• 한국가금학회지
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• 제16권4호
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• pp.201-207
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• 1989

본 실험은 우리나라 재래계의 육종 기초 자료를 얻고자 염색체의 형태와 G-, C-banding pattern을 조사하여 보았다. 시료는 성장중인 초기배아를 이용하였고 염색체 분양분석은 현재 Ohio 대학에서 시행하고 있는 방법을 다소 수정하여 행하였다. 실험결과 macrochromosome의 armratio와 centromeric index 그리고 relative length에서 다소 개량종과 차가 있으나 designation에는 차이가 없었다. Densitometric recording에 나타난 graph의 정점은 G-banding에서 1, 2, 3, 4, Z, 그리고 5번의 각 염색체에서 각각 21, 14, 12, 8, 11 그리고 4 개였고, C-banding에서는 各各 16, 13, 9, 9, 9,그리고 4 개였다. 이러한 banding pattern은 분염분석 방법에 따라 더 많이 발현시킬 수 있으리라 생각하며, banding pattern 에 의해서 genetic marker를 시사하기 위해서는 더 많은 연구가 이루어져야 할 것이다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제15권3호
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• pp.321-325
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• 2002

Karyotype analysis was carried out on blood samples of 30 water buffaloes belonging to different breed groups (i.e. Philippine Carabao (PC), Indian Murrah (IM), Bulgarian Murrah (BM), "$F_1$ 50% IM-50% PC", "$F_1$ 50% BM-50% PC" and "75% IM-25% PC"), using the modified Leucocyte Culture Technique. The modal chromosome numbers of the PC, "$F_1$ 50% IM-50% PC", "$F_1$ 50% BM-50% PC", IM, BM and "75% IM-25% PC" were 2n=48, 49, 49, 50, 50 and 50, respectively. The water buffalo chromosomes are mostly acrocentric (79.67%) and the remainder submetacentric (20.33%). Results of the ordinary least square analysis showed significant breed effects (p<0.01) on other karyotypic characteristics (i.e. relative length, arm ratio and centromeric index). Significant correlation between karyotypic characteristics and some animal performance traits were also found. The significant correlation values imply that karyotypic characteristics can be used as important criteria to select potentially productive young water buffaloes. In the future, more production and reproduction traits from non-institutional herds should be included in the analysis to reveal meaningful correlations with various karyotypic characteristics.

• 한국가금학회지
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• 제13권2호
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• pp.167-172
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• 1986

본 연구는 단관백백레그혼순계 염색체의 형태적 특징과 크기를 명확히 구명하기 위하여 중심입지수, 등 완비 및 상대적 길이를 측정하여 이용하고 이들의 염색체 수를 밝혔다. 시험재료로서는 서울대학교 부속목장에서 사육중인 단관백색레그혼순계 암컷 20수와 수컷 5수를 공시하고 이들을 수정시켜 50개의 수정란에 대하여 염색체 분석을 하였다. 분석방법으로서는 중기상의 포착을 위하여 colchicine을 이용하고, hypotonic, fixation, air-drying 처리를 하여 나타난 초기 metaphase상으로서 핵형분석하였다. 시험 결과 분석된 각 염색체의 형태적 특징은 다음과 같다. 1. 1,2심 염색체 : meta 및 submetacentric으로서 이들 둘 간에는 크기에 따라 명확히 구분된다. 2. 3,4심 염색체 : 길이는 서로 비슷하나, 4심 염색체에서는 짧은 단완이 나타나고, 3심은 acrocentric 형태이다. 3. 5심 염색체 : 성염색체(Z)로서 metacentric 형태이다. W 염색체 역시 metacentric 이지만 7-8심 염색체 크기 정도이다. 4. 6심 염색체 : 3심과 같이 acro 형체이나 3심 염색체 크기의 반정도이다. 5. 7,8심 염색체 : 6심 크기의 반정도로서 길이는 서로 비슷하나 7심은 짧은 단완을 가지고, 8심은 acrocentric 염색체이다. 6. 9심 염색체 : 7심과 8심의 크기와 비슷하나 metacentric 양상이다. 7. 나머지 30쌍의 소형염색체 : 점의 형태로서 대부분 acrocentric 형태이다. 이 밖에도 염색체의 수에 있어서 관찰된 sample의 58%가 78개로 나타났고, 나머지는 72-77개로 나타남에 따라 이의 염색체 수는 최소 78개로 사료된다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1995년도 추계학술대회
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• pp.197-200
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• 1995

In this paper, we proposed the multi-step multi-layer artificial neural network(MMANN) to classify the chromosome, Which is used as a chromosome pattern classifier after learning. We extracted three chromosome morphological feature parameters such as centromeric index, relative length ratio, and relative area ratio by means of preprocessing method from ten chromosome images. The feature parameters of five chromosome images were used to learn neural network and the rest of them were used to classify the chromosome images. The experiment results show that the chromosome classification error is reduced much more, comparing with less feature parameters than that of the other researchers.

