Objective: To investigate the action observation effects of functional electrical stimulation (FES) on the communication between motor cortex and muscle through corticomuscular coherence (CMC) analysis. Methods: Electroencephalogram (EEG) and electromyogram (EMG) of 27 healthy, nonathlete subjects were measured during action observation, FES, and action observation with FES, which lasted for 7sper session for 10 times. All trials were repeated for 30 times. Simultaneously measured EEG raw data and rectified EMG signals were used to calculate CMC. Only confidence limit values above 0.0306 were used for analysis. CMC was divided into three frequency domains, andthe grand average coherence and peak coherence were computed. Repeated ANOVA was performed to analyze the coherence value difference for each condition's frequency band. Results: CMC showed significant differences in peak coherence and average coherence between the conditions (p<0.05). Action observation application with FES in all frequency band showed the highest peak and average coherence value. Conclusions: The results of this study are assumed to be the combination of increased eccentric information transfer from the sensorymotor cortex by action observation and an increased in concentric sensory input from the peripheral by the FES, suggesting that these are reflecting the sensorimotor integration process.
The COVID-19 pandemic has been reshaping the world by accelerating non-contact services and technologies in various domains. Hospitals as a healthcare system lie at the center of the dramatic change because of their fundamental roles: medical diagnosis and treatments. Leading experts in health, science, and technologies have predicted that robotics and artificial intelligence (AI) can drive such a hospital transformation. Accordingly, several government-led projects have been developed and started toward smarter hospitals, where robots and AI replace or support healthcare personnel, particularly in the diagnosis and non-surgical treatment procedures. This article inspects the remaining element of healthcare services, i.e., surgical treatment, focusing on evaluating whether or not currently available laparoscopic surgical robotic systems are sufficiently preparing for the era of post-COVID-19 when contactless is the new normal. Challenges and future directions towards an effective, fully non-contact surgery are identified and summarized, including remote surgery assistance, domain-expansion of robotic surgery, and seamless integration with smart operating rooms, followed by emphasis on robot tranining for surgical staff.
생명 공학 및 의학 분야의 논문 수 증가에 따라 문헌 속에서 중요한 정보를 빠르게 찾아 대응하기 위한 키워드 추출의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 생의학 분야에서의 키워드 추출에 대한 다양한 비지도 학습 기반 모델 및 BERT 기반 모델의 성능을 종합적으로 비교하였다. 실험 결과 생의학 분야에 특화된 데이터로 학습된 BioBERT 모델이 가장 높은 성능을 보였다. 이를 통해 생의학 분야의 키워드 추출 연구에서 적절한 실험 환경을 구성하고 다양한 모델을 비교 분석하여, 향후 연구에 필요한 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하였다. 이뿐만 아니라, 다른 분야에서도 키워드 추출에 대한 비교적인 기준과 유용한 지침을 제공할 수 있을 것이라 기대한다.
효모와 곤충 간의 집중적인 상호 작용은 곤충의 먹이에 대한 유인과 발달 및 행동에 대한 관련성을 보였다. 곤충 내장에서 분리된 효모는 먹이의 소화를 돕는 셀룰라아제(셀룰로오스 분해)를 분비한다. 한국의 경기도에서 수집한 메뚜기의 장에서 셀룰로오스를 분해하는 효모 세 균주를 분리 하였다. 효모 균주의 cellulase 활성을 확인하기 위해, 카르복시 메틸 셀룰로즈(CMC)를 함유하는 배지로 플레이트상의 투명한 영역을 요오드 용액을 사용하여 관찰하였다. 효모 $ON22^T$, $G10^T$ 및 $G15^T$ 균주는 CMC-플레이트 분석에서 양성 셀룰로오스 활성을 나타냈다. Large subunit rDNA 유전자와 Internal transcribed spacer (ITS) 영역의 D1/D2 영역의 서열 분석에 기초한 계통수를 통해 $ON22^T$와 $G10^T$ 균주가 Moesziomyces aphidis JCM 10318 (D1/D2 영역에서 각 100%와 99.8%, ITS 영역에서 각 98.4% 및 99.5% 서열유사성)와 가장 가깝고 G15는 Moesziomyces antarcticus JCM $10317^T$ 종 (D1/D2 영역에서 100%, ITS에서 100% 서열 유사성)에 속한다는 것을 밝혔다. 셀룰라아제는 바이오 에탄올 생산과 같은 바이오 연료와 같은 다양한 산업 공정에서 사용되고 있다. 따라서, 셀룰로오스 분해 미생물의 분리 및 연구는 중요성을 갖게 되었다. 이 논문은 한국의 Moesziomyces 속의 셀룰로오스 분해 효모 균주인 $ON22^T$, $G10^T$, $G15^T$에 대한 첫 번째 보고이다.
메뚜기는 광합성으로 고정된 탄소의 소화에서 중요한 역할을 한다. 장내 미생물 군의 도움으로, 메뚜기는 셀룰로오스 및 헤미셀룰로오스와 같은 잎의 성분을 분해할 수 있다. 본 연구는 한국의 기도에서 수집한 메뚜기 껍질에서 추출한 셀룰로오스 분해 효모 균주를 조사하기 위해 이루어졌다. 효모 균주 중 ON2와 ON17 (두 균주)과 ON6 (한 균주)는 CMC-플레이트 분석에서 셀룰로오스 활성을 보였다. Large subunit rDNA의 D1/D2영역의 서열과 internal transcribed spacer (ITS) 영역의 분석 결과, ON2와 ON17 균주가 Papiliotrema aspenensis CBS $13867^T$와 가장 밀접하게 관련되어 있었고(D1/D2 영역의 서열 유사성은 100% ITS에서 99.4%의 서열 유사성) ON6 균주는 Saitozyma flava와 관련된(D1/D2영역에서 100%, ITS에서 99.0%) 밀접하게 관련이 있었다. 이 세 가지 효모 균주는 모두 셀룰로오스를 분해할 수 있으므로 공생하는 효모들은 탄수화물 분해를 위한 효소를 자체적으로 생산하고 당 단당체를 휘발성 지방산으로 전환시킬 수 있다. Tremellomycetes에 속하는 공생 효모 균주인 ON2, ON17 (Papilioterma 속)과 ON6 (Saitozyma속)은 한국에는 보고되지 않은 균주이다.
