Desarrollo de métodos de simulación aplicados a la optimización de funciones objetivo biológicas

[ES] La Biología de Sistemas es un campo de la investigación en el que confluyen varias disciplinas de conocimiento como la Física, Matemática, Química y Biología, donde las interacciones de los elementos internos de un microorganismo y el medio ambiente influyen en el desarrollo de procesos que se representan mediante un modelo matemático. Este enfoque permite comprender el funcionamiento de los sistemas biológicos y profundizar en el entendimiento de cómo sus interacciones conllevan a la aparición de nuevas propiedades y procesos. En el estudio de los procesos biológicos, se realiza la confirmación o refutación de una teoría que se confronta con resultados experimentales. La Biología de Sistemas utiliza una hipótesis basada en el estudio de los procesos mediante una modelización matemática de los mismos. Uno de los elementos principales de análisis en Biología de Sistemas es la reconstrucción de modelos metabólicos determinante a la hora de poder modificar el funcionamiento de un organismo determinado. Este trabajo se aborda la automatización de esta actividad, así como los fundamentos esenciales de la Herramienta COPABI, como paso fundamental para una buena reconstrucción antes de aplicar diferentes métodos de optimización a un modelo metabólico a escala genómica. Esta investigación se basa en métodos no tradicionales que permiten ofrecer mejoras en los resultados de las simulaciones, con un mejor acercamiento a la realidad en el contexto de la ingeniería metabólica. Presentando PyNetMet, una librería de Python, como herramienta para trabajar con redes y modelos metabólicos. Con el fin de ilustrar las características más importantes y algunos de sus usos, se muestran resultados de la herramienta como el cálculo de la agrupación media de las redes que representan a cada uno de los modelos metabólicos, el número de metabolitos desconectados en cada modelo y la distancia media entre dos metabolitos cualesquiera de la red. Analizar los modelos metabólicos partiendo de la optimización monobjetivo no siempre se acerca todo lo deseado a la realidad, puesto que uno o más objetivos pueden entrar en conflicto porque tienen como denominador común la necesidad de elegir entre diferentes alternativas que han de evaluarse en base a diversos criterios. Para ello, se presentó un algoritmo de optimización multiobjetivo basado en algoritmos evolutivos que consiste en una adaptación del algoritmo sp-MODE implementado en la herramienta bioinformática BioMOE, que considera de manera simultánea la optimización de dos o más objetivos, a menudo en conflicto, dando como soluciones diferentes distribuciones de flujo en la que una no es mejor que la otra. En el área de la comparación de modelos metabólicos se muestra una herramienta bioinformática llamada CompNet, basada en conceptos de teoría de grafos como las Redes de Petri, para poder establecer una comparación entre modelos metabólicos, determinando qué cambios serían necesarios para modificar determinadas funciones en uno de los modelos con respecto al otro, a través de la métrica Distancia de Edición. Mediante las métricas de Baláž y Bunke se muestra el grado de semejanza que existe entre dos modelos mediante un valor cuantitativo que indica las semejanzas y diferencias ellos.[EN] Systems Biology is a field of research in which several disciplines of knowledge converge such as Physics, Mathematics, Chemistry and Biology, where the interactions of the internal elements of a microorganism and the environment influence the development of processes that are represented by a mathematical model. This approach allows us to understand how biological systems work and to deepen our understanding of how their interactions lead to the emergence of new properties and processes. In the study of biological processes, the confirmation or refutation of a theory that is confronted with experimental results is performed. Systems Biology uses a hypothesis based on the study of processes by means of a mathematical modeling of them. One of the main elements of analysis in Systems Biology is the reconstruction of metabolic models, which is decisive when it comes to modifying the functioning of a given organism. This work addresses the automation of this activity, as well as the essential fundamentals of the COPABI Tool, as a fundamental step for a good reconstruction before applying different optimization methods to a metabolic model at genomic scale. This research is based on non-traditional methods that allow us to offer improvements in simulation results, with a better approach to reality in the context of metabolic engineering. Introducing PyNetMet, a Python library, as a tool for working with metabolic networks and models. In order to illustrate the most important characteristics