During an investigation of fungi from an elm tree infested with bark beetles in Korea, one isolate, DUCC401, was isolated from elm wood. Based on morphological characteristics and phylogenetic analysis of the internal transcribed spacer and 28S rDNA (large subunit) sequences, the isolate, DUCC401, was identified as Mariannaea samuelsii. Mycelia of the fungus grew faster on malt extract agar than on potato dextrose agar and oatmeal agar media. Temperature and pH for optimal growth of fungal mycelia were 25oC and pH 7.0, respectively. The fungus demonstrated the capacity to degrade cellobiose, starch, and xylan. This is the first report on isolation of Mariannaea samuelsii in Korea.
Jo, Woo-Sik;Rew, Young-Hyun;Choi, Sung-Guk;Hwang, Mi-Hyun;Park, Seung-Chun;Seo, Geon-Sik;Sung, Jae-Mo;Uhm, Jae-Youl
Mycobiology
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제35권1호
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pp.6-10
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2007
Present experiments were conducted to determine the possibility of artificial culture with various sawdust of P. gilvus. The pH value was 6.0 of oak sawdust, 6.5 of mulberry sawdust, 6.6 of elm sawdust, 6.3 of acacia sawdust and 6.1 of apple tree sawdust. Mycelial density on elm sawdust and acacia sawdust were lower than those of oak sawdust, and apple sawdust. Weight of fresh fruiting body showed that 179 g on oak tree, 227 g on oak sawdust, 21 g on elm tree, 76 g on elm sawdust, 106 g on apple tree, and 170 g on apple sawdust. Among them, the yield of oak substrates was the highest whereas acacia sawdust was the lowest, and it is concluded that the yields of sawdust substrates were higher than log substrates. P. gilvus grown on various sawdusts and logs used in this study have shown similar in anti-tumor activity against P388.
In this study, we designed a data-driven model to predict chlorophyll-a using M5P model tree and extreme learning machine (ELM). The Juksan weir in the Youngsan River has high chlorophyll-a, which is the primary indicator of algal bloom every year. Short-term algal bloom prediction is important for environmental management and ecological assessment. Two models were developed and evaluated for short-term algal bloom prediction. M5P is a classification and regression-analysis-based method, and ELM is a feed-forward neural network with fast learning using the least square estimate for regression. The dataset used in this study includes water temperature, rainfall, solar radiation, total nitrogen, total phosphorus, N/P ratio, and chlorophyll-a, which were collected on a daily basis from January 2013 to December 2016. The M5P model showed that the prediction model after one day had the highest performance power and dropped off rapidly starting with predictions after three days. Comparing the performance power of the ELM model with the M5P model, it was found that the performance power of the 1-7 d chlorophyll-a prediction model was higher. Moreover, in a period of rapidly increasing algal blooms, the ELM model showed higher accuracy than the M5P model.
Cancer-preventive effects of ethanol extract of elm tree root (EEE) were investigated. In the in vitro cytotoxicity assay, colon cancer cells were incubated with a chloroform fraction of EEE (CF-EEE). CF-EEE significantly inhibited the proliferation of cells and induced apoptotic cell death in a dose-dependent manner. For the assessment of chemopreventive efficacy in vivo, male F344 rats were fed with EEE (0.5 or 1%) in diet for 8 weeks, and were subcutaneously injected with 1,2-dimethylhydrazine (DMH) to induce colonic aberrant crypt foci (ACF). EEE (0.5 and 1%) significantly decreased both the numbers of AC (1191.1/colon) and ACF (529.3/colon) induced by DMH. In addition, in the Western blot analysis on the colonic mucosa, administration of EEE triggered expression of caspase-3, a key factor of an apoptotic cascade. These results suggest that extract of elm tree root may have potential chemopreventive principles that lead to apoptosis of cancer cells, and thereby suppress colorectal carcinogenesis during the initiation stage.
