Complex of Chemical-technological and Sanitary-hygienic Quality Indicators of the New Pastry Products of Special Nutrition

The complex of chemical-technological and sanitary-hygienic quality indicators of new pastry products of special nutrition was studied. The original recipes of meat pastries for special nutrition, enriched with biologically active components at the expanse of vitaminized blended vegetable oils (VBVO) and protein-fatty emulsions (PFE) on their base, were elaborated. There were elaborated four recipes of pastries of chicken and Turkey with PFE, included in recipes in the amount 15…20 % and with vitaminized blended vegetable oils of two-component and three-component composition in the amount 10 %. Pastry samples, prepared according to SSTC 4432:2005 were used as a control.VBVO composition and fat-soluble vitamins content in them was determined by the gasochromatographic method.Molecular-genetic methods were used for the accelerated diagnostics of pastries safety by agents of food intoxications– Clostridium perfringens and Bacillus cereus, number of mesophyl aerobic and facultative-anaerobic microorganisms (NMAFAnM), classic ones – colon bacillus group bacteria (CBGB), sulphite reductive clostridia, Staphylococcus aureus, L.monocytogenes, Salmonella. The storage term of products was prolonged in 2 times (48 against 24 hours) according to SSTC). The expedience of their introduction in production was proved

Somatic status of adolescent girls with gynecological disorders born with low and excessive weight

In modern conditions, health problems (somatic, reproductive, mental) of adolescent girls occupy a special place in the health care system, as a reserve in reducing maternal and infant mortality, maintaining the fertility of the expectant mother. The aim. To study the frequency and character of extragenital diseases of adolescent girls with gynecological pathology, born with low and excessive body weight. Materials and methods. The project design is a population-based prospective cohort study. To achieve the goal and the implementation of the tasks, a prospective examination of girls and adolescent girls born with deficiency or excess body weight was carried out. The sample size was 77 people. Additionally, statistical processing was carried out using the Excell software. Results. Thus, the study of somatic health indicates its deterioration in the groups of girls born with polar values ​​of body weight. In groups 1 and 3, infectious diseases were identified, which can serve as a starting point in the development of reproductive system disorders. In girls of group 1, mumps prevailed (20.0%), which could cause damage to the follicular apparatus, while in group 3, girls were more likely to have influenza (25.8%), the virus of which has a damaging effect not only on the structure of the ovaries, but also on endometrium. Conclusions. Comparative analysis of the structure of somatic morbidity made it possible to identify the most significant pathology characteristic of each of the groups. Girls born with a large body weight have an increased risk of endocrine pathology. In girls born with low body weight, somatic diseases associated with manifestations of diseases of the musculoskeletal system prevail. This dictates the need to single out girls born with polar values ​​of body weight in the risk group for the development of somatic pathology and requires complex therapeutic and prophylactic measures

REINFORCED CONCRETE AND STONE STRUCTURES

Книга висвітлює особливості методів розрахунку, конструювання і експериментального дослідження залізобетонних та кам’яних конструкцій, особливості методів розрахунку конструкцій при будівництві аеропортів. Наукова монографія може бути корисною для науково-педагогічних працівників і інженерів, докторантів, аспірантів і студентів технічних вузів, які будуть навчатися за спеціальністю 192 «Будівництво та цивільна інженерія» та всім, хто цікавиться проектуванням і будівництвом аеропортів. Більш детальна бібліографічна інформація щодо книги знаходиться у Німецькій Національній Бібліотеці ФРН у містах Берлін, Лейпциг та Франкфурт на Майні

Prognostic factors of intracranial purulent-septic complications of combat-related gunshot penetrating skull and brain wounds.

Purpose – to ana­lyze the structure of intracranial purulent-septic complications (IPSC), determine the factors influencing development of purulent-septic complications in patients with combat-related gunshot penetrating skull and brain wounds (CRPSBW), determine the effect of intracranial PSC on patients’ outcomes. A prospective analysis of results of exa­mination and treatment of 121 patients was performed. All patients had gunshot penetrating skull and brain wounds sustained in combat conditions during a local armed conflict in the Eastern Ukraine. Evaluation of treatment outcome included analysis of mortality in 1 month (survived/died) and dichotomous Glasgow Outcome Scale (GOS) score in 12 months (favorable/unfavorable outcome). 121 wounded men aged 18 to 56 (average, 34.1±9.1) were included in the study. Intracranial purulent-septic complications (IPSC) were diagnosed in 14 (11.6%) gunshot CRPSBW patients. The following prognostic factors had statistically significantly correlation with the risk of intracranial purulent-septic complications development: wound liquorrhea on admission (p = 0.043), intraventricular hemorrhage (p = 0.007), bone fragments left in the wound (p = 0.0152), and  duration of inflow-outflow wound drainage for more than 3 days (p= 0.0123). Intracranial PSC patients had mortality rate of 50%, and only 14.3% of those patients had a favorable outcome according to GOS score in one year. Presence of intracranial PSC had statistically significant association with mortality rate (p=0.0091) and GOS score in one year (p=0.0001)

Mapping the Interactions between a RUN Domain from DENND5/Rab6IP1 and Sorting Nexin 1

Eukaryotic cells have developed a diverse repertoire of Rab GTPases to regulate vesicle trafficking pathways. Together with their effector proteins, Rabs mediate various aspects of vesicle formation, tethering, docking and fusion, but details of the biological roles elicited by effectors are largely unknown. Human Rab6 is involved in the trafficking of vesicles at the level of Golgi via interactions with numerous effector proteins. We have previously determined the crystal structure of Rab6 in complex with DENND5, alternatively called Rab6IP1, which comprises two RUN domains (RUN1 and RUN2) separated by a PLAT domain. The structure of Rab6/RUN1-PLAT (Rab6/R1P) revealed the molecular basis for Golgi recruitment of DENND5 via the RUN1 domain, but the functional role of the RUN2 domain has not been well characterized. Here we show that a soluble DENND5 construct encompassing the RUN2 domain binds to the N-terminal region of sorting nexin 1 by surface plasmon resonance analyses

A Conserved Role for SNX9-Family Members in the Regulation of Phagosome Maturation during Engulfment of Apoptotic Cells

Clearance of apoptotic cells is of key importance during development, tissue homeostasis and wound healing in multi-cellular animals. Genetic studies in the nematode Caenorhabditis elegans have identified a set of genes involved in the early steps of cell clearance, in particular the recognition and internalization of apoptotic cells. A pathway that orchestrates the maturation of phagosomes containing ingested apoptotic cells in the worm has recently been described. However, many steps in this pathway remain elusive. Here we show that the C. elegans SNX9-family member LST-4 (lateral signaling target) and its closest mammalian orthologue SNX33 play an evolutionary conserved role during apoptotic cell corpse clearance. In lst-4 deficient worms, internalized apoptotic cells accumulated within non-acidified, DYN-1-positive but RAB-5-negative phagosomes. Genetically, we show that LST-4 functions at the same step as DYN-1 during corpse removal, upstream of the GTPase RAB-5. We further show that mammalian SNX33 rescue C. elegans lst-4 mutants and that overexpression of truncated SNX33 fragments interfered with phagosome maturation in a mammalian cell system. Taken together, our genetic and cell biological analyses suggest that LST-4 is recruited through a combined activity of DYN-1 and VPS-34 to the early phagosome membrane, where it cooperates with DYN-1 to promote recruitment/retention of RAB-5 on the early phagosomal membrane during cell corpse clearance. The functional conservation between LST-4 and SNX33 indicate that these early steps of apoptotic phagosome maturation are likely conserved through evolution

Идентификация многорежимной модели авиационных двигателей вертолетов в полетных режимах с применением модифицированного градиентного алгоритма обучения радиально-базисных нейронных сетей

