Antipodal random sequences with prescribed second-order statistics: application to Compressive Sensing and UWB system based on DS-CDMA

It is usual to hear a strange short sentence: «Random is better than...». Why is randomness a good solution to a certain engineering problem? There are many possible answers, and all of them are related to the considered topic. In this thesis I will discuss about two crucial topics that take advantage by randomizing some waveforms involved in signals manipulations. In particular, advantages are guaranteed by shaping the second order statistic of antipodal sequences involved in an intermediate signal processing stages. The first topic is in the area of analog-to-digital conversion, and it is named Compressive Sensing (CS). CS is a novel paradigm in signal processing that tries to merge signal acquisition and compression at the same time. Consequently it allows to direct acquire a signal in a compressed form. In this thesis, after an ample description of the CS methodology and its related architectures, I will present a new approach that tries to achieve high compression by design the second order statistics of a set of additional waveforms involved in the signal acquisition/compression stage. The second topic addressed in this thesis is in the area of communication system, in particular I focused the attention on ultra-wideband (UWB) systems. An option to produce and decode UWB signals is direct-sequence spreading with multiple access based on code division (DS-CDMA). Focusing on this methodology, I will address the coexistence of a DS-CDMA system with a narrowband interferer. To do so, I minimize the joint effect of both multiple access (MAI) and narrowband (NBI) interference on a simple matched filter receiver. I will show that, when spreading sequence statistical properties are suitably designed, performance improvements are possible with respect to a system exploiting chaos-based sequences minimizing MAI only.

Low Correlated Sequences & Architectures and Algorithms for Analog-to-Information Converters: Theory, Design, Implementation and Applications.

Most electronic systems can be described in a very simplified way as an assemblage of analog and digital components put all together in order to perform a certain function. Nowadays, there is an increasing tendency to reduce the analog components, and to replace them by operations performed in the digital domain. This tendency has led to the emergence of new electronic systems that are more flexible, cheaper and robust. However, no matter the amount of digital process implemented, there will be always an analog part to be sorted out and thus, the step of converting digital signals into analog signals and vice versa cannot be avoided. This conversion can be more or less complex depending on the characteristics of the signals. Thus, even if it is desirable to replace functions carried out by analog components by digital processes, it is equally important to do so in a way that simplifies the conversion from digital to analog signals and vice versa. In the present thesis, we have study strategies based on increasing the amount of processing in the digital domain in such a way that the implementation of analog hardware stages can be simplified. To this aim, we have proposed the use of very low quantized signals, i.e. 1-bit, for the acquisition and for the generation of particular classes of signals.

Molecular phylogenetic inferences on the position of the Mollusca within the Lophotrochozoa

Die phylogenetische Position der Mollusken innerhalb der Trochozoa sowie die interne Evolution der Klassen der Mollusca sind weitgehend unbekannt und wurden in meiner Arbeit anhand molekularer Merkmale untersucht. Phylogenomische Analysen zeigten in der Vergangenheit eine gute Auflösung für ursprüngliche Speziationsereignisse. Daher wurden hier drei neue EST Datensätze generiert: für Sipunculus nudus (Sipuncula), Barentsia elongata (Kamptozoa) und Lepidochitona cinerea, (Polyplacophora, Mollusca). Zusätzlich wurden gezielt Gene verschiedener Mollusken mittels RT-PCR amplifiziert. rnSowohl Kamptozoen als auch Sipunculiden wurden aufgrund morphologischer Kriterien bisher als mögliche Schwestergruppe der Mollusken gehandelt, aber die hier erzielten Ergebnisse zur Evolution der Hämerythrine, Gen-Anordnungen der mitochondrialen Genome und phylogenetische Analysen der ribosomalen und der mitochondriellen Proteine stützen diese Hypothese nicht. Die Position der Kamptozoa erwies sich hier generell als unbeständig; phylogenomische Analysen deuten eine Nähe zu den Bryozoen an, aber diese Position wird stark durch die Auswahl der Taxa beeinflusst. Dagegen weisen meine Analysen klar auf eine nähere Beziehung zwischen Annelida und Sipuncula hin. Die ribosomalen Proteine zeigen Sipuncula (und Echiura) sogar als Subtaxa der Anneliden. Wie den Mollusken fehlt den Sipunculiden jegliche Segmentierung und meine Ergebnisse legen hier die Möglichkeit des Verlusts dieses Merkmals innerhalb der Anneliden bei den Sipunculiden nahe. Innerhalb der Mollusken wurden die Solenogastren bereits als Schwestergruppe aller rezenten Mollusken vorgeschlagen. Im Rahmen meiner Arbeit wurden von drei verschiedenen Solenogastren-Arten die ersten zuverlässigen 18S rRNA-Sequenzen ermittelt, und es zeigte sich, dass alle bisher veröffentlichten 18S-Sequenzen dieser Molluskenklasse höchst unvollständig oder fehlerhaft sind. rnRibosomale Proteine sind gute phylogenetische Marker und hier wurden die Auswahl und Anzahl dieser Gene für phylogenetische Analysen optimiert. Über Sonden-basierte Detektion wurde eine sampling-Strategie getestet, die im Vergleich mit standard-phylogenomischen Ansätzen zukünftige molekulare Stammbaumrekonstruktionen mit größerem Taxonsampling ermöglicht.rn

