導電性高分子ポリアセチレンの構造に關する分光學的硏究 : Spectroscopic studies on the molecular and electronic structures of doped polyacetylene

김진열 東京大學大學院 1997 해외박사

UNION OF TWO KNOT COMPLEMENTS

백석윤 서울大學校 大學院 1982 국내석사

태양에너지 이용을 위한 chrome black 선택흡수면 제작에 관한 연구

이길동 부산대학교 1979 국내석사

Effects of lycii radicis cortex on RANKL-induced osteoclast differentiation and activation in RAW 264.7 cells

김재현 경희대학교 일반대학원 2015 국내석사

Postmenopausal osteoporosis is a major age-related disease. After menopause, estrogen deficiency due to osteoclasts is activated, and excessive osteoclast activity curses osteoporosis. Osteoclasts are multinucleated cells generated from the differentiation of monocyte/macrophage precursor cells such as RAW 264.7 cells. The water extract of Lycii Radicis Cortex (LRC) is the dried root bark of Lycium chinense Mill and is called “Jigolpi” in Korea. Its effects have not previously been tested on osteoclastogenesis and postmenopausal osteoporosis. In this study, the effect of LRC on RANKL-induced osteoclast differentiation was demonstrated using tartrate-resistant acid phosphatase (TRAP) assay and pit formation assay. Moreover, to analyze molecular mechanisms, we determined osteoclastogenesis-related markers such as nuclear factor of activated T-cells, cytoplasmic 1 (NFATc1); c-Fos; receptor activator of NF-B (RANK); TRAP; cathepsin K (CTK); matrix metallopeptidase 9 (MMP-9); calcitonin receptor (CTR) and carbonic anhydrase II (CAII) using RT-PCR and immunoblotting. Additionally, we determined the effect of LRC on ovariectomized rat models. Here, LRC inhibited RANKL-induced osteoclasts differentiation via suppressing osteoclastogenesis-related markers. It also inhibited osteoporosis in ovariectomized-rat models through decreasing bone density loss and trabecular area loss. These results suggest that LRC has a positive effect on menopausal osteoporosis. 연구배경 및 목적: 본 논문은 여성 갱년기 이후 호르몬의 변화로 인해 유발되는 골다공증에서 地骨皮 물 추출물이 폐경기 골다공증 유사 쥐 모델에 미치는 영향과 파골세포 분화에 미치는 영향에 관하여 연구하였다. 세포 수준에서 파골세포 억제효과와 억제 기전 연구, 그리고 폐경기 유사 쥐 모델에 뼈 밀도와 골 소주 면적 측정 등을 연구하여 地骨皮가 폐경기 골다공증을 억제하는 영향을 연구하는 것을 목표로 하였다. 방법: In vitro 실험에서 地骨皮 물 추출물과 RANKL을 RAW 264.7 cell에 같이 처리하여 파골세포 분화를 유도한 뒤 tartrate-resistant acid phosphatase (TRAP) 염색을 통하여 地骨皮가 파골세포 분화를 억제하는 영향에 대해 확인하였고, 파골세포의 주 능력인 calcium 분해능력 억제 확인, 또한 파골세포 분화와 관련된 유전자인 nuclear factor of activated T-cells, cytoplasmic 1 (NFATc1), c-Fos, receptor activator of NF-B (RANK), TRAP, cathepsin K (CTK), calcitonin receptor (CTR), matrix metallopeptidase 9 (MMP-9) 그리고 carbonic anhydrase II (CAII)의 발현을 polymerase chain reaction (PCR) 통하여 유전자의 발현 정도를 측정하였다. 그리고 NFATc1과 c-Fos 는 immunoblotting 을 통하여 단백질 수준에서도 확인하였다. In vivo 실험에서 SD-rat의 난소를 적출하여 폐경기 골다공증 유사 모델을 성립한 뒤 8주 동안 地骨皮 물 추출물을 구강 투여했다. 8주후 SD-rat를 희생하여 대퇴골 조직을 채취하고 무게 측정과 조직학적 검사를 시행하였다. 결과: in vitro에서 地骨皮 물 추출물은 파골세포의 숫자와 활성을 억제하였고, 파골세포의 골 흡수 능력도 억제하였다. 또한 유전자 수준에서, 파골세포 분화와 관련한 유전자인 NFATc1, c-Fos, RANK, TRAP, CTK, CTR, MMP-9 그리고CAII를 전부 억제하였으며, 단백질 수준에서의 NFATc1의 발현과 c-Fos 의 발현을 억제하는 것으로 확인되었다. in vivo에서 地骨皮 물 추출물은 폐경기 유사 골다공증 유발 SD-rat의 골밀도와 골소주의 면적이 난소를 적출한 대조군에 비해 지골피 투여 군이 유의하게 증가하였다. 결론: 地骨皮는 파골세포 특정 유전자의 발현억제를 통하여 파골세포 분화와 활성을 억제하였고, 폐경기 동물 모델에서도 뼈 손실을 감소시키는 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 종합하여 볼 때 地骨皮는 골다공증의 치료 약물로 응용될 수 있을 것으로 생각된다.

