Latest developments in data analysis tools for disruption prediction and for the exploration of multimachine operational spaces.

In the last years significant efforts have been devoted to the development of advanced data analysis tools to both predict the occurrence of disruptions and to investigate the operational spaces of devices, with the long term goal of advancing the understanding of the physics of these events and to prepare for ITER. On JET the latest generation of the disruption predictor called APODIS has been deployed in the real time network during the last campaigns with the new metallic wall. Even if it was trained only with discharges with the carbon wall, it has reached very good performance, with both missed alarms and false alarms in the order of a few percent (and strategies to improve the performance have already been identified). Since for the optimisation of the mitigation measures, predicting also the type of disruption is considered to be also very important, a new clustering method, based on the geodesic distance on a probabilistic manifold, has been developed. This technique allows automatic classification of an incoming disruption with a success rate of better than 85%. Various other manifold learning tools, particularly Principal Component Analysis and Self Organised Maps, are also producing very interesting results in the comparative analysis of JET and ASDEX Upgrade (AUG) operational spaces, on the route to developing predictors capable of extrapolating from one device to another.

Simplified longitudinal seismic analysis of buried tunnels

In this paper an analytical static approach to analyse buried tunnels under seismic surface waves (Rayleigh and Love waves), propagating parallel to the tunnels axis, is provided. In the proposed method, the tunnel is considered as a beam on elastic foundation by using a Winkler model to represent the subgrade reaction and the soil-structure interaction. The seismic load is imposed by giving at the base of the soil springs a determined configuration corresponding to the free-field motion. From the solution of the differential governing equations of the problem, results are obtained in form of relative displacements between points of tunnel, and therefore the seismic bending moments and shearing forces, acting on the tunnel cross section, can be computed.

Explaining light vehicle demand evolution in interurban toll roads: a dynamic panel data analysis in Spain

Tolls have increasingly become a common mechanism to fund road projects in recent decades. Therefore, improving knowledge of demand behavior constitutes a key aspect for stakeholders dealing with the management of toll roads. However, the literature concerning demand elasticity estimates for interurban toll roads is still limited due to their relatively scarce number in the international context. Furthermore, existing research has left some aspects to be investigated, among others, the choice of GDP as the most common socioeconomic variable to explain traffic growth over time. This paper intends to determine the variables that better explain the evolution of light vehicle demand in toll roads throughout the years. To that end, we establish a dynamic panel data methodology aimed at identifying the key socioeconomic variables explaining changes in light vehicle demand over time. The results show that, despite some usefulness, GDP does not constitute the most appropriate explanatory variable, while other parameters such as employment or GDP per capita lead to more stable and consistent results. The methodology is applied to Spanish toll roads for the 1990?2011 period, which constitutes a very interesting case on variations in toll road use, as road demand has experienced a significant decrease since the beginning of the economic crisis in 2008.

POSDATA: Personal and Social Data Analysis

Contents: - Center for Open Middleware - POSDATA project - User modeling - Some early results - @posdata service

A study of data analysis techniques. Application to personal data analysis in the context of social networks

En los últimos años la sociedad está experimentando una serie de cambios. Uno de estos cambios es la datificación (“datafication” en inglés). Este término puede ser definido como la transformación sistemática de aspectos de la vida cotidiana de las personas en datos procesados por ordenadores. Cada día, a cada minuto y a cada segundo, cada vez que alguien emplea un dispositivo digital,hay datos siendo guardados en algún lugar. Se puede tratar del contenido de un correo electrónico pero también puede ser el número de pasos que esa persona ha caminado o su historial médico. El simple almacenamiento de datos no proporciona un valor añadido por si solo. Para extraer conocimiento de los datos, y por tanto darles un valor, se requiere del análisis de datos. La ciencia de los datos junto con el análisis de datos se está volviendo cada vez más popular. Hoy en día, se pueden encontrar millones de web APIs estadísticas; estas APIs ofrecen la posibilidad de analizar tendencias o sentimientos presentes en las redes sociales o en internet en general. Una de las redes sociales más populares, Twitter, es pública. Cada mensaje, o tweet, publicado puede ser visto por cualquier persona en el mundo, siempre y cuando posea una conexión a internet. Esto hace de Twitter un medio interesante a la hora de analizar hábitos sociales o perfiles de consumo. Es en este contexto en que se engloba este proyecto. Este trabajo, combinando el análisis estadístico de datos y el análisis de contenido, trata de extraer conocimiento de tweets públicos de Twitter. En particular tratará de establecer si el género es un factor influyente en las relaciones entre usuarios de Twitter. Para ello, se analizará una base de datos que contiene casi 2.000 tweets. En primer lugar se determinará el género de los usuarios mediante web APIs. En segundo lugar se empleará el contraste de hipótesis para saber si el género influye en los usuarios a la hora de relacionarse con otros usuarios. Finalmente se construirá un modelo estadístico para predecir el comportamiento de los usuarios de Twitter en relación a su género.

