Genetic association and gene expression studies suggest that genetic variants in the SYNE1 and TNF genes are related to menstrual migraine

BACKGROUND: Menstrual migraine (MM) encompasses pure menstrual migraine (PMM) and menstrually-related migraine (MRM). This study was aimed at investigating genetic variants that are potentially related to MM, specifically undertaking genotyping and mRNA expression analysis of the ESR1, PGR, SYNE1 and TNF genes in MM cases and non-migraine controls. METHODS: A total of 37 variants distributed across 14 genes were genotyped in 437 DNA samples (282 cases and 155 controls). In addition levels of gene expression were determined in 74 cDNA samples (41 cases and 33 controls). Association and correlation analysis were performed using Plink and RStudio. RESULTS: SNPs rs3093664 and rs9371601 in TNF and SYNE1 genes respectively, were significantly associated with migraine in the MM population (p = 0.008; p = 0.009 respectively). Analysis of qPCR results found no significant difference in levels of gene expression between cases and controls. However, we found a significant correlation between the expression of ESR1 and SYNE1, ESR1 and PGR and TNF and SYNE1 in samples taken during the follicular phase of the menstrual cycle. CONCLUSIONS: Our results show that SNPs rs9371601 and rs3093664 in the SYNE1 and TNF genes respectively, are associated with MM. The present study also provides strong evidence to support the correlation of ESR1, PGR, SYNE1 and TNF gene expression in MM.

Nuevos vanadatos híbridos de metales de transición. Síntesis hidrotermal, estudio estructural y de sus propiedades espectroscópicas y magnéticas

267 p.

RWater – A Cyber Enabled Tool For Hydrologic Modeling And Analysis

Existing distributed hydrologic models are complex and computationally demanding for using as a rapid-forecasting policy-decision tool, or even as a class-room educational tool. In addition, platform dependence, specific input/output data structures and non-dynamic data-interaction with pluggable software components inside the existing proprietary frameworks make these models restrictive only to the specialized user groups. RWater is a web-based hydrologic analysis and modeling framework that utilizes the commonly used R software within the HUBzero cyber infrastructure of Purdue University. RWater is designed as an integrated framework for distributed hydrologic simulation, along with subsequent parameter optimization and visualization schemes. RWater provides platform independent web-based interface, flexible data integration capacity, grid-based simulations, and user-extensibility. RWater uses RStudio to simulate hydrologic processes on raster based data obtained through conventional GIS pre-processing. The program integrates Shuffled Complex Evolution (SCE) algorithm for parameter optimization. Moreover, RWater enables users to produce different descriptive statistics and visualization of the outputs at different temporal resolutions. The applicability of RWater will be demonstrated by application on two watersheds in Indiana for multiple rainfall events.

Tecniche di analisi statistica sull'attività di lobbying negli Stati Uniti usando il software R

La tesi fornisce una panoramica delle principali metodologie di analisi dei dati utilizzando il software open source R e l’ambiente di sviluppo integrato (IDE) RStudio. Viene effettuata un’analisi descrittiva e quantitativa dei dati GICS, tassonomia industriale che cataloga le principali aziende per il processo di gestione e ricerca degli asset di investimento. Sono stati studiati i principali settori del mercato USA considerando il fatturato, le spese per il lobbying e tre indici che misurano il grado di collegamento fra industrie. Su questi dati si sono svolte delle analisi quantitative e si sono tentati alcuni modelli nell’ambito della regressione lineare semplice e multipla. Tale studio ha il compito di verificare eventuali interazioni fra le variabili o pattern di comportamento strategico societario durante il periodo 2007 - 2012, anni di rinnovo e miglioramento delle regolamentazioni in materia di lobbying negli Stati Uniti. Più nello specifico vengono presi in esame tre settori: IT, Health Care e Industrial dove viene studiato l’andamento del reddito medio e la spesa media in attività di lobbying dei settori. I risultati ottenuti mostrano l’utilità dei pacchetti di R per l’analisi dei dati: vengono individuati alcuni andamenti che, se confermati da ulteriori e necessarie analisi, potrebbero essere interessanti per capire non solo i meccanismi impliciti nell’attività di lobbying ma anche comportamenti anomali legati a questa attività.

Struttura di età del genere Mullus in Alto-Medio Adriatico mediante lettura di otoliti e frequenze di taglia

Scopo di questo studio è la determinazione delle strutture di età delle specie Mullus barbatus e Mullus surmuletus, pescate in Alto-Medio Adriatico durante le campagne di ricerca MEDITS e GRUND mediante la lettura degli anelli stagionali degli otoliti e delle frequenze di taglia. I campioni di otoliti sono stati prima estratti e poi lavati con sonicatore e acquisiti al computer. Sono state successivamente prese le misure dei radius ed è stata fatta una prima lettura degli anelli. Un subcampione è stato poi scelto per applicare altri due metodi di lettura degli anelli: la bruciatura e la colorazione, preceduta dal taglio dell’otolite. Sono stati poi levigati e lucidati gli otoliti dei giovanili per un conto degli annuli giornalieri. L’analisi dati, svolta tramite il software Rstudio, ha permesso di calcolare non solo le strutture di età, ma anche di osservare le distribuzioni dei campioni per classi di profondità e latitudine, confrontare le strutture di taglia e calcolare le chiavi di età-lunghezza, l’accrescimento somatico con le relazioni lunghezza-peso e l’equazione di Von Bertalanffy e l’accrescimento dell’otolite tramite i rapporti radius-taglia e radius-età e il tasso di incremento dei radius. Infine sono stati anche confrontati i tre metodi di lettura degli anelli al fine di stabilirne il migliore. Le due specie hanno mostrato una grande maggioranza di individui di 1 e 2 anni, soprattutto nella zona settentrionale e centrale dell’area di studio a profondità entro i 100 m. Differenze specifiche sono poi state trovate nel confronto tra le strutture di taglia e le relazioni lunghezza-peso e per il tasso di accrescimento K dell’equazione di Von Bertalanffy. Alta poi è la correlazione tra la misura dei radius e la taglia e l’età. Diverso è anche il tasso degli incrementi dei radius tra primo-secondo anno e secondo-terzo anno.

Análisis de algoritmos de aprendizaje automático para la caracterización de usuarios de la Web

En los últimos años, la realización de compras y todo tipo de trámites a través de Internet o aspectos como la presencia online de las personas han ido aumentando paulatinamente y no parece que esta tendencia vaya a invertirse a corto plazo. Esto ha provocado que los requisitos de rendimiento y personalización exigidos a estos servicios se hayan visto incrementados notablemente. Cada vez más empresas y organizaciones de todo tipo señalan la importancia que tiene una gestión adecuada de las trazas de sus usuarios para tener éxito en el mercado digital. A partir de ellas se puede obtener información que redunda en incrementos de las capacidades de adaptación y del valor de las aplicaciones. En este sentido, los avances en el campo de la ciencia de los datos y en concreto, en el aprendizaje automático, han supuesto una pieza clave en el desarrollo de técnicas que permiten analizar y extraer el máximo conocimiento posible a partir de los grandes volúmenes de datos generados por la actividad de la Web. El objetivo de este trabajo es realizar un estudio de las fases, técnicas y metodologías que actualmente se aplican en el transcurso de los proyectos de ciencia de datos y en la disciplina del aprendizaje automático. Una vez se hayan identificado aquellas más utilizadas, se aplicarán a un ejemplo realista perteneciente al ámbito de la minería web. En concreto, se desarrollarán modelos predictivos por medio de diferentes algoritmos de aprendizaje automático (regresión logística o reglas de asociación, entre otros) que permitan modelar el comportamiento de los usuarios y predecir la página web que van a visitar a continuación. Para ello se hará uso del paquete estadístico R y de la plataforma de desarrollo RStudio. Posteriormente, se procederá a determinar los principales obstáculos que se derivan de la aplicación de las técnicas del aprendizaje automático así como a determinar el rendimiento que pueden llegar a alcanzar en la práctica. Así mismo se propondrán posibles aplicaciones de los resultados obtenidos con la finalidad de proporcionar valor de negocio dentro de un entorno real. Finalmente, se desarrollarán una serie de componentes de visualización web que permitan presentar de forma gráfica los resultados extraídos del análisis así como interactuar con los distintos modelos en tiempo real. A partir de todo lo anterior se establecerá una comparativa entre los distintos modelos producidos y se destacarán las ventajas e inconvenientes de cada uno de ellos. Con todo ello se presentarán unas recomendaciones finales que recojan los factores a tener en cuenta a la hora de aplicar estos algoritmos al caso concreto de los datos de uso web.

Análise de imagens em Geologia

O curso proposto está dividido em sete capítulos que vão desde a apresentação da importância da análise de imagens em geologia até à discussão e aplicação de aprendizagem máquina na análise de imagens. Sou defensor do software livre, assim todos os programas utilizados neste curso caiem nesta categoria. Os exemplos apresentados serão demonstrados com recurso aos seguintes programas:  QGIS – Sistemas de informação geográfica  GIMP – Tratamento de imagens  R - Cálculo  RStudio – IDE para o R  Anaconda Python Notebook – IDE para Python  OpenCV – Visão computacional Pretendo que o curso para o qual este texto serve de suporte seja eminentemente prático, um curso de “mãos na massa”, esperando-se que cada participante possa tratar temas do seu interesse pessoal. No primeiro capítulo é feita uma introdução sobre o que são imagens e a sua importância em geologia. O segundo capítulo trata de descrever os passos para a instalação do software proposto e fornecer pequenos exemplos da sua utilização. O terceiro capítulo descreve os métodos e as limitações da aquisição das imagens. São dados alguns exemplos de funções de aquisição de imagens. Os exemplos práticos deste capítulo incluem exemplos em Python e R. O quarto capítulo fala dos parâmetros contidos num ficheiro de imagens. Neste capítulo são apresentados exemplos em Python. O quinto capítulo trata das ferramentas que se podem aplicar durante o préprocessamento de uma imagem. O sexto capítulo trata de mostrar alguns exemplos de análise de imagens e no sétimo capítulo é abordada a questão de utilização de algoritmos de aprendizagem máquina na análise de imagens.