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양파의 성숙배 배양을 통한 체세포배발생 캘러스 유기 및 식물체 재분화
조광수,허은주,홍수영,문지영,Cho Kwang-Soo,Hur Eun-Joo,Hong Su-Young,Moon Ji-Young 한국식물생명공학회 2005 식물생명공학회지 Vol.32 No.1
양파의 재분화 체계 확립을 위해 성숙된 양파의 종자로부터 성숙배를 적출한 후 2,4-D와 BA의 다양한 농도를 이용하여 체세포배발생 캘러스의 형성율을 조사하였다. 체세포 배발생 캘러스는 쉽게 부서지는 특성을 가지고 있었으며 비체세포배발생 캘러스는 물기를 많이 포함하고 있어 쉽게 구분이 가능하였다. 체세포배발생 캘러스는 picloram $2.5\;\cal{mg/L}$ 또는 $5\;\cal{mg/L}$가 단독으로 포함된 MS배지를 이용하여 $25^{\circ}C$ 암배양 4주 후 가장 높은 유도율을 나타내었다. 그러나 유도된 캘러스를 shoot로 재분화 시킨 결과 2,4-D와 BA $1\;\cal{mg/L}$가 혼합된 처리구에서 가장 높은 shoot 유기율을 나타내었다. 따라서 다른 처리에서 유도된 캘러스를 2,4-D와 BA $1\;\cal{mg/L}$가 포함된 액체배지에 현탁배양을 시도하였다. 현탁배양은 캘러스의 증가뿐만 아니라 캘러스의 cell cycle을 synchronized 함으로서 이후 형질전환이 용이할 것으로 판단되었다. 현탁 배양된 캘러스는 Kinetin $1\;\cal{mg/L}$가 포함된 1/2 MS 배지에서 60일간 광배양 하여 shoot 유기하였으며 유도된 shoot는 NAA $0.5\;\cal{mg/L}$가 포함된 발근배지에서 발근 후 순화하여 완전한 식물체로 재생할 수 있었다. To obtain regeneration system of onion, we analyzed the effects of 2,4-D and BA concentration on the embryogenic callus induction from mature embryos. The highest embryogenic callus induction ratio was shown on MS medium (Murashie and Skoog 1962) containing $2.5\;\cal{mg/L}\;or\;5\;\cal{mg/L}$ picloram after mature embryos were placed on medium. When induced callus were cultured on half strength of MS medium containing $1\;\cal{mg/L}$ Kinetin, the highest shoot formation ratio was observed on MS medium containing $1\;{mg/L}$ 2,4-D and $1\;{mg/L}$ BA. Embryogenic callus were cultured in MS liquid medium containing $1\;\ccal{mg/L}$ of 2,4-D and $1\;\cal{mg/L}$ BA. The suspension cultured cell clumps could be mass propagated. Embryogenic callus were friable, but non-embryogenic callus included a lot of moisture, hence the identification between embryogenic and non-embryogenic callus as easily achieved. When embryogenic callus as cultured on half strength of MS medium containing $1\;\cal{mg/L}$ Kinetin, shoots were induced. The whole plantlet was obtained on rooting medium containing $0.5\;\cal{mg/}$ of NAA.
컴퓨터 네트워크 : 평균장 이론을 이용한 정량화분석 문제의 최적화
조광수(Cho Kwang Soo) 한국정보처리학회 1995 정보처리학회논문지 Vol.2 No.3
본 논문에서는 정량화(Quantification) 문제를 MFT(Mean Field Theroy)를 통해서 해결하는 기법을 제안한다. 통계학에서 중요한 문제의 하나인 정량화 문제는 주어진 공간에서 대상들간의 유사성에 따라서 최적의 상태를 갖도록 하는 문제이다. 평균장 접근 방법에 기초한 한개의 변수로 표현되는 확률적 시뮬레이티드 아닐링을 제안하고 정량화 문제를 패널티(penalty) 파라메타 항을 첨가한 비한정된 최적화 문제로 변형하여 MFT를 적용하였다. 또한 연속변수를 갖는 신경회로망에서 실제 값을 계산하는 것보다 평균장 접근방법으로 계산하는 것이 더 빠르게 계산될 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 방법이 실험결과 해석적인 방법보다 좋은 정량적 결과를 보였다. This paper describes MFT(Mean Field Theory) neural network with continuous variables is applied to quantification analysis problem. A quantification analysis problem, one of the important problems in statistics, is NP complete and arises in the optimal location of objects in the design space according to the given similarities only. This paper presents a MFT neural network with continuous variables for the quantification problem. Starting with reformulation of the quantification problem to the penalty problem, this paper propose a "one-variable stochastic simulated annealing(one-variable SSA)" based on the mean field approximation. This makes it possible to evaluate of the spin average faster than real value calculating in the MFT neural network with continuous variables. Consequently, some experimental results show the feasibility of this approach to overcome the difficulties to evaluate the spin average value expressed by the integral in such models.