Crossing Over…Markov Meets Mendel

Chromosomal crossover is a biological mechanism to combine parental traits. It is perhaps the first mechanism ever taught in any introductory biology class. The formulation of crossover, and resulting recombination, came about 100 years after Mendel\u27s famous experiments. To a great extent, this formulation is consistent with the basic genetic findings of Mendel. More importantly, it provides a mathematical insight for his two laws (and corrects them). From a mathematical perspective, and while it retains similarities, genetic recombination guarantees diversity so that we do not rapidly converge to the same being. It is this diversity that made the study of biology possible. In particular, the problem of genetic mapping and linkage—one of the first efforts towards a computational approach to biology—relies heavily on the mathematical foundation of crossover and recombination. Nevertheless, as students we often overlook the mathematics of these phenomena. Emphasizing the mathematical aspect of Mendel\u27s laws through crossover and recombination will prepare the students to make an early realization that biology, in addition to being experimental, IS a computational science. This can serve as a first step towards a broader curricular transformation in teaching biological sciences. I will show that a simple and modern treatment of Mendel\u27s laws using a Markov chain will make this step possible, and it will only require basic college-level probability and calculus. My personal teaching experience confirms that students WANT to know Markov chains because they hear about them from bioinformaticists all the time. This entire exposition is based on three homework problems that I designed for a course in computational biology. A typical reader is, therefore, an instructional staff member or a student in a computational field (e.g., computer science, mathematics, statistics, computational biology, bioinformatics). However, other students may easily follow by omitting the mathematically more elaborate parts. I kept those as separate sections in the exposition

The structure of scientific theories, explanation, and unification: a causal-structural account

What are scientific theories and how should they be represented? In this article, I propose a causal-structural account, according to which scientific theories are to be represented as sets of interrelated causal and credal nets. In contrast with other accounts of scientific theories (such as Sneedian structuralism, Kitcher's unificationist view, and Darden's theory of theoretical components), this leaves room for causality to play a substantial role. As a result, an interesting account of explanation is provided, which sheds light on explanatory unification within a causalist framework. The theory of classical genetics is used as a case study

A framework for robust control of uncertainty in self-adaptive software connectors

Context and motivations. The desired behavior of a system in ubiquitous environments considers not only its correct functionality, but also the satisfaction of its non-functional properties, i.e., its quality of service. Given the heterogeneity and dynamism characterizing the ubiquitous environments and the need for continuous satisfaction of non-functional properties, self-adaptive solutions appear to be an appropriate approach to achieve interoperability. In this work, self-adaptation is adopted to enable software connectors to adapt the interaction protocols run by the connected components to let them communicate in a timely manner and with the required level of quality. However, this self-adaptation should be dependable, reliable and resilient to be adopted in dynamic, unpredictable environments with different sources of uncertainty. The majority of current approaches for the construction of self-adaptive software ignore the uncertainty underlying non-functional requirement verification and adaptation reasoning. Consequently, these approaches jeopardize system reliability and hinder the adoption of self-adaptive software in areas where dependability is of utmost importance. Objective. The main objective of this research is to properly handle the uncertainties in the non-functional requirement verification and the adaptation reasoning part of the self-adaptive feedback control loop of software connectors. This will enable a robust and runtime efficient adaptation in software connectors and make them reliable for usage in uncertain environments. Method. In the context of this thesis, a framework has been developed with the following functionalities: 1) Robust control of uncertainty in runtime requirement verification. The main activity in runtime verification is fine-tuning of the models that are adopted for runtime reasoning. The proposed stochastic approach is able to update the unknown parameters of the models at runtime even in the presence of incomplete and noisy observations. 2) Robust control of uncertainty in adaptation reasoning. A general methodology based on type-2 fuzzy logic has been introduced for the control of adaptation decision-making that adjusts the configuration of component connectors to the appropriate mode. The methodology enables a systematic development of fuzzy logic controllers that can derive the right mode for connectors even in the presence of measurement inaccuracy and adaptation policy conflicts. Results. The proposed model evolution mechanism is empirically evaluated, showing a significant precision of parameter estimation with an acceptable overhead at runtime. In addition, the fuzzy based controller, generated by the methodology, has been shown to be robust against uncertainties in the input data, efficient in terms of runtime overhead even in large-scale knowledge bases and stable in terms of control theory properties. We also demonstrate the applicability of the developed framework in a real-world domain. Thesis statement. We enable reliable and dependable self-adaptations of component connectors in unreliable environments with imperfect monitoring facilities and conflicting user opinions about adaptation policies by developing a framework which comprises: (a) mechanisms for robust model evolution, (b) a method for adaptation reasoning, and (c) tool support that allows an end-to-end application of the developed techniques in real-world domains

