汉语文本语篇语句焦点确定及焦点与重音关系研究

This study investigated the method of the focus identification in Chinese text discourse and the relationship between accent and focus, large corpus analysis and decision tree were used in the research. The main results are: 1. Based on the concept of the Focus and understanding of the discourse, Foci identification is consistent and steady; 2. Special Focus markers and specific Focus constructions have greater influence than special constituent order on identifying Focus in Chinese discourse; while information states also have great influence on focus identifying; part of speech，information state, the relative position in the sentence, focus-sensitive operator, specific Focus constructions, contrast relations, relations between the sentences are important factors to focus identifying; 3. Using multi-dimensional tagging and knowledge discovery, it is a feasible way to construct and employ decision trees by computing tagging results to identify Focus; 4. Focus predicting also depends on literal types and styles of the discourse, several types of decision trees should be constructed for different literal types; 5. In the monologue discourse, the most prominent accent is located on the Focus word or in the scope of the Focus; there are some kinds of rules on accent assignment in broad Focus; it is necessary to analyze and classify focus structure for the research of relations between accent and Focus.

Genetic Studies Identify Critical Biomarkers and Refine the Classification of Malignant Gliomas

Gliomagenesis is driven by a complex network of genetic alterations and while the glioma genome has been a focus of investigation for many years; critical gaps in our knowledge of this disease remain. The identification of novel molecular biomarkers remains a focus of the greater cancer community as a method to improve the consistency and accuracy of pathological diagnosis. In addition, novel molecular biomarkers are drastically needed for the identification of targets that may ultimately result in novel therapeutics aimed at improving glioma treatment. Through the identification of new biomarkers, laboratories will focus future studies on the molecular mechanisms that underlie glioma development. Here, we report a series of genomic analyses identifying novel molecular biomarkers in multiple histopathological subtypes of glioma and refine the classification of malignant gliomas. We have completed a large scale analysis of the WHO grade II-III astrocytoma exome and report frequent mutations in the chromatin modifier, alpha thalassemia mental retardation x-linked (ATRX), isocitrate dehydrogenase 1 and 2 (IDH1 and IDH2), and mutations in tumor protein 53 (TP53) as the most frequent genetic mutations in low grade astrocytomas. Furthermore, by analyzing the status of recurrently mutated genes in 363 brain tumors, we establish that highly recurrent gene mutational signatures are an effective tool in stratifying homogeneous patient populations into distinct groups with varying outcomes, thereby capable of predicting prognosis. Next, we have established mutations in the promoter of telomerase reverse transcriptase (TERT) as a frequent genetic event in gliomas and in tissues with low rates of self renewal. We identify TERT promoter mutations as the most frequently mutated gene in primary glioblastoma. Additionally, we show that TERT promoter mutations in combination with IDH1 and IDH2 mutations are able to delineate distinct clinical tumor cohorts and are capable of predicting median overall survival more effectively than standard histopathological diagnosis alone. Taken together, these data advance our understanding of the genetic alterations that underlie the transformation of glial cells into neoplasms and we provide novel genetic biomarkers and multi – gene mutational signatures that can be utilized to refine the classification of malignant gliomas and provide opportunity for improved diagnosis.

Influence of light in the mixed-layer on the parameters of a three-component model of phytoplankton size class

Phytoplankton size structure is an important indicator of the state of the pelagic ecosystem. Stimulated by the paucity of in situ observations on size structure, and by the sampling advantages of autonomous remote platforms, new efforts are being made to infer the size-structure of the phytoplankton from oceanographic variables that may be measured at high temporal and spatial resolution, such as total chlorophyll concentration. Large-scale analysis of in situ data has revealed coherent relationships between size-fractionated chlorophyll and total chlorophyll that can be quantified using the three-component model of Brewin et al. (2010). However, there are variations surrounding these general relationships. In this paper, we first revise the three-component model using a global dataset of surface phytoplankton pigment measurements. Then, using estimates of the average irradiance in the mixed-layer, we investigate the influence of ambient light on the parameters of the three-component model. We observe significant relationships between model parameters and the average irradiance in the mixed-layer, consistent with ecological knowledge. These relationships are incorporated explicitly into the three-component model to illustrate variations in the relationship between size-structure and total chlorophyll, ensuing from variations in light availability. The new model may be used as a tool to investigate modifications in size-structure in the context of a changing climate.

