Professions réglementées et détresse psychologique : regards croisés avec la population en emploi au Canada.

Cette thèse doctorale poursuit l’objectif de mieux comprendre le rôle joué par la profession réglementée en tant que déterminant de la détresse psychologique de la population en emploi au Québec et au Canada. Ceci, dans un contexte où plusieurs ordres professionnels représentant des professions réglementées, s’inquiètent de la santé mentale de leurs membres et de la pression considérable exercée sur eux dans une économie caractérisée par des pénuries de main-d’oeuvre importantes. Cette thèse fut également inspirée par les nombreuses limites constatées à la suite d’une revue de la littérature sur la santé mentale au travail, alors que les risques différenciés auxquels seraient soumis ces professionnels, comparativement à l’ensemble de la population en emploi, demeurent largement à documenter. La profession réglementée s’associe-t-elle directement à l’expérience de détresse psychologique? Quelles sont les conditions de travail susceptibles de conduire au développement ou à l’aggravation de la détresse psychologique pour ces professions? Dans le but de mieux comprendre le rôle joué par la profession réglementée en matière de détresse psychologique, nous avons eu recours à un modèle théorique multidimensionnel qui postule que les contraintes et les ressources découlent d’un ensemble de structures sociales incluant la profession, le travail, la famille, le réseau social hors-travail et les caractéristiques personnelles. Ce modèle découle des théories micro et macro en sociologie (Alexander et al., 1987; Ritzer, 1996), de l’approche agent-structure(Archer, 1995; Giddens, 1987) ainsi que de la théorie du stress social (Pearlin,1999). Trois hypothèses sont soumises à l’étude à travers ce modèle. La première hypothèse, est à l’effet que la profession réglementée, les conditions de travail, la famille ainsi que le réseau social hors-travail et les caractéristiques individuelles, contribuent directement et conjointement à l’explication du niveau de détresse psychologique. La seconde hypothèse induite par le modèle proposé, pose que le milieu de travail médiatise la relation entre la profession réglementée et le niveau de détresse psychologique. La troisième et dernière hypothèse de recherche, postule enfin que la relation entre le milieu de travail et le niveau de détresse psychologique est modérée par les caractéristiques individuelles ainsi que par la famille et le réseau social hors-travail. Ces hypothèses de recherche furent testées à partir des données longitudinales de l’Enquête nationale sur la santé de la population (ENSP) (cycles 1 à 7). Les résultats obtenus sont présentés sous forme de 3 articles, soumis pour publication, lesquels constituent les chapitres 5 à 7 de cette thèse. Dans l’ensemble, le modèle théorique proposé obtient un soutien empirique important et tend à démontrer que la profession réglementée influence directement les chances de vivre de la détresse psychologique au fil du temps, ainsi que le niveau de détresse psychologique lui-même. Les résultats indiquent que les professions réglementées sont soumises à des risques différenciés en termes de conditions de travail susceptibles de susciter de la détresse psychologique. Notons également que la contribution du milieu de travail et de la profession réglementée s’exerce indépendamment des autres dimensions du modèle (famille, réseau social hors-travail, caractéristiques personnelles). Les résultats corroborent l’importance de considérer plusieurs dimensions de la vie d’un individu dans l’étude de la détresse psychologique et mettent à l’ordre du jour l’importance de développer de nouveaux modèles théoriques, mieux adaptés aux contextes de travail au sein desquels oeuvrent les travailleurs du savoir. Cette thèse conclue sur les implications de ces résultats pour la recherche, et sur les retombées qui en découlent pour le marché du travail ainsi que pour le développement futur du système professionnel québécois et canadien.

