New approaches to improve the cord blood unit hematopoietic progenitor cell content

Cord blood is a well-established alternative to bone marrow and peripheral blood stem cell transplantation. To this day, over 400 000 unrelated donor cord blood units have been stored in cord blood banks worldwide. To enable successful cord blood transplantation, recent efforts have been focused on finding ways to increase the hematopoietic progenitor cell content of cord blood units. In this study, factors that may improve the selection and quality of cord blood collections for banking were identified. In 167 consecutive cord blood units collected from healthy full-term neonates and processed at a national cord blood bank, mean platelet volume (MPV) correlated with the numbers of cord blood unit hematopoietic progenitors (CD34+ cells and colony-forming units); this is a novel finding. Mean platelet volume can be thought to represent general hematopoietic activity, as newly formed platelets have been reported to be large. Stress during delivery is hypothesized to lead to the mobilization of hematopoietic progenitor cells through cytokine stimulation. Accordingly, low-normal umbilical arterial pH, thought to be associated with perinatal stress, correlated with high cord blood unit CD34+ cell and colony-forming unit numbers. The associations were closer in vaginal deliveries than in Cesarean sections. Vaginal delivery entails specific physiological changes, which may also affect the hematopoietic system. Thus, different factors may predict cord blood hematopoietic progenitor cell numbers in the two modes of delivery. Theoretical models were created to enable the use of platelet characteristics (mean platelet volume) and perinatal factors (umbilical arterial pH and placental weight) in the selection of cord blood collections with high hematopoietic progenitor cell counts. These observations could thus be implemented as a part of the evaluation of cord blood collections for banking. The quality of cord blood units has been the focus of several recent studies. However, hemostasis activation during cord blood collection is scarcely evaluated in cord blood banks. In this study, hemostasis activation was assessed with prothrombin activation fragment 1+2 (F1+2), a direct indicator of thrombin generation, and platelet factor 4 (PF4), indicating platelet activation. Altogether three sample series were collected during the set-up of the cord blood bank as well as after changes in personnel and collection equipment. The activation decreased from the first to the subsequent series, which were collected with the bank fully in operation and following international standards, and was at a level similar to that previously reported for healthy neonates. As hemostasis activation may have unwanted effects on cord blood cell contents, it should be minimized. The assessment of hemostasis activation could be implemented as a part of process control in cord blood banks. Culture assays provide information about the hematopoietic potential of the cord blood unit. In processed cord blood units prior to freezing, megakaryocytic colony growth was evaluated in semisolid cultures with a novel scoring system. Three investigators analyzed the colony assays, and the scores were highly concordant. With such scoring systems, the growth potential of various cord blood cell lineages can be assessed. In addition, erythroid cells were observed in liquid cultures of cryostored and thawed, unseparated cord blood units without exogenous erythropoietin. This was hypothesized to be due to the erythropoietic effect of thrombopoietin, endogenous erythropoietin production, and diverse cell-cell interactions in the culture. This observation underscores the complex interactions of cytokines and supporting cells in the heterogeneous cell population of the thawed cord blood unit.

Reactivation kinetics of boron acceptors in hydrogenated silicon during zero bias anneal

The reactivation kinetics of passivated boron accepters in hydrogenated silicon during zero bias annealing in the temperature range of 65-130 degrees C are reported, For large annealing times and high annealing temperatures, the reactivation process follows second-order kinetics and is rate limited by a thermally activated <(H)over tilde (2)> complex formation process, For short annealing times and low annealing temperatures, the reactivation rate is found to be larger than that due to <(H)over tilde (2)> complex formation alone. We conclude that the faster reactivation is caused by the diffusion of the liberated hydrogen atoms into the bulk as well as <(H)over tilde (2)> complex formation. The effective diffusion coefficient of hydrogen is measured and found to obey the Arrhenius relation with an activation energy (1.41 +/- 0.1) eV. (C) 1997 American Institute of Physics.

Torsional Behaviour of Cello Strings

The behaviour of a bowed string depends, among other things, on the frequency, impedance and internal damping of torsional waves on the string. Very little published information is available about these quantities, especially the torsional damping. Measurements of all relevant torsional properties have been made on cello strings of three different constructions. These show that the torsional modes are harmonically spaced to reasonable accuracy, and that the Q factors are approximately equal for all modes of a given string. These torsional Q factors are roughly an order of magnitude smaller than those of the transverse modes of the same string. The torsional wave speed varies somewhat with the tension in the string, decreasing with higher tension. The damping factors are not significantly influenced by tension. These results have been expressed in terms of a novel "reflection function" [1] suitable for direct incorporation into simulations of the bowing process.

Synthesis and electrical properties of new solid state. Electrolyte materials Ce5.2RE0.8MoO15-delta

A series of solid state electrolytes, Ce-5.2 RE0.8 MoO15-delta (RE = Y, La, Sm, Gd, Dy, Ho, Er), were synthesized by sol-gel method. Their structures and electrical conductivities were characterized by X-ray Diffraction (XRD), Raman and X-ray Photoelectron Spectroscopy (XPS) and AC impedance spectroscopy, respectively. The results show that the concentrations of oxygen vacancy increased with increasing x and their conductivity were improved. And the cell parameters increase as the radius of RE3+ increases. Because the ionic radius of doped Dy3+ (0.0908 nm) is closed to that of Ce4+ (0.0920 nm), their oxide has minimal cell elastic straining between RE3+ and oxygen vacancy, and the system has the least association enthalpy, thus the oxide Ce-5.2 Dy-0.8 MoO15-delta exhibits a higher conductivity (7.02 x 10(-3) S/cm) and lower activation energy (1.056 eV) compared to the other doped compounds.

Training deep convolutional architectures for vision

Les tâches de vision artificielle telles que la reconnaissance d’objets demeurent irrésolues à ce jour. Les algorithmes d’apprentissage tels que les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), représentent une approche prometteuse permettant d’apprendre des caractéristiques utiles pour ces tâches. Ce processus d’optimisation est néanmoins difficile. Les réseaux profonds à base de Machine de Boltzmann Restreintes (RBM) ont récemment été proposés afin de guider l’extraction de représentations intermédiaires, grâce à un algorithme d’apprentissage non-supervisé. Ce mémoire présente, par l’entremise de trois articles, des contributions à ce domaine de recherche. Le premier article traite de la RBM convolutionelle. L’usage de champs réceptifs locaux ainsi que le regroupement d’unités cachées en couches partageant les même paramètres, réduit considérablement le nombre de paramètres à apprendre et engendre des détecteurs de caractéristiques locaux et équivariant aux translations. Ceci mène à des modèles ayant une meilleure vraisemblance, comparativement aux RBMs entraînées sur des segments d’images. Le deuxième article est motivé par des découvertes récentes en neurosciences. Il analyse l’impact d’unités quadratiques sur des tâches de classification visuelles, ainsi que celui d’une nouvelle fonction d’activation. Nous observons que les RNAs à base d’unités quadratiques utilisant la fonction softsign, donnent de meilleures performances de généralisation. Le dernière article quand à lui, offre une vision critique des algorithmes populaires d’entraînement de RBMs. Nous montrons que l’algorithme de Divergence Contrastive (CD) et la CD Persistente ne sont pas robustes : tous deux nécessitent une surface d’énergie relativement plate afin que leur chaîne négative puisse mixer. La PCD à "poids rapides" contourne ce problème en perturbant légèrement le modèle, cependant, ceci génère des échantillons bruités. L’usage de chaînes tempérées dans la phase négative est une façon robuste d’adresser ces problèmes et mène à de meilleurs modèles génératifs.

Effets neurophysiologiques de la stimulation du nerf vague : implication dans le traitement de la dépression résistante et optimisation des paramètres de stimulation

La dépression est une pathologie grave qui, malgré de multiples stratégies thérapeutiques, demeure résistante chez un tiers des patients. Les techniques de stimulation cérébrale sont devenues une alternative intéressante pour les patients résistants à diverses pharmacothérapies. La stimulation du nerf vague (SNV) a ainsi fait preuve de son efficacité en clinique et a récemment été approuvée comme traitement additif pour la dépression résistante. Cependant, les mécanismes d’action de la SNV en rapport avec la dépression n’ont été que peu étudiés. Cette thèse a donc eu comme premier objectif de caractériser l’impact de la SNV sur les différents systèmes monoaminergiques impliqués dans la pathophysiologie de la dépression, à savoir la sérotonine (5-HT), la noradrénaline (NA) et la dopamine (DA), grâce à l’utilisation de techniques électrophysiologiques et de la microdialyse in vivo chez le rat. Des études précliniques avaient déjà révélé qu’une heure de SNV augmente le taux de décharge des neurones NA du locus coeruleus, et que 14 jours de stimulation sont nécessaires pour observer un effet comparable sur les neurones 5-HT. Notre travail a démontré que la SNV modifie aussi le mode de décharge des neurones NA qui présente davantage de bouffées, influençant ainsi la libération terminale de NA, qui est significativement augmentée dans le cortex préfrontal et l’hippocampe après 14 jours. L’augmentation de la neurotransmission NA s’est également manifestée par une élévation de l’activation tonique des récepteurs postsynaptiques α2-adrénergiques de l’hippocampe. Après lésion des neurones NA, nous avons montré que l’effet de la SNV sur les neurones 5-HT était indirect, et médié par le système NA, via l’activation des récepteurs α1-adrénergiques présents sur les neurones du raphé. Aussi, tel que les antidépresseurs classiques, la SNV augmente l’activation tonique des hétérorécepteurs pyramidaux 5-HT1A, dont on connait le rôle clé dans la réponse thérapeutique aux antidépresseurs. Par ailleurs, nous avons constaté que malgré une diminution de l’activité électrique des neurones DA de l’aire tegmentale ventrale, la SNV induit une augmentation de la DA extracellulaire dans le cortex préfrontal et particulièrement dans le noyau accumbens, lequel joue un rôle important dans les comportements de récompense et l’hédonie. Un deuxième objectif a été de caractériser les paramètres optimaux de SNV agissant sur la dépression, en utilisant comme indicateur le taux de décharge des neurones 5-HT. Des modalités de stimulation moins intenses se sont avérées aussi efficaces que les stimulations standards pour augmenter l’activité électrique des neurones 5-HT. Ces nouveaux paramètres de stimulation pourraient s’avérer bénéfiques en clinique, chez des patients ayant déjà répondu à la SNV. Ils pourraient minimiser les effets secondaires reliés aux périodes de stimulation et améliorer ainsi la qualité de vie des patients. Ainsi, ces travaux de thèse ont caractérisé l’influence de la SNV sur les trois systèmes monoaminergiques, laquelle s’avère en partie distincte de celle des antidépresseurs classiques tout en contribuant à son efficacité en clinique. D’autre part, les modalités de stimulation que nous avons définies seraient intéressantes à tester chez des patients recevant la SNV, car elles devraient contribuer à l’amélioration des bénéfices cliniques de cette thérapie.