Toxicogenomics of natural and anthropogenic effectors in eleutheroembryos

The introduction of chemicals into the environment by human activities may represent a serious risk to environmental and human health. Environmental risk assessment requires the use of efficient and sensitive tools to determine the impact of contaminants on the ecosystems. The use of zebrafish for the toxicity assessment of pharmaceuticals, drugs, and pollutants, is becoming well accepted due to zebrafish unique advantages for the screening of compounds for hazard identification. The aim of the present work is to apply toxicogenomic approaches to identify novel biomarkers and uncovered potential modes of action of classic and emergent contaminants able to disrupt endocrine systems, such as the Retinoic Acid Receptor, Retinoid X Receptor and the Aryl Hydrocarbon Receptor. This study relies on different nuclear and cytosolic protein receptors and other conditional (ligand- or stress- activated) transcriptional factors that are intimately involved in the regulation of defensome genes and in mechanisms of chemical toxicity. The transcriptomic effects of organic compounds, endogenous compounds, and nanoparticles were analysed during the early stages of zebrafish development. Studying the gene expression profiles of exposed and unexposed organisms to pollutants using microarrays allowed the identification of specific gene markers and to establish a "genetic code" for the tested compounds. Changes in gene expression were observed at toxicant concentrations that did not cause morphological effects. Even at low toxicant concentrations, the observed changes in transcript levels were robust for some target genes. Microarray responses of selected genes were further complemented by the real time quantitative polymerase chain reaction (qRT-PCR) methodology. The combination of bio-informatic, toxicological analyses of differential gene expression profiles, and biochemical and phenotypic responses across the treatments allowed the identification of uncovered potential mechanisms of action. In addition, this work provides an integrated set of tools that can be used to aid management-decision making by improving the predictive capability to measure environmental stress of contaminants in freshwater ecosystems. This study also illustrates the potential of zebrafish embryos for the systematic, large-scale analysis of chemical effects on developing vertebrates.

