Disease-Gene Association Using a Genetic Algorithm

Understanding the relationship between genetic diseases and the genes associated with them is an important problem regarding human health. The vast amount of data created from a large number of high-throughput experiments performed in the last few years has resulted in an unprecedented growth in computational methods to tackle the disease gene association problem. Nowadays, it is clear that a genetic disease is not a consequence of a defect in a single gene. Instead, the disease phenotype is a reflection of various genetic components interacting in a complex network. In fact, genetic diseases, like any other phenotype, occur as a result of various genes working in sync with each other in a single or several biological module(s). Using a genetic algorithm, our method tries to evolve communities containing the set of potential disease genes likely to be involved in a given genetic disease. Having a set of known disease genes, we first obtain a protein-protein interaction (PPI) network containing all the known disease genes. All the other genes inside the procured PPI network are then considered as candidate disease genes as they lie in the vicinity of the known disease genes in the network. Our method attempts to find communities of potential disease genes strongly working with one another and with the set of known disease genes. As a proof of concept, we tested our approach on 16 breast cancer genes and 15 Parkinson's Disease genes. We obtained comparable or better results than CIPHER, ENDEAVOUR and GPEC, three of the most reliable and frequently used disease-gene ranking frameworks.

Using PageRank Algorithm in Analyzing Dictionary Graphs and PageRank in Dynamic Graphs

In this thesis we are going to analyze the dictionary graphs and some other kinds of graphs using the PagerRank algorithm. We calculated the correlation between the degree and PageRank of all nodes for a graph obtained from Merriam-Webster dictionary, a French dictionary and WordNet hypernym and synonym dictionaries. Our conclusion was that PageRank can be a good tool to compare the quality of dictionaries. We studied some artificial social and random graphs. We found that when we omitted some random nodes from each of the graphs, we have not noticed any significant changes in the ranking of the nodes according to their PageRank. We also discovered that some social graphs selected for our study were less resistant to the changes of PageRank.

New York and it's institutions, 1609-1871, a library of information, pertaining to the great Metropolis..

UANL

Estimation of State Space Models and Stochastic Volatility

Ma thèse est composée de trois chapitres reliés à l'estimation des modèles espace-état et volatilité stochastique. Dans le première article, nous développons une procédure de lissage de l'état, avec efficacité computationnelle, dans un modèle espace-état linéaire et gaussien. Nous montrons comment exploiter la structure particulière des modèles espace-état pour tirer les états latents efficacement. Nous analysons l'efficacité computationnelle des méthodes basées sur le filtre de Kalman, l'algorithme facteur de Cholesky et notre nouvelle méthode utilisant le compte d'opérations et d'expériences de calcul. Nous montrons que pour de nombreux cas importants, notre méthode est plus efficace. Les gains sont particulièrement grands pour les cas où la dimension des variables observées est grande ou dans les cas où il faut faire des tirages répétés des états pour les mêmes valeurs de paramètres. Comme application, on considère un modèle multivarié de Poisson avec le temps des intensités variables, lequel est utilisé pour analyser le compte de données des transactions sur les marchés financières. Dans le deuxième chapitre, nous proposons une nouvelle technique pour analyser des modèles multivariés à volatilité stochastique. La méthode proposée est basée sur le tirage efficace de la volatilité de son densité conditionnelle sachant les paramètres et les données. Notre méthodologie s'applique aux modèles avec plusieurs types de dépendance dans la coupe transversale. Nous pouvons modeler des matrices de corrélation conditionnelles variant dans le temps en incorporant des facteurs dans l'équation de rendements, où les facteurs sont des processus de volatilité stochastique indépendants. Nous pouvons incorporer des copules pour permettre la dépendance conditionnelle des rendements sachant la volatilité, permettant avoir différent lois marginaux de Student avec des degrés de liberté spécifiques pour capturer l'hétérogénéité des rendements. On tire la volatilité comme un bloc dans la dimension du temps et un à la fois dans la dimension de la coupe transversale. Nous appliquons la méthode introduite par McCausland (2012) pour obtenir une bonne approximation de la distribution conditionnelle à posteriori de la volatilité d'un rendement sachant les volatilités d'autres rendements, les paramètres et les corrélations dynamiques. Le modèle est évalué en utilisant des données réelles pour dix taux de change. Nous rapportons des résultats pour des modèles univariés de volatilité stochastique et deux modèles multivariés. Dans le troisième chapitre, nous évaluons l'information contribuée par des variations de volatilite réalisée à l'évaluation et prévision de la volatilité quand des prix sont mesurés avec et sans erreur. Nous utilisons de modèles de volatilité stochastique. Nous considérons le point de vue d'un investisseur pour qui la volatilité est une variable latent inconnu et la volatilité réalisée est une quantité d'échantillon qui contient des informations sur lui. Nous employons des méthodes bayésiennes de Monte Carlo par chaîne de Markov pour estimer les modèles, qui permettent la formulation, non seulement des densités a posteriori de la volatilité, mais aussi les densités prédictives de la volatilité future. Nous comparons les prévisions de volatilité et les taux de succès des prévisions qui emploient et n'emploient pas l'information contenue dans la volatilité réalisée. Cette approche se distingue de celles existantes dans la littérature empirique en ce sens que ces dernières se limitent le plus souvent à documenter la capacité de la volatilité réalisée à se prévoir à elle-même. Nous présentons des applications empiriques en utilisant les rendements journaliers des indices et de taux de change. Les différents modèles concurrents sont appliqués à la seconde moitié de 2008, une période marquante dans la récente crise financière.