Telephone speech enhancement for the hearing impaired

This thesis report is submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Bachelor of Science in Computer Science and Engineering, 2009.Cataloged from PDF version of thesis report.Includes bibliographical references (page 48).Bony TasnimC. Z. MurshedB. Computer Science and Engineerin

Pattern Recognition

A wealth of advanced pattern recognition algorithms are emerging from the interdiscipline between technologies of effective visual features and the human-brain cognition process. Effective visual features are made possible through the rapid developments in appropriate sensor equipments, novel filter designs, and viable information processing architectures. While the understanding of human-brain cognition process broadens the way in which the computer can perform pattern recognition tasks. The present book is intended to collect representative researches around the globe focusing on low-level vision, filter design, features and image descriptors, data mining and analysis, and biologically inspired algorithms. The 27 chapters coved in this book disclose recent advances and new ideas in promoting the techniques, technology and applications of pattern recognition

Stochastic models for biological evolution

In this work, we deal with the problem of creating a model that describes a population of agents undergoing Darwinian Evolution, which takes into account the basic phenomena of this process. According to the principles of evolutionary biology, Evolution occurs if there is selection and adaptation of phenotypes, mutation of genotypes, presence of physical space. The evolution of a biological population is then described by a system of ordinary stochastic differential equations; the basic model of dynamics represents the trend of a population divided into different types, with relative frequency in a simplex. The law governing this dynamics is called Replicator Dynamics: the growth rate of type k is measured in terms of evolutionary advantage, with its own fitness compared to the average in the population. The replicator dynamics model turns into a stochastic process when we consider random mutations that can transform fractions of individuals into others. The two main forces of Evolution, selection and mutation, act on different layers: the environment acts on the phenotype, selecting the fittest, while the randomness of the mutations affects the genotype. This difference is underlined in the model, where each genotype express a phenotype, and fitness influences emerging traits, not explicitly encoded in genotypes. The presence of a potentially infinite space of available genomes makes sure that variants of individuals with characteristics never seen before can be generated. In conclusion, numerical simulations are provided for some applications of the model, such as a variation of Conway's Game of Lif

Albuquerque Morning Journal, 12-05-1912

https://digitalrepository.unm.edu/abq_mj_news/3591/thumbnail.jp

Genetic progress and inbreeding rate in complex breeding programmes – Applications to sport horses and laying hens

