Intra-annual patterns of tracheid size in the Mediterranean tree Juniperus thurifera as an indicator of seasonal water stress

Because climate can affect xylem cell anatomy, series of intra-annual cell anatomical features have the potential to retrospectively supply seasonal climatic information. In this study, we explored the ability to extract information about water stress conditions from tracheid features of the Mediterranean conifer Juniperus thurifera L. Tracheidograms of four climatic years from two drought-sensitive sites in Spain were compared to evaluate whether it is possible to link intra-annual cell size patterns to seasonal climatic conditions. Results indicated site-specific anatomical adjustment such as smaller and thicker tracheids at the dryer site but also showed a strong climatic imprint on the intra-annual pattern of tracheid size. Site differences in cell size reflected expected structural adjustments against cavitation failures. Differences between intra-annual patterns, however, indicated a response to seasonal changes in water availability whereby cells formed under drought conditions were smaller and thicker, and vice versa. This relationship was more manifest and stable at the dryer site

Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience

Neuronal morphology is a key feature in the study of brain circuits, as it is highly related to information processing and functional identification. Neuronal morphology affects the process of integration of inputs from other neurons and determines the neurons which receive the output of the neurons. Different parts of the neurons can operate semi-independently according to the spatial location of the synaptic connections. As a result, there is considerable interest in the analysis of the microanatomy of nervous cells since it constitutes an excellent tool for better understanding cortical function. However, the morphologies, molecular features and electrophysiological properties of neuronal cells are extremely variable. Except for some special cases, this variability makes it hard to find a set of features that unambiguously define a neuronal type. In addition, there are distinct types of neurons in particular regions of the brain. This morphological variability makes the analysis and modeling of neuronal morphology a challenge. Uncertainty is a key feature in many complex real-world problems. Probability theory provides a framework for modeling and reasoning with uncertainty. Probabilistic graphical models combine statistical theory and graph theory to provide a tool for managing domains with uncertainty. In particular, we focus on Bayesian networks, the most commonly used probabilistic graphical model. In this dissertation, we design new methods for learning Bayesian networks and apply them to the problem of modeling and analyzing morphological data from neurons. The morphology of a neuron can be quantified using a number of measurements, e.g., the length of the dendrites and the axon, the number of bifurcations, the direction of the dendrites and the axon, etc. These measurements can be modeled as discrete or continuous data. The continuous data can be linear (e.g., the length or the width of a dendrite) or directional (e.g., the direction of the axon). These data may follow complex probability distributions and may not fit any known parametric distribution. Modeling this kind of problems using hybrid Bayesian networks with discrete, linear and directional variables poses a number of challenges regarding learning from data, inference, etc. In this dissertation, we propose a method for modeling and simulating basal dendritic trees from pyramidal neurons using Bayesian networks to capture the interactions between the variables in the problem domain. A complete set of variables is measured from the dendrites, and a learning algorithm is applied to find the structure and estimate the parameters of the probability distributions included in the Bayesian networks. Then, a simulation algorithm is used to build the virtual dendrites by sampling values from the Bayesian networks, and a thorough evaluation is performed to show the model’s ability to generate realistic dendrites. In this first approach, the variables are discretized so that discrete Bayesian networks can be learned and simulated. Then, we address the problem of learning hybrid Bayesian networks with different kinds of variables. Mixtures of polynomials have been proposed as a way of representing probability densities in hybrid Bayesian networks. We present a method for learning mixtures of polynomials approximations of one-dimensional, multidimensional and conditional probability densities from data. The method is based on basis spline interpolation, where a density is approximated as a linear combination of basis splines. The proposed algorithms are evaluated using artificial datasets. We also use the proposed methods as a non-parametric density estimation technique in Bayesian network classifiers. Next, we address the problem of including directional data in Bayesian networks. These data have some special properties that rule out the use of classical statistics. Therefore, different distributions and statistics, such as the univariate von Mises and the multivariate von Mises–Fisher distributions, should be used to deal with this kind of information. In particular, we extend the naive Bayes classifier to the case where the conditional probability distributions of the predictive variables given the class follow either of these distributions. We consider the simple scenario, where only directional predictive variables are used, and the hybrid case, where discrete, Gaussian and directional distributions are mixed. The classifier decision functions and their decision surfaces are studied at length. Artificial examples are used to illustrate the behavior of the classifiers. The proposed classifiers are empirically evaluated over real datasets. We also study the problem of interneuron classification. An extensive group of experts is asked to classify a set of neurons according to their most prominent anatomical features. A web application is developed to retrieve the experts’ classifications. We compute agreement measures to analyze the consensus between the experts when classifying the neurons. Using Bayesian networks and clustering algorithms on the resulting data, we investigate the suitability of the anatomical terms and neuron types commonly used in the literature. Additionally, we apply supervised learning approaches to automatically classify interneurons using the values of their morphological measurements. Then, a methodology for building a model which captures the opinions of all the experts is presented. First, one Bayesian network is learned for each expert, and we propose an algorithm for clustering Bayesian networks corresponding to experts with similar behaviors. Then, a Bayesian network which represents the opinions of each group of experts is induced. Finally, a consensus Bayesian multinet which models the opinions of the whole group of experts is built. A thorough analysis of the consensus model identifies different behaviors between the experts when classifying the interneurons in the experiment. A set of characterizing morphological traits for the neuronal types can be defined by performing inference in the Bayesian multinet. These findings are used to validate the model and to gain some insights into neuron morphology. Finally, we study a classification problem where the true class label of the training instances is not known. Instead, a set of class labels is available for each instance. This is inspired by the neuron classification problem, where a group of experts is asked to individually provide a class label for each instance. We propose a novel approach for learning Bayesian networks using count vectors which represent the number of experts who selected each class label for each instance. These Bayesian networks are evaluated using artificial datasets from supervised learning problems. Resumen La morfología neuronal es una característica clave en el estudio de los circuitos cerebrales, ya que está altamente relacionada con el procesado de información y con los roles funcionales. La morfología neuronal afecta al proceso de integración de las señales de entrada y determina las neuronas que reciben las salidas de otras neuronas. Las diferentes partes de la neurona pueden operar de forma semi-independiente de acuerdo a la localización espacial de las conexiones sinápticas. Por tanto, existe un interés considerable en el análisis de la microanatomía de las células nerviosas, ya que constituye una excelente herramienta para comprender mejor el funcionamiento de la corteza cerebral. Sin embargo, las propiedades morfológicas, moleculares y electrofisiológicas de las células neuronales son extremadamente variables. Excepto en algunos casos especiales, esta variabilidad morfológica dificulta la definición de un conjunto de características que distingan claramente un tipo neuronal. Además, existen diferentes tipos de neuronas en regiones particulares del cerebro. La variabilidad neuronal hace que el análisis y el modelado de la morfología neuronal sean un importante reto científico. La incertidumbre es una propiedad clave en muchos problemas reales. La teoría de la probabilidad proporciona un marco para modelar y razonar bajo incertidumbre. Los modelos gráficos probabilísticos combinan la teoría estadística y la teoría de grafos con el objetivo de proporcionar una herramienta con la que trabajar bajo incertidumbre. En particular, nos centraremos en las redes bayesianas, el modelo más utilizado dentro de los modelos gráficos probabilísticos. En esta tesis hemos diseñado nuevos métodos para aprender redes bayesianas, inspirados por y aplicados al problema del modelado y análisis de datos morfológicos de neuronas. La morfología de una neurona puede ser cuantificada usando una serie de medidas, por ejemplo, la longitud de las dendritas y el axón, el número de bifurcaciones, la dirección de las dendritas y el axón, etc. Estas medidas pueden ser modeladas como datos continuos o discretos. A su vez, los datos continuos pueden ser lineales (por ejemplo, la longitud o la anchura de una dendrita) o direccionales (por ejemplo, la dirección del axón). Estos datos pueden llegar a seguir distribuciones de probabilidad muy complejas y pueden no ajustarse a ninguna distribución paramétrica conocida. El modelado de este tipo de problemas con redes bayesianas híbridas incluyendo variables discretas, lineales y direccionales presenta una serie de retos en relación al aprendizaje a partir de datos, la inferencia, etc. En esta tesis se propone un método para modelar y simular árboles dendríticos basales de neuronas piramidales usando redes bayesianas para capturar las interacciones entre las variables del problema. Para ello, se mide un amplio conjunto de variables de las dendritas y se aplica un algoritmo de aprendizaje con el que se aprende la estructura y se estiman los parámetros de las distribuciones de probabilidad que constituyen las redes bayesianas. Después, se usa un algoritmo de simulación para construir dendritas virtuales mediante el muestreo de valores de las redes bayesianas. Finalmente, se lleva a cabo una profunda evaluaci ón para verificar la capacidad del modelo a la hora de generar dendritas realistas. En esta primera aproximación, las variables fueron discretizadas para poder aprender y muestrear las redes bayesianas. A continuación, se aborda el problema del aprendizaje de redes bayesianas con diferentes tipos de variables. Las mixturas de polinomios constituyen un método para representar densidades de probabilidad en redes bayesianas híbridas. Presentamos un método para aprender aproximaciones de densidades unidimensionales, multidimensionales y condicionales a partir de datos utilizando mixturas de polinomios. El método se basa en interpolación con splines, que aproxima una densidad como una combinación lineal de splines. Los algoritmos propuestos se evalúan utilizando bases de datos artificiales. Además, las mixturas de polinomios son utilizadas como un método no paramétrico de estimación de densidades para clasificadores basados en redes bayesianas. Después, se estudia el problema de incluir información direccional en redes bayesianas. Este tipo de datos presenta una serie de características especiales que impiden el uso de las técnicas estadísticas clásicas. Por ello, para manejar este tipo de información se deben usar estadísticos y distribuciones de probabilidad específicos, como la distribución univariante von Mises y la distribución multivariante von Mises–Fisher. En concreto, en esta tesis extendemos el clasificador naive Bayes al caso en el que las distribuciones de probabilidad condicionada de las variables predictoras dada la clase siguen alguna de estas distribuciones. Se estudia el caso base, en el que sólo se utilizan variables direccionales, y el caso híbrido, en el que variables discretas, lineales y direccionales aparecen mezcladas. También se estudian los clasificadores desde un punto de vista teórico, derivando sus funciones de decisión y las superficies de decisión asociadas. El comportamiento de los clasificadores se ilustra utilizando bases de datos artificiales. Además, los clasificadores son evaluados empíricamente utilizando bases de datos reales. También se estudia el problema de la clasificación de interneuronas. Desarrollamos una aplicación web que permite a un grupo de expertos clasificar un conjunto de neuronas de acuerdo a sus características morfológicas más destacadas. Se utilizan medidas de concordancia para analizar el consenso entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Se investiga la idoneidad de los términos anatómicos y de los tipos neuronales utilizados frecuentemente en la literatura a través del análisis de redes bayesianas y la aplicación de algoritmos de clustering. Además, se aplican técnicas de aprendizaje supervisado con el objetivo de clasificar de forma automática las interneuronas a partir de sus valores morfológicos. A continuación, se presenta una metodología para construir un modelo que captura las opiniones de todos los expertos. Primero, se genera una red bayesiana para cada experto y se propone un algoritmo para agrupar las redes bayesianas que se corresponden con expertos con comportamientos similares. Después, se induce una red bayesiana que modela la opinión de cada grupo de expertos. Por último, se construye una multired bayesiana que modela las opiniones del conjunto completo de expertos. El análisis del modelo consensuado permite identificar diferentes comportamientos entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Además, permite extraer un conjunto de características morfológicas relevantes para cada uno de los tipos neuronales mediante inferencia con la multired bayesiana. Estos descubrimientos se utilizan para validar el modelo y constituyen información relevante acerca de la morfología neuronal. Por último, se estudia un problema de clasificación en el que la etiqueta de clase de los datos de entrenamiento es incierta. En cambio, disponemos de un conjunto de etiquetas para cada instancia. Este problema está inspirado en el problema de la clasificación de neuronas, en el que un grupo de expertos proporciona una etiqueta de clase para cada instancia de manera individual. Se propone un método para aprender redes bayesianas utilizando vectores de cuentas, que representan el número de expertos que seleccionan cada etiqueta de clase para cada instancia. Estas redes bayesianas se evalúan utilizando bases de datos artificiales de problemas de aprendizaje supervisado.

Anatomía comparada de la madera de Cupressaceae y su correspondencia con los estudios de filogenia

La familia Cupressaceae incluye un total de 133 especies agrupadas en 30 géneros, 17 de los cuales son monospecíficos. Esta familia se encuentra representada en todos los continentes salvo en la Antártida. Sus especies se distribuyen en distintas regiones climáticas, y en altitudes que varían desde el nivel del mar hasta los 5.000 m. La falta de descripción anatómica de muchos de los géneros y especies de Cupressaceae es notable, así como la contradicción que aparece entre distintas investigaciones sobre las características anatómicas de la madera descritas para cada especie. Este estudio describe la anatomía de la madera de Cupressaceae y analiza las características que podrían representar sinapomorfías de los clados delimitados en los estudios filogenéticos. Siguiendo los métodos tradicionales de preparación y descripción de la madera a nivel microscópico, se ha estudiado la madera de 113 especies de los 30 géneros de Cupressaceae. Para ello se han empleado muestras de madera de origen trazable, procedentes de colecciones de madera de distintas instituciones internacionales. Se ha empleado una robusta filogenia molecular para la reconstrucción de los caracteres ancestrales. La