Contributos para a eficácia do clustering usando o tagging social

Nos últimos anos temos vindo a assistir a uma mudança na forma como a informação é disponibilizada online. O surgimento da web para todos possibilitou a fácil edição, disponibilização e partilha da informação gerando um considerável aumento da mesma. Rapidamente surgiram sistemas que permitem a coleção e partilha dessa informação, que para além de possibilitarem a coleção dos recursos também permitem que os utilizadores a descrevam utilizando tags ou comentários. A organização automática dessa informação é um dos maiores desafios no contexto da web atual. Apesar de existirem vários algoritmos de clustering, o compromisso entre a eficácia (formação de grupos que fazem sentido) e a eficiência (execução em tempo aceitável) é difícil de encontrar. Neste sentido, esta investigação tem por problemática aferir se um sistema de agrupamento automático de documentos, melhora a sua eficácia quando se integra um sistema de classificação social. Analisámos e discutimos dois métodos baseados no algoritmo k-means para o clustering de documentos e que possibilitam a integração do tagging social nesse processo. O primeiro permite a integração das tags diretamente no Vector Space Model e o segundo propõe a integração das tags para a seleção das sementes iniciais. O primeiro método permite que as tags sejam pesadas em função da sua ocorrência no documento através do parâmetro Social Slider. Este método foi criado tendo por base um modelo de predição que sugere que, quando se utiliza a similaridade dos cossenos, documentos que partilham tags ficam mais próximos enquanto que, no caso de não partilharem, ficam mais distantes. O segundo método deu origem a um algoritmo que denominamos k-C. Este para além de permitir a seleção inicial das sementes através de uma rede de tags também altera a forma como os novos centróides em cada iteração são calculados. A alteração ao cálculo dos centróides teve em consideração uma reflexão sobre a utilização da distância euclidiana e similaridade dos cossenos no algoritmo de clustering k-means. No contexto da avaliação dos algoritmos foram propostos dois algoritmos, o algoritmo da “Ground truth automática” e o algoritmo MCI. O primeiro permite a deteção da estrutura dos dados, caso seja desconhecida, e o segundo é uma medida de avaliação interna baseada na similaridade dos cossenos entre o documento mais próximo de cada documento. A análise de resultados preliminares sugere que a utilização do primeiro método de integração das tags no VSM tem mais impacto no algoritmo k-means do que no algoritmo k-C. Além disso, os resultados obtidos evidenciam que não existe correlação entre a escolha do parâmetro SS e a qualidade dos clusters. Neste sentido, os restantes testes foram conduzidos utilizando apenas o algoritmo k-C (sem integração de tags no VSM), sendo que os resultados obtidos indicam que a utilização deste algoritmo tende a gerar clusters mais eficazes.

Applying the motivation-hygiene theory as a means of measuring learner satisfaction with blended learning courses in higher education

This study describes research on a postgraduate blended learning programme within the Department of Education at the University of Aveiro in Portugal. It is based on a multi-philosophical paradigm and examines students‟ satisfaction levels through the application of Herzberg‟s Motivation and Hygiene Theory. The main question being addressed in this research is: “Can the Motivation and Hygiene Theory be adopted as a means to measure student satisfaction with their blended learning environment?” Embedded within this research question are four fundamental questions which set the scene for the development of this research study and are explored in greater detail in Chapters 4 and 5 respectively: 1. What are the factors responsible for bringing about learning satisfaction with their b-Learning course? 2. What are the factors responsible for bringing about learning dissatisfaction with their b-Learning course? 3. Can these factors be represented as Motivation and Hygiene factors? 4. Will this method of measuring learning satisfaction lead to a set of guidelines that could be considered as a framework for the development of b-Learning courses? The results indicate that the Motivation and Hygiene Theory or an adapted version such as the Enricher and Enabler Theory proposed in this study could be considered as a plausible means of analysing an institution‟s b-Learning processes. The opportunity to carry out future research is evident and can be varied depending on the research objectives in mind. Examples where further exploration would be beneficial lay within the application of this theory to the wider sector; the use of larger samples, focusing on the teachers, as well as the learners and the application of Web 2.0 technologies as means of gathering information. The results of this research will be of great significance to those areas of education that are interested in locating quick and efficient means by which to evaluate their b-Learning and to no lesser extent e-Learning environments.

