Journal of The Korean Society of Inherited Metabolic disease
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v.23
no.1
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pp.17-24
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2023
Purpose: In the past, detection of metabolic abnormalities in plasma amino acid (PAA) and urine organic acid (UOA) has been widely used to diagnose clinical mitochondrial diseases, such as mitochondrial encephalomyopathy with lactic acidosis and stroke-like episodes (MELAS). In this study, the diagnostic values of PAA and UOA were reviewed, and their effectiveness in the diagnosis of MELAS was examined retrospectively. Methods: Blood and urine samples at the time of diagnosis were collected from all clinically diagnosed MELAS patients (n=31), and PAA and UOA tests were performed. All samples were collected in a fasting state to minimize artifacts in the results. The difference in the ratio of abnormal metabolites of PAA and UOA at initial diagnosis was statistically compared between the MELAS with genetic confirmation (n=19, m.3243A>G mutation) and MELAS without genetic confirmation (n=12) groups. The MELAS without genetic confirmation group was used as control. Results: Comparison of PAA and UOA between the two groups revealed that no abnormal metabolites showed characteristic differences between gene-confirmed MELAS patients with and those without genetic confirmation. Conclusions: Abnormal values of metabolites in PAA or UOA might be useful as a screening test but are not sufficient to diagnose MELAS patients.
Glutathione was converted by $HNO_2$ into a S-nitrosothiol which was stable in solution and atypically so even as a solid. FAB/MS and IR data have been obtained for the confirmation of structure of S-nitrosogulathione in the crystalline state.
A new approach in calculating the dipole moments for transition metal complexes has been proposed and the calculated results are tabulated with the experimental values. The calculated dipole moments are applied to the theoretical prediction or confirmation of the geometric structure for the transition metal complexes.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2001.08a
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pp.103-127
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2001
Gene expression studies require statistical experimental designs and validation before laboratory confirmation. Various clustering approaches, such as hierarchical, Kmeans, SOM are commonly used for unsupervised learning in gene expression data. Several classification methods, such as gene voting, SVM, or discriminant analysis are used for supervised lerning, where well-defined response classification is possible. Estimating gene-condition interaction effects require advanced, computationally-intensive statistical approaches.
Spoken dialog tasks incur many errors including speech recognition errors, understanding errors, and even dialog management errors. These errors create a big gap between the user's intention and the system's understanding, which eventually results in a misinterpretation. To fill in the gap, people in human-to-human dialogs try to clarify the major causes of the misunderstanding to selectively correct them. This paper presents a method of clarification techniques to human-to-machine spoken dialog systems. We viewed the clarification dialog as a two-step problem-Belief confirmation and Clarification strategy establishment. To confirm the belief, we organized the clarification process into three systematic phases. In the belief confirmation phase, we consider the overall dialog system's processes including speech recognition, language understanding and semantic slot and value pairs for clarification dialog management. A clarification expert is developed for establishing clarification dialog strategy. In addition, we proposed a new design of plugging clarification dialog module in a given expert based dialog system. The experiment results demonstrate that the error verifiers effectively catch the word and utterance-level semantic errors and the clarification experts actually increase the dialog success rate and the dialog efficiency.
The following study describes the gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) based screening and confirmation analysis of urinary androgenic steroids. Four commercially available solid-phase extraction (SPE) cartridges, Serdolit PAD-1, Sep-pak $C_{18}$, amino-propyl, and Oasis HLB, and three different extractive organic solvents, diethyl ether, methyl tert-butyl ether (MTBE), and n-pentane, were tested for sample preparation. Overall, Oasis HLB combined with MTBE extraction provided the highest recoveries in 39 of 46 total androgenic steroids examined and it showed a good extraction yield (>82.1%) for polar steroids, such as metabolites of fluoxymesterone, oxandrolone, and stanozolol, which gave a poor recovery in both n-pentane (9.2-64.3%) and diethyl ether (22.2-73.6%) extractions. All SPE sorbents tested showed potential, because they were efficient in extraction for most or selective steroids. When applied to positive urine samples based on the results obtained, the present method allowed selective and sensitive analysis for detection of urinary androgenic steroids. The experiments showed that the high-resolution MS method is clearly more efficient than the low-resolution MS technique for the detection of many urinary steroids. However, comprehensive sample clean-up procedures also might be needed especially in confirmation analysis to increase detectability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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