Umashankar Chandrasekaran;Kunhyo Kim;Siyeon Byeon;Woojin Huh;Ah Reum Han;Young-Sang Lee;Hyun Seok Kim
Journal of Ecology and Environment
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제47권4호
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pp.241-249
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2023
Background: This study analyzed the drought responses of five forest tree species grown in Korean peninsula, Korean fir Abies koreana (Ak), eastern white pine Pinus strobus (Ps), keyaki Zelkova serrata (Zs), tulip tree Liriodendron tulipifera (Lt), and Japanese elm Ulmus japonica (Uj). Physiological (chlorophyll, root collar diameter [RCD]) and biochemical responses (non-structural carbohydrates, proline, lipid peroxidase and abscisic acid [ABA]) of the plants grown under mild (MD) and severe drought (SD) were compared. Results: In this study, three soil moisture regimes: control (100% precipitation), MD (60% reduction in precipitation) and SD (20% reduction in precipitation) were applied. Soil moisture content showed high water content in control site compared to MD and SD. A decline in RCD was found for Korean fir, keyaki, and tulip plants, with eastern white pine and Japanese elm showing no significant decline to the prolonged drought exposure (both MD and SD). Total chlorophyll showed a significant decline in Korean fir and tulip, with the sugar levels indicating a significant increase in Korean fir and keyaki species under SD compared to control plants. Non-significant decline in sugar level was noted for eastern white pine and Japanese elm. High accumulation of ABA, malondealdehyde and proline was noted in Korean fir, tulip, and keyaki under SD compared to control. Signs of tree mortality was only observed in Korean fir under MD (38%) and SD (43%). Conclusions: The observed findings indicate the drought responses of five tree species. The majority of the morpho-physiological (especially mortality) and biochemical variables assessed in our study indicate superior long-term drought resistance of Ps and Uj compared to the highly sensitive Ak, and moderately sensitive Lt and Zs. The results provided will help species selection for afforestation programs and establishment of sustainable forests, especially of drought-tolerant species, under increased frequency and intensity of spring and summer droughts.
This paper has made a close examination of Shingan Goohwang Chowalyo(1660), Cheesaeng yoram(1691), Sallim Gyungjae(1715) and Imwon simyook Jee(1827), to grasp what kinds of famine relief foods have been analyzed in terms of nutrition elements and cooking methods. And also this paper has surveyed the changes of these famine relief foods according to the times. Three hundred forty one famine relief foods are recorded in the above mentioned books, Among them, ten foods are recorded in common in these four books: pine needles, elm tree skin, soybeans, wax, jujubes, black beans, glutinous millet, turnip seeds white pine-mushroons and Chool-Atractylodes japonica. The methods of cooking and processing are most varied in the order of pine needles, black beans and elm tree skin, Pine needles are rich in protein and fat, and so may be regarded as the first of famine relief foods. Elm tree skin is of more than 50% carbohydrate and may be used in plate of cereals. I addition to these, Hwangui-milk vetch, Choonsu-cedrela Sinensis, Tacksa-Alisma Orientale Juzep and some other foods contain starch, glucose, fatty acids, and amino acids. So they may be used for replacing cereals and relieving famine. Before these famine relief foods are cooked or processed, according to their ingredients they should be soaked in water for a time in some cases the water should be changed several times. In Shingan Goohwang Chowalyo and Cheesaeng Yoram, measuring units are rarely recorded, while in sallim Gyungjae, they are explicitly shown. Imwon Simyook Jee clearly shows the use of oriental medicine materials. And the fur above mentioned books show no record of famine relief animal foods. To these days, vegetables have been boiled, squeezed and seasoned with salt and oil, but the better the economic conditions become, the less other famine relief foods are used. Nevertheless it is expected that these natural foods can be made favorite dishes with the best use of their good flavors and tastes.