Le soin du monde : incursions anthropologiques dans le Pan-African e-Network Project

Cette thèse enquête sur l’émergence d’espaces de soin à l’ère de la mondialisation numérique. Elle s’articule autour d’incursions au sein du Pan-African e Network Project (PAN), un réseau de cybersanté par l’entremise duquel des hôpitaux tertiaires situés en Inde offrent des services de téléconsultations et de formation médicale à des centres de santé africains. Des incursions sur la piste d’un projet en constante mutation, pour en saisir la polyvalence ontologique, la pertinence politique, la valeur thérapeutique. Le PAN, c’est une entreprise colossale, aux ramifications multiples. C’est le travail quotidien d’ingénieurs, médecins, gestionnaires. Ce sont des routines techniques, des équipements. À la fois emblème d’une résurgence de la coopération indo-africaine et expression d’une étonnante histoire cybermédicale indienne, le réseau incarne une Inde néolibérale, portée par l’ambition technique et commerciale de propulser la nation au centre de la marche du monde. Le PAN, c’est une ouverture numérique de la clinique, qui reconfigure la spatialité de la prise en charge de patients. C’est un réseau clé en main, une quête insatiable de maîtrise, une infrastructure largement sous-utilisée. C’est le projet d’une humanité à prendre en charge : une humanité prospère, en santé, connectée. De part en part, l’expérience du PAN problématise le telos cybermédical. Au romantisme d’une circulation fluide et désincarnée de l’information et de l’expertise, elle oppose la concrétude, la plasticité et la pure matérialité de pratiques situées. Qu’on parle de « dispositifs » (Foucault), de « réseaux » (Latour), ou de « sphères » (Sloterdijk), la prise en charge du vivant ne s’effectue pas sur des surfaces neutres et homogènes, mais relève plutôt de forces locales et immanentes. Le PAN pose la nécessité de penser la technique et le soin ensemble, et d’ainsi déprendre la question du devenir de la clinique autant du triomphalisme moderne de l’émancipation que du recueillement phénoménologique devant une expérience authentique du monde. Il s’agit, en somme, de réfléchir sur les pratiques, événements et formes de pouvoir qui composent ces « espaces intérieurs » que sont les réseaux cybermédicaux, dans tout leur vacarme, leur splendeur et leur insuffisance.

Solution Methods for Service Network Design with Resource Management Consideration