La coordinación motriz en la Adolescencia y su relación con el IMC, hábitos de práctica y motivación en E.F: Estudio transversal y longitudinal

En las últimas décadas, ha aumentado el interés de la investigación sobre el desarrollo de la coordinación motriz en la adolescencia por ser una etapa sensible, crítica y crucial para la adquisición de hábitos y conductas saludables de vida. Estos estudios han mostrado que la adquisición de unos niveles óptimos de coordinación y competencia motriz van a ser determinantes para el bienestar del adolescente y van a estar relacionados e influidos por otras dimensiones del desarrollo de la persona. Recientes investigaciones han sacado a la luz datos alarmantes sobre el aumento de problemas de coordinación motriz en la población infantil y adolescente (Cantell, Smyth y Ahonen, 1994; Gómez, 2004; Ruiz, Graupera, Gutiérrez y Miyahara, 2003; Sudgen y Chambers, 2005) donde abrocharse los botones de una camisa o correr de forma armónica puede ser todo un mundo lleno de dificultades y consecuencias sobre otras dimensiones del desarrollo (Ramón-Otero y Ruiz, 2015). Estos problemas han sido tratados por investigadores como una “dificultad oculta” (Gómez, Ruiz y Mata, 2006), cuya manifestación está presente en las actividades de la vida cotidiana, en contextos deportivos, en juegos y/o en la clase de Educación Física (Ruiz, 2004). La preocupación por estas dificultades se ha extendido a nivel internacional, creando todo un campo de investigación que estudia el diagnóstico de éstos problemas, conocido bajo las siglas DCD (Developmental Coordination Disorder). El presente estudio se centra en la etapa adolescente, periodo de transición entre la etapa infantil y adulta, caracterizada por numerosos cambios biológicos, cognitivos y socioemocionales (Santrock, 2005), que van a determinar la adaptación con el entorno (Gallahue, Ozmun y Goodway, 2011; Gómez, Ruiz, y Mata, 2006). El propósito principal del estudio es analizar el desarrollo de la coordinación motriz en la etapa adolescente investigando las diferencias de género y de edad en relación con variables psicosociales, los hábitos de práctica y las variables antropométricas. El diseño de la investigación se estructura en dos estudios. El primero de ellos, de carácter transversal, analizó una muestra representativa de 1.966 adolescentes de 1º a 4º de la ESO. El segundo, de naturaleza longitudinal, utilizó un grupo de 89 adolescentes del estudio transversal los cuales fueron estudiados durante 4 años, desde los 12 a los 15 años. Los mismos instrumentos fueron utilizados en ambos estudios: el Test Sportcomp para la evaluación de la coordinación motriz, el test AMPET4 para valorar la motivación de logro para el aprendizaje en Educación Física, el inventario HBSC para conocer los hábitos saludables sobre la práctica de actividad física y, por ultimo, se utilizó un estadiómetro para obtener el peso y la altura y así calcular el índice de masa corporal (IMC). La toma de datos del Estudio Transversal se realizó en 2 cursos académicos (2011/12 - 2012/13), en la cual se requirieron 3 sesiones coincidiendo con la clase de Educación Física. En la primera sesión, se evaluó la coordinación motriz. En la segunda se aplicaron los cuestionarios (AMPET4 y HBSC) y, en la última sesión se midió el peso y la altura en un espacio reservado al estadiómetro. El análisis de datos fue descriptivo y diferencial de cada una de las variables estudiadas: motoras, psicosociales, de hábitos de práctica de actividad física y antropométricas. Asimismo, se llevaron a cabo pruebas de análisis univariante y multivariante, calculando el valor-p y las pruebas de efecto. Respecto al Estudio Longitudinal, la toma de datos se llevó cabo durante 4 años desde el 2011 al 2014. La evaluación de la coordinación motriz se realizó en cada uno de los 4 años. Sin embargo, los 2 cuestionarios y las medidas antropométricas fueron evaluadas en el primer y cuarto año. Los análisis de datos fueron descriptivos y comparativos entre las variables analizadas. En el caso de la coordinación motriz, se realizaron las pruebas de medidas repetidas y, en el caso de las demás variables analizadas, se realizaron Prueba T para muestras relacionadas. Los resultados globales mostraron que el índice motor en el Estudio Transversal fue progresivo en el conjunto de