 진전에 따라 도입유전자가 안정적으로 유전되고 있음을 확인하였다. ${\bullet}$ 이러한 결과를 바탕으로 배축 절단 방법을 사용하여 우리나라 환경에 적합한 우수한 형질전환 콩 품종을 신속하게 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
Despite recent breakthroughs in deep learning and computer vision fields, the pixel-wise identification of tiny objects in high-resolution images with complex disturbances remains challenging. This study proposes a modified U-net for tiny crack segmentation in real-world steel-box-girder bridges. The modified U-net adopts the common U-net framework and a novel Self-Attention-Self-Adaption (SASA) neuron as the fundamental computing element. The Self-Attention module applies softmax and gate operations to obtain the attention vector. It enables the neuron to focus on the most significant receptive fields when processing large-scale feature maps. The Self-Adaption module consists of a multiplayer perceptron subnet and achieves deeper feature extraction inside a single neuron. For data augmentation, a grid-based crack random elastic deformation (CRED) algorithm is designed to enrich the diversities and irregular shapes of distributed cracks. Grid-based uniform control nodes are first set on both input images and binary labels, random offsets are then employed on these control nodes, and bilinear interpolation is performed for the rest pixels. The proposed SASA neuron and CRED algorithm are simultaneously deployed to train the modified U-net. 200 raw images with a high resolution of 4928 × 3264 are collected, 160 for training and the rest 40 for the test. 512 × 512 patches are generated from the original images by a sliding window with an overlap of 256 as inputs. Results show that the average IoU between the recognized and ground-truth cracks reaches 0.409, which is 29.8% higher than the regular U-net. A five-fold cross-validation study is performed to verify that the proposed method is robust to different training and test images. Ablation experiments further demonstrate the effectiveness of the proposed SASA neuron and CRED algorithm. Promotions of the average IoU individually utilizing the SASA and CRED module add up to the final promotion of the full model, indicating that the SASA and CRED modules contribute to the different stages of model and data in the training process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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