Predicting SO2 pollution incidents by means of additive models with optimum variable selection

The aim of this paper is to predict time series of SO2 concentrations emitted by coal-fired power stations in order to estimate in advance emission episodes and analyze the influence of some meteorological variables in the prediction. An emission episode is said to occur when the series of bi-hourly means of SO2 is greater than a specific level. For coal-fired power stations it is essential to predict emission epi- sodes sufficiently in advance so appropriate preventive measures can be taken. We proposed a meth- odology to predict SO2 emission episodes based on using an additive model and an algorithm for variable selection. The methodology was applied to the estimation of SO2 emissions registered in sampling lo- cations near a coal-fired power station located in Northern Spain. The results obtained indicate a good performance of the model considering only two terms of the time series and that the inclusion of the meteorological variables in the model is not significant.

A critical evaluation of methods for the reconstruction of tissue-specific models

Under the framework of constraint based modeling, genome-scale metabolic models (GSMMs) have been used for several tasks, such as metabolic engineering and phenotype prediction. More recently, their application in health related research has spanned drug discovery, biomarker identification and host-pathogen interactions, targeting diseases such as cancer, Alzheimer, obesity or diabetes. In the last years, the development of novel techniques for genome sequencing and other high-throughput methods, together with advances in Bioinformatics, allowed the reconstruction of GSMMs for human cells. Considering the diversity of cell types and tissues present in the human body, it is imperative to develop tissue-specific metabolic models. Methods to automatically generate these models, based on generic human metabolic models and a plethora of omics data, have been proposed. However, their results have not yet been adequately and critically evaluated and compared. This work presents a survey of the most important tissue or cell type specific metabolic model reconstruction methods, which use literature, transcriptomics, proteomics and metabolomics data, together with a global template model. As a case study, we analyzed the consistency between several omics data sources and reconstructed distinct metabolic models of hepatocytes using different methods and data sources as inputs. The results show that omics data sources have a poor overlapping and, in some cases, are even contradictory. Additionally, the hepatocyte metabolic models generated are in many cases not able to perform metabolic functions known to be present in the liver tissue. We conclude that reliable methods for a priori omics data integration are required to support the reconstruction of complex models of human cells.

Introduction [to Contact force models for multibody dynamics]

"Series: Solid mechanics and its applications, vol. 226"

Pure elastic contact force models

"Series: Solid mechanics and its applications, vol. 226"

Dissipative contact force models

"Series: Solid mechanics and its applications, vol. 226"

Contact force models for multibody dynamics

"Series: Solid mechanics and its applications, vol. 226"

An evolutionary approach to the use of Petri net based models: from parallel controllers to HW/SW co-design

"A workshop within the 19th International Conference on Applications and Theory of Petri Nets - ICATPN’1998"

Real-Time models to predict the use of vasopressors in monitored patients

The needs of reducing human error has been growing in every field of study, and medicine is one of those. Through the implementation of technologies is possible to help in the decision making process of clinics, therefore to reduce the difficulties that are typically faced. This study focuses on easing some of those difficulties by presenting real-time data mining models capable of predicting if a monitored patient, typically admitted in intensive care, will need to take vasopressors. Data Mining models were induced using clinical variables such as vital signs, laboratory analysis, among others. The best model presented a sensitivity of 94.94%. With this model it is possible reducing the misuse of vasopressors acting as prevention. At same time it is offered a better care to patients by anticipating their treatment with vasopressors.

Acciones tróficas de GABA: implicancias en la diferenciación sexual del cerebro. Trophic actions of GABA: Implications for sexual differentiation of the brain.