chicos. Sin embargo, en las chicas, el rendimiento se estabiliza a partir de los 13 años. En el caso del Estudio Longitudinal, este índice se estabiliza en los 3 primeros años y a la edad de los 14, es cuando comienzan a acusarse las diferencias de género. En el caso de los hombres el rendimiento mejora y, por el contrario, en las mujeres empeora. En el Estudio Transversal, el análisis de varianza mostraron diferencias en función de la edad [F(7, 1958) = 220.70, p < .001; η2 = .101], del género [F(7, 1958) = 29.76, p < .001; η2 = .044], así como en la interacción entre ambos [F(7, 1958)= 11.90, p < .001; η2 = .018]. Únicamente aparecieron diferencias significativas con la edad en todos los grupos de hombres, excepto entre 14 y 15 años. En el Longitudinal, los contrastes multivariados mostraron que no hubo diferencias sgnificativas en el tiempo [F(3,85) = .05, p = .987, η2= .002] mostrando un nivel de coordinación estable a lo largo de los años, aunque existieron diferencias entre chicos y chicas [F(3,85) = 4.64 p = .005] con un tamaño de efecto destacable (η2 = .141). En cuanto a la motivación de logro para prender en Educación Física, en ambos estudios, los chicos fueron los que obtuvieron puntuaciones más elevadas en todas las dimensiones positivas del test (compromiso de aprendizaje, competencia autopercibida y comparada). Sin embargo, en la dimensión negativa del test, la referida a la ansiedad y al agobio ante el fracaso, fueron las chicas las que puntuaron más alto. En el Estudio Transversal, los resultados mostraron diferencias significativas en todas las dimensiones del AMPET4 en función del nivel de coordinación motriz: compromiso con el aprendizaje [F(2, 1644) = 8.66, p < .001; η2 = .010], competencia autopercibida [F(2, 1644) = 50.94, p < .001; η2 = .048], competencia comparada [F(2, 1644) = 41.56, p < .001, η2 = .020] y ansiedad [F(2, 1644) = 16.67, p < .001, η2 = .058]. En este sentido, los grupos de mejor nivel de coordinación motriz, fueron los que mayor puntuación obtuvieron en las dimensiones positivas y los que menor, en la negativa. En el Estudio Longitudinal, también se encontraron diferencias entre el primer y cuarto año de estudio en todas las dimensiones, excepto en competencia motriz autopercibida. Estas diferencias se tradujeron en una disminución en las 3 variables significativas del primer al cuarto año. Respecto al inventario HBSC, en el Estudio Longitudinal, la prueba T mostró únicamente la existencia de diferencias significativas entre el primer y cuarto año en 2 de los 11 ítems: percepción de la forma física (p = .006) y percepción de la salud (p = .047), los cuales disminuyeron en el intervalo de tiempo del estudio. En el Transversal, las diferencias se observaron en función del género (p < .001) y de la edad (p < .001). Asimismo, se mostraron diferencias significativas en todos los ítems respecto al nivel de coordinación motriz, excepto en 2 de ellos: frecuencia tiempo libre con los amigos fuera del colegio (p = .580) y facilidad para hacer amigos en el centro escolar (p = .098). Por último, en las variables antropométricas, los resultados del Estudio Transversal y Longitudinal coinciden tanto en la estatura como en el peso, apuntando, que en ambos estudios, se produce un aumento progresivo tanto en chicos como en chicas a medida que se avanza en edad. Concretamente en el Transversal, estas diferencias en la edad se encuentran en todos los grupos en ambos géneros, excepto en el conjunto de chicas entre los 14 y los 15 años. Asimismo, ambos estudios coincidieron en que tanto las ganancias en cm y kg, como las puntuaciones medias, fueron mayores en los chicos que en las chicas. Respecto al IMC, los 2 estudios coincidieron en que la evolución es paralela, y tal y como apuntan los resultados del Transversal, no se encontraron diferencias ni en la edad (p = 792) ni en el género (p = 284). No obstante, el Longitudinal apuntó únicamente diferencias significativas entre el primer y cuarto año en el conjunto de los hombres [t(41) = -4.01, p < .001]. Finalmente, y en relación con los niveles de coordinación motriz, hubo diferencias significativas en relación con el IMC (p = .012), mostrando como el grupo de peso normal coincide con puntuaciones óptimas de coordinación motriz. A modo de conclusiones, el presente estudio revela cómo la adquisición de un nivel