DIABLO (diablo, IAP-binding mitochondrial protein)

Review on DIABLO (diablo, IAP-binding mitochondrial protein), with data on DNA, on the protein encoded, and where the gene is implicated

Manejo de ontologías en sistemas multiagentes por medio de un agente de ontologías aplicado a JITIK

El presente trabajo muestra el desarrollo de varios modelos o arquitecturas para el manejo de ontologías en un sistema multiagentes. Dichas arquitecturas tienen como elementos principales a un agente de ontologías y un componente cliente. El agente de ontologías se encarga de cargar la ontología global del sistema y de resolver las preguntas acerca de ella que le envían los demás agentes. Estos últimos cuentan con el componente cliente para codificar sus preguntas, enviarlas al agente de ontologías y decodificar las respuestas obtenidas. Previo a la definición de los modelos, se presenta un estudio de los elementos que intervienen en la solución. Se incluye un resumen de los puntos a considerar y de las tecnologías que pueden utilizarse en cada uno de ellos. En los modelos propuestos se recomienda el uso de un formato de ontología de Semantic Web, DAML+OIL. La alta compatibilidad entre los elementos de este formato y la definición de la ontología de la plataforma de desarrollo de agentes JADE permitió la fusión de ambos formatos por medio del Toolkit Jena. Al final se obtuvo una arquitectura híbrida de administración de la ontología donde el agente cliente posee una parte de la ontología y además puede acceder al resto de ella por medio de preguntas al agente de ontologías. El prototipo desarrollado incluye una implementación del agente de ontologías con la funcionalidad indicada, así como una librería en Java que ofrece los servicios propios del componente cliente. Dicha librería permite almacenar una porción de la ontología en el agente cliente y hacer consultas locales (resueltas por un motor de consultas portátil) o remotas (enviadas a el agente de ontologías). Esto Último se hace utilizando un lenguaje de consulta que permite realizar preguntas complejas acerca de los esquemás e instancias definidos en DAML+OIL

A causal multiagent system approach for automating processes in intelligent organizations

The current competitive environment motivated Knowledge Management (KM) theorists to propose the notion of Organizational Intelligence (OI) for enabling a rapid response of large organizations to changing conditions. KM practitioners consider that OI resides in both processes and members of the organization, and recommend implementing learning mechanisms and empowering participants with knowledge and decision making for improving organization competitiveness. In that sense, have being provided some theoretical definitions and practical approaches (e.g. Electronic Institutions and Autonomic Computing), as well as commercial platforms (e.g. Whitestein Technologies), that implement OI to a certain extent. Some of these approaches have already taken advantage of tools and formalisms developed in Artificial Intelligence (e.g. Knowledge Representation, Data Mining, and Intelligent Agents). In this research, I propose the use of Aristotelian Causality for modeling organizations, as well as its members, as intelligent entities through the Causal Artificial Intelligence Design (CAID) theory, and present the Causal Multi-Agent System (CMAS) framework for automating organizational processes. Bayesian Causal Networks are extended to Semantic Causal Networks (SCN) for providing an explicit representation of the goals, participants, resources and knowledge involved in these processes. The CAID principles and the SCN formalism are used for providing a probabilistic extension of the goal-driven Belief-Desire-Intention agent architecture, called Causal Agent. Lastly, the capabilities of this framework are demonstrated through the specification and automation of an information auditing process

Gene regulation by BCL3 in a cervical cancer cell line

BCL3 is a putative proto-oncogene deregulated in haematopoieitic and solid tumours. It has been suggested that its oncogenic effects could be mediated, at least in part, by inducing proliferation and inhibiting cell death. To provide more insight into the mediators of these effects, we used an unbiased approach to analyse the mRNA expression changes after knocking-down BCL3 using specific shRNAs. One hundred eighty genes were up-regulated and sixty-nine genes were down-regulated after knocking down BCL3. Function analyses showed enrichment in genes associated with cellular growth and proliferation, cell death and gene expression. We found that STAT3, an important oncogene in human cancer, was the central node of one of the most significant networks. We validated STAT3 as a bona fide target of BCL3 by additional interference RNA and in silico analyses of previously reported lymphoma patients