Exogeneity, weak identification and instrument selection in econometrics

La dernière décennie a connu un intérêt croissant pour les problèmes posés par les variables instrumentales faibles dans la littérature économétrique, c’est-à-dire les situations où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter. En effet, il est bien connu que lorsque les instruments sont faibles, les distributions des statistiques de Student, de Wald, du ratio de vraisemblance et du multiplicateur de Lagrange ne sont plus standard et dépendent souvent de paramètres de nuisance. Plusieurs études empiriques portant notamment sur les modèles de rendements à l’éducation [Angrist et Krueger (1991, 1995), Angrist et al. (1999), Bound et al. (1995), Dufour et Taamouti (2007)] et d’évaluation des actifs financiers (C-CAPM) [Hansen et Singleton (1982,1983), Stock et Wright (2000)], où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter, ont montré que l’utilisation de ces statistiques conduit souvent à des résultats peu fiables. Un remède à ce problème est l’utilisation de tests robustes à l’identification [Anderson et Rubin (1949), Moreira (2002), Kleibergen (2003), Dufour et Taamouti (2007)]. Cependant, il n’existe aucune littérature économétrique sur la qualité des procédures robustes à l’identification lorsque les instruments disponibles sont endogènes ou à la fois endogènes et faibles. Cela soulève la question de savoir ce qui arrive aux procédures d’inférence robustes à l’identification lorsque certaines variables instrumentales supposées exogènes ne le sont pas effectivement. Plus précisément, qu’arrive-t-il si une variable instrumentale invalide est ajoutée à un ensemble d’instruments valides? Ces procédures se comportent-elles différemment? Et si l’endogénéité des variables instrumentales pose des difficultés majeures à l’inférence statistique, peut-on proposer des procédures de tests qui sélectionnent les instruments lorsqu’ils sont à la fois forts et valides? Est-il possible de proposer les proédures de sélection d’instruments qui demeurent valides même en présence d’identification faible? Cette thèse se focalise sur les modèles structurels (modèles à équations simultanées) et apporte des réponses à ces questions à travers quatre essais. Le premier essai est publié dans Journal of Statistical Planning and Inference 138 (2008) 2649 – 2661. Dans cet essai, nous analysons les effets de l’endogénéité des instruments sur deux statistiques de test robustes à l’identification: la statistique d’Anderson et Rubin (AR, 1949) et la statistique de Kleibergen (K, 2003), avec ou sans instruments faibles. D’abord, lorsque le paramètre qui contrôle l’endogénéité des instruments est fixe (ne dépend pas de la taille de l’échantillon), nous montrons que toutes ces procédures sont en général convergentes contre la présence d’instruments invalides (c’est-à-dire détectent la présence d’instruments invalides) indépendamment de leur qualité (forts ou faibles). Nous décrivons aussi des cas où cette convergence peut ne pas tenir, mais la distribution asymptotique est modifiée d’une manière qui pourrait conduire à des distorsions de niveau même pour de grands échantillons. Ceci inclut, en particulier, les cas où l’estimateur des double moindres carrés demeure convergent, mais les tests sont asymptotiquement invalides. Ensuite, lorsque les instruments sont localement exogènes (c’est-à-dire le paramètre d’endogénéité converge vers zéro lorsque la taille de l’échantillon augmente), nous montrons que ces tests convergent vers des distributions chi-carré non centrées, que les instruments soient forts ou faibles. Nous caractérisons aussi les situations où le paramètre de non centralité est nul et la distribution asymptotique des statistiques demeure la même que dans le cas des instruments valides (malgré la présence des instruments invalides). Le deuxième essai étudie l’impact des instruments faibles sur les tests de spécification du type Durbin-Wu-Hausman (DWH) ainsi que le test de Revankar et Hartley (1973). Nous proposons une analyse en petit et grand échantillon de la distribution de ces tests sous l’hypothèse nulle (niveau) et l’alternative (puissance), incluant les cas où l’identification est déficiente ou faible (instruments faibles). Notre analyse en petit échantillon founit plusieurs perspectives ainsi que des extensions des précédentes procédures. En effet, la caractérisation de la distribution de ces statistiques en petit échantillon permet la construction des tests de Monte Carlo exacts pour l’exogénéité même avec les erreurs non Gaussiens. Nous montrons que ces tests sont typiquement robustes aux intruments faibles (le niveau est contrôlé). De plus, nous fournissons une caractérisation de la puissance des tests, qui exhibe clairement les facteurs qui déterminent la puissance. Nous montrons que les tests n’ont pas de puissance lorsque tous les instruments sont faibles [similaire à