Reconocimiento de Estados Afectivos a partir de Señales Biomédicas

Las emociones constituyen una parte fundamental de los individuos, influyendo en sucomunicación diaria, la toma de decisiones y el foco de atención. La incorporación de las emociones en la tecnología ha avanzado en losúltimos años, desde estudios exploratorios en la respuesta a los estímulos, a aplicaciones comerciales en interfaces hombre-máquina. Una de las fuentes paraidentificar estados emocionales es la respuesta fisiológica, registrada medianteseñales biomédicas. El uso de estas señales permitiría el desarrollo de dispositivos poco invasivos, como por ejemplo una pulsera, que puedan registrarseñales continuamente, en diferentes condiciones, y manteniendo la privacidad delos usuarios. Existen numerosos enfoques para el reconocimiento de afectos, condiferentes señales, técnicas de procesamiento de la señal y métodos deaprendizaje automático. Entre ellos, la combinación demúltiples señales se utilizó ampliamente para mejorar las tasas de reconocimiento,pero resulta inviable en la práctica por su invasividad. Los desafíosactuales requieren clasificadores que puedan funcionar en tiempo real, enaplicaciones interactivas, y con mayor comodidad para el usuario. En esta tesis doctoral se aborda el desafío del reconocimiento de estadosafectivos en varios aspectos. Se revisan las propiedades de cada señalfisiológica en términos de su practicidad y potencial. Se propone un método paraadaptar un clasificador a nuevos usuarios, estimando parámetros fisiológicosbasales. Luego se presentan dos métodos originales paramejorar las tasas de reconocimiento. El primero es un método supervisado basadoen mapas auto-organizativos (sSOM). Este método permite representar los espacios de características fisiológicas ymodelos emocionales, para analizar las relaciones en los datos. El otro estabasado en máquinas de aprendizaje extremo (ELM),una novedosa familia de redes neuronales artificiales que tiene gran poder degeneralización y puede entrenarse con pocos datos. Los métodos fueron evaluados y comparados con los del estadodel arte, en corpus realistas y de acceso libre. Los resultados obtenidos muestran avances en relación al estado del arte para el problema. Elmétodo de adaptación permite, a partir de pocos segundos,mejorar las tasas de reconocimiento en tiempo real, aproximando los resultados delreconocimiento que se podría hacer con posterioridad, sobre los registros completos. Utilizando una única señal de actividad cardiovascular, en particularla variabilidad del ritmo cardíaco (HRV), se lograron avances prometedores, con diferencias significativasen relación a los resultados obtenidos por los métodos del estado del arte. LasELM obtuvieron excelentes resultados y con bajo costo computacional, por lo queserían útiles para aplicaciones móviles. El sSOMlogra resultados similares, con la ventaja de proveer a la vez una herramientapara representar y analizar los espacios complejos de la fisiología y lasemociones, en una forma compacta.Fil: Bugnon, Leandro Ariel. Universidad Nacional del Litoral; Argentin

Genome-wide hairpins datasets of animals and plants for novel miRNA prediction

This article makes available several genome-wide datasets, which can be used for training microRNA (miRNA) classifiers. The hairpin sequences available are from the genomes of: Homo sapiens, Arabidopsis thaliana, Anopheles gambiae, Caenorhabditis elegans and Drosophila melanogaster. Each dataset provides the genome data divided into sequences and a set of computed features for predictions. Each sequence has one label: i) ?positive?: meaning that it is a well-known pre-miRNA, according to miRBase v21; or ii) ?unlabeled?: indicating that the sequence has not (yet) a known function and could be a possible candidate to novel pre-miRNA. Due to the fact that selecting an informative feature set is very important for a good pre-miRNA classifier, a representative feature set with large discriminative power has been calculated and it is provided, as well, for each genome. This feature set contains typical information about sequence, topology and structure. Dataset was publically shared in https://sourceforge.net/projects/sourcesinc/files/mirdata/.Fil: Bugnon, Leandro Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Yones, Cristian Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Raad, Jonathan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Stegmayer, Georgina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

High precision in microRNA prediction: a novel genome-wide approach with convolutional deep residual networks