Deep learning of representations and its application to computer vision

L’objectif de cette thèse par articles est de présenter modestement quelques étapes du parcours qui mènera (on espère) à une solution générale du problème de l’intelligence artificielle. Cette thèse contient quatre articles qui présentent chacun une différente nouvelle méthode d’inférence perceptive en utilisant l’apprentissage machine et, plus particulièrement, les réseaux neuronaux profonds. Chacun de ces documents met en évidence l’utilité de sa méthode proposée dans le cadre d’une tâche de vision par ordinateur. Ces méthodes sont applicables dans un contexte plus général, et dans certains cas elles on tété appliquées ailleurs, mais ceci ne sera pas abordé dans le contexte de cette de thèse. Dans le premier article, nous présentons deux nouveaux algorithmes d’inférence variationelle pour le modèle génératif d’images appelé codage parcimonieux “spike- and-slab” (CPSS). Ces méthodes d’inférence plus rapides nous permettent d’utiliser des modèles CPSS de tailles beaucoup plus grandes qu’auparavant. Nous démontrons qu’elles sont meilleures pour extraire des détecteur de caractéristiques quand très peu d’exemples étiquetés sont disponibles pour l’entraînement. Partant d’un modèle CPSS, nous construisons ensuite une architecture profonde, la machine de Boltzmann profonde partiellement dirigée (MBP-PD). Ce modèle a été conçu de manière à simplifier d’entraînement des machines de Boltzmann profondes qui nécessitent normalement une phase de pré-entraînement glouton pour chaque couche. Ce problème est réglé dans une certaine mesure, mais le coût d’inférence dans le nouveau modèle est relativement trop élevé pour permettre de l’utiliser de manière pratique. Dans le deuxième article, nous revenons au problème d’entraînement joint de machines de Boltzmann profondes. Cette fois, au lieu de changer de famille de modèles, nous introduisons un nouveau critère d’entraînement qui donne naissance aux machines de Boltzmann profondes à multiples prédictions (MBP-MP). Les MBP-MP sont entraînables en une seule étape et ont un meilleur taux de succès en classification que les MBP classiques. Elles s’entraînent aussi avec des méthodes variationelles standard au lieu de nécessiter un classificateur discriminant pour obtenir un bon taux de succès en classification. Par contre, un des inconvénients de tels modèles est leur incapacité de générer deséchantillons, mais ceci n’est pas trop grave puisque la performance de classification des machines de Boltzmann profondes n’est plus une priorité étant donné les dernières avancées en apprentissage supervisé. Malgré cela, les MBP-MP demeurent intéressantes parce qu’elles sont capable d’accomplir certaines tâches que des modèles purement supervisés ne peuvent pas faire, telles que celle de classifier des données incomplètes ou encore celle de combler intelligemment l’information manquante dans ces données incomplètes. Le travail présenté dans cette thèse s’est déroulé au milieu d’une période de transformations importantes du domaine de l’apprentissage à réseaux neuronaux profonds qui a été déclenchée par la découverte de l’algorithme de “dropout” par Geoffrey Hinton. Dropout rend possible un entraînement purement supervisé d’architectures de propagation unidirectionnel sans être exposé au danger de sur- entraînement. Le troisième article présenté dans cette thèse introduit une nouvelle fonction d’activation spécialement con ̧cue pour aller avec l’algorithme de Dropout. Cette fonction d’activation, appelée maxout, permet l’utilisation de aggrégation multi-canal dans un contexte d’apprentissage purement supervisé. Nous démontrons comment plusieurs tâches de reconnaissance d’objets sont mieux accomplies par l’utilisation de maxout. Pour terminer, sont présentons un vrai cas d’utilisation dans l’industrie pour la transcription d’adresses de maisons à plusieurs chiffres. En combinant maxout avec une nouvelle sorte de couche de sortie pour des réseaux neuronaux de convolution, nous démontrons qu’il est possible d’atteindre un taux de succès comparable à celui des humains sur un ensemble de données coriace constitué de photos prises par les voitures de Google. Ce système a été déployé avec succès chez Google pour lire environ cent million d’adresses de maisons.

