456 research outputs found
KinFams: De-Novo Classification of Protein Kinases Using CATH Functional Units
Protein kinases are important targets for treating human disorders, and they are the second most targeted families after G-protein coupled receptors. Several resources provide classification of kinases into evolutionary families (based on sequence homology); however, very few systematically classify functional families (FunFams) comprising evolutionary relatives that share similar functional properties. We have developed the FunFam-MARC (Multidomain ARchitecture-based Clustering) protocol, which uses multi-domain architectures of protein kinases and specificity-determining residues for functional family classification. FunFam-MARC predicts 2210 kinase functional families (KinFams), which have increased functional coherence, in terms of EC annotations, compared to the widely used KinBase classification. Our protocol provides a comprehensive classification for kinase sequences from >10,000 organisms. We associate human KinFams with diseases and drugs and identify 28 druggable human KinFams, i.e., enriched in clinically approved drugs. Since relatives in the same druggable KinFam tend to be structurally conserved, including the drug-binding site, these KinFams may be valuable for shortlisting therapeutic targets. Information on the human KinFams and associated 3D structures from AlphaFold2 are provided via our CATH FTP website and Zenodo. This gives the domain structure representative of each KinFam together with information on any drug compounds available. For 32% of the KinFams, we provide information on highly conserved residue sites that may be associated with specificity.Adeyelu T, Bordin N, Waman VP, Sadlej M, Sillitoe I, Moya-Garcia AA, Orengo CA. KinFams: De-Novo Classification of Protein Kinases Using CATH Functional Units. Biomolecules. 2023; 13(2):277. https://doi.org/10.3390/biom1302027
Ανάλυση προωτεομικών δεδομένων απο φασματομετρία μάζας και ενσωμάτωσή τους με άλλα κλινικά και μοριακά δεδομένα σε κλινικά δείγματα και καρκινικές σειρές
Οι μοριακοί υπότυποι μιας ασθένειας συχνά συσχετίζονται με διαφορές ως προς την επιβίωση ή πρόοδο της νόσου και άλλοτε ως προς την απόκριση σε συγκεκριμένη θεραπεία. Την τελευταία δεκαετία, μελέτες μοριακής ταξινόμησης του ουροθηλιακού καρκίνου εστιάζουν κυρίως στον διηθητικό τύπο της ασθένειας (~20% των ασθένων στην αρχική διάγνωση) ο οποίος χαρακτηρίζεται από υψηλό κίνδυνο για μετάσταση και χαμηλά ποσοστά πενταετούς επιβίωσης. Οι παραπάνω μελέτες επέτρεψαν την ταυτοποιήση πολλαπλών γενομικών και μεταγραφικών υποτύπων οι οποίοι διαφέρουν ριζικά ως προς το μοριακό τους προφίλ, σχηματίζοντας δύο μεγάλες κατηγορίες: τους basal και τους luminal όγκους. Οι πρώτοι φαίνεται να σχετίζονται με πιο επιθετικούς καρκίνους εμπερικλείοντας όμως ένα σημαντικό ποσοστό ασθενών που ανταποκρίνονται στο βασικό χημειοθεραπευτικό σχήμα. Οι δέυτεροι (luminal) αρχικά προσδιορίστηκαν ως λιγότερο επιθετικοί, επόμενες μελέτες όμως αποκάλυψαν την σημαντική μοριακή ετερογένεια που τους χαρακτηρίζει και που αντανακλάται σε κλινικές παραμέτρους. Σήμερα, πιστέυεται ότι ο διηθητικός καρκίνος της ουροδόχου κύστης ταξινομείται σε 6 βασικούς υποτύπους, αλλά τα δεδομένα που υπάρχουν για να υποστηρίξουν την ένταξη των υποτύπων στην κλινική πράξη είναι ατελή και δεν συμφωνούν μεταξύ τους. Από την άλλη, ο μη διηθητικός τύπος της ασθενεις (~80% των περιπτώσεων στην αρχική διάγνωση) χαρακτηρίζεται από υψηλά ποσοστά υποτροπής και προόδου σε ανώτερο στάδιο καθώς και από σημαντικό δημόσιο οικονομικό κόστος εξαιτίας της