6 resultados para Normalización

em Cor-Ciencia - Acuerdo de Bibliotecas Universitarias de Córdoba (ABUC), Argentina


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El volumen de datos provenientes de experimentos basados en genómica y poteómica es grande y de estructura compleja. Solo a través de un análisis bioinformático/bioestadístico eficiente es posible identificar y caracterizar perfiles de expresión de genes y proteínas que se expresan en forma diferencial bajo distintas condiciones experimentales (CE). El objetivo principal es extender las capacidades computacionales y analíticos de los softwares disponibles de análisis de este tipo de datos, en especial para aquellos aplicables a datos de electroforésis bidimensional diferencial (2D-DIGE). En DIGE el método estadístico más usado es la prueba t de Student cuya aplicación presupone una única fuente de variación y el cumplimiento de ciertos supuestos distribucionales de los datos (como independencia y homogeneidad de varianzas), los cuales no siempre se cumplen en la práctica, pudiendo conllevar a errores en las estimaciones e inferencias de los efectos de interés. Los modelos Generalizados lineales mixtos (GLMM) permiten no solo incorporar los efectos que, se asume, afectan la variación de la respuesta sino que también modelan estructuras de covarianzas y de correlaciones más afines a las que se presentan en la realidad, liberando del supuesto de independencia y de normalidad. Estos modelos, más complejos en esencia, simplificará el análisis debido a la modelización directa de los datos crudos sin la aplicación de transformaciones para lograr distribuciones más simétricas. Produciendo también a una estimación estadísticamente más eficiente de los efectos presentes y por tanto a una detección más certera de los genes/ proteínas involucrados en procesos biológicos de interés. La característica relevante de esta tecnología es que no se conoce a priori cuáles son las proteínas presentes. Estas son identificadas mediante otras técnicas más costosas una vez que se detectó un conjunto de manchas diferenciales sobre los geles 2DE. Por ende disminuir los falsos positivos es fundamental en la identificación de tales manchas ya que inducen a resultados erróneas y asociaciones biológica ficticias. Esto no solo se logrará mediante el desarrollo de técnicas de normalización que incorporen explícitamente las CE, sino también con el desarrollo de métodos que permitan salirse del supuesto de gaussianidad y evaluar otros supuestos distribucionales más adecuados para este tipo de datos. También, se desarrollarán técnicas de aprendizaje automática que mediante optimización de funciones de costo específicas nos permitan identificar el subconjunto de proteínas con mayor potencialidad diagnóstica. Este proyecto tiene una alta componente estadístico/bioinformática, pero creemos que es el campo de aplicación, es decir la genómica y la proteómica, los que mas se beneficiarán con los resultados esperados. Para tal fin se utilizarán diversas bases de datos de distintos experimentos provistos por distintos centros de investigación nacionales e internacionales

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Numerosos estudios sugieren que los efectos conductuales y neuroquímicos del etanol y las benzodiazepinas (BDZs) están estrechamente relacionados. La administración aguda de BDZs y etanol potencia el efecto del GABA, sugiriendo que ambas drogas producirían efectos depresores del sistema nervioso central por incremento de la neurotransmisión GABAérgica. La administración prolongada de etanol y BDZS produce tolerancia a alguno de los efectos agudos tanto de la droga primaria, como de un agente relacionado (tolerancia cruzada). Este hecho se ha observado tanto en humanos como en animales. La interrupción del tratamiento crónico con dichas drogas provoca la aparición del síndrome de abstinencia. (...) Considerando que la ansiedad es un factor crítico tanto en la abstinencia a BDZs como en la génesis y mantenimiento del alcoholismo y que la abstinencia a diazepam podría provocar alteraciones a largo plazo en la capacidad de adaptación al estrés, se podría hipotetizar que esos efectos podrían estar implicados en la recurrencia al consumo de BDZs, etanol u otras drogas de abuso, luego de la interrupción de un tratamiento crónico. De lo anteriormente expuesto se deduce que fármacos que normalicen potenciales alteraciones en los mecanismos adaptativos frente al estrés podrían ser de utilidad para revertir las alteraciones observadas durante la expresión del sindrome de abstinencia inducido por etanol y BDZs. En relación a este tema, hemos demostrado recientemente que carbamazepina (CBZ), droga efectiva para el tratamiento del sindrome de abstinencia inducido por BDZs y etanol, revierte las alteraciones conductuales y neuroquímicas descriptas en animales con abstinencia a BDZs. Estos resultados sugieren que el tratamiento con dicho fármaco podría ser de utilidad terapéutica para la normalización de las alteraciones inducidas por la interrupción del consumo. Objetivos El objetivo general del presente proyecto es investigar una posible facilitación del desarrollo de dependencia al etanol en animales previamente sometidos a la abstinencia de benzodiazepinas. Este objetivo se extiende al estudio de nuevas alternativas terapéuticas que tengan capacidad potencial para revertir las alteraciones producidas por la abstinencia a etanol.

