Aprendizado de máquina simbólico e técnicas fractais para caracterizar rejeição em biópsia miocárdica

This work combines symbolic machine learning and multiscale fractal techniques to generate models that characterize cellular rejection in myocardial biopsies and that can base a diagnosis support system. The models express the knowledge by the features threshold, fractal dimension, lacunarity, number of clusters, spatial percolation and percolation probability, all obtained with myocardial biopsies processing. Models were evaluated and the most significant was the one generated by the C4.5 algorithm for the features spatial percolation and number of clusters. The result is relevant and contributes to the specialized literature since it determines a standard diagnosis protocol. © 2013 Springer.

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.

OPF-MRF: Optimum-path forest and Markov random fields for contextual-based image classification

Some machine learning methods do not exploit contextual information in the process of discovering, describing and recognizing patterns. However, spatial/temporal neighboring samples are likely to have same behavior. Here, we propose an approach which unifies a supervised learning algorithm - namely Optimum-Path Forest - together with a Markov Random Field in order to build a prior model holding a spatial smoothness assumption, which takes into account the contextual information for classification purposes. We show its robustness for brain tissue classification over some images of the well-known dataset IBSR. © 2013 Springer-Verlag.

Estimativa da radiação solar ultravioleta em Botucatu/SP Brasil utilizando técnicas de aprendizado de máquina

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Construção e análise da rede integrada de interações entre genes humanos envolvida com a regulação da trnsição G1/S do ciclo celular plea adesão à matriz extracelular

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Analisando a determinação sexual de vertebrados com base em redes de interação entre proteínas

Pós-graduação em Ciências Biológicas (Genética) - IBB

Conversão grafema-fone para um sistema de reconhecimento de voz com suporte a grandes vocabulários para o português brasileiro

O processamento de voz tornou-se uma tecnologia cada vez mais baseada na modelagem automática de vasta quantidade de dados. Desta forma, o sucesso das pesquisas nesta área está diretamente ligado a existência de corpora de domínio público e outros recursos específicos, tal como um dicionário fonético. No Brasil, ao contrário do que acontece para a língua inglesa, por exemplo, não existe atualmente em domínio público um sistema de Reconhecimento Automático de Voz (RAV) para o Português Brasileiro com suporte a grandes vocabulários. Frente a este cenário, o trabalho tem como principal objetivo discutir esforços dentro da iniciativa FalaBrasil [1], criada pelo Laboratório de Processamento de Sinais (LaPS) da UFPA, apresentando pesquisas e softwares na área de RAV para o Português do Brasil. Mais especificamente, o presente trabalho discute a implementação de um sistema de reconhecimento de voz com suporte a grandes vocabulários para o Português do Brasil, utilizando a ferramenta HTK baseada em modelo oculto de Markov (HMM) e a criação de um módulo de conversão grafema-fone, utilizando técnicas de aprendizado de máquina.

Metodologia de auxílio na tomada de decisão na formação de conjuntos de unidades consumidoras de energia elétrica

A edição dos procedimentos de distribuição de energia elétrica (PRODIST) confirmou a análise comparativa entre empresas de distribuição de energia elétrica estabelecida pela Resolução 024/2000 como base para o estabelecimento das metas dos indicadores de continuidade DEC (Índice de Duração Equivalente de Interrupção por Consumidor) e FEC (Índice de Frequência Equivalente de Interrupção por Consumidor). O estabelecimento das metas é influenciado diretamente pela definição dos conjuntos de unidades consumidoras das empresas de distribuição de energia elétrica, portanto, é de interesse das empresas distribuidoras uma boa definição desses conjuntos. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma metodologia baseada em técnicas de aprendizado de máquina que auxilie as empresas de distribuição de energia elétrica na tomada de decisão da definição de conjuntos de unidades consumidoras objetivando melhor compatibilidade das metas para os indicadores de DEC e FEC com a realidade dos conjuntos em relação às características ambientais e de infra-estrutura da área de concessão da empresa distribuidora.

Carcinoma hepatocelular e as infecções pelos vírus das hepatites B e C na Amazônia Oriental: estudo clínico-sorológico e de biologia molecular