αυξημένης συχνότητας παρακολούθησης που απαιτεί. Το μοριακό προφίλ του μη-διηθητικού καρκίνου έχει μελετηθεί σημαντικά λιγότερο από αυτό του διηθητικού, και μέχρι σήμερα υπάρχουν δύο μελέτες που επιχειρούν την ταξινόμησή του σε μοριακούς υποτύπους: η πρώτη στη βάση του μεταγραφώματος, η δέυτερη στη βάση της διακύμνασης αριθμού αντιγράφων. Το πρωτεομικό προφίλ όμως, τόσο του διηθητικού όσο και του μη-διηθητικού καρκίνου της ουροδόχου κύστης, μέχρι και σήμερα έχει μελετηθεί υποτυπωδώς. Σκοπός της παρούσας μελέτης είναι η διερεύνηση της ύπαρξης πρωτεομικών υποτύπων του μη διηθητικού ουροθηλιακού καρκίνου, ο μοριακός χαρακτηρισμός τους, η σχέση τους με προηγούμενα συστήματα ταξινόμησης, καθώς και η ταυτοποίηση απορυθμισμένων πρωτεϊνών και μονοπατιών με δυνητική προγνωστική αξία. Για την εξυπηρέτηση του παραπάνω σκοπού, 117 δείγματα καρκινικού ιστού από ασθενείς που πρωτοδιαγνώσθηκαν με ουροθηλιακό καρκίνο (98 μη-διηθητικό, 19 διηθητικό) συλλέχθησαν και το ολικό πρωτέομά τους απομονώθηκε και αρχικά ποσοτικοποιήθηκε με τη μέθοδο Bradford. Κατόπιν διάσπασης με θρυψίνη, τα πεπτίδια διαχωρίστηκαν σε χρωματογραφική στήλη συνδεδεμένη με φασματογράφο μάζας τύπου Orbitrap. Οι φασματικές πληροφορίες για τα πεπτίδια αναλύθηκαν με το πρόγραμμα Proteome Discoverer θέτοντας FDR (False Discovery Rate) <0.01 και αντιστοιχήθηκαν σε πρωτεινικές ταυτότητες. Η πρωτεϊνική ποσοτικοποίηση έγινε με τη χρήση των τριών πιο άφθονων και μοναδικών πεπτιδίων ανά πρωτεΐνη, ενώ κατόπιν επεξεργασίας τα πρωτεομικά δεδομένα υποβλήθηκαν σε μια σειρά από υπολογιστικές αναλύσεις: μη επιτηρούμενη k-means συσταδοποίηση, ανάλυση κύριων συνιστωσών, ανάλυση για στατιστική σημαντικόντητα πρωτεϊνών, πρωτεϊνικών μονοπατιών, βιολογικών λειτουργιών και γονιδιακής έκφρασης καθώς και στην μοντελοιποίηση ενός μοριακού ταξινομητή Radnom Forest. Μέγιστη σταθερότητα συσταδοποίησης επιτεύχηκε για κ = 3 ομάδες, υποδηλώνοντας την ύπαρξη τριών πρωτεομικών υποτύπων στα δεδομένα. Η ομάδα 1 ήταν η μικρότερη σε μέγεθος (17/98), περιείχε κυρίως καρκίνους υψηλού σταδίου, αλλοίωσης και ρίσκου και παρουσίασε ένα μοριακό φαινότυπο ανοσοδιήθησης με υψηλά επιπέδα των μεταγραφικών παραγόντων STAT1, STAT3 και SND1, καθώς και πρωτεϊνων της αντιγονοπαρουσίασης, υποδηλώνοντας ενεργή ανταλλαγή πληροφοριών μεταξύ του ανοσοποιητικού και των καρκινικών κυττάρων. Παράλληλα, χαρακτηρίζονταν απο υψηλότερες ποσότητες πρωτεϊνών που συμμετέχουν στο κυτταρικό κύκλο, και στη μετάδοση στρεσογόνων σημάτων (αντίδραση μη αναδιπλωμένης πρωτεϊνης και επιδιόρθωση βλαβών του DNA). Η όμαδα 2 συγκέντρωσε ασθενείς με ποικίλα κλινικά χαρακτηριστικά που όμως έφεραν κοινώς, αυξημένες ποσότητες εξωκυττάριων πρωτεϊνών (στρώματος), και χαμηλά επιθηλιακά σήματα. Οι ασθενείς στην ομάδα 3 παρουσίασαν έναν πιο διαφοροποιημένο μοριακό φαινότυπο με υψηλότερα επίπεδα (UPKs και KRT20 κάθως και CDH1) που συμβαδίζει με τα κλινικά χαρακτηριστικά τους αφού οι περισσότεροι διαγιγνώσθηκαν με καρκίνους χαμηλού σταδίου και κινδύνου. Η ανάλυση για ενεργοποιημένα πρωτεϊνικά μονοπάτια έδειξε ότι οι ασθενείς της ομάδας 1 έιχαν ενεργή σηματοδότηση για βιοσυνθετικές διεργασίες, για ιντερφερόνη-γ, και αυξημένη δραστηριότητα των μεταγραφικών παραγόντων MYC και E2F, που ελέγχουν θετικά τον κυτταρικό κύκλο. Από την άλλη οι ασθνενείς της ομάδας 3 σχετίστηκαν με ενεργοποίηση μεταβολικών μονοπατιών όπως αυτό της αποτοξίνωσης μεσολαβούμενο από γλουταθειόνη καθώς και της γλυκογονόλυσης – γλυκόλυσης, αλλά και της απόπτωσης. Συγκρίνοντας το πρωτεομικό προφιλ των ασθένων με μη-διηθητικό καρκίνο με ασθενέις που είχαν διηθητικό καρκίνο χρησιμοποιώντας ανάλυση κύριων