Review and application of Artificial Neural Networks models in reliability analysis of steel structures

This paper presents a survey on the development and use of Artificial Neural Network (ANN) models in structural reliability analysis. The survey identifies the different types of ANNs, the methods of structural reliability assessment that are typically used, the techniques proposed for ANN training set improvement and also some applications of ANN approximations to structural design and optimization problems. ANN models are then used in the reliability analysis of a ship stiffened panel subjected to uniaxial compression loads induced by hull girder vertical bending moment, for which the collapse strength is obtained by means of nonlinear finite element analysis (FEA). The approaches adopted combine the use of adaptive ANN models to approximate directly the limit state function with Monte Carlo simulation (MCS), first order reliability methods (FORM) and MCS with importance sampling (IS), for reliability assessment. A comprehensive comparison of the predictions of the different reliability methods with ANN based LSFs and classical LSF evaluation linked to the FEA is provided

Genome-wide association and Meta-analysis of age at onset in Parkinson Disease

Background and Objectives Considerable heterogeneity exists in the literature concerning genetic determinants of the age at onset (AAO) of Parkinson disease (PD), which could be attributed to a lack of well-powered replication cohorts. The previous largest genome-wide association studies (GWAS) identified SNCA and TMEM175 loci on chromosome (Chr) 4 with a significant influence on the AAO of PD; these have not been independently replicated. This study aims to conduct a meta-analysis of GWAS of PD AAO and validate previously observed findings in worldwide populations. Methods A meta-analysis was performed on PD AAO GWAS of 30 populations of predominantly European ancestry from the Comprehensive Unbiased Risk Factor Assessment for Genetics and Environment in Parkinson's Disease (COURAGE-PD) Consortium. This was followed by combining our study with the largest publicly available European ancestry dataset compiled by the International Parkinson Disease Genomics Consortium (IPDGC). Results The COURAGE-PD Consortium included a cohort of 8,535 patients with PD (91.9%: Europeans and 9.1%: East Asians). The average AAO in the COURAGE-PD dataset was 58.9 years (SD = 11.6), with an underrepresentation of females (40.2%). The heritability estimate for AAO in COURAGE-PD was 0.083 (SE = 0.057). None of the loci reached genome-wide significance (p < 5 × 10−8). Nevertheless, the COURAGE-PD dataset confirmed the role of the previously published TMEM175 variant as a genetic determinant of the AAO of PD with Bonferroni-corrected nominal levels of significance (p < 0.025): (rs34311866: β(SE)COURAGE = 0.477(0.203), pCOURAGE = 0.0185). The subsequent meta-analysis of COURAGE-PD and IPDGC datasets (Ntotal = 25,950) led to the identification of 2 genome-wide significant association signals on Chr 4, including the previously reported SNCA locus (rs983361: β(SE)COURAGE+IPDGC = 0.720(0.122), pCOURAGE+IPDGC = 3.13 × 10−9) and a novel BST1 locus (rs4698412: β(SE)COURAGE+IPDGC = −0.526(0.096), pCOURAGE+IPDGC = 4.41 × 10−8). Discussion Our study further refines the genetic architecture of Chr 4 underlying the AAO of the PD phenotype through the identification of BST1 as a novel AAO PD locus. These findings open a new direction for the development of treatments to delay the onset of PD

Produtividade e bienalidade da produção de cafezais adensados, sob diferentes doses de N e K

O objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito da adubação com N e K sobre a produtividade e a bienalidade de produção de cafeeiros em plantio adensado, em estudo de longa duração. Foram avaliados dois experimentos, na região da Zona da Mata de Minas Gerais, conduzidos em blocos ao acaso, com parcelas subdivididas no tempo. No primeiro experimento, realizado no espaçamento de 1,5x0,7 m (9.523 plantas por hectare), foram avaliados os efeitos de sete doses de N + K2O na proporção 1:1 (0, 200, 400, 600, 800, 1.000 e 1.200 kg ha‑1 por ano), durante oito safras (2001/2002 a 2008/2009). Como o fertilizante utilizado tinha proporção 1:1, para obter a dose utilizada de cada elemento (N ou K2O), deve-se dividir a dose total por dois. O segundo experimento foi conduzido no espaçamento de 2,5x0,6 m (6.666 plantas por hectare), em arranjo fatorial, com cinco doses de N (0, 150, 300, 450 e 600 kg ha‑1 por ano) e cinco doses de K2O (0, 150, 300, 450 e 600 kg ha‑1 por ano), durante seis safras (2005/2006 a 2010/2011). As doses associadas à máxima produtividade de café beneficiado variaram de 424 a 560 kg ha‑1, para N, e de 21 a 338 kg ha‑1, para K2O. A adubação com N reduz os efeitos da bienalidade da produção do cafeeiro, e a adubação com K, em anos de baixa produtividade, favorece a recuperação da produtividade do cafeeiro no ano seguinte

Contribuição da heterogeneidade de linhas de regressão para a recomendação de novas cultivares

O objetivo deste trabalho foi evidenciar a contribuição da análise da heterogeneidade das linhas de regressão para a recomendação de novas cultivares, pela metodologia de Eberhart & Russell. Um experimento com dez genótipos de arroz, avaliados em oito ambientes, foi utilizado para ilustração da metodologia. Utilizou-se o delineamento de blocos ao acaso com três repetições. A soma dos quadrados da interação genótipo x ambiente (GxA) foi decomposta para avaliação da heterogeneidade das linhas de regressão e dos desvios acumulados da linearidade. A heterogeneidade das linhas de regressão foi analisada com o uso do teste t sobre os coeficientes de regressão linear dos genótipos. Os dois componentes ortogonais da interação GxA foram significativos. A análise da heterogeneidade das linhas de regressão permitiu detectar incoerências na adaptabilidade dos genótipos, o que diminui as chances de recomendações equivocadas de cultivares. Os genótipos foram classificados de acordo com a eficiência da metodologia de Eberhart & Russell em explicar a natureza do desempenho genotípico diante das mudanças nos ambientes. A avaliação da heterogeneidade das linhas de regressão contribui para a recomendação mais efetiva de novas cultivares com a metodologia de Eberhart & Russell