de coordinación óptimo va a ser fundamental para el desarrollo psicosocial, para el desarrollo de hábitos saludables de práctica y para mantener un IMC dentro de la normalidad para el género y la edad. De esta manera, el desarrollo de la coordinación motriz será un aspecto fundamental para lograr un estado de bienestar físico y mental, y unos hábitos favorables para la práctica de actividad física. ABSTRACT In the past couple of decades, adolescence stage in motor coordination gained significant interest in research especially due to its sensitive and critical importance to achieving a healthy life style. These studies observed how to acquire optimum levels of coordination and motor competence, which proved crucial to the quality of the adolescent stage in addition to being influenced by other dimensions of development for each individual. Recent research shed light to an alarming set of data, which showed increased motor coordination problems in children and adolescents (Cantell, Smyth & Ahonen, 1994; Gómez, 2004; Ruiz, Graupera, Gutierrez & Miyahara, 2003; Sugden & Chambers, 2005). For instance, even to the extent that buttoning a shirt or running in a harmonic form can lead to a whole set of consequences and difficulties on the development stage. Researchers have addressed such problems in various studies such as “dificultad oculta” (Gomez, Ruiz & Mata, 2006), which literally translates as “hidden trouble”. The studies are evidently present in the activities of daily life, sporting contexts, games and/or Physical Education (Ruiz, 2004). Concern about these difficulties spread internationally, creating a whole framework research studying the diagnosis of these problems, known under the acronym DCD (Developmental Coordination Disorder). The study focuses on the adolescent stage, transition period between childhood and adulthood characterized by numerous biological, cognitive and socio-emotional changes (Santrock, 2005), which interestingly determines an individual´s adaptation to the environment (Gallahue, Ozmun & Goodway, 2011; Gomez, Ruiz & Mata, 2006). The main purpose of the study is to analyse the development of motor coordination in the adolescent stage investigating gender differences and age in relation to psychological variables, physical activity habits and anthropometric variables. The research design is structured in two studies. The first (transversal nature), analyses a representative sample of 1,966 adolescents from 1st to 4th of Secondary Education School. The second (longitudinal nature) used a group of 89 teenagers from cross-sectional study, which were studied for four years, from 12 to 15 years. The same instruments were used in both studies, namely; “Sportcomp Test” used to evaluate of motor coordination; “AMPET4 Test” which assesses the motivational achievement of learning Physical Education; “HBSC Inventory” to find out the healthy habits gained from physical activities; And finally a “stadiometer” was used to obtain the weight and height and thus calculate the body mass index (BMI). The data collection of the cross-sectional Study was conducted in two academic years (2011/12 - 2012/13), in which 3 sessions coinciding with the Physical Education level are required. In the first session, motor coordination was evaluated; questionnaires were applied in the second session (AMPET4 and HBSC); and in the last session the weight and height were measured in a reserved space for the “stadiometer”. Notably, data analysis was descriptive and differential in each of the variable studies: motor, psychological, practical and anthropometric habits of physical activity. Thus the tests were conducted in a univariate and multivariate analysis, calculating the p-value and effect tests. Regarding the Longitudinal Study, data collection was carried out during four years from 2011 to 2014 inclusively. The assessment of motor coordination was performed on each of the four years, however, the 2 questionnaires and anthropometric measures were evaluated in the first and fourth year. Data analyses were also descriptive and comparative among the variables that were put to the test. In the case of motor coordination tests, they were done on repeated measures, whilst, in the case of other variables analysed, they were accomplished through T Tests under comparable samples. The overall