HTself2: Combining p-values to Improve Classification of Differential Gene Expression in HTself

HTself is a web-based bioinformatics tool designed to deal with the classification of differential gene expression for low replication microarray studies. It is based on a statistical test that uses self-self experiments to derive intensity-dependent cutoffs. The method was previously described in Vêncio et al, (DNA Res. 12: 211- e 214, 2005). In this work we consider an extension of HTself by calculating p-values instead of using a fixed credibility level α. As before, the statistic used to compute single spots p-values is obtained from the gaussian Kernel Density Estimator method applied to self-self data. Different spots corresponding to the same biological gene (replicas) give rise to a set of independent p-values which can be combined by well known statistical methods. The combined p-value can be used to decide whether a gene can be considered differentially expressed or not. HTself2 is a new version of HTself that uses the idea of p-values combination. It was implemented as a user-friendly desktop application to help laboratories without a bioinformatics infrastructure

Cross-Lingual Classification of Crisis Data

Many citizens nowadays flock to social media during crises to share or acquire the latest information about the event. Due to the sheer volume of data typically circulated during such events, it is necessary to be able to efficiently filter out irrelevant posts, thus focusing attention on the posts that are truly relevant to the crisis. Current methods for classifying the relevance of posts to a crisis or set of crises typically struggle to deal with posts in different languages, and it is not viable during rapidly evolving crisis situations to train new models for each language. In this paper we test statistical and semantic classification approaches on cross-lingual datasets from 30 crisis events, consisting of posts written mainly in English, Spanish, and Italian. We experiment with scenarios where the model is trained on one language and tested on another, and where the data is translated to a single language. We show that the addition of semantic features extracted from external knowledge bases improve accuracy over a purely statistical model

Classifying Crises-Information Relevancy with Semantics

Social media platforms have become key portals for sharing and consuming information during crisis situations. However, humanitarian organisations and affected communities often struggle to sieve through the large volumes of data that are typically shared on such platforms during crises to determine which posts are truly relevant to the crisis, and which are not. Previous work on automatically classifying crisis information was mostly focused on using statistical features. However, such approaches tend to be inappropriate when processing data on a type of crisis that the model was not trained on, such as processing information about a train crash, whereas the classifier was trained on floods, earthquakes, and typhoons. In such cases, the model will need to be retrained, which is costly and time-consuming. In this paper, we explore the impact of semantics in classifying Twitter posts across same, and different, types of crises. We experiment with 26 crisis events, using a hybrid system that combines statistical features with various semantic features extracted from external knowledge bases. We show that adding semantic features has no noticeable benefit over statistical features when classifying same-type crises, whereas it enhances the classifier performance by up to 7.2% when classifying information about a new type of crisis

Calibração de psicrômetros para avaliações de potencial hídrico foliar.

bitstream/item/71982/1/ID-30949.pd

Combustion instability research Summary report, 1970

Combustion instability in liquid rocket engine

Análise da disponibilidade hídrica para a cultura da soja nas safras 2004/05 e 2009/10 em Londrina, PR.

bitstream/item/71983/1/ID-30948.pd

Efeitos da densidade inicial e do sítio sobre o desenvolvimentos de bracatingais nativos da Região Metropolitana de Curitiba.

Foram analisados os efeitos da densidade inicial e do sítio sobre o desenvolvimento das variáveis: DAP, volume individual (v), área transversal (g), altura média (h) e a altura dominante (hdom) de povoamentos naturais de Bracatinga (Mimosa scabrella Benth.) na região metropolitana de Curitiba. Os dados provieram de um experimento de diferentes densidades iniciais, delineados em blocos ao acaso, com quatro tratamentos, instalados em cinco propriedades diferentes, distribuídos em três classes de sítio (blocos). As parcelas experimentais tinham 325 m2 de área, nas quais, as densidades iniciais (tratamentos) adotadas foram de 2, 4 e 8 mil plantas por hectare e as testemunhas, que em média tinham 25 mil plantas por hectare. Estas parcelas permanentes foram medidas nas idades de 1; 2; 4,1; 5,1; 6,3 e 7,6 anos. Os efeitos da densidade inicial e do sítio sobre cada uma das variáveis consideradas foram examinados através de análise de variância, seguida do teste de Tukey, quando pertinente. Detectou-se efeito significativo e uma relação inversamente proporcional das densidades iniciais sobre as médias do DAP, v, g e h em todas as idades de medição. A altura dominante não foi influenciada pela densidade inicial. Sítios melhores favoreceram o crescimento das variáveis DAP, volume e alturas médias, bem como a altura dominante em todas as idades

Relação do índice de satisfação das necessidades de água com a produtividade da soja em diferentes sistemas de manejo e de culturas.

O objetivo do trabalho foi relacionar os efeitos dos sistemas de manejo e de culturas sobre a produtividade da soja à disponibilidade hídrica de cada safra. Foram utilizados dados de produtividade da soja obtidos em três sistemas de manejo do solo (sistema plantio direto - SPD; plantio direto escarificado a cada três anos; e sistema preparo convencional) e dois sistemas de culturas (rotação tremoço/milho-aveia/sojatrigo/ soja-trigo/soja e sucessão trigo/soja) nas safras de 1995/96 a 2008/09. O experimento foi conduzido desde 1988 sobre um Latossolo Vermelho distroférrico em Londrina/PR. A produtividade da soja foi relacionada a um indicador da condição hídrica da cultura, o índice de satisfação das necessidades de água (ISNA). Para cada safra, estimou-se o valor médio do ISNA na fase reprodutiva da soja, por meio do modelo BIPZON. O SPD diminuiu a suscetibilidade da soja a perdas de produtividade pela seca. A escarificação esporádica no SPD e a rotação de culturas não modificaram a eficiência de uso da água pela soja.(INCAPER. Documentos, 14)