MicroRNAs (miRNAs) are small non-coding RNAs that have a key role in the regulation of gene expression. The importance of miRNAs is widely acknowledged by the community nowadays and computational methods are needed for the precise prediction of novel candidates to miRNA. This task can be done by searching homologous with sequence alignment tools, but results are restricted to sequences that are very similar to the known miRNA precursors (pre-miRNAs). Besides, a very important property of pre-miRNAs, their secondary structure, is not taken into account by these methods. To fill this gap, many machine learning approaches were proposed in the last years. However, the methods are generally tested in very controlled conditions. If these methods were used under real conditions, the false positives increase and the precisions fall quite below those published. This work provides a novel approach for dealing with the computational prediction of pre-miRNAs: a convolutional deep residual neural network (mirDNN). This model was tested with several genomes of animals and plants, the full-genomes, achieving a precision up to 5 times larger than other approaches at the same recall rates. Furthermore, a novel validation methodology was used to ensure that the performance reported in this study can be effectively achieved when using mirDNN in novel species. To provide fast an easy access to mirDNN, a web demo is available at http://sinc.unl.edu.ar/web-demo/mirdnn/. The demo can process FASTA files with multiple sequences to calculate the prediction scores and generates the nucleotide importance plots.Fil: Yones, Cristian Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Raad, Jonathan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Bugnon, Leandro Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Stegmayer, Georgina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Novel SARS-CoV-2 encoded small RNAs in the passage to humans

The Severe Acute Respiratory Syndrome-Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has recently emerged as the responsible for the pandemic outbreak of the coronavirus disease (COVID-19). This virus is closely related to coronaviruses infecting bats and Malayan pangolins, species suspected to be an intermediate host in the passage to humans. Several genomic mutations affecting viral proteins have been identified, contributing to the understanding of the recent animal-to-human transmission. However, the capacity of SARS-CoV-2 to encode functional putative microRNAs (miRNAs) remains largely unexplored. We have used deep learning to discover 12 candidate stem-loop structures hidden in the viral protein-coding genome. Among the precursors, the expression of eight mature miRNAs-like sequences was confirmed in small RNA-seq data from SARS-CoV-2 infected human cells. Predicted miRNAs are likely to target a subset of human genes of which 109 are transcriptionally deregulated upon infection. Remarkably, 28 of those genes potentially targeted by SARS-CoV-2 miRNAs are down-regulated in infected human cells. Interestingly, most of them have been related to respiratory diseases and viral infection, including several afflictions previously associated with SARS-CoV-1 and SARS-CoV-2. The comparison of SARS-CoV-2 pre-miRNA sequences with those from bat and pangolin coronaviruses suggests that single nucleotide mutations could have helped its progenitors jumping inter-species boundaries, allowing the gain of novel mature miRNAs targeting human mRNAs. Our results suggest that the recent acquisition of novel miRNAs-like sequences in the SARS-CoV-2 genome may have contributed to modulate the transcriptional reprogramming of the new host upon infection.Fil: Merino, Gabriela Alejandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina. European Molecular Biology Laboratory. European Bioinformatics Institute; Reino UnidoFil: Raad, Jonathan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Bugnon, Leandro Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Yones, Cristian Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Kamenetzky, Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Investigaciones en Microbiología y Parasitología Médica. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Investigaciones en Microbiología y Parasitología Médica; ArgentinaFil: Claus, Juan Daniel. Universidad Nacional del Litoral; ArgentinaFil: Ariel, Federico Damian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Stegmayer, Georgina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

AntVideoRecord: Autonomous system to capture the locomotor activity of leafcutter ants

The leafcutter ants (LCA) are considered plague in a great part of the American continent, causing great damage in production fields. Knowing the locomotion and foraging rhythm in LCA on a continuous basis would imply a significant advance for ecological studies, fundamentally of animal behavior. However, studying the forage rhythm of LCA in the field involves a significant human effort. This also adds a risk of subjective results due to the operator fatigue. In this work a new development named ‘AntVideoRecord’ is proposed to address this issue. This device is a low-cost autonomous system that records videos of the LCA path in a fixed position. The device can be easily reproduced using the freely accessible source code provided. The evaluation of this novel device was successful because it has exceeded all the basic requirements in the field: record continuously for at least seven days, withstand high and low temperatures, capture acceptable videos during the day and night, and have a simple configuration protocol by mobile devices and laptops. It was possible to confirm the correct operation of the device, being able to record more than 1900 h in the field at different climate conditions and times of the day.Fil: Sabattini, Julian Alberto. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Reta, Juan Manuel. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Bugnon, Leandro Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Cerrudo, Juan Ignacio. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Sabattini, Rafael Alberto. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Peñalva, Albano. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Bollazzi, Martín. Universidad de la República; UruguayFil: Paz, Martin Omar. No especifíca;Fil: Sturniolo, F.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Affective states recognition from biomedical signals