En el hipotálamo en desarrollo, el ácido gamma-amino butírico (GABA) produce depolarización neuronal, pudiendo incluso disparar potenciales de acción y causar la apertura de canales de calcio dependientes de voltaje. Esto se debe a que la concentración intracelular de Cl- es alta respecto al medio extracelular, por lo que en reposo el potencial de equilibrio de GABA es más positivo que el potencial de membrana. A medida que el desarrollo transcurre, la concentración intracelular de Cl- disminuye y se produce un cambio en la respuesta de depolarizante (etapa excitatoria) a hiperpolarizante (etapa inhibitoria). Se ha demostrado que este cambio ocurre también en neuronas hipotalámicas in vitro. El dimorfismo sexual del cerebro de los vertebrados es consecuencia de la acción del estrógeno aromatizado a partir de andrógenos segregados por el testículo durante el "periodo crítico" del desarrollo cerebral. Evidencias previas de nuestro y otros laboratorios pusieron de manifiesto diferencias en el crecimiento y diferenciación de neuronas que no podían atribuirse a la acción hormonal, ya que ocurren antes que se inicie el brusco aumento de la secreción gonadal, alrededor del día 18 de desarrollo embrionario en la rata (E18). Además de las diferencias morfológicas, encontramos diferencias sexuales en la forma que las neuronas hipotalámicas responden a muscimol, un agonista específico del receptor GABAA. A los 9 días in vitro (9 DIV) la respuesta a muscimol fue hiperpolarizante (etapa inhibitoria) y además fue de mayor amplitud, área y duración en machos respecto a hembras. Esto nos indica que las neuronas provenientes de embriones machos son intrínsecamente diferentes a las de embriones hembra aún antes de la acción organizadora de los esteroides sexuales. En base a estas evidencias nos propusimos continuar nuestros estudios sobre la participación de GABA en la determinación de diferencias sexuales en el cerebro antes de la acción organizadora de los esteroides gonadales. Para ello, en cultivos de neuronas hipotalámicas de E16 separados por sexos, estudiaremos:- la respuesta a muscimol de las neuronas, en la etapa excitatoria (2 DIV) de la acción de GABA.- las composición de subunidades de los receptores GABAA en la etapa excitatoria/inhibitoria de la acción de GABA.- la participación de los receptores GABAA sobre el crecimiento neurítico.- la activación de la vía de las MAP quinasas por muscimol.- la participación de los receptores GABAA sobre el crecimiento axonal inducido por estradiol in vitro.Toda la metodología propuesta es de uso habitual en nuestro laboratorio e involucra herramientas de la electrofisiología y la biología celular-molecular; como patch-clamp, cultivo de neuronas hipotalámicas, Western blot, RT-PCR, entre otras. Esperamos encontrar diferencias sexuales en la amplitud, área y duración de la respuesta de las neuronas hipotalámicas al muscimol a los 2 DIV, y que éstas se deban a una diferente composición de subunidades del receptor GABAA. En cuanto a la participación del receptor GABAA en la neuritogenesis, esperamos encontrar mayor longitud neurítica en neuronas macho como así también una activación sexualmente dimórfica de la vía de las MAP quinasas. Además esperamosque la acción de un antagonista del receptor GABAA interfiera con la axogénesis inducida por estradiol in vitro, característica que muestra diferencia sexual también a favor de los machos, lo que reforzaría nuestra hipótesis. La importancia y originalidad de este proyecto reside en la evaluación de la participación del sistema GABAérgico en la determinación de características que durante el desarrollo, podrían estar involucradas en la determinación de diferencias sexuales permanentes en el cerebro adulto independientemente de la acción de los esteroides sexuales. Hasta la fecha, no ha sido evaluada la influencia de los receptores GABAA en la diferenciación sexual del cerebro antes de la acción organizadora de los esteroides gonadales.

Modelos Mixtos-Aditivos Generalizados para el Estudio de Fenómenos Biológicos y Sociales Descriptos por Datos Agregados y/o Longitudinales. Generalized Mixed Additive Models for the Study of Biological and Social Phenomenons from Longitudinal and/or Aggregated Data.

