Perinatal regulation of lung liquid absorption in pulmonary adaptation in newborn infants

Respiratory distress is a major contributor to morbidity in newborn infants. Insufficient clearance of lung liquid at birth causes maladaptation (transient tachypnea of the newborn, TTN) primarily in late preterm (delivery at 34 0/7 to 36 6/7 gestational weeks) and term infants. In small preterm infants excess lung liquid further complicates respiratory distress syndrome (RDS) caused by a lack of pulmonary surfactant. Importantly, the risk of respiratory morbidity remains elevated in early term infants (i.e. delivery at 37 0/7- 38 6/7 gestational weeks), especially if delivered by elective cesarean section (CS). Thus, major risk factors for respiratory morbidity include preterm delivery or delivery by elective CS. In both prematurity and CS, the hormonal milieu of the fetus, important in adaptation to air-breathing, differs from that of the term vaginally delivered infants. In particular, glucocorticoids (GCs) play an important role in the maturation of the fetal lung. GCs are often administered antenatally to mothers at risk of preterm delivery as an attempt to reduce respiratory morbidity in their preterm infants. Although relevant to preventive and treatment strategies for respiratory distress in newborn infants, data on airway ion and liquid transport and their hormonal regulation in human infants are limited. Therefore, the aim of this thesis was to acquire new data on lung liquid clearance and its molecular mechanisms in newborn infants. In particular, we studied their hormonal regulation during pulmonary adaptation. We used ultrasound to estimate the amount of lung liquid in term newborn infants, and compared infants delivered vaginally (VD) and by elective CS. The gene expression of the epithelial sodium channel (ENaC), Na-K-ATPase and serum- and glucocorticoid-inducible kinase 1 (SGK1) were determined in airway epithelial cells from nasal epithelium, used as a surrogate for the lower airway epithelium. Gene expression was quantified by measuring mRNA levels of these genes with a real-time reverse-transcription polymerase chain reaction. We determined the concentration of cortisol hormone in umbilical cord blood and saliva with liquid-chromatography tandem-mass spectrometry or enzyme-linked immunosorbent assay. The relationship of ENaC, Na-K-ATPase and SGK1 gene expression with cortisol was studied in cohorts of late preterm and term infants. In preterm infants, we studied the effect on airway ENaC expression of a repeated antenatal dose of the glucocorticoid betamethasone to the mother. The term infants and the majority of the preterm infants in the studies were born at the Women’s Hospital, Helsinki University Hospital. The lung liquid content of the term, healthy infants at three hours postnatally was significantly higher in infants delivered by elective CS than in VD infants. The umbilical cord cortisol concentration was lower in CS than in VD infants, and CS was associated with lower SGK1 expression at 1.5 hours after delivery. At this time point, the airway expression of ENaC, Na-K-ATPase, and SGK1 was lower in infants delivered late preterm and early term than in infants delivered ≥ 39 weeks. In addition, ENaC expression of late preterm and term infants correlated positively with umbilical cord blood and salivary cortisol concentrations. However, a repeat antenatal dose of betamethasone to the mother had no significant effect on ENaC expression in the preterm infants. This thesis work confirms that compared with infants delivered vaginally the amount of lung liquid remains more abundant after CS, and that ultrasound is a useful tool for evaluating lung liquid content in newborns. Low SGK1 expression after CS delivery and lack of labor could contribute to the insufficient activation of transmembrane sodium transport causing defective liquid absorption. In infants delivered < 39 weeks of gestation airway epithelial amounts of ENaC, Na-K-ATPase, and SGK1 mRNAs were all lower than in those delivered ≥ 39 weeks. These physiological data are in line with the epidemiologic evidence of a higher risk for respiratory morbidity in infants delivered before 39 weeks of gestation, especially when delivered by CS. Thus, our data support the practice of postponing elective CS until 39 weeks. Our findings provide valuable information for planning strategies aimed at preventing or treating respiratory distress in preterm and