The ubiquitin-conjugating enzyme CDC34 is essential for cytokinesis in contrast to putative subunits of a SCF complex in Trypanosoma brucei

The ubiquitin-proteasome system is a post-translational regulatory pathway for controlling protein stability and activity that underlies many fundamental cellular processes, including cell cycle progression. Target proteins are tagged with ubiquitin molecules through the action of an enzymatic cascade composed of E1 ubiquitin activating enzymes, E2 ubiquitin conjugating enzymes, and E3 ubiquitin ligases. One of the E3 ligases known to be responsible for the ubiquitination of cell cycle regulators in eukaryotes is the SKP1-CUL1-F-box complex (SCFC). In this work, we identified and studied the function of homologue proteins of the SCFC in the life cycle of Trypanosoma brucei, the causal agent of the African sleeping sickness. Depletion of trypanosomal SCFC components TbRBX1, TbSKP1, and TbCDC34 by RNAi resulted in decreased growth rate and contrasting cell cycle abnormalities for both procyclic (PCF) and bloodstream (BSF) forms. Depletion of TbRBX1 in PCF cells interfered with kinetoplast replication, whilst depletion of TbSKP1 arrested PCF and BSF cells in the G1/S transition. Silencing of TbCDC34 in BSF cells resulted in a block in cytokinesis and caused rapid clearance of parasites from infected mice. We also show that TbCDC34 is able to conjugate ubiquitin in vitro and in vivo, and that its activity is necessary for T. brucei infection progression in mice. This study reveals that different components of a putative SCFC have contrasting phenotypes once depleted from the cells, and that TbCDC34 is essential for trypanosome replication, making it a potential target for therapeutic intervention

Komputerowa analiza obrazu i sztuczne sieci neuronowe w ocenie jakościowej produktów rolniczych

The increasing use of modern information technology in agriculture involves an ever wider range of production, planning, monitoring and marketing processes. Information technologies are being applied in animal and plant production, and recent decades have witnessed a dynamic growth in research into artificial intelligence and thus into advisory (expert) systems such as artificial neuron networks. Obviously this is not the result of a coincidence or a temporary trend, this dynamic development has been made possible thanks to the rapid advancement of computer technology, allowing ever increasing speeds and volumes of data collection and processing. A large number of research-scientific work with the use of computer image analysis, computer-aided decision making and state of the art modelling tools, including artificial neuron networks, is carried out within the scope of agricultural engineering. The computer-aided decision making process in the area of the qualitative assessment of agri-food products is one of those areas using computer image analysis and neuron modelling. The objective of this research project was to develop and describe a computer image analysis method based on the example of carrots and lyophilisation dehydrates for the purpose of the qualitative assessment and classification of individual categories in the analysed sample in terms of quality.Zastosowanie coraz bardziej nowoczesnych technologii informatycznych w rolnictwie obejmuje coraz szerszy zakres procesów produkcji, planowania, monitorowania i marketingu. Stosowane techniki informatyczne wykorzystuje się w technologii produkcji zwierzęcej oraz roślinnej. W ciągu ostatnich dekad można zaobserwować dynamiczny rozwój badań nad sztuczną inteligencją, a tym samym nad badaniami w zakresie systemów doradczych (ekspertowych), jak również nad sztucznymi sieciami neuronowymi. Oczywiście nie jest to wynik zbiegu okoliczności czy rezultat chwilowej mody. Ten burzliwy rozwój jest możliwy dzięki szybkiemu postępowi techniki komputerowej, która umożliwia zapamiętywanie coraz większej liczby danych oraz coraz szybsze jej przetwarzanie. Duża liczba prac badawczo-naukowych z wykorzystaniem komputerowej analizy obrazów, komputerowego wspomagania decyzji i nowoczesnych narzędzi modelowania, jakimi są sztuczne sieci neuronowe, realizowana jest w ramach inżynierii rolniczej. Jednym z obszarów wykorzystywania komputerowej analizy obrazów i modelowania neuronowego jest wspomaganie podejmowania decyzji w zakresie oceny jakościowej produktów rolno-spożywczych. Celem projektu badawczego było opracowanie i charakterystyka metody komputerowej analizy obrazów na przykładzie korzeni marchwi oraz suszu liofilizacyjnego do oceny jakościowej i klasyfikacji poszczególnych klas w badanej próbie pod względem jakości