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El volumen de datos provenientes de experimentos basados en genómica y poteómica es grande y de estructura compleja. Solo a través de un análisis bioinformático/bioestadístico eficiente es posible identificar y caracterizar perfiles de expresión de genes y proteínas que se expresan en forma diferencial bajo distintas condiciones experimentales (CE). El objetivo principal es extender las capacidades computacionales y analíticos de los softwares disponibles de análisis de este tipo de datos, en especial para aquellos aplicables a datos de electroforésis bidimensional diferencial (2D-DIGE). En DIGE el método estadístico más usado es la prueba t de Student cuya aplicación presupone una única fuente de variación y el cumplimiento de ciertos supuestos distribucionales de los datos (como independencia y homogeneidad de varianzas), los cuales no siempre se cumplen en la práctica, pudiendo conllevar a errores en las estimaciones e inferencias de los efectos de interés. Los modelos Generalizados lineales mixtos (GLMM) permiten no solo incorporar los efectos que, se asume, afectan la variación de la respuesta sino que también modelan estructuras de covarianzas y de correlaciones más afines a las que se presentan en la realidad, liberando del supuesto de independencia y de normalidad. Estos modelos, más complejos en esencia, simplificarán el análisis debido a la modelización directa de los datos crudos sin la aplicación de transformaciones para lograr distribuciones más simétricas,produciendo también a una estimación estadísticamente más eficiente de los efectos presentes y por tanto a una detección más certera de los genes/proteínas involucrados en procesos biológicos de interés. La característica relevante de esta tecnología es que no se conoce a priori cuáles son las proteínas presentes. Estas son identificadas mediante otras técnicas más costosas una vez que se detectó un conjunto de manchas diferenciales sobre los geles 2DE. Por ende disminuir los falsos positivos es fundamental en la identificación de tales manchas ya que inducen a resultados erróneas y asociaciones biológica ficticias. Esto no solo se logrará mediante el desarrollo de técnicas de normalización que incorporen explícitamente las CE, sino también con el desarrollo de métodos que permitan salirse del supuesto de gaussianidad y evaluar otros supuestos distribucionales más adecuados para este tipo de datos. También, se desarrollarán técnicas de aprendizaje automática que mediante optimización de funciones de costo específicas nos permitan identificar el subconjunto de proteínas con mayor potencialidad diagnóstica. Este proyecto tiene un alto componente estadístico/bioinformática, pero creemos que es el campo de aplicación, es decir la genómica y la proteómica, los que más se beneficiarán con los resultados esperados. Para tal fin se utilizarán diversas bases de datos de distintos experimentos provistos por distintos centros de investigación nacionales e internacionales.

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Este proyecto se enmarca en la utlización de métodos formales (más precisamente, en la utilización de teoría de tipos) para garantizar la ausencia de errores en programas. Por un lado se plantea el diseño de nuevos algoritmos de chequeo de tipos. Para ello, se proponen nuevos algoritmos basados en la idea de normalización por evaluación que sean extensibles a otros sistemas de tipos. En el futuro próximo extenderemos resultados que hemos conseguido recientemente [16,17] para obtener: una simplificación de los trabajos realizados para sistemas sin regla eta (acá se estudiarán dos sistemas: a la Martin Löf y a la PTS), la formulación de estos chequeadores para sistemas con variables, generalizar la noción de categoría con familia utilizada para dar semántica a teoría de tipos, obtener una formulación categórica de la noción de normalización por evaluación y finalmente, aplicar estos algoritmos a sistemas con reescrituras. Para los primeros resultados esperados mencionados, nos proponemos como método adaptar las pruebas de [16,17] a los nuevos sistemas. La importancia radica en que permitirán tornar más automatizables (y por ello, más fácilmente utilizables) los asistentes de demostración basados en teoría de tipos. Por otro lado, se utilizará la teoría de tipos para certificar compiladores, intentando llevar adelante la propuesta nunca explorada de [22] de utilizar un enfoque abstracto basado en categorías funtoriales. El método consistirá en certificar el lenguaje "Peal" [29] y luego agregar sucesivamente funcionalidad hasta obtener Forsythe [23]. En este período esperamos poder agregar varias extensiones. La importancia de este proyecto radica en que sólo un compilador certificado garantiza que un programa fuente correcto se compile a un programa objeto correcto. Es por ello, crucial para todo proceso de verificación que se base en verificar código fuente. Finalmente, se abordará la formalización de sistemas con session types. Los mismos han demostrado tener fallas en sus formulaciones [30], por lo que parece conveniente su formalización. Durante la marcha de este proyecto, esperamos tener alguna formalización que dé lugar a un algoritmo de chequeo de tipos y a demostrar las propiedades usuales de los sistemas. La contribución es arrojar un poco de luz sobre estas formulaciones cuyos errores revelan que el tema no ha adquirido aún suficiente madurez o comprensión por parte de la comunidad. This project is about using type theory to garantee program correctness. It follows three different directions: 1) Finding new type-checking algorithms based on normalization by evaluation. First, we would show that recent results like [16,17] extend to other type systems like: Martin-Löf´s type theory without eta rule, PTSs, type systems with variables (in addition to systems in [16,17] which are a la de Bruijn), systems with rewrite rules. This will be done by adjusting the proofs in [16,17] so that they apply to such systems as well. We will also try to obtain a more general definition of categories with families and normalization by evaluation, formulated in categorical terms. We expect this may turn proof-assistants more automatic and useful. 2) Exploring the proposal in [22] to compiler construction for Algol-like languages using functorial categories. According to [22] such approach is suitable for verifying compiler correctness, claim which was never explored. First, the language Peal [29] will be certified in type theory and we will gradually add funtionality to it until a correct compiler for the language Forsythe [23] is obtained. 3) Formilizing systems for session types. Several proposals have shown to be faulty [30]. This means that a formalization of it may contribute to the general understanding of session types.

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Este proyecto se enmarca en la utlización de métodos formales (más precisamente, en la utilización de teoría de tipos) para garantizar la ausencia de errores en programas. Por un lado se plantea el diseño de nuevos algoritmos de chequeo de tipos. Para ello, se proponen nuevos algoritmos basados en la idea de normalización por evaluación que sean extensibles a otros sistemas de tipos. En el futuro próximo extenderemos resultados que hemos conseguido recientemente [16,17] para obtener: una simplificación de los trabajos realizados para sistemas sin regla eta (acá se estudiarán dos sistemas: a la Martin Löf y a la PTS), la formulación de estos chequeadores para sistemas con variables, generalizar la noción de categoría con familia utilizada para dar semántica a teoría de tipos, obtener una formulación categórica de la noción de normalización por evaluación y finalmente, aplicar estos algoritmos a sistemas con reescrituras. Para los primeros resultados esperados mencionados, nos proponemos como método adaptar las pruebas de [16,17] a los nuevos sistemas. La importancia radica en que permitirán tornar más automatizables (y por ello, más fácilmente utilizables) los asistentes de demostración basados en teoría de tipos. Por otro lado, se utilizará la teoría de tipos para certificar compiladores, intentando llevar adelante la propuesta nunca explorada de [22] de utilizar un enfoque abstracto basado en categorías funtoriales. El método consistirá en certificar el lenguaje "Peal" [29] y luego agregar sucesivamente funcionalidad hasta obtener Forsythe [23]. En este período esperamos poder agregar varias extensiones. La importancia de este proyecto radica en que sólo un compilador certificado garantiza que un programa fuente correcto se compile a un programa objeto correcto. Es por ello, crucial para todo proceso de verificación que se base en verificar código fuente. Finalmente, se abordará la formalización de sistemas con session types. Los mismos han demostrado tener fallas en sus formulaciones [30], por lo que parece conveniente su formalización. Durante la marcha de este proyecto, esperamos tener alguna formalización que dé lugar a un algoritmo de chequeo de tipos y a demostrar las propiedades usuales de los sistemas. La contribución es arrojar un poco de luz sobre estas formulaciones cuyos errores revelan que el tema no ha adquirido aún suficiente madurez o comprensión por parte de la comunidad.

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El presente proyecto se enmarca en el área de métodos formales para computación; el objetivo de los métodos formales es asegurar, a través de herramientas lógicas y matemáticas, que sistemas computacionales satisfacen ciertas propiedades. El campo de semántica de lenguajes de programación trata justamente de construir modelos matemáticos que den cuenta de las diferentes características de cada lenguaje (estado mutable, mecanismos de paso de parámetros, órdenes de ejecución, etc.); permitiendo razonar de una manera abstracta, en vez de lidiar con las peculiaridades de implementaciones o las vaguezas de descripciones informales. Como las pruebas formales de corrección son demasiado intrincadas, es muy conveniente realizar estos desarrollos teóricos con la ayuda de asistentes de prueba. Este proceso de formalizar y corrobar aspectos semánticos a través de un asistente se denomina mecanización de semántica. Este proyecto – articulado en tres líneas: semántica de teoría de tipos, implementación de un lenguaje con tipos dependientes y semántica de lenguajes imperativos con alto orden - se propone realizar avances en el estudio semántico de lenguajes de programación, mecanizar dichos resultados, e implementar un lenguaje con tipos dependientes con la intención de que se convierta, en un mediano plazo, en un asistente de pruebas. En la línea de semántica de teoría de tipos los objetivos son: (a) extender el método de normalización por evaluación para construcciones no contempladas aun en la literatura, (b) probar la adecuación de la implementación en Haskell de dicho método de normalización, y (c) construir nuevos modelos categóricos de teoría de tipos. El objetivo de la segunda línea es el diseño e implementación de un lenguaje con tipos dependientes con la intención de que el mismo se convierta en un asistente de pruebas. Una novedad de esta implementación es que el algoritmo de chequeo de tipos es correcto y completo respecto al sistema formal, gracias a resultados ya obtenidos; además la implementación en Haskell del algoritmo de normalización (fundamental para el type-checking) también tendrá su prueba de corrección. El foco de la tercera línea está en el estudio de lenguajes de programación que combinan aspectos imperativos (estado mutable) con características de lenguajes funcionales (procedimientos y funciones). Por un lado se avanzará en la mecanización de pruebas de corrección de compiladores para lenguajes Algollike. El segundo aspecto de esta línea será la definición de semánticas operacional y denotacional del lenguaje de programación Lua y la posterior caracterización del mismo a partir de ellas. Para lograr dichos objetivos hemos dividido las tareas en actividades con metas graduales y que constituyen en sí mismas aportes al estado del arte de cada una de las líneas. La importancia académica de este proyecto radica en los avances teóricos que se propone en la línea de semántica de teoría de tipos, en las contribución para la construcción de pruebas mecanizadas de corrección de compiladores, en el aporte que constituye la definición de una semántica formal para el lenguaje Lua, y en el desarrollo de un lenguaje con tipos dependientes cuyos algoritmos más importantes están respaldados por pruebas de corrección. Además, a nivel local, este proyecto permitirá incorporar cuatro integrantes al grupo de “Semántica de la programación”.