La gestion des ressources, équipements, équipes de travail, et autres, devrait être prise en compte lors de la conception de tout plan réalisable pour le problème de conception de réseaux de services. Cependant, les travaux de recherche portant sur la gestion des ressources et la conception de réseaux de services restent limités. La présente thèse a pour objectif de combler cette lacune en faisant l’examen de problèmes de conception de réseaux de services prenant en compte la gestion des ressources. Pour ce faire, cette thèse se décline en trois études portant sur la conception de réseaux. La première étude considère le problème de capacitated multi-commodity fixed cost network design with design-balance constraints(DBCMND). La structure multi-produits avec capacité sur les arcs du DBCMND, de même que ses contraintes design-balance, font qu’il apparaît comme sous-problème dans de nombreux problèmes reliés à la conception de réseaux de services, d’où l’intérêt d’étudier le DBCMND dans le contexte de cette thèse. Nous proposons une nouvelle approche pour résoudre ce problème combinant la recherche tabou, la recomposition de chemin, et une procédure d’intensification de la recherche dans une région particulière de l’espace de solutions. Dans un premier temps la recherche tabou identifie de bonnes solutions réalisables. Ensuite la recomposition de chemin est utilisée pour augmenter le nombre de solutions réalisables. Les solutions trouvées par ces deux méta-heuristiques permettent d’identifier un sous-ensemble d’arcs qui ont de bonnes chances d’avoir un statut ouvert ou fermé dans une solution optimale. Le statut de ces arcs est alors fixé selon la valeur qui prédomine dans les solutions trouvées préalablement. Enfin, nous utilisons la puissance d’un solveur de programmation mixte en nombres entiers pour intensifier la recherche sur le problème restreint par le statut fixé ouvert/fermé de certains arcs. Les tests montrent que cette approche est capable de trouver de bonnes solutions aux problèmes de grandes tailles dans des temps raisonnables. Cette recherche est publiée dans la revue scientifique Journal of heuristics. La deuxième étude introduit la gestion des ressources au niveau de la conception de réseaux de services en prenant en compte explicitement le nombre fini de véhicules utilisés à chaque terminal pour le transport de produits. Une approche de solution faisant appel au slope-scaling, la génération de colonnes et des heuristiques basées sur une formulation en cycles est ainsi proposée. La génération de colonnes résout une relaxation linéaire du problème de conception de réseaux, générant des colonnes qui sont ensuite utilisées par le slope-scaling. Le slope-scaling résout une approximation linéaire du problème de conception de réseaux, d’où l’utilisation d’une heuristique pour convertir les solutions obtenues par le slope-scaling en solutions réalisables pour le problème original. L’algorithme se termine avec une procédure de perturbation qui améliore les solutions réalisables. Les tests montrent que l’algorithme proposé est capable de trouver de bonnes solutions au problème de conception de réseaux de services avec un nombre fixe des ressources à chaque terminal. Les résultats de cette recherche seront publiés dans la revue scientifique Transportation Science. La troisième étude élargie nos considérations sur la gestion des ressources en prenant en compte l’achat ou la location de nouvelles ressources de même que le repositionnement de ressources existantes. Nous faisons les hypothèses suivantes: une unité de ressource est nécessaire pour faire fonctionner un service, chaque ressource doit retourner à son terminal d’origine, il existe un nombre fixe de ressources à chaque terminal, et la longueur du circuit des ressources est limitée. Nous considérons les alternatives suivantes dans la gestion des ressources: 1) repositionnement de ressources entre les terminaux pour tenir compte des changements de la demande, 2) achat et/ou location de nouvelles ressources et leur distribution à différents terminaux, 3) externalisation de certains services. Nous présentons une formulation intégrée combinant les décisions reliées à la gestion des ressources avec les décisions reliées à la conception des réseaux de services. Nous présentons également une méthode de résolution matheuristique combinant le slope-scaling et la génération de colonnes. Nous discutons des performances de cette méthode de résolution, et nous faisons une analyse de l’impact de différentes décisions de gestion des ressources dans le contexte de la conception de réseaux de services. Cette étude sera présentée au XII International Symposium On Locational Decision, en conjonction avec XXI Meeting of EURO Working Group on Locational Analysis, Naples/Capri (Italy), 2014. En résumé, trois études différentes sont considérées dans la présente thèse. La première porte sur une nouvelle méthode de solution pour le "capacitated multi-commodity fixed cost network design with design-balance constraints". Nous y proposons une matheuristique comprenant la recherche tabou, la recomposition de chemin, et l’optimisation exacte. Dans la deuxième étude, nous présentons un nouveau modèle de conception de réseaux de services prenant en compte un nombre fini de ressources à chaque terminal. Nous y proposons une matheuristique avancée basée sur la formulation en cycles comprenant le slope-scaling, la génération de colonnes, des heuristiques et l’optimisation exacte. Enfin, nous étudions l’allocation des ressources dans la conception de réseaux de services en introduisant des formulations qui modèlent le repositionnement, l’acquisition et la location de ressources, et l’externalisation de certains services. À cet égard, un cadre de solution slope-scaling développé à partir d’une formulation en cycles est proposé. Ce dernier comporte la génération de colonnes et une heuristique. Les méthodes proposées dans ces trois études ont montré leur capacité à trouver de bonnes solutions.

L’anomie pharmaco-médicale. Compte-rendu de La prise de décision en éthique clinique : Perspectives micro, méso et macro, sous la direction de Yanick Farmer, Marie-Ève Bouthilier et Delphine Roigt

Compte-rendu / Review

Essays in macro finance and monetary economics

Les questions abordées dans les deux premiers articles de ma thèse cherchent à comprendre les facteurs économiques qui affectent la structure à terme des taux d'intérêt et la prime de risque. Je construis des modèles non linéaires d'équilibre général en y intégrant des obligations de différentes échéances. Spécifiquement, le premier article a pour objectif de comprendre la relation entre les facteurs macroéconomiques et le niveau de prime de risque dans un cadre Néo-keynésien d'équilibre général avec incertitude. L'incertitude dans le modèle provient de trois sources : les chocs de productivité, les chocs monétaires et les chocs de préférences. Le modèle comporte deux types de rigidités réelles à savoir la formation des habitudes dans les préférences et les coûts d'ajustement du stock de capital. Le modèle est résolu par la méthode des perturbations à l'ordre deux et calibré à l'économie américaine. Puisque la prime de risque est par nature une compensation pour le risque, l'approximation d'ordre deux implique que la prime de risque est une combinaison linéaire des volatilités des trois chocs. Les résultats montrent qu'avec les paramètres calibrés, les chocs réels (productivité et préférences) jouent un rôle plus important dans la détermination du niveau de la prime de risque relativement aux chocs monétaires. Je montre que contrairement aux travaux précédents (dans lesquels le capital de production est fixe), l'effet du paramètre de la formation des habitudes sur la prime de risque dépend du degré des coûts d'ajustement du capital. Lorsque les coûts d'ajustement du capital sont élevés au point que le stock de capital est fixe à l'équilibre, une augmentation du paramètre de formation des habitudes entraine une augmentation de la prime de risque. Par contre, lorsque les agents peuvent librement ajuster le stock de capital sans coûts, l'effet du paramètre de la formation des habitudes sur la prime de risque est négligeable. Ce résultat s'explique par le fait que lorsque le stock de capital peut être ajusté sans coûts, cela ouvre un canal additionnel de lissage de consommation pour les agents. Par conséquent, l'effet de la formation des habitudes sur la prime de risque est amoindri. En outre, les résultats montrent que la façon dont la banque centrale conduit sa politique monétaire a un effet sur la prime de risque. Plus la banque centrale est agressive vis-à-vis de l'inflation, plus la prime de risque diminue et vice versa. Cela est due au fait que lorsque la banque centrale combat l'inflation cela entraine une baisse de la variance de l'inflation. Par suite, la prime de risque due au risque d'inflation diminue. Dans le deuxième article, je fais une extension du premier article en utilisant des préférences récursives de type Epstein -- Zin et en permettant aux volatilités conditionnelles des chocs de varier avec le temps. L'emploi de ce cadre est motivé par deux raisons. D'abord des études récentes (Doh, 2010, Rudebusch and Swanson, 2012) ont montré que ces préférences sont appropriées pour l'analyse du prix des actifs dans les modèles d'équilibre général. Ensuite, l'hétéroscedasticité est une caractéristique courante des données économiques et financières. Cela implique que contrairement au premier article, l'incertitude varie dans le temps. Le cadre dans cet article est donc plus général et plus réaliste que celui du premier article. L'objectif principal de cet article est d'examiner l'impact des chocs de volatilités conditionnelles sur le niveau et la dynamique des taux d'intérêt et de la prime de risque. Puisque la prime de risque est constante a l'approximation d'ordre deux, le modèle est résolu par la méthode des perturbations avec une approximation d'ordre trois. Ainsi on obtient une prime de risque qui varie dans le temps. L'avantage d'introduire des chocs de volatilités conditionnelles est que cela induit des variables d'état supplémentaires qui apportent une contribution additionnelle à la dynamique de la prime de risque. Je montre que l'approximation d'ordre trois implique que les primes de risque ont une représentation de type ARCH-M (Autoregressive Conditional Heteroscedasticty in Mean) comme celui introduit par Engle, Lilien et Robins (1987). La différence est que dans ce modèle les paramètres sont structurels et les volatilités sont des volatilités conditionnelles de chocs économiques et non celles des variables elles-mêmes. J'estime les paramètres du modèle par la méthode des moments simulés (SMM) en utilisant des données de l'économie américaine. Les résultats de l'estimation montrent qu'il y a une évidence de volatilité stochastique dans les trois chocs. De plus, la contribution des volatilités conditionnelles des chocs au niveau et à la dynamique de la prime de risque est significative. En particulier, les effets des volatilités conditionnelles des chocs de productivité et de préférences sont significatifs. La volatilité conditionnelle du choc de productivité contribue positivement aux moyennes et aux écart-types des primes de risque. Ces contributions varient avec la maturité des bonds. La volatilité conditionnelle du choc de préférences quant à elle contribue négativement aux moyennes et positivement aux variances des primes de risque. Quant au choc de volatilité de la politique monétaire, son impact sur les primes de risque est négligeable. Le troisième article (coécrit avec Eric Schaling, Alain Kabundi, révisé et resoumis au journal of Economic Modelling) traite de l'hétérogénéité dans la formation des attentes d'inflation de divers groupes économiques et de leur impact sur la politique monétaire en Afrique du sud. La question principale est d'examiner si différents groupes d'agents économiques forment leurs attentes d'inflation de la même façon et s'ils perçoivent de la même façon la politique monétaire de la banque centrale (South African Reserve Bank). Ainsi on spécifie un modèle de prédiction d'inflation qui nous permet de tester l'arrimage des attentes d'inflation à la bande d'inflation cible (3% - 6%) de la banque centrale. Les données utilisées sont des données d'enquête réalisée par la banque centrale auprès de trois groupes d'agents : les analystes financiers, les firmes et les syndicats. On exploite donc la structure de panel des données pour tester l'hétérogénéité dans les attentes d'inflation et déduire leur perception de la politique monétaire. Les résultats montrent qu'il y a évidence d'hétérogénéité dans la manière dont les différents groupes forment leurs attentes. Les attentes des analystes financiers sont arrimées à la bande d'inflation cible alors que celles des firmes et des syndicats ne sont pas arrimées. En effet, les firmes et les syndicats accordent un poids significatif à l'inflation retardée d'une période et leurs prédictions varient avec l'inflation réalisée (retardée). Ce qui dénote un manque de crédibilité parfaite de la banque centrale au vu de ces agents.

