DNA microarray analysis of gene expression in toxicogenomics typically requires relatively large amounts of total RNA. This limits the use of DNA microarray when the sample available is small. To confront this limitation, different methods of linear RNA amplification that generate antisense RNA (aRNA) have been optimized for microarray use. The target preparation strategy using amplified RNA in DNA microarray protocol can be divided into direct-incorporation labeling which resulted in cDNA targets (Cy-dye labeled cDNA from aRNA) and indirect-labeling which resulted in cRNA targets (i.e. Cy-dye labeled aRNA), respectively. However, despite the common use of amplified targets (cDNA or cRNA) from aRNAs, no systemic assessment for the use of amplified targets and bias in terms of hybridization performance has been reported. In this investigation, we have compared the hybridization performance of cRNA targets with cDNA targets from aRNA on a 10 K cDNA microarrays. Under optimized hybridization conditions, we found that 43% of outliers from cDNA technique and 86% from the outlier genes were reproducibly detected by both targets hybridization onto cDNA microarray. This suggests that the cRNA labeling method may have a reduced capacity for detecting the differential gene expression when compared to the cDNA target preparation. However, further validation of this discordant result should be pursued to determine which techniques possesses better accuracy in identifying truly differential genes.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2004.05a
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pp.396-400
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2004
In this study, we have proposed the tracking system of single moving object. The tracking system was estimated motion using differential image, and than track the moving object by controlled Pan/Tilt device of camera. Proposed tracking system is devided into image acquisition and preprocessing phase, motion estimation phase and object tracking phase. To estimation the motion, differential image method was used. In the binary differential image, decision of threshold value was used adaptive method. And in grouping the object area, block_based recursive labeling algorithm was used. As a result of experiment, motion of moving object can be estimated. The result of tracking, object was not lost and object was tracked correctly.
This paper deals with inspect algorithm using visual system. One of the major problems that arise during polymer production is the estimation of the noise of the product(bad pallets). An erroneous output can cause a lot of losses (production and financial losses). Therefore new methods for real-time inspection of the noise are demanded. For this reason, we have presented a development of vision system algorithm for the defect inspection of PE pallets. First of all, in order to detect the edge of object, the differential filter is used. And we apply to the labeling algorithm for feature extraction. This algorithm is designed for the defect inspection of pallets ...
New proteomic techniques have been pioneered extensively in recent years, enabling the high-throughput and systematic analyses of cellular proteins in combination with bioinformatic tools. Furthermore, the development of such novel proteomic techniques facilitates the elucidation of the functions of proteins under stress or disease conditions, resulting in the discovery of biomarkers for responses to environmental stimuli. The ultimate objective of proteomics is targeted toward the entire proteome of life, subcellular localization biochemical activities, and the regulation thereof. Comprehensive analysis strategies of proteomics can be classified into three categories: (i) protein separation via 2-dimensional gel electrophoresis (2-DE) or liquid chromatography (LC), (ii) protein identification via either Edman sequencing or mass spectrometry (MS), and (iii) proteome quantitation. Currently, MS-based proteomics techniques have shifted from qualitative proteome analysis via 2-DE or 2D-LC coupled with off-line matrix assisted laser desorption ionization (MALDI) and on-line electrospray ionization (ESI) MS, respectively, toward quantitative proteome analysis. In vitro quantitative proteomic techniques include differential gel electrophoresis with fluorescence dyes. protein-labeling tagging with isotope-coded affinity tags, and peptide-labeling tagging with isobaric tags for relative and absolute quantitation. In addition, stable isotope-labeled amino acids can be in vivo labeled into live culture cells via metabolic incorporation. MS-based proteomics techniques extend to the detection of the phosphopeptide mapping of biologically crucial proteins, which ale associated with post-translational modification. These complementary proteomic techniques contribute to our current understanding of the manner in which life responds to differing environment.
Two apparent rho-independent transcription terminator structures within the coding sequence of aceK have been destroyed to access their roles in the differential expression between aceA and aceK in the glyoxylate bypass operon of E. coli. The effect of mutations on the expression of aceK was evaluated in two different ways: one by maxicell labeling and the other by lacZ fusion gene construction. The maxicell labeling experiment with the mutant operon clones has failed, like that of the wild type operon clone, to visibly show isocitrate dehrogenase (IDH) kinase/phosphatase, the product of aceK, on the autoradiogram of a protein gel. When the same mutations were introduced into an aceK::lacZ fusion gene to quantitatively evaluate the mutational effect, the activity of ${\beta}-galactosidase$ in neither of the mutant versions of the fusion gene was elevated significantly enough to explain the degree of polarity observed in this region. Thus, we conclude that neither of these intragenic, apparent rho-independent transcription terminator structures, which have long been suspected as a major determinant in the down regulation of aceK, really act as a premature transcriptional terminator.