Владов, С. І. Ідентифікація багаторежимної моделі авіаційних двигунів вертольотів у польотних режимах з використанням модифікованого градієнтного алгоритму навчання радіально-базисних нейронних мереж / Владов С. І., Дєрябіна І. О., Гусарова О. В., Пилипенко Л. М., Пономаренко А. В. // Вісник Херсонського національного технічного університету. - 2021. - № 4 (79). - С. 52-63. - DOI: https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2021.4.6.Розглянуто розв’язання прикладної задачі ідентифікації авіаційних газотурбінних двигунів вертольотів у польотних режимах за допомогою їх багаторежимних моделей з використанням класичного методу – методу найменших квадратів і нейромережевого методу – шляхом побудови нейронної мережі відповідно до вихідних даних. Використовано такі методи: методи теорії ймовірностей і математичної статистики, методи нейроінформатики, методи теорії інформаційних систем та обробки даних. Для досягнення поставленої мети та зменшення помилки ідентифікації багаторежимної моделі авіаційного газотурбінного двигуна у роботі запропоновано використання нейронної мережі радіально-базисних функцій з модифікованим градієнтним алгоритмом навчання, що полягає у динамічній зміні структури нейронної мережі у процесі навчання, а для виключення ситуацій, коли параметри елементів стають близькими один до одного, введено коефіцієнт взаємного припинення елементів. При розв’язанні прикладної задачі ідентифікації авіаційних газотурбінних двигунів вертольотів показано, що похибка ідентифікації багаторежимної моделі авіаційних газотурбінних вертольотів (на прикладі авіаційного двигуна ТВ3-117) за допомогою персептрона при обчисленні окремих параметрів двигуна не перевищила 0,63 %; для нейронної мережі радіально-базисних функцій – 0,74 %, для нейронної мереж радіально-базисних функцій з модифікованим градієнтним алгоритмом навчання – 0,47 %, у той час як для класичного методу (методу найменших квадратів) вона складає близько 1 % у розглянутому діапазоні зміни режимів роботи двигуна. Порівняльний аналіз нейромережевих і класичного методів ідентифікації в умовах дії шумів показує, що нейромережеві методи більш робастні до зовнішніх збурень: для рівня шуму σ = 0,025 похибка ідентифікації параметрів авіаційного двигуна ТВ3-117 при використанні персептрона зростає з 0,63 до 0,84 %; для нейронної мережі радіально-базисних функцій – з 0,74 до 0,86 %; для нейронної мережі радіально-базисних функцій з модифікованим градієнтним алгоритмом навчання – з 0,47 до 0,65 %, а для методу найменших квадратів – з 0,99 до 2,14 %.This work is devoted to solving the applied problem of identification helicopters aircraft gas turbine engines in flight modes using their multi-mode models using the classical method – least squares method and the neural network method – by constructing a neural network in accordance with the initial data. The following methods are used: methods of probability theory and mathematical statistics, methods of neuroinformatics, methods of information systems theory and data processing. To achieve this goal and reduce the identification error of aircraft gas turbine engine multi-mode model, the use of radial-basis functions neural network with a modified gradient training algorithm is proposed, which consists in dynamically changing the structure of the neural network in the learning process, and to exclude situations when the parameters of the elements are close to each other. to a friend, the coefficient of mutual intersection of elements is introduced. When solving the applied problem of identification helicopters aircraft gas turbine engines, it was shown that the error in identifying a multi-mode model of helicopters aircraft gas turbine (using the example of the TV3-117 aircraft engine) using a perceptron when calculating individual engine parameters did not exceed 0.63 %; for radial-basis functions neural network – 0.74 %, for radial-basis functions neural network with a modified gradient learning algorithm – 0.47 %, while for the classical method (least squares method) it is about 1% in the considered the range of change of engine operating modes. Comparative analysis of neural network and classical identification methods under noise action shows that neural network methods are more robust to external disturbances: for a noise level σ = 0.025, the error in identifying parameters of an aircraft engine TV3-117 when using a perceptron increases from 0.63 to 0.84%; for radial-basis functions neural network – from 0.74 to 0.86 %; for radial basis functions neural network with a modified gradient learning algorithm – from 0.47 to 0.65 %, and for the least squares method – from 0.99 to 2.14 %.Рассмотрено решение прикладной задачи идентификации авиационных газотурбинных двигателей вертолетов в полетных режимах с помощью их многорежимных моделей с использованием классического метода – метода наименьших квадратов и нейросетевого метода – путем построения нейронной сети в соответствии с исходными данными. Использованы следующие методы: методы теории вероятностей и математической статистики, методы нейроинформатики, методы теории информационных систем и обработки данных. Для достижения поставленной цели и уменьшения ошибки идентификации многорежимной модели авиационного газотурбинного двигателя в работе предложено использование нейронной сети радиально-базисных функций с модифицированным градиентным алгоритмом обучения, заключающийся в динамическом изменении структуры нейронной сети в процессе обучения, а для исключения ситуаций, когда параметры элементов близки друг к другу, введен коэффициент взаимного пересечения элементов. При решении прикладной задачи идентификации авиационных газотурбинных двигателей вертолетов показано, что погрешность идентификации многорежимной модели авиационных газотурбинных вертолетов (на примере авиационного двигателя ТВ3- 117) с помощью персептрона при вычислении отдельных параметров двигателя не превысила 0,63 %; для нейронной сети радиально-базисных функций – 0,74 %, для нейронной сети радиально-базисных функций с модифицированным градиентным алгоритмом обучения – 0,47 %, в то время как для классического метода (метода наименьших квадратов) она составляет около 1 % в рассматриваемом диапазоне смены режимов работы двигателя. Сравнительный анализ нейросетевых и классических методов идентификации в условиях действия шумов показывает, что нейросетевые методы более робастны к внешним возмущениям: для уровня шума σ = 0,025 погрешность идентификации параметров авиационного двигателя ТВ3-117 при использовании персептрона возрастает с 0,63 до 0,84 %; для нейронной сети радиально-базисных функций – с 0,74 до 0,86 %; для нейронной сети радиально-базисных функций с модифицированным градиентным алгоритмом обучения – с 0,47 до 0,65 %, а для метода наименьших квадратов – с 0,99 до 2,14 %