Seismic sequences analysis for estimation of earthquake source parameters: corner frequency, stress drop, and seismic moment observations

The present study has been carried out with the following objectives: i) To investigate the attributes of source parameters of local and regional earthquakes; ii) To estimate, as accurately as possible, M0, fc, Δσ and their standard errors to infer their relationship with source size; iii) To quantify high-frequency earthquake ground motion and to study the source scaling. This work is based on observational data of micro, small and moderate -earthquakes for three selected seismic sequences, namely Parkfield (CA, USA), Maule (Chile) and Ferrara (Italy). For the Parkfield seismic sequence (CA), a data set of 757 (42 clusters) repeating micro-earthquakes (0 ≤ MW ≤ 2), collected using borehole High Resolution Seismic Network (HRSN), have been analyzed and interpreted. We used the coda methodology to compute spectral ratios to obtain accurate values of fc , Δσ, and M0 for three target clusters (San Francisco, Los Angeles, and Hawaii) of our data. We also performed a general regression on peak ground velocities to obtain reliable seismic spectra of all earthquakes. For the Maule seismic sequence, a data set of 172 aftershocks of the 2010 MW 8.8 earthquake (3.7 ≤ MW ≤ 6.2), recorded by more than 100 temporary broadband stations, have been analyzed and interpreted to quantify high-frequency earthquake ground motion in this subduction zone. We completely calibrated the excitation and attenuation of the ground motion in Central Chile. For the Ferrara sequence, we calculated moment tensor solutions for 20 events from MW 5.63 (the largest main event occurred on May 20 2012), down to MW 3.2 by a 1-D velocity model for the crust beneath the Pianura Padana, using all the geophysical and geological information available for the area. The PADANIA model allowed a numerical study on the characteristics of the ground motion in the thick sediments of the flood plain.