results showed that the engine Motor Index in Study 1 was progressive in all male gender studies, however in the females the performance remained constant after reaching 13 years of age. For the Longitudinal Study, this index is stabilized in the first 3 years and at the age of 14 is when the gender differences take place. In the case of males, the performance improves, however, in females worsens. The cross-sectional Study, analysis of variance showed differences in terms of age [F(7, 1958) = 220.70, p < .001; η2 = .101], gender [F(7, 1958) = 29.76, p <.001; η2 = .044], as well as their interaction [F(7, 1958) = 11.90, p <.001; η2 = .018]. They only show significant differences in respect to age in the male set sample, in all groups except between 14 and 15 years old. In the Longitudinal, the multivariate contrasts showed no significant differences in time [F(3,85) = 0.05, p = 0.987, η2 = 0.002] showing a stable level of coordination over the years, but if there were differences between both genders [F(3,85) = 4.64, p = .005] it took place with a noteworthy effect size (η2 = .141). In regards, to the Motivational Achievement for learning Physical Education, in both studies the male sample administered obtained higher scores on all the positive dimensions of the test (commitment to learning, self-assessed competence, and comparable competence). However, on the negative assessment side, namely, anxiety and fear of failure, the female sample scored higher than the male one. In Study 1, the multivariate analysis showed significant differences between the psychosocial dimensions and levels of motor coordination with moderate to significant effect [Lambada de Wilks = .931, F(8, 3282) = 14.99; p = <0.001; η2 = .035]. By the same token, the groups with the best level of motor coordination were the highest scoring ones in the positive dimensions, whilst the lower performing ones, performed better in the negative dimension. In the longitudinal study, there is also differences were also found between the first and fourth years of study in all dimensions, except in self-perceived motor competition. These differences resulted in a significant decrease in the 3 variables from first to fourth year. Regarding, the “HBSC Inventory”, the T test in the longitudinal study showed uniquely the existence of significant differences between the first and fourth year in 2 of the 11 items: perception of physical fitness (p = .006) and perceived health (p = 047), which diminished in the interval time of the study. In the Cross-sectional study, the se differences were also observed in gender (p < .001) and age (p < .001). Similarly, they showed significant differences in all items in respect to the motor coordination level, except in 2 of them; frequency of free time with friends outside of school (p = .580) and the ease to make friends at the educational centre (p = 098). And last but not least, the anthropometric variables, both the results of the Transversal and Longitudinal Study matched both height and weight, pointing out that in both studies a gradual increase in both genders, as they grow older. Notably in the Cross-sectional, these differences in age are found in all groups in both genders, except for the set of girls between 14 and 15 years. Thus both studies concluded that both gains in cm and kg and the mean scores were higher amongst males compared to females. Regarding BMI, the 2 studies concluded that the evolution is parallel, and as pointed cross-sectional study there isn’t differences found in age (p = 792) or in gender (p = 284). However, the Longitudinal study uniquely shows significant difference between the first and fourth year for male set sample [t (41) = -4.01, p < .001]. Finally, in relation to levels of motor coordination, there were significant differences in relation to BMI (p = .012), showing how the “normal weight group” matches the optimal scores of motor coordination. In conclusion, this study reveals how the acquisition of an optimal level of coordination is vital for psychological development, to develop and practice healthy habits, and to maintain a BMI within the normal range for age and gender. Therefore, the development of motor coordination is fundamental to achieving a state of physical and mental wellbeing, and preferable habits to pursuing physical activity.

Generating Automated News to Explain the Meaning of Sensor Data

An important competence of human data analysts is to interpret and explain the meaning of the results of data analysis to end-users. However, existing automatic solutions for intelligent data analysis provide limited help to interpret and communicate information to non-expert users. In this paper we present a general approach to generating explanatory descriptions about the meaning of quantitative sensor data. We propose a type of web application: a virtual newspaper with automatically generated news stories that describe the meaning of sensor data. This solution integrates a variety of techniques from intelligent data analysis into a web-based multimedia presentation system. We validated our approach in a real world problem and demonstrate its generality using data sets from several domains. Our experience shows that this solution can facilitate the use of sensor data by general users and, therefore, can increase the utility of sensor network infrastructures.

An Empirical Analysis of the Spanish Gas Price Structure

We can say without hesitation that in energy markets a throughout data analysis is crucial when designing sophisticated models that are able to capture most of the critical market drivers. In this study we will attempt to investigate into Spanish natural gas prices structure to improve understanding of the role they play in the determination of electricity prices and decide in the future about price modelling aspects. To further understand the potential for modelling, this study will focus on the nature and characteristics of the different gas price data available. The fact that the existing gas market in Spain does not incorporate enough liquidity of trade makes it even more critical to analyze in detail available gas price data information that in the end will provide relevant information to understand how electricity prices are affected by natural gas markets. In this sense representative Spanish gas prices are typically difficult to explore given the fact that there is not a transparent gas market yet and all the gas imported in the country is negotiated and purchased by private companies at confidential terms.

Methods for the analysis of multi-scale cell dynamics from fluorescence microscopy images