Apprentissage des réseaux de neurones profonds et applications en traitement automatique de la langue naturelle

En apprentissage automatique, domaine qui consiste à utiliser des données pour apprendre une solution aux problèmes que nous voulons confier à la machine, le modèle des Réseaux de Neurones Artificiels (ANN) est un outil précieux. Il a été inventé voilà maintenant près de soixante ans, et pourtant, il est encore de nos jours le sujet d'une recherche active. Récemment, avec l'apprentissage profond, il a en effet permis d'améliorer l'état de l'art dans de nombreux champs d'applications comme la vision par ordinateur, le traitement de la parole et le traitement des langues naturelles. La quantité toujours grandissante de données disponibles et les améliorations du matériel informatique ont permis de faciliter l'apprentissage de modèles à haute capacité comme les ANNs profonds. Cependant, des difficultés inhérentes à l'entraînement de tels modèles, comme les minima locaux, ont encore un impact important. L'apprentissage profond vise donc à trouver des solutions, en régularisant ou en facilitant l'optimisation. Le pré-entraînnement non-supervisé, ou la technique du ``Dropout'', en sont des exemples. Les deux premiers travaux présentés dans cette thèse suivent cette ligne de recherche. Le premier étudie les problèmes de gradients diminuants/explosants dans les architectures profondes. Il montre que des choix simples, comme la fonction d'activation ou l'initialisation des poids du réseaux, ont une grande influence. Nous proposons l'initialisation normalisée pour faciliter l'apprentissage. Le second se focalise sur le choix de la fonction d'activation et présente le rectifieur, ou unité rectificatrice linéaire. Cette étude a été la première à mettre l'accent sur les fonctions d'activations linéaires par morceaux pour les réseaux de neurones profonds en apprentissage supervisé. Aujourd'hui, ce type de fonction d'activation est une composante essentielle des réseaux de neurones profonds. Les deux derniers travaux présentés se concentrent sur les applications des ANNs en traitement des langues naturelles. Le premier aborde le sujet de l'adaptation de domaine pour l'analyse de sentiment, en utilisant des Auto-Encodeurs Débruitants. Celui-ci est encore l'état de l'art de nos jours. Le second traite de l'apprentissage de données multi-relationnelles avec un modèle à base d'énergie, pouvant être utilisé pour la tâche de désambiguation de sens.

Global exponential periodicity of a class of neural networks with recent-history distributed delays

In this paper, we propose to study a class of neural networks with recent-history distributed delays. A sufficient condition is derived for the global exponential periodicity of the proposed neural networks, which has the advantage that it assumes neither the differentiability nor monotonicity of the activation function of each neuron nor the symmetry of the feedback matrix or delayed feedback matrix. Our criterion is shown to be valid by applying it to an illustrative system. (c) 2005 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Stimulation of multiple mitogen-activated protein kinase sub-families by oxidative stress and phosphorylation of the small heat shock protein, HSP25/27, in neonatal ventricular myocytes.

We investigated the activation of three subfamilies of mitogen-activated protein kinases (MAPKs), namely the stress-activated protein kinases/c-Jun N-terminal kinases (SAPKs/JNKs), the extracellularly responsive kinases (ERKs) and p38-MAPK, by oxidative stress as exemplified by H2O2 in primary cultures of neonatal rat ventricular myocytes. The 46 and 54 kDa species of SAPKs/JNKs were activated 5- and 10-fold, respectively, by 0.1 mM H2O2 (the maximally effective concentration). Maximal activation occurred at 15-30 min, but was still detectable after 2 h. Both ERK1 and ERK2 were activated 16-fold by 0.1 mM H2O2 with a similar time course to the SAPKs/JNKs, and this was comparable with their activation by 1 microM PMA, the most powerful activator of ERKs that we have so far identified in these cells. The activation of ERKs by H2O2 was inhibited by PD98059, which inhibits the activation of MAPK (or ERK) kinases, and by the protein kinase C (PKC) inhibitor, GF109203X. ERK activation was also inhibited by down-regulation of PMA-sensitive PKC isoforms. p38-MAPK was activated by 0.1 mM H2O2 as shown by an increase in its phosphorylation. However, maximal phosphorylation (activation) was more rapid (<5 min) than for the SAPKs/JNKs or the ERKs. We studied the downstream consequences of p38-MAPK activation by examining activation of MAPK-activated protein kinase 2 (MAPKAPK2) and phosphorylation of the MAPKAPK2 substrate, the small heat shock protein HSP25/27. As with p38-MAPK, MAPKAPK2 was rapidly activated (maximal within 5 min) by 0.1 mM H2O2. This activation was abolished by 10 microM SB203580, a selective inhibitor of certain p38-MAPK isoforms. The phosphorylation of HSP25/27 rapidly followed activation of MAPKAPK2 and was also inhibited by SB203580. Phosphorylation of HSP25/27 was associated with a decrease in its aggregation state. These data indicate that oxidative stress is a powerful activator of all three MAPK subfamilies in neonatal rat ventricular myocytes. Activation of all three MAPKs has been associated with the development of the hypertrophic phenotype. However, stimulation of p38-MAPK and the consequent phosphorylation of HSP25/27 may also be important in cardioprotection.