유산균 발효 다시마 추출물의 인지기능 개선효능 및 안전성에 관한 임상연구

이경란 경희대학교 대학원 2016 국내박사

Purpose: The purpose of this study is to examine the effectiveness and safety of the fermented Saccharina Japonica (Phaeophyta) food with regard to the cognitive function. Method: Healthy adult volunteers were recruited and 72 people participated in this study. Participants were randomly allocated into the experimental group or the control group, and ingested test food (fermented kelp extract) or placebo food for 4 weeks, respectively. Group allocation was kept undisclosed until the end of the study. Korean Wechsler Adult Intelligence Scale, operation-word span test, and Raven test-based quantitative EEG test were performed. Result: No difference was observed between the experimental group and the control group in all variables by independent sample t-test. When pre-post comparison was performed in each group by paired-sample t-test, only the experimental group showed significant difference in the correct answer percentage of memory, correct answer percentage, concentration and left & right brain activity of space perception in the Raven test-based quantitative EEG test. No adverse effect was reported. Conclusion: This study suggests that fermented Saccharina Japonica (Phaeophyta) may be developed as a functional food for the improvement of cognitive function. 배경 및 목적: 다시마가 유용한 해양생물자원으로서 개발되어 왔으나 유산균 발효 다시마 식품이 인지기능에 미치는 효과는 연구되지 않았다. 본 연구는 다시마 발효 추출물 시험식품이 인지기능에 미치는 효능과 안전성을 탐색하는 연구로서 수행되었다. 방법: 무작위배정 이중눈가림 위식품 평행시험 설계를 이용해 Beck 우울증 척도 설문지상 16점 미만이고 병력확인상 질환이 없는 건강한 성인 72명(연령 32±17세, 평균±표준편차)이 연구에 참여했다. 연구참여자는 1:1의 배정비율로 시험식품 처치 군과 위식품 대조군에 배정되었다. 복용 기간은 4주였고 복용기간 전후에 인지기 능검사로서 성인지능(K-WAIS), 조작단어폭과제, Raven 검사 기반 정량화뇌파 검 사 등을 실시했다. 결과: 시험식품 처치군과 대조군 사이에 성인지능, 조작단어폭과제, Raven 검사 기반 정량화 뇌파검사 등에서는 유의한 차이가 보이지 않았다. 각 군에서의 복용 기간 전후 비교상 성인지능, 조작단어폭과제 검사에서는 유의한 차이가 보이지 않았으나, 처치군은 기억력상 정답률, 공간지각력상 정답률, 집중력, 좌뇌활성상승과 우뇌활성저하 등에서 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 안전성 관찰항목상 유 의한 문제는 보이지 않았다. 결론: 본 연구를 통해 유산균 발효 다시마 식품은 4주의 복용기간 동안 안전 성에 유의한 문제가 관찰되지 않았으며, 인지기능상 처치군과 대조군 사이에 유의한 효과는 보이지 않았지만 각 군 내에서의 복용 전후 비교에서는 부평가 지표인 Raven 검사 기반 정량화 뇌파 검사상 기능의 개선이 보여, 향후 기능 성 식품 소재로서 연구개발될 가능성을 확인했다.

