Contexto e modularização em redes neurais recorrentes para aprendizagem de seqüências temporais

Este trabalho apresenta um sistema neural modular, que processa separadamente informações de contexto espacial e temporal, para a tarefa de reprodução de sequências temporais. Para o desenvolvimento do sistema neural foram considerados redes neurais recorrentes, modelos estocásticos, sistemas neurais modulares e processamento de informações de contexto. Em seguida, foram estudados três modelos com abordagens distintas para aprendizagem de seqüências temporais: uma rede neural parcialmente recorrente, um exemplo de sistema neural modular e um modelo estocástico utilizando a teoria de modelos markovianos escondidos. Com base nos estudos e modelos apresentados, esta pesquisa propõe um sistema formado por dois módulos sucessivos distintos. Uma rede de propagação direta (módulo estimador de contexto espacial) realiza o processamento de contexto espacial identificando a seqüência a ser reproduzida e fornecendo um protótipo do contexto para o segundo módulo. Este é formado por uma rede parcialmente recorrente (módulo de reprodução de sequências temporais) para aprender as informações de contexto temporal e reproduzir em suas saídas a seqüência identificada pelo módulo anterior. Para a finalidade mencionada, este mestrado utiliza a distribuição de Gibbs na saída do módulo para contexto espacial de forma que este forneça probabilidades de contexto espacial, indicando o grau de certeza do módulo e possibilitando a utilização de procedimentos especiais para os casos de dúvida. O sistema neural foi testado em conjuntos contendo trajetórias abertas, fechadas, e com diferentes situações de ambigüidade e complexidade. Duas situações distintas foram avaliadas: (a) capacidade do sistema em reproduzir trajetórias a partir de pontos iniciais treinados; e (b) capacidade de generalização do sistema reproduzindo trajetórias considerando pontos iniciais ou finais em situações não treinadas. A situação (b) é um problema de difícil ) solução em redes neurais devido à falta de contexto temporal, essencial na reprodução de seqüências. Foram realizados experimentos comparando o desempenho do sistema modular proposto com o de uma rede parcialmente recorrente operando sozinha e um sistema modular neural (TOTEM). Os resultados sugerem que o sistema proposto apresentou uma capacidade de generalização significamente melhor, sem que houvesse uma deterioração na capacidade de reproduzir seqüências treinadas. Esses resultados foram obtidos em sistema mais simples que o TOTEM.

Estudos sobre a organização genômica, evolução e expressão de microRNAs

Os microRNAs (miRNAs) são pequenos RNAs não codificadores de proteínas presentes na maioria dos eucariotos. Esses RNAs regulam a expressão gênica em nível pós-transcricional através do silenciamento de mRNAs-alvo que possuem sítios complementares às suas sequências, atuando em praticamente todos os processos celulares. Embora a estrutura e função dos miRNAs estejam bem caracterizadas, aspectos relacionados à sua organização genômica, evolução e atuação em doenças são tópicos que apresentam enormes lacunas. Nesta tese, utilizamos abordagens computacionais para investigar estes temas em três trabalhos. No primeiro, processamos e integramos um vasto volume de dados publicamente disponíveis referentes aos miRNAs e genes codificadores de proteínas para cinco espécies de vertebrados. Com isso, construimos uma ferramenta web que permite a fácil inspeção da organização genômica dos miRNAs em regiões inter e intragênicas, o acesso a dados de expressão de miRNAs e de genes codificadores de proteínas (classificados em genes hospedeiros e não hospedeiros de miRNAs), além de outras informações pertinentes. Verificamos que a ferramenta tem sido amplamente utilizada pela comunidade científica e acreditamos que ela possa facilitar a geração de hipóteses associadas à regulação dos miRNAs, principalmente quando estão inseridos em genes hospedeiros. No segundo estudo, buscamos compreender como o contexto genômico e a origem evolutiva dos genes hospedeiros influenciam a expressão e evolução dos miRNAs humanos. Nossos achados mostraram que os miRNAs intragênicos surgem preferencialmente em genes antigos (origem anterior à divergência de vertebrados). Observamos que os miRNAs inseridos em genes antigos têm maior abrangência de expressão do que os inseridos em genes novos. Surpreendentemente, miRNAs jovens localizados em genes antigos são expressos em um maior número de tecidos do que os intergênicos de mesma idade, sugerindo uma vantagem adaptativa inicial que pode estar relacionada com o controle da expressão dos genes hospedeiros, e como consequência, expondo-os a contextos celulares e conjuntos de alvos diversos. Na evolução a longo prazo, vimos que genes antigos conferem maior restrição nos padrões de expressão (menor divergência de expressão) para miRNAs intragênicos, quando comparados aos intergênicos. Também mostramos possíveis associações funcionais relacionadas ao contexto genômico, tais como o enriquecimento da expressão de miRNAs intergênicos em testículo e dos intragênicos em tecidos neurais. Propomos que o contexto genômico e a idade dos genes hospedeiros são fatores-chave para a evolução e expressão dos miRNAs. Por fim, buscamos estabelecer associações entre a expressão diferencial de miRNAs e a quimioresistência em câncer colorretal utilizando linhagens celulares sensíveis e resistentes às drogas 5-Fluoruracil e Oxaliplatina. Dentre os miRNAs identificados, o miR-342 apresentou níveis elevados de expressão nas linhagens sensíveis à Oxaliplatina. Com base na análise dos alvos preditos, detectamos uma significativa associação de miR-342 com a apoptose. A superexpressão de miR-342 na linhagem resistente SW620 evidenciou alterações na expressão de genes da via apoptótica, notavelmente a diminuição da expressão do fator de crescimento PDGFB, um alvo predito possivelmente sujeito à regulação direta pelo miR-342.

Modulação da diferenciação neural de células troco embrionárias por transientes de cálcio intracelulares: papéis dos receptores purinérgicos e de canais de cálcio voltagem-dependentes

Receptores purinérgicos e canais de cálcio voltagem-dependentes estão envolvidos em diversos processos biológicos como na gastrulação, durante o desenvolvimento embrionário, e na diferenciação neural. Quando ativados, canais de cálcio voltagem-dependentes e receptores purinérgicos do tipo P2, ativados por nucleotídeos, desencadeiam transientes de cálcio intracelulares controlando diversos processos biológicos. Neste trabalho, nós estudamos a participação de canais de cálcio voltagem-dependentes e receptores do tipo P2 na geração de transientes de cálcio espontâneos e sua regulação na expressão de fatores de transcrição relacionados com a neurogênese utilizando como modelo células tronco (CTE) induzidas à diferenciação em células tronco neurais (NSC) com ácido retinóico. Descrevemos que CTE indiferenciadas podem ter a proliferação acelerada pela ativação de receptores P2X7, enquanto que a expressão e a atividade desse receptor precisam ser inibidas para o progresso da diferenciação em neuroblasto. Além disso, ao longo da diferenciação neural, por análise em tempo real dos níveis de cálcio intracelular livre identificamos 3 padrões de oscilações espontâneas de cálcio (onda, pico e unique), e mostramos que ondas e picos tiveram a frequência e amplitude aumentadas conforme o andamento da diferenciação. Células tratadas com o inibidor do receptor de inositol 1,4,5-trifosfato (IP3R), Xestospongin C, apresentaram picos mas não ondas, indicando que ondas dependem exclusivamente de cálcio oriundo do retículo endoplasmático pela ativação de IP3R. NSC de telencéfalo de embrião de camundongos transgênicos ou pré-diferenciadas de CTE tratadas com Bz-ATP, o agonista do receptor P2X7, e com 2SUTP, agonista de P2Y2 e P2Y4, aumentaram a frequência e a amplitude das oscilações espontâneas de cálcio do tipo pico. Dados, obtidos por microscopia de luminescência, da expressão em tempo real de gene repórter luciferase fusionado à Mash1 e Ngn2 revelou que a ativação dos receptores P2Y2/P2Y4 aumentou a expressão estável de Mash1 enquanto que ativação do receptor P2X7 levou ao aumento de Ngn2. Além disso, células na presença do quelante de cálcio extracelular (EGTA) ou do depletor dos estoques intracelulares de cálcio do retículo endoplasmático (thapsigargin) apresentaram redução na expressão de Mash1 e Ngn2, indicando que ambos são regulados pela sinalização de cálcio. A investigação dos canais de cálcio voltagem-dependentes demonstrou que o influxo de cálcio gerado por despolarização da membrana de NSC diferenciadas de CTE é decorrente da ativação de canais de cálcio voltagem-dependentes do tipo L. Além disso, esse influxo pode controlar o destino celular por estabilizar expressão de Mash1 e induzir a diferenciação neuronal por fosforilação e translocação do fator de transcrição CREB. Esses dados sugerem que os receptores P2X7, P2Y2, P2Y4 e canais de cálcio voltagem-dependentes do tipo L podem modular as oscilações espontâneas de cálcio durante a diferenciação neural e consequentemente alteram o padrão de expressão de Mash1 e Ngn2 favorecendo a decisão do destino celular neuronal.

A methodology for improving computed individual regressions predictions.

This research proposes a methodology to improve computed individual prediction values provided by an existing regression model without having to change either its parameters or its architecture. In other words, we are interested in achieving more accurate results by adjusting the calculated regression prediction values, without modifying or rebuilding the original regression model. Our proposition is to adjust the regression prediction values using individual reliability estimates that indicate if a single regression prediction is likely to produce an error considered critical by the user of the regression. The proposed method was tested in three sets of experiments using three different types of data. The first set of experiments worked with synthetically produced data, the second with cross sectional data from the public data source UCI Machine Learning Repository and the third with time series data from ISO-NE (Independent System Operator in New England). The experiments with synthetic data were performed to verify how the method behaves in controlled situations. In this case, the outcomes of the experiments produced superior results with respect to predictions improvement for artificially produced cleaner datasets with progressive worsening with the addition of increased random elements. The experiments with real data extracted from UCI and ISO-NE were done to investigate the applicability of the methodology in the real world. The proposed method was able to improve regression prediction values by about 95% of the experiments with real data.

Intensificação da transferência de calor e otimização de trocadores de calor compactos tipo venezianas com geradores de vórtices tipo delta-winglets.

Esta pesquisa visa a análise da contribuição de cinco variáveis de entrada e a otimização do desempenho termo-hidráulico de trocadores de calor com venezianas combinados com geradores de vórtices delta-winglets. O desempenho termohidráulico de duas geometrias distintas, aqui nomeadas por GEO1 e GEO2, foram avaliadas. Smoothing Spline ANOVA foi usado para avaliar a contribuição dos parâmetros de entrada na transferência de calor e perda de carga. Considerando aplicação automotiva, foram investigados números de Reynolds iguais a 120 e 240, baseados no diâmetro hidráulico. Os resultados indicaram que o ângulo de venezianas é o maior contribuidor para o aumento do fator de atrito para GEO1 e GEO2, para ambos os números de Reynolds. Para o número de Reynolds menor, o parâmetro mais importante em termos de transferência de calor foi o ângulo das venezianas para ambas as geometrias. Para o número de Reynolds maior, o ângulo de ataque dos geradores de vórtices posicionados na primeira fileira é o maior contribuidor para a tranfesferência de calor, no caso da geometria GEO1, enquanto que o ângulo de ataque dos geradores de vórtices na primeira fileira foi tão importante quanto os ângulos das venezianas para a geometria GEO2. Embora as geometrias analisadas possam ser consideradas como técnicas compostas de intensificação da transferência de calor, não foram observadas interações relevantes entre ângulo de venezianas e parâmetros dos geradores de vórtices. O processo de otimização usa NSGA-II (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm) combinado com redes neurais artificiais. Os resultados mostraram que a adição dos geradores de vórtices em GEO1 aumentaram a transferência de calor em 21% e 23% com aumentos na perda de carga iguais a 24,66% e 36,67% para o menor e maior números de Reynolds, respectivamente. Para GEO2, a transferência de calor aumentou 13% e 15% com aumento na perda de carga de 20,33% e 23,70%, para o menor e maior número de Reynolds, respectivamente. As soluções otimizadas para o fator de Colburn mostraram que a transferência de calor atrás da primeira e da segunda fileiras de geradores de vórtices tem a mesma ordem de magnitude para ambos os números de Reynolds. Os padrões de escoamento e as características de transferência de calor das soluções otimizadas apresentaram comportamentos vi particulares, diferentemente daqueles encontrados quando as duas técnicas de intensificação de transferência de calor são aplicadas separadamente.