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Optimierung von Zuchtprogrammen. Zum einen wurde eine neue Methode zur Berücksichtigung der mittleren Inzucht in Zuchtplanungsrechnungen entwickelt. Zum anderen werden zwei gänzlich unterschiedliche Zuchtprogramme modelliert und aktuelle Optimierungsansätze validiert. Dabei werden sowohl der naturale als auch der monetäre Zuchtfortschritt und der diskontierte Züchtungsgewinn berücksichtigt. Im Projekt FUGATO+brain wurde die Zuchtplanungssoftware ZPLAN neu programmiert und mit weiteren zuchtplanerischen Werkzeugen versehen. Als Ergebnis des Projektes entstand die Software ZPLAN+. Diese ermöglicht die Modellierung von komplexen Zuchtprogrammen und kann zur Optimierung von Zuchtprogrammen genutzt werden. Die Software ist anwenderfreundlich und umfasst alle Bereiche der Zuchtplanung. Zur Berechnung der mittleren Inzucht wurde eine neue Methode für die Implementierung in der Zuchtplanung entwickelt. Die Methode basiert auf der mittleren Kinship in einer Zuchtpopulation. Die Kinship ist definiert als die Wahr-scheinlichkeit, dass innerhalb einer Gruppe am gleichen Locus zwei zufällig gewählte Allele herkunftsgleich sind. Die Berechnung der Kinship erfolgt auf Grundlage der Genflussmethode. Zur Validierung der Methode wurde eine früher beschriebene Schafpopulation verwandt, die in unterschiedlichen Weisen modifiziert wurde. Insgesamt wurden drei verschiedene Szenarien modelliert, wovon das erste von einem Populationswachstum ausging. Im zweiten Szenario wurde angenommen, dass die Populationsgröße durch einen Flaschenhals verringert wird und sich dann wieder erhöht. Für die dritte Modellierung wurde die Population über einen Zeitraum getrennt und dann wieder zusammengeführt. Es konnte gezeigt werden, dass sich mit der vorgeschlagenen Methode in sämtlichen komplexen Populationsstrukturen die mittlere Inzucht und die effektive Populationsgröße berechnet lässt. In einer Zuchtplanungsrechnung für Reitpferde sollte der gezielte Einsatz von Embryotransfer in einem Pferdezuchtprogramm validiert werden. Hierfür wurde ein Zuchtprogramm in ZPLAN+ modelliert, welches das aktuelle Zuchtprogramm des Hannoveraner Verbandes e.V. näherungsweise abbildet. In verschiedenen Szenarien wurde eine schärfere Selektion auf der Stutenseite modelliert, wobei die besten Stuten des Zuchtprogramms als Spenderstuten für den Embryotransfer eingesetzt wurden. Es wurde davon ausgegangen, dass die zur Selektion zur Verfügung stehenden Stuten sowohl Ergebnisse in der Eintragung, als auch Ergebnisse einer Leistungsprüfung haben. Die Anzahl der zur Selektion verfügbaren Stuten wurde ebenso variiert wie die Anzahl der selektierten Stuten und die Anzahl der geborenen Fohlen je Spenderstute. Deutlich wurde, dass der Embryotransfer die Möglichkeit bietet den Zuchtfortschritt in einem Pferdezuchtprogramm stark zu steigern, wobei dies mit einer Steigerung der Kosten für die Züchter einhergeht. Mit dem vorgeschlagenen Ansatz zur Inzuchtberechnung konnte gezeigt werden, dass die scharfe Selektion und der starke Einsatz der Spenderstuten eine Erhöhung der mittleren Inzucht und daraus folgend eine geringere effektive Populationsgröße nach sich zieht. Im dritten Abschnitt der Arbeit sollten die Auswirkungen der Einbeziehung von genomischen Informationen in ein Legehennenzuchtprogramm gezeigt werden. Dafür wurde in enger Kooperation mit der Lohmann Tierzucht GmbH ein Zuchtprogramm zur Produktion von 500 Mio. Legehennen in ZPLAN+ nachgebildet. Die Produktion der Elterntiere basiert auf einer Kreuzung von vier Nukleuslinien, die konventionelle Selektion stützt sich vor allem auf die Leistungsprüfung von Hennen in den einzelnen Linien. Zur Nutzung der genomischen Informationen wurde von unterschiedlich großen Kalibrierungsstichproben ausgegangen. In einem ersten Schritt wurden die genomischen Informationen der Hähne zusätzlich zu allen konventionellen Selektionskriterien genutzt. Dabei wurde die Anzahl der getesteten Hähne variiert und in einem weiteren Schritt wurde davon ausgegangen, dass die Hennen ebenfalls genotypisiert sind. In einem weiteren Szenario basierte die Selektion nur auf Pedigreedaten und genomischen Informationen. Deutlich wurde, dass in der zweiten Variante das Generationsintervall massiv gesenkt werden konnte. Der Zuchtfortschritt konnte in allen modellierten Varianten erhöht werden, wobei es Unterschiede in den Einzelmerkmalen gab. Die Einführung der genomischen Informationen in die Legehennenzucht ist verbunden mit einem massiven Kostenanstieg. Inwieweit der gesteigerte Zuchtfortschritt den Kostenanstieg rechtfertigt bedarf einer Marktanalyse seitens der Zuchtunternehmen