Automatic Inference of Graph Models for Complex Networks with Genetic Programming

Complex networks can arise naturally and spontaneously from all things that act as a part of a larger system. From the patterns of socialization between people to the way biological systems organize themselves, complex networks are ubiquitous, but are currently poorly understood. A number of algorithms, designed by humans, have been proposed to describe the organizational behaviour of real-world networks. Consequently, breakthroughs in genetics, medicine, epidemiology, neuroscience, telecommunications and the social sciences have recently resulted. The algorithms, called graph models, represent significant human effort. Deriving accurate graph models is non-trivial, time-intensive, challenging and may only yield useful results for very specific phenomena. An automated approach can greatly reduce the human effort required and if effective, provide a valuable tool for understanding the large decentralized systems of interrelated things around us. To the best of the author's knowledge this thesis proposes the first method for the automatic inference of graph models for complex networks with varied properties, with and without community structure. Furthermore, to the best of the author's knowledge it is the first application of genetic programming for the automatic inference of graph models. The system and methodology was tested against benchmark data, and was shown to be capable of reproducing close approximations to well-known algorithms designed by humans. Furthermore, when used to infer a model for real biological data the resulting model was more representative than models currently used in the literature.

Real-Time Automatic Object Classification and Tracking using Genetic Programming and NVIDIA R CUDA TM

Genetic Programming (GP) is a widely used methodology for solving various computational problems. GP's problem solving ability is usually hindered by its long execution times. In this thesis, GP is applied toward real-time computer vision. In particular, object classification and tracking using a parallel GP system is discussed. First, a study of suitable GP languages for object classification is presented. Two main GP approaches for visual pattern classification, namely the block-classifiers and the pixel-classifiers, were studied. Results showed that the pixel-classifiers generally performed better. Using these results, a suitable language was selected for the real-time implementation. Synthetic video data was used in the experiments. The goal of the experiments was to evolve a unique classifier for each texture pattern that existed in the video. The experiments revealed that the system was capable of correctly tracking the textures in the video. The performance of the system was on-par with real-time requirements.

Towards Equitable Access to Postsecondary Education: Learning From the Voices of First Generation Students

This qualitative, phenomenological study investigated first generation students’ perceptions of the challenges they experienced in the process of accessing higher education and the type of school-based support that was received. Particular emphasis was placed on the impact of parental education level on access to postsecondary education (PSE) and how differences in support at the primary and secondary levels of schooling influenced access. Purposeful, homogenous sampling was used to select 6 first generation students attending a postsecondary institution located in Ontario. Analysis of the data revealed that several interrelated factors impact first generation students’ access to postsecondary education. These include familial experiences and expectations, school streaming practices, secondary school teachers’ and guidance counselors’ representations of postsecondary education, and the nature of school-based support that participants received. The implications for theory, research, and practice are discussed and recommendations for enhancing school-based support to ensure equitable access to postsecondary education for first generation students are provided.

Network Similarity Measures and Automatic Construction of Graph Models using Genetic Programming

A complex network is an abstract representation of an intricate system of interrelated elements where the patterns of connection hold significant meaning. One particular complex network is a social network whereby the vertices represent people and edges denote their daily interactions. Understanding social network dynamics can be vital to the mitigation of disease spread as these networks model the interactions, and thus avenues of spread, between individuals. To better understand complex networks, algorithms which generate graphs exhibiting observed properties of real-world networks, known as graph models, are often constructed. While various efforts to aid with the construction of graph models have been proposed using statistical and probabilistic methods, genetic programming (GP) has only recently been considered. However, determining that a graph model of a complex network accurately describes the target network(s) is not a trivial task as the graph models are often stochastic in nature and the notion of similarity is dependent upon the expected behavior of the network. This thesis examines a number of well-known network properties to determine which measures best allowed networks generated by different graph models, and thus the models themselves, to be distinguished. A proposed meta-analysis procedure was used to demonstrate how these network measures interact when used together as classifiers to determine network, and thus model, (dis)similarity. The analytical results form the basis of the fitness evaluation for a GP system used to automatically construct graph models for complex networks. The GP-based automatic inference system was used to reproduce existing, well-known graph models as well as a real-world network. Results indicated that the automatically inferred models exemplified functional similarity when compared to their respective target networks. This approach also showed promise when used to infer a model for a mammalian brain network.

Automatic Preparation of ETD Material from the Internet Archive for the DSpace Repository Platform

A big challenge associated with getting an institutional repository off the ground is getting content into it. This article will look at how to use digitization services at the Internet Archive alongside software utilities that the author developed to automate the harvesting of scanned dissertations and associated Dublin Core XML files to create an ETD Portal using the DSpace platform. The end result is a metadata-rich, full-text collection of theses that can be constructed for little out of pocket cost.

Object-Oriented Genetic Programming for the Automatic Inference of Graph Models for Complex Networks

Complex networks are systems of entities that are interconnected through meaningful relationships. The result of the relations between entities forms a structure that has a statistical complexity that is not formed by random chance. In the study of complex networks, many graph models have been proposed to model the behaviours observed. However, constructing graph models manually is tedious and problematic. Many of the models proposed in the literature have been cited as having inaccuracies with respect to the complex networks they represent. However, recently, an approach that automates the inference of graph models was proposed by Bailey [10] The proposed methodology employs genetic programming (GP) to produce graph models that approximate various properties of an exemplary graph of a targeted complex network. However, there is a great deal already known about complex networks, in general, and often specific knowledge is held about the network being modelled. The knowledge, albeit incomplete, is important in constructing a graph model. However it is difficult to incorporate such knowledge using existing GP techniques. Thus, this thesis proposes a novel GP system which can incorporate incomplete expert knowledge that assists in the evolution of a graph model. Inspired by existing graph models, an abstract graph model was developed to serve as an embryo for inferring graph models of some complex networks. The GP system and abstract model were used to reproduce well-known graph models. The results indicated that the system was able to evolve models that produced networks that had structural similarities to the networks generated by the respective target models.

Educational Attainment of Second-Generation Immigrants in Belgium: an Estimation of the Assimilation Degree of Immigrants Based on Cross Section Analysis.

Rapport de recherche

AutoFACT: An Automatic Functional Annotation and Classification Tool

Affiliation: Centre Robert-Cedergren de l'Université de Montréal en bio-informatique et génomique & Département de biochimie, Université de Montréal

Algorithmes de recommandation musicale

Ce mémoire est composé de trois articles qui s’unissent sous le thème de la recommandation musicale à grande échelle. Nous présentons d’abord une méthode pour effectuer des recommandations musicales en récoltant des étiquettes (tags) décrivant les items et en utilisant cette aura textuelle pour déterminer leur similarité. En plus d’effectuer des recommandations qui sont transparentes et personnalisables, notre méthode, basée sur le contenu, n’est pas victime des problèmes dont souffrent les systèmes de filtrage collaboratif, comme le problème du démarrage à froid (cold start problem). Nous présentons ensuite un algorithme d’apprentissage automatique qui applique des étiquettes à des chansons à partir d’attributs extraits de leur fichier audio. L’ensemble de données que nous utilisons est construit à partir d’une très grande quantité de données sociales provenant du site Last.fm. Nous présentons finalement un algorithme de génération automatique de liste d’écoute personnalisable qui apprend un espace de similarité musical à partir d’attributs audio extraits de chansons jouées dans des listes d’écoute de stations de radio commerciale. En plus d’utiliser cet espace de similarité, notre système prend aussi en compte un nuage d’étiquettes que l’utilisateur est en mesure de manipuler, ce qui lui permet de décrire de manière abstraite la sorte de musique qu’il désire écouter.

Modélisation procédurale par composants

Le réalisme des images en infographie exige de créer des objets (ou des scènes) de plus en plus complexes, ce qui entraîne des coûts considérables. La modélisation procédurale peut aider à automatiser le processus de création, à simplifier le processus de modification ou à générer de multiples variantes d'une instance d'objet. Cependant même si plusieurs méthodes procédurales existent, aucune méthode unique permet de créer tous les types d'objets complexes, dont en particulier un édifice complet. Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse proposent deux solutions au problème de la modélisation procédurale: une solution au niveau de la géométrie de base, et l’autre sous forme d'un système général adapté à la modélisation des objets complexes. Premièrement, nous présentons le bloc, une nouvelle primitive de modélisation simple et générale, basée sur une forme cubique généralisée. Les blocs sont disposés et connectés entre eux pour constituer la forme de base des objets, à partir de laquelle est extrait un maillage de contrôle pouvant produire des arêtes lisses et vives. La nature volumétrique des blocs permet une spécification simple de la topologie, ainsi que le support des opérations de CSG entre les blocs. La paramétrisation de la surface, héritée des faces des blocs, fournit un soutien pour les textures et les fonctions de déplacements afin d'appliquer des détails de surface. Une variété d'exemples illustrent la généralité des blocs dans des contextes de modélisation à la fois interactive et procédurale. Deuxièmement, nous présentons un nouveau système de modélisation procédurale qui unifie diverses techniques dans un cadre commun. Notre système repose sur le concept de composants pour définir spatialement et sémantiquement divers éléments. À travers une série de déclarations successives exécutées sur un sous-ensemble de composants obtenus à l'aide de requêtes, nous créons un arbre de composants définissant ultimement un objet dont la géométrie est générée à l'aide des blocs. Nous avons appliqué notre concept de modélisation par composants à la génération d'édifices complets, avec intérieurs et extérieurs cohérents. Ce nouveau système s'avère général et bien adapté pour le partionnement des espaces, l'insertion d'ouvertures (portes et fenêtres), l'intégration d'escaliers, la décoration de façades et de murs, l'agencement de meubles, et diverses autres opérations nécessaires lors de la construction d'un édifice complet.

Decarboxylative Generation of Carbenes for the Synthesis of N-Heterocyclic Carbene Copper(I) Complexes - Applications in the Oxidative Coupling of 2-Naphthols

Le présent mémoire décrit la synthèse et l’utilité de complexes Cu-NHC. En premier lieu, la synthèse de complexes de cuivre porteurs de ligand(s) de type carbène-N-hétérocyclique (NHC) via une génération décarboxylative de carbènes sera présentée. En effet, de précédents rapports font état de l’utilisation de carboxylates d’imidazol(in)ium en tant que précurseurs carbéniques sous conditions thermolytiques. Ainsi, la présente étude montre l’utilisation de ces espèces zwitterioniques pour la synthèse de complexes de cuivre(I) mono- et bis-NHC comportant divers substituants et contre-ions. Une seconde partie du projet se concentrera sur l’évaluation de complexes Cu-NHC en tant que catalyseurs pour la synthèse de 2,2’-binaphtols via une réaction de couplage oxydatif de naphtols. L’objectif de ce projet de recherche est d’étudier les effets de variations structurales de différents complexes Cu-NHC afin de construire un processus catalytique plus efficace. Les effets de la structure du catalyseur sur la réaction de couplage ont été évalués en variant son contre-ion, le nombre de ligands NHC se coordonnant au cuivre, ainsi que la nature des substituants du ligand.

Comparing tolerability profile of second generation antipsychotics in schizophrenia and affective disorders : a meta-analysis

Les antipsychotiques de deuxième génération (ADG) sont de plus en plus employés dans le traitement de troubles psychiatriques. Selon de nombreuses observations cliniques, les effets secondaires reliés à la prise d’ADG diffèrent chez les patients atteints de schizophrénie (SCZ) et de maladies affectives (MA) éprouvent divers. Ainsi, il s’avère nécessaire d’étudier la fréquence et l'intensité des effets secondaires induits par les ADG qui pourraient différer selon le diagnostic. Pour ce faire, nous avons effectué une revue systématique de la littérature afin d’identifier l’ensemble des études rapportant les effets secondaires de cinq ADG (aripiprazole, olanzapine, quétiapine, rispéridone et ziprasidone) dans le traitement de la schizophrénie ou des maladies affectives. Les effets secondaires métaboliques et extrapyramidaux ont été recueillis séparément pour les deux groupes de patients, puis ont été combinés dans une méta-analyse. Des méta-régressions ainsi que des sous-analyses ont également été effectuées dans le but de regarder l’effet de différents modérateurs (i.e. âge, genre, et dose). Dans la présente méta-analyse, 107 études ont été inclues. Les résultats montrent que le traitement avec l’olanzapine a occasionné une plus importante prise de poids chez les patients SCZ comparativement aux patients MA. De plus, le traitement à la quétiapine a amené une hausse significative du taux de LDL et de cholestérol total dans le groupe SCZ par rapport au groupe MA. Selon nos résultats, les symptômes extrapyramidaux étaient plus fréquents dans le groupe MA, excepté pour le traitement à l'olanzapine qui a induit davantage de ces symptômes chez les patients SCZ. Également, nos résultats suggèrent que les patients SCZ seraient plus vulnérables à certains effets métaboliques induits par les ADG dû à une possible susceptibilité génétique ou à la présence de facteurs de risque associés au style de vie. D'autre part, les patients MA en comparaison aux SCZ étaient plus enclins à souffrir de troubles du mouvement induits par les ADG. Bref, les ADG semblent exacerber certains types d’effets secondaires tout dépendant de la maladie dans laquelle on les utilise.

The Role of Second Generation Antiretroviral Drugs in HIV-1 Subtype B and non-B Variants Harboring Natural Polymorphisms and Drug Resistance Mutations.

Cette thèse traite de la résistance du VIH-1 aux antirétroviraux, en particulier de l'activité antivirale de plusieurs inhibiteurs non nucléosidiques de la transcriptase inverse (INNTI) ainsi que des inhibiteurs de protéase (IP). Nous avons exploré l’émergence et la spécificité des voies de mutations qui confèrent la résistance contre plusieurs nouveaux INNTI (étravirine (ETR) et rilpivirine (RPV)) (chapitres 2 et 3). En outre, le profil de résistance et le potentiel antirétroviral d'un nouvel IP, PL-100, est présenté dans les chapitres 4 et 5. Pour le premier projet, nous avons utilisé des sous-types B et non-B du VIH-1 pour sélectionner des virus résistants à ETR, et ainsi montré que ETR favorise l’émergence des mutations V90I, K101Q, E138K, V179D/E/F, Y181C, V189I, G190E, H221H/Y et M230L, et ce, en 18 semaines. Fait intéressant, E138K a été la première mutation à émerger dans la plupart des cas. Les clones viraux contenant E138K ont montré un faible niveau de résistance phénotypique à ETR (3,8 fois) et une diminution modeste de la capacité de réplication (2 fois) par rapport au virus de type sauvage. Nous avons également examiné les profils de résistance à ETR et RPV dans les virus contenant des mutations de résistance aux INNTI au début de la sélection. Dans le cas du virus de type sauvage et du virus contenant la mutation unique K103N, les premières mutations à apparaître en présence d’ETR ou de RPV ont été E138K ou E138G suivies d’autres mutations de résistance aux INNTI. À l’inverse, dans les mêmes conditions, le virus avec la mutation Y181C a évolué pour produire les mutations V179I/F ou A62V/A, mais pas E138K/G. L'ajout de mutations à la position 138 en présence de Y181C n'augmente pas les niveaux de résistance à ETR ou RPV. Nous avons également observé que la combinaison de Y181C et E138K peut conduire à un virus moins adapté par rapport au virus contenant uniquement Y181C. Sur la base de ces résultats, nous suggérons que les mutations Y181C et E138K peuvent être antagonistes. L’analyse de la résistance au PL-100 des virus de sous-type C et CRF01_AE dans les cellules en culture est décrite dans le chapitre 4. Le PL-100 sélectionne pour des mutations de résistance utilisant deux voies distinctes, l'une avec les mutations V82A et L90M et l'autre avec T80I, suivi de l’addition des mutations M46I/L, I54M, K55R, L76F, P81S et I85V. Une accumulation d'au moins trois mutations dans le rabat protéique et dans le site actif est requise dans chaque cas pour qu’un haut niveau de résistance soit atteint, ce qui démontre que le PL-100 dispose d'une barrière génétique élevée contre le développement de la résistance. Dans le chapitre 5, nous avons évalué le potentiel du PL-100 en tant qu’inhibiteur de protéase de deuxième génération. Les virus résistants au PL-100 émergent en 8-48 semaines alors qu’aucune mutation n’apparaît avec le darunavir (DRV) sur une période de 40 semaines. La modélisation moléculaire montre que la haute barrière génétique du DRV est due à de multiples interactions avec la protéase dont des liaison hydrogènes entre les groupes di-tétrahydrofuranne (THF) et les atomes d'oxygène des acides aminés A28, D29 et D30, tandis que la liaison de PL-100 est principalement basée sur des interactions polaires et hydrophobes délocalisées à travers ses groupes diphényle. Nos données suggèrent que les contacts de liaison hydrogène et le groupe di-THF dans le DRV, ainsi que le caractère hydrophobe du PL-100, contribuent à la liaison à la protéase ainsi qu’à la haute barrière génétique contre la résistance et que la refonte de la structure de PL-100 pour inclure un groupe di-THF pourrait améliorer l’activité antivirale et le profil de résistance.

Génération de résumés par abstraction

Cette thèse présente le résultat de plusieurs années de recherche dans le domaine de la génération automatique de résumés. Trois contributions majeures, présentées sous la forme d'articles publiés ou soumis pour publication, en forment le coeur. Elles retracent un cheminement qui part des méthodes par extraction en résumé jusqu'aux méthodes par abstraction. L'expérience HexTac, sujet du premier article, a d'abord été menée pour évaluer le niveau de performance des êtres humains dans la rédaction de résumés par extraction de phrases. Les résultats montrent un écart important entre la performance humaine sous la contrainte d'extraire des phrases du texte source par rapport à la rédaction de résumés sans contrainte. Cette limite à la rédaction de résumés par extraction de phrases, observée empiriquement, démontre l'intérêt de développer d'autres approches automatiques pour le résumé. Nous avons ensuite développé un premier système selon l'approche Fully Abstractive Summarization, qui se situe dans la catégorie des approches semi-extractives, comme la compression de phrases et la fusion de phrases. Le développement et l'évaluation du système, décrits dans le second article, ont permis de constater le grand défi de générer un résumé facile à lire sans faire de l'extraction de phrases. Dans cette approche, le niveau de compréhension du contenu du texte source demeure insuffisant pour guider le processus de sélection du contenu pour le résumé, comme dans les approches par extraction de phrases. Enfin, l'approche par abstraction basée sur des connaissances nommée K-BABS est proposée dans un troisième article. Un repérage des éléments d'information pertinents est effectué, menant directement à la génération de phrases pour le résumé. Cette approche a été implémentée dans le système ABSUM, qui produit des résumés très courts mais riches en contenu. Ils ont été évalués selon les standards d'aujourd'hui et cette évaluation montre que des résumés hybrides formés à la fois de la sortie d'ABSUM et de phrases extraites ont un contenu informatif significativement plus élevé qu'un système provenant de l'état de l'art en extraction de phrases.