Immigration et insertion professionnelle : le cas des Haïtiens arrivés au Québec après le tremblement de terre de 2010.

Ce mémoire porte sur la question de l’insertion sur le marché du travail, des Haïtiens arrivés au Québec après le tremblement de terre désastreux qui frappa Haïti le 12 janvier 2010. Notre objectif est d'analyser la trajectoire professionnelle de ce groupe et de déterminer les difficultés rencontrées au cours de leur projet d'insertion en emploi. Notre projet s’inscrit dans le cadre de l'approche plurielle développée par Victor Piché qui propose de porter attention à la fois aux facteurs macro-structurels, micro-individuels et à la force du réseau, dans l'étude du phénomène migratoire et du processus d'intégration de la personne immigrante au sein du pays d'accueil. Dans le cadre de ce mémoire, nous avons choisi de réaliser des entretiens avec douze immigrants haïtiens. Cela nous a permis de recueillir des informations de première main sur les différents éléments qui les ont amenés à la décision d'immigrer au Québec et sur leurs parcours sur le marché du travail dans le pays d’accueil. Il ressort des entretiens que l'évaluation que font les répondants du bon déroulement de leur intégration socio-professionnelle dépend particulièrement de facteurs micro-individuels tels que : la maitrise des langues officielles, la connaissance des stratégies favorisant l'insertion en emploi, la connaissance des pratiques locales et du fonctionnement du marché du travail et le statut d'immigration. Très peu des immigrants haïtiens que nous avons rencontrés ont abordé la question de la discrimination, notamment parce qu’ils semblent avoir intégré le discours sur la compétition et l'individualisation et ramènent à des facteurs individuels les succès et les échecs qu'ils ont connus lors de la recherche d'emploi. En d’autres mots, les personnes interrogées semblent avoir intériorisé le discours sur « la lutte des places » les enjoignant à ne pas se contenter « d'être bon », mais d’être « le/la meilleur(e) » pour pouvoir concurrencer les "Québécois de souche" sur le marché de l'emploi.

