http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
배추 유래 2-C-methyl-D-erythritol 2,4-cyclodiphosphate synthase 관련 Brmecp 유전자의 발현 및 분자적 특성
정유진,최장선,선주남,노일섭,조용구,강권규 한국식물생명공학회 2012 식물생명공학회지 Vol.39 No.3
In plants, the fifth step of the plastidial 2-Cmethyl- D-erythritol 4-phosphate (MEP) pathway is catalyzed by 2-C-Methyl-D-erythritol 2,4-cyclodiphosphate synthase (MECP; EC: 4. 6. 1. 12), an enzyme proposed to play a key role in the regulation of isoprenoid biosynthesis. Here we report the isolation and functional characterization of a 823 bp Brassica rapa MECP (Brmecp) cDNA encoding a deduced polypeptide of 230 amino acid residues. Transcription levels of Brmecp were two-fold higher in petal compared to leaves. In addition, Brmecp expression in cabbage seedlings treated with ABA, H2O2 and drought was higher than control seedlings. These results were consistent with changes in chlorophyll contents in transgenic Arabidopsis. Thus, the Brmecp may contribute to the production of primary (chlorophylls and carotenoids) isoprenoid end-products in chloroplasts.
장예예(ZHANGRUIRUI),유첩(YOUJIE),김병준(Byeongjun Kim),선주남(Joonam Sun),이준환(Joonwhoan Lee) 한국스마트미디어학회 2020 스마트미디어저널 Vol.9 No.3
소나무 재선충은 한국과 일본, 중국을 포함한 동아시아 지역의 소나무산림에 막대한 피해를 주는 원인이며, 피해목의 조기 발견과 제거는 재선충 확산을 막는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 드론으로 촬영되고 처리된 RGB 정사영상을 딥러닝 분류에 의한 재선충 피해목 탐색방법을 제안한다. 제안된 방법은 학습영상 데이터가 많지 않다는 가정아래 ResNet18을 백본으로 하는 패치기반의 분류기를 구성하고 RGB 정사영상을 분류하고 그 결과를 heatmap 형태로 만든다. 제작된 정사영상의 heat map는 재선충 피해목의 분포를 알아내고 확산해가는 모습을 관찰할 수 있게 하며, 재선충 피해목 지역의 RGB 분포 특징을 추출해낼 수도 있다. 본 연구의 패치기반 분류기 성능은 94.7%의 정확도를 나타내었다. Pine wilt disease is one of the reasons that results in huge damage on pine trees in east Asia including Korea, Japan, and China, and early finding and removing the diseased trees is an efficient way to prevent the forest from wide spreading. This paper proposes a searching method of the damaged pine trees from wilt disease in ortho-images corrected from RGB images, which are captured by unmanned aviation vehicles. The proposed method constructs patch-based classifier using ResNet18 backbone network, classifies the RGB ortho-image patches, and make the results as a heat map. The heat map can be used to find the distribution of diseased pine trees, to show the trend of spreading disease, and to extract the RGB distribution of the diseased areas in the image. The classifier in the work shows 94.7% of accuracy.