Genexpressionsanalyse der fötalen Wachstumsfuge des Rindes

Erkrankungen des Skelettapparats wie beispielsweise die Osteoporose oder Arthrose gehören neben den Herz-Kreislauferkrankungen und Tumoren zu den Häufigsten Erkrankungen des Menschen. Ein besseres Verständnis der Bildung und des Erhalts von Knochen- oder Knorpelgewebe ist deshalb von besonderer Bedeutung. Viele bisherige Ansätze zur Identifizierung hierfür relevanter Gene, deren Produkte und Interaktionen beruhen auf der Untersuchung pathologischer Situationen. Daher ist die Funktion vieler Gene nur im Zusammenhang mit Krankheiten beschrieben. Untersuchungen, die die Genaktivität bei der Normalentwicklung von knochen- und knorpelbildenden Geweben zum Ziel haben, sind dagegen weit weniger oft durchgeführt worden. rnEines der entwicklungsphysiologisch interessantesten Gewebe ist die Epiphysenfuge der Röhrenknochen. In dieser sogenannten Wachstumsfuge ist insbesondere beim fötalen Gewebe eine sehr hohe Aktivität derjenigen Gene zu erwarten, die an der Knochen- und Knorpelbildung beteiligt sind. In der vorliegenden Arbeit wurde daher aus der Epiphysenfuge von Kälberknochen RNA isoliert und eine cDNA-Bibliothek konstruiert. Von dieser wurden ca. 4000 Klone im Rahmen eines klassischen EST-Projekts sequenziert. Durch die Analyse konnte ein ungefähr 900 Gene umfassendes Expressionsprofil erstellt werden und viele Transkripte für Komponenten der regulatorischen und strukturbildenden Bestandteile der Knochen- und Knorpelentwicklung identifiziert werden. Neben den typischen Genen für Komponenten der Knochenentwicklung sind auch deutlich Bestandteile für embryonale Entwicklungsprozesse vertreten. Zu ersten gehören in erster Linie die Kollagene, allen voran Kollagen II alpha 1, das mit Abstand höchst exprimierte Gen in der fötalen Wachstumsfuge. Nach den ribosomalen Proteinen stellen die Kollagene mit ca. 10 % aller auswertbaren Sequenzen die zweitgrößte Gengruppe im erstellten Expressionsprofil dar. Proteoglykane und andere niedrig exprimierte regulatorische Elemente, wie Transkriptionsfaktoren, konnten im EST-Projekt aufgrund der geringen Abdeckung nur in sehr geringer Kopienzahl gefunden werden. Allerdings förderte die EST-Analyse mehrere interessante, bisher nicht bekannte Transkripte zutage, die detaillierter untersucht wurden. Dazu gehören Transkripte die, die dem LOC618319 zugeordnet werden konnten. Neben den bisher beschriebenen drei Exonbereichen konnte ein weiteres Exon im 3‘-UTR identifiziert werden. Im abgeleiteten Protein, das mindestens 121 AS lang ist, wurden ein Signalpeptid und eine Transmembrandomäne nachgewiesen. In Verbindung mit einer möglichen Glykosylierung ist das Genprodukt in die Gruppe der Proteoglykane einzuordnen. Leicht abweichend von den typischen Strukturen knochen- und knorpelspezifischer Proteoglykane ist eine mögliche Funktion dieses Genprodukts bei der Interaktion mit Integrinen und der Zell-Zellinteraktion, aber auch bei der Signaltransduktion denkbar. rnDie EST-Sequenzierungen von ca. 4000 cDNA-Klonen können aber in der Regel nur einen Bruchteil der möglichen Transkripte des untersuchten Gewebes abdecken. Mit den neuen Sequenziertechnologien des „Next Generation Sequencing“ bestehen völlig neue Möglichkeiten, komplette Transkriptome mit sehr hoher Abdeckung zu sequenzieren und zu analysieren. Zur Unterstützung der EST-Daten und zur deutlichen Verbreiterung der Datenbasis wurde das Transkriptom der bovinen fötalen Wachstumsfuge sowohl mit Hilfe der Roche-454/FLX- als auch der Illumina-Solexa-Technologie sequenziert. Bei der Auswertung der ca. 40000 454- und 75 Millionen Illumina-Sequenzen wurden Verfahren zur allgemeinen Handhabung, der Qualitätskontrolle, dem „Clustern“, der Annotation und quantitativen Auswertung von großen Mengen an Sequenzdaten etabliert. Beim Vergleich der Hochdurchsatz Blast-Analysen im klassischen „Read-Count“-Ansatz mit dem erstellten EST-Expressionsprofil konnten gute Überstimmungen gezeigt werden. Abweichungen zwischen den einzelnen Methoden konnten nicht in allen Fällen methodisch erklärt werden. In einigen Fällen sind Korrelationen zwischen Transkriptlänge und „Read“-Verteilung zu erkennen. Obwohl schon simple Methoden wie die Normierung auf RPKM („reads per kilo base transkript per million mappable reads“) eine Verbesserung der Interpretation ermöglichen, konnten messtechnisch durch die Art der Sequenzierung bedingte systematische Fehler nicht immer ausgeräumt werden. Besonders wichtig ist daher die geeignete Normalisierung der Daten beim Vergleich verschieden generierter Datensätze. rnDie hier diskutierten Ergebnisse aus den verschiedenen Analysen zeigen die neuen Sequenziertechnologien als gute Ergänzung und potentiellen Ersatz für etablierte Methoden zur Genexpressionsanalyse.rn

Statistical methods for the analysis of DNA sequences: application to dinucleotide distribution in the human genome