and some of its uses, results of the tool are shown, such as the calculation of the mean grouping of the networks representing each of the metabolic models, the number of metabolites disconnected in each model and the mean distance between any two metabolites in the network. Analyzing metabolic models on the basis of monobjective optimization does not always bring the desired closer to reality, since one or more objectives may come into conflict because their common denominator is the need to choose between different alternatives to be evaluated on the basis of different criteria. To this end, a multi-target optimization algorithm based on evolutionary algorithms was presented, consisting of an adaptation of the sp-MODE algorithm implemented in the bioinformatics tool BioMOE, which simultaneously considers the optimization of two or more objectives, often in conflict, giving as solutions different flow distributions in which one is not better than the other. In the area of the comparison of metabolic models, a bioinformatics tool called Network-Compare is shown, based on concepts of graph theory such as Petri dishes, in order to establish a comparison between metabolic models, determining what changes would be necessary to modify certain functions in one of the models with respect to the other, through the Editing Distance metric. By means of the Baláž and Bunke metrics, the degree of similarity between two models is shown by means of a quantitative value that indicates the similarities and differences between them.[CA] La Biologia de Sistemes és un camp de la recerca en què conflueixen diverses disciplines de coneixement com la Física, Matemàtica, Química i Biologia, on les interaccions dels elements interns d'un microorganisme i el medi ambient influeixen en el desenvolupament de processos que es representen mitjançant un model matemàtic. Aquesta perspectiva permet entendre el funcionament dels sistemes biològics i aprofundir en la comprensió de com les seves interaccions generen noves propietats i processos. En l'estudi dels processos biològics, es realitza la confirmació o refutació d'una teoria que es confronta amb resultats experimentals. La Biologia de Sistemes utilitza una hipòtesi basada en l'estudi dels processos mitjançant una modelització matemàtica dels mateixos. Un dels elements principals d'anàlisi en Biologia de Sistemes és la reconstrucció de models metabòlics determinants a l'hora de poder modificar el funcionament d'un organisme determinat. En aquest treball s'aborda l'automatització d'aquesta activitat, així com els fonaments essencials de l'Eina COPABI, com a pas fonamental per a una bona reconstrucció abans d'aplicar diferents mètodes d'optimització a un model metabòlic a escala genòmica. Aquesta investigació es basa en mètodes no tradicionals que permeten oferir millores en els resultats de les simulacions, amb una millor aproximació a la realitat en el context de l'enginyeria metabòlica. Es presenta PyNetMet, una llibreria de Python, com a eina per treballar amb xarxes i models metabòlics. Per tal d'il¿lustrar les característiques més importants i alguns dels seus usos, es mostren resultats de l'eina com el càlcul de l'agrupació mitjana de les xarxes que representen a cada un dels models metabòlics, el nombre de metabòlits desconnectats en cada model i la distància mitjana entre dos metabòlits qualssevol de la xarxa. Analitzar els models metabòlics partint de l'optimització mono-objectiu no sempre s'acosta tot el desitjat a la realitat, ja que un o més objectius poden entrar en conflicte perquè tenen com a denominador comú la necessitat de triar entre diferents alternatives que han d'avaluar-se sobre la base de diversos criteris. Per a això, es va presentar un algoritme d'optimització multi-objectiu basat en algoritmes evolutius que consisteix en una adaptació de l'algoritme sp-MODE implementat en l'eina bioinformàtica BioMOE, que considera de manera simultània l'optimització de dos o més objectius, sovint en conflicte, donant com solucions diferents distribucions de flux en la qual una no és millor que l'altra. En l'àrea de la comparació de models metabòlics es mostra una eina bioinformàtica anomenada CompNet, basada en conceptes de teoria de grafs com les Xarxes de Petri, per poder establir una comparació entre models metabòlics, determinant quins canvis serien necessaris per a modificar determinades funcions en un dels models respecte a l'altre, a través de la mètrica Distància d'Edició. Mitjançant les mètriques de Balaz i Bunke es mostra el grau de semblança que hi ha entre dos models a través d'un valor quantitatiu que indica les semblances i diferències entre ells.Jaime Infante, RA. (2020). Desarrollo de métodos de simulación aplicados a la optimización de funciones objetivo biológicas [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/147112TESI

