Cloning, sequencing and characterization of a chitin synthase gene fragment from the fungus Phascolomyces articulosus /

Phascolomyces articulosus genomic DNA was isolated from 48 h old hyphae and was used for amplification of a chitin synthase fragment by the polymerase chain reaction method. The primers used in the amplification corresponded to two widely conserved amino acid regions found in chitin synthases of many fimgi. Amphfication resulted in four bands (820, 900, 1000 and 1500 bp, approximately) as visualized in a 1.2% agarose gel. The lowest band (820 bp) was selected as a candidate for chitin synthase because most amplified regions from other fimgi so far exhibited similar sizes (600-750 bp). The selected fragment was extracted from the gel and cloned in the Hinc n site of pUC19. The derived plasmid and insert were designated ^\5C\9'PaCHS and PaCHS respectively. The plasmid pUC19-PaC/fS was digested by several restriction enzymes and was found to contain BamHl and HincU sites. Sequencing of PaCHS revealed two intron sequences and a total open reading frame of 200 amino acids. The derived polypeptide was compared with other related sequences from the EMBL database (Heidelberg, Germany) and was matched to 36 other fiilly or partially sequenced fimgal chitin synthase genes. The closest resemblance was with two genes (74.5% and 73.1% identity) from Rhizopus oligosporus. Southern hybridization with the cloned fragment as a probe to the PCR reaction showed a strong signal at the fragment selected for cloning and weaker signals at the other two fragments. Southern hybridization with partially digested Phascolomyces articulosus genomic DNA showed a single band. The amino acid sequence was compared with sequences from other chitin synthase gene classes using the CLUSTALW program. The chitin synthase fragment from Phascolomyces articulosus was initially grouped in class n along with chitin synthase fragments from Rhizopus oligosporus and Phycomyces blakesleeanus which also belong to the same class, Zygomycetes. Bootstrap analysis using the neighbor-joining method available by CLUSTALW verified such classification. Comparison of PaCHS revealed conservation of intron positions that are characteristic of chitin synthase gene fragments of zygomycetous fungi.

Comparison of classification ability of hyperball algorithms to neural network and k-nearest neighbour algorithms

The main focus of this thesis is to evaluate and compare Hyperbalilearning algorithm (HBL) to other learning algorithms. In this work HBL is compared to feed forward artificial neural networks using back propagation learning, K-nearest neighbor and 103 algorithms. In order to evaluate the similarity of these algorithms, we carried out three experiments using nine benchmark data sets from UCI machine learning repository. The first experiment compares HBL to other algorithms when sample size of dataset is changing. The second experiment compares HBL to other algorithms when dimensionality of data changes. The last experiment compares HBL to other algorithms according to the level of agreement to data target values. Our observations in general showed, considering classification accuracy as a measure, HBL is performing as good as most ANn variants. Additionally, we also deduced that HBL.:s classification accuracy outperforms 103's and K-nearest neighbour's for the selected data sets.

Real-Time Automatic Object Classification and Tracking using Genetic Programming and NVIDIA R CUDA TM

Genetic Programming (GP) is a widely used methodology for solving various computational problems. GP's problem solving ability is usually hindered by its long execution times. In this thesis, GP is applied toward real-time computer vision. In particular, object classification and tracking using a parallel GP system is discussed. First, a study of suitable GP languages for object classification is presented. Two main GP approaches for visual pattern classification, namely the block-classifiers and the pixel-classifiers, were studied. Results showed that the pixel-classifiers generally performed better. Using these results, a suitable language was selected for the real-time implementation. Synthetic video data was used in the experiments. The goal of the experiments was to evolve a unique classifier for each texture pattern that existed in the video. The experiments revealed that the system was capable of correctly tracking the textures in the video. The performance of the system was on-par with real-time requirements.

Feature Selection and Classification Using Age Layered Population Structure Genetic Programming

The curse of dimensionality is a major problem in the fields of machine learning, data mining and knowledge discovery. Exhaustive search for the most optimal subset of relevant features from a high dimensional dataset is NP hard. Sub–optimal population based stochastic algorithms such as GP and GA are good choices for searching through large search spaces, and are usually more feasible than exhaustive and deterministic search algorithms. On the other hand, population based stochastic algorithms often suffer from premature convergence on mediocre sub–optimal solutions. The Age Layered Population Structure (ALPS) is a novel metaheuristic for overcoming the problem of premature convergence in evolutionary algorithms, and for improving search in the fitness landscape. The ALPS paradigm uses an age–measure to control breeding and competition between individuals in the population. This thesis uses a modification of the ALPS GP strategy called Feature Selection ALPS (FSALPS) for feature subset selection and classification of varied supervised learning tasks. FSALPS uses a novel frequency count system to rank features in the GP population based on evolved feature frequencies. The ranked features are translated into probabilities, which are used to control evolutionary processes such as terminal–symbol selection for the construction of GP trees/sub-trees. The FSALPS metaheuristic continuously refines the feature subset selection process whiles simultaneously evolving efficient classifiers through a non–converging evolutionary process that favors selection of features with high discrimination of class labels. We investigated and compared the performance of canonical GP, ALPS and FSALPS on high–dimensional benchmark classification datasets, including a hyperspectral image. Using Tukey’s HSD ANOVA test at a 95% confidence interval, ALPS and FSALPS dominated canonical GP in evolving smaller but efficient trees with less bloat expressions. FSALPS significantly outperformed canonical GP and ALPS and some reported feature selection strategies in related literature on dimensionality reduction.

Feature Selection and Classification Using Age Layered Population Structure Genetic Programming

The curse of dimensionality is a major problem in the fields of machine learning, data mining and knowledge discovery. Exhaustive search for the most optimal subset of relevant features from a high dimensional dataset is NP hard. Sub–optimal population based stochastic algorithms such as GP and GA are good choices for searching through large search spaces, and are usually more feasible than exhaustive and determinis- tic search algorithms. On the other hand, population based stochastic algorithms often suffer from premature convergence on mediocre sub–optimal solutions. The Age Layered Population Structure (ALPS) is a novel meta–heuristic for overcoming the problem of premature convergence in evolutionary algorithms, and for improving search in the fitness landscape. The ALPS paradigm uses an age–measure to control breeding and competition between individuals in the population. This thesis uses a modification of the ALPS GP strategy called Feature Selection ALPS (FSALPS) for feature subset selection and classification of varied supervised learning tasks. FSALPS uses a novel frequency count system to rank features in the GP population based on evolved feature frequencies. The ranked features are translated into probabilities, which are used to control evolutionary processes such as terminal–symbol selection for the construction of GP trees/sub-trees. The FSALPS meta–heuristic continuously refines the feature subset selection process whiles simultaneously evolving efficient classifiers through a non–converging evolutionary process that favors selection of features with high discrimination of class labels. We investigated and compared the performance of canonical GP, ALPS and FSALPS on high–dimensional benchmark classification datasets, including a hyperspectral image. Using Tukey’s HSD ANOVA test at a 95% confidence interval, ALPS and FSALPS dominated canonical GP in evolving smaller but efficient trees with less bloat expressions. FSALPS significantly outperformed canonical GP and ALPS and some reported feature selection strategies in related literature on dimensionality reduction.

