In the present article, a novel fusion expression vector for Escherichia coli was developed based on the pTORG plasmid, a derivative of pET32a. This vector, named pT7MT(GenBank Accession No DQ504436), carries a T7 promoter and it drives the downstream gene encoding Metallothionein 2A(MT2A). There are in-framed multiple cloning sites(MCS) downstream of the MT2A gene. A target gene can be cloned into the MCS and fused to the C-terminal of the MT2A gene in a compatible open reading frame(ORF) to achieve fusion expression. The metal-binding capability of MT2A allows the purification of fusion proteins by metal chelating affinity chromatography, known as $Ni^{2+}$-affinity chromatography. Using this expression vector, we successfully got the stable and high-yield expression of MT2A-GST and MT2A-Troponin I fusion proteins. These two proteins were easily purified from the supernatant of cell lysates by one-step $Ni^{2+}$-affinity chromatography. The final yields of MT2A-GST and MT2A-Troponin I were 30mg/l and 28mg/l in LB culture, respectively. Taken together, our data suggest that pT7MT can be applied as a useful expression vector for stable and high-yield production of fusion proteins.
We report the construction of two Bacillus subtilis expression vectors, pBNS1/pBNS2. Both vectors are based on the strong promoter P43 and the ampicillin resistance gene expression cassette. Additionally, a fragment with the Shine-Dalgarno sequence and a multiple cloning site (BamHI, SalI, SacI, XhoI, PstI, SphI) were inserted. The coding region for the amyQ (encoding an amylase) signal peptide was fused to the promoter P43 of pBNS1 to construct the secreted expression vector pBNS2. The applicability of vectors was tested by first generating the expression vectors pBNS1-GFP/pBNS2-GFP and then detecting for green fluorescent protein gene expression. Next, the mannanase gene from B. pumilus Nsic-2 was fused to vector pBNS2 and we measured the mannanase activity in the supernatant. The mannanase total enzyme activity was 8.65 U/ml, which was 6 times higher than that of the parent strain. Our work provides a feasible way to achieve an effective transformation system for gene expression in B. subtilis and is the first report to achieve B. pumilus mannanase secretory expression in B. subtilis.
In previously study we isolated several fish matrix attachment regions (MARs) capable of replicating the plasmid by itself. In this study we construct a fish expression vector pBaEGFP(+) containing mud loach ${\beta}$-actin promoter EGFP as reporter gene and SV40 signal. To analyze the effects of the fish expression vector respectively. The fish ARS containing constructs pBaEGFP(+)-ARSs were transfected cells with pBaEGFP(+)-ARS101 and pBaEGFP(+)-ARS223 reduced 10 days to 25 days and then was constant to 30 days after transfection while that of the control vector without ARS element was basal level. The intensity of both constructs showed about 30fold of the intensity compared with the control vector on 30days after transfection individually .E. coli back-transformation analysis shows that pBaEGFP(+)-ARS223 and pBaEGFP(+)-ARS905 maintain in episomal state at least 30 days after transfection. The result indicates that both may be able to replicate the vector in BF-2 cell. Therefore the matrix-attached ARSs enhancing expression of the reporter gene might be useful as a component o the expression vector for transgenic studies.
본 논문에서는 Active Shape Models(ASM)과 상태기반 모델을 사용하여 동영상으로부터 얼굴 표정을 인식하는 방법을 제시한다. ASM을 이용하여 하나의 입력 영상에 대한 얼굴요소특징점들을 정합하고, 그 과정에서 생성되는 모양변수벡터를 추출한다. 동영상에 대해 추출되는 모양변수벡터 집합을 세 가지 상태 중 한 가지를 가지는 상태벡터로 변환하고 분류기를 통해 얼굴의 표정을 인식한다. 분류단계에서는 표정별 표정변화에 따른 변화영역의 차이를 고려한 새로운 유사도 측정치를 제안한다. 공개데이터베이스 KCFD에 대한 실험에서는 제안한 측정치와 기존의 이친 측정치를 사용한 k-NN의 인식률이 k가 1일 때 각각 89.1% 및 86.2%을 보임으로써, 제안한 측정치가 기존의 이진 측정치보다 더 높은 인식률을 나타내는 것을 보인다.
The filamentous fungus Aspergillus oryzae is a well-known expression host used to express homologous and heterologous proteins in a number of industrial applications. To facilitate higher yields of proteins of interest, we constructed the pAsOP vector to express heterologous proteins in A. oryzae. pAsOP carries a selectable marker, pyrG, derived from Aspergillus nidulans, and a strong promoter and a terminator of the amyB gene derived from A. oryzae. pAsOP transformed A. oryzae efficiently via the PEG-CaCl2-mediated transformation method. As proof of concept, green fluorescent protein (GFP) was successfully expressed in A. oryzae transformed by pAsOP-GFP. Additionally, we identified a novel fungal α-amylase (PcAmy) gene from Penicillium sp. and cloned the gene into the vector. After transformation by pAsOPPcAmy, the α-amylase PcAmy from Penicillium sp. was successfully expressed in a heterologous host system for the first time. The α-amylase activity in the A. oryzae transformant was increased by 62.3% compared with the untransformed A. oryzae control. The PcAmy protein produced in the system had an optimum pH of 5.0 and optimum temperature of 30oC. As a cold-adapted enzyme, PcAmy shows potential value in industrial applications because of its high catalytic activity at low temperature. Furthermore, the expression vector reported in this study provides promising utility for further scientific research and biotechnological applications.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권1호
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pp.14-20
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2019
Currently, microarray gene expression data take advantage of the sufficient classification of cancers, which addresses the problems relating to cancer causes and treatment regimens. However, the sample size of gene expression data is often restricted, because the price of microarray technology on studies in humans is high. We propose enhancing the gene expression classification of support vector machines with generative adversarial networks (GAN-SVMs). A GAN that generates new data from original training datasets was implemented. The GAN was used in conjunction with nonlinear SVMs that efficiently classify gene expression data. Numerical test results on 20 low-sample-size and very high-dimensional microarray gene expression datasets from the Kent Ridge Biomedical and Array Expression repositories indicate that the model is more accurate than state-of-the-art classifying models.
본 논문은 간소화된 주성분 벡터를 이용한 벡터 그래픽 캐릭터의 다양한 얼굴 표정 생성 방법을 제안한다. 먼저 Russell의 내적 정서 상태에 기반하여 재정의된 벡터 그래픽 캐릭터들의 9가지 표정에 대해 주성분 분석을 수행한다. 이를 통해 캐릭터의 얼굴 특성과 표정에 주된 영향을 미치는 주성분 벡터를 찾아내고, 간소화된 주성분 벡터로부터 얼굴 표정을 생성한다. 또한 캐릭터의 특성과 표정의 가중치 값을 보간함으로써 자연스러운 중간 캐릭터 및 표정을 생성한다. 이는 얼굴 애니메이션에서 종래의 키프레임 저장 공간을 상당히 줄일 수 있으며, 적은 계산량으로 중간 표정을 생성할 수 있다. 이에 실시간 제어를 요구하는 웹/모바일 서비스, 게임 등에서 캐릭터 생성 시스템의 성능을 상당히 개선할 수 있다.
본 논문은 다량의 고차원 얼굴 표정 모션 데이터를 2차원 공간에 분포시키고, 애니메이터가 이 공간을 항해하면서 원하는 표정들을 실시간 적으로 선택함으로써 얼굴 표정 애니메이션을 생성하는 방법을 기술한다. 본 논문에서는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임을 이용하여 표정공간을 구성하였다. 표정공간의 생성은 임의의 두 표정간의 최단거리의 결정으로 귀결된다. 표정공간은 다양체 공간으로서 이 공간내의 두 점간의 거리는 다음과 같이 근사적으로 표현한다. 임의의 마커간의 거리를 표시하는 거리행렬을 사용하여 각 표정의 상태를 표현하는 표정상태벡터를 정의한 후, 두 표정이 인접해 있으면, 이를 두 표정 간 최단거리(다양체 거리)에 대한 근사치로 간주한다. 그리하여 인접 표정들 간의 인접거리가 결정되면, 이틀 인접거리들을 연결하여 임의의 두 표정 상태간의 최단거리를 구하는데, 이를 위해 Floyd 알고리즘을 이용한다. 다차원 공간인 표정공간을 가시화하기 위해서는 Sammon 매핑을 이용하여 2차원 평면에 투영시켰다. 얼굴 애니메이션은 사용자 인터페이스를 사용하여 애니메이터들이 2차원 공간을 항해하면서 실시간으로 생성한다.
본 논문에서는 가우시안 프로세스 모델을 이용한 벡터 그래픽 캐릭터의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 Russell의 내적 정서 상태의 차원 모형을 근거로 재정의된 캐릭터의 26가지 표정 데이터로 부터 주요 특징 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 고차원의 특징 벡터에 대해 SGPLVM이라는 가우시안 프로세스 모델을 이용하여 저차원 특징 벡터를 찾고, 확률분포함수(PDF)를 학습한다. 확률분포함수의 모든 파라메타는 학습된 표정 데이터의 우도를 최대화함으로써 추정할 수 있으며, 이는 2차원 공간에서 사용자가 원하는 얼굴 표정을 실시간으로 선택하기 위해 사용된다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 표정 생성 프로그램은 얼굴 표정의 작은 데이터셋에도 잘 동작하며, 사용자는 표정과 정서간의 관련성에 관한 사전지식이 없이도 연속되는 다양한 캐릭터의 표정을 생성할 수 있음을 확인할 수 있었다.
The regulation of protein tyrosine phosphorylation is mediated by protein tyrosine kinases (PTKs) and protein tyrosine phosphatases (PTPs) and is essential for cellular homeostasis. Co-expression of PTKs with PTPs in Pichia pastoris was used to facilitate the expression of active PTKs by neutralizing their apparent toxicity to cells. In this study, the gene encoding phosphatase PTP1B with or without a blue fluorescent protein or peroxisomal targeting signal 1 was cloned into the expression vector pAG32 to produce four vectors. These vectors were subsequently transformed into P. pastoris GS115. The tyrosine kinases EGFR-2 and $PDGFR{\beta}$ were expressed from vector pPIC3.5K and were fused with a His-tag and green fluorescent protein at the N-terminus. The two plasmids were transformed into P. pastoris with or without PTP1B, resulting in 10 strains. The EGFR-2 and $PDGFR{\beta}$ fusion proteins were purified by $Ni^{2+}$ affinity chromatography. In the recombinant P. pastoris, the PTKs co-expressed with PTP1B exhibited higher kinase catalytic activity than did those expressing the PTKs alone. The highest activities were achieved by targeting the PTKs and PTP1B into peroxisomes. Therefore, the EGFR-2 and $PDGFR{\beta}$ fusion proteins expressed in P. pastoris may be attractive drug screening targets for anticancer therapeutics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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