다중물성 복합 조직공학제제의 체외배양을 위한 미세훈련 조직배양시스템 개발

권준표 경희대학교 대학원 2021 국내석사

Since the birth of tissue engineering, various engineered tissues have been developed. However, only engineered tissue with simple and homogeneous tissue structures commercialized to be used in clinical applications. Since the functional engineered tissue has a complex structure with different properties, it is too hard to develop during in-vitro tissue culture. In order to form the complex structure of tissue during in-vitro culture, it is necessary to apply various stimuli independently. In this study, we developed a tissue culture system to apply the complex stimulation for inducing various properties of engineered tissue. Multi-axis mechanical training system is capable to apply compression and tension with 10 um resolution independently. The compressive force and tensile force of each tissue sample can be measured during the mechanical stimulation in real-time. Additionally, it can monitor the positions of the compressive head and tensile jig. When we applied the same mechanical stimulation to the samples with only cells and ECM components, and other samples included fabric scaffold, they produced different responses to the applied mechanical stimulation. Also, we developed a culture vessel capable of applying static tension and electrical stimulation simultaneously. We controlled the injection current using calibration resistors to generate a similar current density for each culture vessel. The current density also could be monitored by software to maintain electrical stimulation. Using the developed tissue culture system for complex stimulation, we could expect to develop a functional engineered tissue with multiple physical properties. 조직 공학이 태동한 이래로 다양한 조직공학제제의 개발이 이루어지고 있으나, 실제 임상에 활용되는 조직공학제제는 단순하면서 균질한 조직구조를 가지는 경우로 제한된다. 기능성 조직공학제제의 경우 다중물성을 갖는 복잡한 조직구조를 가지며, 이를 체외배양 중 형성하기 위해서는 다양한 자극을 독립적으로 인가할 수 있는 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 기능성 조직공학제제를 체외에서 배양하기 위해 다중물성을 갖도록 복합적인 다중자극을 인가하는 복합자극 미세훈련 조직배양 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위해 인장력과 압축력의 독립적인 자극 인가와 동시에 조직공학제제가 받는 자극 정보를 실시간으로 측정 및 저장할 수 있는 다축 기계적 미세훈련 장치와 정적 인장 및 전기자극을 생체 재료에 인가할 수 있는 배양용기를 활용한 전기자극 인가 시스템을 개발하였다. 또한 개발된 시스템이 체외배양 실험에 적합한 성능을 도출하였는지에 대한 성능평가를 진행하여 체외배양 실험에 적합한 장비임을 검증하였으며 체외배양 실험에 적합하다고 판단된 다축 기계적 미세훈련장치 및 전기자극 인가 시스템을 이용해 연골조직 체외배양 실험을 진행하였다. 다축 기계적 미세훈련장치를 이용한 체외배양 결과로 압축 하중에 따른 실시간 압축력 변화를 데이터로 획득하였고, 연골조직으로만 구성된 시료와 섬유형 지지체 상에 연골조직이 형성된 시료에서 배양기간 중 다른 물성변화를 보이는 것을 관찰하였다. 개발된 복합자극 미세훈련 조직배양 시스템을 이용하여 다중물성을 갖는 기능성 조직공학제제 개발이 기대된다.