Fil: Bugnon, Leandro Ariel. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; Argentina.Emotion is a fundamental part of our daily life. One of the sources to detect emotions is the physiological responses. These signals have the potential for the development of minimally invasive devices, such as a wristband, that can record signals continuously, and maintaining the privacy of users. The current challenges require classifiers that can work in real time, using lowly invasive sensors. In this thesis, the properties of each physiological signal are reviewed in terms of the potential and invasiveness. A method is proposed to adapt a classifier to new users. Then two original methods are presented to improve recognition rates. The first is a supervised method based on self-organizing maps (sSOM). This method allows to represent the spaces of physiological features and emotional models. The other is based on extreme learning machines (ELM), a novel family of artificial neural networks that use random projections of features. The methods were evaluated and compared with those of the state-of-the-art, in realistic and freely accessible corpus. Results show significant progress in relation to the task state-of-the-art methods. The adaptation method makes possible to improve the online recognition rates by using a few seconds of each session, achieving performance rates closer to offline recognition rates. Using only the the heart rate variability (HRV), significant improvements were obtained in emotion recognition. The ELM achieved excellent results, with a low computational cost and good generalization. The sSOM achieves similar results, while providing a tool to represent and analyze complex spaces of physiology and emotions.Las emociones constituyen una parte fundamental en la vida diaria. Mediante señales biomédicas se puedan identificar emociones continuamente, manteniendo la privacidad de los usuarios. Los desafı́os actuales requieren clasificadores que puedan funcionar en tiempo real y con baja invasividad para el usuario. En esta tesis se analizan las señales fisiológicas en términos de su practicidad y potencial. Se propone un método para adaptar un clasificador a nuevos usuarios. Luego se presentan dos métodos originales para mejorar las tasas de reconocimiento. El primero es un método supervisado basado en mapas auto-organizativos (sSOM). Este método permite representar los espacios de caracterı́sticas fisiológicas y modelos emocionales. El otro está basado en máquinas de aprendizaje extremo (ELM), una novedosa familia de redes neuronales artificiales que tiene gran poder de generalización. Los métodos fueron evaluados y comparados con los del estado del arte, en corpus realistas y de acceso libre. Los resultados obtenidos muestran avances en relación al estado del arte. El método de adaptación permite, a partir de pocos segundos, mejorar las tasas de reconocimiento en tiempo real. Utilizando una única señal de actividad cardiovascular, en particular la variabilidad del ritmo cardı́aco (HRV), se lograron avances prometedores, con diferencias significativas en relación a los resultados obtenidos por los métodos del estado del arte. Las ELM obtuvieron excelentes resultados y con bajo costo computacional. El sSOM logra resultados similares, siendo a la vez una herramienta para representar y analizar los espacios complejos de la fisiologı́a y las emociones, en una forma compacta.Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnica

Genome-wide discovery of pre-miRNAs: comparison of recent approaches based on machine learning (IF 5.610)

Motivation: The genome-wide discovery of microRNAs (miRNAs) involves identifying sequences having the highest chance of being a novel miRNA precursor (pre-miRNA), within all the possible sequences in a complete genome. The known pre-miRNAs are usually just a few in comparison to the millions of candidates that have to be analyzed. This is of particular interest in non-model species and recently sequenced genomes, where the challenge is to find potential pre-miRNAs only from the sequenced genome. The task is unfeasible without the help of computational methods, such as deep learning. However, it is still very difficult to find an accurate predictor, with a low false positive rate in this genome-wide context. Although there are many available tools, these have not been tested in realistic conditions, with sequences from whole genomes and the high class imbalance inherent to such data. Results: In this work, we review six recent methods for tackling this problem with machine learning. We compare the models in five genome-wide datasets: A. thaliana, C. elegans, A. gambiae, D. melanogaster and H. sapiens. The models have been designed for the pre-miRNAs prediction task, where there is a class of interest that is significantly underrepresented (the known pre-miRNAs) with respect to a very large number of unlabeled samples. It was found that for the smaller genomes and smaller imbalances, all methods perform in a similar way. However, for larger datasets such as the H. sapiens genome, it was found that deep learning approaches using raw information from the sequences reached the best scores, achieving low numbers of false positives.Availability: The source code to reproduce these results is in: http://sourceforge.net/projects/sourcesinc/files/gwmirna Additionally, the datasets are freely available in: https://sourceforge.net/projects/sourcesinc/files/mirdataFil: Bugnon, Leandro Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Yones, Cristian Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Stegmayer, Georgina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Deep neural architectures for highly imbalanced data in bioinformatics