Melanopsin and Clock Genes: Regulation by Light and Endothelin in the Zebrafish ZEM-2S Cell Line

It is well known that clocks are present in brain regions other than the suprachiasmatic nucleus and in many peripheral tissues. In the teleost, Danio rerio, peripheral oscillators can be directly synchronized by light. Danio rerio ZEM-2S embryonic cells respond to light with differential growth: cells kept in constant light exhibited a strong inhibition of proliferation, whereas in cells kept in light:dark (LD) cycles (14L:10D and 10L:14D) or in constant darkness (DD), the doubling times were not statistically different. We demonstrated by RT-PCR followed by PCR that ZEM-2S cells express two melanopsins, Opn4x and Opn4m, and the six Cry genes. The presence of the protein OPN4x was demonstrated by immunocytochemistry. The pattern of temporal expression of the genes Opn4x, Per1, Cry1b, and Clock was studied in ZEM-2S cells kept for five days in 12L:12D or DD. In 12L:12D, the clock genes Per 1 and Cry1b exhibited robust circadian expression, while Opn4x and Clock expression seemed to vary in an ultradian pattern. Both Per1 and Cry1b genes had higher expression during the L phase; Clock gene had an increase in expression coincident with the D phase, and during the subjective night. In DD, the temporal variation of Per1 and Cry1b genes was greatly attenuated but not extinguished, and the higher expressions were shifted to the transition times between subjective day and night, demonstrating that Per and Cry1b were synchronized by the LD cycle. Clock and Opn4x kept the ultradian oscillation, but the rhythm was not statistically significant. As endothelins (ET) have been reported to be a potent stimulator of Per genes in rodents, we investigated the effect of endothelin on ZEM-2S cells, which express ETA receptors. Cells were kept in 12D:12L for five days, and then treated with 10-11 to 10-8M ET-1 for 24h. ET-1 exhibited a biphasic effect on Opn4x expression. At 10-11M, the hormone exerted a highly significant stimulation of Opn4x expression during the L phase and introduced a circadian oscillatory pattern. At 10-10M, a significant increase was seen at ZT21 and ZT0 (i.e., at the end of the D phase and beginning of the L phase), whereas 10-9 and 10-8M ET-1 inhibited the expression of Opn4x at most ZTs. Clock expression was unaffected by 10-8M ET-1; however, in the presence of lower concentrations, the expression was enhanced at some ZTs, strengthening the ultradian oscillation. ET-1 at 10-11 and 10-10M had no effect on Per1 circadian expression; however, 10-9 and 10-8M ET-1 reduced the amplitude of Per1 expression in the beginning of the L phase. ET-1 effects were less evident on Cry 1b. For both genes, the reduction in expression was not sufficient to abolish the circadian oscillatory pattern. Based on these results and data in the literature, a link between ET-1 stimulation of ETA receptors may be established by E4BP4 binding to the promoters and consequent inhibition of gene expression.

Reduced allergic lung inflammation in rats following formaldehyde exposure: Long-term effects on multiple effector systems

Clinical and experimental evidences show that formaldehyde (FA) exposure has an irritant effect on the upper airways. As being an indoor and outdoor pollutant, FA is known to be a causal factor of occupational asthma. This study aimed to investigate the repercussion of FA exposure on the course of a lung allergic process triggered by an antigen unrelated to FA. For this purpose, male Wistar rats were subjected to FA inhalation for 3 consecutive days (1%, 90-min daily), subsequently sensitized with ovalbumin (OVA)-alum via the intraperitoneal route, and 2 weeks later challenged with aerosolized OVA. The OVA challenge in rats after FA inhalation (FA/OVA group) evoked a low-intensity lung inflammation as indicated by the reduced enumerated number of inflammatory cells in bronchoalveolar lavage as compared to FA-untreated allergic rats (OVA/OVA group). Treatment with FA also reduced the number of bone marrow cells and blood leukocytes in sensitized animals challenged with OVA, which suggests that the effects of FA had not been only localized to the airways. As indicated by passive cutaneous anaphylactic reaction, FA treatment did not impair the anti-OVA IgE synthesis, but reduced the magnitude of OVA challenge-induced mast cell degranulation. Moreover, FA treatment was associated to a diminished lung expression of PECAM-1 (platelet-endothelial cell adhesion molecule 1) in lung endothelial cells after OVA challenge and an exacerbated release of nitrites by BAL-cultured cells. Keeping in mind that rats subjected solely to either FA or OVA challenge were able to significantly increase the cell influx into lung, our study shows that FA inhalation triggers long-lasting effects that affect multiple mediator systems associated to OVA-induced allergic lung such as the reduction of mast cells activation, PECAM-1 expression and exacerbation of NO generation, thereby contributing to the decrease of cell recruitment after the OVA challenge. In conclusion, repeated expositions to air-borne FA may impair the lung cell recruitment after an allergic stimulus, thereby leading to a non-responsive condition against inflammatory stimuli likely those where mast cells are involved. (C) 2008 Elsevier Ireland Ltd. All rights reserved.

Multidimensional polynomial powers of sigmoid (PPS) Wavelet neural networks

Wavelet functions have been used as the activation function in feedforward neural networks. An abundance of R&D has been produced on wavelet neural network area. Some successful algorithms and applications in wavelet neural network have been developed and reported in the literature. However, most of the aforementioned reports impose many restrictions in the classical backpropagation algorithm, such as low dimensionality, tensor product of wavelets, parameters initialization, and, in general, the output is one dimensional, etc. In order to remove some of these restrictions, a family of polynomial wavelets generated from powers of sigmoid functions is presented. We described how a multidimensional wavelet neural networks based on these functions can be constructed, trained and applied in pattern recognition tasks. As an example of application for the method proposed, it is studied the exclusive-or (XOR) problem.

Parthenogenetic development of domestic cat oocytes treated with ionomycin, cycloheximide, roscovitine and strontium

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Computer-aided design of a novel ligand for retinoic acid receptor in cancer chemotherapy

The isotypes of RAR and RXR are retinoic acid and retinoid X acid receptors, respectively, whose ligand-binding domain contains the ligand-dependent activation function, with distinct pharmacological targets for retinoids, involved in the treatment of various cancers and skin diseases. Due to the major challenge which cancer treatment and cure still imposes after many decades to the international scientific community, there is actually considerable interest in new ligands with increased bioactivity. We have focused on the retinoid acid receptor, which is considered an interesting target for drug design. In this work, we carried out density functional geometry optimizations, and different docking procedures. We performed screening in a large database (hundreds of thousands of molecules which we optimized at the AM1 level) yielding a set of potential bioactive ligands. A new ligand was selected and optimized at the B3LYP/6-31G* level. A flexible docking program was used to investigate the interactions between the receptor and the new ligand. The result of this work is compared with several crystallographic ligands of RAR. Our theoretically more bioactive new-ligand indicates stronger and more hydrogen bonds as well as hydrophobic interactions with the receptor. (c) 2005 Wiley Periodicals, Inc.