Aplicação de uma rede neural artificial para a avaliação da rugosidade e soprosidade vocal

A avaliação perceptivo-auditiva tem papel fundamental no estudo e na avaliação da voz, no entanto, por ser subjetiva está sujeita a imprecisões e variações. Por outro lado, a análise acústica permite a reprodutibilidade de resultados, porém precisa ser aprimorada, pois não analisa com precisão vozes com disfonias mais intensas e com ondas caóticas. Assim, elaborar medidas que proporcionem conhecimentos confiáveis em relação à função vocal resulta de uma necessidade antiga dentro desta linha de pesquisa e atuação clínica. Neste contexto, o uso da inteligência artificial, como as redes neurais artificiais, indica ser uma abordagem promissora. Objetivo: Validar um sistema automático utilizando redes neurais artificiais para a avaliação de vozes rugosas e soprosas. Materiais e métodos: Foram selecionadas 150 vozes, desde neutras até com presença em grau intenso de rugosidade e/ou soprosidade, do banco de dados da Clínica de Fonoaudiologia da Faculdade de Odontologia de Bauru (FOB/USP). Dessas vozes, 23 foram excluídas por não responderem aos critérios de inclusão na amostra, assim utilizaram-se 123 vozes. Procedimentos: avaliação perceptivo-auditiva pela escala visual analógica de 100 mm e pela escala numérica de quatro pontos; extração de características do sinal de voz por meio da Transformada Wavelet Packet e dos parâmetros acústicos: jitter, shimmer, amplitude da derivada e amplitude do pitch; e validação do classificador por meio da parametrização, treino, teste e avaliação das redes neurais artificiais. Resultados: Na avaliação perceptivo-auditiva encontrou-se, por meio do teste Coeficiente de Correlação Intraclasse (CCI), concordâncias inter e intrajuiz excelentes, com p = 0,85 na concordância interjuízes e p variando de 0,87 a 0,93 nas concordâncias intrajuiz. Em relação ao desempenho da rede neural artificial, na discriminação da soprosidade e da rugosidade e dos seus respectivos graus, encontrou-se o melhor desempenho para a soprosidade no subconjunto composto pelo jitter, amplitude do pitch e frequência fundamental, no qual obteve-se taxa de acerto de 74%, concordância excelente com a avaliação perceptivo-auditiva da escala visual analógica (0,80 no CCI) e erro médio de 9 mm. Para a rugosidade, o melhor subconjunto foi composto pela Transformada Wavelet Packet com 1 nível de decomposição, jitter, shimmer, amplitude do pitch e frequência fundamental, no qual obteve-se 73% de acerto, concordância excelente (0,84 no CCI), e erro médio de 10 mm. Conclusão: O uso da inteligência artificial baseado em redes neurais artificiais na identificação, e graduação da rugosidade e da soprosidade, apresentou confiabilidade excelente (CCI > 0,80), com resultados semelhantes a concordância interjuízes. Dessa forma, a rede neural artificial revela-se como uma metodologia promissora de avaliação vocal, tendo sua maior vantagem a objetividade na avaliação.

Aplicação de métodos computacionais multidisciplinares de engenharia para otimização de carteiras de investimentos.

Este trabalho apresenta uma nova metodologia para otimizar carteiras de ativos financeiros. A metodologia proposta, baseada em interpoladores universais tais quais as Redes Neurais Artificiais e a Krigagem, permite aproximar a superfície de risco e consequentemente a solução do problema de otimização associado a ela de forma generalizada e aplicável a qualquer medida de risco disponível na literatura. Além disto, a metodologia sugerida permite que sejam relaxadas hipóteses restritivas inerentes às metodologias existentes, simplificando o problema de otimização e permitindo que sejam estimados os erros na aproximação da superfície de risco. Ilustrativamente, aplica-se a metodologia proposta ao problema de composição de carteiras com a Variância (controle), o Valor-em-Risco (VaR) e o Valor-em-Risco Condicional (CVaR) como funções objetivo. Os resultados são comparados àqueles obtidos pelos modelos de Markowitz e Rockafellar, respectivamente.