term infants.Hengitysvaikeudet aiheuttavat merkittävää sairastuvuutta vastasyntyneillä lapsilla. Täysaikaisilla ja lievästi ennenaikaisilla (syntymä raskausviikoilla 34 0/7-36 6/7) lapsilla puutteellinen keuhkojen nesteenpoisto voi aiheuttaa ongelmia sopeutumisessa hengittämään ilmaa, eli keuhkoadaptaatiohäiriöön. Pienillä keskosilla riittämätön nesteenpoisto keuhkoista pahentaa puutteellisesta keuhkorakkuloiden pintajännitystä vähentävän surfaktantin määrästä ja toiminnasta johtuvaa hengitysvajausta. Ennenaikaisuus ja syntymä keisarileikkauksella lisäävät hengitysvaikeuksien riskiä. Riski on kuitenkin lievästi suurentunut myös ennen laskettua aikaa raskausviikoilla 37 0/7- 38 6/7 syntyneillä lapsilla. Vastasyntyneen lapsen sopeutuminen hengittämään ilmaa alkaa hormonaalisen säätelyn ansiosta jo sikiöaikana. Ennenaikaisesti tai keisarileikkauksella syntyvien lasten hormonaaliset vasteet poikkeavat kuitenkin täysiaikaisina ja alateitse syntyvien lasten vasteista. Glukokortikoidihormonit ovat erityisen tärkeitä sikiön keuhkojen kypsymisen kannalta. Glukokortikoidivalmistetta voidaankin antaa äidille ennen uhkaavaa ennenaikaista (esimerkiksi ennen raskausviikkoa 35 tapahtuvaa) synnytystä ehkäisemään keskosten hengitysvaikeuksia. Hengitysteiden pintaa verhoavien solujen natrium-, kalium- ja kloridi-ionien kuljetus ja siitä johtuva veden osmoottinen imeytyminen sekä näiden hormonaalinen säätely ovat tärkeitä hengitysvaikeuksien ennaltaehkäisevien tai hoidollisten toimien kannalta. Nämä mekanismit on selvitetty pääosin eläinmalleilla ja solutöillä, mutta vastasyntyneillä lapsilla asia tunnetaan huonosti. Tämän väitöskirjatyön tavoitteena oli arvioida vastasyntyneillä lapsilla keuhkojen nesteenpoistoa, sen imeytymiseen osallistuvien suolakanavien geenien ilmentymää eli lähetti-RNA:n määrää ja näiden säätelyä keuhkoadaptaation aikana. Arvioimme täysiaikaisten lasten keuhkonesteen määrää ultraäänen avulla. Määritimme keuhkojen limakalvon ionien kuljetukseen osallistuvien (epiteliaalinen natriumkanavan eli ENaC ja Na-K-ATPaasin) ja siihen vaikuttavien (serum- and glucocorticoid-inducible kinase 1 eli SGK1) molekyylien geeni-ilmentymät. Mittasimme kortisolihormonin pitoisuudet napaveressä ja syljessä. Keskosilla tutkimme äidille ylimääräisenä annoksena annetun beetametasoni-glukokortikoidin vaikutusta hengitystie-epiteelin ENaC-suolakanavan geeni-ilmentymään. Täysiaikaiset lapset ja valtaosa ennenaikaisista lapsista syntyivät Helsingin yliopistollisen sairaalan Naistenklinikalla. Keisarileikkauksella syntyneillä terveillä täysiaikaisilla lapsilla keuhkojen nestemäärä kolme tuntia syntymän jälkeen oli suurempi kuin alateitse syntyneillä lapsilla. Täysiaikaisilla lapsilla napaveren kortisolipitoisuus ja hengitysteiden SGK1 geenin ilmentymä pian syntymän jälkeen oli matalampi keisarileikkauksen kuin alatiesynnytyksen jälkeen. Tutkimamme hengitysteiden veden imeytymiseen vaikuttavien molekyylien geeni-ilmentymät olivat matalammat lievästi ennenaikaisesti sekä raskausviikoilla 37 0/7- 38 6/7 syntyneillä kuin raskausviikolla 39 ja sen jälkeen syntyneillä lapsilla. Lievästi ennenaikaisilla ja täysiaikaisilla lapsilla ENaC-geenien hengitysteiden limakalvon lähetti-RNA:n määrä oli sitä suurempi mitä korkeampi napaveren tai syljen kortisolipitoisuus oli. Ylimääräisellä annoksella beetametasonia ei kuitenkaan ollut vaikutusta ennenaikaisesti syntyneiden lasten ENaC:in geeni-ilmentymään. Tämä väitöskirja vahvistaa, että vastasyntyneen lapsen keuhkojen nestemäärä on suurempi keisarileikkauksen kuin alatiesynnytyksen jälkeen. Keisarileikkauksella syntyneillä lapsilla esimerkiksi matalaan kortisolipitoisuuteen liittyvä matala SGK1-geenin ilmentymä saattaa vähentää hengitysteiden limakalvon natriumin kuljetusta ja siten huonontaa keuhkonesteen imeytymistä. Lisäksi puutteellinen keuhkonesteen poisto saattaa liittyä siihen, että ennen raskausviikkoa 39 hengitysteiden natriumionien kuljetukseen vaikuttavien molekyylien geeni-ilmentymät olivat matalat. Nämä havainnot ovat yhteneväisiä epidemiologisten tutkimusten kanssa, joiden mukaan hengitysvaikeuksien riski on erityisen suuri, jos lapsi syntyy keisarileikkauksella ennen raskausviikkoa 39. Löydöksemme puoltaa näkemystä, että suunniteltu keisarileikkaus tulisi suorittaa hyvin lähellä täysiaikaisuutta, eli raskausviikolla 39 tai sen jälkeen. Tuloksemme voivat antaa tukea kehitettäville keskosten ja täysiaikaisten lasten hengitysvaikeuksia ennaltaehkäiseville tai hoidollisille strategioille