참느릅나무가 많은 쭉정이 시과를 생산하는 원인을 구명하고자 원주지역에서 생육하는 22그루의 참느릅나무 성목의 개화, 수분 및 시과특성을 3년간 조사하였다. 참느릅나무는 당년지 엽액에 양성화가 달리는 화서를 형성하고, 꽃은 웅예선숙, 자예선숙 및 웅예이숙 하는 등의 독특한 성 형태를 가지고 있었다. 참느릅나무는 대부분의 느릅나무속 수종들과는 달리 타가수분하며 부분적이나마 충매한다는 사실이 새롭게 밝혀졌다. 충실시과의 비율의 평균값은 연도별로 고도의 퉁계적 유의차가 인정되었으며, 2009년 65.6%로 가장 높았으며, 2010년 42.9%, 2011년 37.5%로 현저히 낮아졌다. 이는 화분비산에 영향하는 강수량이나 강우일수, 화아분화기인 봄철의 저온 등에 영향을 받은 것이라 사료된다. 이상의 결과를 통하여 참느릅나무는 자가불화합성을 지니고 수분실패로 많은 쭉정이시과를 생산하는 것이라 사료된다. 앞으로 쭉정이시과를 생산하는 주요 수목의 전략, 수분시스템 등에 대한 많은 연구가 필요할 것이라 판단된다.
A $Mariannaea$ fungus was isolated during investigation of an elm tree infested with unidentified beetles. Based on morphological characteristics and molecular analysis of the internal transcribed spacer rDNA sequence, the fungus was identified as $Mariannaea$$elegans$ var. $elegans$. Fungal growth was better on malt extract agar than on potato dextrose agar and oatmeal agar. Optimal temperature and pH for growth of the fungus were $30^{\circ}C$ and pH 7.0, respectively. The fungus was found to have the ability to produce extracellular enzymes such as amylase, ${\beta}$-glucosidase, cellulase, and protease. This is first report on $M.$$elegans$ var. $elegans$ in Korea.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권4호
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pp.272-276
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2021
Presently, Online / Offline Users are facing cyber attacks every day. These cyber attacks affect user's performance, resources and various daily activities. Due to this critical situation, attention must be given to prevent such users through cyber attacks. The objective of this research paper is to improve the IDS systems by using machine learning approach to develop a hybrid model which controls the cyber attacks. This Hybrid model uses the available KDD 1999 intrusion detection dataset. In first step, Hybrid Model performs feature optimization by reducing the unimportant features of the dataset through decision tree, support vector machine, genetic algorithm, particle swarm optimization and principal component analysis techniques. In second step, Hybrid Model will find out the minimum number of features to point out accurate detection of cyber attacks. This hybrid model was developed by using machine learning algorithms like PSO, GA and ELM, which trained the system with available data to perform the predictions. The Hybrid Model had an accuracy of 99.94%, which states that it may be highly useful to prevent the users from cyber attacks.
물푸레나무와 느릅나무의 수피를 아세톤-물의 혼합용액으로 추출하고 hexane, chloroform, ethylacetate 및 물 분획으로 분류하여 동결건조하고 분말상으로 조제하였다. 각 분획의 분말상 추출물을 메탄올-물 및 에탄올-헥산의 혼합액을 사용하여 Sephadex LH-20 칼럼으로 크로마토그래피를 수행하였다. 물푸레나무의 수피는 소량의 ligstroside와 oleuropein 및 aesculin이나 aesculitin과 같은 다량의 쿠마린 유도체를 포함하고 있었으며 느릅나무 수피 추출물의 대부분은 (+)-catechin과 (+)-catechin-7-O-xylopyranose (+)-catechin-7-O-apiofuranose와 같은 (+)-catechin의 배당체 화합물 및 (+)-catechin의 이량체인 소량의 procyanidin B-3 화합물이었으며 단리된 페놀성 화합물의 구조를 구명하기 위하여 NMR과 FAB-MS 분석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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