병원사망예측모형에 있어서의 동반질환 중증도 보정 도구 간 비교

백설경 아주대학교 2019 국내박사

병원사망예측모형에 있어서의 동반질환 중증도 보정 도구 간 비교 의료 질 평가 중 결과평가의 대표적 지표로 사용되는 사망률은 각 의료기관에서 행해진 의료서비스 결과를 평가할 수 있는 주요 지표이다. 퇴원환자 사망에 대한 결과지표에서는 환자에 따라 질환의 중증도가 서로 다르게 나타나므로 중중도 보정이 선행되어야 하며, 이를 위한 중증도 보정 도구들이 개발되어 사용되고 있다. 이에 질환별로 보다 정확하고 타당성 있는 결과지표를 측정하기 위하여 중증도 보정 도구 간 우수성을 확인하는 비교연구의 필요성도 제기되었다. 본 연구의 목적은 의료기관 퇴원환자 사망에 주요한 영향을 미치는 동반질환에 대하여 중증도를 보정하는 도구들 간의 예측력을 비교하고, 질환별로 사망예측모형의 정확성을 높일 수 있는 우수한 중증도 보정방법을 제시하는 것이다. 이를 위하여 질병관리본부에서 수집한 퇴원손상심층조사 자료 중 2006년부터 2015년까지 10년간의 자료를 이용하였으며, 대상 질환은 지난 10여 년 간 우리나라 사망률 2-3위를 차지하고 있고 주요사망지표로도 관리되고 있는 심장질환과 뇌혈관 질환의 각 대표 질환인 급성심근경색증과 뇌졸중을 대상으로 하였다. 동반질환 중증도를 보정하는 도구로는 선행연구들에서 가장 널리 사용된 Charlson comorbidity index(CCI), Elixhauser comorbidity index(ECI)와 함께 259개 동반질환을 포함하고 있는 Clinical classification software(CCS) 진단군을 적용하였다. 사망예측모형에 대한 동반질환 중증도 보정 도구 간 예측력을 비교하기 위하여 머신러닝의 지도학습에 사용되는 모델링 기법 중 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 신경망, 서포트 벡터 머신을 이용하였다. 사망예측모형의 타당성을 확보하기 위하여 모형 개발 및 과적합(over-fitting)을 방지하기 위한 내적타당도 검증 그룹과 외적 타당도 검증 그룹으로 나누었고 두 진단 그룹 모두 내적 검증을 위한 자료는 모형구축을 위해 데이터를 학습용(training) 60%, 검증용(test) 40%로 구분하여 분석에 활용하였다. 모형의 적합성 측정은 AUC를 이용하였으며 4단계 모델을 구축하여 각각을 비교하였다. 모델의 1단계에서는 동반질환만을, 2단계에서는 동반질환에 주진단을 추가하고, 3단계에서는 2단계에 성과 연령을 추가하고, 4단계에서는 급성심근경색증의 경우 3단계에 입원경로, PCI 시행 유무, CABG 시행 유무를, 뇌졸중의 경우 3단계에 수술 유무를 추가하였다. 연구 결과 주진단 분포는 급성 심근경색증의 경우 상세불명 급성심근경색증 40.8%, 뇌졸중의 경우 뇌경색증 69.4%로 가장 높은 분포를 보였다(p<0.05). 동반질환은 급성 심근경색증의 경우 ECI 에서는 상세불명의 고혈압, 합병증 없는 당뇨, 울혈성 심질환의 순으로 높은 분포를 보였고, CCS 에서는 본태성 고혈압, 심장 죽상경화증, 합병증 없는 당뇨의 순이었다(p<0.05). 뇌졸중의 경우 ECI 에서는 상세불명의 고혈압, 합병증 없는 당뇨, 마비의 순으로 높은 분포를 보였고, CCS 에서는 본태성 고혈압, 합병증 없는 당뇨, 급성뇌혈관질환의 순이었다(p<0.05). 사망에 영향을 미치는 요인으로는 급성심근경색증의 경우 로지스틱 회귀분석에서 주진단, 성별, 연령, 입원경로, PCI 시행유무, 동반질환으로 나타났으며 의사결정나무에서는 주진단, 패혈증, 심정지 및 심실세동, 흡인성 폐렴, 쇼크로 나타났다. 뇌졸중의 경우 로지스틱 회귀분석에서 주진단, 성별, 연령, 입원경로, 수술유무, 동반질환으로 나타났으며 의사결정나무에서는 주진단, 패혈증, 급성 뇌혈관 질환, 심정지 및 심실세동, 신장질환으로 나타났다. 중증도 보정 도구 간 비교에서는 급성심근경색증과 뇌졸중 그룹 모두에서 CCS를 포함한 모형의 예측력이 모든 단계에서 가장 우수하였고 그 다음으로 ECI, CCI의 순이었다. 단계별 사망예측모형의 평가에서는 급성심근경색증과 뇌졸중 그룹 모두 독립변수들을 추가할수록 예측력이 더 우수하였으며, 서포트 벡터 머신 기법에서의 모형이 가장 우수한 결과를 보였다. 따라서 심근경색증과 뇌졸중 두 진단그룹에서 모두 CCS 진단군을 이용하고 변수들을 가장 많이 추가한 4단계의 사망예측모형을 선택하여 서포트 벡터 머신 기법으로 분석할 때 가장 우수한 예측력을 나타냈다(AMI AUC 0.800, stroke AUC 0.830). 그러므로, 사망예측모형에서의 중증도 보정 도구별 예측력을 비교한 본 연구에서는 CCI와 ECI에 비해 동반질환의 분류에서 누락되는 진단이 없는 CCS 진단군이 보다 우수한 예측력을 나타내었고, 변수들을 추가하여 비교한 4단계 모형 모두에서도 CCS 진단군을 이용하는 것이 보다 타당성 있는 예측값을 얻을 수 있다는 결과를 도출하였다. 또한 연구결과에 의거하여 급성심근경색증과 뇌졸중 사망예측모형 구축 시에는 CCS 진단군과 함께 서포트 벡터 머신을 활용한다면 최적의 예측력을 얻을 수 있을 것으로 여겨진다. 이러한 결과는 단일 의료기관에서의 결과평가 지표 산출을 위한 방법론으로도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