AutoFACT: An Automatic Functional Annotation and Classification Tool

Affiliation: Centre Robert-Cedergren de l'Université de Montréal en bio-informatique et génomique & Département de biochimie, Université de Montréal

Schémas de classification et repérage des documents administratifs électroniques dans un contexte de gestion décentralisée des ressources informationnelles

Les employés d’un organisme utilisent souvent un schéma de classification personnel pour organiser les documents électroniques qui sont sous leur contrôle direct, ce qui suggère la difficulté pour d’autres employés de repérer ces documents et la perte possible de documentation pour l’organisme. Aucune étude empirique n’a été menée à ce jour afin de vérifier dans quelle mesure les schémas de classification personnels permettent, ou même facilitent, le repérage des documents électroniques par des tiers, dans le cadre d’un travail collaboratif par exemple, ou lorsqu’il s’agit de reconstituer un dossier. Le premier objectif de notre recherche était de décrire les caractéristiques de schémas de classification personnels utilisés pour organiser et classer des documents administratifs électroniques. Le deuxième objectif consistait à vérifier, dans un environnement contrôlé, les différences sur le plan de l’efficacité du repérage de documents électroniques qui sont fonction du schéma de classification utilisé. Nous voulions vérifier s’il était possible de repérer un document avec la même efficacité, quel que soit le schéma de classification utilisé pour ce faire. Une collecte de données en deux étapes fut réalisée pour atteindre ces objectifs. Nous avons d’abord identifié les caractéristiques structurelles, logiques et sémantiques de 21 schémas de classification utilisés par des employés de l’Université de Montréal pour organiser et classer les documents électroniques qui sont sous leur contrôle direct. Par la suite, nous avons comparé, à partir d'une expérimentation contrôlée, la capacité d’un groupe de 70 répondants à repérer des documents électroniques à l’aide de cinq schémas de classification ayant des caractéristiques structurelles, logiques et sémantiques variées. Trois variables ont été utilisées pour mesurer l’efficacité du repérage : la proportion de documents repérés, le temps moyen requis (en secondes) pour repérer les documents et la proportion de documents repérés dès le premier essai. Les résultats révèlent plusieurs caractéristiques structurelles, logiques et sémantiques communes à une majorité de schémas de classification personnels : macro-structure étendue, structure peu profonde, complexe et déséquilibrée, regroupement par thème, ordre alphabétique des classes, etc. Les résultats des tests d’analyse de la variance révèlent des différences significatives sur le plan de l’efficacité du repérage de documents électroniques qui sont fonction des caractéristiques structurelles, logiques et sémantiques du schéma de classification utilisé. Un schéma de classification caractérisé par une macro-structure peu étendue et une logique basée partiellement sur une division par classes d’activités augmente la probabilité de repérer plus rapidement les documents. Au plan sémantique, une dénomination explicite des classes (par exemple, par utilisation de définitions ou en évitant acronymes et abréviations) augmente la probabilité de succès au repérage. Enfin, un schéma de classification caractérisé par une macro-structure peu étendue, une logique basée partiellement sur une division par classes d’activités et une sémantique qui utilise peu d’abréviations augmente la probabilité de repérer les documents dès le premier essai.

Manuel de l'histoire naturelle des mollusques et de leurs coquilles,ayant pour base de classification celle de M. le baron Cuvier

UANL

La théorie des sources des obligations : éclatement d'une classification

Un résumé en anglais est également disponible.

Étiopathogenèse de la scoliose idiopathique de l'adolescent : implication de la mélatonine et de l'ostéopontine

