Inference for dynamics of continuous variables: the Extended Plefka Expansion with hidden nodes

We consider the problem of a subnetwork of observed nodes embedded into a larger bulk of unknown (i.e. hidden) nodes, where the aim is to infer these hidden states given information about the subnetwork dynamics. The biochemical networks underlying many cellular and metabolic processes are important realizations of such a scenario as typically one is interested in reconstructing the time evolution of unobserved chemical concentrations starting from the experimentally more accessible ones. We present an application to this problem of a novel dynamical mean field approximation, the Extended Plefka Expansion, which is based on a path integral description of the stochastic dynamics. As a paradigmatic model we study the stochastic linear dynamics of continuous degrees of freedom interacting via random Gaussian couplings. The resulting joint distribution is known to be Gaussian and this allows us to fully characterize the posterior statistics of the hidden nodes. In particular the equal-time hidden-to-hidden variance -- conditioned on observations -- gives the expected error at each node when the hidden time courses are predicted based on the observations. We assess the accuracy of the Extended Plefka Expansion in predicting these single node variances as well as error correlations over time, focussing on the role of the system size and the number of observed nodes.Comment: 30 pages, 6 figures, 1 Appendi

Extended Plefka Expansion for Stochastic Dynamics

We propose an extension of the Plefka expansion, which is well known for the dynamics of discrete spins, to stochastic differential equations with continuous degrees of freedom and exhibiting generic nonlinearities. The scenario is sufficiently general to allow application to e.g. biochemical networks involved in metabolism and regulation. The main feature of our approach is to constrain in the Plefka expansion not just first moments akin to magnetizations, but also second moments, specifically two-time correlations and responses for each degree of freedom. The end result is an effective equation of motion for each single degree of freedom, where couplings to other variables appear as a self-coupling to the past (i.e. memory term) and a coloured noise. This constitutes a new mean field approximation that should become exact in the thermodynamic limit of a large network, for suitably long-ranged couplings. For the analytically tractable case of linear dynamics we establish this exactness explicitly by appeal to spectral methods of Random Matrix Theory, for Gaussian couplings with arbitrary degree of symmetry

Il sistema immunitario attraverso la lente dell'inferenza statistica

Il sistema immunitario è capace di mettere in campo risposte estremamente specifiche che, a livello molecolare, si fondano sul riconoscimento degli agenti patogeni esterni. A seguito del recente boom nelle tecniche di sequenziamento, è divenuto possibile repertoriare nel dettaglio gli insiemi di proteine coinvolte in tale riconoscimento, producendo così risorse senza precedenti per caratterizzarne quantitativamente le proprietà ed il funzionamento. L'obiettivo di questo articolo è tracciare una panoramica di alcuni approcci di modellizzazione del sistema immunitario che sono basati sui dati di sequenziamento e che uniscono, al potere esplorativo e predittivo dell'apprendimento statistico, l'interpretabilità dei modelli di meccanica statistica. Se da un lato il fine primario di questi approcci è stabilire un quadro di comprensione teorica dei meccanismi di risposta immunitaria a livello microscopico, dall'altro le loro predizioni dimostrano importanti risvolti applicativi nello sviluppo dei vaccini e dell'immunoterapia

Direct Coupling Analysis of Epistasis in Allosteric Materials

In allosteric proteins, the binding of a ligand modifies function at a distant active site. Such allosteric pathways can be used as target for drug design, generating considerable interest in inferring them from sequence alignment data. Currently, different methods lead to conflicting results, in particular on the existence of long-range evolutionary couplings between distant amino-acids mediating allostery. Here we propose a resolution of this conundrum, by studying epistasis and its inference in models where an allosteric material is evolved in silico to perform a mechanical task. We find in our model the four types of epistasis (Synergistic, Sign, Antagonistic, Saturation), which can be both short or long-range and have a simple mechanical interpretation. We perform a Direct Coupling Analysis (DCA) and find that DCA predicts well the cost of point mutations but is a rather poor generative model. Strikingly, it can predict short-range epistasis but fails to capture long-range epistasis, in consistence with empirical findings. We propose that such failure is generic when function requires subparts to work in concert. We illustrate this idea with a simple model, which suggests that other methods may be better suited to capture long-range effects.Comment: 22 pages, 9 figure

Giovanni Boccaccio. Italienisch-deutscher Kulturtransfer von der Frühen Neuzeit bis zur Gegenwart

Italien und Deutschland – kaum zwei andere Kulturen in Europa sind so stark miteinander verbunden wie diese beiden, sei es geschichtlich oder kulturell. Am wirkmächtigsten war sicherlich die Übernahme des Gedankenguts der italienischen Renaissance, in deren Folge Wissen aus gesellschaftlichen, wissenschaftlichen und kulturellen Bereichen den Weg nach Deutschland fand, darunter auch die Kenntnis von Giovanni Boccaccios Werken, die sich auf deutschsprachige Kontexte auswirkten. Der vorliegende Tagungsband versammelt die Beiträge zur gleichnamigen Tagung „Giovanni Boccaccio. Italienisch-deutscher Kulturtransfer von der Frühen Neuzeit bis zur Gegenwart“ (Bamberg, 21. bis 23. November 2013), die sich mit vielfältigen Aspekten der Boccaccio-Rezeption auseinandersetzen

