Hypoxia-inducible factor $1{\alpha}\;(HIF1{\alpha})$ is a transcription factor that plays a key role in the adaptation of cells to low oxygen stress and oxygen homeostasis. The oxygen-dependent degradation (ODD) domain of $HIF1{\alpha}$ is responsible for the negative regulation of $HIF1{\alpha}$ in normoxia. The interactions of the $HIF1{\alpha}$ ODD domain with partner proteins such as von Hippel-Lindau tumor suppressor (pVHL) and p53 are mediated by two sequence motifs, the N- and C-terminal ODD(NODD and CODD). Multiple sequence alignment with $HIF1{\alpha}$ homologs from human, monkey, pig, rat, mouse, chicken, frog, and zebrafish has demonstrated that the NODD and CODD motifs have noticeably high conservation of the primary sequence across different species and isoforms. In this study, we carried out molecular dynamics simulation of the structure of the $HIF1{\alpha}$ CODD motif in complex with the p53 DNA-binding domain (DBD). The structure reveals specific functional roles of highly conserved residues in the CODD sequence motif of $HIF1{\alpha}$ for the recognition of p53.
워터마킹 방법 중에서 주파수 특성과 공간영역의 특성을 함께 가지고 있는 웨이브릿 변환 알고리듬이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 공격에 대해 강인한 워터마킹을 갖는 시퀀스를 찾기 위해 임의난수, 가우시안 시퀀스, 카오스 시퀀, 소벨 시퀀스를 이용하여 유사도를 측정하였다. 실험 결과는 카오스 시퀀스가 다양한 공격에도 강인한 특성을 갖는 시퀀스라는 것을 검증하였다.
의성종 마늘의 유묘로부터 상처(wound)에 특이적으로 발현되는 cytochrome P450 유전자군의 하나인 P450-Esg cDNA를 탐색하였다. P450-Esg는 1,419 bp의 open reading frame(ORF)을 가지고 473개의 아미노산을 가진 polypeptide를 코딩하는 것으로 나타났다. 국내와 몽골로부터 수집한 12개의 재배종으로 부터 P450-Esg 유사 유전자의 염기서열을 비교한 결과 시작코돈(ATG)에서 472~510 bp 및 1,210~1,240 bp 부위의 염기에서 재배종간에 차이를 보이는 염기서열을 다수 확인하였다. cDNA 1,210~1,240 bp의 부위는 P450 유전자에서 공통적으로 알려진 heme binding domain으로, 각 지역에서 수집된 재배종은 염기서열뿐만 아니라 아미노산 서열에 있어서도 특이적인 변이를 보였다. cDNA 472~510 bp 부위에서 코딩하는 13개 아미노산의 서열은 12개 재배종에서 모두 동일하였으나, 13개 아미노산 중 7개에서 재배종 마다 각각 다른 DNA 염기로 코딩하는 단일 염기다형성(single nucleotide polymorphism)을 보이는 서열을 확인하였다. 이 결과는 다양하게 존재하는 국내외 마늘 재배종을 구분하는 marker로 사용될 것이며, 외국산 마늘에 대한 유전적 우선권을 확보하는 수단으로 사용될 것이다.
In this paper, We have studied for guaranteeing the clear display of MPEG-2 video sequence when conduct splicing of MPEG-2 system streams. we focus on the PES domain splicing considering video sequence. And we wish to make a base on the TS or PS domain splicing considering video sequence. For that, first, we compared and analyzed problems that is raised when different two PES streams are spliced and effects that affect the video sequence. And based on this analysis, we have searched for methods that resolve the cause of problems that can be happened in the display of video sequence directly in PES domain.
목적 지향 대화에서 사용자의 의도는 화행과 개념열의 쌍으로 구성된 영역행위로 표현될 수 있다. 사용자 발화에 대한 영역행위 예측은 음성 인식 오류를 보정하는데 유용하며, 시스템 발화에 대한 영역행위 예측은 유연한 응답 생성에 유용하다. 본 논문에서는 신경망을 이용하여 영역행위를 예측하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 대화 이력 벡터와 현재 영역행위를 신경망의 입력으로 사용하여 다음 영역행위를 예측한다. 실험 결과, 제안 모델은 화행 예측과 개념열 예측에서 각각 80.02%, 82.09%의 정확률을 보였다.
이 논문에서는 다양한 길이와 종류의 수열을 사용한 STDR(sequence time domain reflectometry) 및 SSTDR(spread spectrum time domain reflectometry) 기법의 고장위치 탐지 성능을 비교하고, SSTDR 기법의 성능 향상을 위한 인가신호 제거 방식을 제안한다. 대표적인 PN(pseudo-noise) 수열인 m 수열, 자기상관(autocorrelation) 성질이 우수한 이진(binary) Barker 수열과 4위상 Frank 수열을 사용하였을 때, 전력선 채널 모형에서 고장 유형, 고장위치, 제안 기법 사용 유무를 바꾸어가며 오탐지율을 비교 분석한다. 감쇠가 심할 때와 고장위치가 매우 가까울 때 제안한 인가신호 제거 방식을 사용하면 고장위치 탐지 성능을 크게 개선시킬 수 있음을 모의실험으로 확인한다.
A speaker's intentions can be represented by domain actions (domain-independent speech act and domain-dependent concept sequence pairs). Therefore, it is essential that domain actions be determined when implementing dialogue systems because a dialogue system should determine users' intentions from their utterances and should create counterpart intentions to the users' intentions. In this paper, a neural network model is proposed for classifying a user's domain actions and planning a system's domain actions. An integrated neural network model is proposed for simultaneously determining user and system domain actions using the same framework. The proposed model performed better than previous non-integrated models in an experiment using a goal-oriented dialogue corpus. This result shows that the proposed integration method contributes to improving domain action determination performance.
Virus taxonomy was initially determined by clinical experiments based on phenotype. However, with the development of sequence analysis methods, genotype-based classification was also applied. With the development of genome sequence analysis technology, there is an increasing demand for virus taxonomy to be extended from in vivo and in vitro to in silico. In this study, we verified the consistency of the current International Committee on Taxonomy of Viruses taxonomy using an in silico approach, aiming to identify the specific sequence for each virus. We applied this approach to norovirus in Caliciviridae, which causes 90% of gastroenteritis cases worldwide. First, based on the dogma "protein structure determines its function," we hypothesized that the specific sequence can be identified by the specific structure. Firstly, we extracted the coding region (CDS). Secondly, the CDS protein sequences of each genus were annotated by the conserved domain database (CDD) search. Finally, the conserved domains of each genus in Caliciviridae are classified by RPS-BLAST with CDD. The analysis result is that Caliciviridae has sequences including RNA helicase in common. In case of Norovirus, Calicivirus coat protein C terminal and viral polyprotein N-terminal appears as a specific domain in Caliciviridae. It does not include in the other genera in Caliciviridae. If this method is utilized to detect specific conserved domains, it can be used as classification keywords based on protein functional structure. After determining the specific protein domains, the specific protein domain sequences would be converted to gene sequences. This sequences would be re-used one of viral bio-marks.
The complete nucleotide sequence of the Bacillus circulans F-2 RSDA gene, coding for raw starch digesting a-amylase (RSDA), has been determined. The RSDA structure gene consists of an open reading frame of 2508 bp. Six bp upstream of the translational start codon of the RSDA is a typical gram-positive Shine-Dalgarno sequence and the RSDA encodes a preprotein of 836 amino acids with an Mr of 96, 727. The gene was expressed from its own regulatory region in E. coli and two putative consensus promoter sequences were identified upstream of a ribosome binding site and an ATG start codon. Confirmation of the nucleotide sequence was obtained and the signal peptide cleavage site was identified by comparing the predicted amino acid sequence with that derived by N-terminal analysis of the purified RSDA. The deduced N-terminal region of the RSDA conforms to the general pattern for the signal peptides of secreted prokaryotic proteins. The complete amino acid sequence was deduced and homology with other enzymes was compared. The results suggested that the Thr-Ser-rich hinge region and the non-catalytic domain are necessary for efficient adsorption onto raw substrates, and the catalytic domain (60 kDa) is necessary for the hydrolysis of substrates, as suggested in previous studies (8, 9).
In 5G network environment, proactive mobility management is essential as 5G mobile networks provide new services with ultra-low latency through dense deployment of small cells. The importance of a system that actively controls device handover is emerging and it is essential to predict mobile trajectory during handover. Sequence-to-sequence model is a kind of deep learning model where it converts sequences from one domain to sequences in another domain, and mainly used in natural language processing. In this paper, we developed a system for predicting mobile trajectory in a wireless network environment using sequence-to-sequence model. Handover speed can be increased by utilize our sequence-to-sequence model in actual mobile network environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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