Peroxisome proliferator-activated receptors (PPARs) are members of nuclear receptors and their activation induces regulation of fatty acid storage and glucose metabolism. Therefore, the $PPAR\gamma$ is a major target for the treatment of type 2 diabetes mellitus. In order to generate pharmacophore model, 1080 known agonists database was constructed and a training set was selected. The Hypo7, selected from 10 hypotheses, contains four features: three hydrogen-bond acceptors (HBA) and one general hydrophobic (HY). This pharmacophore model was validated by using 862 test set compounds with a correlation coefficient of 0.903 between actual and estimated activity. Secondly, CatScramble method was used to verify the model. Hence, the validated Hypo7 was utilized for searching new lead compounds over 238,819 and 54,620 chemical structures in NCI and Maybridge database, respectively. Then the leads were selected by screening based on the pharmacophore model, predictive activity, and Lipinski's rules. Candidates were obtained and subsequently the binding affinities to $PPAR\gamma$ were investigated by the molecular docking simulations. Finally the best two compounds were presented and would be useful to treat type 2 diabetes.
최근 특정 질병의 진단이나 예후 예측을 위해 마이크로어레이 실험 데이터를 이용한 질병 관련 바이오마커 검출 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 정상인에 비해 질병 환자군에서 특이하게 발현되는 개별 유전자를 바이오 마커로 이용하는 기존의 방식과는 달리 동일한 생물학적 패스웨이에 관여하는 유전자 집합의 변화를 분석하여 특이하게 발현되는 패스웨이 유전자 집합을 바이오 마커로 사용하는 유전자 집합 분석(Gene-set analysis) 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 다양한 실험 조건 요인을 가지는 시간열 마이크로어레이 실험 데이터를 이용한 유의한 패스웨이 유전자 집합을 검출하는 방법에 대해 제안한다. 시간열 마이크로어레이 데이터을 이용하여 유전자 집합 분석을 수행하기 위해서는 시간에 따른 유전자 발현값의 변화에 따라 개별 유전자의 유의성을 나타내는 스코어를 maSigPro (microarray Significant Profiles)를 이용하여 계산한 후, 이를 기반으로 전체 유전자의 순위를 결정하여 후보 유전자 집합에 대한 유의성 검증을 윌콕슨 순위합 검증을 통해 수행한다. 후보 유전자 집합의 생성을 위해서는 MSigDB (Molecular Signatures Database)의 패스웨이 정보를 이용하였으며, 본 논문에서 제안한 방법의 검증을 위해 공개된 전립선 암 관련 시간열 마이크로어레이 실험 데이터에 적용한 결과 실제로 전립선암과 관련된 것으로 밝혀진 7개의 패스웨이 중 6개의 패스웨이를 정확하게 검출할 수 있었다.
Background and Objectives: MYC, also known as an oncogenic reprogramming factor, is a multifunctional transcription factor that maintains induced pluripotent stem cells (iPSCs). Although MYC is frequently upregulated in various cancers and is correlated with a poor prognosis, MYC is downregulated and correlated with a good prognosis in lung adenocarcinoma. MYC and two other MYC family genes, MYCN and MYCL, have similar structures and could contribute to tumorigenic conversion both in vitro and in vivo. Methods and Results: We systematically investigated whether MYC family genes act as prognostic factors in various human cancers. We first evaluated alterations in the expression of MYC family genes in various cancers using the Oncomine and The Cancer Genome Atlas (TCGA) database and their mutation and copy number alterations using the TCGA database with cBioPortal. Then, we investigated the association between the expression of MYC family genes and the prognosis of cancer patients using various prognosis databases. Multivariate analysis also confirmed that co-expression of MYC/MYCL/MYCN was significantly associated with the prognosis of lung, gastric, liver, and breast cancers. Conclusions: Taken together, our results demonstrate that the MYC family can function not only as an oncogene but also as a tumor suppressor gene in various cancers, which could be used to develop a novel approach to cancer treatment.
현재 세계에 밝혀진 생물종은 160만여 종으로 한국에 밝혀진 자생종은 3만여 종으로 기록되어 있으며, 한국 국립공원 생물종은 1만5천여 종에 이르고 있다. 이 중 한국 국립공원내 멸종위기종은 133종으로 전체 멸종위기종의 60%를 차지하고 있으며, 이들의 보호와 관리를 위해 실질적인 분포와 이들의 서식지 관계에 대한 것을 바탕으로 한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 지리산국립공원 내에 분포하는 동물 개체군을 대상으로 GIS 프로그램을 통해 주요 서식지를 등록하고, 3차원 서식도를 제작함으로써 국립공원에 서식 중인 동물의 보전과 관리를 위한 새로운 방안을 제시하고자 하였다. 동식물보호단 동물좌표 파일과 국립공원 경계 폴리곤파일 및 ASTER GDEM 수치표고모델을 이용하여 서식도를 제작하였다. 최신의 지형정보와 서식지정보의 융합을 통해 구축된 새로운 개념의 동물서식도는 향후, 동물의 종별 보호 관리 계획 및 서식지 보호 계획 시 유용한 정보로 활용될 것이다.
본 논문에서는 심전도 기반의 u헬스케어시스템을 위한 다용도 신호추출 방법을 제안한다. 심전도 기반의 u헬스케어시스템 구현을 위해서는 심장질환 진단을 위한 QRS파형의 추출기술이 필수적이다. 또한, 보안성 및 편의성을 위하여 u헬스케어시스템에서 ECG신호와 같은 생체신호에서 직접 사용자의 신원을 확인할 수 있는 생체인식기능을 보유하고 있다면 매우 유용하다. 이를 위해서 본 논문에서는, 리드II 파형으로부터 QRS파형을 추출하고, 또한 상대적으로 노화 및 질환에 따른 변동에 강건한 리드III 파형으로부터 생체인식을 위한 신호추출법을 제안한다. 리드II 파형으로부터 QRS신호추출성능을 검증하기 위해 MIT-BIH 데이터베이스의 심전도신호가 사용되었고 99.36%의 정확도 및 99.68%의 민감도성능을 보였다. 또한 생체인식용 신호추출성능평가를 위해서는 다양한 측정환경을 고려하기 위해 음주, 흡연 및 운동 직후 리드III파형이 측정되었고 99.92%의 정확도 및 99.97%의 민감도 성능을 보였다.
본 연구는 proteomics의 방법을 이용하여 가금의 질병과 관련된 단백질을 찾고자 수행하였다. 가금티푸스에 감염된 재래계와 대조구와의 비교에서 질병과 관련된 후보 단백질이 이 연구를 통하여 찾아졌다. 이 단백질들은 질병을 조절하고 모니터링하는 가금의 질병 단백질 마커로 중요하게 이용이 될 수 있을 것으로 추정된다.
최근 코로나19 바이러스로 인하여 언컨텍트 서비스가 본격적으로 활성화됨에 따라 비대면 접촉 원격 의료 서비스를 제공하기 위한 시스템 개발의 필요성이 증가하게 되었다. 본 연구에서는 원격진료를 지원하기 위한 스마트 헬스케어 시스템인 Rm_She(Remote Medical Smart Healthcare System)을 제안한다. Rm_She는 IoT를 기반으로 생체신호를 감지하는 다양한 헬스케어 제품을 하나의 애플리케이션으로 연결하여 여러 가지의 생체신호 정보를 수집 및 관리할 수 있다. 스마트 폰에 실행되는 헬스체크 앱(HC_app)을 이용하여 여러 종류의 생체신호 측정 장치와 무선랜으로 연결하고, 생체신호 값을 HC_app에서 전송 받아, 사용자에게 측정된 생체신호를 출력하고, 해당 정보를 헬스케어관리서버로 전송한다. 헬스케어 서버에서는 측정값을 전송 받아 데이터베이스에 저장하고, 저장된 측정값은 의료진들이 원격에서 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 웹서비스로 제공한다.
In-silico 기반의 약물-표적 단백질 연관관계 예측은 신약 탐색 단계에서 매우 중요하다. 그러나 기존의 예측모델은 입력 값이 고정적이며 표적 단백질의 특질 값이 가공된 데이터로 한정됨으로써 예측 모델의 확장성과 유연성이 부족하다. 본 논문에서는 약물-표적 단백질 연관관계를 예측하는 확장 가능한 형태의 머신러닝 모델을 소개한다. 확장 가능한 머신러닝 모델의 핵심 아이디어는 쌍기반의 뉴럴 네트워크로써, 약물과 단백질의 미가공 데이터를 사용하여 특질을 추출하고 특질 값을 각각의 뉴럴 네트워크 레이어에 입력한다. 이 방법은 추가적인 지식없이 자동적으로 약물과 단백질의 특질을 추출한다. 또한 쌍기반 레이어는 특질 값을 풍부한 저차원의 벡터로 향상 시킴으로써 입력 값의 차이로 인한 편향 학습을 방지한다. PubChem BioAssay(PCBA) 데이터 셋에 기반한 5-폴드 교차 검증법을 통하여 제안한 모델의 성능을 평가했으며, 이전의 모델보다 우월한 성능을 보였다.
This study proposed the new method of discerning the assembled parts and presuming the position of central point in a Cowl Cross Bar (CCB) using a Charge-Couple Device (CCD) camera attached to a robot in the auto assembly line. Three control points of an ellipse were decided by three reference points, which were equally distanced. The radii of these reference points were determined by the size of the object, and the repeated presumption secured the precise determination. The comparison of the central point of ellipse presumed by Randomized Hough Transform (RHT) with the part information stored in a database was used for determining the faulty part in an assembly. The method proposed in this study was applied for the real-time inspection of elliptical parts, such as bolt, nut hole and so on, connected to a CCB using a CCD camera. The findings of this study showed that the precise decision on whether the parts are inferior or not can be made irrespective of the lighting condition of industrial site and the noises of the surface of the part. In addition, the defect decision on the individual elliptic parts assembled in a CCB showed more than 98% accuracy within a 500-millisecond period at most.
DNA extracted from ancient bones of Cervidae animals was examined to identify the species and to determine the phylogenetic relationships to those from extant cervids. Abundant ancient bones were excavated from Kumsung archaeological site in Jeju Island, Korea, and were identified as Cervidae animals based on morphological features of their antlers and lower mandibles. Their mitochondrial DNA (mtDNA) control region (CR) was partially sequenced and subsequently compared with those previously reported in database. The results confirmed that the ancient sequences are lineage of Cervidae. On the phylogenetic trees constructed using the sequence diversity of the CR sequences of family Cervidae, the ancient DNA sequences were found on distinct clusters. The ancient sequences were located in the subfamily Capreolinae cluster, and six ancient sequences were closely related to those of extant Korean roe deer in Jeju Island and Korean Peninsula. Consequently, the results of this study suggest that the roe deer inhabited Jeju Island in ancient times. However, there is no evidence for the existence of subfamily Cervinae, including Sika deer, while it has been described in several historical records. The results suggest that this finding could contribute to understanding of the origin and phylogenetic relationships of extant and ancient roe deer on Jeju Island.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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