A review of software change impact analysis

Change impact analysis is required for constantly evolving systems to support the comprehension, implementation, and evaluation of changes. A lot of research effort has been spent on this subject over the last twenty years, and many approaches were published likewise. However, there has not been an extensive attempt made to summarize and review published approaches as a base for further research in the area. Therefore, we present the results of a comprehensive investigation of software change impact analysis, which is based on a literature review and a taxonomy for impact analysis. The contribution of this review is threefold. First, approaches proposed for impact analysis are explained regarding their motivation and methodology. They are further classified according to the criteria of the taxonomy to enable the comparison and evaluation of approaches proposed in literature. We perform an evaluation of our taxonomy regarding the coverage of its classification criteria in studied literature, which is the second contribution. Last, we address and discuss yet unsolved problems, research areas, and challenges of impact analysis, which were discovered by our review to illustrate possible directions for further research

Improving Inter-service bandwidth fairness in Wireless Mesh Networks

Includes bibliographical references.We are currently experiencing many technological advances and as a result, a lot of applications and services are developed for use in homes, offices and out in the field. In order to attract users and customers, most applications and / or services are loaded with graphics, pictures and movie clips. This unfortunately means most of these next generation services put a lot of strain on networking resources, namely bandwidth. Efficient management of bandwidth in next generation wireless network is therefore important for ensuring fairness in bandwidth allocation amongst multiple services with diverse quality of service needs. A number of algorithms have been proposed for fairness in bandwidth allocation in wireless networks, and some researchers have used game theory to model the different aspects of fairness. However, most of the existing algorithms only ensure fairness for individual requests and disregard fairness among the classes of services while some other algorithms ensure fairness for the classes of services and disregard fairness among individual requests

Evolutionary framework for DNA Microarry Cluster Analysis

En esta investigación se propone un framework evolutivo donde se fusionan un método de clustering jerárquico basado en un modelo evolutivo, un conjunto de medidas de validación de agrupamientos (clusters) de datos y una herramienta de visualización de clusterings. El objetivo es crear un marco apropiado para la extracción de conocimiento a partir de datos provenientes de DNA-microarrays. Por una parte, el modelo evolutivo de clustering de nuestro framework es una alternativa novedosa que intenta resolver algunos de los problemas presentes en los métodos de clustering existentes. Por otra parte, nuestra alternativa de visualización de clusterings, materializada en una herramienta, incorpora nuevas propiedades y nuevos componentes de visualización, lo cual permite validar y analizar los resultados de la tarea de clustering. De este modo, la integración del modelo evolutivo de clustering con el modelo visual de clustering, convierta a nuestro framework evolutivo en una aplicación novedosa de minería de datos frente a los métodos convencionales

A computational intelligence analysis of G proteincoupled receptor sequinces for pharmacoproteomic applications

Arguably, drug research has contributed more to the progress of medicine during the past decades than any other scientific factor. One of the main areas of drug research is related to the analysis of proteins. The world of pharmacology is becoming increasingly dependent on the advances in the fields of genomics and proteomics. This dependency brings about the challenge of finding robust methods to analyze the complex data they generate. Such challenge invites us to go one step further than traditional statistics and resort to approaches under the conceptual umbrella of artificial intelligence, including machine learning (ML), statistical pattern recognition and soft computing methods. Sound statistical principles are essential to trust the evidence base built through the use of such approaches. Statistical ML methods are thus at the core of the current thesis. More than 50% of drugs currently available target only four key protein families, from which almost a 30% correspond to the G Protein-Coupled Receptors (GPCR) superfamily. This superfamily regulates the function of most cells in living organisms and is at the centre of the investigations reported in the current thesis. No much is known about the 3D structure of these proteins. Fortunately, plenty of information regarding their amino acid sequences is readily available. The automatic grouping and classification of GPCRs into families and these into subtypes based on sequence analysis may significantly contribute to ascertain the pharmaceutically relevant properties of this protein superfamily. There is no biologically-relevant manner of representing the symbolic sequences describing proteins using real-valued vectors. This does not preclude the possibility of analyzing them using principled methods. These may come, amongst others, from the field of statisticalML. Particularly, kernel methods can be used to this purpose. Moreover, the visualization of high-dimensional protein sequence data can be a key exploratory tool for finding meaningful information that might be obscured by their intrinsic complexity. That is why the objective of the research described in this thesis is twofold: first, the design of adequate visualization-oriented artificial intelligence-based methods for the analysis of GPCR sequential data, and second, the application of the developed methods in relevant pharmacoproteomic problems such as GPCR subtyping and protein alignment-free analysis.Se podría decir que la investigación farmacológica ha desempeñado un papel predominante en el avance de la medicina a lo largo de las últimas décadas. Una de las áreas principales de investigación farmacológica es la relacionada con el estudio de proteínas. La farmacología depende cada vez más de los avances en genómica y proteómica, lo que conlleva el reto de diseñar métodos robustos para el análisis de los datos complejos que generan. Tal reto nos incita a ir más allá de la estadística tradicional para recurrir a enfoques dentro del campo de la inteligencia artificial, incluyendo el aprendizaje automático y el reconocimiento de patrones estadístico, entre otros. El uso de principios sólidos de teoría estadística es esencial para confiar en la base de evidencia obtenida mediante estos enfoques. Los métodos de aprendizaje automático estadístico son uno de los fundamentos de esta tesis. Más del 50% de los fármacos en uso hoy en día tienen como ¿diana¿ apenas cuatro familias clave de proteínas, de las que un 30% corresponden a la super-familia de los G-Protein Coupled Receptors (GPCR). Los GPCR regulan la funcionalidad de la mayoría de las células y son el objetivo central de la tesis. Se desconoce la estructura 3D de la mayoría de estas proteínas, pero, en cambio, hay mucha información disponible de sus secuencias de amino ácidos. El agrupamiento y clasificación automáticos de los GPCR en familias, y de éstas a su vez en subtipos, en base a sus secuencias, pueden contribuir de forma significativa a dilucidar aquellas de sus propiedades de interés farmacológico. No hay forma biológicamente relevante de representar las secuencias simbólicas de las proteínas mediante vectores reales. Esto no impide que se puedan analizar con métodos adecuados. Entre estos se cuentan las técnicas provenientes del aprendizaje automático estadístico y, en particular, los métodos kernel. Por otro lado, la visualización de secuencias de proteínas de alta dimensionalidad puede ser una herramienta clave para la exploración y análisis de las mismas. Es por ello que el objetivo central de la investigación descrita en esta tesis se puede desdoblar en dos grandes líneas: primero, el diseño de métodos centrados en la visualización y basados en la inteligencia artificial para el análisis de los datos secuenciales correspondientes a los GPCRs y, segundo, la aplicación de los métodos desarrollados a problemas de farmacoproteómica tales como la subtipificación de GPCRs y el análisis de proteinas no-alineadas