Lymphatic function is required prenatally for lung inflation at birth

Mammals must inflate their lungs and breathe within minutes of birth to survive. A key regulator of neonatal lung inflation is pulmonary surfactant, a lipoprotein complex which increases lung compliance by reducing alveolar surface tension (Morgan, 1971). Whether other developmental processes also alter lung mechanics in preparation for birth is unknown. We identify prenatal lymphatic function as an unexpected requirement for neonatal lung inflation and respiration. Mice lacking lymphatic vessels, due either to loss of the lymphangiogenic factor CCBE1 or VEGFR3 function, appear cyanotic and die shortly after birth due to failure of lung inflation. Failure of lung inflation is not due to reduced surfactant levels or altered development of the lung but is associated with an elevated wet/dry ratio consistent with edema. Embryonic studies reveal active lymphatic function in the late gestation lung, and significantly reduced total lung compliance in late gestation embryos that lack lymphatics. These findings reveal that lymphatic vascular function plays a previously unrecognized mechanical role in the developing lung that prepares it for inflation at birth. They explain respiratory failure in infants with congenital pulmonary lymphangiectasia, and suggest that inadequate late gestation lymphatic function may also contribute to respiratory failure in premature infants

Product Matching Using Image Similarity

PriceRunner is an online shopping comparison company. To maintain up-todate prices, PriceRunner has to process large amounts of data every day. The processing of the data includes matching unknown products, referred to as offers, to known products. Offer data includes information about the product such as: title, description, price and often one image of the product. PriceRunner has previously implemented a textual-based machine learning (ML) model, but is also looking for new approaches to complement the current product matching system. The objective of this master’s thesis is to investigate the potential of using an image-based ML model for product matching. Our method uses a similarity learning approach where the network learns to recognise the similarity between images. To achieve this, a siamese neural network was trained with the triplet loss function. The network is trained to map similar images closer together and dissimilar images further apart in a vector space. This approach is often used for face recognition, where there is an extensive amount of classes and a limited amount of images per class, and new classes are frequently added. This is also the case for the image data used in this thesis project. A general model was trained on images from the Clothing and Accessories hierarchy, one of the 16 toplevel hierarchies at PriceRunner, consisting of 17 product categories. The results varied between each product category. Some categories proved to be less suitable for image-based classification while others excelled. The model handles new classes relatively well without any, or with briefer, retraining. It was concluded that there is potential in using images to complement the current product matching system at PriceRunner

Prognostisering av kundbortfall inom iGaming-industrin med användning av övervakad maskininlärning

Mr Green is one of the leading online game providers in the European market. Their mission is to o˙er entertainment and a superior user experience to their customers. To be able to better understand each individual customer and the entire customer life cycle the concept of churn rate is essential, which is also an important input value when calculating the return on marketing e˙orts. This thesis analyzes the feasibility to use 24 hours of initial data on player characteristics and behaviour to predict the probability of each customer churning or not. This is done by examining various supervised machine learning models to determine which model best captures the customer behaviour. The evaluated models are logistic regression, random forest and linear discriminant analysis, as well as two ensemble methods using stacking and voting classifiers. The main finding is that the best accuracy is obtained using a voting ensemble method with the three base models logistic regression, random forest and linear discriminant analysis weighted as w = (0.005, 0.80, 0.015). With this model the attained accuracy is 75.94 %.Mr Green är en av de ledande onlinespelsleverantörerna på den europeiska mark-naden. Deras mission är att erbjuda underhållning och en överlägsen användarup-plevelse till sina kunder. För att bättre kunna förstå sina kunder och deras livs-cykel är kundbortfall ett ytterst viktigt koncept. Det är också ett viktigt mått för att kunna utvärdera resultaten av marknadsföring. Denna rapport analyserar möjligheten att, med 24 timmars data över kundbeteende, kunna avgöra vilka kun-der som kommer att lämna siten. Detta görs genom att undersöka olika modeller inom övervakad maskininlärning för att avgöra vilken som bäst fångar kundernas be-teende. Modellerna som undersöks är logistisk regression, random forest och en linjär diskriminantanalys, samt två olika sammansättningsmodeller som använder sig av stacking och voting. Resultatet av denna studie är att en sammansättningsmodell som väger modellerna logistisk regression, random forest och en linjär diskriminan-tanalys ger den högsta förklaringsgraden på 75.94 %

Swedish finance Twitter accounts short term impact on Swedish small cap companies

Over the last five years, the amount of retail investors has increased immensely. Trying to make informed decisions, many of the more active investors look to social media as a source of information. In early 2021, the eyes of the world focused on retail investors as Gamestop, a video game retailing company, experienced an immense price surge over the course of a few weeks on the stock market. This event, among others, lead the SEC (Securities and Exchange Commission) to open up a discussion about the impact of social media on the stock market. It seemed individual social media accounts were able to increase the volatility in a number of different stocks. This study investigates the immediate impact of larger Swedish Twitter accounts on the volatility and price of Swedish small- cap companies. Sentiment analysis and data modeling in the Python programming language were used in order to compare volatility and price changes before and after tweets of different sentiments were made about the companies. Our study was unable to find any correlation between an immediate change in price or an immediate increase in volatility and tweets made, suggesting Swedish finance Twitter accounts have little to no immediate impact on Swedish small- cap companies. Under de senaste fem åren har antalet privata investerare ökat markant. När privata investerare försöker göra välgrundade investeringsbeslut brukar de ofta använda inlägg på sociala medier som ledstjärna. Tidigt på år 2021 vändes blickarna mot privata investerare när priset på spelåterförsäljningsföretaget Gamestops aktier ökat med flera hundratals procent under bara loppet av några få veckor. Denna prisökning fick SEC (Securities and Exchange Commission i USA) att inleda en diskussion om inverkan av sociala medier på aktiehandeln. Mycket påvisade att individuella konton på sociala medier hade förmågan att öka volatilitet av aktiepriser för vissa bolag. Det här forskningsprojektet ämnar att undersöka den omedelbara inverkan av svenska twitterkonton på pris och volatilitet av pris av svenska småföretags aktier. Sentimentanalys och datamodellering gjordes i programmeringsspråket Python för att jämföra volatilitet och prisändringar innan och efter tweets av olika sentiment gjordes om de olika företagen. Studien lyckades inte visa på korrelation mellan en omedelbar ändring i pris eller omedelbar ökning i volatilitet och gjorda tweets, vilket tyder på att twitterkonton har inget eller väldigt lite inflytande på svenska småföretag

Prognostisering av kundbortfall inom iGaming-industrin med användning av övervakad maskininlärning

Mr Green is one of the leading online game providers in the European market. Their mission is to o˙er entertainment and a superior user experience to their customers. To be able to better understand each individual customer and the entire customer life cycle the concept of churn rate is essential, which is also an important input value when calculating the return on marketing e˙orts. This thesis analyzes the feasibility to use 24 hours of initial data on player characteristics and behaviour to predict the probability of each customer churning or not. This is done by examining various supervised machine learning models to determine which model best captures the customer behaviour. The evaluated models are logistic regression, random forest and linear discriminant analysis, as well as two ensemble methods using stacking and voting classifiers. The main finding is that the best accuracy is obtained using a voting ensemble method with the three base models logistic regression, random forest and linear discriminant analysis weighted as w = (0.005, 0.80, 0.015). With this model the attained accuracy is 75.94 %.Mr Green är en av de ledande onlinespelsleverantörerna på den europeiska mark-naden. Deras mission är att erbjuda underhållning och en överlägsen användarup-plevelse till sina kunder. För att bättre kunna förstå sina kunder och deras livs-cykel är kundbortfall ett ytterst viktigt koncept. Det är också ett viktigt mått för att kunna utvärdera resultaten av marknadsföring. Denna rapport analyserar möjligheten att, med 24 timmars data över kundbeteende, kunna avgöra vilka kun-der som kommer att lämna siten. Detta görs genom att undersöka olika modeller inom övervakad maskininlärning för att avgöra vilken som bäst fångar kundernas be-teende. Modellerna som undersöks är logistisk regression, random forest och en linjär diskriminantanalys, samt två olika sammansättningsmodeller som använder sig av stacking och voting. Resultatet av denna studie är att en sammansättningsmodell som väger modellerna logistisk regression, random forest och en linjär diskriminan-tanalys ger den högsta förklaringsgraden på 75.94 %

