Representation in the (Artificial) Immune System

Much of contemporary research in Artificial Immune Systems (AIS) has partitioned into either algorithmic machine learning and optimisation, or, modelling biologically plausible dynamical systems, with little overlap between. We propose that this dichotomy is somewhat to blame for the lack of significant advancement of the field in either direction and demonstrate how a simplistic interpretation of Perelson’s shape-space formalism may have largely contributed to this dichotomy. In this paper, we motivate and derive an alternative representational abstraction. To do so we consider the validity of shape-space from both the biological and machine learning perspectives. We then take steps towards formally integrating these perspectives into a coherent computational model of notions such as life-long learning, degeneracy, constructive representations and contextual recognition—rhetoric that has long inspired work in AIS, while remaining largely devoid of operational definition

Fifty years of wheat breeding in Southern Brazil: yield improvement and associated changes Cinqüenta anos de melhoramento de trigo no Sul do Brasil: melhoramento na produção e mudanças associadas

The objective of this study was to assess the impact of genetic breeding on grain yield, and to identify the physiological traits associated to the increment in yield and their related growth processes, for wheat cultivars grown in Southern Brazil, in the past five decades. Seven wheat cultivars released between 1940 and 1992, were compared for physiological aspects associated with grain yield. Grain yield, biological yield, biomass partitioning, harvest index and grain yield components were also determined. The number of grains per square meter was more affected by plant breeding and was better correlated with grain yield (r = 0.94, p<0.01) than with grain weight (r = -0.39ns). The higher number of grains per square meter was better correlated with the number of grains per spike in the modern cultivars than in the older ones. The genetic gain in grain yield was 44.9 kg ha-1 per year, reflecting important efforts of the breeding programs carried out in Southern Brazil. Grain yield changes, during the period of study, were better associated with biomass production (r = 0.78, p<0.01) than with harvest index (r = 0.65, p<0.01).<br>O objetivo deste trabalho foi avaliar a contribuição do melhoramento genético na produtividade de grãos e identificar as características fisiológicas, associadas ao incremento do rendimento, e os processos de crescimento que as produzem. Foram estudadas sete cultivares de trigo, extensivamente cultivadas na região Sul do Brasil entre 1940 e 1992. As cultivares foram comparadas quanto ao rendimento de grãos, produção biológica, índice de colheita, partição de biomassa e componentes do rendimento. O número de grãos por metro quadrado foi o componente mais afetado pelo melhoramento genético, no período de 52 anos abrangidos pelo estudo, e esteve mais correlacionado ao rendimento de grãos (r = 0,94, p<0,01) do que o peso de grãos (r = -0,39ns). O maior número de grãos por metro quadrado, observado nas cultivares modernas, foi mais correlacionado com seu número de grãos por espiga, em relação às cultivares antigas, o que caracteriza a importância do período de pré-antese na produção de grãos. O ganho genético na produção de grãos foi de 44,9 kg ha-1 por ano e reflete o importante esforço dos programas de melhoramento genético desenvolvidos no Sul do Brasil. As variações em rendimento de grãos, ocorridas no período de estudo, estiveram mais associadas à produção de biomassa (r = 0,78, p<0,01) do que ao índice de colheita (r = 0,65, p<0,01)