Participation Rights and Mechanism Design

This paper is concerned with the procedural aspects of collective choice and the impact of the parties' participation rights on the optimal mechanism. We find that the mechanism designer generally benefits from the selective engagement of the agents-the exclusion of some agent-types from the choice process. We show that optimization of mechanisms with voluntary participation involves two mutually dependent instruments: the scope of the agents' engagement, and the functional form of the social choice function. The benefits of selective engagement, as well as two optimization methodologies, are illustrated on principal-agent models. We find that the participation constraint is redundant and generally leads tot suboptimal mechanisms. Contrary to its general interpretation, this restriction does not reflect the voluntary aspect of the agents' participation. Rather, it gives them an additional entitlement: to force their involvement in the collective choice. We formulate a free-exit constraint that is devoid of incentives and fully accounts for the voluntary aspect of participation. It also leads to an equivalent representation of incentive-compatibility that explicates incentives and specifies the feasibility of a mechanism. Key words: Participation rights, voluntary participation, economics of information, incentives, incentive compatibility, principal-agent model.

Sample Path Analysis of Integrate-and-Fire Neurons

Computational neuroscience is concerned with answering two intertwined questions that are based on the assumption that spatio-temporal patterns of spikes form the universal language of the nervous system. First, what function does a specific neural circuitry perform in the elaboration of a behavior? Second, how do neural circuits process behaviorally-relevant information? Non-linear system analysis has proven instrumental in understanding the coding strategies of early neural processing in various sensory modalities. Yet, at higher levels of integration, it fails to help in deciphering the response of assemblies of neurons to complex naturalistic stimuli. If neural activity can be assumed to be primarily driven by the stimulus at early stages of processing, the intrinsic activity of neural circuits interacts with their high-dimensional input to transform it in a stochastic non-linear fashion at the cortical level. As a consequence, any attempt to fully understand the brain through a system analysis approach becomes illusory. However, it is increasingly advocated that neural noise plays a constructive role in neural processing, facilitating information transmission. This prompts to gain insight into the neural code by studying the stochasticity of neuronal activity, which is viewed as biologically relevant. Such an endeavor requires the design of guiding theoretical principles to assess the potential benefits of neural noise. In this context, meeting the requirements of biological relevance and computational tractability, while providing a stochastic description of neural activity, prescribes the adoption of the integrate-and-fire model. In this thesis, founding ourselves on the path-wise description of neuronal activity, we propose to further the stochastic analysis of the integrate-and fire model through a combination of numerical and theoretical techniques. To begin, we expand upon the path-wise construction of linear diffusions, which offers a natural setting to describe leaky integrate-and-fire neurons, as inhomogeneous Markov chains. Based on the theoretical analysis of the first-passage problem, we then explore the interplay between the internal neuronal noise and the statistics of injected perturbations at the single unit level, and examine its implications on the neural coding. At the population level, we also develop an exact event-driven implementation of a Markov network of perfect integrate-and-fire neurons with both time delayed instantaneous interactions and arbitrary topology. We hope our approach will provide new paradigms to understand how sensory inputs perturb neural intrinsic activity and accomplish the goal of developing a new technique for identifying relevant patterns of population activity. From a perturbative perspective, our study shows how injecting frozen noise in different flavors can help characterize internal neuronal noise, which is presumably functionally relevant to information processing. From a simulation perspective, our event-driven framework is amenable to scrutinize the stochastic behavior of simple recurrent motifs as well as temporal dynamics of large scale networks under spike-timing-dependent plasticity

Application of Thermoeconomics to Assess and Improve the Efficiency of Bioenergy Production Plants and Land-To-Tank Cycles