PP1 interactomes as a means of characterizing protein functions

A maioria das funções celulares, incluindo expressão de genes, crescimento e proliferação celulares, metabolismo, morfologia, motilidade, comunicação intercelular e apoptose, é regulada por interações proteína-proteína (IPP). A célula responde a uma variedade de estímulos, como tal a expressão de proteínas é um processo dinâmico e os complexos formados são constituídos transitoriamente mudando de acordo com o seu ciclo funcional, adicionalmente, muitas proteínas são expressas de uma forma dependente do tipo de célula. Em qualquer instante a célula pode conter cerca de centenas de milhares de IPPs binárias, e encontrar os companheiros de interação de uma proteína é um meio de inferir a sua função. Alterações em redes de IPP podem também fornecer informações acerca de mecanismos de doença. O método de identificação binário mais frequentemente usado é o sistema Dois Hibrido de Levedura, adaptado para rastreio em larga escala. Esta metodologia foi aqui usada para identificar os interactomas específicos de isoforma da Proteína Fosfatase 1 (PP1), em cérebro humano. A PP1 é uma proteína fosfatase de Ser/Thr envolvida numa grande variedade de vias e eventos celulares. É uma proteína conservada codificada por três genes, que originam as isoformas α, β, e γ, com a última a originar γ1 e γ2 por splicing alternativo. As diferentes isoformas da PP1 são reguladas pelos companheiros de interação – proteínas que interagem com a PP1 (PIPs). A natureza modular dos complexos da PP1, bem como a sua associação combinacional, gera um largo reportório de complexos reguladores e papéis em circuitos de sinalização celular. Os interactomas da PP1 específicos de isofoma, em cérebro, foram aqui descritos, com um total de 263 interações identificadas e integradas com os dados recolhidos de várias bases de dados de IPPs. Adicionalmente, duas PIPs foram selecionadas para uma caracterização mais aprofundada da interação: Taperina e Sinfilina-1A. A Taperina é uma proteína ainda pouco descrita, descoberta recentemente como sendo uma PIP. A sua interação com as diferentes isoformas da PP1 e localização celulares foram analisadas. Foi descoberto que a Taperina é clivada e que está presente no citoplasma, membrana e núcleo e que aumenta os níveis de PP1, em células HeLa. Na membrana ela co-localiza com a PP1 e a actina e uma forma mutada da Taperina, no motivo de ligação à PP1, está enriquecida no núcleo, juntamente com a actina. Mais, foi descoberto que a Taperina é expressa em testículo e localiza-se na região acrossómica da cabeça do espermatozoide, uma estrutura onde a PP1 e a actina estão também presentes. A Sinfilina-1A, uma isoforma da Sinfilina-1, é uma proteína com tendência para agregar e tóxica, envolvida na doença de Parkinson. Foi mostrado que a Sinfilina-1A liga às isoformas da PP1, por co-transformação em levedura, e que mutação do seu motivo de ligação à PP1 diminuiu significativamente a interação, num ensaio de overlay. Quando sobre-expressa em células Cos-7, a Sinfilina-1A formou corpos de inclusão onde a PP1 estava presente, no entanto a forma mutada da Sinfilina-1A também foi capaz de agregar, indicando que a formação de inclusões não foi dependente de ligação à PP1. Este trabalho dá uma nova perspetiva dos interactomas da PP1, incluindo a identificação de dezenas de companheiros de ligação específicos de isoforma, e enfatiza a importância das PIPs, não apenas na compreensão das funções celulares da PP1 mas também, como alvos de intervenção terapêutica.

The alternating least-squares algorithm for CDPCA

Clustering and Disjoint Principal Component Analysis (CDP CA) is a constrained principal component analysis recently proposed for clustering of objects and partitioning of variables, simultaneously, which we have implemented in R language. In this paper, we deal in detail with the alternating least-squares algorithm for CDPCA and highlight its algebraic features for constructing both interpretable principal components and clusters of objects. Two applications are given to illustrate the capabilities of this new methodology.