Goodbye Hartmann trial: a prospective, international, multicenter, observational study on the current use of a surgical procedure developed a century ago

Background: Literature suggests colonic resection and primary anastomosis (RPA) instead of Hartmann's procedure (HP) for the treatment of left-sided colonic emergencies. We aim to evaluate the surgical options globally used to treat patients with acute left-sided colonic emergencies and the factors that leading to the choice of treatment, comparing HP and RPA. Methods: This is a prospective, international, multicenter, observational study registered on ClinicalTrials.gov. A total 1215 patients with left-sided colonic emergencies who required surgery were included from 204 centers during the period of March 1, 2020, to May 31, 2020. with a 1-year follow-up. Results: 564 patients (43.1%) were females. The mean age was 65.9 ± 15.6 years. HP was performed in 697 (57.3%) patients and RPA in 384 (31.6%) cases. Complicated acute diverticulitis was the most common cause of left-sided colonic emergencies (40.2%), followed by colorectal malignancy (36.6%). Severe complications (Clavien-Dindo ≥ 3b) were higher in the HP group (P < 0.001). 30-day mortality was higher in HP patients (13.7%), especially in case of bowel perforation and diffused peritonitis. 1-year follow-up showed no differences on ostomy reversal rate between HP and RPA. (P = 0.127). A backward likelihood logistic regression model showed that RPA was preferred in younger patients, having low ASA score (≤ 3), in case of large bowel obstruction, absence of colonic ischemia, longer time from admission to surgery, operating early at the day working hours, by a surgeon who performed more than 50 colorectal resections. Conclusions: After 100 years since the first Hartmann's procedure, HP remains the most common treatment for left-sided colorectal emergencies. Treatment's choice depends on patient characteristics, the time of surgery and the experience of the surgeon. RPA should be considered as the gold standard for surgery, with HP being an exception

Analisi comparativa di tecniche di monitoraggio per la rilevazione di perdite in condotte idriche

In molti sistemi di distribuzione idrici una percentuale significativa di acqua viene persa passando dagli impianti di trattamento alle utenze, a causa di danneggiamenti nei diversi componenti delle reti. Le perdite idriche sono un problema costoso, non solo in termini di spreco di una preziosa risorsa naturale, ma anche in termini economici. L’obiettivo principale di questo lavoro è stato quello di identificare possibili sviluppi per le attrezzature e metodi già esistenti al fine di rilevare in modo automatico perdite idriche in condotte in plastica. A questo proposito è stata studiata l’efficacia di metodi basati sull’analisi di vibrazioni e suoni. In particolare ci si è concentrati sull’uso di accelerometri e idrofoni e, successivamente, sull’uso di sensori di emissioni acustiche. Dopo una prima fase di ricerca approfondita sulla dinamica dei fenomeni vibro-acustici che si verificano nelle condotte, sulla teoria delle emissioni acustiche, sulla caratterizzazione di segnali di perdita in condotte in plastica e sulle principali attrezzature usate attualmente per l’individuazione delle perdite, si è passati alla fase sperimentale. La fase sperimentale può essere distinta in due parti. La prima ha avuto come obiettivo il confronto tra segnali acquisiti da accelerometro e idrofono relativamente all’efficacia nell’individuazione di perdite idriche mediante apposito algoritmo ed ha coinvolto numerosi test sul campo, eseguiti sotto condizioni controllate in un impianto di rilevamento perdite sperimentale, appositamente costruito, adiacente alla sede della Divisione Reti R & S di Hera a Forlì. La seconda fase, invece, ha avuto come obiettivo la determinazione dell’efficacia del metodo delle emissioni acustiche per l’individuazione di perdite idriche ed ha visto l’esecuzione di altrettanti test, eseguiti sotto condizioni controllate, in un impianto sperimentale più semplice del precedente

Il sistema immunitario attraverso la lente dell'inferenza statistica

Il sistema immunitario è capace di mettere in campo risposte estremamente specifiche che, a livello molecolare, si fondano sul riconoscimento degli agenti patogeni esterni. A seguito del recente boom nelle tecniche di sequenziamento, è divenuto possibile repertoriare nel dettaglio gli insiemi di proteine coinvolte in tale riconoscimento, producendo così risorse senza precedenti per caratterizzarne quantitativamente le proprietà ed il funzionamento. L'obiettivo di questo articolo è tracciare una panoramica di alcuni approcci di modellizzazione del sistema immunitario che sono basati sui dati di sequenziamento e che uniscono, al potere esplorativo e predittivo dell'apprendimento statistico, l'interpretabilità dei modelli di meccanica statistica. Se da un lato il fine primario di questi approcci è stabilire un quadro di comprensione teorica dei meccanismi di risposta immunitaria a livello microscopico, dall'altro le loro predizioni dimostrano importanti risvolti applicativi nello sviluppo dei vaccini e dell'immunoterapia