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"

Genetic regulatory mechanisms by means of extended interactive Petri nets

In our work we have chosen to integrate formalism for knowledge representation with formalism for process representation as a way to specify and regulate the overall activity of a multi-cellular agent. The result of this approach is XP,N, another formalism, wherein a distributed system can be modeled as a collection of interrelated sub-nets sharing a common explicit control structure. Each sub-net represents a system of asynchronous concurrent threads modeled by a set of transitions. XP,N combines local state and control with interaction and hierarchy to achieve a high-level abstraction and to model the complex relationships between all the components of a distributed system. Viewed as a tool XP,N provides a carefully devised conflict resolution strategy that intentionally mimics the genetic regulatory mechanism used in an organic cell to select the next genes to process.

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.

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.

Participación de las células supresoras mieloides (CSM) y T regulatorias (Treg) en el control de la infección con Trypanosoma cruzi y el desarrollo de la patología inflamatoria asociada a la infeccion. Role of Myeloid-Derived Suppressor Cells and regulatory T cells in the control of T. cruzi infection and the infection-associated pathology.

La infección de mamíferos con el T. cruzi resulta en diferentes alteraciones inmunológicas que permiten la persistencia crónica del parásito y destrucción inflamatoria progresiva del tejido cardiaco, nervioso y hepático. Los mecanismos responsables de la patología de la enfermedad de Chagas han sido materia de intensa investigación habiéndose propuesto que el daño producido en esta enfermedad puede ser consecuencia de la respuesta inflamatoria del individuo infectado y/o de una acción directa del parásito sobre los tejidos del hospedador. El propósito del presente proyecto es estudiar comparativamente, en dos cepas de ratones con diferente susceptibilidad a la infección y desarrollo de patología, la participación y los mecanismos efectores de las células supresoras mieloides (CSM) y las celulas T regulatorias inducidas por la infección experimental con Trypanosoma cruzi en el control de la infección con este protozoario y en el desarrollo de la patología hepática siendo los objetivos especificos desarrolar: - Investigar la generación y/o reclutamiento de células de CSM en bazo e hígado de ratones infectados con Trypanosoma cruzi y su contribución a la desigual susceptibilidad a la infección y respuesta inmune desarrollada en las cepas de ratones BALB/c y C57BL/6; - Investigar la capacidad de las CSM inducidas por la infección con T. cruzi en bazo e hígado de ratones de ambas cepas para suprimir la respuesta de células T in vitro e indagar sobre los mecanismos de supresión utilizados; - Investigar la generación y/o reclutamiento de células Treg durante la infección experimental con Trypanosoma cruzi, su participación en la desigual susceptibilidad a la infección y respuesta inmune desarrollada en ambas cepas de ratones y los mecanismos de supresión utilizados. - Analizar en tejido hepático o leucocitos infiltrantes la presencia de COX2, PGE2, MMP2 y 9, IL1b, IL6, IDO, IL10 y GM-CSF capaces de inducir la expansión de las CSM; - Dilucidar si la administración del ligando para TLR2 (Pam3CyS) previo a la infección de ratones C57BL/6 (en los cuales se detecta un menor número de CSM) es capaz de modular la respuesta inflamatoria y el daño hepático a través de la inducción de CSM y/o T reg en hígado y bazo. La comprension de los eventos celulares y moleculares que regulan la producción de citoquinas pro- y anti-inflamatorias y otros mediadores, así como el papel de los receptores de la inmunidad innata durante la infección con T. cruzi contribuirá a responder interrogantes que son claves para el diseño de nuevas estrategias de intervención inmune tendientes a preservar los mecanismos de defensa del huésped. Two nonexclusive mechanisms have been proposed to explain the Chagas’s disease pathology: 1) The pathology of the disease seems to be consequence of the inflammatory response triggered for the parasite; or 2) The damage is produced by the parasite direct effect. Recently, we reported that TLR2, TLR4 and TLR9 (innate immune response receptors) are differentially modulated in injured livers from BALB/c (lesser liver pathology) and C57BL/6 (elevated liver pathology) mice during Trypanosoma cruzi infection. The aim of our proposal is the study of role of Myeloid-Derived Suppressor Cells (MDSC) and regulatory T cells in the control of T. cruzi infection and the infection-associated pathology. Our specific aims are: -To study the induction or recruitment of MDSC in splenn and liver of BALB/c and C57BL/6 mice and their relationship with the differential susceptibility and immune response observed in these both mice strains; - To determine the ability and the mechanisms used by the T. cruzi-induced MDSC to suppress the T cell proliferative response; -To study the induction or recruitment of Treg in liver of BALB/c and C57BL/6 mice and their relationship with the differential susceptibility and immune response observed in these both mice strains; -To analize in liver tissue or tissue infiltrating lymphocytes the activation of COX2, PGE2, MMP2 y 9, IL1b, IL6, IDO, IL10 y GM-CSF known to promote the development of MDSC; -To determine whether the treatment with Pam3CyS (TLR2 ligand) is able to modulate the liver inflammatory respose and damage througth the induction of MDSC or Treg.

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

Experimental design for mixed models with application to population pharmacokinetic studies

experimental design, mixed model, random coefficient regression model, population pharmacokinetics, approximate design

Development and Validation of Predictive Models of Cardiac Mortality and Transplantation in Resynchronization Therapy

AbstractBackground:30-40% of cardiac resynchronization therapy cases do not achieve favorable outcomes.Objective:This study aimed to develop predictive models for the combined endpoint of cardiac death and transplantation (Tx) at different stages of cardiac resynchronization therapy (CRT).Methods:Prospective observational study of 116 patients aged 64.8 ± 11.1 years, 68.1% of whom had functional class (FC) III and 31.9% had ambulatory class IV. Clinical, electrocardiographic and echocardiographic variables were assessed by using Cox regression and Kaplan-Meier curves.Results:The cardiac mortality/Tx rate was 16.3% during the follow-up period of 34.0 ± 17.9 months. Prior to implantation, right ventricular dysfunction (RVD), ejection fraction < 25% and use of high doses of diuretics (HDD) increased the risk of cardiac death and Tx by 3.9-, 4.8-, and 5.9-fold, respectively. In the first year after CRT, RVD, HDD and hospitalization due to congestive heart failure increased the risk of death at hazard ratios of 3.5, 5.3, and 12.5, respectively. In the second year after CRT, RVD and FC III/IV were significant risk factors of mortality in the multivariate Cox model. The accuracy rates of the models were 84.6% at preimplantation, 93% in the first year after CRT, and 90.5% in the second year after CRT. The models were validated by bootstrapping.Conclusion:We developed predictive models of cardiac death and Tx at different stages of CRT based on the analysis of simple and easily obtainable clinical and echocardiographic variables. The models showed good accuracy and adjustment, were validated internally, and are useful in the selection, monitoring and counseling of patients indicated for CRT.

Optimal designs for mixed effects poisson regression models

Magdeburg, Univ., Fak. für Mathematik, Diss., 2010