Rapid and quantitative detection of the microbial spoilage of meat by Fourier Transform Infrared Spectroscopy and machine learning

Ellis, D. I., Broadhurst, D., Kell, D. B., Rowland, J. J., Goodacre, R. (2002). Rapid and quantitative detection of the microbial spoilage of meat by Fourier Transform Infrared Spectroscopy and machine learning. ? Applied and Environmental Microbiology, 68, (6), 2822-2828 Sponsorship: BBSRC

Exploring an agent as an economic insider threat solution

The insider threat is a security problem that is well-known and has a long history, yet it still remains an invisible enemy. Insiders know the security processes and have accesses that allow them to easily cover their tracks. In recent years the idea of monitoring separately for these threats has come into its own. However, the tools currently in use have disadvantages and one of the most effective techniques of human review is costly. This paper explores the development of an intelligent agent that uses already in-place computing material for inference as an inexpensive monitoring tool for insider threats. Design Science Research (DSR) is a methodology used to explore and develop an IT artifact, such as for this intelligent agent research. This methodology allows for a structure that can guide a deep search method for problems that may not be possible to solve or could add to a phenomenological instantiation.

Uncovering compounds by synergy of cluster expansion and high-throughput methods.

Predicting from first-principles calculations whether mixed metallic elements phase-separate or form ordered structures is a major challenge of current materials research. It can be partially addressed in cases where experiments suggest the underlying lattice is conserved, using cluster expansion (CE) and a variety of exhaustive evaluation or genetic search algorithms. Evolutionary algorithms have been recently introduced to search for stable off-lattice structures at fixed mixture compositions. The general off-lattice problem is still unsolved. We present an integrated approach of CE and high-throughput ab initio calculations (HT) applicable to the full range of compositions in binary systems where the constituent elements or the intermediate ordered structures have different lattice types. The HT method replaces the search algorithms by direct calculation of a moderate number of naturally occurring prototypes representing all crystal systems and guides CE calculations of derivative structures. This synergy achieves the precision of the CE and the guiding strengths of the HT. Its application to poorly characterized binary Hf systems, believed to be phase-separating, defines three classes of alloys where CE and HT complement each other to uncover new ordered structures.

The effects of dispersal mode on the spatial distribution patterns of intertidal molluscs.

1. As many species of marine benthic invertebrates have a limited capacity for movement as adults, dispersal mode is often considered as a determinant of geographical ranges, genetic structure and evolutionary history. Species that reproduce without a larval stage can only disperse by floating or rafting. It is proposed that the colonization processes associated with such direct developing species result in spatial distributions that show relatively greater fine scale patchiness than the distributions of species with a larval dispersal stage. This hypothesis was tested by collecting molluscs at different spatial scales in the Isle of Man. 2. Spatial distribution patterns supported the predictions based on dispersal mode. Estimated variance components for species with larval dispersal suggested that the majority of the spatial variation was associated with variation between shores. In comparison, there was relatively more variability within shores for abundance counts of species with direct development. 3. Multivariate analyses reflected the univariate results. An assemblage of direct developers provided a better discrimination between sites (100 m separation) but the group of species with larval dispersal gave a clearer separation of shores (separated by several km). 4. The fine scale spatial structure of direct developing species was reflected in higher average species diversity within quadrats. Species richness also reflected dispersal mode, with a higher fraction of the regional species pool present for direct developers in comparison to species with larval dispersal. This may reflect the improved local persistence of taxa that avoid the larval dispersal stage.

B-spline and neuro-fuzzy models design with function and derivative equalities

The design of neuro-fuzzy models is still a complex problem, as it involves not only the determination of the model parameters, but also its structure. Of special importance is the incorporation of a priori information in the design process. In this paper two known design algorithms for B-spline models will be updated to account for function and derivatives equality restrictions, which are important when the neural model is used for performing single or multi-objective optimization on-line.

Training neuro-fuzzy models using evolution based algorithms

The normal design process for neural networks or fuzzy systems involve two different phases: the determination of the best topology, which can be seen as a system identification problem, and the determination of its parameters, which can be envisaged as a parameter estimation problem. This latter issue, the determination of the model parameters (linear weights and interior knots) is the simplest task and is usually solved using gradient or hybrid schemes. The former issue, the topology determination, is an extremely complex task, especially if dealing with real-world problems.