생쥐 뇌조직의 단일세포 전사체를 이용한 생물정보학 분석 도구의 비교 평가

구도윤 경희대학교 대학원 2023 국내석사

기존의 대량 전사체 분석 방법은 다수의 세포에서 추출된RNA를 이용하여 유전자 발현량의 평균을 측정하는 반면, 단일 세포 전사체 분석은 개별 세포에서 추출한 전사체를 분석하여 유전자 발현을 독립적으로 측정한다. 현재 널리 사용되는 생물정보학 분석 도구인 Scanpy와 Seurat는 단일 세포 전사체 데이터의 전 처리 및 분석 과정 전반에서 유용하게 활용되는 다양한 기능을 제공한다. 하지만 그 방법론 및 구현 방식의 차이로 인해 서로 다른 결과가 도출될 수 있다. 본 연구는 생쥐 뇌 조직의 단일 세포 전사체 데이터를 Scanpy와 Seurat으로 각각 분석하여 그 결과를 비교 평가하였다. 낮과 밤에 각각 채취한 생쥐의 뇌 조직을 Adult Brain Dissociation Kit를 사용하여 단일 세포로 분리하였다. 전사체 추출과 라이브러리 제작을 위해 Chromium Next GEM Single Cell 3’ Reagent kit를 사용하였고, HiSeqXten으로 서열을 분석하였다. 발현된 유전자의 개수와 미토콘드리아 전사체의 비율을 이용하여 데이터를 정제하였다. 정규화와 차원 감소를 수행한 후 DoubletFinder와 scrublet을 사용하여 중첩세포를 제거하였고, 단일 세포로 판별된 낮(CT50)과 밤(CT62) 검체 데이터를 병합하여 분석하였다. Resolution 설정 값을 다양화(0.1, 0.3, 0.5, 1, 2, 3)하여 두 도구에 의한 군집화 결과를 비교하고, Seurat은 ScTypeDB와 ScType를, Scanpy는 PanglaoDB와 decoupleR를 사용하여 세포 유형을 할당하였다. 중첩 세포 제거 후 Seurat과 Scanpy가 각각 판별한 단일 세포의 수는 CT50 표본에서 948개와 995개였고, CT62 표본에서는1,236개와 1,308개였다. 병합 표본에서 Seurat과 Scanpy는 2,184개와 2,303개의 단일세포를 판별하였고, 이 중 두 도구가 공통적으로 판별한 단일세포는 2,182개였다. 같은 Resolution 값을 설정하였을 때 Scanpy가 더 많은 수의 세포 군집을 형성한 반면, Seurat은 UMAP상에서 경계가 더 명확한 군집을 형성하였다. 두 도구가 서로 다른 세포 유형으로 할당한 세포 수의 비율은 Resolution 값에 영향을 받았고, 특히Resolution을 낮게 설정했을 때 neurons는 검출되지 않았다. 또한, Seurat은 기존에 잘 알려진 유전자 마커에 기반하여 세포 유형을 할당하는 특징을 보였다. Seurat과 Scanpy 모두에서 pseudocount 계산 방식의 변화는 차등 발현 유전자 분석 결과에 영향을 미쳤다. 우리는 세포 수, PAGA 및 UMAP 분석 결과를 종합적으로 반영했을 때 차등 발현 유전자 분석을 위한 최적의 Resolution값 선정이 가능함을 확인하였다. 본 연구는 Seurat과 Scanpy를 이용한 단일세포 전사체 데이터 분석에서Resolution 설정에 따라 도출되는 결과가 달라질 수 있으므로, 검체의 종류와 분석 목적에 따라 적절한 분석 도구와 최적의 Resolution을 선정해야 함을 분명히 보여준다. 본 연구가 제시한 두 도구의 비교 결과는 향후 단일세포 전사체 생물정보학 분석의 가이드라인으로 활용될 수 있을 것이다. Traditional bulk transcriptome analysis calculates the mean of gene expression levels in numerous cells, while single-cell transcriptome analysis measures the gene expression independently in individual cells. The two well-known bioinformatics tools, Scanpy and Seurat have been used to analyze single-cell transcriptome data. Each tool has its own distinct methodologies and modules that could give us different results. In the current study, we assessed and evaluated the outcomes from Scanpy and Seurat by analyzing single-cell transcriptome data obtained from mouse brain tissue. The brain tissues of mice collected during the day (CT50) and night (CT62) were isolated into single cells using an Adult Brain Dissociation Kit. Chromium Next GEM Single Cell 3' Reagent kit was used for RNA extraction and library construction, and the sequence was analyzed with HiSeqXten. Data were filtered based on the number of expressed genes and the ratio of mitochondrial transcripts. After normalization and dimensionality reduction, overlapping cells were removed using DoubletFinder and scrublet. Cell clustering was performed at various resolutions (0.1, 0.3, 0.5, 1, 2, 3). For cell type assignment, Seurat utilized ScTypeDB and ScType, while Scanpy employed PanglaoDB and decoupleR. Differentially expressed genes were analyzed by cell type, at resolutions 0.5 and 2. Seurat and Scanpy detected 948 and 995 single-cells in the CT50, and 1,236 and 1,308 single-cells in the CT62, respectively. In the merged sample (CT50 and CT62), Seurat and Scanpy identified 2,184 and 2,303 single-cells, respectively. Among them 2,182 single-cells were co-identified with both tools. The main difference between the two tools in cell clustering result was that at the same resolution, Scanpy produced a greater number of cell clusters, while Seurat's clusters had clearer borders without overlapping on Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) plots. In the cell type assignment, Seurat was heavily influenced by well-known genetic markers, and the proportions of cells assigned to different cell types by both tools was influenced by the resolution parameter. We found that the results of cell number, Partition-based graph abstraction (PAGA), and UMAP analysis should be comprehensively reflected in order to optimally set the pseudocount value which greatly affects the differential expression gene analysis results by Seurat. In conclusion, the choice of bioinformatics analysis tool and parameter settings can significantly influence the outcomes of single-cell transcriptome analysis. Therefore, selecting an appropriate analysis method aligned with the sample type and research objectives is essential. The comparative findings from this study can serve as valuable guidance for future single-cell transcriptome bioinformatics analyses.

