The anatomy of urban social networks and its implications in the searchability problem

The appearance of large geolocated communication datasets has recently increased our understanding of how social networks relate to their physical space. However, many recurrently reported properties, such as the spatial clustering of network communities, have not yet been systematically tested at different scales. In this work we analyze the social network structure of over 25 million phone users from three countries at three different scales: country, provinces and cities. We consistently find that this last urban scenario presents significant differences to common knowledge about social networks. First, the emergence of a giant component in the network seems to be controlled by whether or not the network spans over the entire urban border, almost independently of the population or geographic extension of the city. Second, urban communities are much less geographically clustered than expected. These two findings shed new light on the widely-studied searchability in self-organized networks. By exhaustive simulation of decentralized search strategies we conclude that urban networks are searchable not through geographical proximity as their country-wide counterparts, but through an homophily-driven community structure.

A Description Framework and Event-Driven Architecture for the Semantic Web and Semantic Grid

In this introductory chapter we put in context and give a brief outline of the work that we thoroughly present in the rest of the dissertation. We consider this work divided in two main parts. The first part is the Firenze Framework, a knowledge level description framework rich enough to express the semantics required for describing both semantic Web services and semantic Grid services. We start by defining what the Semantic Grid is and its relation with the Semantic Web; and the possibility of their convergence since both initiatives have become mainly service-oriented. We also introduce the main motivators of the creation of this framework, one is to provide a valid description framework that works at knowledge level; the other to provide a description framework that takes into account the characteristics of Grid services in order to be able to describe them properly. The other part of the dissertation is devoted to Vega, an event-driven architecture that, by means of proposed knowledge level description framework, is able to achieve high scale provisioning of knowledge-intensive services. In this introductory chapter we portrait the anatomy of a generic event-driven architecture, and we briefly enumerate their main characteristics, which are the reason that make them our choice.

Análisis de la actividad neuronal y cerebral mediante técnicas de redes complejas

