Network signatures based on gene pair expression ratios improve classification and the analysis of muscle-invasive urothelial cancer

Urothelial cancer (UC) is highly recurrent and can progress from non-invasive (NMIUC) to a more aggressive muscle-invasive (MIUC) subtype that invades the muscle tissue layer of the bladder. We present a proof of principle study that network-based features of gene pairs can be used to improve classifier performance and the functional analysis of urothelial cancer gene expression data. In the first step of our procedure each individual sample of a UC gene expression dataset is inflated by gene pair expression ratios that are defined based on a given network structure. In the second step an elastic net feature selection procedure for network-based signatures is applied to discriminate between NMIUC and MIUC samples. We performed a repeated random subsampling cross validation in three independent datasets. The network signatures were characterized by a functional enrichment analysis and studied for the enrichment of known cancer genes. We observed that the network-based gene signatures from meta collections of proteinprotein interaction (PPI) databases such as CPDB and the PPI databases HPRD and BioGrid improved the classification performance compared to single gene based signatures. The network based signatures that were derived from PPI databases showed a prominent enrichment of cancer genes (e.g., TP53, TRIM27 and HNRNPA2Bl). We provide a novel integrative approach for large-scale gene expression analysis for the identification and development of novel diagnostical targets in bladder cancer. Further, our method allowed to link cancer gene associations to network-based expression signatures that are not observed in gene-based expression signatures.

Effects of the climatic factors and anthropogenic actions in the Ria de Aveiro

A compreensão dos impactes das alterações climáticas é fundamental para a gestão a longo do prazo dos ecossistemas estuarinos. Esta compreensão só poderá ser efectiva considerando a variabilidade climática natural e o papel relativo das intervenções antropogénicas nestes ecossistemas. Assim, a presente dissertação analisa a influência das alterações climáticas e pressões antropogénicas na qualidade da água e dinâmica ecológica da Ria de Aveiro com base numa abordagem integrada, que combinou a análise de séries temporais dos últimos 25 anos e a modelação numérica de elevada resolução de cenários futuros de alterações climáticas e intervenções antropogénicas. A componente de modelação de qualidade da água e ecológica foi melhorada a vários níveis. A análise de sensibilidade do modelo 3D hidrodinâmicoecológico ECO-SELFE aplicado à Ria de Aveiro e a revisão das constantes de semi-saturação para absorção de nutrientes pelo fitoplâncton contribuíram para a precisão e robustez das aplicações. A concentração do fitoplâncton foi significativamente influenciada pelas taxas de crescimento do fitoplâncton e de mortalidade e excreção do zooplâncton, e apresentou uma sensibilidade reduzida à variação das constantes de semi-saturação na gama identificada para as diatomáceas. O acoplamento do ECO-SELFE a um modelo de campo próximo e a integração do ciclo do oxigénio aumentaram a sua capacidade de representação dos processos e das escalas espaciais relevantes. A validação do ECO-SELFE foi realizada com base num conjunto de campanhas específicas realizadas no canal de Mira. Os padrões espaciais e temporais observados para as várias variáveis (clorofila a, nutrientes, oxigénio dissolvido, salinidade, temperatura da água, correntes e níveis) foram simulados com erros menores ou semelhantes aos obtidos neste tipo de aplicações. A análise dos padrões de variabilidade espacial e temporal da qualidade da água e ecológica na Ria de Aveiro a diferentes escalas, efectuada com base nos dados históricos de 1985 a 2010 complementados pelas campanhas realizadas, sugeriu uma influência combinada da variabilidade climática e das acções antropogénicas. Os cenários futuros de alterações climáticas e intervenções antropogénicas simulados evidenciaram uma influência mais significativa das alterações climáticas quando comparadas com os efeitos das acções antropogénicas analisadas. As variações mais significativas são previstas para os cenários de subida do nível do mar, seguidos dos cenários de alterações dos regimes hidrológicos, evidenciando o papel da circulação (maré e caudal fluvial) no estabelecimento da qualidade da água e dinâmica ecológica na laguna. Para os cenários de subida do nível do mar são previstos decréscimos significativos da clorofila a e dos nutrientes a jusante e nas zonas intermédias do canal, e um aumento significativo da salinidade a montante. Estas alterações poderão favorecer modificações da composição e distribuição das comunidades, afectando a cadeia alimentar e causando uma progressão para montante de espécies marinhas. Os resultados sugerem ainda que os efeitos poderão ser mais significativos em estuários pouco profundos.

Patient classification for intelligent wheelchair adaptation

A importância e preocupação dedicadas à autonomia e independência das pessoas idosas e dos pacientes que sofrem de algum tipo de deficiência tem vindo a aumentar significativamente ao longo das últimas décadas. As cadeiras de rodas inteligentes (CRI) são tecnologias que podem ajudar este tipo de população a aumentar a sua autonomia, sendo atualmente uma área de investigação bastante ativa. Contudo, a adaptação das CRIs a pacientes específicos e a realização de experiências com utilizadores reais são assuntos de estudo ainda muito pouco aprofundados. A cadeira de rodas inteligente, desenvolvida no âmbito do Projeto IntellWheels, é controlada a alto nível utilizando uma interface multimodal flexível, recorrendo a comandos de voz, expressões faciais, movimentos de cabeça e através de joystick. Este trabalho teve como finalidade a adaptação automática da CRI atendendo às características dos potenciais utilizadores. Foi desenvolvida uma metodologia capaz de criar um modelo do utilizador. A investigação foi baseada num sistema de recolha de dados que permite obter e armazenar dados de voz, expressões faciais, movimentos de cabeça e do corpo dos pacientes. A utilização da CRI pode ser efetuada em diferentes situações em ambiente real e simulado e um jogo sério foi desenvolvido permitindo especificar um conjunto de tarefas a ser realizado pelos utilizadores. Os dados foram analisados recorrendo a métodos de extração de conhecimento, de modo a obter o modelo dos utilizadores. Usando os resultados obtidos pelo sistema de classificação, foi criada uma metodologia que permite selecionar a melhor interface e linguagem de comando da cadeira para cada utilizador. A avaliação para validação da abordagem foi realizada no âmbito do Projeto FCT/RIPD/ADA/109636/2009 - "IntellWheels - Intelligent Wheelchair with Flexible Multimodal Interface". As experiências envolveram um vasto conjunto de indivíduos que sofrem de diversos níveis de deficiência, em estreita colaboração com a Escola Superior de Tecnologia de Saúde do Porto e a Associação do Porto de Paralisia Cerebral. Os dados recolhidos através das experiências de navegação na CRI foram acompanhados por questionários preenchidos pelos utilizadores. Estes dados foram analisados estatisticamente, a fim de provar a eficácia e usabilidade na adequação da interface da CRI ao utilizador. Os resultados mostraram, em ambiente simulado, um valor de usabilidade do sistema de 67, baseado na opinião de uma amostra de pacientes que apresentam os graus IV e V (os mais severos) de Paralisia Cerebral. Foi também demonstrado estatisticamente que a interface atribuída automaticamente pela ferramenta tem uma avaliação superior à sugerida pelos técnicos de Terapia Ocupacional, mostrando a possibilidade de atribuir automaticamente uma linguagem de comando adaptada a cada utilizador. Experiências realizadas com distintos modos de controlo revelaram a preferência dos utilizadores por um controlo compartilhado com um nível de ajuda associado ao nível de constrangimento do paciente. Em conclusão, este trabalho demonstra que é possível adaptar automaticamente uma CRI ao utilizador com claros benefícios a nível de usabilidade e segurança.

Classification of incomplete feature vectors by radial basis function networks

The paper describes the use of radial basis function neural networks with Gaussian basis functions to classify incomplete feature vectors. The method uses the fact that any marginal distribution of a Gaussian distribution can be determined from the mean vector and covariance matrix of the joint distribution.

Neural network classification of cerebral embolic signals

The presence of circulating cerebral emboli represents an increased risk of stroke. The detection of such emboli is possible with the use of a transcranial Doppler ultrasound (TCD) system.

Automatic classification of scientific records using the German Subject Heading Authority File (SWD)

The following paper deals with an automatic text classification method which does not require training documents. For this method the German Subject Heading Authority File (SWD), provided by the linked data service of the German National Library is used. Recently the SWD was enriched with notations of the Dewey Decimal Classification (DDC). In consequence it became possible to utilize the subject headings as textual representations for the notations of the DDC. Basically, we we derive the classification of a text from the classification of the words in the text given by the thesaurus. The method was tested by classifying 3826 OAI-Records from 7 different repositories. Mean reciprocal rank and recall were chosen as evaluation measure. Direct comparison to a machine learning method has shown that this method is definitely competitive. Thus we can conclude that the enriched version of the SWD provides high quality information with a broad coverage for classification of German scientific articles.