Tunnel-Based Artificial Neural Network Technique to Calculate the Resonant Frequency of a Thick-Substrate Microstrip Antenna

The mathematical formulation of empirically developed formulas Jirr the calculation of the resonant frequency of a thick-substrate (h s 0.08151 A,,) microstrip antenna has been analyzed. With the use qt' tunnel-based artificial neural networks (ANNs), the resonant frequency of antennas with h satisfying the thick-substrate condition are calculated and compared with the existing experimental results and also with the simulation results obtained with the use of an IE3D software package. The artificial neural network results are in very good agreement with the experimental results

AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR SONAR TARGET DETECTION

Neural Network has emerged as the topic of the day. The spectrum of its application is as wide as from ECG noise filtering to seismic data analysis and from elementary particle detection to electronic music composition. The focal point of the proposed work is an application of a massively parallel connectionist model network for detection of a sonar target. This task is segmented into: (i) generation of training patterns from sea noise that contains radiated noise of a target, for teaching the network;(ii) selection of suitable network topology and learning algorithm and (iii) training of the network and its subsequent testing where the network detects, in unknown patterns applied to it, the presence of the features it has already learned in. A three-layer perceptron using backpropagation learning is initially subjected to a recursive training with example patterns (derived from sea ambient noise with and without the radiated noise of a target). On every presentation, the error in the output of the network is propagated back and the weights and the bias associated with each neuron in the network are modified in proportion to this error measure. During this iterative process, the network converges and extracts the target features which get encoded into its generalized weights and biases.In every unknown pattern that the converged network subsequently confronts with, it searches for the features already learned and outputs an indication for their presence or absence. This capability for target detection is exhibited by the response of the network to various test patterns presented to it.Three network topologies are tried with two variants of backpropagation learning and a grading of the performance of each combination is subsequently made.

Neural Network based studies on Spectroscopic Analysis and Image Processing

International School of Photonics, Cochin University of Science and Technology

Studies,Design and Development of Network Security Enhancement Services Using Novel Cryptographic Algorithms

Internet today has become a vital part of day to day life, owing to the revolutionary changes it has brought about in various fields. Dependence on the Internet as an information highway and knowledge bank is exponentially increasing so that a going back is beyond imagination. Transfer of critical information is also being carried out through the Internet. This widespread use of the Internet coupled with the tremendous growth in e-commerce and m-commerce has created a vital need for infonnation security.Internet has also become an active field of crackers and intruders. The whole development in this area can become null and void if fool-proof security of the data is not ensured without a chance of being adulterated. It is, hence a challenge before the professional community to develop systems to ensure security of the data sent through the Internet.Stream ciphers, hash functions and message authentication codes play vital roles in providing security services like confidentiality, integrity and authentication of the data sent through the Internet. There are several ·such popular and dependable techniques, which have been in use widely, for quite a long time. This long term exposure makes them vulnerable to successful or near successful attempts for attacks. Hence it is the need of the hour to develop new algorithms with better security.Hence studies were conducted on various types of algorithms being used in this area. Focus was given to identify the properties imparting security at this stage. By making use of a perception derived from these studies, new algorithms were designed. Performances of these algorithms were then studied followed by necessary modifications to yield an improved system consisting of a new stream cipher algorithm MAJE4, a new hash code JERIM- 320 and a new message authentication code MACJER-320. Detailed analysis and comparison with the existing popular schemes were also carried out to establish the security levels.The Secure Socket Layer (SSL) I Transport Layer Security (TLS) protocol is one of the most widely used security protocols in Internet. The cryptographic algorithms RC4 and HMAC have been in use for achieving security services like confidentiality and authentication in the SSL I TLS. But recent attacks on RC4 and HMAC have raised questions about the reliability of these algorithms. Hence MAJE4 and MACJER-320 have been proposed as substitutes for them. Detailed studies on the performance of these new algorithms were carried out; it has been observed that they are dependable alternatives.