Guggenberger(2008)]. Cependant, la puissance existe tant qu’au moins un seul instruments est fort. La conclusion de Guggenberger (2008) concerne le cas où tous les instruments sont faibles (un cas d’intérêt mineur en pratique). Notre théorie asymptotique sous les hypothèses affaiblies confirme la théorie en échantillon fini. Par ailleurs, nous présentons une analyse de Monte Carlo indiquant que: (1) l’estimateur des moindres carrés ordinaires est plus efficace que celui des doubles moindres carrés lorsque les instruments sont faibles et l’endogenéité modérée [conclusion similaire à celle de Kiviet and Niemczyk (2007)]; (2) les estimateurs pré-test basés sur les tests d’exogenété ont une excellente performance par rapport aux doubles moindres carrés. Ceci suggère que la méthode des variables instrumentales ne devrait être appliquée que si l’on a la certitude d’avoir des instruments forts. Donc, les conclusions de Guggenberger (2008) sont mitigées et pourraient être trompeuses. Nous illustrons nos résultats théoriques à travers des expériences de simulation et deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le problème bien connu du rendement à l’éducation. Le troisième essai étend le test d’exogénéité du type Wald proposé par Dufour (1987) aux cas où les erreurs de la régression ont une distribution non-normale. Nous proposons une nouvelle version du précédent test qui est valide même en présence d’erreurs non-Gaussiens. Contrairement aux procédures de test d’exogénéité usuelles (tests de Durbin-Wu-Hausman et de Rvankar- Hartley), le test de Wald permet de résoudre un problème courant dans les travaux empiriques qui consiste à tester l’exogénéité partielle d’un sous ensemble de variables. Nous proposons deux nouveaux estimateurs pré-test basés sur le test de Wald qui performent mieux (en terme d’erreur quadratique moyenne) que l’estimateur IV usuel lorsque les variables instrumentales sont faibles et l’endogénéité modérée. Nous montrons également que ce test peut servir de procédure de sélection de variables instrumentales. Nous illustrons les résultats théoriques par deux applications empiriques: le modèle bien connu d’équation du salaire [Angist et Krueger (1991, 1999)] et les rendements d’échelle [Nerlove (1963)]. Nos résultats suggèrent que l’éducation de la mère expliquerait le décrochage de son fils, que l’output est une variable endogène dans l’estimation du coût de la firme et que le prix du fuel en est un instrument valide pour l’output. Le quatrième essai résout deux problèmes très importants dans la littérature économétrique. D’abord, bien que le test de Wald initial ou étendu permette de construire les régions de confiance et de tester les restrictions linéaires sur les covariances, il suppose que les paramètres du modèle sont identifiés. Lorsque l’identification est faible (instruments faiblement corrélés avec la variable à instrumenter), ce test n’est en général plus valide. Cet essai développe une procédure d’inférence robuste à l’identification (instruments faibles) qui permet de construire des régions de confiance pour la matrices de covariances entre les erreurs de la régression et les variables explicatives (possiblement endogènes). Nous fournissons les expressions analytiques des régions de confiance et caractérisons les conditions nécessaires et suffisantes sous lesquelles ils sont bornés. La procédure proposée demeure valide même pour de petits échantillons et elle est aussi asymptotiquement robuste à l’hétéroscédasticité et l’autocorrélation des erreurs. Ensuite, les résultats sont utilisés pour développer les tests d’exogénéité partielle robustes à l’identification. Les simulations Monte Carlo indiquent que ces tests contrôlent le niveau et ont de la puissance même si les instruments sont faibles. Ceci nous permet de proposer une procédure valide de sélection de variables instrumentales même s’il y a un problème d’identification. La procédure de sélection des instruments est basée sur deux nouveaux estimateurs pré-test qui combinent l’estimateur IV usuel et les estimateurs IV partiels. Nos simulations montrent que: (1) tout comme l’estimateur des moindres carrés ordinaires, les estimateurs IV partiels sont plus efficaces que l’estimateur IV usuel lorsque les instruments sont faibles et l’endogénéité modérée; (2) les estimateurs pré-test ont globalement une excellente performance comparés à l’estimateur IV usuel. Nous illustrons nos résultats théoriques par deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le modèle de rendements à l’éducation. Dans la première application, les études antérieures ont conclu que les instruments n’étaient pas trop faibles [Dufour et Taamouti (2007)] alors qu’ils le sont fortement dans la seconde [Bound (1995), Doko et Dufour (2009)]. Conformément à nos résultats théoriques, nous trouvons les régions de confiance non bornées pour la covariance dans le cas où les instruments sont assez faibles.