Questa tesi si inserisce nell'ambito delle analisi statistiche e dei metodi stocastici applicati all'analisi delle sequenze di DNA. Nello specifico il nostro lavoro è incentrato sullo studio del dinucleotide CG (CpG) all'interno del genoma umano, che si trova raggruppato in zone specifiche denominate CpG islands. Queste sono legate alla metilazione del DNA, un processo che riveste un ruolo fondamentale nella regolazione genica. La prima parte dello studio è dedicata a una caratterizzazione globale del contenuto e della distribuzione dei 16 diversi dinucleotidi all'interno del genoma umano: in particolare viene studiata la distribuzione delle distanze tra occorrenze successive dello stesso dinucleotide lungo la sequenza. I risultati vengono confrontati con diversi modelli nulli: sequenze random generate con catene di Markov di ordine zero (basate sulle frequenze relative dei nucleotidi) e uno (basate sulle probabilità di transizione tra diversi nucleotidi) e la distribuzione geometrica per le distanze. Da questa analisi le proprietà caratteristiche del dinucleotide CpG emergono chiaramente, sia dal confronto con gli altri dinucleotidi che con i modelli random. A seguito di questa prima parte abbiamo scelto di concentrare le successive analisi in zone di interesse biologico, studiando l’abbondanza e la distribuzione di CpG al loro interno (CpG islands, promotori e Lamina Associated Domains). Nei primi due casi si osserva un forte arricchimento nel contenuto di CpG, e la distribuzione delle distanze è spostata verso valori inferiori, indicando che questo dinucleotide è clusterizzato. All’interno delle LADs si trovano mediamente meno CpG e questi presentano distanze maggiori. Infine abbiamo adottato una rappresentazione a random walk del DNA, costruita in base al posizionamento dei dinucleotidi: il walk ottenuto presenta caratteristiche drasticamente diverse all’interno e all’esterno di zone annotate come CpG island. Riteniamo pertanto che metodi basati su questo approccio potrebbero essere sfruttati per migliorare l’individuazione di queste aree di interesse nel genoma umano e di altri organismi.

Phylogenomische Untersuchungen zur Aufklärung des Metazoa-Stammbaums

Zentrales Thema der Arbeit war die Aufklärung von Verwandtschaftsverhältnissen im „Tree of Life“ der vielzelligen Tiere (Metazoa) unter Einsatz großer DNA-Sequenzdatensätze und phylogenomischer Methoden. Zur Untersuchung der internen Phylogenie der Syndermata (= meist freilebende Rädertiere („Rotifera“) + endoparasitische Kratzwürmer (Acanthocephala)) sowie ihrer Position im Metazoen-Stammbaum wurden insgesamt sieben neue mitochondriale (mt) Genome sowie neue Transkriptom-Sequenzdaten von sieben verschiedenen Syndermata-Spezies generiert und/oder analysiert. Die Stammbaumrekonstruktionen auf Grundlage dieser sowie orthologer Sequenzen anderer Spezies in Form von phylogenomischen Datensätzen mit bis zu 82.000 Aminosäurepositionen ergaben folgende Aussagen zur Evolution: (i) Innerhalb der Acanthocephala bilden monophyletische Palaeacanthocephala das Schwestertaxon zu den Eoacanthocephala. Die Archiacanthocephala sind Schwestertaxon zu allen vorgenannten. (ii) Innerhalb der Syndermata bilden die epizoisch lebenden Seisonidea das Schwestertaxon zu den endoparasitischen Acanthocephala (= Pararotatoria), die Bdelloidea sind das Schwestertaxon zu den Pararotatoria (= Hemirotifera) und die Monogononta das Schwestertaxon zu den Hemirotifera. Die klassischen Eurotatoria (= Bdelloidea + Monogononta) sind demnach paraphyletisch. (iii) Innerhalb der Metazoa bilden die Syndermata gemeinsam mit den Gnathostomulida die Gnathifera. Diese sind die Schwestergruppe zu allen anderen Spiralia-Taxa, welche sich in Rouphozoa (= Platyhelminthes + Gastrotricha) sowie die Lophotrochozoa aufspalten. Die Platyzoa (= Gnathifera + Platyhelminthes + Gastrotricha) sind demnach paraphyletisch. Diese phylogenetischen Hypothesen wurden im Hinblick auf ihre Implikationen für die Evolution morphologischer und ökologischer Merkmale interpretiert. Demnach sind während der Evolution dieser Tiergruppen mehrfach sekundäre Verlustereignisse von komplexen morphologischen Merkmalen aufgetreten (laterale sensorische Organe innerhalb der Acanthocephala und das Räderorgan (Corona) innerhalb der Syndermata), was die Verwendung dieser Merkmale im Sinne einer klassisch-morphologischen Phylogenetik kritisch erscheinen lässt. Der Endoparasitismus der Acanthocephala hat sich wahrscheinlich über ein epizoisches Zwischenstadium, wie man es heute noch bei den Seisonidea findet, entwickelt. Der letzte gemeinsame Vorfahre der Spiralia war vermutlich klein und unsegmentiert und besaß keine echte Leibeshöhle (Coelom). Demnach hätten sich Segmentierung und Coelome innerhalb der Metazoa mehrfach unabhängig voneinander (konvergent) entwickelt. Die Arbeit beinhaltete folgende weitere, zum Teil methodische Aspekte: (i) die Analyse der Architektur der mt Genome der Monogononta bestätigte die aberrante Organisation in zwei Subgenomen für die Brachionidae. (ii) Eine Prüfung der Tauglichkeit ribosomaler Proteine für molekular-phylogenetische Arbeiten ergab das Vorhandensein widersprüchlicher phylogenetischer Signale in diesen speziellen Proteinsequenzen. (iii) Es konnte nachgewiesen werden, dass systematische Fehler wie „long-branch attraction“ bei der Positionierung der Syndermata im Stammbaum der Metazoa eine große Rolle spielen und adressiert werden müssen.