συνιστωσών, αποκαλύφθηκε κοντινή σχέση της ομάδας 1 με ασθενείς που έφεραν διηθητικό ουροθηλιακό καρκίνο και αντίστροφα, μακρινή σχέση της ομάδας 3 με τους τελευταίους. Η ομάδα 2 εμφάνισε μεγάλη διασπορά επικαλύπτοντας περιοχές των προηγούμενων δύο ομάδων. Για την επικύρωση των πρωτεομικών αποτελεσμάτων, δεδομένα από μεταγραφικές έρευνες (UROMOL και LUND) αναλύθηκαν αναδρομικά. Στην UROMOL έρευνα επίσης ταυτοποιήθηκαν 3 υπότυποι ο ένας εκ των οποίων συγκέντρωσε τους περισσότερους ασθενείς με πρόδοο σε ανώτερο στάδιο (κακής πρόγνωσης υπότυπος). Συγκριτική ανάλυση μεταξύ των τριών πρωτεομικών ομάδων και των τριών υποτύπων της UROMOL έρευνας με το στατιστικό εργαλείο GSEA, έδειξε στατιστικώς σημαντικές φαινοτυπικές ομοιότητες μεταξύ της πρωτεομικής ομάδας 1 και του υποτύπου «κακής» πρόγνωσης της UROMOL καθώς και μεταξύ της πρωτεομικής ομάδας 3 και του υποτύπου «καλής πρόγνωσης». Χρησιμοποιώντας έναν μη επιτηρούμενο μοριακό ταξινομητή Random Forest, οι υψηλού κινδύνου και χαμηλού κινδύνου φαινότυποι των πρωτεομικών ομάδων 1 και 3, επιβεβαιώθηκαν ύστερα από την ταξινόμηση των ασθενών στους υποτύπους «κακής» και «καλής» πρόγνωσης αντίστοιχα, της UROMOL έρευνας. Στατιστικώς σημαντικες πρωτεΐνες που ξεχωρίζουν αυτές τις δυο ακραίες πρωτεομικές ομάδες αλλά και ταυτόχρονα τον διηθητικό από τον μη διηθητικό καρκίνο βρέθηκαν να διαφέρουν σημαντικά και στο επίπεδο του μεταγραφώματος μεταξύ των ομάδων «κακής» και «καλής» πρόγνωσης σε δύο ανεξάρτητες έρευνες (UROMOL και LUND). Τα παραπάνω μόρια συμμετέχουν σε βιολογικές λειτουργίες-κλειδιά για την ανάπτυξη του μη-διηθητικού καρκίνου, όπως στην επαγωγή αποκρίσεων πρωτεϊνικής σταθερότητας, στη σηματοδότηση κυτοκινών και ιντερφερονών, στην αντιγονοπαρουσίαση, στην επεξεργασία πρώιμων mRNAs, σε μετα-μεταφραστικές τροποποιήσεις αλλά και σε μονοπάτια κυτταρικής αύξησης. Συνολικά, η παρούσα μελέτη ταυτοποιεί τρεις πρωτεομικούς υποτύπους του μη διηθητικού καρκίνου και ακολουθώντας μια σύγκριτική ανάλυση με δύο ανεξάρτητες μεταγραφικές έρευνες, παρέχει ομάδες μορίων που μπορεί να οδηγούν τη πρόοδο του καρκίνου και που χρειάζονται επιπλέον επικύρωση στη κλινική πράξη.DNA/RNA-based classification of Bladder Cancer (BC) supports the existence of multiple molecular subtypes, while investigations at the protein level are scarce. The purpose of this study was to investigate if Non-Muscle Invasive Bladder Cancer (NMIBC) can be stratified to biologically meaningful proteomic groups, to establish associations between the proteomics subtypes and previous transcriptomics classification systems and to characterize the continuum of transcriptomics alterations observed in the different stages of the disease. Subsequently, tissue specimens from 117 patients at primary diagnosis (98 with NMIBC and 19 with MIBC), were processed for high resolution LC-MS/MS analysis. Protein quantification was conducted by utilizing the mean abundance of the top three most abundant unique peptides per protein. The proteomics output was subjected to unsupervised consensus clustering, principal component analysis (PCA), and investigation of subtype-specific features, pathways, and genesets, as well as for the construction and validation of a Random Forest based classifier. NMIBC patients were optimally stratified to 3 proteomic subtypes (classes), differing at size, clinico-pathological and molecular backgrounds: Class 1 (mostly high stage/grade/risk samples) was the smallest in size (17/98) and expressed an immune/inflammatory phenotype, along with features involved in cell proliferation, unfolded protein response and DNA damage response, whereas