New simulation schemes for the Heston model

Les titres financiers sont souvent modélisés par des équations différentielles stochastiques (ÉDS). Ces équations peuvent décrire le comportement de l'actif, et aussi parfois certains paramètres du modèle. Par exemple, le modèle de Heston (1993), qui s'inscrit dans la catégorie des modèles à volatilité stochastique, décrit le comportement de l'actif et de la variance de ce dernier. Le modèle de Heston est très intéressant puisqu'il admet des formules semi-analytiques pour certains produits dérivés, ainsi qu'un certain réalisme. Cependant, la plupart des algorithmes de simulation pour ce modèle font face à quelques problèmes lorsque la condition de Feller (1951) n'est pas respectée. Dans ce mémoire, nous introduisons trois nouveaux algorithmes de simulation pour le modèle de Heston. Ces nouveaux algorithmes visent à accélérer le célèbre algorithme de Broadie et Kaya (2006); pour ce faire, nous utiliserons, entre autres, des méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC) et des approximations. Dans le premier algorithme, nous modifions la seconde étape de la méthode de Broadie et Kaya afin de l'accélérer. Alors, au lieu d'utiliser la méthode de Newton du second ordre et l'approche d'inversion, nous utilisons l'algorithme de Metropolis-Hastings (voir Hastings (1970)). Le second algorithme est une amélioration du premier. Au lieu d'utiliser la vraie densité de la variance intégrée, nous utilisons l'approximation de Smith (2007). Cette amélioration diminue la dimension de l'équation caractéristique et accélère l'algorithme. Notre dernier algorithme n'est pas basé sur une méthode MCMC. Cependant, nous essayons toujours d'accélérer la seconde étape de la méthode de Broadie et Kaya (2006). Afin de réussir ceci, nous utilisons une variable aléatoire gamma dont les moments sont appariés à la vraie variable aléatoire de la variance intégrée par rapport au temps. Selon Stewart et al. (2007), il est possible d'approximer une convolution de variables aléatoires gamma (qui ressemble beaucoup à la représentation donnée par Glasserman et Kim (2008) si le pas de temps est petit) par une simple variable aléatoire gamma.