In the postgenome era, many problems in bioinfor-matics have arisen due to the generation of large amounts ofimbalanced data. In particular, the computational classificationof precursor microRNA (pre-miRNA) involves a high imbalancein the classes. For this task, a classifier is trained to identify RNAsequences having the highest chance of being miRNA precursors.The big issue is that well-known pre-miRNAs are usually just afew in comparison to the hundreds of thousands of candidatesequences in a genome, which results in highly imbalanceddata. This imbalance has a strong influence on most standardclassifiers and, if not properly addressed, the classifier is not ableto work properly in a real-life scenario. This work provides acomparative assessment of recent deep neural architectures fordealing with the large imbalanced data issue in the classificationof pre-miRNAs. We present and analyze recent architectures ina benchmark framework with genomes of animals and plants,with increasing imbalance ratios up to 1:2000. We also propose anew graphical way for comparing classifiers performance in thecontext of high-class imbalance. The comparative results obtainedshow that, at a very high imbalance, deep belief neural networkscan provide the best performance.Fil: Bugnon, Leandro Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Yones, Cristian Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Stegmayer, Georgina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

MiRe2e: A full end-to-end deep model based on transformers for prediction of pre-miRNAs

Motivation: MicroRNAs (miRNAs) are small RNA sequences with key roles in the regulation of gene expression at post-transcriptional level in different species. Accurate prediction of novel miRNAs is needed due to their importance in many biological processes and their associations with complicated diseases in humans. Many machine learning approaches were proposed in the last decade for this purpose, but requiring handcrafted features extraction to identify possible de novo miRNAs. More recently, the emergence of deep learning (DL) has allowed the automatic feature extraction, learning relevant representations by themselves. However, the state-of-art deep models require complex pre-processing of the input sequences and prediction of their secondary structure to reach an acceptable performance. Results: In this work, we present miRe2e, the first full end-to-end DL model for pre-miRNA prediction. This model is based on Transformers, a neural architecture that uses attention mechanisms to infer global dependencies between inputs and outputs. It is capable of receiving the raw genome-wide data as input, without any pre-processing nor feature engineering. After a training stage with known pre-miRNAs, hairpin and non-harpin sequences, it can identify all the pre-miRNA sequences within a genome. The model has been validated through several experimental setups using the human genome, and it was compared with state-of-the-art algorithms obtaining 10 times better performance.Fil: Raad, Jonathan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Bugnon, Leandro Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Stegmayer, Georgina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Deep Learning for the discovery of new pre-miRNAs: Helping the fight against COVID-19

The Severe Acute Respiratory Syndrome-Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has been recently found responsible for the pandemic outbreak of a novel coronavirus disease (COVID-19). In this work, a novel approach based on deep learning is proposed for identifying precursors of small active RNA molecules named microRNA (miRNA) in the genome of the novel coronavirus. Viral miRNA-like molecules have shown to modulate the host transcriptome during the infection progression, thus their identification is crucial for helping the diagnosis or medical treatment of the disease. The existence of the mature miRNAs derived from computationally predicted miRNA precursors (pre-miRNAs) in the novel coronavirus was validated with small RNA-seq data from SARS-CoV-2-infected human cells. The results demonstrate that computational models can provide accurate and useful predictions of pre-miRNAs in the SARS-CoV-2 genome, underscoring the relevance of machine learning in the response to a global sanitary emergency. Moreover, the interpretability of our model shed light on the molecular mechanisms underlying the viral infection, thus contributing to the fight against the COVID-19 pandemic and the fast development of new treatments. Our study shows how recent advances in machine learning can be used, effectively, in response to public health emergencies. The approach developed in this work could be of great help in future similar emergencies to accelerate the understanding of the singularities of any viral agent and for the development of novel therapies. Data and source code available.Fil: Bugnon, Leandro Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Raad, Jonathan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Merino, Gabriela Alejandra. Universidad Nacional de Entre Ríos. Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática; ArgentinaFil: Yones, Cristian Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Ariel, Federico Damian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Agrobiotecnología del Litoral. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Agrobiotecnología del Litoral; ArgentinaFil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Stegmayer, Georgina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin