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조피볼락(Sebastes schlegelii) Interferon Regulatory Factor 8 (IRF8)의 분자유전학적 특성 및 발현 분석
양혜림 ( Hyerim Yang ),권혁재 ( Hyukjae Kwon ),이성도 ( Seongdo Lee ),( S. D. N. K Bathige ),김명진 ( Myoung-jin Kim ),이제희 ( Jehee Lee ) 한국수산과학회 2017 한국수산과학회지 Vol.50 No.3
Interferon regulatory factor 8 (IRF8) is essential for the development of B and T cells, as well as for the activity of den -dritic cells and macrophages. We performed molecular characterization of IRF8 from rock fish, Sebastes schlegelii (Ss), and investigated the spatial and temporal profile of mRNA expression after challenge with lipopolysaccharide (LPS), polyinosinic:polycytidylic acid (poly I:C), or Streptococcus iniae. The full-length cDNA sequence of SsIRF8 was 1,657 bp, containing an ORF of 1,266 bp. The gene had a predicted molecular mass of 47.7 kDa and an isoelec- tric point of 5.99. The amino acid sequence coded by this gene showed the highest degree of identity (90.8%) and similarity (96.2%) with IRF8 from Oplegnathus fasciatus. The SsIRF8 mRNA was expressed ubiquitously, at varying levels, with the highest level of expression observed in the spleen. To confirm the role of SsIRF8 in mediating the immune response, we measured SsIRF8 mRNA expression in the splenic tissue at different time points after injection with LPS, poly I:C, or S. iniae. The qRT-PCR results showed that SsIRF8 mRNA expression in the poly I:C-injected group was highly upregulated 6 hr after exposure (P<0.05). Expression of SsIRF8 mRNA in the S. iniae-injected group peaked at 24 hr. These results suggest that SsIRF8 might be important in regulating the strength of the rockfish immune response to immunostimulatory agents.
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인공지능과 국토정보를 활용한 노인복지 취약지구 추출방법에 관한 연구
박지만,조두영,이상선,이민섭,남한식,양혜림,Park, Jiman,Cho, Duyeong,Lee, Sangseon,Lee, Minseob,Nam, Hansik,Yang, Hyerim 한국국토정보공사 공간정보연구원 2018 지적과 국토정보 Vol.48 No.1
The social influence of the elderly population will accelerate in a rapidly aging society. The purpose of this study is to establish a methodology for extracting vulnerable districts of the welfare of the aged through machine learning(ML), artificial neural network(ANN) and geospatial analysis. In order to establish the direction of analysis, this progressed after an interview with volunteers who over 65-year old people, public officer and the manager of the aged welfare facility. The indicators are the geographic distance capacity, elderly welfare enjoyment, officially assessed land price and mobile communication based on old people activities where 500 m vector areal unit within 15 minutes in Yongin-city, Gyeonggi-do. As a result, the prediction accuracy of 83.2% in the support vector machine(SVM) of ML using the RBF kernel algorithm was obtained in simulation. Furthermore, the correlation result(0.63) was derived from ANN using backpropagation algorithm. A geographically weighted regression(GWR) was also performed to analyze spatial autocorrelation within variables. As a result of this analysis, the coefficient of determination was 70.1%, which showed good explanatory power. Moran's I and Getis-Ord Gi coefficients are analyzed to investigate spatially outlier as well as distribution patterns. This study can be used to solve the welfare imbalance of the aged considering the local conditions of the government recently. 급속한 고령화 사회에서 노인인구가 갖는 사회적 영향력은 더욱 가속화될 것이다. 본 연구에서는 인공지능 방법론 중 머신러닝, 인공신경망, 국토정보 분석을 통해 노인복지 취약지구를 추출하는 방법론을 정립하는데 목적을 두었다. 분석방향 정립을 위해 65세 이상 노인, 공무원, 노인복지 시설물 담당자와 인터뷰 후 방향을 설정하였다. 경기도 용인시를 대상으로 500 m 공간단위 벡터 기반 격자에 15분 이내 지리적 거리 수용력, 노인복지 향유도, 공시지가, 이동통신 기반 노인활동을 지표로 설정하였다. 10단계 군집형성 후 모의학습 결과 RBF 커널 알고리즘을 활용한 머신러닝 서포트 벡터머신에서 83.2%의 예측정확도가 나타났다. 그리고 역전파 알고리즘을 활용한 인공신경망에서 높은 상관성 결과(0.63)가 나타났다. 변수간 공간적 자기상관성을 분석하기 위해 지리적 가중회귀분석을 수행했다. 분석결과 결정계수가 70.1%로 모형으로 나타나 설명력이 우수한 것으로 나타났다. 변수의 공간적 이상값 여부와 분포패턴을 검토하기 위해 국지적인 공간적 자기상관성 지수인 Moran's I 계수와 Getis-Ord Gi 계수를 분석하였다. 분석결과 용인시 신도시인 수지 기흥구에서 노인복지 취약지구가 발생하는 특성을 보였다. 본 연구의 인공지능 모의방법과 국토정보 분석의 연계는 최근 정부의 지역여건을 고려한 노인복지 불균형을 해결하는데 활용될 수 있을 것이다.
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