Com o objetivo de contribuir para um melhor conhecimento do eventual envolvimento das infecções pelos vírus das hepatites B e C, na etiopatogenia do carcinoma hapatocelular (CHC) na Amazônia Oriental, estudaram-se 36 pacientes internados em três hospitais públicos em Belém (PA), de janeiro de 1992 a março de 1999. Os critérios de inclusão adotados foram: o clínico, associado à imagenologia compatível, níveis séricos de alfafetoproteína (AFP) acima de 400ng/ml e/ou histopatologia compatível. Foram avaliados os aspectos clínicos, exames bioquímicos e hematológicos, imagenologia, histopatologia, níveis séricos de AFP e exames sorológicos das hepatites B e C. A presença dos ácidos nucléicos virais, o HBV-DNA e o HCV-RNA, foi avaliada a partir da detecção no soro pela reação em cadeia da polimerase. Observou-se um predomínio do sexo masculino (p<0.01), com reação M/F de 6,2: 1. Média e medianas gerais de idade foram, respectivamente, 50,8 e 53,0 anos, com amplitude de 6-81 anos. A maioria dos pacientes (52,7%) era procedente da zona rural, sendo a profissão de lavrador a mais freqüente (p<0,01). Etilismo foi encontrado em 33,3% dos casos. Dor abdominal e hepatomegalia, presentes em 94,4% dos casos, foram os sintomas e sinais mais freqüentes. Observou-se a presença de cirrose em 83,3% dos casos, sendo 80% enquadrados nas classes B e C (child-pugh). Cinqüenta por cento apresentaram complicações durante o diagnóstico, sendo as mais freqüentes a encefalopatia hepática e a hemorragia digestiva alta, relacionadas à doença hepática crônica de base. Marcadores sorológicos de infecção pelo HBV e pelo HCV foram encontrados em, respectivamente, 88,9% e 8,3% da casuística. Em 11,1% não se encontrou marcador sorológico. O HbsAg foi encontrado em 58, 3%. Anti-HBc foi encontrado em 86%, estando associado ao anti- HBs em 25%. Entre os HbsAg positivos: o anti- Hbe foi encontrado em 85%; o antiHBc IgM em 57,1%; e o anti-HD não foi detectado. O HBV- DNA foi encontrado em 37,7% do total de casos e em 65% dos HbsAG positivos. O HCV-RNA foi encontrado em 8,5% da amostra estudada e em 100% dos casos anti-HCV positivos. Não foi observada positividade para o HBV-DNA e para o HCV-RNA em soros de pacientes HbsAG ou anti- HCV negativos. A AFP esteve acima da normalidade em 88,9% dos casos, estando acima de 400 ng/ml em 75% e em 27,8% a titulações foi superior a 70.000 ng/ml. A ultrassonografia abdominal mostrou tumores com múltiplos nódulos em 63,9% e, nódulo único em 36,1% dos casos. O tipo histológico predominante foi carcinoma bem diferenciado do tipo trabecular (p<0,05). Os casos HbsAg positivos apresentaram menor média de idade e níveis de AFP mais elevados (p<0,01). A maioria dos pacientes se encontravam em fase avançada de doenças com uma taxa de óbito durante o diagnóstico de 38,9%. Conclui-se que, na Amazônia Oriental, a infecção pelo HBV parece exercer importância na etiologia do CHC, ressaltando-se a necessidade de incrementação de medidas preventivas, como vacinação e programa de detecção precoce do tumor em populações de risco. São necessários estudos adicionais controlados ou direcionados, para os possíveis co-fatores de importância na região, o que pode contribuir para um melhor entendimento dos mecanismos envolvidos na hepatocarcinogênese.

Imputação de dados baseado em otimização por enxame de partículas considerando os principais mecanismos de ausência de dados

Durante o processo de extração do conhecimento em bases de dados, alguns problemas podem ser encontrados como por exemplo, a ausência de determinada instância de um atributo. A ocorrência de tal problemática pode causar efeitos danosos nos resultados finais do processo, pois afeta diretamente a qualidade dos dados a ser submetido a um algoritmo de aprendizado de máquina. Na literatura, diversas propostas são apresentadas a fim de contornar tal dano, dentre eles está a de imputação de dados, a qual estima um valor plausível para substituir o ausente. Seguindo essa área de solução para o problema de valores ausentes, diversos trabalhos foram analisados e algumas observações foram realizadas como, a pouca utilização de bases sintéticas que simulem os principais mecanismos de ausência de dados e uma recente tendência a utilização de algoritmos bio-inspirados como tratamento do problema. Com base nesse cenário, esta dissertação apresenta um método de imputação de dados baseado em otimização por enxame de partículas, pouco explorado na área, e o aplica para o tratamento de bases sinteticamente geradas, as quais consideram os principais mecanismos de ausência de dados, MAR, MCAR e NMAR. Os resultados obtidos ao comprar diferentes configurações do método à outros dois conhecidos na área (KNNImpute e SVMImpute) são promissores para sua utilização na área de tratamento de valores ausentes uma vez que alcançou os melhores valores na maioria dos experimentos realizados.

Construção, caracterização global e local de redes biológicas

A Biologia Sistêmica visa a compreensão da vida através de modelos integrativos que enfatizem as interações entre os diferentes agentes biológicos. O objetivo é buscar por leis universais, não nas partes componentes dos sistemas mas sim nos padrões de interação dos elementos constituintes. As redes complexas biológicas são uma poderosa abstração matemática que permite a representação de grandes volumes de dados e a posterior formulação de hipóteses biológicas. Nesta tese apresentamos as redes biológicas integradas que incluem interações oriundas do metabolismo, interação física de proteínas e regulação. Discutimos sua construção e ferramentas para sua análise global e local. Apresentamos também resultados do uso de ferramentas de aprendizado de máquina que nos permitem compreender a relação entre propriedades topológicas e a essencialidade gênica e a previsão de genes mórbidos e alvos para drogas em humanos

Efeito da suplementação de vitamina D no desenvolvimento de lesões pré-neoplásicas quimicamente induzidas em ratos Wistar macho

Pós-graduação em Biologia Geral e Aplicada - IBB

Pattern recognition issues on anisotropic smoothed particle hydrodynamics

This is a preliminary theoretical discussion on the computational requirements of the state of the art smoothed particle hydrodynamics (SPH) from the optics of pattern recognition and artificial intelligence. It is pointed out in the present paper that, when including anisotropy detection to improve resolution on shock layer, SPH is a very peculiar case of unsupervised machine learning. On the other hand, the free particle nature of SPH opens an opportunity for artificial intelligence to study particles as agents acting in a collaborative framework in which the timed outcomes of a fluid simulation forms a large knowledge base, which might be very attractive in computational astrophysics phenomenological problems like self-propagating star formation.

Prediction of Oncogenic Interactions and Cancer-Related Signaling Networks Based on Network Topology

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