Algorithms and Methods for Robust Processing and Analysis of Mass Spectrometry Data

Liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) and mass spectrometry imaging (MSI) are two techniques that are routinely used to study proteins, peptides, and metabolites at a large scale. Thousands of biological compounds can be identified and quantified in a single experiment with LC-MS, but many studies fail to convert this data to a better understanding of disease biology. One of the primary reasons for this is low reproducibility, which in turn is partially due to inaccurate and/or inconsistent data processing. Protein biomarkers and signatures for various types of cancer are frequently discovered with LC-MS, but their behavior in independent cohorts is often inconsistent to that in the discovery cohort. Biomarker candidates must be thoroughly validated in independent cohorts, which makes the ability to share data across different laboratories crucial to the future success of the MS-based research fields. The emergence and growth of public repositories for MSI data is a step in the rightdirection. Still, many of those data sets remain incompatible one another due to inaccurate or incompatible preprocessing strategies. Ensuring compatibility between data generated in different labs is therefore necessary to gain access to the full potential of MS-based research. In two of the studies that I present in this thesis, we used LC-MS to characterize lymph node metastases from individuals with melanoma. Furthermore, my thesis work has resulted in two novel preprocessing methods for MSI data sets. The first one is a peak detection method that achieves considerably higher sensitivity for faintly expressed compounds than existing methods, and the second one is a accurate, robust, and general approach to mass alignment. Both algorithms deliberately rely on centroid spectra, which makes them compatible with most shared data sets. I believe that the improvements demonstrated by these methods can lead to a higher reproducibility in the MS-based research fields, and, ultimately, to a better understanding of disease processes

About Drying of Hierarchically Structured Electrodes for High Energy Li-Ion Battery Applications