The lysozymes encoded by bacteriophage T7 and K11 are both bifunctional enzymes sharing an extensive sequence homology (75%). The constructions of chimeric lysozymes were carried out by swapping the N-terminal and C-terminal domains between phage T7 and K11 lysozymes. This technique generated two chimeras, T7K11-lysozyme (N-terminal T7 domain and C-terminal K11 domain) and K11T7-lysozyme (N-terminal K11 domain and C-terminal T7 domain), which are both enzymatically active. The amidase activity of T7K11-lysozyme is comparable with the parental enzymes while K11T7-lysozyme exhibits an activity that is approximately 45% greater than the wild-type lysozymes. Moreover, these chimeric constructs have optimum pH of 7.2-7.4 similar to the parental lysozymes but exhibit greater thermal stabilities. On the other hand, the chimeras inhibit transcription comparable with the parental lysozymes depending on the source of their N-terminals. Taken together, our results indicated that domain swapping technique localizes the N-terminal region as the domain responsible for the transcription inhibition specificity of the wild type T7 and K11 lysozymes. Furthermore, we were able to develop a simple and rapid purification scheme in purifying both the wild-type and chimeric lysozymes.
온라인 의학 문서의 폭발적 증가와 함께 질의응답 시스템에 대한 필요성이 늘어나고 있다. 최근에는 기계학습에 기반 한 질의응답 모델들이 다양한 영역에서 좋은 결과를 보여 왔다. 그러나 의학 영역에서 질의응답 모델들은 학습 데이터의 부족으로 인해 여전히 정보 검색 기술에 기반을 두고 있다. 본 논문에서는 다양한 정보검색 기술에 기반 한 의학문서 질의응답용 정답 스닛핏 검색 모델을 제안한다. 제안 모델은 먼저 클러스터 기반 검색 기술을 이용하여 의학 문서로부터 많은 정답 후보 문장을 검색한다. 그리고 다양한 문장 검색 기술들에 기반 한 정답 후보 문장 재순위화 모델을 사용하여 신뢰성 있는 정답 스닛핏을 생성한다. BioASQ 4b 데이터를 이용한 실험에서 제안 모델은 기존 모델보다 좋은 성능(MAP 0.0604)을 보였다.
The marine medaka Oryzias dancena choriogenin H gene (odChgH) and its mRNA expression during estradiol-$17{\beta}$ (E2) exposure were characterized. At the amino acid level, the choriogenin H protein is predicted to possess the conserved repetitive N-terminal region, as well as zona pellucida (ZP) and Trefoil factor family (TFF) domains. At the genomic level, odChgH has an eight-exon organization with a distribution pattern of transcription factor binding sites in the 5'-upstream region, which is commonly found in other estrogen-responsive genes. The tissue distribution pattern of odChgH mRNA was found to be gender-specific, whereby females showed a higher expression level and wider tissue distribution than did males. During embryonic development, odChgH mRNA was robustly detected from the stage of visceral blood vessel formation. Experimental E2 exposure of males resulted in odChgH mRNA being induced not only in the liver, but also in other several tissues. The E2-mediated induction was fairly dose-dependent. The basal expression levels of hepatic odChgH mRNA were lower in males that were acclimated to 30 ppt salinity than in those acclimated to 0 or 15 ppt salinity. In contrast, the inducibility of odChgH mRNA during E2 exposure was greater in seawater-acclimated fish than in brackish water- or freshwater-acclimated fish.
In the process of protein transcription and translation, various protein complexes bind to DNA, and all processes are precisely controlled. Among the proteins constituting this complex, a peptide derived from eukaryotic initiation factor (eIF) 2 was synthesized. In addition, in order to increase the efficiency of transduction of this peptide into cells, peptides with polyarginine, one of the protein transduction domains (PTD), were synthesized. Cell growth inhibition was confirmed in HER2 positive breast cancer (SK-Br-3) and HER2 negative breast cancer (MDA-MB-231), and cardiomyocytes (H9c2). The peptide with polyarginine had high transduction efficiency in all cells, and had excellent cancer cell growth inhibitory effects. The peptide used in this study might be useful peptide therapeutics for the treatment of cancer through future research.
Fungal genome sequencing and assembly have been trivial in these days. Genome analysis relies on high quality of gene prediction and annotation. Automatic fungal genome annotation pipeline is essential for handling genomic sequence data accumulated exponentially. However, building an automatic annotation procedure for fungal genomes is not an easy task. FunGAP (Fungal Genome Annotation Pipeline) is developed for precise and accurate prediction of gene models from any fungal genome assembly. To make high-quality gene models, this pipeline employs multiple gene prediction programs encompassing ab initio, evidence-, and homology-based evaluation. FunGAP aims to evaluate all predicted genes by filtering gene models. To make a successful filtering guide for removal of false-positive genes, we used a scoring function that seeks for a consensus by estimating each gene model based on homology to the known proteins or domains. FunGAP is freely available for non-commercial users at the GitHub site (https://github.com/CompSynBioLab-KoreaUniv/FunGAP).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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