La scoliose idiopathique de l’adolescent (SIA) est une maladie dont la cause est encore inconnue, et qui génère des déformations complexes du rachis, du thorax et du bassin. La prévalence est de 4% dans la population adolescente au Québec. Cette pathologie affecte surtout les filles durant leur poussée de croissance pubertaire. Parmi plusieurs hypothèses émises, l’hypothèse neuroendocrinienne, impliquant une déficience en mélatonine comme agent étiologique de la SIA a suscité beaucoup d’intérêt. Cette hypothèse découle du fait que l’ablation de la glande pinéale chez le poulet produit une scoliose ressemblant sous plusieurs aspects à la pathologie humaine. La pertinence biologique de la mélatonine dans la scoliose est controversée, étant donné que la majorité des études chez l’homme n’ont pu mettre en évidence une diminution significative des niveaux de mélatonine circulante chez les patients scoliotiques. Nous avons démontré un dysfonctionnement dans la signalisation de la mélatonine au niveau des tissus musculo-squelettiques chez une série de patients atteints de SIA (Moreau & coll. 2004). Nous avons confirmé ce défaut chez un plus grand nombre de patients ainsi qu’en utilisant une nouvelle technologie (spectroscopie cellulaire diélectrique) n’ayant pas recours à un prétraitement des cellules donnant ainsi des résultats plus précis. Cette technique a montré la présence des mêmes groupes fonctionnels identifiés auparavant par la technique d’AMPc. Le dysfonctionnement de la signalisation de la mélatonine est dû à une phosphorylation accrue des protéines G inhibitrices. Ce défaut pourrait être causé par un déséquilibre de l’activité des kinases et phosphatases capables de réguler la phosphorylation des protéines Gi. Parmi ces kinases, PKCd a suscité initialement notre intérêt vu qu’elle peut phosphoryler les protéines Gi. Nous avons démontré que cette kinase interagit avec le récepteur de la mélatonine MT2 et que cette interaction varie selon le groupe fonctionnel auquel un patient SIA appartient. Par la suite nos travaux se sont dirigés vers la découverte d’effecteurs cellulaires régulés par la mélatonine et plus spécifiquement l’ostéopontine (OPN), compte tenu de son rôle présumé comme mécanorécepteur et dans certaines structures jouant un rôle dans la proprioception, le contrôle postural et la fonction vestibulaire. L’OPN a été identifiée initialement par sa surexpression au niveau protéique et de l’ARNm dans la musculature paraspinale uniquement chez les poulets scoliotiques. Nous avons également utilisé un autre modèle animal, la souris C57Bl/6 naturellement déficiente en mélatonine. Nous avons généré des souris bipèdes en amputant les membres antérieurs de souris OPN KO, des souris CD44 KO ainsi que des souris contrôles C57Bl/6. Nos résultats ont montré qu’aucune souris OPN KO (n=50) ou CD44 KO (n=60) ne développe la maladie, contrairement aux souris contrôles C57Bl/6 (n=50) dont 45% deviennent scoliotiques. Ces résultats nous ont poussés à investiguer le rôle de cette protéine dans l’étiopathogenèse de la maladie chez l’humain. Nos résultats ont montré une augmentation des niveaux circulants d’OPN chez les patients atteints de la SIA et que l’élevation en OPN corrélait avec la sévérité de la maladie. Nos études chez les enfants asymptomatiques nés de parents scoliotiques et qui sont plus à risque de développer la maladie ont aussi démontré des différences significatives au niveau des concentrations en OPN en comparaison avec les sujets sains. En effet, plusieurs enfants à risque présentaient des niveaux d’OPN supérieurs à 800ng/ml suggérant un plus grand risque de développer une scoliose indiquant aussi que l’augmentation des niveaux en OPN précède le début de la maladie.

A Classification of Feminist Theories

In this paper I criticize Alison Jaggar’s descriptions of feminist political theories. I propose an alternative classification of feminist theories that I think more accurately reflects the multiplication of feminist theories and philosophies. There are two main categories, “street theory” and academic theories, each with two sub-divisions, political spectrum and “differences” under street theory, and directly and indirectly political analyses under academic theories. My view explains why there are no radical feminists outside of North America and why there are so few socialist feminists inside North America. I argue, controversially, that radical feminism is a radical version of liberalism. I argue that “difference” feminist theories – theory by and about feminists of colour, queer feminists, feminists with disabilities and so on – belong in a separate sub-category of street theory, because they’ve had profound effects on feminist activism not tracked by traditional left-to-right classifications. Finally, I argue that, while academic feminist theories such as feminist existentialism or feminist sociological theory are generally unconnected to movement activism, they provide important feminist insights that may become importanby showing the advantages of my classification over Jaggar’s views.