• 한국가금학회지
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• 제17권4호
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• pp.269-274
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• 1990

일본산메추리(Coturnix coturnix japonica)의 핵형연구를 위하여 정소조직 및 백혈구, 초기태아조직들로서 염색체 분석을 수행하였다. 이들 염색체의 수는 정상 이배체(2n)가 78개로 나타나고, 계2 감수분열 중기상태의 정모세포의 관찰에서 반수체(n)가 39개로 나타났다. 한편 8개의 대형염색체 및 성 염상체에 대한 형태적 분석은 동원체지수 및 상대적 길이비로서 측정하였다. 이용된 여러 조직간의 염색체의 형태적 차이는 거의 없는 것으로 나타났으나 4번 염색체템서 p-alm의 존재유무에 따라 상당한 변이를 나타내었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.555-559
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• 1998

The human chromosome analysis is widely used to diagnose genetic disease and various congenital anomalies. Many researches on automated chromosome karyotype analysis have been carried out, some of which produced commercial systems. However, there still remains much room for improving the accuracy of chromosome classification. In this paper, We proposed an optimal pattern classifier by neural network to improve the accuracy of chromosome classification. The proposed pattern classifier was built up of two-step multi-layer neural network(TMANN). We reconstructed chromosome image to improve the chromosome classification accuracy and extracted four morphological features parameters such as centromeric index (C.I.), relative length ratio(R.L.), relative area ratio(R.A.) and chromosome length(C.L.). These Parameters employed as input in neural network by preprocessing twenty human chromosome images. The experiment results shown that the chromosome classification error was reduced much more than that of the other classification methods.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제17권4호
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• pp.545-552
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• 1996

Researches on chromosome are very significant in cytogenetics since a gene of the chromosome controls revelation of the inheritance plasma The human chromosome analysis is widely used to diagnose genetic disease and various congenital anomalies. Many researches on automated chromosome karyotype analysis has been carried out, some of which produced commercial systems. However, there still remains much room for improving the accuracy of chromosome classification. In this paper, we propose an algorithm for reconstruction of the chromosDme image to improve the chromosome classification accuracy. Morphological feature parameters are extracted from the reconstructed chromosome images. The reconstruction method from chromosome image is the 32 direction line algorithm. We extract three morphological feature parameters, centromeric index(C.I.), relative length ratio(R.L.), and relative area ratio(R.A.), by preprocessing ten human chromosDme images. The experimental results show that proposed algorithm is better than that of other researchers'comparing by feature parameter errors.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.103-107
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• 1996

In this paper, We propose an algorithm for reconstitution of chromosome images to extract its morphological feature parameters. It is reconstituted from 460 chromosome images using the 32 direction line algorithm. We extract three morphological feature parameters such as centromeric index, relative length ratio, and relative area ratio. The experiment results show that our method is batter than that of other researchers comparing with the error of feature parameters.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 춘계학술대회
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• pp.290-294
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• 1997

Chromosomes, as the genetic vehicles, provide the basic material for a large proportion of genetic investigations. The human chromosome analysis is widely used to diagnose genetic disease and various congenital anomalies. Many researches on automated chromosome karyotype analysis has been carried out, some of which produced commercial systems. However, there still remains much room for improving the accuracy of chromosome classification. In this paper, we propose an optimal pattern classifier by neural network to improve the accuracy of chromosome classification. The proposed pattern classifier was built up of two-step multi-layer neural network(TMANN). We are employed three morphological feature parameters ; centromeric index(C.I.), relative length ratio(R.L.), and relative area ratio(R.A.), as input in neural network by preprocessing twenty human chromosome images. The results of our experiments show that our TMANN classifier is much more useful in neural network learning and successful in chromosome classification than the other classification methods.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1-8
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• 2006

많은 연구자들이 자동 염색체 핵형 분류와 해석을 연구하고 있다. 현미경상의 이미지를 개개의 염색체로 자동 분류하기 위해서는 이미지 전처리 핵형 분류기 구현 등의 세부 절차가 필요하다. 이미지 전처리에서는 개개의 염색체 분리, 잡음 제거, 특징 파라미터 추출을 진행한다. 추출된 형태학적 특징 파라미터는 동원체 지수, 상대 길이비, 상대 면적비이다. 본 논문에서는 인간 염색체 핵형 분류를 위하여 퍼지 분류기가 사용되어졌다. 추출된 형태학적 특징 파라미터가 퍼지 분류기의 입력 파라미터로 사용되었다. 우리는 개개의 염색체 그룹에 대한 최적 퍼지 분류기를 위하여 멤버쉽 함수를 선택하는 것을 연구하였다.