Proper integration of feature subsets boosts GO subcellular localization predictions

La predicción de múltiples localizaciones subcelulares en proteínas brinda información relavante para el descubrimiento de funciones biológicas. El uso de métodos computacionales basados en el conocimiento puede ser un buen punto de partida para conducir a las costosas validaciones experimentales. En este trabajo, presentamos un framework de clasificación multi-etiqueta para para realizar la predicción en Gene Ontology - Componente Celular enfocada en la mejora de dos aspectos del diseño: i) la caracterización de la secuencia proteica, relacionando el conocimiento biológico con la evidencia experimental; y ii) la evaluación de errores al considerar un modelo de ruido inherente a los frameworks de predicción reales. Nuestra propuesta es validada contra un conjunto de secuencias de proteínas de cuatro organismos modelos D. rerio, A. thaliana, S. cerevisiae and D. melanogaster.Prediction of multiple subcellular localizations in proteins brings relevant information for biologicalfunction discovery. The use of computational methods based on knowledge can be a helpful starting point forguiding the costly experimental validation. In this work, we present a multilabel classifier framework to performGene Ontology - Cellular Component prediction focused on the improvement of two design aspects: i) the proteinsequence characterization, regarding biological knowledge with experimental evidence, and ii) the error evaluation byconsidering a noise model inherent in real prediction frameworks. Our proposal is validated against sets of well-knownprotein sequences of four model organisms D. rerio, A. thaliana, S. cerevisiae and D. melanogasterFil: Spetale, Flavio Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Tapia Elizabeth. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Murillo, Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Krsticevic Flavia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Nicolás; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Ponce Sergio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Nicolás; ArgentinaFil: Angelone, Laura Monica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Bulacio, Pilar Estela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Nicolás; Argentin

Sistema de clasificadores heterogéneos para toma de decisión conjunta basada en agregación de información mediante integrales borrosas

Resumen La investigación en el diseño de sistemas de toma de decisión colectiva busca mejorar las tasas y la robustez de clasificación. Los clasificadores que tienen algún grado de diversidad en su conocimiento pueden presentar diferentes patrones de errores. Esta observación sugiere que un sistema de clasificadores, dependiendo de la inteligencia de su combinación, puede mejorar la precisión de un único clasificador. La eficacia del sistema radica en la capacidad del método de combinación de evitar el traslado de errores individuales en la decisión colectiva. Esta tesis está dedicada al estudio del diseño eficiente de sistemas de clasificación conjunta. El método propuesto considera un conjunto de número variable de clasificadores heterogéneos, generalistas, y no adaptados a una regla de combinación específica. La propuesta de diseño permite una selección de subconjuntos cooperativos haciendo uso de la caracterización del comportamiento individual y colectivo de los clasificadores. Los aspectos del comportamiento considerados en la selección están condicionados en distintos grados al método de combinación a ser usado, pero en ningún caso se utilizará una descripción exhaustiva. Abstract The research on the design of collective decision making systems looks for the classification rates and robustness improvement. The diversity on the classifiers knowledge may provide different error patterns. This observation suggests that multiple classifiers can enhance the accuracy of a single one, depending on the combination cleverness. The key point for the multiclassifier efficacy is the ability of decision combination method to avoid the transference of individual mistakes to the collective result. This thesis is devoted to the study of efficient design of classifier systems, starting from a dynamic set of heterogeneous classifiers, which are generalist and non adapted to a specific combination rule. The proposed designing method allows a systematic selection of cooperative classifiers subsets by utilizing the characterization of individual and collective behavior of classifiers. The considered behavior characterization can be more or less combination rule adaptive, but in no case the exhaustive classifiers description will be considered

An algorithm for computing the generalized interaction index for k-maxitive fuzzy measures

Fuzzy measures are used for modeling interactions between a set of elements. Simplified fuzzy measures, as k -maxitive measures, were proposed in the literature for complexity and semantic considerations. In order to analyze the importance of a coalition in the fuzzy measure, the use of indices is required. This work focuses on the generalized interaction index, gindex . Its computation requires many resources in both time and space. Following the efforts to reduce the complexity of fuzzy measure identification, this work presents two algorithms to compute the gindex for k -maxitive measures. The structure of k -maxitive measures makes possible to compute the gindex considering the coalitions at level k and, for each of them, the number of coalitions sharing the same coefficient (called inheritors). The first algorithm deals with the space complexity and the second one also optimizes the runtime by not generating, but only counting, the number of inheritors. While counting the number of descendants is easy, this is not the case for the number of inheritors due to all the inheritors of previous considered coalitions have to be taken into account. The two proposed algorithms are tested with synthetic k -maxitive measures showing that the second algorithm is around 4 times faster than the first one.Fil: Murillo, Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina. Universidad Nacional de Rosario; ArgentinaFil: Guillaume, Serge. Université Montpellier II; FranciaFil: Sari, Tewfik. Université Montpellier II; FranciaFil: Bulacio, Pilar Estela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina. Universidad Nacional de Rosario; Argentin

Improving ISO 11783 file transfers into mobile farm equipments using on-the-fly data compression

It is considered the bandwidth bottleneck problem arising in ISO 11783 networks of mobile farm equipments when large file transfers are performed. To overcome this problem, a compression protocol called ISOBUSComp allowing the implementation of dynamic (‘‘on the fly’’) data compression services for general ISO11783 file transfers is proposed. As a result, transmitting Electronic Control Units are free to choose any data compression technique they wish and receiving Electronic Control Units need not to be aware of such decisions, but just be able to process a suitable Universal Decompression Virtual Machine. Comprehensive simulation studies show that dynamic data compression services built upon the proposed protocol help to reduce bus utilization of ISO 11783 networks between a 28% and a 63%, thus speeding up the time for large file transfersFil: Iglesias, Natalia Celeste. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Bulacio, Pilar Estela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Tapia Paredes, Elizabeth. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentin

Enabling powerful GUIs in ISOBUS networks by transparent data compression

As the functionality of ISOBUS compliant agriculture machines increases, demands on the underlying bus network capacity increase as well. Therefore, to prevent potential bottleneck performance of critical applications, bus utilization must be carefully optimized. In this paper, a methodology for transparent compression/decompression of Object Pool files arising from the use of powerful GUIs during network initialization time is presented. Comprehensive simulation experiments developed under CANoe.ISO11783 shows that data compression remarkably reduces bus utilization during ISOBUS network initialization time, thus enabling the use of powerful GUIs. Furthermore, simulation results suggest GZIP as the best performing method for transparent ISOBUS data compressionFil: Iglesias, Natalia Celeste. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Bulacio, Pilar Estela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Tapia Paredes, Elizabeth. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentin

Formal modeling of Gene Ontology annotation predictions based on factor graphs

Gene Ontology (GO) is a hierarchical vocabulary for gene product annotation. Its synergy with machine learning classification methods has been widely used for the prediction of protein functions. Current classification methods rely on heuristic solutions to check the consistency with some aspects of the underlying GO structure. In this work we formalize the GO is-a relationship through predicate logic. Moreover, an ontology model based on Forney Factor Graph (FFG) is shown on a general fragment of Cellular Component GO.Fil: Spetale, Flavio Ezequiel. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Murillo, Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; ArgentinaFil: Tapia Paredes, Elizabeth. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Arce, Débora. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Nicolás; ArgentinaFil: Ponce, Sergio Damián. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Nicolás; ArgentinaFil: Bulacio, Pilar Estela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentin