Oral malodour – background and diagnostics

Bad breath or oral malodour can be related to gingival diseases, trimethylaminuria, various inflammation diseases of upper respiratory tract, foreign bodies in nasal cavity etc. Bad breath is usually, in 85 % to 95 % of cases, inflicted by gram negative anaerobic bacteria in tongue coating. These bacteria have a tendency of producing foul-smelling sulphur containing gases called volatile sulphur compounds or VSC. Main cause of bad breath is parodontitis or postnasal drip into posterior part of the tongue. Detecting bad breath is most efficiently done by organoleptic method. By skilled analyser the reason for oral malodour can be determined with great accuracy. For scientific study the most effective method is gas chromatography (GC) with flame photometric detector (FPD). With it almost every component of exhaled air can be detected both quantitative and qualitative. Effective chairside methods include portable sulphur monitors and saliva tests.

De "de" : Estudio histórico-comparativo de los usos y la semántica de la preposición "de" en español

El presente estudio supone un intento de describir y analizar el uso de la preposición "de" sobre la base de un corpus diacrónico, con énfasis en las diferentes relaciones semánticas que establece. Partiendo de un total de más de 16.000 casos de "de" hemos establecido 48 categorías de uso, que corresponden a cuatro tipos de construcción sintáctica, a saber, el uso de "de" como complemento de nombres (CN), verbos (CV), adjetivos (CA) y, finalmente, su uso como núcleo de expresiones adverbiales independientes (CI). El estudio consta de tres partes fundamentales. En la parte I, se introduce la Lingüística Cognitiva, que constituye la base teórica esencial del trabajo. Más exactamente, se introducen conceptos como la teoría del prototipo, la teoría de las metáforas conceptuales y la gramática cognitiva, especialmente las ideas de "punto de referencia" y "relación intrínseca" (Langacker 1995, 1999). La parte II incluye el análisis de las 48 categorías. En esta parte se presentan y comentan casi 2.000 ejemplos del uso contextual de "de" extraídos del corpus diacrónico. Los resultados más importantes del análisis pueden resumirse en los siguientes puntos: El uso de "de" sigue siendo esencialmente el mismo en la actualidad que hace 800 años, en el sentido de que todas las 48 categorías se identifican en todas las épocas del corpus. El uso de "de" como complemento nominal va aumentando, al contrario de lo que ocurre con su uso como complemento verbal. En el contexto nominal son especialmente las relaciones posesivas más abstractas las que se hacen más frecuentes, mientras que en el contexto verbal las relaciones que se hacen menos frecuentes son las de separación/alejamiento, causa, agente y partitivo indefinido. Destaca la importancia del siglo XVIII como época de transición entre un primer estado de las cosas y otro posterior, en especial en relación con el carácter cada vez más abstracto de las relaciones posesivas así como con la disminución de las categorías adverbales de causa, agente y partitivo. Pese a la variación en el contexto inmediato de uso, el núcleo semántico de "de" se mantiene inalterado. La parte III toma como punto de partida los resultados del análisis de la parte II, tratando de deslindar el aporte semántico de la preposición "de" a su contexto de uso del valor de la relación en conjunto. Así, recurriendo a la metodología para determinar el significado básico y la metodología para determinar lo que constituyen significados distintos de una preposición (Tyler , Evans 2003a, 2003b), se llega a la hipótesis de que "de" posee cuatro significados básicos, a saber, 'punto de partida', 'tema/asunto', 'parte/todo' y 'posesión'. Esta hipótesis, basada en las metodologías de Tyler y Evans y en los resultados del análisis de corpus, se intenta verificar empíricamente mediante el uso de dos cuestionarios destinados a averiguar hasta qué punto las distinciones semánticas a las que se llega por vía teórica son reconocidas por los hablantes nativos de la lengua (cf. Raukko 2003). El resultado conjunto de los dos acercamientos tanto refuerza como especifica la hipótesis. Los datos que arroja el análisis de los cuestionarios parecen reforzar la idea de que el núcleo semántico de "de" es complejo, constando de los cuatro valores mencionados. Sin embargo, cada uno de estos valores básicos constituye un prototipo local, en torno al cual se construye un complejo de matices semánticos derivados del prototipo. La idea final es que los hablantes son conscientes de los cuatro postulados valores básicos, pero que también distinguen matices más detallados, como son las ideas de 'causa', 'agente', 'instrumento', 'finalidad', 'cualidad', etc. Es decir, "de" constituye un elemento polisémico complejo cuya estructura semántica puede describirse como una semejanza de familia centrada en cuatro valores básicos en torno a los cuales se encuentra una serie de matices más específicos, que también constituyen valores propios de la preposición. Creemos, además, que esta caracterización semántica es válida para todas las épocas de la historia del español, con unas pequeñas modificaciones en el peso relativo de los distintos matices, lo cual está relacionado con la observada variación diacrónica en el uso de "de".

Algorithms for Exact Structure Discovery in Bayesian Networks

Bayesian networks are compact, flexible, and interpretable representations of a joint distribution. When the network structure is unknown but there are observational data at hand, one can try to learn the network structure. This is called structure discovery. This thesis contributes to two areas of structure discovery in Bayesian networks: space--time tradeoffs and learning ancestor relations. The fastest exact algorithms for structure discovery in Bayesian networks are based on dynamic programming and use excessive amounts of space. Motivated by the space usage, several schemes for trading space against time are presented. These schemes are presented in a general setting for a class of computational problems called permutation problems; structure discovery in Bayesian networks is seen as a challenging variant of the permutation problems. The main contribution in the area of the space--time tradeoffs is the partial order approach, in which the standard dynamic programming algorithm is extended to run over partial orders. In particular, a certain family of partial orders called parallel bucket orders is considered. A partial order scheme that provably yields an optimal space--time tradeoff within parallel bucket orders is presented. Also practical issues concerning parallel bucket orders are discussed. Learning ancestor relations, that is, directed paths between nodes, is motivated by the need for robust summaries of the network structures when there are unobserved nodes at work. Ancestor relations are nonmodular features and hence learning them is more difficult than modular features. A dynamic programming algorithm is presented for computing posterior probabilities of ancestor relations exactly. Empirical tests suggest that ancestor relations can be learned from observational data almost as accurately as arcs even in the presence of unobserved nodes.

FGF signaling in neurogenesis and patterning of the developing midbrain and anterior hindbrain

Embryonic midbrain and hindbrain are structures which will give rise to brain stem and cerebellum in the adult vertebrates. Brain stem contains several nuclei which are essential for the regulation of movements and behavior. They include serotonin-producing neurons, which develop in the hindbrain, and dopamine-producing neurons in the ventral midbrain. Degeneration and malfunction of these neurons leads to various neurological disorders, including schizophrenia, depression, Alzheimer s, and Parkinson s disease. Thus, understanding their development is of high interest. During embryogenesis, a local signaling center called isthmic organizer regulates the development of midbrain and anterior hindbrain. It secretes peptides belonging to fibroblast growth factor (FGF) and Wingless/Int (Wnt) families. These factors bind to their receptors in the surrounding tissues, and activate various downstream signaling pathways which lead to alterations in gene expression. This in turn affects the various developmental processes in this region, such as proliferation, survival, patterning, and neuronal differentiation. In this study we have analyzed the role of FGFs in the development of midbrain and anterior hindbrain, by using mouse as a model organism. We show that FGF receptors cooperate to receive isthmic signals, and cell-autonomously promote cell survival, proliferation, and maintenance of neuronal progenitors. FGF signaling is required for the maintenance of Sox3 and Hes1 expression in progenitors, and Hes1 in turn suppresses the activity of proneural genes. Loss of Hes1 is correlated with increased cell cycle exit and premature neuronal differentiation. We further demonstrate that FGF8 protein forms an antero-posterior gradient in the basal lamina, and might enter the neuronal progenitors via their basal processes. We also analyze the impact of FGF signaling on the various neuronal nuclei in midbrain and hindbrain. Rostral serotonergic neurons appear to require high levels of FGF signaling in order to develop. In the absence of FGF signaling, these neurons are absent. We also show that embryonic meso-diencephalic dopaminergic domain consists of two populations in the anterior-posterior direction, and that these populations display different molecular profiles. The anterior diencephalic domain appears less dependent on isthmic FGFs, and lack several genes typical of midbrain dopaminergic neurons, such as Pitx3 and DAT. In Fgfr compound mutants, midbrain dopaminergic neurons begin to develop but soon adopt characteristics which highly resemble those of diencephalic dopaminergic precursors. Our results indicate that FGF signaling regulates patterning of these two domains cell-autonomously.