Este proyecto propone extender y generalizar los procesos de estimación e inferencia de modelos aditivos generalizados multivariados para variables aleatorias no gaussianas, que describen comportamientos de fenómenos biológicos y sociales y cuyas representaciones originan series longitudinales y datos agregados (clusters). Se genera teniendo como objeto para las aplicaciones inmediatas, el desarrollo de metodología de modelación para la comprensión de procesos biológicos, ambientales y sociales de las áreas de Salud y las Ciencias Sociales, la condicionan la presencia de fenómenos específicos, como el de las enfermedades.Es así que el plan que se propone intenta estrechar la relación entre la Matemática Aplicada, desde un enfoque bajo incertidumbre y las Ciencias Biológicas y Sociales, en general, generando nuevas herramientas para poder analizar y explicar muchos problemas sobre los cuales tienen cada vez mas información experimental y/o observacional.Se propone, en forma secuencial, comenzando por variables aleatorias discretas (Yi, con función de varianza menor que una potencia par del valor esperado E(Y)) generar una clase unificada de modelos aditivos (paramétricos y no paramétricos) generalizados, la cual contenga como casos particulares a los modelos lineales generalizados, no lineales generalizados, los aditivos generalizados, los de media marginales generalizados (enfoques GEE1 -Liang y Zeger, 1986- y GEE2 -Zhao y Prentice, 1990; Zeger y Qaqish, 1992; Yan y Fine, 2004), iniciando una conexión con los modelos lineales mixtos generalizados para variables latentes (GLLAMM, Skrondal y Rabe-Hesketh, 2004), partiendo de estructuras de datos correlacionados. Esto permitirá definir distribuciones condicionales de las respuestas, dadas las covariables y las variables latentes y estimar ecuaciones estructurales para las VL, incluyendo regresiones de VL sobre las covariables y regresiones de VL sobre otras VL y modelos específicos para considerar jerarquías de variación ya reconocidas. Cómo definir modelos que consideren estructuras espaciales o temporales, de manera tal que permitan la presencia de factores jerárquicos, fijos o aleatorios, medidos con error como es el caso de las situaciones que se presentan en las Ciencias Sociales y en Epidemiología, es un desafío a nivel estadístico. Se proyecta esa forma secuencial para la construcción de metodología tanto de estimación como de inferencia, comenzando con variables aleatorias Poisson y Bernoulli, incluyendo los existentes MLG, hasta los actuales modelos generalizados jerárquicos, conextando con los GLLAMM, partiendo de estructuras de datos correlacionados. Esta familia de modelos se generará para estructuras de variables/vectores, covariables y componentes aleatorios jerárquicos que describan fenómenos de las Ciencias Sociales y la Epidemiología.

Defining habitat characteristics influencing the distribution, density and growth of Plaice (Pleuronectes Platessa) and Dab (Limanda Limanda) on west of Ireland nursery grounds

Plaice (Pleuronectes platessa, L.) and dab (Limanda limanda, L.) are among the most abundant flatfishes in the north-eastern Atlantic region and the dominant species in shallow coastal nursery grounds. With increasing pressures on commercial flatfish stocks in combination with changing coastal environments, better knowledge of population dynamics during all life stages is needed to evaluate variability in year-class strength and recruitment to the fishery. The aim of this research was to investigate the complex interplay of biotic and abiotic habitat components influencing the distribution, density and growth of plaice and dab during the vulnerable juvenile life stage and to gain insight in spatial and temporal differences in nursery habitat quality along the west coast of Ireland. Intraspecific variability in plaice diet was observed at different spatial scales and showed a link with condition, recent growth and morphology. This highlights the effect of food availability on habitat quality and the need to consider small scale variation when attempting to link habitat quality to feeding, growth and condition of juvenile flatfish. There was evidence of trophic, spatial and temporal resource partitioning between juvenile plaice and dab allowing the co-existence of morphologically similar species in nursery grounds. In the limited survey years there was no evidence that the carrying capacity of the studied nursery grounds was reached but spatial and interannual variations in fish growth indicated fluctuating environments in terms of food availability, predator densities, sediment features and physico-chemical conditions. Predation was the most important factor affecting habitat quality for juvenile plaice and dab with crab densities negatively correlated to fish condition whereas shrimp densities were negatively associated with densities of small-sized juveniles in spring. A comparison of proxies for fish growth showed the advantage of Fulton’s K for routine use whereas RNA:DNA ratios proved less powerful when short-term environmental fluctuations are lacking. This study illustrated how distinct sets of habitat features can drive spatial variation in density and condition of juvenile flatfish highlighting the value of studying both variables when modeling habitat requirements. The habitat models generated in this study also provide a powerful tool to predict potential climate and anthropogenic impacts on the distribution and condition of juveniles in flatfish nurseries. The need for effective coastal zone management was emphasized to ensure a sustainable use of coastal resources and successful flatfish recruitment to the fishery.

Data mining with graphical models

Data Mining, Learning from data, graphical models, possibility theory

Data-driven system identification via evolutionary retrieval of Takagi-Sugeno fuzzy models

Systemidentification, evolutionary automatic, data-driven model, fuzzy Takagi-Sugeno grammar, genotype interpretability, toxicity-prediction

Models and methods for supporting lot sizing decisions in product recovery systems

Magdeburg, Univ., Fak. für Wirtschaftswiss., Diss., 2011

Approximations of the Fisher information for the construction of efficient experimental designs in nonlinear mixed effects models

Magdeburg, Univ., Fak. für Mathematik, Diss., 2012