Systematic analysis of primary sequence domain segments for the discrimination between class C GPCR subtypes

G-protein-coupled receptors (GPCRs) are a large and diverse super-family of eukaryotic cell membrane proteins that play an important physiological role as transmitters of extracellular signal. In this paper, we investigate Class C, a member of this super-family that has attracted much attention in pharmacology. The limited knowledge about the complete 3D crystal structure of Class C receptors makes necessary the use of their primary amino acid sequences for analytical purposes. Here, we provide a systematic analysis of distinct receptor sequence segments with regard to their ability to differentiate between seven class C GPCR subtypes according to their topological location in the extracellular, transmembrane, or intracellular domains. We build on the results from the previous research that provided preliminary evidence of the potential use of separated domains of complete class C GPCR sequences as the basis for subtype classification. The use of the extracellular N-terminus domain alone was shown to result in a minor decrease in subtype discrimination in comparison with the complete sequence, despite discarding much of the sequence information. In this paper, we describe the use of Support Vector Machine-based classification models to evaluate the subtype-discriminating capacity of the specific topological sequence segments.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Design of a hardware efficient key generation algorithm with a VHDL implementation

The design and implementation of a key-generation algorithm will be discussed. The steps in the procedure consist of choosing a baseline algorithm for comparison, designing a new algorithm, testing and comparing the algorithms using C language programs, and then implementing the new algorithm using VHDL. The final result of testing the algorithm implemented in VHDL will be compared to the original results obtained from the C program implementing the new algorithm. C language programs of the chosen algorithms will be developed to verify their similarity and functionality. The results will be used to decide if the new algorithm selected for implementation is sufficiently robust, and similar in functionality to the baseline algorithm. After the algorithm is selected, it will be implemented in a hardware description language. This will be done for purposes of demonstrating top down design and hardware efficiency. This process will involve the steps of moving the design from an abstract algorithmic view, to a high level (behavioral) hardware description, and then to a low level (structural) description. This process will illustrate the details of moving the design from a theoretical level to a practical implementation level

Effectiveness of Similarity Digest Algorithms for Binary Code Similarity in Memory Forensic Analysis

Hoy en dı́a, cualquier organización que esté conectada a Internet es susceptible de sufrir incidentes de ciberseguridad y por tanto, debe contar con un plan de respuesta a incidentes. Este plan ayuda a prevenir, detectar, priorizar y gestionar los incidentes de ciberseguridad. Uno de los pasos para gestionar estos incidentes es la fase de eliminación, que se encarga de neutralizar la persistencia de los ataques, evaluar el alcance de los mismos e identificar el grado de compromiso. Uno de los puntos clave de esta fase es la identicación mediante triaje de la información que es relevante en el incidente. Esto suele hacerse comparando los elementos disponibles con información conocida, centrándose ası́ en aquellos elementos que tienen relevancia para la investigación (llamados evidencias).Este objetivo puede alcanzarse estudiando dos fuentes de información. Por un lado, mediante el análisis de los datos persistentes, como los datos de los discos duros o los dispositivos USB. Por otro lado, mediante el análisis de los datos volátiles, como los datos de la memoria RAM. A diferencia del análisis de datos persistentes, el análisis de datos volátiles permite determinar el alcance de algunos tipos de ataque que no guardan su código en dispositivos de persistencia o cuando los archivos ejecutables almacenados en el disco están cifrados; cuyo código sólo se muestra cuando está en la memoria y se está ejecutado.Existe una limitación en el uso de hashes criptográficos, comúnmente utilizados en el caso de identificación de evidencias en datos persistentes, para identificar evidencias de memoria. Esta limitación se debe a que las evidencias nunca serán idénticas porque la ejecución modifica el contenido de la memoria constantemente. Además, es imposible adquirir la memoria más de una vez con todos los programas en el mismo punto de ejecución. Por lo tanto, los hashes son un método de identificación inválido para el triaje de memoria. Como solución a este problema, en esta tesis se propone el uso de algoritmos de similitud de digest, que miden la similitud entre dos entradas de manera aproximada.Las principales aportaciones de esta tesis son tres. En primer lugar, se realiza un estudio del dominio del problema en el que se evalúa la gestión de la memoria y la modificación de la misma en ejecución. A continuación, se estudian los algoritmos de similitud de digest, desarrollando una clasificación de sus fases y de los ataques contra estos algoritmos, correlacionando las caracterı́sticas de la primera clasificación con los ataques identificados. Por último, se proponen dos métodos de preprocesamiento del contenido de volcados de memoria para mejorar la identificación de los elementos de interés para el análisis.Como conclusión, en esta tesis se muestra que la modificación de bytes dispersos afecta negativamente a los cálculos de similitud entre evidencias de memoria. Esta modificación se produce principalmente por el gestor de memoria del sistema operativo. Además, se muestra que las técnicas propuestas para preprocesar el contenido de volcados de memoria permiten mejorar el proceso de identificación de evidencias en memoria.<br /

Microarray analysis using pattern discovery

Analysis of gene expression microarray data has traditionally been conducted using hierarchical clustering. However, such analysis has many known disadvantages and pattern discovery (PD) has been proposed as an alternative technique. In this work, three similar but different PD algorithms – Teiresias, Splash and Genes@Work – were benchmarked for time and memory efficiency on a small yeast cell-cycle data set. Teiresias was found to be the fastest, and best over-all program. However, Splash was more memory efficient. This work also investigated the performance of four methods of discretizing microarray data: sign-of-the-derivative, K-means, pre-set value, and Genes@Work stratification. The first three methods were evaluated on their predisposition to group together biologically related genes. On a yeast cell-cycle data set, sign-of-the-derivative method yielded the most biologically significant patterns, followed by the pre-set value and K-means methods. K-means, preset-value, and Genes@Work were also compared on their ability to classify tissue samples from diffuse large b-cell lymphoma (DLBCL) into two subtypes determined by standard techniques. The Genes@Work stratification method produced the best patterns for discriminating between the two subtypes of lymphoma. However, the results from the second-best method, K-means, call into question the accuracy of the classification by the standard technique. Finally, a number of recommendations for improvement of pattern discovery algorithms and discretization techniques are made