Implication de MEK1 et MEK2 dans l'initiation et la progression du cancer colorectal

Une dérégulation de la voie de signalisation Ras/Raf/MEK/ERK1/2 est observée dans plus de 30% des cancers et des mutations activatrices de RAS sont observées dans 30% à 50% des adénomes colorectaux. À la suite d’une analyse extensive de biopsies de tumeurs colorectales humaines par micromatrices tissulaires (TMA), nous avons observé que 44% des tissus cancéreux exprimaient MEK1/2 phosphorylés, contre 10% des tissus normaux. L'analyse des TMA a également révélé que 79% des tumeurs arboraient un marquage nucléaire de MEK1/2 phosphorylés, contre 4 % pour les tissus normaux. Bien que la voie MEK/ERK1/2 soit fréquemment activée dans les cancers, le rôle précis des isoformes de MEK1 et de MEK2 n'a jamais été clairement établie. De même, l'impact de cette localisation nucléaire aberrante de phospho-MEK1/2, dans l'initiation et la progression des cancers colorectaux, est inconnu. Lors d'un premier projet, nous avons démontré, que l’expression de MEK1 ou MEK2 activé est suffisante pour transformer in vitro des cellules intestinales épithéliales de rat (IEC-6). L'expression des mutants actifs de MEK1 ou MEK2 est suffisante pour induire une dérégulation de la prolifération cellulaire et engendrer la formation d'adénocarcinomes invasifs dans un modèle de greffe orthotopique du côlon chez la souris. Nous avons également démontré que l'inhibition de MEK2 par shRNA supprime complètement la prolifération des lignées humaines de cancer du côlon, alors que la suppression de MEK1 a peu d'effet sur la capacité de prolifération. Le deuxième projet, nous a permis d'observer que l'expression d'un mutant nucléaire de MEK1 dans les cellules IEC-6 transforme drastiquement les cellules. Une augmentation de prolifération, une résistance à l'anoikose, un dérèglement du cycle cellulaire, de l'instabilité chromosomique (CIN), de la tétra/aneuploïdie sont observés. La caractérisation des mécanismes responsables de cette localisation aberrante de MEK1/2 phosphorylés, a permis d'identifier la protéine Sef, un régulateur de la localisation cytoplasmique de MEK/ERK1/2. Nous avons démontré que l'expression d'une forme oncogénique de Ras (H-RasV12) inhibe l'expression de Sef, engendrant alors une accumulation nucléaire de MEK1/2 activés. Plus encore, la réexpression de Sef restaure la localisation cytoplasmique de MEK1/2 et renverse les propriétés tumorigéniques ainsi que l'aneuploïdie induite par Ras activé. Un troisième projet, visant la caractérisation des mécanismes associés à la CIN et à l'aneuploïde engendrés par l'activation aberrante de la voie de Ras-ERK1/2, a permis d'observer que l'hyperactivation de ERK1/2 induit des anomalies mitotiques menant à la binucléation. Une localisation erronée et une surexpression de la kinase Aurora A, de même que des protéines de passage du complexe chromosomique (CPC), Aurora B, Survivine et INCENP, sont observées. L'inhibition partielle de l'activation de ERK1/2 par de faible dose de PD184352, un inhibiteur de MEK1/2, est suffisante pour renverser la surexpression de ces régulateurs mitotiques, de même que corriger les anomalies de la mitose et réduire la tétra/aneuploïdie engendrée par Ras oncogénique. Ainsi, nous avons démontré, pour la première fois, que la voie des MAP kinases ERK1/2 est impliquée dans la CIN, la tétraploïdie et l'aneuploïdie. Nos résultats suggèrent que la perte de Sef est un événement oncogénique précoce, qui contribue à la localisation nucléaire aberrante de MEK1/2 qui est observée dans les tumeurs colorectales. Cette localisation anormale de MEK1/2 est associée à l'initiation de la transformation, la progression tumorale et la CIN, via l'activité soutenue de ERK1/2. Ces informations sont capitales et démontrent l’importance de la voie de signalisation Ras/Raf/MEK/ERK1/2 dans le processus de tumorigénèse colorectale.