La humanidad se encuentra en una doble encrucijada energética y climática. Ambos aspectos están íntimamente relacionados con el consumo de petróleo. Para solucionar el problema diferentes países están implementando políticas de reducción del consumo de combustibles fósiles, entre ellas la producción y consumo de energías renovables. El problema se ve acentuado en el sector del transporte, dependiente de los combustibles fósiles en mayor medida. El transporte depende del petróleo aproximadamente en un 98% en la Unión Europea y es el único sector económico cuyas previsiones estiman un continuo incremento en las emisiones de gas de efecto invernadero. La bioenergía es la fuente de energía renovable más utilizada en la actualidad y su relevancia en el futuro se prevé aún mayor. La bioenergía actualmente constituye más de dos tercios de la energía renovable de la Unión Europea y se espera que en 2020 acapare el 50% del consumo renovable y alrededor del 11% del consumo total de energía de los Estados miembros. Sin embargo, a diferencia de otras fuentes de energía, generar ahorros netos de gases de efecto invernadero con la bioenergía depende del proceso de producción. Procesos ineficientes pueden producir más gases de efecto invernadero que el combustible fósil que pretenden sustituir. La eficiencia en los procesos de producción, tanto a nivel de planta como en el ciclo de vida, necesita ser optimizada para reducir las emisiones al máximo. El biodiesel, sustituto natural del diesel fósil, es uno de los combustibles alternativos para el transporte más importantes, especialmente en Europa. No obstante, procesos ineficientes pueden conllevar el consumo de grandes cantidades de combustibles fósiles y emisiones elevadas de gases de efecto invernadero. Este puede ser el caso, especialmente, del biodiesel producido a partir de cultivos energéticos. Asegurar la sostenibilidad de los biocarburantes es un requisito obligatorio para los Estados miembros de la UE. La Directiva europea de energías renovables centra la sostenibilidad en la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero y en la protección de la biodiversidad y las tierras de alto stock en carbono. Una enmienda a la Directiva propuesta por la Comisión Europea plantea incrementar el nivel obligatorio de reducción de emisiones al 60% comparado con los combustibles fósiles. Si esta enmienda se aprueba, el biodiesel de ciertos cultivos energéticos podría verse excluido en la UE si los procesos de producción no mejoran, tal como refleja la evaluación de impacto realizada por la Comisión Europea. Por otra parte, el marco legislativo actual no tiene en cuenta el consumo de recursos no renovables. La presente tesis doctoral presenta una metodología basada en la termoeconomía para analizar posibles mejoras adicionales a introducir en los procesos de producción, para mantener el sector del biodiesel en Europa. El análisis input-output termoeconómico integra el segundo principio de la termodinámica con el análisis input-output económico, así como el análisis de flujos de materia y de ciclo de vida para proporcionar un procedimiento de evaluación riguroso enfocado en el ahorro energético, la sostenibilidad y la renovabilidad de procesos bioenergéticos. Mediante el uso de exergía como medida cuantitativa y cualitativa, este procedimiento constituye una herramienta útil para analizar en detalle los procesos de producción, identificar ineficiencias y proponer soluciones tales como la integración de procesos, la sustitución de materiales, la mejora de la eficiencia de componentes y la recirculación de flujos. Esta tesis doctoral aplica dicha metodología a una planta de transesterificacion de biodiesel y al ciclo de vida del biodiesel producido a partir de colza, girasol, palma, soja y aceites usados. En la tesis doctoral se definen tres conceptos: el ratio de renovabilidad, que mide la proporción de exergía renovable usada en el proceso con respecto al consumo de exergía total; la tasa de retorno exergético (Exergy return on investment, ExROI) que evalúa la cantidad de exergía contenida en el biodiesel por unidad de recursos no renovables consumidos, y el factor exergoecológico, que mide el ratio entre el coste exergético directo y el coste exergoecológico y permite evaluar la capacidad de mejora de los procesos directos en los ciclos de producción. Además, se presenta una metodología de análisis de sensibilidad para permitir comprender el efecto en los resultados de la introducción de cambios en el proceso. Esta tesis doctoral muestra que el ciclo de vida del biodiesel puede ser mejorado mediante la introducción de cambios en el proceso, de forma que se obtienen valores de ExROI de alrededor del 25 y ratios de renovabilidad de cerca del 98%, es decir, por cada unidad de exergía no renovable consumida en el proceso se obtienen 25 unidades de biodiesel y tan sólo un 2% de los costes exergéticos son de origen no renovable. Con esto, el biodiesel puede ser cinco veces más sostenible que el diésel fósil, desde el punto de vista del consumo de recursos no renovables. La tesis también demuestra que con la aplicación de dichas medidas, el biodiesel puede reducir las emisiones de gases de efecto invernadero más allá del límite del 60% propuesto en la enmienda de la Directiva y que puede incluso reducir las emisiones por encima del 100% comparado con el diésel fósil. Todo ello con beneficios socio-económicos y reducción de cambios directos en el uso de tierras. Aunque la metodología propuesta no sirve para evaluar otros impactos potenciales de la bioenergía, tales como los cambios indirectos en el uso de tierras, la disponibilidad de alimentos para consumo humano y el impacto en el uso de tierras arables, estos aspectos son también analizados, intentando aportar una visión ecuánime en estos temas tan controvertidos

Issues in information integration of omics data: microarray meta-analysis for candidate marker and module detection and genotype calling incorporating family information

Nowadays, more and more high-throughput genomic data sets are publicly available; therefore, performing meta-analysis to combine results from independent studies becomes an essential approach to increase the statistical power, for example, in the detection of differentially expressed genes in microarray studies. In addition to meta-analysis, researchers also incorporate pathway or clinical information from external databases to perform integrative analysis. In this thesis, I will present three projects which encompass three types of integrative analysis. First, we perform a comprehensive comparative study to evaluate 12 microarray meta-analysis methods in simulation studies and real examples by using four quantitative criteria: detection capability, biological association, stability and robustness, and we propose a practical guideline for practitioners to choose the most appropriate meta-analysis method in real applications. Second, we develop a meta-clustering method to construct co-expressed modules from 11 major depressive disorder transcriptome datasets, incorporated with GWAS and pathway information from external databases. Third, we propose a computationally feasible algorithm to call genotypes with higher accuracy by considering family information from next generation sequencing data for two purposes: (1) to propose a new genotype calling algorithm for complex families, and (2) to extend our algorithm to incorporate external reference panels to analyze family-based sequence data with a small sample size. In conclusion, we develop several integrative methods for omics data analysis and the result improves public health significance for biomarker detection in biomedical research and provides insights to help understand the underlying disease mechanisms