Collaborating differently on different topics: a multi-relational approach to multi-task learning

Multi-task learning offers a way to benefit from synergy of multiple related prediction tasks via their joint modeling. Current multi-task techniques model related tasks jointly, assuming that the tasks share the same relationship across features uniformly. This assumption is seldom true as tasks may be related across some features but not others. Addressing this problem, we propose a new multi-task learning model that learns separate task relationships along different features. This added flexibility allows our model to have a finer and differential level of control in joint modeling of tasks along different features. We formulate the model as an optimization problem and provide an efficient, iterative solution. We illustrate the behavior of the proposed model using a synthetic dataset where we induce varied feature-dependent task relationships: positive relationship, negative relationship, no relationship. Using four real datasets, we evaluate the effectiveness of the proposed model for many multi-task regression and classification problems, and demonstrate its superiority over other state-of-the-art multi-task learning models

Fast one-class support vector machine for novelty detection

Novelty detection arises as an important learning task in several applications. Kernel-based approach to novelty detection has been widely used due to its theoretical rigor and elegance of geometric interpretation. However, computational complexity is a major obstacle in this approach. In this paper, leveraging on the cutting-plane framework with the well-known One-Class Support Vector Machine, we present a new solution that can scale up seamlessly with data. The first solution is exact and linear when viewed through the cutting-plane; the second employed a sampling strategy that remarkably has a constant computational complexity defined relatively to the probability of approximation accuracy. Several datasets are benchmarked to demonstrate the credibility of our framework.

Hierarchical dirichlet process for tracking complex topical structure evolution and its application to autism research literature

In this paper we describe a novel framework for the discovery of the topical content of a data corpus, and the tracking of its complex structural changes across the temporal dimension. In contrast to previous work our model does not impose a prior on the rate at which documents are added to the corpus nor does it adopt the Markovian assumption which overly restricts the type of changes that the model can capture. Our key technical contribution is a framework based on (i) discretization of time into epochs, (ii) epoch-wise topic discovery using a hierarchical Dirichlet process-based model, and (iii) a temporal similarity graph which allows for the modelling of complex topic changes: emergence and disappearance, evolution, splitting and merging. The power of the proposed framework is demonstrated on the medical literature corpus concerned with the autism spectrum disorder (ASD) - an increasingly important research subject of significant social and healthcare importance. In addition to the collected ASD literature corpus which we made freely available, our contributions also include two free online tools we built as aids to ASD researchers. These can be used for semantically meaningful navigation and searching, as well as knowledge discovery from this large and rapidly growing corpus of literature.

Prediciton of emergency events: a multi-task multi-label learning approach

Prediction of patient outcomes is critical to plan resources in an hospital emergency department. We present a method to exploit longitudinal data from Electronic Medical Records (EMR), whilst exploiting multiple patient outcomes. We divide the EMR data into segments where each segment is a task, and all tasks are associated with multiple patient outcomes over a 3, 6 and 12 month period. We propose a model that learns a prediction function for each task-label pair, interacting through two subspaces: the first subspace is used to impose sharing across all tasks for a given label. The second subspace captures the task-specific variations and is shared across all the labels for a given task. The proposed model is formulated as an iterative optimization problems and solved using a scalable and efficient Block co-ordinate descent (BCD) method. We apply the proposed model on two hospital cohorts - Cancer and Acute Myocardial Infarction (AMI) patients collected over a two year period from a large hospital emergency department. We show that the predictive performance of our proposed models is significantly better than those of several state-of-the-art multi-task and multi-label learning methods.

Small-variance asymptotics for bayesian nonparametric models with constraints

The users often have additional knowledge when Bayesian nonparametric models (BNP) are employed, e.g. for clustering there may be prior knowledge that some of the data instances should be in the same cluster (must-link constraint) or in different clusters (cannot-link constraint), and similarly for topic modeling some words should be grouped together or separately because of an underlying semantic. This can be achieved by imposing appropriate sampling probabilities based on such constraints. However, the traditional inference technique of BNP models via Gibbs sampling is time consuming and is not scalable for large data. Variational approximations are faster but many times they do not offer good solutions. Addressing this we present a small-variance asymptotic analysis of the MAP estimates of BNP models with constraints. We derive the objective function for Dirichlet process mixture model with constraints and devise a simple and efficient K-means type algorithm. We further extend the small-variance analysis to hierarchical BNP models with constraints and devise a similar simple objective function. Experiments on synthetic and real data sets demonstrate the efficiency and effectiveness of our algorithms.