La embriogénesis es el proceso mediante el cual una célula se convierte en un ser un vivo. A lo largo de diferentes etapas de desarrollo, la población de células va proliferando a la vez que el embrión va tomando forma y se configura. Esto es posible gracias a la acción de varios procesos genéticos, bioquímicos y mecánicos que interaccionan y se regulan entre ellos formando un sistema complejo que se organiza a diferentes escalas espaciales y temporales. Este proceso ocurre de manera robusta y reproducible, pero también con cierta variabilidad que permite la diversidad de individuos de una misma especie. La aparición de la microscopía de fluorescencia, posible gracias a proteínas fluorescentes que pueden ser adheridas a las cadenas de expresión de las células, y los avances en la física óptica de los microscopios han permitido observar este proceso de embriogénesis in-vivo y generar secuencias de imágenes tridimensionales de alta resolución espacio-temporal. Estas imágenes permiten el estudio de los procesos de desarrollo embrionario con técnicas de análisis de imagen y de datos, reconstruyendo dichos procesos para crear la representación de un embrión digital. Una de las más actuales problemáticas en este campo es entender los procesos mecánicos, de manera aislada y en interacción con otros factores como la expresión genética, para que el embrión se desarrolle. Debido a la complejidad de estos procesos, estos problemas se afrontan mediante diferentes técnicas y escalas específicas donde, a través de experimentos, pueden hacerse y confrontarse hipótesis, obteniendo conclusiones sobre el funcionamiento de los mecanismos estudiados. Esta tesis doctoral se ha enfocado sobre esta problemática intentando mejorar las metodologías del estado del arte y con un objetivo específico: estudiar patrones de deformación que emergen del movimiento organizado de las células durante diferentes estados del desarrollo del embrión, de manera global o en tejidos concretos. Estudios se han centrado en la mecánica en relación con procesos de señalización o interacciones a nivel celular o de tejido. En este trabajo, se propone un esquema para generalizar el estudio del movimiento y las interacciones mecánicas que se desprenden del mismo a diferentes escalas espaciales y temporales. Esto permitiría no sólo estudios locales, si no estudios sistemáticos de las escalas de interacción mecánica dentro de un embrión. Por tanto, el esquema propuesto obvia las causas de generación de movimiento (fuerzas) y se centra en la cuantificación de la cinemática (deformación y esfuerzos) a partir de imágenes de forma no invasiva. Hoy en día las dificultades experimentales y metodológicas y la complejidad de los sistemas biológicos impiden una descripción mecánica completa de manera sistemática. Sin embargo, patrones de deformación muestran el resultado de diferentes factores mecánicos en interacción con otros elementos dando lugar a una organización mecánica, necesaria para el desarrollo, que puede ser cuantificado a partir de la metodología propuesta en esta tesis. La metodología asume un medio continuo descrito de forma Lagrangiana (en función de las trayectorias de puntos materiales que se mueven en el sistema en lugar de puntos espaciales) de la dinámica del movimiento, estimado a partir de las imágenes mediante métodos de seguimiento de células o de técnicas de registro de imagen. Gracias a este esquema es posible describir la deformación instantánea y acumulada respecto a un estado inicial para cualquier dominio del embrión. La aplicación de esta metodología a imágenes 3D + t del pez zebra sirvió para desvelar estructuras mecánicas que tienden a estabilizarse a lo largo del tiempo en dicho embrión, y que se organizan a una escala semejante al del mapa de diferenciación celular y con indicios de correlación con patrones de expresión genética. También se aplicó la metodología al estudio del tejido amnioserosa de la Drosophila (mosca de la fruta) durante el cierre dorsal, obteniendo indicios de un acoplamiento entre escalas subcelulares, celulares y supracelulares, que genera patrones complejos en respuesta a la fuerza generada por los esqueletos de acto-myosina. En definitiva, esta tesis doctoral propone una estrategia novedosa de análisis de la dinámica celular multi-escala que permite cuantificar patrones de manera inmediata y que además ofrece una representación que reconstruye la evolución de los procesos como los ven las células, en lugar de como son observados desde el microscopio. Esta metodología por tanto permite nuevas formas de análisis y comparación de embriones y tejidos durante la embriogénesis a partir de imágenes in-vivo. ABSTRACT The embryogenesis is the process from which a single cell turns into a living organism. Through several stages of development, the cell population proliferates at the same time the embryo shapes and the organs develop gaining their functionality. This is possible through genetic, biochemical and mechanical factors that are involved in a complex interaction of processes organized in different levels and in different spatio-temporal scales. The embryogenesis, through this complexity, develops in a robust and reproducible way, but allowing variability that makes possible the diversity of living specimens. The advances in physics of microscopes and the appearance of fluorescent proteins that can be attached to expression chains, reporting about structural and functional elements of the cell, have enabled for the in-vivo observation of embryogenesis. The imaging process results in sequences of high spatio-temporal resolution 3D+time data of the embryogenesis as a digital representation of the embryos that can be further analyzed, provided new image processing and data analysis techniques are developed. One of the most relevant and challenging lines of research in the field is the quantification of the mechanical factors and processes involved in the shaping process of the embryo and their interactions with other embryogenesis factors such as genetics. Due to the complexity of the processes, studies have focused on specific problems and scales controlled in the experiments, posing and testing hypothesis to gain new biological insight. However, methodologies are often difficult to be exported to study other biological phenomena or specimens. This PhD Thesis is framed within this paradigm of research and tries to propose a systematic methodology to quantify the emergent deformation patterns from the motion estimated in in-vivo images of embryogenesis. Thanks to this strategy it would be possible to quantify not only local mechanisms, but to discover and characterize the scales of mechanical organization within the embryo. The framework focuses on the quantification of the motion kinematics (deformation and strains), neglecting the causes of the motion (forces), from images in a non-invasive way. Experimental and methodological challenges hamper the quantification of exerted forces and the mechanical properties of tissues. However, a descriptive framework of deformation patterns provides valuable insight about the organization and scales of the mechanical interactions, along the embryo development. Such a characterization would help to improve mechanical models and progressively understand the complexity of embryogenesis. This framework relies on a Lagrangian representation of the cell dynamics system based on the trajectories of points moving along the deformation. This approach of analysis enables the reconstruction of the mechanical patterning as experienced by the cells and tissues. Thus, we can build temporal profiles of deformation along stages of development, comprising both the instantaneous events and the cumulative deformation history. The application of this framework to 3D + time data of zebrafish embryogenesis allowed us to discover mechanical profiles that stabilized through time forming structures that organize in a scale comparable to the map of cell differentiation (fate map), and also suggesting correlation with genetic patterns. The framework was also applied to the analysis of the amnioserosa tissue in the drosophila’s dorsal closure, revealing that the oscillatory contraction triggered by the acto-myosin network organized complexly coupling different scales: local force generation foci, cellular morphology control mechanisms and tissue geometrical constraints. In summary, this PhD Thesis proposes a theoretical framework for the analysis of multi-scale cell dynamics that enables to quantify automatically mechanical patterns and also offers a new representation of the embryo dynamics as experienced by cells instead of how the microscope captures instantaneously the processes. Therefore, this framework enables for new strategies of quantitative analysis and comparison between embryos and tissues during embryogenesis from in-vivo images.

Nuevos Esquemas de Visualizaciones para Mejorar la Comprensibilidad de Modelos de Data Mining

La gran cantidad de datos que se registran diariamente en los sistemas de base de datos de las organizaciones ha generado la necesidad de analizarla. Sin embargo, se enfrentan a la complejidad de procesar enormes volúmenes de datos a través de métodos tradicionales de análisis. Además, dentro de un contexto globalizado y competitivo las organizaciones se mantienen en la búsqueda constante de mejorar sus procesos, para lo cual requieren herramientas que les permitan tomar mejores decisiones. Esto implica estar mejor informado y conocer su historia digital para describir sus procesos y poder anticipar (predecir) eventos no previstos. Estos nuevos requerimientos de análisis de datos ha motivado el desarrollo creciente de proyectos de minería de datos. El proceso de minería de datos busca obtener desde un conjunto masivo de datos, modelos que permitan describir los datos o predecir nuevas instancias en el conjunto. Implica etapas de: preparación de los datos, procesamiento parcial o totalmente automatizado para identificar modelos en los datos, para luego obtener como salida patrones, relaciones o reglas. Esta salida debe significar un nuevo conocimiento para la organización, útil y comprensible para los usuarios finales, y que pueda ser integrado a los procesos para apoyar la toma de decisiones. Sin embargo, la mayor dificultad es justamente lograr que el analista de datos, que interviene en todo este proceso, pueda identificar modelos lo cual es una tarea compleja y muchas veces requiere de la experiencia, no sólo del analista de datos, sino que también del experto en el dominio del problema. Una forma de apoyar el análisis de datos, modelos y patrones es a través de su representación visual, utilizando las capacidades de percepción visual del ser humano, la cual puede detectar patrones con mayor facilidad. Bajo este enfoque, la visualización ha sido utilizada en minería datos, mayormente en el análisis descriptivo de los datos (entrada) y en la presentación de los patrones (salida), dejando limitado este paradigma para el análisis de modelos. El presente documento describe el desarrollo de la Tesis Doctoral denominada “Nuevos Esquemas de Visualizaciones para Mejorar la Comprensibilidad de Modelos de Data Mining”. Esta investigación busca aportar con un enfoque de visualización para apoyar la comprensión de modelos minería de datos, para esto propone la metáfora de modelos visualmente aumentados. ABSTRACT The large amount of data to be recorded daily in the systems database of organizations has generated the need to analyze it. However, faced with the complexity of processing huge volumes of data over traditional methods of analysis. Moreover, in a globalized and competitive environment organizations are kept constantly looking to improve their processes, which require tools that allow them to make better decisions. This involves being bettered informed and knows your digital story to describe its processes and to anticipate (predict) unanticipated events. These new requirements of data analysis, has led to the increasing development of data-mining projects. The data-mining process seeks to obtain from a massive data set, models to describe the data or predict new instances in the set. It involves steps of data preparation, partially or fully automated processing to identify patterns in the data, and then get output patterns, relationships or rules. This output must mean new knowledge for the organization, useful and understandable for end users, and can be integrated into the process to support decision-making. However, the biggest challenge is just getting the data analyst involved in this process, which can identify models is complex and often requires experience not only of the data analyst, but also the expert in the problem domain. One way to support the analysis of the data, models and patterns, is through its visual representation, i.e., using the capabilities of human visual perception, which can detect patterns easily in any context. Under this approach, the visualization has been used in data mining, mostly in exploratory data analysis (input) and the presentation of the patterns (output), leaving limited this paradigm for analyzing models. This document describes the development of the doctoral thesis entitled "New Visualizations Schemes to Improve Understandability of Data-Mining Models". This research aims to provide a visualization approach to support understanding of data mining models for this proposed metaphor visually enhanced models.