A Homogeneous Set-Theoretical Frame for Clustering Fuzzy Relational Data

Our purpose is to provide a set-theoretical frame to clustering fuzzy relational data basically based on cardinality of the fuzzy subsets that represent objects and their complementaries, without applying any crisp property. From this perspective we define a family of fuzzy similarity indexes which includes a set of fuzzy indexes introduced by Tolias et al, and we analyze under which conditions it is defined a fuzzy proximity relation. Following an original idea due to S. Miyamoto we evaluate the similarity between objects and features by means the same mathematical procedure. Joining these concepts and methods we establish an algorithm to clustering fuzzy relational data. Finally, we present an example to make clear all the process

Glycan alterations of serum proteins as tumour markers. Prostate-specific antigen in prostate cancer and acute-phase proteins in pancreatic cancer

Els pacients amb càncer presenten una taxa de supervivència superior si es diagnostiquen a estadis inicials, per la qual cosa és indispensable disposar de marcadors tumorals adequats. Glicoformes de proteïnes específiques es podrian utilizar com marcadors tumorals. S’han investigat les subformes i glicosilació de l’Antígen Prostàtic Específic (PSA) per millorar la seva capacitat de diagnosis de pacients amb càncer de pròstata vs aquells amb hiperplàsia benigna prostàtica. També s’han avaluat glicoproteïnes sèriques amb alteracions glucídiques en pacients de càncer de pàncrees, comparat amb pacients amb pancreatitis crònica i controls. S’ha observat una disminució de la fucosilació core i sialilació del PSA en càncer de pròstata i un augment de la fucosilació core i Sialyl-Lewis X en algunes Proteïnes de fase Aguda en càncer de pàncrees. Aquest canvis s’haurien d’avaluar en un cohort de pacients més gran per determinar el seu paper en el cribratge, diagnòstic o monitorització dels cancers estudiats.

Molecular quantum similarity in QSAR: applications in computer-aided molecular design

La present tesi està centrada en l'ús de la Teoria de Semblança Quàntica per a calcular descriptors moleculars. Aquests descriptors s'utilitzen com a paràmetres estructurals per a derivar correlacions entre l'estructura i la funció o activitat experimental per a un conjunt de compostos. Els estudis de Relacions Quantitatives Estructura-Activitat són d'especial interès per al disseny racional de molècules assistit per ordinador i, en particular, per al disseny de fàrmacs. Aquesta memòria consta de quatre parts diferenciades. En els dos primers blocs es revisen els fonaments de la teoria de semblança quàntica, així com l'aproximació topològica basada en la teoria de grafs. Ambdues teories es fan servir per a calcular els descriptors moleculars. En el segon bloc, s'ha de remarcar la programació i implementació de programari per a calcular els anomenats índexs topològics de semblança quàntica. La tercera secció detalla les bases de les Relacions Quantitatives Estructura-Activitat i, finalment, el darrer apartat recull els resultats d'aplicació obtinguts per a diferents sistemes biològics.