anatomía de la madera de los 30 géneros de Cupressaceae, pone de manifiesto la gran homogeneidad de la familia, caracterizada por la presencia de traqueidas axiales sin engrosamientos helicoidales, parénquima radial con paredes horizontales lisas, punteaduras del campo de cruce de tipo cupresoide y la carencia de canales resiníferos fisiológicos. Además, todos presentan parénquima axial (salvo Neocallitropsis, Thuja y Xanthocyparis), punteaduras radiales areoladas con toro definido (salvo Thuja y Thujopsis), siendo habitual la presencia de punteaduras areoladas en las paredes tangenciales de la madera tardía, y verrugosidades en la cara interna de las traqueidas (salvo Ca. macleayana, Libocedrus, Papuacedrus y Neocallitropsis). Los radios leñosos son homogéneos y están compuestos de parénquima radial (con la presencia de traqueidas radiales en algunas especies de Cupressus, Sequoia, Thujopsis y X. nootkatensis) con paredes finales lisas o lisas y noduladas (exclusivamente noduladas en Cal. macrolepis, C. bakeri y en la mayoría de especies de Juniperus), y el rango de altura de los radios leñosos se encuentra entre 5 y 15 células. Se consideran posibles sinapomorfismos de Cupressaceae la presencia de verrugosidades en la cara interna de las traqueidas, la presencia de traqueidas axiales sin engrosamientos helicoidales, la presencia de parénquima axial, la presencia de radios leñosos homogéneos (compuestos únicamente de parénquima radial), la tipología de las paredes horizontales del parénquima radial, las punteaduras del campo de cruce de tipo cupresoide y la ausencia de canales resiníferos fisiológicos, pero lo que realmente diferencia a este grupo de coníferas es la simultaneidad de todos estos caracteres en sus maderas. Como sinapomorfías específicas por clados se proponen: la ausencia de toro definido y muescas en el borde de las punteaduras en Thuja-Thujopsis, la existencia de extensiones de toro en Diselma-Fitzroya-Widdringtonia; la presencia de engrosamientos callitroides en Callitris-Actinostrobus; la presencia de espacios intercelulares y las muescas en el borde de las punteaduras en el clado formado por el género Juniperus y las especies de Cupressus en la región oriental; la presencia de paredes finales del parénquima radial tanto lisas como noduladas en los clados formados por el género Xanthocyparis y las especies de Cupressus en la región occidental y en Fitzroya-Diselma; y por último, la presencia de punteaduras del campo de cruce de tipo taxodioide en los clados taxodioid y sequoioid. ABSTRACT The Cupressaceae family comprises 133 species grouped into 30 genera, 17 of which are monotypic. The family is represented in all continents except Antarctica. Its species are distributed in various climate zones and at altitudes from sea level to 5,000 m. There is a considerable lack of anatomical descriptions for many genera and species of Cupressaceae and much contradiction between studies about the wood anatomical features described for each species. This study describes the wood anatomy of Cupressaceae and analyses the features that could represent synapomorphies of the clades recovered in phylogenetic studies. Following the traditional methods of preparation and description of wood at microscopic level, a study was made of the wood of 113 species of the 30 Cupressaceae genera. The study samples had traceable origins and came from wood collections held at various international institutions. A robust molecular phylogeny was used for ancestral state reconstruction. The wood anatomy of the 30 genera of the Cupressaceae shows the high homogeneity of the family, which is characterised by the presence of axial tracheids without helical thickenings, smooth horizontal walls of ray parenchyma cells, cupressoid cross-field pits, and the absence of physiological resin canals. In addition, they all have axial parenchyma (except Neocallitropsis, Thuja and Xanthocyparis), a warty layer on the inner wall of the tracheids (except Ca. macleayana, Libocedrus, Papuacedrus and Neocallitropsis) and tracheid pitting in radial walls with a well defined torus (except Thuja and Thujopsis); tracheid pitting in the tangential walls of the latewood is common. Rays are homogeneous and are composed of ray parenchyma (with the presence of ray tracheids in some species of Cupressus, Sequoia, Thujopsis and X. nootkatensis), with smooth end walls or both smooth and nodular end walls (exclusively nodular in Cal. macrolepis, C. bakeri and most Juniperus species), and ray height range is 5 to 15 cells. Possible synapomorphies of Cupressaceae are the presence of a warty layer on the inner layer of the tracheids, axial tracheids without helical thickenings, the presence of axial parenchyma, homogeneous rays (composed exclusively of ray parenchyma), the typology of the horizontal walls of ray parenchyma cells, cupressoid cross-field pits and the absence of physiological resin canals, but what truly differentiates this group of softwoods is the co-occurrence of all these features in their wood. The following are proposed as clade-specific synapomorphies: absence of a well-defined torus and presence of pits with notched borders in Thuja-Thujopsis, torus extensions in Diselma-Fitzroya-Widdringtonia; callitroid thickenings in Callitris-Actinostrobus; intercellular spaces and pits with notched borders in the clade formed by the genus Juniperus and the species of Cupressus in the eastern region; smooth and nodular ray parenchyma end walls in the clades formed by the genus Xanthocyparis and the species of Cupressus in the western region and in Fitzroya-Diselma, and taxodioid cross-field pits in the taxodioid and sequoioid clades.