El cerebro humano es probablemente uno de los sistemas más complejos a los que nos enfrentamos en la actualidad, si bien es también uno de los más fascinantes. Sin embargo, la compresión de cómo el cerebro organiza su actividad para llevar a cabo tareas complejas es un problema plagado de restos y obstáculos. En sus inicios la neuroimagen y la electrofisiología tenían como objetivo la identificación de regiones asociadas a activaciones relacionadas con tareas especificas, o con patrones locales que variaban en el tiempo dada cierta actividad. Sin embargo, actualmente existe un consenso acerca de que la actividad cerebral tiene un carácter temporal multiescala y espacialmente extendido, lo que lleva a considerar el cerebro como una gran red de áreas cerebrales coordinadas, cuyas conexiones funcionales son continuamente creadas y destruidas. Hasta hace poco, el énfasis de los estudios de la actividad cerebral funcional se han centrado en la identidad de los nodos particulares que forman estas redes, y en la caracterización de métricas de conectividad entre ellos: la hipótesis subyacente es que cada nodo, que es una representación mas bien aproximada de una región cerebral dada, ofrece a una única contribución al total de la red. Por tanto, la neuroimagen funcional integra los dos ingredientes básicos de la neuropsicología: la localización de la función cognitiva en módulos cerebrales especializados y el rol de las fibras de conexión en la integración de dichos módulos. Sin embargo, recientemente, la estructura y la función cerebral han empezado a ser investigadas mediante la Ciencia de la Redes, una interpretación mecánico-estadística de una antigua rama de las matemáticas: La teoría de grafos. La Ciencia de las Redes permite dotar a las redes funcionales de una gran cantidad de propiedades cuantitativas (robustez, centralidad, eficiencia, ...), y así enriquecer el conjunto de elementos que describen objetivamente la estructura y la función cerebral a disposición de los neurocientíficos. La conexión entre la Ciencia de las Redes y la Neurociencia ha aportado nuevos puntos de vista en la comprensión de la intrincada anatomía del cerebro, y de cómo las patrones de actividad cerebral se pueden sincronizar para generar las denominadas redes funcionales cerebrales, el principal objeto de estudio de esta Tesis Doctoral. Dentro de este contexto, la complejidad emerge como el puente entre las propiedades topológicas y dinámicas de los sistemas biológicos y, específicamente, en la relación entre la organización y la dinámica de las redes funcionales cerebrales. Esta Tesis Doctoral es, en términos generales, un estudio de cómo la actividad cerebral puede ser entendida como el resultado de una red de un sistema dinámico íntimamente relacionado con los procesos que ocurren en el cerebro. Con este fin, he realizado cinco estudios que tienen en cuenta ambos aspectos de dichas redes funcionales: el topológico y el dinámico. De esta manera, la Tesis está dividida en tres grandes partes: Introducción, Resultados y Discusión. En la primera parte, que comprende los Capítulos 1, 2 y 3, se hace un resumen de los conceptos más importantes de la Ciencia de las Redes relacionados al análisis de imágenes cerebrales. Concretamente, el Capitulo 1 está dedicado a introducir al lector en el mundo de la complejidad, en especial, a la complejidad topológica y dinámica de sistemas acoplados en red. El Capítulo 2 tiene como objetivo desarrollar los fundamentos biológicos, estructurales y funcionales del cerebro, cuando éste es interpretado como una red compleja. En el Capítulo 3, se resumen los objetivos esenciales y tareas que serán desarrolladas a lo largo de la segunda parte de la Tesis. La segunda parte es el núcleo de la Tesis, ya que contiene los resultados obtenidos a lo largo de los últimos cuatro años. Esta parte está dividida en cinco Capítulos, que contienen una versión detallada de las publicaciones llevadas a cabo durante esta Tesis. El Capítulo 4 está relacionado con la topología de las redes funcionales y, específicamente, con la detección y cuantificación de los nodos mas importantes: aquellos denominados “hubs” de la red. En el Capítulo 5 se muestra como las redes funcionales cerebrales pueden ser vistas no como una única red, sino más bien como una red-de-redes donde sus componentes tienen que coexistir en una situación de balance funcional. De esta forma, se investiga cómo los hemisferios cerebrales compiten para adquirir centralidad en la red-de-redes, y cómo esta interacción se mantiene (o no) cuando se introducen fallos deliberadamente en la red funcional. El Capítulo 6 va un paso mas allá al considerar las redes funcionales como sistemas vivos. En este Capítulo se muestra cómo al analizar la evolución de la topología de las redes, en vez de tratarlas como si estas fueran un sistema estático, podemos caracterizar mejor su estructura. Este hecho es especialmente relevante cuando se quiere tratar de encontrar diferencias entre grupos que desempeñan una tarea de memoria, en la que las redes funcionales tienen fuertes fluctuaciones. En el Capítulo 7 defino cómo crear redes parenclíticas a partir de bases de datos de actividad cerebral. Este nuevo tipo de redes, recientemente introducido para estudiar las anormalidades entre grupos de control y grupos anómalos, no ha sido implementado nunca en datos cerebrales y, en este Capítulo explico cómo hacerlo cuando se quiere evaluar la consistencia de la dinámica cerebral. Para concluir esta parte de la Tesis, el Capítulo 8 se centra en la relación entre las propiedades topológicas de los nodos dentro de una red y sus características dinámicas. Como mostraré más adelante, existe una relación entre ellas que revela que la posición de un nodo dentro una red está íntimamente correlacionada con sus propiedades dinámicas. Finalmente, la última parte de esta Tesis Doctoral está compuesta únicamente por el Capítulo 9, el cual contiene las conclusiones y perspectivas futuras que pueden surgir de los trabajos expuestos. En vista de todo lo anterior, espero que esta Tesis aporte una perspectiva complementaria sobre uno de los más extraordinarios sistemas complejos frente a los que nos encontramos: El cerebro humano. ABSTRACT The human brain is probably one of the most complex systems we are facing, thus being a timely and fascinating object of study. Characterizing how the brain organizes its activity to carry out complex tasks is highly non-trivial. While early neuroimaging and electrophysiological studies typically aimed at identifying patches of task-specific activations or local time-varying patterns of activity, there has now been consensus that task-related brain activity has a temporally multiscale, spatially extended character, as networks of coordinated brain areas are continuously formed and destroyed. Up until recently, though, the emphasis of functional brain activity studies has been on the identity of the particular nodes forming these networks, and on the characterization of connectivity metrics between them, the underlying covert hypothesis being that each node, constituting a coarse-grained representation of a given brain region, provides a unique contribution to the whole. Thus, functional neuroimaging initially integrated the two basic ingredients of early neuropsychology: localization of cognitive function into specialized brain modules and the role of connection fibres in the integration of various modules. Lately, brain structure and function have started being investigated using Network Science, a statistical mechanics understanding of an old branch of pure mathematics: graph theory. Network Science allows endowing networks with a great number of quantitative properties, thus vastly enriching the set of objective descriptors of brain structure and function at neuroscientists’ disposal. The link between Network Science and Neuroscience has shed light about how the entangled anatomy of the brain is, and how cortical activations may synchronize to generate the so-called functional brain networks, the principal object under study along this PhD Thesis. Within this context, complexity appears to be the bridge between the topological and dynamical properties of biological systems and, more specifically, the interplay between the organization and dynamics of functional brain networks. This PhD Thesis is, in general terms, a study of how cortical activations can be understood as the output of a network of dynamical systems that are intimately related with the processes occurring in the brain. In order to do that, I performed five studies that encompass both the topological and the dynamical aspects of such functional brain networks. In this way, the Thesis is divided into three major parts: Introduction, Results and Discussion. In the first part, comprising Chapters 1, 2 and 3, I make an overview of the main concepts of Network Science related to the analysis of brain imaging. More specifically, Chapter 1 is devoted to introducing the reader to the world of complexity, specially to the topological and dynamical complexity of networked systems. Chapter 2 aims to develop the biological, topological and functional fundamentals of the brain when it is seen as a complex network. Next, Chapter 3 summarizes the main objectives and tasks that will be developed along the forthcoming Chapters. The second part of the Thesis is, in turn, its core, since it contains the results obtained along these last four years. This part is divided into five Chapters, containing a detailed version of the publications carried out during the Thesis. Chapter 4 is related to the topology of functional networks and, more specifically, to the detection and quantification of the leading nodes of the network: the hubs. In Chapter 5 I will show that functional brain networks can be viewed not as a single network, but as a network-of-networks, where its components have to co-exist in a trade-off situation. In this way, I investigate how the brain hemispheres compete for acquiring the centrality of the network-of-networks and how this interplay is maintained (or not) when failures are introduced in the functional network. Chapter 6 goes one step beyond by considering functional networks as living systems. In this Chapter I show how analyzing the evolution of the network topology instead of treating it as a static system allows to better characterize functional networks. This fact is especially relevant when trying to find differences between groups performing certain memory tasks, where functional networks have strong fluctuations. In Chapter 7 I define how to create parenclitic networks from brain imaging datasets. This new kind of networks, recently introduced to study abnormalities between control and anomalous groups, have not been implemented with brain datasets and I explain in this Chapter how to do it when evaluating the consistency of brain dynamics. To conclude with this part of the Thesis, Chapter 8 is devoted to the interplay between the topological properties of the nodes within a network and their dynamical features. As I will show, there is an interplay between them which reveals that the position of a node in a network is intimately related with its dynamical properties. Finally, the last part of this PhD Thesis is composed only by Chapter 9, which contains the conclusions and future perspectives that may arise from the exposed results. In view of all, I hope that reading this Thesis will give a complementary perspective of one of the most extraordinary complex systems: The human brain.