Open Source Software Evolution and Its Dynamics

This thesis undertakes an empirical study of software evolution by analyzing open source software (OSS) systems. The main purpose is to aid in understanding OSS evolution. The work centers on collecting large quantities of structural data cost-effectively and analyzing such data to understand software evolution dynamics (the mechanisms and causes of change or growth). We propose a multipurpose systematic approach to extracting program facts (e. g. , function calls). This approach is supported by a suite of C and C++ program extractors, which cover different steps in the program build process and handle both source and binary code. We present several heuristics to link facts extracted from individual files into a combined system model of reasonable accuracy. We extract historical sequences of system models to aid software evolution analysis. We propose that software evolution can be viewed as Punctuated Equilibrium (i. e. , long periods of small changes interrupted occasionally by large avalanche changes). We develop two approaches to study such dynamical behavior. One approach uses the evolution spectrograph to visualize file level changes to the implemented system structure. The other approach relies on automated software clustering techniques to recover system design changes. We discuss lessons learned from using these approaches. We present a new perspective on software evolution dynamics. From this perspective, an evolving software system responds to external events (e. g. , new functional requirements) according to Self-Organized Criticality (SOC). The SOC dynamics is characterized by the following: (1) the probability distribution of change sizes is a power law; and (2) the time series of change exhibits long range correlations with power law behavior. We present empirical evidence that SOC occurs in open source software systems

Women in Artificial intelligence (AI)

This Special Issue, entitled "Women in Artificial Intelligence" includes 17 papers from leading women scientists. The papers cover a broad scope of research areas within Artificial Intelligence, including machine learning, perception, reasoning or planning, among others. The papers have applications to relevant fields, such as human health, finance, or education. It is worth noting that the Issue includes three papers that deal with different aspects of gender bias in Artificial Intelligence. All the papers have a woman as the first author. We can proudly say that these women are from countries worldwide, such as France, Czech Republic, United Kingdom, Australia, Bangladesh, Yemen, Romania, India, Cuba, Bangladesh and Spain. In conclusion, apart from its intrinsic scientific value as a Special Issue, combining interesting research works, this Special Issue intends to increase the invisibility of women in AI, showing where they are, what they do, and how they contribute to developments in Artificial Intelligence from their different places, positions, research branches and application fields. We planned to issue this book on the on Ada Lovelace Day (11/10/2022), a date internationally dedicated to the first computer programmer, a woman who had to fight the gender difficulties of her times, in the XIX century. We also thank the publisher for making this possible, thus allowing for this book to become a part of the international activities dedicated to celebrating the value of women in ICT all over the world. With this book, we want to pay homage to all the women that contributed over the years to the field of AI

A Constraint-based Job-Shop Scheduling Model for Software Development Planning

This paper proposes a constraint-based model for the Job Shop Scheduling Problem to be solved using local search techniques. The model can be used to represent a multiple software process planning problem when the different (activities of) projects compete for limited sta®. The main aspects of the model are: the use of integer variables which represent the relative order of the operations to be scheduled, and two global constraints, all different and increasing, for ensuring feasibility. An interesting property of the model is that cycle detection in the sched- ules is implicit in the satisfaction of the constraints. In order to test the proposed model, a parameterized local search algorithm has been used, with a neighborhood similar to the Nowicki and Smutnicki one, which has been adapted in order to be suitable for the proposed model.Ministerio de Educación y Ciencia DIP2006-15476-C02-0

Computer Graphics. Volume 2 - an Annotated Bibliography to the NASA-MSFC Digital Computer Graphics Program

Annotated bibliography on digital computer graphic