Контроль и диагностика технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117 путем анализа тренда его параметров

Владов, С. І. Контроль і діагностика технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 шляхом аналізу тренду його параметрів / С. І. Владов, Л. М. Пилипенко, Н. В. Тутова, І. О. Дєрябіна, А. А. Яніцький // Вісник Херсонського національного технічного університету. - 2021. - № 1(76). - С. 87-98. - DOI: https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2021.1.11.Розроблено метод контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 в польотних режимах шляхом аналізу тренду його параметрів з використанням нейромережевих технологій. Вирішено завдання розробки методики визначення оптимальної структури нейронної мережі, яка полягає у визначенні архітектури нейронної мережі, виборі оптимального алгоритму пошуку ваг нейронів і навчання нейронної мережі, аналізу ефективності різних алгоритмів навчання нейронної мережі, визначення структури нейронної мережі щодо знаходження мінімальної помилки навчання нейронної мережі залежно від кількості нейронів у прихованому шарі, а також в аналізі ефективності отриманих результатів.The subject matter of the article is TV3-117 aircraft engine and methods for monitoring and diagnosing its technical state. The goal of the work is development of a method of control and diagnostics of TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes by the analysis of a trend of its parameters using neural network technologies. The article solves the problem of developing a methodology for determining the optimal structure of a neural network, which consists in determining the neural network architecture, choosing an optimal algorithm for finding the weights of neurons and training a neural network, analyzing the effectiveness of various training algorithms for a neural network, determining the structure of a neural network to find the minimum error in training a neural network depending on the number of neurons in the hidden layer, as well as in the analysis of the effectiveness of the results. The following methods are used: methods of probability theory and mathematical statistics, methods of neuroinformatics, methods of information systems theory and data processing. The results of numerical modeling indicate the possibility of solving the problems of control and diagnosing of TV3-117 aircraft engine technical state, allowing, along with the classical criteria for identifying the trend of parameters, to apply qualitatively new neural network criteria that expand and supplement the classical criteria that increase the reliability in control and diagnosing the technical state and decision-making stages. The results obtained indicate the possible implementation of the neural network model of the TV3-117 aircraft engine into the on-board system for control and diagnosing its state condition in flight modes.Разработан метод контроля и диагностики технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117 в полетных режимах путем анализа тренда его параметров с использованием нейросетевых технологий. Решена задача разработки методики определения оптимальной структуры нейронной сети, которая состоит в определении архитектуры нейронной сети, выборе оптимального алгоритма поиска весов нейронов и обучения нейронной сети, анализа эффективности различных алгоритмов обучения нейронной сети, определение структуры нейронной сети по нахождению минимальной ошибки обучения нейронной сети в зависимости от количества нейронов в скрытом слое, а также в анализе эффективности полученных результатов. Результаты численного моделирования свидетельствуют о возможности решения задач контроля и диагностики технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117, позволяющие наряду с классическими критериями выявления тренда параметров применять качественно новые нейросетевые критерии, которые расширяют и дополняют классические критерии, повышающие достоверность при контроле и диагностике технического состояния и на этапах принятия решений. Полученные результаты свидетельствуют о возможном внедрении нейросетевой модели авиационного двигателя ТВ3-117 в бортовую систему контроля и диагностики его технического состояния в полетных режима

Active-site structure, binding and redox activity of the heme–thiolate enzyme CYP2D6 immobilized on coated Ag electrodes: a surface-enhanced resonance Raman scattering study

Surface-enhance resonance Raman scattering spectra of the heme–thiolate enzyme cytochrome P450 2D6 (CYP2D6) adsorbed on Ag electrodes coated with 11-mercaptoundecanoic acid (MUA) were obtained in various experimental conditions. An analysis of these spectra, and a comparison between them and the RR spectra of CYP2D6 in solution, indicated that the enzyme’s active site retained its nature of six-coordinated low-spin heme upon immobilization. Moreover, the spectral changes detected in the presence of dextromethorphan (a CYP2D6 substrate) and imidazole (an exogenous heme axial ligand) indicated that the immobilized enzyme also preserved its ability to reversibly bind a substrate and form a heme–imidazole complex. The reversibility of these processes could be easily verified by flowing alternately solutions of the various compounds and the buffer through a home-built spectroelectrochemical flow cell which contained a sample of immobilized protein, without the need to disassemble the cell between consecutive spectral data acquisitions. Despite immobilized CYP2D6 being effectively reduced by a sodium dithionite solution, electrochemical reduction via the Ag electrode was not able to completely reduce the enzyme, and led to its extensive inactivation. This behavior indicated that although the enzyme’s ability to exchange electrons is not altered by immobilization per se, MUA-coated electrodes are not suited to perform direct electrochemistry of CYP2D6