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.

Advanced morphometric techniques applied to the study of human brain anatomy

El desarrollo de las técnicas de imágenes por resonancia magnética han permitido el estudio y cuantificación, in vivo, de los cambios que ocurren en la morfología cerebral ligados a procesos tales como el neurodesarrollo, el envejecimiento, el aprendizaje o la enfermedad. Un gran número de métodos de morfometría han sido desarrollados con el fin de extraer la información contenida en estas imágenes y traducirla en indicadores de forma o tamaño, tales como el volumen o el grosor cortical; marcadores que son posteriormente empleados para encontrar diferencias estadísticas entre poblaciones de sujetos o realizar correlaciones entre la morfología cerebral y, por ejemplo, la edad o la severidad de determinada enfermedad. A pesar de la amplia variedad de biomarcadores y metodologías de morfometría, muchos estudios sesgan sus hipótesis, y con ello los resultados experimentales, al empleo de un número reducido de biomarcadores o a al uso de una única metodología de procesamiento. Con el presente trabajo se pretende demostrar la importancia del empleo de diversos métodos de morfometría para lograr una mejor caracterización del proceso que se desea estudiar. En el mismo se emplea el análisis de forma para detectar diferencias, tanto globales como locales, en la morfología del tálamo entre pacientes adolescentes con episodios tempranos de psicosis y adolescentes sanos. Los resultados obtenidos demuestran que la diferencia de volumen talámico entre ambas poblaciones de sujetos, previamente descrita en la literatura, se debe a una reducción del volumen de la región anterior-mediodorsal y del núcleo pulvinar del tálamo de los pacientes respecto a los sujetos sanos. Además, se describe el desarrollo de un estudio longitudinal, en sujetos sanos, que emplea simultáneamente distintos biomarcadores para la caracterización y cuantificación de los cambios que ocurren en la morfología de la corteza cerebral durante la adolescencia. A través de este estudio se revela que el proceso de “alisado” que experimenta la corteza cerebral durante la adolescencia es consecuencia de una disminución de la profundidad, ligada a un incremento en el ancho, de los surcos corticales. Finalmente, esta metodología es aplicada, en un diseño transversal, para el estudio de las causas que provocan el decrecimiento tanto del grosor cortical como del índice de girificación en adolescentes con episodios tempranos de psicosis. ABSTRACT The ever evolving sophistication of magnetic resonance image techniques continue to provide new tools to characterize and quantify, in vivo, brain morphologic changes related to neurodevelopment, senescence, learning or disease. The majority of morphometric methods extract shape or size descriptors such as volume, surface area, and cortical thickness from the MRI image. These morphological measurements are commonly entered in statistical analytic approaches for testing between-group differences or for correlations between the morphological measurement and other variables such as age, sex, or disease severity. A wide variety of morphological biomarkers are reported in the literature. Despite this wide range of potentially useful biomarkers and available morphometric methods, the hypotheses and findings of the grand majority of morphological studies are biased because reports assess only one morphometric feature and usually use only one image processing method. Throughout this dissertation biomarkers and image processing strategies are combined to provide innovative and useful morphometric tools for examining brain changes during neurodevelopment. Specifically, a shape analysis technique allowing for a fine-grained assessment of regional thalamic volume in early-onset psychosis patients and healthy comparison subjects is implemented. Results show that disease-related reductions in global thalamic volume, as previously described by other authors, could be particularly driven by a deficit in the anterior-mediodorsal and pulvinar thalamic regions in patients relative to healthy subjects. Furthermore, in healthy adolescents different cortical features are extracted and combined and their interdependency is assessed over time. This study attempts to extend current knowledge of normal brain development, specifically the largely unexplored relationship between changes of distinct cortical morphological measurements during adolescence. This study demonstrates that cortical flattening, present during adolescence, is produced by a combination of age-related increase in sulcal width and decrease in sulcal depth. Finally, this methodology is applied to a cross-sectional study, investigating the mechanisms underlying the decrease in cortical thickness and gyrification observed in psychotic patients with a disease onset during adolescence.