Feature Engineering in Fine-Grained Image Classification

Thesis (Ph.D.)--University of Washington, 2013

Statistical classification of road pavements using near field vehicle rolling noise measurements

Low noise surfaces have been increasingly considered as a viable and cost-effective alternative to acoustical barriers. However, road planners and administrators frequently lack information on the correlation between the type of road surface and the resulting noise emission profile. To address this problem, a method to identify and classify different types of road pavements was developed, whereby near field road noise is analyzed using statistical learning methods. The vehicle rolling sound signal near the tires and close to the road surface was acquired by two microphones in a special arrangement which implements the Close-Proximity method. A set of features, characterizing the properties of the road pavement, was extracted from the corresponding sound profiles. A feature selection method was used to automatically select those that are most relevant in predicting the type of pavement, while reducing the computational cost. A set of different types of road pavement segments were tested and the performance of the classifier was evaluated. Results of pavement classification performed during a road journey are presented on a map, together with geographical data. This procedure leads to a considerable improvement in the quality of road pavement noise data, thereby increasing the accuracy of road traffic noise prediction models.

Data mining techniques to support the classification of MV electricity customers

This paper describes a methodology that was developed for the classification of Medium Voltage (MV) electricity customers. Starting from a sample of data bases, resulting from a monitoring campaign, Data Mining (DM) techniques are used in order to discover a set of a MV consumer typical load profile and, therefore, to extract knowledge regarding to the electric energy consumption patterns. In first stage, it was applied several hierarchical clustering algorithms and compared the clustering performance among them using adequacy measures. In second stage, a classification model was developed in order to allow classifying new consumers in one of the obtained clusters that had resulted from the previously process. Finally, the interpretation of the discovered knowledge are presented and discussed.

Demand response programs definition supported by clustering and classification techniques

The growing importance and influence of new resources connected to the power systems has caused many changes in their operation. Environmental policies and several well know advantages have been made renewable based energy resources largely disseminated. These resources, including Distributed Generation (DG), are being connected to lower voltage levels where Demand Response (DR) must be considered too. These changes increase the complexity of the system operation due to both new operational constraints and amounts of data to be processed. Virtual Power Players (VPP) are entities able to manage these resources. Addressing these issues, this paper proposes a methodology to support VPP actions when these act as a Curtailment Service Provider (CSP) that provides DR capacity to a DR program declared by the Independent System Operator (ISO) or by the VPP itself. The amount of DR capacity that the CSP can assure is determined using data mining techniques applied to a database which is obtained for a large set of operation scenarios. The paper includes a case study based on 27,000 scenarios considering a diversity of distributed resources in a 33 bus distribution network.

Climatic patterns and physical controls of chlorophyll-a in the Northeast Atlantic

Tese de Doutoramento, Física, 17 de Dezembro de 2013, Universidade dos Açores.

Bivalve taxonomic diversity throughout the Italian Pliocene as a tool for climatic-oceanographic and stratigraphic inferences

The state of research on the evolution of marine bivalve taxonomic diversity of the Mediterranean Pliocene is analysed. The following assertions are discussed: 1) The Early Pliocene malacofauna is characterized by a high number of warm-water taxa and a high taxonomic diversity with respect to that of the present time. 2) The first appreciable extinction event in the Mediterranean Pliocene approximates or just follows the FO of Globorotalia bononiensis. 3) The second appreciable extinction event is between the LAD of Discoaster tamalis and the LAD of Discoaster surculus . 4) A third minor extinction event is penecontemporaneous with the FO of Globorotalia inflaia. Taking into account the available data on the Pliocene extinction events it has been possible to distinguish 4 different molluscan units with different climatic-oceanographic significance.

Palaeontological data about the climatic trends from Chattian to present along the Northeastern Atlantic frontage

Climatic changes that affected the Northeastern Atlantic frontage are analyzed on the basis of the evolution of faunas and floras from the late Oligocene onwards. The study deals with calcareous nannoplankton, marine micro- and macrofaunas, some terrestrial vertebrates and vegetal assemblages. The climate, first tropical, underwent a progressive cooling (North-South thermic gradient). Notable climatic deteriorations (withdrawal towards the South or disappearance of taxa indicative of warm climate and appearance of "cold" taxa) are evidenced mainly during the Middle Miocene and the late Pliocene. Faunas and floras of modern pattern have regained, after the Pleistocene glaciations, a new climatic ranging of a temperate type in the northern part.

Towards a classification scheme for musical sounds

Signal Processing: Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications (SPA), 2013