使用者 中心의 中國人을 위한 醫療觀光 시스템 設計

김참별 仁濟大學校 2019 국내석사

MC3T3-E1세포주에서 BHH10의 골 형성 효능 연구

이미림 경희대학교 대학원 2013 국내석사

Objectives: BHH10 is traditional medicine herb used for enhancing body resistance against various diseases. The aim of this study was to identify BHH10 extract induces osteogenic activity in human osteoblast-like MC3T3-E1 cells. Methods: MC3T3-E1, pre-osteoblast cell line, were treated with BHH10 of various concentrations (0.1㎍/mL, 1㎍/mL, 10㎍/mL). And then, the effect of BHH10 on osteoblast differentiation was examined by alkaline phosphatase (ALP) activity, von Kossa staining and RT-PCR for osteoblast differentiation markers such as osteocalcin (OCN) , osteopontin (OPN). Results: BHH10 had dose-dependent effect on the viability of osteoblastic cells, and dose-dependently increased alkaline phosphatase (ALP) activity. BHH10 markedly increased mRNA expression for OCN, OPN in MC3T3-E1 cells. Also, BHH10 significantly induced mineralization in the culture of MC3T3-E1 cells. Conclusions: In conclusion, these results propose that BHH10 can play an important role in osteoblastic bone formation, osteogenesis, and may possibly lead to the development of bone-forming drugs.