The Development of a Universal In Silico Predictor of Protein-Protein Interactions

Protein-protein interactions (PPIs) are essential for understanding the function of biological systems and have been characterized using a vast array of experimental techniques. These techniques detect only a small proportion of all PPIs and are labor intensive and time consuming. Therefore, the development of computational methods capable of predicting PPIs accelerates the pace of discovery of new interactions. This paper reports a machine learning-based prediction model, the Universal In Silico Predictor of Protein-Protein Interactions (UNISPPI), which is a decision tree model that can reliably predict PPIs for all species (including proteins from parasite-host associations) using only 20 combinations of amino acids frequencies from interacting and non-interacting proteins as learning features. UNISPPI was able to correctly classify 79.4% and 72.6% of experimentally supported interactions and non-interacting protein pairs, respectively, from an independent test set. Moreover, UNISPPI suggests that the frequencies of the amino acids asparagine, cysteine and isoleucine are important features for distinguishing between interacting and non-interacting protein pairs. We envisage that UNISPPI can be a useful tool for prioritizing interactions for experimental validation. © 2013 Valente et al.

Genome-wide association study for backfat thickness in Canchim beef cattle using Random Forest approach

Background: Meat quality involves many traits, such as marbling, tenderness, juiciness, and backfat thickness, all of which require attention from livestock producers. Backfat thickness improvement by means of traditional selection techniques in Canchim beef cattle has been challenging due to its low heritability, and it is measured late in an animal's life. Therefore, the implementation of new methodologies for identification of single nucleotide polymorphisms (SNPs) linked to backfat thickness are an important strategy for genetic improvement of carcass and meat quality.Results: The set of SNPs identified by the random forest approach explained as much as 50% of the deregressed estimated breeding value (dEBV) variance associated with backfat thickness, and a small set of 5 SNPs were able to explain 34% of the dEBV for backfat thickness. Several quantitative trait loci (QTL) for fat-related traits were found in the surrounding areas of the SNPs, as well as many genes with roles in lipid metabolism.Conclusions: These results provided a better understanding of the backfat deposition and regulation pathways, and can be considered a starting point for future implementation of a genomic selection program for backfat thickness in Canchim beef cattle. © 2013 Mokry et al.; licensee BioMed Central Ltd.

Thermochemical equilibrium modeling of a biomass downdraft gasifier: Constrained and unconstrained non-stoichiometric models

The objective of this work is to develop a non-stoichiometric equilibrium model to study parameter effects in the gasification process of a feedstock in downdraft gasifiers. The non-stoichiometric equilibrium model is also known as the Gibbs free energy minimization method. Four models were developed and tested. First a pure non-stoichiometric equilibrium model called M1 was developed; then the methane content was constrained by correlating experimental data and generating the model M2. A kinetic constraint that determines the apparent gasification rate was considered for model M3 and finally the two aforementioned constraints were implemented together in model M4. Models M2 and M4 showed to be the more accurate among the four developed models with mean RMS (root mean square error) values of 1.25 each.Also the gasification of Brazilian Pinus elliottii in a downdraft gasifier with air as gasification agent was studied. The input parameters considered were: (a) equivalence ratio (0.28-035); (b) moisture content (5-20%); (c) gasification time (30-120 min) and carbon conversion efficiency (80-100%). (C) 2014 Elsevier Ltd. All rights reserved.

NodePM: A Remote Monitoring Alert System for Energy Consumption Using Probabilistic Techniques

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Deep learning architecture for gesture recognition

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

Concepção(ões) de texto em contexto de EaD semipresencial

Conselho Nacional de Desenvolvimento em Pesquisa (CNPq)

A method using artificial neural networks to morphologically assess mouse blastocyst quality

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Modelagem da irradiação direta na incidência normal em Botucatu: aprendizado de máquina, estatístico e linke

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Estimativa da irradiação solar global pelo método de Angstrom-Prescott e técnicas de aprendizado de máquinas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

A comunicação não verbal da equipe de enfermagem contribuindo para o cuidado do idoso em internação hospitalar

Pós-graduação em Enfermagem (mestrado profissional) - FMB

Estimativa da área foliar do antúrio com o uso de funções de regressão

O presente trabalho teve como objetivo determinar quais variáveis dimensionais da folha são mais adequadas para utilização na estimativa da área foliar do antúrio (Anthurium andraeanum), cv. Apalai, por meio de equação de regressão linear, e comparar o desempenho de diferentes funções de regressão obtidas com o uso de aprendizado de máquina (AM). A variável que melhor estimou a área foliar foi o produto das dimensões lineares (comprimento e largura), CxL, sendo a equação proposta Af = 0.9672 *C x L, com coeficiente de determinação (R²) de 0,99. Verificou-se, também, com o uso de AM, que as funções lineares são mais adequadas para a estimação da área foliar dessa espécie vegetal.

Caracterização dos enunciados de um aluno não-falante usuário de recurso suplementar de comunicação durante a construção de histórias

A narrativa pode conectar elementos diversos e, assim, promover a construção de sentenças verticais e horizontais, frente à mediação de interlocutor. Esta pesquisa visou analisar a extensão e a organização sintática dos enunciados de narrativas construídas por um aluno não-falante usuário de recurso suplementar de comunicação. Previamente à construção das narrativas, selecionadas de acordo com os centros de interesse, idade, grau de escolaridade e temáticas trabalhadas na escola do aluno, símbolos gráficos do Picture Communication Symbols eram confeccionados e adaptados para que, por meio destes e dos recursos verbais e não-verbais inerentes à atividade discursiva, a história pudesse ser contada, por acesso visual e auditivo, pelo interlocutor e recontada pelo aluno, após a estruturação e organização dos múltiplos signos em sentenças. Todas as interações foram filmadas e complementadas com anotações de um diário de registro contínuo. Após a análise das transcrições das fitas e das anotações do diário, foi possível determinar três estágios de unidades significativas: 1) Caracterização ou natureza dos elementos constituintes dos enunciados das narrativas em: a) objeto; b) símbolo gráfico; c) escrita; d) vocalização; e) gesto representativo; 2) Extensão dos enunciados das narrativas de 1 a 6 elementos, linearmente, e 7 ou mais elementos; 3) Organização sintática dos elementos constituintes das narrativas em sujeito, verbo e objeto isolados, em sentenças verticais, e associados, em sentenças horizontais. Ressaltou-se, assim, a ampliação e aprimoramento da organização e da estrutura sintática dos enunciados das narrativas construídas pelo aluno mediado pelo interlocutor.

Analysis of speech fluency in Williams syndrome

Williams syndrome (WS) is a neurodevelopmental genetic disorder, often referred as being characterized by dissociation between verbal and non-verbal abilities, although the number of studies disputing this proposal is emerging. Indeed, although they have been traditionally reported as displaying increased speech fluency, this topic has not been fully addressed in research. In previous studies carried out with a small group of individuals with WS, we reported speech breakdowns during conversational and autobiographical narratives suggestive of language difficulties. In the current study, we characterized the speech fluency profile using an ecologically based measure - a narrative task (story generation) was collected from a group of individuals with WS (n = 30) and typically developing group (n = 39) matched in mental age. Oral narratives were elicited using a picture stimulus - the cookie theft picture from Boston Diagnosis Aphasia Test. All narratives were analyzed according to typology and frequency of fluency breakdowns (non-stuttered and stuttered disfluencies). Oral narratives in WS group differed from typically developing group, mainly due to a significant increase in the frequency of disfluencies, particularly in terms of hesitations, repetitions and pauses. This is the first evidence of disfluencies in WS using an ecologically based task (oral narrative task), suggesting that these speech disfluencies may represent a significant marker of language problems in WS. (C) 2011 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Desempenho de escolares com distúrbio de aprendizagem e dislexia em testes de processamento auditivo

OBJETIVO: caracterizar e comparar, por meio de testes comportamentais, o processamento auditivo de escolares com diagnóstico interdisciplinar de (I) distúrbio da aprendizagem, (II) dislexia e (III) escolares com bom desempenho acadêmico. MÉTODOS: participaram deste estudo 30 escolares na faixa etária de 8 a 16 anos de idade, de ambos os gêneros, de 2ª a 4ª séries do ensino fundamental, divididos em três grupos: GI composto por 10 escolares com diagnóstico interdisciplinar de distúrbio de aprendizagem, GII: composto por 10 escolares com diagnóstico interdisciplinar de dislexia e GIII composto por 10 escolares sem dificuldades de aprendizagem, pareados segundo gênero e faixa etária com os grupos GI e GII. Foram realizadas avaliação audiológica e de processamento auditivo. RESULTADOS: os escolares de GIII apresentaram desempenho superior nos testes de processamento auditivo em relação aos escolares de GI e GII. GI apresentou desempenho inferior nas habilidades auditivas avaliadas para testes dicóticos de dígitos e dissílabos alternados, logoaudiometria pediátrica, localização sonora, memória verbal e não-verbal, ao passo que GII apresentou as mesmas alterações de GI, com exceção do teste de logoaudiometria pediátrica. CONCLUSÃO: os escolares com transtornos de aprendizagem apresentaram desempenho inferior nos testes de processamento auditivo, sendo que os escolares com distúrbio de aprendizagem apresentaram maior número de habilidades auditivas alteradas, em comparação com os escolares com dislexia, por terem apresentado atenção sustentada reduzida. O grupo de escolares com dislexia apresentou alterações decorrentes da dificuldade relacionada à codificação e decodificação de estímulos sonoros.

In silico network topology-based prediction of gene essentiality

The identification of genes essential for survival is important for the understanding of the minimal requirements for cellular life and for drug design. As experimental studies with the purpose of building a catalog of essential genes for a given organism are time-consuming and laborious, a computational approach which could predict gene essentiality with high accuracy would be of great value. We present here a novel computational approach, called NTPGE (Network Topology-based Prediction of Gene Essentiality), that relies on the network topology features of a gene to estimate its essentiality. The first step of NTPGE is to construct the integrated molecular network for a given organism comprising protein physical, metabolic and transcriptional regulation interactions. The second step consists in training a decision-tree-based machine-learning algorithm on known essential and non-essential genes of the organism of interest, considering as learning attributes the network topology information for each of these genes. Finally, the decision-tree classifier generated is applied to the set of genes of this organism to estimate essentiality for each gene. We applied the NTPGE approach for discovering the essential genes in Escherichia coli and then assessed its performance. (C) 2007 Elsevier B.V. All rights reserved.