1. My ideal summer day was reading on the porch.
나의 이상적인 여름날은 현관 포치에서 독서하는 것이었다.
2. Science can improve lives in ways that are elegant in design and moving in practice.
과학은 디자인 면에서 우아한 방식으로, 실제로 움직이는 방식으로 삶을 개선할 수 있다.
3. There are three great themes in science in the twentieth century : the atom, the computer, and the gene.
20세기 과학에는 원자, 컴퓨터, 유전자라는 세 가지 큰 주제가 있다.
4. I had learned that science is a rewarding, active process of discovery, not the passive absorption of what others had discovered.
과학은 다른 사람들이 발견한 것을 수동적으로 흡수하는 것이 아니라 보람있는 능동적인 발견의 과정이라는 것을 나는 배웠다.
5. I begin with the premise that behavior is an incredibly important element in medicine.
People's habits, their willingness to quit smoking, their willingness to take steps to avoid transmission of HIV, are all behavioral questions.
행동이 의학에서 엄청나게 중요한 요소라는 전제하에서 나는 시작한다.
습관, 담배를 끊으려는 의지, HIV(인간 면역결핍 바이러스, human immunodeficiency virus) 전염을 피하기 위한 조치를 취하려는 사람들의 의지는 모두 행동과 관련된 물음이다.
6. Tobacco, UV rays, viruses, heredity, and age are the main causes of cancer.
담배, 자외선, 바이러스, 유전(遺傳), 그리고 나이가 암의 주요 원인이다.
7. In general, all cancers have been traditionally characterized by the way they appear under the microscope and the organs in which they arise.
일반적으로 모든 암은 전통적으로 암세포가 현미경에 나타나는 방식과 암이 발생하는 장기(臟器)들에 의해 특징지어져 왔다.
8. Cancer is a collection of many diseases with common principles, and each disease will have to be understood and more effectively controlled on its own terms.
암은 공통의 원리를 가진 많은 질병들의 집합체이고, 각각의 질병은 그 자체로 더 효과적으로 컨트롤되고 이해되어야 할 것이다.
9. Every cancer looks different. Every cancer has similarities to other cancers.
And were trying to milk those differences and similarities to do a better job of predicting how things are going to work out and making new drugs.
모든 암은 다르게 보이지만, 다른 암과 유사하다.
그리고 그 차이점과 유사점을 짜내서 일이 어떻게 될지 예측하고 신약을 만드는 일을 더 잘 하려고 노력했다.
10. From some dilatory reading in the early 1960s, I knew enough about viruses and their association with tumors in animals to understand that they might provide a relatively simple entry into a problem as complex as cancer.
1960년대 초의 늑장 판독을 통해, 나는 바이러스와 동물의 종양과의 연관성에 대해 충분히 알고 있었는데, 그것들이 암과 같은 복잡한 문제에 대해 비교적 간단하게 설명해 줄 수 있다는 것을 이해했다.
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※ Harold Eliot Varmus(1939년생, https://en.wikipedia.org/wiki/Harold_E._Varmus ) ; 미국의 바이러스학자(an American Nobel Prize-winning scientist)이다.
1989년에 발암성 레트로바이러스에 관한 연구로 존 마이클 비숍(John Michael Bishop)과 함께 노벨 생리의학상(Nobel Prize in Physiology or Medicine)을 수상했다.
제14대 미국 국립 보건원(National Institutes of Health) 원장으로 1993년부터 1999년까지 역임했다.
그는 오랜 기간 발암성 레트로바이러스(retrovirus)와 암에 관한 연구를 해 오면서 암의 발생 기원이 세포 내의 종양 유전자(腫瘍 遺傳子, retroviral oncogenes)에 있다는 것을 밝혀 이후 암을 이해하고 치료적으로 접근하는데 큰 공헌을 하였다.
캘리포니아 대학에서 그가 한 거의 대부분의 연구는 Michael Bishop과 함께 진행되었다.
바머스와 비숍의 가장 큰 발견은 암을 유발하는 바이러스인 라우스 육종 바이러스(Rous Sarcoma Virus)의 유전자 c-src와 v-src의 발견이다.
이 연구는 다른 수많은 암 유발 바이러스 유전자와 암을 유발하는 돌연변이 부위를 밝히는데 큰 도움이 되었으며, 암 연구에 있어 새로운 시각을 제시하는 전환점이 되었다.
바머스와 비숍은 40년이 넘는 긴 세월 동안 협동하여 수많은 암 관련 연구를 했다.
레트로바이러스의 DNA 합성과 그것의 숙주세포 염색체로의 도입 과정을 연구하고, Wnt-1 암 유발 유전자를 발견했으며 B형 간염 바이러스의 복제과정을 연구했다.
또 레트로바이러스 단백질 합성 과정 중의 리보좀(ribosome) 프레임시프팅(frameshifting) 기전을 밝혔고, 인간 폐암세포의 표면 성장인자 수용체의 돌연변이를 연구했으며, 레트로바이러스의 세포 수용체를 분리해내기도 했다.
☞ Chung Woon-gap profile
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🧂 JCI's Conversations with Giants in Medicine: Harold E. Varmus, MD
https://www.youtube.com/watch?v=MuNxHuvWP84
💖 Carry on - Olivia Holt
https://www.youtube.com/watch?v=ZysBzkqYA68
※ Quotes & sayings from Nobel Prize in Physiology or Medicine winners(노벨 생리의학상 수상자들의 명언)
-. Alexander Fleming(알렉산더 플레밍)
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-. Gerty Cori(거티 코리)
https://cw2588.blogspot.com/2022/11/gerty-cori-sayings-quotes-wikipedia-nee.html
-. Ivan Pavlov(이반 파블로브)
https://cw2588.blogspot.com/2022/11/ivan-pavlov-sayings-quotes-wikipedia.html
-. Konrad Lorenz(콘라트 로렌츠)
https://cw2588.blogspot.com/2022/11/konrad-lorenz-sayings-quotes-wikipedia.html
-. Otto Loewi(오토 뢰비)
https://cw2588.blogspot.com/2024/09/nobel-prize-in-physiology-or-medicine.html
-. Rosalyn Sussman Yalow(로절린 서스먼 얠로)
https://cw2588.blogspot.com/2022/11/rosalyn-sussman-yalow-sayings-quotes.html
☞1. 가나다순 대한민국 본관별 성씨(姓氏) 현황
https://blog.naver.com/starlive33/223593683613
☞2. 한국(우리나라) 전체 성씨 본관별 인구 순위
https://blog.naver.com/starlive33/223593727020
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