Analyse de la polémique d'attribution des fresques du cycle franciscain de la basilique supérieure d'Assise

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The BTB/POZ Transcription Factor Miz-1 Is Required To Regulate The Commitment, Survival And Differentiation Of Early B And T Cell Lineages

Les lymphocytes B et T sont issus de cellules progénitrices lymphoïdes de la moelle osseuse qui se différencient grâce à l’action de facteurs de transcription, cytokines et voies de signalisation, dont l’interleukine-7 (IL-7)/IL-7 récepteur (IL-7R). Le facteur de transcription c-Myc est exprimé par les cellules lymphoïdes et contrôle leur croissance et leur différenciation. Cette régulation transcriptionnelle peut être coordonnée par le complexe c-Myc/Myc-Interacting Zinc finger protein-1 (Miz-1). Le but de ce projet était de comprendre les mécanismes qui impliquent Miz-1 et le complexe c-Myc/Miz-1 dans le développement des lymphocytes B et T. Pour réaliser ce projet, des souris déficientes pour le domaine de transactivation de Miz-1 (Miz-1POZ) et des souris à allèles mutantes pour c-MycV394D, mutation qui empêche l’interaction avec Miz-1, ont été générées. La caractérisation des souris Miz 1POZ a démontré que l’inactivation de Miz-1 perturbe le développement des lymphocytes B et T aux stades précoces de leur différenciation qui dépend de l’IL-7. L’analyse de la cascade de signalisation IL-7/IL-7R a montré que ces cellules surexpriment la protéine inhibitrice SOCS1 qui empêche la phosphorylation de STAT5 et perturbe la régulation à la hausse de la protéine de survie Bcl-2. De plus, Miz-1 se lie directement au promoteur de SOCS1 et contrôle son activité. En plus de contrôler l’axe IL-7/IL-7R/STAT5/Bcl-2 spécifiquement aux stades précoces du développement afin d’assurer la survie des progéniteurs B et T, Miz-1 régule l’axe EBF/Pax-5/Rag-1/2 dans les cellules B afin de coordonner les signaux nécessaires pour la différenciation des cellules immatures. La caractérisation des souris c-MycV394D a montré, quant à elle, que les fonctions de Miz-1 dans les cellules B et T semblent indépendantes de c-Myc. Les cellules T des souris Miz-1POZ ont un défaut de différenciation additionnel au niveau de la -sélection, étape où les signaux initiés par le TCR remplacent ceux induits par IL-7 pour assurer la prolifération et la différenciation des thymocytes en stades plus matures. À cette étape du développement, une forme fonctionnelle de Miz-1 semble être requise pour contrôler le niveau d’activation de la voie p53, induite lors du processus de réarrangement V(D)J du TCR. L’expression de gènes pro-apoptotiques PUMA, NOXA, Bax et du régulateur de cycle cellulaire p21CIP1 est régulée à la hausse dans les cellules des souris Miz-1POZ. Ceci provoque un débalancement pro-apoptotique qui empêche la progression du cycle cellulaire des cellules TCR-positives. La survie des cellules peut être rétablie à ce stade de différenciation en assurant une coordination adéquate entre les signaux initiés par l’introduction d’un TCR transgénique et d’un transgène codant pour la protéine Bcl-2. En conclusion, ces études ont montré que Miz-1 intervient à deux niveaux du développement lymphoïde: l’un précoce en contrôlant la signalisation induite par l’IL-7 dans les cellules B et T, en plus de l’axe EBF/Pax-5/Rag-1/2 dans les cellules B; et l’autre tardif, en coordonnant les signaux de survie issus par le TCR et p53 dans les cellules T. Étant donné que les thymocytes et lymphocytes B immatures sont sujets à plusieurs rondes de prolifération, ces études serviront à mieux comprendre l’implication des régulateurs du cycle cellulaire comme c-Myc et Miz-1 dans la génération des signaux nécessaires à la différenciation non aberrante et à la survie des ces cellules. Enfin, les modèles expérimentaux, souris déficientes ou à allèles mutantes, utilisés pour ce travail permettront de mieux définir les bases moléculaires de la transformation maligne des lymphocytes B et T et de révéler les mécanismes conduisant au lymphome.