class 2 (mixed stage/grade/risk composition) presented with an infiltrated/mesenchymal profile. Class 3 was rich in luminal/differentiation markers, in line with its pathological composition (mostly low stage/grade/risk samples). PCA revealed a close proximity of class 1 and conversely, remoteness of class 3 to the proteome of MIBC. Samples from class 2 were distributed in a wider fashion at the rotated space. Comparative analysis with GSEA between the three proteomic classes and the three UROMOL subtypes indicated statistically significant associations between the proteomics class 1 and UROMOL subtype 2 (subtype with a bad prognosis) and also between the proteomics class 3 and UROMOL subtype 1 (subtype with the best prognosis). Utilizing a Random Forest based classifier, the predicted high- and low-risk phenotypes for the proteomic class 1 and class 3, were further supported by their classification into the “progressed” and “non-progressed” subtypes of the UROMOL study, respectively. Statistically significant proteins distinguishing these two extreme classes (1 and 3) and also MIBC from NMIBC samples were found to consistently differ at the mRNA levels between NMIBC “Progressors” and “Non-Progressors” groups of the UROMOL and LUND cohorts. Functional assessment of the observed molecular de-regulations suggested severe pathway alterations at unfolded protein response, cytokine and inferferone-γ signaling, antigen presentation, mRNA processing, post translational modifications and in cell growth/division. Collectively, this study identifies three proteomic NMIBC subtypes and following a cross-omics analysis using transcriptomic data from two independent cohorts, shortlists molecular features potentially driving non-invasive carcinogenesis, meriting further validation in clinical trials
Developing Socially-Just Teachers Through A Proposed Alternative Curriculum For Initial Teacher Education
Problems of teacher burnout, low job satisfaction and high rates of teacher attrition are not specific to England but are also global concerns and symptomatic of a profession in crisis. In England, teacher education is a highly regulated sector and, in recent years, has become increasingly complex, fragmented and marketised. Increased government control over what pre-service teachers learn during their initial training phase has resulted in a centralised teacher training curriculum which is both reductionist and situates teachers as technicians. Universities have always played a distinctive role in teacher education, but the marketisation of the sector in recent years has led to a de-professionalisation and re-professionalisation of university teacher educators. The disappearance of universities from teacher training policy discourse and the tightening of government control over what is taught to pre-service teachers reflects a lack of trust in the university teacher education sector.
Given this aggressive policy context, it is not surprising that some higher education institutions in England have withdrawn their teacher education courses. Courses which were once the ‘bread and butter’ of many institutions are now viewed as a reputational risk. Inspection regimes seek to enforce the government prescribed curriculum and there are heavy penalties that are imposed on institutions where the prescribed curriculum is not being delivered in its entirety or where it is not being taught in sufficient depth. The government curriculum is reductionist and produces teachers as technicians who believe in and can implement the prescribed approaches.
This thesis presents 13 published papers. Implications to support the development of an alternative teacher education curriculum are drawn from the findings. The findings of the papers demonstrate that matters of inclusion and social justice need to be given greater emphasis in teacher education to enable pre-service teachers to respond to the professional challenges that they will face in classrooms. Key broad themes drawn from the papers include teacher identity, social justice and inclusion as critical components of a teacher education curriculum. These themes are used to develop a proposed curriculum framework for initial teacher education, which aims to situate teachers as critical thinkers who can challenge government policy, advance equality and prioritise both their own mental health and the mental health of their students. In addition, a framework for a mentor curriculum is also proposed to support the implementation of the teacher education curriculum in schools
Quantum chemistry meets astrobiology: Approximate vibrational spectral data for potential biosignatures
The chemical characterisation of exoplanet atmospheres plays a crucial role in profoundly enriching our comprehension of exoplanets. By deciphering the array of molecular species shaping the chemical composition of a given exoplanet atmosphere, we unlock invaluable insights into its chemical evolution, climate, physical dynamics, and even its potential for harbouring life.
High-resolution molecular spectroscopy provides the fundamental data needed for robustly identifying molecules in exoplanet atmospheric spectra, as recorded from ground- and/or space-based telescopes. However, the availability of high-resolution molecular spectroscopic data is limited, given its intensive and time-consuming generation process, involving costly quantum chemistry calculations and exhaustive experimental measurements. By the time this thesis was submitted, the repository of high-resolution infrared molecular spectroscopic data encompasses around 100 molecular species. This constrain considerably hinders the scope of new molecular detections in exoplanet atmospheres; if there is no spectroscopic data for a given molecule, we simply cannot find it.
To address this challenge, this thesis introduces a pioneering approach that complements the traditional method for generating high-resolution molecular spectroscopic data. By leveraging routine quantum chemistry calculations, specifically harmonic frequency calculations, this research provides a high-throughput method to rapidly generate approximate vibrational spectral data for thousands of potential biosignature molecules.
This thesis is organised into two main themes. Firstly, it focuses on refining harmonic frequency calculations for large-scale spectral data generation. Previous research lacked comprehensive benchmarking, making it difficult for users to choose appropriate levels of theory and basis set pairs (aka model chemistries) for these calculations. This work addresses such limitation by performing an extensive evaluation of over 600 model chemistries using a newly developed vibrational frequency benchmark data set. The findings from this work highlight the B97-1/def2-TZVPD model chemistry for its exceptional balance between accuracy and computational cost. Indeed, a median error of 10 cm-1 is expected in the calculated harmonic frequencies after scaling, along with good transition intensity predictions due to its accurate dipole moment calculations.
With the optimised harmonic frequency calculations in place, the second theme of the thesis focuses on generating approximate spectral data for thousands of astrochemistry-relevant molecules, specifically potential biosignatures. Employing an automated high-throughput approach, this thesis produces approximate vibrational spectra for 2743 molecules, most of which had limited, or completely absent, spectroscopic data available in the literature. While these approximate spectral data are not accurate enough to enable definitive molecular detections in exoplanet atmospheres, and cannot replace the generation of high-resolution spectroscopic data, they have powerful applications in identifying potential molecular candidates responsible for unknown spectral features. This application is firstly explored using the SO2 detection in the atmospheric spectrum of WASP-39b as a proof-of-concept, and then applied to shortlist potential molecular candidates to the 4.25 microns (2352 cm-1) spectral feature in the same spectrum, which by the time this thesis was submitted had not been assigned to any molecular species yet.
Beyond screening potential molecular candidates to unknown spectral features, this large-scale approximate spectral data generation offers broader applications, such as identifying molecules with strong absorption features that may be detectable at low abundances, and serving as a training set for machine learning predictions of vibrational frequencies.
The approximate spectral data generated in this thesis will play a crucial role in supporting our understanding of the chemical composition of exoplanet atmospheres. By highlighting potential candidates to unknown spectral features, this approach seeks to complement the generation of high-resolution molecular spectroscopic data, directing attention towards prioritised molecules warranting meticulous data acquisition. This synergy between approximate and high-resolution spectroscopic data will certainly amplify our potential to unveil the chemical composition of exoplanet atmospheres, providing directions into possible initial identifications of the more unusual molecules to emerge
A South African institution perspective of a framework for enterprise resource planning systems
DATA AVAILABILITY : The data obtained in this study is not available to the public but can be dispatched upon a valid request as it does not contain any information about the participant.BACKGROUND : Public sector organisations encounter many challenges because of their complex legislative requirements, social responsibilities and higher public expectations. In the early 1980s, governments worldwide started experimenting with improving functions and processes through enterprise resource planning (ERP) systems. OBJECTIVE : This study investigated the feasibility of South African government institutions in adopting a guideline that will assist in implementing a sustainable ERP system to improve their information systems strategy. METHOD : This study followed the qualitative dominating mixed research methodology. A survey was distributed to 20 participants with closed-ended questions to collect quantitative data and open-ended questions to collect qualitative data. RESULTS : Thirteen factors that allow ERP systems to be successfully implemented were identified. Some of the factors included effective change management policies, end-user specialised knowledge, organisation culture fit, top management support, ERP training before and post-implementation, visibility of activities throughout the workflow, and willingness to change. Sixteen issues that restrict ERP implementation were also identified. Some of the restricting factors include ERP system complexity, high levels of customisation, inadequate flexibility, budget, maintenance costs, lack of vendor support, implementation delays and cost overruns. The current state of ERP implementation in the investigated organisation is of acceptance with growth being achieved gradually and steadily. CONCLUSION : The proposed framework provides core competencies such as top management support, ERP training before and post-implementation, and effective change management policies among others, that can be used to establish corrective measures before and during the installation of ERP systems. CONTRIBUTION : This study contributed to the body of knowledge by identifying the success and hindering factors of ERP system implementation. The proposed framework outlines guidelines for organisations to successfully adopt and implement ERP systemsThe researcher received funding from the university where they
are a student in the first year of study.http://www.phcfm.org/EconomicsInformatic
Occupant-Centric Simulation-Aided Building Design Theory, Application, and Case Studies
This book promotes occupants as a focal point for the design process
Identifying Crystal Structures Beyond Known Prototypes from X-ray Powder Diffraction Spectra
The large amount of powder diffraction data for which the corresponding
crystal structures have not yet been identified suggests the existence of
numerous undiscovered, physically relevant crystal structure prototypes. In
this paper, we present a scheme to resolve powder diffraction data into crystal
structures with precise atomic coordinates by screening the space of all
possible atomic arrangements, i.e., structural prototypes, including those not
previously observed, using a pre-trained machine learning (ML) model. This
involves: (i) enumerating all possible symmetry-confined ways in which a given
composition can be accommodated in a given space group, (ii) ranking the
element-assigned prototype representations using energies predicted using Wren
ML model [Sci.\ Adv.\ 8, eabn4117 (2022)], (iii) assigning and perturbing atoms
along the degree of freedom allowed by the Wyckoff positions to match the
experimental diffraction data (iv) validating the thermodynamic stability of
the material using density-functional theory (DFT). An advantage of the
presented method is that it does not rely on a database of previously observed
prototypes and, therefore is capable of finding crystal structures with
entirely new symmetric arrangements of atoms. We demonstrate the workflow on
unidentified XRD spectra from the ICDD database and identify a number of stable
structures, where a majority turns out to be derivable from known prototypes,
but at least two are found to not be part of our prior structural data sets.Comment: 18 pages including citations and supplementary materials, 4 figures;
overall text improvement; revision of some results in Page
Improving Formal Explanations in AI
Within the field of explainable AI, a considerable drawback of the current explanation methods is that
they do not take background knowledge into account to improve the quality of explanations. We
study this problem and present a mechanism to include arbitrary background knowledge on the input
domain as constraints into the reasoning process. We show, theoretically and empirically, that the
quality of explanations can be enhanced by 1) using domain constraints to improve the parsimony of
explanations, and 2) producing more focused explanations by specifying a "context" for an
explanation (i.e. a cover and a partial world). Further, we investigate the close connection between
explanations and causality by formalising a few relevant concepts and notions from the social
science literature. We illustrate the usefulness of these formalised notions for making causal
arguments over some canonical examples from the causality literature. Finally, we provide the details
of a quantitative approach to improving explanation quality by using a real-life example from medical
domains
- …