Protein Microarray: "Theory" to "Real Practice"

Fueled by ever-growing genomic information and rapid developments of proteomics–the large scale analysis of proteins and mapping its functional role has become one of the most important disciplines for characterizing complex cell function. For building functional linkages between the biomolecules, and for providing insight into the mechanisms of biological processes, last decade witnessed the exploration of combinatorial and chip technology for the detection of bimolecules in a high throughput and spatially addressable fashion. Among the various techniques developed, the protein chip technology has been rapid. Recently we demonstrated a new platform called “Spacially addressable protein array” (SAPA) to profile the ligand receptor interactions. To optimize the platform, the present study investigated various parameters such as the surface chemistry and role of additives for achieving high density and high-throughput detection with minimal nonspecific protein adsorption. In summary the present poster will address some of the critical challenges in protein micro array technology and the process of fine tuning to achieve the optimum system for solving real biological problems.

On the threshold of adulthood: a new approach for the use of maturation indicators to assess puberty in adolescents from medieval England

Objectives: This study provides the first large scale analysis of the age at which adolescents in medieval England entered and completed the pubertal growth spurt. This new method has implications for expanding our knowledge of adolescent maturation across different time periods and regions. Methods: In total, 994 adolescent skeletons (10-25 years) from four urban sites in medieval England (AD 900-1550) were analysed for evidence of pubertal stage using new osteological techniques developed from the clinical literature (i.e. hamate hook development, CVM, canine mineralisation, iliac crest ossification, radial fusion). Results: Adolescents began puberty at a similar age to modern children at around 10-12 years, but the onset of menarche in girls was delayed by up to 3 years, occurring around 15 for most in the study sample and 17 years for females living in London. Modern European males usually complete their maturation by 16-18 years; medieval males took longer with the deceleration stage of the growth spurt extending as late as 21 years. Conclusions: This research provides the first attempt to directly assess the age of pubertal development in adolescents during the tenth to seventeenth centuries. Poor diet, infections, and physical exertion may have contributed to delayed development in the medieval adolescents, particularly for those living in the city of London. This study sheds new light on the nature of adolescence in the medieval period, highlighting an extended period of physical and social transition.

In silico identification and characterization of protein-ligand binding sites

Protein–ligand binding site prediction methods aim to predict, from amino acid sequence, protein–ligand interactions, putative ligands, and ligand binding site residues using either sequence information, structural information, or a combination of both. In silico characterization of protein–ligand interactions has become extremely important to help determine a protein’s functionality, as in vivo-based functional elucidation is unable to keep pace with the current growth of sequence databases. Additionally, in vitro biochemical functional elucidation is time-consuming, costly, and may not be feasible for large-scale analysis, such as drug discovery. Thus, in silico prediction of protein–ligand interactions must be utilized to aid in functional elucidation. Here, we briefly discuss protein function prediction, prediction of protein–ligand interactions, the Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction (CASP) and the Continuous Automated EvaluatiOn (CAMEO) competitions, along with their role in shaping the field. We also discuss, in detail, our cutting-edge web-server method, FunFOLD for the structurally informed prediction of protein–ligand interactions. Furthermore, we provide a step-by-step guide on using the FunFOLD web server and FunFOLD3 downloadable application, along with some real world examples, where the FunFOLD methods have been used to aid functional elucidation.

ANNODA: tool for integrating molecular-biological annotation data

Collecting, analyzing, and making Molecularbiological annotation data accessible in different public data sources is still an ongoing project. Integration of such data from these data sources might lead to valuable biological knowledge. There are numerous annotation data and only some of those are structured. The number and contents of related sources are continuously increasing. In addition, the existing data sources have their own storage structure and implementation. As a result, these could lead to a limitation in the combining of annotation. Here, we proposed a tool, called ANNODA, for integrating Molecular-biological annotation data. Unlike the past work on database interoperation in the bioinformatics community, this database design uses web-links which are very useful for interactive navigation and meanwhile it also supports automated large-scale analysis tasks.