Although there are several methods for the preparation of mitochondrial DNA (mtDNA) from mammalian tissues, most are relatively long ultracentrifugation or manipulations by a small-scale method. We escribed a rapid method for large-scale extraction of mtDNA from human placental and horse liver tissues. The method is based on the preparation and homogenization of tissues, urification of crude mitochondria by differential centrifugations and isolation of mtDNA by alkaline Iysis. It was improved from Pre-existing methods by replacing some steps with simpler ones and discarding many others. This method gives a high yield of pure mtDNA(approximately 1-5mg from one placenta; ca. 400-600 g wet weight), depending on its sources (fresh tissue gave better results than frozen one). The resulting mtDNA indicated that this method can yield mtDNA in sufficient purity and quantity to identify the direct restriction analysis on agarose gel, random-primed labeling as a probe, and end labeling. Therefore, the method is ideal for obtaining good mtDNA samples to conduct routine restriction fragment length polymorphism (RFLP) analyses of natural populations for genetic studies.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.4
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pp.111-123
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1996
In this paper, a new edge-based segmentation algorithm for range image using pseudo reflectance images (PRIs) is proposed. A model of pseudo reflectance which is useful in analyzing three dimensional scene and objects is introduced and then three PRIs are generated by the model. For generating three PRIs, bels and jain's differential window operator is selected and three different light source directions are determined. Three edge images are extracted from each PRI and a fused (logical ORing) edge image is constructed for the benefit of enhanced edge formation. The final segmentation results of the proposed algoritm are obtained after the processing of thinning, labeling and correcting erroeneous regions with the fused edge image. The good performance of edge detection and segmentation is confirmed via computer simulation with synthetic and real range images.
The present paper reports characteristics and specificity of the inhibitory action of $N^{\alpha}-tosyl-L-lysine-chloromethyl\;ketone$ (TLCK) and $N^{\alpha}-tosyl-L-phenylalanine-chloromethyl\;ketone$ (TPCK) on the glucose6-phosphate transporter of rat liver microsomes. The TLCK-induced inhibition was pH dependent. The inhibition constants for TPCK were determined by following pseudo-Lst order reaction mechanism. The inhibition was protected by preincubation with excess amount of glucose-6-phosphate. The results proved that (a) TLCK inactivates the microsomal glucose-6-phosphate transporter, (b) the inhibition results from the modification of sulfhydryl groups of the transporter.
Deep learning has been applied to various medical data. In particular, current deep learning models exhibit remarkable performance at specific tasks, sometimes offering higher accuracy than that of experts for discriminating specific diseases from medical images. The current status of deep learning applications to molecular imaging can be divided into a few subtypes in terms of their purposes: differential diagnostic classification, enhancement of image acquisition, and image-based quantification. As functional and pathophysiologic information is key to molecular imaging, this review will emphasize the need for accurate biomarker acquisition by deep learning in molecular imaging. Furthermore, this review addresses practical issues that include clinical validation, data distribution, labeling issues, and harmonization to achieve clinically feasible deep learning models. Eventually, deep learning will enhance the role of theranostics, which aims at precision targeting of pathophysiology by maximizing molecular imaging functional information.
For this study we used a CCD video camera to capture the pavement image information via the computer. During investigation processing, the CCD video camera captured 10${\sim}$30 images per second. If the vehicle velocity is too fast, the collected images will be duplicated and if the velocity is too slow there will be a gapped between images. Therefore, in order to control the efficiency of the image grabber we should add accessory tools such as the Differential Global Positioning System (DGPS) and odometer. Furthermore, Kalman Filtering can also solve these problems. After the CCD video camera captured the pavement images, we used the Least-Squares method to eliminate images of gradation which have non-uniform surfaces due to the illumination at night. The Fuzzy Entropy method calculates images of threshold segments and creates binary images. Finally, the Object Labeling algorithm finds objects that are cracks or noises from the binary image based on volume pixels of the object. We used these algorithms and tested them, also providing some discussion and suggestions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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