Brain activation during anticipation of sound sequences

Music consists of sound sequences that require integration over time. As we become familiar with music, associations between notes, melodies, and entire symphonic movements become stronger and more complex. These associations can become so tight that, for example, hearing the end of one album track can elicit a robust image of the upcoming track while anticipating it in total silence. Here, we study this predictive “anticipatory imagery” at various stages throughout learning and investigate activity changes in corresponding neural structures using functional magnetic resonance imaging. Anticipatory imagery (in silence) for highly familiar naturalistic music was accompanied by pronounced activity in rostral prefrontal cortex (PFC) and premotor areas. Examining changes in the neural bases of anticipatory imagery during two stages of learning conditional associations between simple melodies, however, demonstrates the importance of fronto-striatal connections, consistent with a role of the basal ganglia in “training” frontal cortex (Pasupathy and Miller, 2005). Another striking change in neural resources during learning was a shift between caudal PFC earlier to rostral PFC later in learning. Our findings regarding musical anticipation and sound sequence learning are highly compatible with studies of motor sequence learning, suggesting common predictive mechanisms in both domains.

On Ribosome Load, Codon Bias and Protein Abundance

Different codons encoding the same amino acid are not used equally in protein-coding sequences. In bacteria, there is a bias towards codons with high translation rates. This bias is most pronounced in highly expressed proteins, but a recent study of synthetic GFP-coding sequences did not find a correlation between codon usage and GFP expression, suggesting that such correlation in natural sequences is not a simple property of translational mechanisms. Here, we investigate the effect of evolutionary forces on codon usage. The relation between codon bias and protein abundance is quantitatively analyzed based on the hypothesis that codon bias evolved to ensure the efficient usage of ribosomes, a precious commodity for fast growing cells. An explicit fitness landscape is formulated based on bacterial growth laws to relate protein abundance and ribosomal load. The model leads to a quantitative relation between codon bias and protein abundance, which accounts for a substantial part of the observed bias for E. coli. Moreover, by providing an evolutionary link, the ribosome load model resolves the apparent conflict between the observed relation of protein abundance and codon bias in natural sequences and the lack of such dependence in a synthetic gfp library. Finally, we show that the relation between codon usage and protein abundance can be used to predict protein abundance from genomic sequence data alone without adjustable parameters.

On Ribosome Load, Codon Bias and Protein Abundance

Different codons encoding the same amino acid are not used equally in protein-coding sequences. In bacteria, there is a bias towards codons with high translation rates. This bias is most pronounced in highly expressed proteins, but a recent study of synthetic GFP-coding sequences did not find a correlation between codon usage and GFP expression, suggesting that such correlation in natural sequences is not a simple property of translational mechanisms. Here, we investigate the effect of evolutionary forces on codon usage. The relation between codon bias and protein abundance is quantitatively analyzed based on the hypothesis that codon bias evolved to ensure the efficient usage of ribosomes, a precious commodity for fast growing cells. An explicit fitness landscape is formulated based on bacterial growth laws to relate protein abundance and ribosomal load. The model leads to a quantitative relation between codon bias and protein abundance, which accounts for a substantial part of the observed bias for E. coli. Moreover, by providing an evolutionary link, the ribosome load model resolves the apparent conflict between the observed relation of protein abundance and codon bias in natural sequences and the lack of such dependence in a synthetic gfp library. Finally, we show that the relation between codon usage and protein abundance can be used to predict protein abundance from genomic sequence data alone without adjustable parameters.