Stabilizing sparse cox model using statistic and semantic structures in electronic medical records

Stability in clinical prediction models is crucial for transferability between studies, yet has received little attention. The problem is paramount in high dimensional data, which invites sparse models with feature selection capability. We introduce an effective method to stabilize sparse Cox model of time-to-events using statistical and semantic structures inherent in Electronic Medical Records (EMR). Model estimation is stabilized using three feature graphs built from (i) Jaccard similarity among features (ii) aggregation of Jaccard similarity graph and a recently introduced semantic EMR graph (iii) Jaccard similarity among features transferred from a related cohort. Our experiments are conducted on two real world hospital datasets: a heart failure cohort and a diabetes cohort. On two stability measures – the Consistency index and signal-to-noise ratio (SNR) – the use of our proposed methods significantly increased feature stability when compared with the baselines.

Learning entry profiles of children with autism from multivariate treatment information using restricted boltzmann machines

Entry profiles can be generated before children with Autism Spectrum Disorders (ASD) begin to traverse an intervention program. They can help evaluate the progress of each child on the dedicated syllabus in addition to enabling narrowing down the best intervention course over time. However, the traits of ASD are expressed in different ways in every individual affected. The resulting spectrum nature of the disorder makes it challenging to discover profiles of children with ASD. Using data from 491 children, traversing the syllabus of a comprehensive intervention program on iPad called TOBY Playpad, we learn the entry profiles of the children based on their age, sex and performance on their first skills of the syllabus. Mixed-variate restricted Boltzmann machines allow us to integrate the heterogeneous data into one model making it a suitable technique. The data based discovery of entry profiles may assist in developing systems that can automatically suggest best suitable paths through the syllabus by clustering the children based on the characteristics they present at the beginning of the program. This may open the pathway for personalised intervention.

Avaliação da toxicidade sistêmica e reprodutiva dos antiparasitários à base de ivermectina e de lufenurona em ratas wistar.

Avaliou-se a segurança do produto Ivomec® injetável, um endectocida à base de ivermectina, no período de prenhez das ratas Wistar, a fim de verificar possíveis efeitos teratogênicos. As ratas foram tratadas com 0, 4 e 12mg.kg-1 de ivermectina, por via SC, no 6º dia de prenhez. Os resultados revelaram não haver sinais de toxicidade sistêmica e reprodutiva, fundamentados na ausência de alterações no desenvolvimento ponderal, nos consumos de água e de ração, na massa relativa e exame histopatológico dos órgãos das ratas, nas reabsorções embrionárias, na massa corporal, na vitalidade, no número de fetos por progenitora e nas alterações macroscópicas externas e esqueléticas dos fetos. Conclui-se que o medicamento Ivomec® injetável é seguro para as ratas prenhes e aos fetos, quando administrado, em dose única, no início da de organogênese. Avaliou-se também, a segurança do produto Program® suspensão, ectocida à base de lufenurona, nos períodos de prenhez e lactação de ratas Wistar, a fim de verificar possíveis efeitos pré e pós-natal. As ratas foram tratadas com 0, 180 e 600mg.kg-1 de lufenurona, por VO, no 1º dia de prenhez e no 1º dia de lactação. Os resultados revelaram ausência de toxicidade sistêmica e reprodutiva nas variáveis avaliadas, assim como as progênies das mesmas não manifestaram alterações no desenvolvimento geral e sexual até 50 dias de vida. Conclui-se que o medicamento Program® suspensão é seguro para as ratas prenhes e lactantes em dosagens de até 600mg.kg-1 de lufenurona, por VO, no 1º dia de prenhez e no 1º dia de lactação. Avaliou-se também a hepatotoxicidade provocada pela lufenurona, comparando-a com uma substância reconhecidamente hepatotóxica, o tetracloreto de carbono (CCl4), em dois tempos diferentes (24 e 72 horas). As ratas foram tratadas com água destilada, 600mg.kg-1 de lufenurona e 1,98g.kg-1 de CCl4, por VO, em dose única. Os resultados revelaram que a lufenurona apresentou agressão hepática, caracterizada pela elevação da atividade da ALT, sem alteração do parênquima hepático, no ensaio 72h e provocou um aumento da massa relativa da adrenal direita com tumefação de córtex no ensaio 24h. Já o CCl4, conforme esperado, apresentou queda do desenvolvimento ponderal e dos consumos, acentuada elevação da atividade da ALT, com degeneração gordurosa hepática, além de degeneração hidrópica renal e congestão de baço e adrenais. Conclui-se que a lufenurona (Program® suspensão) provocou agressão hepática e aumento da massa relativa da adrenal direita.

Caracterização patológica e imunoistoquímica da infecção pelo vírus da diarréia viral bovina

Foram testadas na imunoistoquímica (IHQ) para diarréia viral bovina (BVDV) 654 biópsias de tecidos cutâneos da orelha de bovinos e tecidos de 161 fetos bovinos abortados. Concomitantemente, foram avaliados pela necropsia, histologia e IHQ 19 casos ocorridos entre janeiro de 1996 e dezembro de 2003 e dois casos acompanhados entre janeiro de 2004 e agosto de 2005, remetidos ao Setor de Patologia Veterinária (SPV) da Universidade Federal do Rio Grande do Sul. No total, duas biópsias, seis bovinos e três fetos bovinos abortados apresentaram antígenos do BVDV na IHQ. As lesões macroscópicas desses animais ocorreram principalmente no trato digestivo, como enterite e ulcerações na cavidade oral, gengiva e língua. Atrofia de timo e linfadenomegalia também foram observadas. Histologicamente, hiperplasia linfóide e perda da estrutura folicular nos linfonodos, necrose das placas de Peyer, gliose e neuronofagia (cérebro) e nefrite e degeneração tubular renal foram algumas das lesões observadas. Na IHQ a marcação positiva do antígeno viral foi evidenciada principalmente na pele, cérebro, cerebelo, intestino delgado, linfonodos e baço. A prevalência de casos de BVDV em bovinos representou 23,8% do total de 21 bovinos suspeitos necropsiados entre janeiro de 1996 a agosto de 2005 e 1,86% dos fetos abortados examinados entre junho 1999 e maio 2004 no SPV-UFRGS.

Otimização da produção de frango de corte em condições de estresse por calor

Foram realizados dois experimentos (EXP) com a finalidade de apresentar alternativas para reduzir os efeitos do estresse por calor (EPC), aumentando a produtividade em épocas quentes. O primeiro EXP teve como objetivos verificar o efeito de dietas com mais gordura (2,4 vs 4,0%) e menos proteína bruta (19,5 vs 18,5%) na metabolizabilidade, desempenho, rendimento de carcaça, parâmetros morfológicos (baço, bursa, coração, intestino e fígado), bioquímicos (proteínas totais, glicose, fructosamina, albumina e globulinas) e hematológicos (heterófilos. linfócitos, eosinófilos, basófilos, monócitos e relação heterófilo:linfócito) das aves aos 42 dias submetidas a EPC cíclico (25-32C). O efeito direto do EPC no desempenho e na metabolizabilidade da dieta, na situação de consumo pareado (comparado ao ambiente termoneutro) Também foi estudada. O segundo EXP teve como objetivos verificar o efeito de dietas suplementadas com vitaminas C e E (100UI de vitamina E/kg de ração e 300 ppm de vitamina C/kg de ração) e minerais orgânicos Zn e Se (40 ppm Zn e 0,3 ppm Se/kg de ração) no desempenho de frangos de corte submetidos a EPC e nos parâmetros morfológicos, bioquímicos e hematológicos das aves aos 35 dias. Foi observado que a queda de desempenho verificada no calor está relacionada principalmente com a diminuição no consumo e à redução na metabolizabilidade da matéria seca. A dieta com 1,6% a mais de gordura e 1% a menos proteína proporcionou às aves em EPC melhora na conversão alimentar (CA), mas não interferiu no rendimento de carcaça e cortes. Esta dieta também proporcionou um melhor peso relativo de bursa, a diminuição no número de linfócitos, heterófilos, relação H/L e monócitos das aves em EPC, indicando que as alterações metabólicas ocasionadas pelo estresse foram atenuadas pela dieta. No segundo EXP, a suplementação vitamínica e/ou mineral melhorou o desempenho das aves em função de um menor consumo que resultou em melhor CA, independentemente do ambiente. O EPC reduziu o peso absoluto e relativo dos órgãos linfóides, os valores de hemoglobina, aumentou o número de heterófilos e a relação H/L . As suplementações vitamínico e/ou mineral não influenciaram os parâmetros bioquímicos séricos e hematológicos dos frangos em EPC. A relação H/L foi um bom indicador de estresse, aumentando sempre que as aves estiveram estressadas, independentemente do tipo de estresse. O peso dos órgãos linfóides também pode ser considerado um bom indicador de EPC desde que não estejam sofrendo outro tipo de estresse.

Aspectos clínicos e patológicos da circovirose suína no Rio Grande do Sul.

Este estudo incluiu 523 suínos, entre três e quatro meses de idade, com sinais clínicos sugestivos de circovirose. A maioria (471) desses animais foi recebida viva no Setor de Patologia Veterinária – SPV/UFRGS, onde foram avaliados clinicamente, eutanasiados e necropsiados. Os principais sinais observados foram caquexia, crostas eritematosas circulares na pele, alterações articulares, palidez ou icterícia de mucosas, diarréia, sinais respiratórios e sinais nervosos. Os principais achados macroscópicos foram linfadenomegalia, pulmões não colapsados, consolidações pulmonares, hiperqueratose do quadrilátero esofágico, esplenomegalia, rins pálidos ou amarelados com pontos brancos, ascite, hidropericárdio e hidrotórax. Fragmentos de pele, linfonodo inguinal, linfonodo mesentérico, tonsila, baço, íleo, cólon, fígado, rim, pulmão, coração e cérebro foram coletados e processados convencionalmente para histologia. As principais alterações microscópicas incluíram infiltrado linfoistiocitário e depleção centrofolicular em órgãos linfóides, infiltrado linfoistiocitário nos intestinos, pneumonia intersticial, hepatite portal mononuclear, nefrite intersticial e hiperplasia centrofolicular, edema e dilatação de vasos linfáticos dos intestinos e linfonodos. Amostras de cólon e íleo de 111 suínos que apresentavam conteúdo de consistência fluida foram coletadas e processadas para bacteriologia. Em 27 desses animais foram detectados agentes bacterianos patogênicos. E. coli foi o mais prevalente, mas Salmonella sp. e Brachyspira sp. também foram detectadas. Cortes de linfonodos mesentéricos, pulmões, rins e intestinos de 56 animais foram submetidos à imunoistoquímica com anticorpo policlonal anti-PCV2. Destes, amostras de 50 foram positivas. Os achados clínicos e macroscópicos desses animais foram compatíveis com circovirose, mas a associação de lesões histológicas características da doença com a presença do PCV2, demonstrada imunoistoquímicamente, foi diagnóstica.

Gestão de riscos associados a cultivos agroenergéticos por meio da modelagem espaço-temporal de parâmetros agrometeorológicos e do monitoramento da vegetação com imagens de sensoriamento remoto - Estudo de caso em lavouras de milho safrinha

A agricultura é a atividade econômica mais dependente das condições climáticas. Os eventos climáticos afetam não só os processos metabólicos das plantas, diretamente relacionados à produção vegetal, como também as mais diversas atividades no campo. De acordo com Petr (1990) e Fageria (1992), citados por Hoogenboom (2000), ao redor de 80% da variabilidade da produção agrícola no mundo se deve à variabilidade das condições climáticas durante o ciclo de cultivo, especialmente para as culturas de sequeiro, já que os agricultores não podem exercer nenhum controle sobre esses fenômenos naturais. Além de influenciar o crescimento, o desenvolvimento e a produtividade das culturas, o clima afeta também a relação das plantas com microorganismos, insetos, fungos e bactérias, favore-cendo ou não a ocorrência de pragas e doenças, o que demanda as medidas de controle ade-quadas. Muitas das práticas agrícolas de campo, como o preparo do solo, a semeadura, a adu-bação, a irrigação, as pulverizações, a colheita, entre outras, também dependem de condições de tempo e de umidade no solo específicas para que possam ser realizadas de forma eficiente (PEREIRA et al., 2002). Dada a grande importância do clima para a produção agrícola, o uso de informações meteoro-lógicas e climáticas é fundamental para que a agricultura se torne atividade sustentável (SIVAKUMAR et al., 2000). Neste contexto, a agrometeorologia, ciência interdisciplinar que estuda a influência do tempo e do clima na produção de alimentos, fibras e energia, assume papel estratégico no entendimento e na solução dos problemas enfrentados pela agricultura (MAVI E TUPPER, 2004). Os governos apoiam usualmente a gestão de risco dos agricultores concentrando-se nos riscos imprevisíveis e inevitáveis, possivelmente raros, mas que têm graves consequências (perdas catastróficas) se os agricultores não conseguirem gerir estes riscos sozinhos já que existe nú-mero limitado de opções políticas a serem consideradas, quer a nível interno ou internacional, quando o assunto é referente à alimentação dos concidadãos. A preocupação crescente com o aumento da população mundial, com a degradação dos recur-sos naturais e com a sustentabilidade da agricultura tem exigido maiores esforços no desen-volvimento de melhores estratégias e práticas do uso do solo, a partir do melhor entendimento das relações entre a agricultura e o clima. Nesse sentido, o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem o planejamento e o processo de tomadas de decisão que resultem em menores impactos ambientais e no aumento da resiliência da agricultura, tem sido um dos objetivos das instituições governamentais e não gover-namentais ligadas à agricultura, ao ambiente e aos recursos naturais. Sem embargo, as sofisticadas técnicas utilizadas para estimar preços no mercado futuro, as perspectivas relativamente instáveis das commodities agrícolas resultam do pressuposto de que em condições normais, as incertezas associadas ao clima, fatores macroeconômicos, in-tervenções de políticas e o custo da energia, entre outros fatores relevantes, sugerem que os preços dos produtos de base agrossilvipastoris permanecerão imprevisíveis. Mesmo que estratégias de hedging continuem sendo preponderantes no que tange à mitigação do risco financeiro causado pela volatilidade de preços, para a grande maioria das empresas, seguradoras, governos e produtores que dependem dos resultados da lavoura para colher os benefícios financeiros da produção agrícola, como no caso das empresas agrossilvipastoris, a mitigação dos riscos de mercado concomitantemente ao gerenciamento do risco agrometeoro-lógico faz todo sentido. A utilização de uma ferramenta de suporte a decisão baseado em sistemas de informação geo-gráfica é a melhor maneira de aproveitar todo o conhecimento que está disponível para o acompanhamento da produção de alimentos e de energia. Os filtros espaciais utilizados para analisar a situação como um todo, aliados a produtos de informação atualizados em tempo hábil para verificar a produção local permitem monitorar de fato os principais riscos relacio-nados condições agrometeorológicas e o manejo da produção agrícola. A convergência tecnológica entre os sistemas de informação e de suporte à decisão por meio de servidores nas nuvens possibilita hoje automatizar grande parte das análises que se podem obter com base nas informações disponíveis e fazer chegar o conhecimento até o usuário final. As redes de empresas formadas para produzir dados espaciais, seja por meio de satélites de sensoriamento remoto ou redes de estações meteorológicas, estão preparadas para garantir um fluxo contínuo de informação para serem consumidos por usuários deste conhecimento. Os informes deste trabalho e as conclusões desta investigação remetem à hipótese de que a comunicação de informações de forma inteligente, em tempo hábil de serem aplicadas na to-mada de decisão eficiente, permite que os riscos associados aos cultivos sejam mais bem mi-tigados e, portanto gerem valor aos acionistas com ativos ligados ao agronegócio. O maior desafio desta dissertação de mestrado encontra-se em mostrar aos atores do agrone-gócio que, ao dotar os agricultores de meios para que eles possam gerir sua atividade com base nas melhores práticas de manejo agrometeorológico, incentivar a criação de mecanismos que aperfeiçoem a gestão rural e ampliem o acesso à informação, e não apenas auxiliá-los sob a forma de apoio ad hoc e assistência agronômica, de fato se amplia a capacidade de gestão dos riscos associados às atividades agrossilvipastoris.

Desenvolvimento de ferramentas moleculares para indução de tolerância imunológica em transplante

As vacinas de DNA têm sido utilizadas para a indução de imunidade contra antígenos virais e bacterianos. A aplicação de modelos experimentais tem sido explorada visando a indução de tolerância imunológica através da expressão de genes cujos produtos podem modular o sistema imune para um estado de não responsividade. A terapia gênica oferece a possibilidade de manipulação do sistema imune do receptor, através de um sistema de administração de genes específicos sob condições pré-definidas. Sua eficácia depende dos níveis de expressão e da natureza do antígeno, da via de administração assim como de sua distribuição nos tecidos (a qual às vezes depende do promotor utilizado). Porém, sua aplicação clínica é limitada em parte devido aos baixos níveis de expressão obtidos in vivo. A VP22 é uma proteína do tegumento do vírus Herpes simples tipo 1, que tem a propriedade de fazer tráfego intercelular. Estudos recentes têm demonstrado a alta eficiência desta molécula no transporte de proteínas heterólogas como VP22-p53, VP22-β galactosidase e VP22-proteína verde fluorescente. Para a indução de tolerância imunológica, tem sido demonstrado que a persistência do antígeno, pelo menos por algum período, é muito importante. Moléculas do complexo de histocompatibilidade principal (MHC) têm sido utilizadas para induzir tolerância a nível central ou periférico, em diferentes protocolos. Dentre estas, as moléculas da classe I do camundongo, Kb, têm sido utilizadas com sucesso. O objetivo desse trabalho foi de construir duas vacinas recombinantes: pVP22::Kb e pCIneo::Kb. A primeira contém dois genes clonados na mesma pauta de leitura: a cadeia pesada de classe I Kb e VP22. O cDNA que codifica para o Kb foi obtido pela extração de RNA total de baço de um camundongo C57BL/6 (haplótipo H-2b) seguido de transcrição reversa. Este produto foi amplificado pela reação em cadeia da polimerase. Esta molécula também foi obtida pela amplificação direta do gene Kb previamente clonado no sítio EcoR I do plasmídeo pBluescriptIISK (Stratagene®). Ambos os produtos de PCR foram subclonados com extremidades cegas no plasmídeo pCRBluntII (Invitrogen®). Foram obtidos dezenove plasmídeos recombinantes, denominados pCRBluntII::Kb, e um deles foi escolhido e digerido com as enzimas de restrição Spe I e Xba I e defosforilado com a enzima fosfatase alcalina (CIAP). O fragmento digerido foi clonado nos plasmídeos pVP22-myc/His (Invitrogen®) e pCIneo (Promega®) previamente digeridos com a enzima Xba I. Os novos plasmídeos pVP22::Kb e pCIneo::Kb foram utilizados para transfectar a linhagem celular eucariótica CHO. A expressão do mRNA para o Kb foi confirmada pela transcrição reversa e PCR e a expressão da proteína por imunofluorescência e citometria de fluxo.