Classification of dried parsnip using artificial neural networks

W ostatnich latach prace naukowo-badawcze realizowane w inżynierii rolniczej coraz częściej wykorzystują nowoczesne narzędzie modelowania, jakim są sztuczne sieci neuronowe. To narzędzie, jako uniwersalny aproksymator, w połączeniu z komputerową analizą obrazów, stosowane jest do tworzenia modeli empirycznych, opisujących zjawiska i procesy występujące w pozyskiwaniu i przetwarzaniu materiałów roślinnych. Szczególną cechą sztucznych sieci neuronowych jest zdolność uogólniania nabytej wiedzy, co jest ważnym aspektem w badaniach na obiektach o dużej liczbie czynników determinujących dany proces. Celem pracy badawczej było opracowanie modelu neuronowego do oceny jakości suszu pietruszki i jego klasyfikacji na podstawie cyfrowych fotografii. Do analizy i klasyfikacji wykorzystano susz pietruszki pozyskany metodą konwekcyjną. Do modelu klasyfikacyjnego wybrano cechy charakterystyczne, które umożliwiały klasyfikację ze względu na jakość suszu. W wyniku przeprowadzonych badań wygenerowano kilka modeli neuronowych, które poddano weryfikacji i walidacji.In recent years, agricultural engineers working in research have been using modern modeling tools, such as artificial neural networks, with increasing frequency. This tool, as a universal approximator together with computer image analysis is used to create empirical models that describe phenomena and processes involved in extracting and processing plant materials. Artificial neural networks are able to generalize from acquired knowledge, and this is an important feature when analyzing data involving a large range of factors to determine a given process. The objective of this research work was to develop a neural model allowing the assessment of dried parsnip quality and its classification on the basis of digital photos. Obtained by the convection method, the dried parsnip was analysed and classified. Its characterisctic features were chosen, allowing classification according to quality. As the result of the research, a number of generated neural models were verified and validated

Analysis and classification of dried vegetables’ images with utilization of artificial neural networks

W życiu codziennym bardzo często dokonujemy oceny naszego otoczenia i na tej podstawie podejmujemy decyzje o klasyfikacji obserwowanej sytuacji. Czynimy to w oparciu o obserwację otoczenia jak również napływającą z różnych źródeł informację z wykorzystaniem posiadanej wiedzy i zdolności. Proces ten jest dla nas całkowicie naturalny. Jeżeli jednak chcemy podobne zadanie zlecić systemowi komputerowemu to wówczas musimy wykonać wiele kroków, które pozwolą w części odwzorować za pomocą oprogramowania ludzką zdolność do obserwacji, uczenia się i dokonywania podejmowania ostatecznej decyzji w oparciu o posiadaną wiedzę. Wzrastający poziom komplikacji informacji wywołuje rosnące zapotrzebowanie na systemy zdolne do rozpoznawania i dokonywania klasyfikacji prezentowanych im obiektów. Jednym z takich obiektów jest susz warzywny, którego ocena jakości i jego klasyfikacja przysparza szereg problemów. W pracy przedstawiono koncepcję metody analizy obrazów suszu warzywnego i zastosowanie jej do szybkiego oszacowania udziału poszczególnych frakcji w badanej próbie pod względem barwy i kształtu.In everyday life we often evaluate our surroundings and on this basis we make decisions about the classification of the observed situation. We do it by watching our surroundings as well as by analysing the information coming to us from various sources by means of the knowledge and the abilities we posses. This process is completely natural for us. However, if we want a computer system to do it, we need to make many steps in order to partly reflect in the software the human ability to observe, learn and make the final decision on the basis of the possessed knowledge. The increasing complexity of information causes a rising demand for systems capable of recognizing and classifying objects presented to them. One of such objects are dried vegetables whose quality evaluation and classification cause many problems. In the thesis the concept of dried vegetables’ image analysis method was presented as well as its application to quick colour and shape evaluation of individual fractions in a tested sample

A comparison of instrumental method and computer image analysis in the quality assessment of particular products

W ostatnim czasie można zauważyć wzrost zainteresowania i stosowania komputerowej analizy obrazów w różnych obszarach badawczych. Jednym z nich jest ocena jakości żywności, której celem jest zastępowanie tradycyjnych metod instrumentalnych. Celem pracy było opracowanie systemu wizyjnego do oceny jakości ziemniaka i porównanie z wynikami uzyskiwanymi metodą instrumentalną. Analizie poddano ziemniaki odmiany Denar. Dla tej odmiany wybrano cechy charakterystyczne, opisujące prawidłową bulwę. Wyniki oceny poszczególnych bulw ziemniaka sformułowano na podstawie porównania prawidłowych cech z cechami konkretnej bulwy. W trakcie przeprowadzonych badań wykonano cyfrowe fotografie ziemniaków, które stanowiły źródło oceny w programie komputerowym utworzonym w ramach badań.An increase in applying computer image analysis in different research areas has recently been observed. The food quality assessments performed in order to replace classical instrumental methods is one of the areas of interest. The objective of this work was to develop a vision system for the assessment of potato quality and to compare the results with the ones obtained from the instrumental method. For this purpose, the Denar variety of potato was examined and analyzed. The characteristic qualities typical for the Denar tuber were chosen. The assessment results were made on the basis of a comparison between the typical qualities of the Denar tuber and those of the particular tuber examined. During the research, digital photos of the potatoes were taken. These photos were the source of assessment in the computer program developed during the study

Neural classification of images showing dried vegetables

Celem pracy badawczej było opracowanie modelu neuronowego do oceny rodzaju suszu marchwiowego i jego klasyfikacji na podstawie cyfrowych fotografii. Analizie i klasyfikacji poddane zostały trzy rodzaje suszu marchwiowego, dla których wybrano cechy charakterystyczne, które umożliwiały klasyfikację ze względu na rodzaj oraz jakość suszu. W wyniku przeprowadzonych badań wygenerowano cztery modele neuronowe typu perceptron wielowarstwowy.The purpose of this research work was to develop a neural model allowing to assess dried carrot type and to classify it on the basis of digital photographs. Three dried carrot types were analysed and classified. Their specific qualities were selected, allowing classification according to dried carrot type and quality. Completed research allowed to generate four neural models of multiplayer perceptron type