Hierarchical Bayesian nonparametric models for knowledge discovery from electronic medical records

Electronic Medical Record (EMR) has established itself as a valuable resource for large scale analysis of health data. A hospital EMR dataset typically consists of medical records of hospitalized patients. A medical record contains diagnostic information (diagnosis codes), procedures performed (procedure codes) and admission details. Traditional topic models, such as latent Dirichlet allocation (LDA) and hierarchical Dirichlet process (HDP), can be employed to discover disease topics from EMR data by treating patients as documents and diagnosis codes as words. This topic modeling helps to understand the constitution of patient diseases and offers a tool for better planning of treatment. In this paper, we propose a novel and flexible hierarchical Bayesian nonparametric model, the word distance dependent Chinese restaurant franchise (wddCRF), which incorporates word-to-word distances to discover semantically-coherent disease topics. We are motivated by the fact that diagnosis codes are connected in the form of ICD-10 tree structure which presents semantic relationships between codes. We exploit a decay function to incorporate distances between words at the bottom level of wddCRF. Efficient inference is derived for the wddCRF by using MCMC technique. Furthermore, since procedure codes are often correlated with diagnosis codes, we develop the correspondence wddCRF (Corr-wddCRF) to explore conditional relationships of procedure codes for a given disease pattern. Efficient collapsed Gibbs sampling is derived for the Corr-wddCRF. We evaluate the proposed models on two real-world medical datasets - PolyVascular disease and Acute Myocardial Infarction disease. We demonstrate that the Corr-wddCRF model discovers more coherent topics than the Corr-HDP. We also use disease topic proportions as new features and show that using features from the Corr-wddCRF outperforms the baselines on 14-days readmission prediction. Beside these, the prediction for procedure codes based on the Corr-wddCRF also shows considerable accuracy.

Algoritmos de agrupamento aplicados a dados de expressão gênica de câncer: um estudo comparativo

The use of clustering methods for the discovery of cancer subtypes has drawn a great deal of attention in the scientific community. While bioinformaticians have proposed new clustering methods that take advantage of characteristics of the gene expression data, the medical community has a preference for using classic clustering methods. There have been no studies thus far performing a large-scale evaluation of different clustering methods in this context. This work presents the first large-scale analysis of seven different clustering methods and four proximity measures for the analysis of 35 cancer gene expression data sets. Results reveal that the finite mixture of Gaussians, followed closely by k-means, exhibited the best performance in terms of recovering the true structure of the data sets. These methods also exhibited, on average, the smallest difference between the actual number of classes in the data sets and the best number of clusters as indicated by our validation criteria. Furthermore, hierarchical methods, which have been widely used by the medical community, exhibited a poorer recovery performance than that of the other methods evaluated. Moreover, as a stable basis for the assessment and comparison of different clustering methods for cancer gene expression data, this study provides a common group of data sets (benchmark data sets) to be shared among researchers and used for comparisons with new methods

Determinação de fósforo microbiano: comparação entre métodos e coberturas florestais