Die Eigenschaften von Batterieelektroden werden durch die beim Trocknen eingestellten Prozessparameter beeinflusst. Diese wirken sich nicht nur auf die mechanischen Eigenschaften der Elektroden aus, sondern auch auf ihre Leis-tung in der gesamten Zelle. Dies liegt an der Mikrostruktur der Elektrode, die sich beim Trocknen bildet. Binder und andere Zusätze wie Leitruss werden durch den Kapillartransport des Lösungsmittels an die Oberfläche der Elekt-rode transportiert. Die Menge des Binder, die sich dort ansammelt, hängt von den Trocknungsbedingungen ab. Die Trocknung dickerer Elektroden und ihr Zusammenhang mit dem Binder-transport wurde bisher nicht untersucht. Daher wurde in dieser Arbeit eine detaillierte Untersuchung der Auswirkungen der Trocknung auf die Eigen-schaften von Batterieelektroden verschiedener Dicken durchgeführt. Es wurde gezeigt, dass die Bindermigration während der Trocknung bei Elektroden mit hoher Kapazität stärker ausgeprägt ist als bei Elektroden nach dem Stand der Technik, wobei beide von einer Erhöhung der Trocknungsrate betroffen sind. Bessere Haftungseigenschaften können bei gleicher Trocknungsgeschwindig-keit durch eine erhöhte Temperatur anstelle eines erhöhten Wärmeübergangs-koeffizienten erreicht werden, doch bleibt der Einfluss begrenzt. Laser-induced breakdown spectroscopy konnte die Akkumulation des CMC-Binders an der Elektrodenoberfläche bei erhöhter Trocknungsrate nachweisen. In Zelltests mit dünnen und dicken Elektroden wurden für die langsamer ge-trockneten Elektroden höhere Entladekapazitäten, insbesondere im Vergleich bei höheren C-Raten von bis zu 3C, erreicht. Zur Herstellung optimierter Elektroden ist es daher notwendig, den Trock-nungsprozess im Detail zu verstehen, um dann Prozessalternativen vorschla-gen zu können. In dieser Arbeit wird daher der Trocknungsprozess von Ano-den für Lithium-Ionen-Batterien experimentell untersucht und mit Trock-nungssimulationen verglichen. Sowohl der zeitliche Verlauf der Lösemittelbe-ladung als auch der Filmtemperatur wurden für unterschiedliche Elektroden-dicken untersucht. Der Versuchsaufbau besteht aus einem stationären Konvek-tionstrockner (dem sogenannten Comb Nozzle Trockner) und einer Einheit zur Messung gravimetrischer Trocknungsverlaufskurven. Die Validierung der Trocknungssimulation wurde zunächst für dünne Elektro-den durchgeführt. Das Simulationsmodell basiert auf Massen- und Energiebi-lanzen um den gesamten Elektrodenfilm und berücksichtigt auch die Kinetik des Massen- und Wärmeübergangs. Eine Abschätzung der Transportgrößen innerhalb und außerhalb des Films rechtfertigte die Annahme einer rein gasdominierten Trocknung im Modell bei der Berechnung des Trocknungs-prozesses von dünnen Elektroden. Anhand von in-situ Temperaturmessungen der gesamten Folie mit einer Infrarotkamera wurde die Notwendigkeit der Berücksichtigung lokaler Wärmeübergangskoeffizienten nachgewiesen. Diese führen zu lateral messbaren Temperaturgradienten innerhalb der Folie auf-grund lokal unterschiedlicher Trocknungsraten im Film. Entsprechend wurde eine Simulation einer konstanten Trocknungsrate während der Trocknung um den lokalen Wärmeübergangskoeffizienten zu einem Modell unter Berück-sichtigung lateraler Effekte erweitert. Sowohl die Simulation bei konstanter Trocknungsrate als auch diejenige mit lateraler Verteilung zeigten eine sehr gute Übereinstimmung zwischen Experiment und Simulation für dünne Elektrodenfilme. Die Simulation mit lateraler Verteilung des Wärmeüber-gangskoeffizienten konnte dabei eine bessere Vorhersage des Temperaturpro-fils liefern. Eine Abschätzung der Transportgrößen deutete insbesondere für dickere Elektroden auf einen erhöhten Einfluss eines Widerstandes innerhalb des Films hin. Die experimentelle Beobachtung der Elektrodenunterseite während der Trocknung zeigte, dass sowohl bei dünnen als auch bei dickeren Elektro-den ein signifikanter Kapillartransport des Lösungsmittels vorliegt. Es wurde ein kapillarer Durchbruch zur Elektrodenunterseite beobachtet, der bereits vor dem Ende der Filmschrumpfung stattfand. Bei dickeren Elektroden fand im Gegensatz zu den dünnen Elektrodenschichten allerdings eine deutlich unre-gelmäßige Porenentleerung statt. Mit zunehmender Schichtdicke fanden sich auf der Elektrodenunterseite zunehmend Cluster aus trockenen und lösungs-mittelgefüllten Poren nebeneinander. Diese Beobachtung zeigt deutlich, dass ein Teil des Lösungsmittels durch kapillare Feuchtigkeitsleitung zur Oberseite der Elektrode transportiert wird. Ein anderer Teil wird vom Kapillarnetz getrennt und im Porenraum der Elektrode verdunsten und durch die Poren-struktur der Elektrode diffundieren und sich in einer Verlangsamung der Trocknungsrate niederschlagen. Experimentell aufgezeichnete gravimetrische Trocknungskurven hin zu dickeren Elektroden bestätigten, dass eine Verringerung der Trocknungsrate ab dem Ende der Filmschrumpfung auftritt. Im Simulationsmodell wird dies mit dem Modell des wandernden Trockenspiegels berücksichtigt, welches einen Grenzfall ohne kapillare Feuchteleitung darstellt. Die experimentellen und simulierten Daten zeigen dennoch eine gute Übereinstimmung. Damit wurde ein hinreichend genaues Modell etabliert, das auch eine Übertragung auf die industrielle Trocknung von Batterieelektroden erlaubt. Die Trocknungsrate bei der Elektrodentrocknung könnte durch ein verbesser-tes Prozessverständnis und eine verbesserte Prozesssteuerung erhöht werden, wäre aber durch die bereits bei geringen bis moderaten Trocknungsraten stattfindende Bindermigration noch immer begrenzt. Aus diesem Grund wurde nach zusätzlichen Konzepten geforscht, um der Bindermigration entgegenzu-wirken. Die Wechselwirkung zwischen Elektrodenpaste und Trocknung und die daraus resultierende Mikrostruktur wurde näher untersucht. Ziel war es, einerseits ein Verständnis für die grundlegenden Zusammenhänge aufzubauen und anderer-seits optimierte Pasten mit tendenziell geringerer Bindermigration abzuleiten. Eine Variation der bisher verwendeten Referenzpaste wurde durchgeführt. Dabei wurden der Wirkstoff, das Mischverfahren und die Additivanteile innerhalb der Pasten variiert. Anhand von Kryo-BIB-REM-Aufnahmen wurde der Einfluss der verschiedenen Prozessparameter auf das gebildete Netzwerk innerhalb der feuchten Paste aufgezeigt. Diese zeigten, dass sich das intrinsi-sche Netzwerk zwischen aktiven Partikeln und Bindern in den vier untersuch-ten Pasten stark unterscheidet. Das gebildete Netzwerk konnte wiederum mit der Haftkraft der Elektroden an der Ableiterfolie und der Neigung zur Bin-dermigration korreliert werden. So konnten auch bei hohen Trocknungsge-schwindigkeiten Elektroden mit erhöhter Haftkraft hergestellt werden. Bei den Zellen, die aus den Elektroden mit verbesserter Haftkraft hergestellt wurden, wurde jedoch keine konstante oder gar verbesserte Zellleistung erzielt. Die beste Leistung wurde bei den Elektroden mit stark reduziertem Bindemittel-gehalt aber entsprechend geringer Haftkraft festgestellt. Da eine ausreichende Haftkraft für die industrielle Handhabung von Elektro-den notwendig ist, eine Reduzierung des Bindemittels aber zu einer verbesser-ten Zellleistung führt, stellen hierarchisch strukturierte Multilagen einen Kompromiss zwischen diesen gegensätzlichen Anforderungen dar: Die Kom-bination einer haftungsoptimierten unteren Lage mit einer bindemittelredu-zierten oberen Lage als mögliche Lösung für diesen Konflikt war Ausgangs-punkt der Hypothese. Multilagen, die auf diesem Konzept basieren, zeigten im Vergleich zu einschichtigen Elektroden vielversprechende mechanische und elektrochemische Eigenschaften. Eine ausgewählte Kombination von zwei Pasten in einer Mehrschichtelektrode zeigte auch bei ca. zehnfach höherer Trocknungsrate sehr gute mechanische und elektrochemische Eigenschaften in der Vollzelle. Mit diesem neuen Konzept zeigen auch hochkapazitive Elektroden zeigten verbesserte Entladekapazitäten gegenüber einlagig beschichteten Elektroden. Die Limitierung der Lithium-Diffusion ab C-Raten von ca. C/2 überlagert dabei allerdings den positiven Einfluss, der durch das Multilagen-Konzept erreicht wird. Insbesondere für die Herstellung hochkapazitiver Elektroden sind daher zusätzliche Konzepte notwendig

Untangling hotel industry’s inefficiency: An SFA approach applied to a renowned Portuguese hotel chain

The present paper explores the technical efficiency of four hotels from Teixeira Duarte Group - a renowned Portuguese hotel chain. An efficiency ranking is established from these four hotel units located in Portugal using Stochastic Frontier Analysis. This methodology allows to discriminate between measurement error and systematic inefficiencies in the estimation process enabling to investigate the main inefficiency causes. Several suggestions concerning efficiency improvement are undertaken for each hotel studied.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

A comparison of the CAR and DAGAR spatial random effects models with an application to diabetics rate estimation in Belgium

When hierarchically modelling an epidemiological phenomenon on a finite collection of sites in space, one must always take a latent spatial effect into account in order to capture the correlation structure that links the phenomenon to the territory. In this work, we compare two autoregressive spatial models that can be used for this purpose: the classical CAR model and the more recent DAGAR model. Differently from the former, the latter has a desirable property: its ρ parameter can be naturally interpreted as the average neighbor pair correlation and, in addition, this parameter can be directly estimated when the effect is modelled using a DAGAR rather than a CAR structure. As an application, we model the diabetics rate in Belgium in 2014 and show the adequacy of these models in predicting the response variable when no covariates are available

A Statistical Approach to the Alignment of fMRI Data

Multi-subject functional Magnetic Resonance Image studies are critical. The anatomical and functional structure varies across subjects, so the image alignment is necessary. We define a probabilistic model to describe functional alignment. Imposing a prior distribution, as the matrix Fisher Von Mises distribution, of the orthogonal transformation parameter, the anatomical information is embedded in the estimation of the parameters, i.e., penalizing the combination of spatially distant voxels. Real applications show an improvement in the classification and interpretability of the results compared to various functional alignment methods

From metaheuristics to learnheuristics: Applications to logistics, finance, and computing

Un gran nombre de processos de presa de decisions en sectors estratègics com el transport i la producció representen problemes NP-difícils. Sovint, aquests processos es caracteritzen per alts nivells d'incertesa i dinamisme. Les metaheurístiques són mètodes populars per a resoldre problemes d'optimització difícils en temps de càlcul raonables. No obstant això, sovint assumeixen que els inputs, les funcions objectiu, i les restriccions són deterministes i conegudes. Aquests constitueixen supòsits forts que obliguen a treballar amb problemes simplificats. Com a conseqüència, les solucions poden conduir a resultats pobres. Les simheurístiques integren la simulació a les metaheurístiques per resoldre problemes estocàstics d'una manera natural. Anàlogament, les learnheurístiques combinen l'estadística amb les metaheurístiques per fer front a problemes en entorns dinàmics, en què els inputs poden dependre de l'estructura de la solució. En aquest context, les principals contribucions d'aquesta tesi són: el disseny de les learnheurístiques, una classificació dels treballs que combinen l'estadística / l'aprenentatge automàtic i les metaheurístiques, i diverses aplicacions en transport, producció, finances i computació.Un gran número de procesos de toma de decisiones en sectores estratégicos como el transporte y la producción representan problemas NP-difíciles. Frecuentemente, estos problemas se caracterizan por altos niveles de incertidumbre y dinamismo. Las metaheurísticas son métodos populares para resolver problemas difíciles de optimización de manera rápida. Sin embargo, suelen asumir que los inputs, las funciones objetivo y las restricciones son deterministas y se conocen de antemano. Estas fuertes suposiciones conducen a trabajar con problemas simplificados. Como consecuencia, las soluciones obtenidas pueden tener un pobre rendimiento. Las simheurísticas integran simulación en metaheurísticas para resolver problemas estocásticos de una manera natural. De manera similar, las learnheurísticas combinan aprendizaje estadístico y metaheurísticas para abordar problemas en entornos dinámicos, donde los inputs pueden depender de la estructura de la solución. En este contexto, las principales aportaciones de esta tesis son: el diseño de las learnheurísticas, una clasificación de trabajos que combinan estadística / aprendizaje automático y metaheurísticas, y varias aplicaciones en transporte, producción, finanzas y computación.A large number of decision-making processes in strategic sectors such as transport and production involve NP-hard problems, which are frequently characterized by high levels of uncertainty and dynamism. Metaheuristics have become the predominant method for solving challenging optimization problems in reasonable computing times. However, they frequently assume that inputs, objective functions and constraints are deterministic and known in advance. These strong assumptions lead to work on oversimplified problems, and the solutions may demonstrate poor performance when implemented. Simheuristics, in turn, integrate simulation into metaheuristics as a way to naturally solve stochastic problems, and, in a similar fashion, learnheuristics combine statistical learning and metaheuristics to tackle problems in dynamic environments, where inputs may depend on the structure of the solution. The main contributions of this thesis include (i) a design for learnheuristics; (ii) a classification of works that hybridize statistical and machine learning and metaheuristics; and (iii) several applications for the fields of transport, production, finance and computing

A New Micro-Batch Approach for Partial Least Square Clusterwise Regression

International audienceCurrent implementations of Clusterwise methods for regression when applied to massive data either have prohibitive computational costs or produce models that are difficult to interpret. We introduce a new implementation Micro-Batch Clusterwise Partial Least Squares (mb-CW-PLS), which is consists of two main improvements: (a) a scalable and distributed computational framework and (b) a micro-batch Clusterwise regression using buckets (micro-clusters). With these improvements, we are able to produce interpretable regression models with multicollinearity within a reasonable time frame

Branching strategies for mixed-integer programs containing logical constraints and decomposable structure

Decision-making optimisation problems can include discrete selections, e.g. selecting a route, arranging non-overlapping items or designing a network of items. Branch-and-bound (B&B), a widely applied divide-and-conquer framework, often solves such problems by considering a continuous approximation, e.g. replacing discrete variable domains by a continuous superset. Such approximations weaken the logical relations, e.g. for discrete variables corresponding to Boolean variables. Branching in B&B reintroduces logical relations by dividing the search space. This thesis studies designing B&B branching strategies, i.e. how to divide the search space, for optimisation problems that contain both a logical and a continuous structure. We begin our study with a large-scale, industrially-relevant optimisation problem where the objective consists of machine-learnt gradient-boosted trees (GBTs) and convex penalty functions. GBT functions contain if-then queries which introduces a logical structure to this problem. We propose decomposition-based rigorous bounding strategies and an iterative heuristic that can be embedded into a B&B algorithm. We approach branching with two strategies: a pseudocost initialisation and strong branching that target the structure of GBT and convex penalty aspects of the optimisation objective, respectively. Computational tests show that our B&B approach outperforms state-of-the-art solvers in deriving rigorous bounds on optimality. Our second project investigates how satisfiability modulo theories (SMT) derived unsatisfiable cores may be utilised in a B&B context. Unsatisfiable cores are subsets of constraints that explain an infeasible result. We study two-dimensional bin packing (2BP) and develop a B&B algorithm that branches on SMT unsatisfiable cores. We use the unsatisfiable cores to derive cuts that break 2BP symmetries. Computational results show that our B&B algorithm solves 20% more instances when compared with commercial solvers on the tested instances. Finally, we study convex generalized disjunctive programming (GDP), a framework that supports logical variables and operators. Convex GDP includes disjunctions of mathematical constraints, which motivate branching by partitioning the disjunctions. We investigate separation by branching, i.e. eliminating solutions that prevent rigorous bound improvement, and propose a greedy algorithm for building the branches. We propose three scoring methods for selecting the next branching disjunction. We also analyse how to leverage infeasibility to expedite the B&B search. Computational results show that our scoring methods can reduce the number of explored B&B nodes by an order of magnitude when compared with scoring methods proposed in literature. Our infeasibility analysis further reduces the number of explored nodes.Open Acces