Exposants géométriques des modèles de boucles dilués et idempotents des TL-modules de la chaîne de spins XXZ

Cette thèse porte sur les phénomènes critiques survenant dans les modèles bidimensionnels sur réseau. Les résultats sont l'objet de deux articles : le premier porte sur la mesure d'exposants critiques décrivant des objets géométriques du réseau et, le second, sur la construction d'idempotents projetant sur des modules indécomposables de l'algèbre de Temperley-Lieb pour la chaîne de spins XXZ. Le premier article présente des expériences numériques Monte Carlo effectuées pour une famille de modèles de boucles en phase diluée. Baptisés "dilute loop models (DLM)", ceux-ci sont inspirés du modèle O(n) introduit par Nienhuis (1990). La famille est étiquetée par les entiers relativement premiers p et p' ainsi que par un paramètre d'anisotropie. Dans la limite thermodynamique, il est pressenti que le modèle DLM(p,p') soit décrit par une théorie logarithmique des champs conformes de charge centrale c(\kappa)=13-6(\kappa+1/\kappa), où \kappa=p/p' est lié à la fugacité du gaz de boucles \beta=-2\cos\pi/\kappa, pour toute valeur du paramètre d'anisotropie. Les mesures portent sur les exposants critiques représentant la loi d'échelle des objets géométriques suivants : l'interface, le périmètre externe et les liens rouges. L'algorithme Metropolis-Hastings employé, pour lequel nous avons introduit de nombreuses améliorations spécifiques aux modèles dilués, est détaillé. Un traitement statistique rigoureux des données permet des extrapolations coïncidant avec les prédictions théoriques à trois ou quatre chiffres significatifs, malgré des courbes d'extrapolation aux pentes abruptes. Le deuxième article porte sur la décomposition de l'espace de Hilbert \otimes^nC^2 sur lequel la chaîne XXZ de n spins 1/2 agit. La version étudiée ici (Pasquier et Saleur (1990)) est décrite par un hamiltonien H_{XXZ}(q) dépendant d'un paramètre q\in C^\times et s'exprimant comme une somme d'éléments de l'algèbre de Temperley-Lieb TL_n(q). Comme pour les modèles dilués, le spectre de la limite continue de H_{XXZ}(q) semble relié aux théories des champs conformes, le paramètre q déterminant la charge centrale. Les idempotents primitifs de End_{TL_n}\otimes^nC^2 sont obtenus, pour tout q, en termes d'éléments de l'algèbre quantique U_qsl_2 (ou d'une extension) par la dualité de Schur-Weyl quantique. Ces idempotents permettent de construire explicitement les TL_n-modules indécomposables de \otimes^nC^2. Ceux-ci sont tous irréductibles, sauf si q est une racine de l'unité. Cette exception est traitée séparément du cas où q est générique. Les problèmes résolus par ces articles nécessitent une grande variété de résultats et d'outils. Pour cette raison, la thèse comporte plusieurs chapitres préparatoires. Sa structure est la suivante. Le premier chapitre introduit certains concepts communs aux deux articles, notamment une description des phénomènes critiques et de la théorie des champs conformes. Le deuxième chapitre aborde brièvement la question des champs logarithmiques, l'évolution de Schramm-Loewner ainsi que l'algorithme de Metropolis-Hastings. Ces sujets sont nécessaires à la lecture de l'article "Geometric Exponents of Dilute Loop Models" au chapitre 3. Le quatrième chapitre présente les outils algébriques utilisés dans le deuxième article, "The idempotents of the TL_n-module \otimes^nC^2 in terms of elements of U_qsl_2", constituant le chapitre 5. La thèse conclut par un résumé des résultats importants et la proposition d'avenues de recherche qui en découlent.

An algorithm for identifying agent-k-linked allocations in economies with indivisibilities

We consider envy-free (and budget-balanced) rules that are least manipulable with respect to agents counting or with respect to utility gains. Recently it has been shown that for any profile of quasi-linear preferences, the outcome of any such least manipulable envy-free rule can be obtained via agent-k-linked allocations. This note provides an algorithm for identifying agent-k-linked allocations.

A robust algorithm for segmenting fluorescence images and its application to single-molecule counting

La microscopie par fluorescence de cellules vivantes produit de grandes quantités de données. Ces données sont composées d’une grande diversité au niveau de la forme des objets d’intérêts et possèdent un ratio signaux/bruit très bas. Pour concevoir un pipeline d’algorithmes efficaces en traitement d’image de microscopie par fluorescence, il est important d’avoir une segmentation robuste et fiable étant donné que celle-ci constitue l’étape initiale du traitement d’image. Dans ce mémoire, je présente MinSeg, un algorithme de segmentation d’image de microscopie par fluorescence qui fait peu d’assomptions sur l’image et utilise des propriétés statistiques pour distinguer le signal par rapport au bruit. MinSeg ne fait pas d’assomption sur la taille ou la forme des objets contenus dans l’image. Par ce fait, il est donc applicable sur une grande variété d’images. Je présente aussi une suite d’algorithmes pour la quantification de petits complexes dans des expériences de microscopie par fluorescence de molécules simples utilisant l’algorithme de segmentation MinSeg. Cette suite d’algorithmes a été utilisée pour la quantification d’une protéine nommée CENP-A qui est une variante de l’histone H3. Par cette technique, nous avons trouvé que CENP-A est principalement présente sous forme de dimère.

A heuristic algorithm for the Capacitated Vehicle Routing Problem with Synchronized Pick-ups and Drop-offs : a case study for medications delivery and supervision in DR Congo

Dans des contextes de post-urgence tels que le vit la partie occidentale de la République Démocratique du Congo (RDC), l’un des défis cruciaux auxquels font face les hôpitaux ruraux est de maintenir un niveau de médicaments essentiels dans la pharmacie. Sans ces médicaments pour traiter les maladies graves, l’impact sur la santé de la population est significatif. Les hôpitaux encourent également des pertes financières dues à la péremption lorsque trop de médicaments sont commandés. De plus, les coûts du transport des médicaments ainsi que du superviseur sont très élevés pour les hôpitaux isolés ; les coûts du transport peuvent à eux seuls dépasser ceux des médicaments. En utilisant la province du Bandundu, RDC pour une étude de cas, notre recherche tente de déterminer la faisabilité (en termes et de la complexité du problème et des économies potentielles) d’un problème de routage synchronisé pour la livraison de médicaments et pour les visites de supervision. Nous proposons une formulation du problème de tournées de véhicules avec capacité limitée qui gère plusieurs exigences nouvelles, soit la synchronisation des activités, la préséance et deux fréquences d’activités. Nous mettons en œuvre une heuristique « cluster first, route second » avec une base de données géospatiales qui permet de résoudre le problème. Nous présentons également un outil Internet qui permet de visualiser les solutions sur des cartes. Les résultats préliminaires de notre étude suggèrent qu’une solution synchronisée pourrait offrir la possibilité aux hôpitaux ruraux d’augmenter l’accessibilité des services médicaux aux populations rurales avec une augmentation modique du coût de transport actuel.

Array pattern nulling by element position perturbations using a genetic algorithm

A genetic algorithm has been used for null steering in phased and adaptive arrays . It has been shown that it is possible to steer the array null s precisely to the required interference directions and to achieve any prescribed null depths . A comparison with the results obtained from the analytic solution shows the advantages of using the genetic algorithm for null steering in linear array patterns

Multi-objective assembly job shop scheduling using genetic algorithm and tabu search

Assembly job shop scheduling problem (AJSP) is one of the most complicated combinatorial optimization problem that involves simultaneously scheduling the processing and assembly operations of complex structured products. The problem becomes even more complicated if a combination of two or more optimization criteria is considered. This thesis addresses an assembly job shop scheduling problem with multiple objectives. The objectives considered are to simultaneously minimizing makespan and total tardiness. In this thesis, two approaches viz., weighted approach and Pareto approach are used for solving the problem. However, it is quite difficult to achieve an optimal solution to this problem with traditional optimization approaches owing to the high computational complexity. Two metaheuristic techniques namely, genetic algorithm and tabu search are investigated in this thesis for solving the multiobjective assembly job shop scheduling problems. Three algorithms based on the two metaheuristic techniques for weighted approach and Pareto approach are proposed for the multi-objective assembly job shop scheduling problem (MOAJSP). A new pairing mechanism is developed for crossover operation in genetic algorithm which leads to improved solutions and faster convergence. The performances of the proposed algorithms are evaluated through a set of test problems and the results are reported. The results reveal that the proposed algorithms based on weighted approach are feasible and effective for solving MOAJSP instances according to the weight assigned to each objective criterion and the proposed algorithms based on Pareto approach are capable of producing a number of good Pareto optimal scheduling plans for MOAJSP instances.

Fixed Point Decimal Multiplication Using RPS Algorithm

Decimal multiplication is an integral part of financial, commercial, and internet-based computations. A novel design for single digit decimal multiplication that reduces the critical path delay and area for an iterative multiplier is proposed in this research. The partial products are generated using single digit multipliers, and are accumulated based on a novel RPS algorithm. This design uses n single digit multipliers for an n × n multiplication. The latency for the multiplication of two n-digit Binary Coded Decimal (BCD) operands is (n + 1) cycles and a new multiplication can begin every n cycle. The accumulation of final partial products and the first iteration of partial product generation for next set of inputs are done simultaneously. This iterative decimal multiplier offers low latency and high throughput, and can be extended for decimal floating-point multiplication.

A Novel Decision Tree Algorithm for Numeric Datasets - C 4.5*Stat

Decision trees are very powerful tools for classification in data mining tasks that involves different types of attributes. When coming to handling numeric data sets, usually they are converted first to categorical types and then classified using information gain concepts. Information gain is a very popular and useful concept which tells you, whether any benefit occurs after splitting with a given attribute as far as information content is concerned. But this process is computationally intensive for large data sets. Also popular decision tree algorithms like ID3 cannot handle numeric data sets. This paper proposes statistical variance as an alternative to information gain as well as statistical mean to split attributes in completely numerical data sets. The new algorithm has been proved to be competent with respect to its information gain counterpart C4.5 and competent with many existing decision tree algorithms against the standard UCI benchmarking datasets using the ANOVA test in statistics. The specific advantages of this proposed new algorithm are that it avoids the computational overhead of information gain computation for large data sets with many attributes, as well as it avoids the conversion to categorical data from huge numeric data sets which also is a time consuming task. So as a summary, huge numeric datasets can be directly submitted to this algorithm without any attribute mappings or information gain computations. It also blends the two closely related fields statistics and data mining

Parallel Genetic Algorithm for Document Image Compression Optimization

This work proposes a parallel genetic algorithm for compressing scanned document images. A fitness function is designed with Hausdorff distance which determines the terminating condition. The algorithm helps to locate the text lines. A greater compression ratio has achieved with lesser distortion

A Reinforcement Learning Algorithm to Economic Dispatch Considering Transmission Losses

Reinforcement Learning (RL) refers to a class of learning algorithms in which learning system learns which action to take in different situations by using a scalar evaluation received from the environment on performing an action. RL has been successfully applied to many multi stage decision making problem (MDP) where in each stage the learning systems decides which action has to be taken. Economic Dispatch (ED) problem is an important scheduling problem in power systems, which decides the amount of generation to be allocated to each generating unit so that the total cost of generation is minimized without violating system constraints. In this paper we formulate economic dispatch problem as a multi stage decision making problem. In this paper, we also develop RL based algorithm to solve the ED problem. The performance of our algorithm is compared with other recent methods. The main advantage of our method is it can learn the schedule for all possible demands simultaneously.