“Reconstruction of Gene Regulatory Network from Expression Profile of Plasma RNA Data of Colorectal Cancer Patients using Soft Computing Techniques”

Microarray data analysis is one of data mining tool which is used to extract meaningful information hidden in biological data. One of the major focuses on microarray data analysis is the reconstruction of gene regulatory network that may be used to provide a broader understanding on the functioning of complex cellular systems. Since cancer is a genetic disease arising from the abnormal gene function, the identification of cancerous genes and the regulatory pathways they control will provide a better platform for understanding the tumor formation and development. The major focus of this thesis is to understand the regulation of genes responsible for the development of cancer, particularly colorectal cancer by analyzing the microarray expression data. In this thesis, four computational algorithms namely fuzzy logic algorithm, modified genetic algorithm, dynamic neural fuzzy network and Takagi Sugeno Kang-type recurrent neural fuzzy network are used to extract cancer specific gene regulatory network from plasma RNA dataset of colorectal cancer patients. Plasma RNA is highly attractive for cancer analysis since it requires a collection of small amount of blood and it can be obtained at any time in repetitive fashion allowing the analysis of disease progression and treatment response.

Development and Deployment of Wireless Sensor Network in Paddy Fields of Kuttanad

The evolution of wireless sensor network technology has enabled us to develop advanced systems for real time monitoring. In the present scenario wireless sensor networks are increasingly being used for precision agriculture. The advantages of using wireless sensor networks in agriculture are distributed data collection and monitoring, monitor and control of climate, irrigation and nutrient supply. Hence decreasing the cost of production and increasing the efficiency of production. This paper describes the development and deployment of wireless sensor network for crop monitoring in the paddy fields of Kuttanad, a region of Kerala, the southern state of India.

MicroRNA–mRNA interaction network using TSK-type recurrent neural fuzzy network

MicroRNAs are short non-coding RNAs that can regulate gene expression during various crucial cell processes such as differentiation, proliferation and apoptosis. Changes in expression profiles of miRNA play an important role in the development of many cancers, including CRC. Therefore, the identification of cancer related miRNAs and their target genes are important for cancer biology research. In this paper, we applied TSK-type recurrent neural fuzzy network (TRNFN) to infer miRNA–mRNA association network from paired miRNA, mRNA expression profiles of CRC patients. We demonstrated that the method we proposed achieved good performance in recovering known experimentally verified miRNA–mRNA associations. Moreover, our approach proved successful in identifying 17 validated cancer miRNAs which are directly involved in the CRC related pathways. Targeting such miRNAs may help not only to prevent the recurrence of disease but also to control the growth of advanced metastatic tumors. Our regulatory modules provide valuable insights into the pathogenesis of cancer

RMAC-M: Extending the R-MAC Protocol for an Energy Efficient, Delay Tolerant Underwater Acoustic Sensor Network application with a mobile data mule node

One of the major applications of underwater acoustic sensor networks (UWASN) is ocean environment monitoring. Employing data mules is an energy efficient way of data collection from the underwater sensor nodes in such a network. A data mule node such as an autonomous underwater vehicle (AUV) periodically visits the stationary nodes to download data. By conserving the power required for data transmission over long distances to a remote data sink, this approach extends the network life time. In this paper we propose a new MAC protocol to support a single mobile data mule node to collect the data sensed by the sensor nodes in periodic runs through the network. In this approach, the nodes need to perform only short distance, single hop transmission to the data mule. The protocol design discussed in this paper is motivated to support such an application. The proposed protocol is a hybrid protocol, which employs a combination of schedule based access among the stationary nodes along with handshake based access to support mobile data mules. The new protocol, RMAC-M is developed as an extension to the energy efficient MAC protocol R-MAC by extending the slot time of R-MAC to include a contention part for a hand shake based data transfer. The mobile node makes use of a beacon to signal its presence to all the nearby nodes, which can then hand-shake with the mobile node for data transfer. Simulation results show that the new protocol provides efficient support for a mobile data mule node while preserving the advantages of R-MAC such as energy efficiency and fairness.

Using Neural Network Classifier Support Vector Machine Regression for the prediction of Melting Point of Drug – like compounds

In our study we use a kernel based classification technique, Support Vector Machine Regression for predicting the Melting Point of Drug – like compounds in terms of Topological Descriptors, Topological Charge Indices, Connectivity Indices and 2D Auto Correlations. The Machine Learning model was designed, trained and tested using a dataset of 100 compounds and it was found that an SVMReg model with RBF Kernel could predict the Melting Point with a mean absolute error 15.5854 and Root Mean Squared Error 19.7576