Improving automation in model-driven engineering using examples

Cette thèse a pour but d’améliorer l’automatisation dans l’ingénierie dirigée par les modèles (MDE pour Model Driven Engineering). MDE est un paradigme qui promet de réduire la complexité du logiciel par l’utilisation intensive de modèles et des transformations automatiques entre modèles (TM). D’une façon simplifiée, dans la vision du MDE, les spécialistes utilisent plusieurs modèles pour représenter un logiciel, et ils produisent le code source en transformant automatiquement ces modèles. Conséquemment, l’automatisation est un facteur clé et un principe fondateur de MDE. En plus des TM, d’autres activités ont besoin d’automatisation, e.g. la définition des langages de modélisation et la migration de logiciels. Dans ce contexte, la contribution principale de cette thèse est de proposer une approche générale pour améliorer l’automatisation du MDE. Notre approche est basée sur la recherche méta-heuristique guidée par les exemples. Nous appliquons cette approche sur deux problèmes importants de MDE, (1) la transformation des modèles et (2) la définition précise de langages de modélisation. Pour le premier problème, nous distinguons entre la transformation dans le contexte de la migration et les transformations générales entre modèles. Dans le cas de la migration, nous proposons une méthode de regroupement logiciel (Software Clustering) basée sur une méta-heuristique guidée par des exemples de regroupement. De la même façon, pour les transformations générales, nous apprenons des transformations entre modèles en utilisant un algorithme de programmation génétique qui s’inspire des exemples des transformations passées. Pour la définition précise de langages de modélisation, nous proposons une méthode basée sur une recherche méta-heuristique, qui dérive des règles de bonne formation pour les méta-modèles, avec l’objectif de bien discriminer entre modèles valides et invalides. Les études empiriques que nous avons menées, montrent que les approches proposées obtiennent des bons résultats tant quantitatifs que qualitatifs. Ceux-ci nous permettent de conclure que l’amélioration de l’automatisation du MDE en utilisant des méthodes de recherche méta-heuristique et des exemples peut contribuer à l’adoption plus large de MDE dans l’industrie à là venir.

A Mono- and Multi-objective Approach for Recommending Software Refactoring

Les systèmes logiciels sont devenus de plus en plus répondus et importants dans notre société. Ainsi, il y a un besoin constant de logiciels de haute qualité. Pour améliorer la qualité de logiciels, l’une des techniques les plus utilisées est le refactoring qui sert à améliorer la structure d'un programme tout en préservant son comportement externe. Le refactoring promet, s'il est appliqué convenablement, à améliorer la compréhensibilité, la maintenabilité et l'extensibilité du logiciel tout en améliorant la productivité des programmeurs. En général, le refactoring pourra s’appliquer au niveau de spécification, conception ou code. Cette thèse porte sur l'automatisation de processus de recommandation de refactoring, au niveau code, s’appliquant en deux étapes principales: 1) la détection des fragments de code qui devraient être améliorés (e.g., les défauts de conception), et 2) l'identification des solutions de refactoring à appliquer. Pour la première étape, nous traduisons des régularités qui peuvent être trouvés dans des exemples de défauts de conception. Nous utilisons un algorithme génétique pour générer automatiquement des règles de détection à partir des exemples de défauts. Pour la deuxième étape, nous introduisons une approche se basant sur une recherche heuristique. Le processus consiste à trouver la séquence optimale d'opérations de refactoring permettant d'améliorer la qualité du logiciel en minimisant le nombre de défauts tout en priorisant les instances les plus critiques. De plus, nous explorons d'autres objectifs à optimiser: le nombre de changements requis pour appliquer la solution de refactoring, la préservation de la sémantique, et la consistance avec l’historique de changements. Ainsi, réduire le nombre de changements permets de garder autant que possible avec la conception initiale. La préservation de la sémantique assure que le programme restructuré est sémantiquement cohérent. De plus, nous utilisons l'historique de changement pour suggérer de nouveaux refactorings dans des contextes similaires. En outre, nous introduisons une approche multi-objective pour améliorer les attributs de qualité du logiciel (la flexibilité, la maintenabilité, etc.), fixer les « mauvaises » pratiques de conception (défauts de conception), tout en introduisant les « bonnes » pratiques de conception (patrons de conception).

Offline Emergence Engineering For Agent Societies

Many examples for emergent behaviors may be observed in self-organizing physical and biological systems which prove to be robust, stable, and adaptable. Such behaviors are often based on very simple mechanisms and rules, but artificially creating them is a challenging task which does not comply with traditional software engineering. In this article, we propose a hybrid approach by combining strategies from Genetic Programming and agent software engineering, and demonstrate that this approach effectively yields an emergent design for given problems.

Applicability of Emergence Engineering to Distributed Systems Scenarios

Genetic Programming can be effectively used to create emergent behavior for a group of autonomous agents. In the process we call Offline Emergence Engineering, the behavior is at first bred in a Genetic Programming environment and then deployed to the agents in the real environment. In this article we shortly describe our approach, introduce an extended behavioral rule syntax, and discuss the impact of the expressiveness of the behavioral description to the generation success, using two scenarios in comparison: the election problem and the distributed critical section problem. We evaluate the results, formulating criteria for the applicability of our approach.

First steps in experimental cancer evolution

Evolutionary processes play a central role in the development, progression and response to treatment of cancers. The current challenge facing researchers is to harness evolutionary theory to further our understanding of the clinical progression of cancers. Central to this endeavour will be the development of experimental systems and approaches by which theories of cancer evolution can be effectively tested. We argue here that the experimental evolution approach – whereby evolution is observed in real time and which has typically employed microorganisms – can be usefully applied to cancer. This approach allows us to disentangle the ecological causes of natural selection, identify the genetic basis of evolutionary changes and determine their repeatability. Cell cultures used in cancer research share many of the desirable traits that make microorganisms ideal for studying evolution. As such, experimental cancer evolution is feasible and likely to give great insight into the selective pressures driving the evolution of clinically destructive cancer traits. We highlight three areas of evolutionary theory with importance to cancer biology that are amenable to experimental evolution: drug resistance, social evolution and resource competition. Understanding the diversity, persistence and evolution of cancers is vital for treatment and drug development, and an experimental evolution approach could provide strategic directions and focus for future research.

A molecular phylogeny of the stingless bee genus Melipona (Hymenoptera: Apidae)

Stingless bees (Meliponini) constitute a diverse group of highly eusocial insects that occur throughout tropical regions around the world. The meliponine genus Melipona is restricted to the New World tropics and has over 50 described species. Melipona, like Apis, possesses the remarkable ability to use representational communication to indicate the location of foraging patches. Although Melipona has been the subject of numerous behavioral, ecological, and genetic studies, the evolutionary history of this genus remains largely unexplored. Here, we implement a multigene phylogenetic approach based on nuclear, mitochondrial, and ribosomal loci, coupled with molecular clock methods, to elucidate the phylogenetic relationships and antiquity of subgenera and species of Melipona. Our phylogenetic analysis resolves the relationship among subgenera and tends to agree with morphology-based classification hypotheses. Our molecular clock analysis indicates that the genus Melipona shared a most recent common ancestor at least similar to 14-17 million years (My) ago. These results provide the groundwork for future comparative analyses aimed at understanding the evolution of complex communication mechanisms in eusocial Apidae. (C) 2010 Elsevier Inc. All rights reserved.

Trypanosoma cruzi in Brazilian Amazonia: Lineages TCI and TCIIa in wild primates, Rhodnius spp. and in humans with Chagas disease associated with oral transmission

In this study, we provide phylogenetic and biogeographic evidence that the Trypanosomo cruzi lineages T. cruzi I (TCI) and T. cruzi IIa (TCIIa) circulate amongst non-human primates in Brazilian Amazonia, and are transmitted by Rhodnius species in overlapping arboreal transmission cycles, sporadically infecting humans. TO presented higher prevalence rates, and no lineages other than TCI and TCIIa were found in this study in wild monkeys and Rhodnius from the Amazonian region. We characterised TO and TCIIa from wild primates (16 TO and five TCIIa), Rhodnius spp, (13 TCI and nine TCIIa), and humans with Chagas disease associated with oral transmission (14 TO and five TCIIa) in Brazilian Amazonia. To our knowledge, TCIIa had not been associated with wild monkeys until now. Polymorphisms of ssrDNA, cytochrome b gene sequences and randomly amplified polymorphic DNA (RAPD) patterns clearly separated TCIIa from TCIIb-e and TCI lineages, and disclosed small intra-lineage polymorphisms amongst isolates from Amazonia. These data are important in understanding the complexity of the transmission cycles, genetic structure, and evolutionary history of T cruzi populations circulating in Amazonia, and they contribute to both the unravelling of human infection routes and the pathological peculiarities of Chagas disease in this region. (C) 2008 Australian Society for Parasitology Inc. Published by Elsevier Ltd. All rights reserved.