Muitos trabalhos mostram a importância da biomassa microbiana do solo (BMS), principalmente como fonte/dreno de C e de N em plantações florestais; contudo, são escassos os trabalhos relacionados ao fósforo microbiano (PBM), sobretudo aqueles relativos aos métodos de determinação do PBM nesses ecossistemas. O presente trabalho foi realizado com o objetivo de avaliar métodos de determinação do PBM em solo com diferentes coberturas vegetais. O trabalho consistiu da análise de amostras de Latossolo Vermelho-Amarelo distrófico muito argiloso (LVAd) localizado no município de Viçosa (MG), coletadas nas profundidades de 0 a 5 e 5 a 10 cm, em áreas com as seguintes coberturas vegetais: pínus (Pinus taeda), eucalipto (Eucalyptus grandis) e floresta nativa. Para determinação do P microbiano, foram empregados os métodos fumigação-extração (FE), irradiação com micro-ondas-extração (IE) e irradiação com micro-ondas-extração com membrana de troca aniônica (EMTA). em termos gerais, menores teores de PBM foram obtidos com o método irradiação-extração. Considerando a cobertura vegetal, foi detectada diferença significativa entre os três métodos sob floresta de eucalipto e floresta nativa, principalmente na camada superficial. Sob pínus, apenas o método IE diferiu dos demais, na camada subsuperficial. Menores coeficientes de variação (CV) foram obtidos com o FE, retratando maior precisão do método. Entretanto, o método IE mostrou-se, em termos operacionais, o mais adequado à determinação do PBM quando se tem maior número de amostras. Com relação às coberturas vegetais, a grande variabilidade observada nos CVs obtidos para cada cobertura, nos três métodos testados, inviabiliza a escolha de um único método que apresente maior precisão na avaliação do PBM.

A atividade pesqueira nas ilhas do entorno de Belém

O Estuário Amazônico é uma região com condições propícias de produtividade, tornando a área favorável a pesca. As ilhas do Combu, Ilha das Onças e Mosqueiro, alvo deste estudo, fazem parte do Estuário Amazônico e a pesca é uma atividade praticada constantemente pelos moradores dessas ilhas. Baseando-se nessas informações, o objetivo do presente estudo foi descrever e comparar as diferentes modalidades de pesca das ilhas do Combu, Ilha das Onças e Mosqueiro, identificando os atributos que mais contribuem para a formação dos sistemas de produção, para o posterior acompanhamento das pescarias nas ilhas do entorno de Belém, considerando as dimensões econômica, social, ecológica e tecnológica. Deste modo espera-se auxiliar a geração de subsídios para a formulação de políticas públicas para o setor pesqueiro. Variáveis descritivas e numéricas considerando as diferentes dimensões foram utilizadas com a finalidade de descrever os sistemas de produção pesqueira de forma que tornassem comparativos tanto os sistemas quanto as ilhas estudadas. Para a análise estatística comparativa foram utilizadas apenas as variáveis numéricas (médias e porcentagens), provenientes tanto de dados coletados em campo quanto da pesquisa em dados secundários. Análise multivariada de agrupamento e ordenação (MDS), comparando os sistemas foi aplicada visando identificar os agrupamentos e as possíveis causas da semelhança entre os sistemas de pesca por ilha. Na ilha do Combu foram identificados os sistemas de matapi, emalhe consumo, tapagem, espinhel anzol médio e espinhel anzol grande. Na ilha das Onças foram observados os sistemas de matapi, emalhe consumo, emalhe comercial, tapagem, espinhel anzol médio e espinhel anzol grande. Em Mosqueiro identificou-se a pesca de matapi, emalhe comercial, espinhel anzol médio e espinhel anzol grande. As análises dos sistemas em todas as dimensões mostraram que a ilha de Mosqueiro se diferencia das demais ilhas estudadas. Quando analisadas por dimensão separadamente o sistema matapi, tapagem e emalhe consumo das ilhas do Combu e Ilha das Onças se mostraram muito similares. Entretanto os sistemas observados em Mosqueiro se diferenciam principalmente na dimensão econômica. Com base nos resultados observados pode-se afirmar que a pesca nas ilhas do Combu e Ilha das Onças é de subsistência e a atividade principal é o extrativismo vegetal enquanto em Mosqueiro a pesca caracteriza-se principalmente como comercial. Apesar da pesca nas ilhas do Combu e Ilha das Onças servirem apenas para subsistência representam importante fonte de alimento e renda extra para os moradores. Em Mosqueiro a pesca tem importância econômica elevada, porém as áreas de pesca são exploradas também por pescadores de outros locais do Estado sem que existam iniciativas de manejo por parte dos governantes.

Modulation of HJURP (Holliday Junction-Recognizing Protein) Levels Is Correlated with Glioblastoma Cells Survival

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