Faktorer som påverkar flygbiljettspriser

This report investigates which factors have an impact on the price of airline tickets and what their impact is. This is done by performing a multiple linear regression analysis. The logic is to be able to establish when it is the best time to book and to leave, as to attain the lowest price. Regressions were run per destination, where the results for Bangkok and London were specifically presented, out of six destinations examined. Three of these are within Europe and three are at a longer distance. Based on the results, the concept of finding two corresponding general models was also explored and it was found that this was possible, to some extent. The same factors were found to have an impact on all destinations, although their impacts varied some. These factors were the weekday of the outbound and inbound flight, the departure airport, the month of the outbound flight, the number of days between the booking and the outbound flight, and finally, if there was a holiday during the trip.Denna rapport undersöker vilka faktorer som har en påverkan på flygbiljettspriser och vad deras påverkan är. Detta görs genom att utföra en multipel linjär regressionsanalys. Bakgrunden till detta är att kunna fastställa när det är bäst att boka och resa, för att få det lägsta priset. Olika regressioner genomfördes per destination, där resultaten för Bangkok och London specifikt presenterades, av de sex destinationer som undersöktes. Tre av dessa är inom Europa och tre är på ett längre avstånd. Baserat på dessa resultat undersöktes konceptet i att hitta två motsvarande generella modeller, vilket visade sig vara möjligt, till en viss nivå. Det visade sig också att samma faktorer hade en inverkan på priset för alla destinationer, dock varierade deras inverkan något. Dessa faktorer var veckodagen för ut- och hemresa, avgångsflygplatsen, avresemånaden, antalet dagar mellan bokning och utresedatumet, och slutligen, om det var ett lov under resan

Uppsala Parkering

Heavy traffic in cities is an increasing problem that causes congestion. An inadequate infrastructure unable to scale to satisfy the growing amount of traffic is the main cause. Traffic congestion results in ineffective overhead traffic patterns. The overhead time spent in traffic is consuming valuable time from drivers and it also contributes to a heavier impact on the environment. A relevant portion of the traffic in cities, is search traffic: traffic with the sole intent of finding an available parking spot. Reducing the search traffic in cities would effectively hamper congestion. In a collaboration with Uppsala Parkering AB, a project was commenced with the aim of developing a solution that could contribute to reduce the search traffic in Uppsala. This aim was accomplished by the creation of a mobile application. The applications main feature is an interactive map that visualizes parking areas within a confined test area in Uppsala. The application is scalable and can be extended to cover a larger area. With the application, a user can find the closest suitable parking spot depending on custom preferences. The project did not have access to actual traffic data with real-time information of currently parked vehicles in Uppsala. To mimic the real-time data, a simulation was created and used in the application. The simulated data was used to demonstrate the varying availability of free parking spots in the different parking areas. By scaling up the application with additional parking areas and replacing the simulated data with actual traffic data, the application can be used as an aid to find suitable parking spots. Then the search traffic in Uppsala could potentially be decreased.Hög trafikbelastning i storstäder är ett ökande problem som resulterar i ineffektiva trafikmönster. Tid spenderad i köer är överflödig tid som direkt minskar trafikanters dagliga effektivitet. Längre tid i trafiken bidrar dessutom till en högre miljöpåverkan.En relativt stor andel av trafik i storstäder är söktrafik: trafik med mål att hitta en tillgänglig parkeringsplats. Att reducera söktrafiken i städer skulle även effektivt minska den totala trafiken.I samarbete med Uppsala Parkerings AB inleddes ett projekt med mål att utveckla en lösning med syfte att reducera söktrafiken i Uppsala.Detta uppnåddes genom att skapa en mobilapplikation vars huvudfunktionalitet är en interaktiv karta där användarna kan se parkeringsområden inom ett testområde i Uppsala. Applikationen är fullt skalbar och kan utökas för att täcka ett större område. I applikationen kan användare ta reda var närmaste parkeringsplats finns och kan anpassa kartan till att filtrera parkeringsområden efter egna preferenser. Projektet saknade tillgång till trafikdata med realtidsinformation om parkerade fordon i Uppsala. En simulation skapades för att imitera den saknade realtidsdatan. Den simulerade realtidsdatan användes för att demonstrera den varierande tillgängligheten av lediga platser i olika parkeringsområden.Genom att skala upp applikationen med ytterligare parkeringsområden och ersätta den simulerade datan med riktig trafikdata, kan den skapade applikationen användas som ett hjälpmedel för att hitta lämpliga parkeringsplatser. Då kan applikationen användas för att potentiellt minska söktrafiken i Uppsala