An intranet-based database system supporting freight management for a food and farming business

W obecnej sytuacji rynkowej, w sektorze usług przy wysokiej konkurencyjności pomiędzy firmami, zachodzi konieczna potrzeba identyfikacji, kontroli i umiejętnego zarządzania kosztami. Jednym z takich obszarów, gdzie koszty transportu stanowią znaczący udział jest transport żywności. Ponieważ każdy produkt zanim trafi na sklepową półkę musi przebyć długi łańcuch dystrybucyjno-logistyczny w czasie. Na każdym jego etapie muszą być zapewnione ściśle określone warunki. To właśnie mnogość przepisów sanitarno-transportowych i zapewnienie odpowiednich warunków jakościowych sprawia, że sprawne zarządzanie transportem decyduje o przewadze konkurencyjnej danego przedsiębiorstwa w branży. Dlatego też, optymalizacja kosztów transportu w tym obszarze działalności może przyczynić się do zwiększenia sukcesu ekonomicznego danego przedsięwzięcia.Considering the high level of competitiveness of the current market situation in the service sector, it is important to identify, control and manage costs. Transport costs represent a considerable part of food costs. Before you see a product on store shelves, you have to take into account that the logistics and distribution processes take a great deal of time and the right quality conditions must be satisfied, since there are many sanitary and transport rules involved. Efficient transport management increases the competitiveness of a business, and therefore, optimization of transport costs in this area may allow a business to achieve greater economic success

Neural computer system "RENZIAR 1.0" in the process of classification of wheat grains

Ważnym etapem oceny jakościowej magazynowanych zbóż jest określenie ewentualnych ubytków struktury fizycznej ziarniaków, wynikających z ich stanu chorobowego. Motywem niniejszej pracy było dokonanie klasyfikacji zdjęć rentgenowskich ziaren pszenicy w celu identyfikacji negatywnych efektów żerowania potencjalnych szkodników. Efektem utylitarnym prowadzonych badań było wytworzenie oraz weryfikacja i walidacja komputerowego systemu informatycznego "RENZIAR 1.0", wspomagającego proces wstępnej analizy zdjęć rentgenowskich, dokonywanej w celu ekstrakcji cech charakteryzujących znamiona chorobowe ziarniaków. Pozyskanie tych informacji jest niezbędne w procesie tworzenia modeli neuronowych służących do identyfikacji oraz klasyfikacji wybranych ziaren zbóż, w kontekście ich uszkodzeń spowodowanych chorobą. System ten został wytworzony w środowisku programistycznym Microsoft Visual Studio 2008, wykorzystującym Framework .NET 3,5. System informatyczny "RENZIAR 1.0 "posiada przyjazny użytkownikowi interfejs, który w istotny sposób ułatwia pracę potencjalnemu użytkownikowi.Neural analysis pictures are used in many fields of science and utilitarian areas by increasing number of followers. Artificial neural networks work best in cases where one cannot use structural knowledge, be they math formulas. There is an increasing load of data that requires processing. Therefore a need for development of intelligent computers to compile such data has appeared. The very aim of this paper is to classify X-rays of wheat grains in order to create new computer applications. The aforementioned computer applications are applied in theprocess of analysis and classification ofX-rays ofwheat grains. This system has been developed and devised in Microsoft Visual Studio 2008 with NET 3.5 Framework. The inter-face has been set in the RENZIAR 1.0 Program, which is very specific, but not complicated, and therefore should not cause anyproblems to its users

The use of data mining tools in the study of the structure of crops and livestock production in Poland in the European Union background

W artykule zaprezentowano wyniki badań z zastosowaniem narzędzi eksploracji danych w zakresie usytuowania Polski na mapie krajów UE-27 pod względem wielkości upraw oraz pogłowia zwierząt gospodarskich. Zastosowano w tym celu dwie różne metody: analizę składowych głównych oraz grupowanie aglomeracyjne. Uzyskane w obu przypadkach wyniki badań są niemal identyczne i wśród 27 krajów wskazują na wyraźnie homogeniczne państwa: Polska, Francja, Niemcy, Włochy, Hiszpania, Wielka Brytania oraz Rumunia, a w przypadku grupowania aglomeracyjnego także Holandia. Pozostałe kraje stanowiły liczną, odrębną grupę. Badania przeprowadzono w pakiecie Statistica v.10.The article presents the results of using data mining tools in the field of Polish location on a map of the EU-27 in terms of crops and livestock population. For this purpose two different methods were used: principal component analysis and agglomerative clustering. Obtained in both cases results are almost identical, and among the 27 countries indicate clearly homogeneous countries: Poland, France, Germany, Italy, Spain, the UK and Romania, in the case of the agglomeration group also Netherlands. Other countries accounted for a large, separate group. The study was conducted in the package Statistica v. 10