Backward stochastic differential equation approach to modeling of gene expression

In this article, we introduce a novel backward method to model stochastic gene expression and protein level dynamics. The protein amount is regarded as a diffusion process and is described by a backward stochastic differential equation (BSDE). Unlike many other SDE techniques proposed in the literature, the BSDE method is backward in time; that is, instead of initial conditions it requires the specification of endpoint ("final") conditions, in addition to the model parametrization. To validate our approach we employ Gillespie's stochastic simulation algorithm (SSA) to generate (forward) benchmark data, according to predefined gene network models. Numerical simulations show that the BSDE method is able to correctly infer the protein level distributions that preceded a known final condition, obtained originally from the forward SSA. This makes the BSDE method a powerful systems biology tool for time reversed simulations, allowing, for example, the assessment of the biological conditions (e.g. protein concentrations) that preceded an experimentally measured event of interest (e.g. mitosis, apoptosis, etc.).Comment: Accepted in Physical Review

Financing green development: 'Climate Bonds’ as a solution for institutional investors engagement

A Work Project, presented as part of the requirements for the Award of a Masters Degree in Management from the NOVA – School of Business and EconomicsThis study examines whether ‘climate bonds’ are achieving the desired investment scale to tackle climate change and whether those bonds are being issued with features that are attractive to institutional investors. Several cases of climate bond issuances, especially by companies were analyzed. While investor’s interest in climate bonds exists, this market is still small and investors are not being offered with an attractive investment scale. As the results indicate, both credit enhancements and aggregation vehicles to enable scale investments are possible solutions to boost the climate bond market

RIGHTS-BASED APPROACHES TO DEVELOPMENT: CONCEPTS, FOCUSES, AND LIMITATIONS

A emergência de abordagens de promoção de desenvolvimento basedas em direitos nas últimas décadas têm sido um processo contencioso e complexo. O endosso dado por diversas organizações internationais proeminentes ao ‘desenvolvimento baseado em direitos’ desde o final dos anos 1990 enfatizou a importância da retórica de direitos humanos em desenvolvimento internacional e reposicionou esforços nessa direção sob uma ótica de maior responsabilização e participação. Nesse sentido, considerando a atualidade e importância do tema, este trabalho busca explorar os conceitos e focos básicos do desenvolvimento baseado em direitos, bem como seus limites, os quais são geralmente expressos em termos de sua natureza aspiracional e na ênfase dada ao papel dos Estados na promoção de desenvolvimento. Para tanto, este trabalho empregará uma revisão de literatura, buscando identificar e criticamente avaliar o estado da arte a respeito do tema

Dashboard for collecting and depicting the marine megafauna presence

While more and more technologies and software are being created and applied for the ocean setting, most of them still remain at high cost, and hinder the data to wider public. Understanding the marine biodiversity can be achieved through numerous ways, however, there is a lack of consensus and operability when depicting the marine megafauna population. Moreover, Deep Learning (DL) techniques are becoming accessible to wider population, and there is a potential of exposing them to the marine biologists, involving them to participate in public web-based dashboards, depicting those data. This dissertation addresses such issues, by providing an interactive dashboard, capable of fa cilitating the classification, prediction and deeper analysis of marine species. Using the State of Art (SoA) Machine Learning (ML) techniques for image vision, and providing the interactive vi sualizations, this thesis seeks to provide a less cumbersome apparatus for marine biologists, who can participate further in data gathering, labelling, depicting, ecological modelling, and potential calls for action. In further, this dissertation document provides the aquatic dashboard functionality using Human-Computer Interaction (HCI) techniques and interactive means to ease the upload, clas sification, and visualization of collected marine taxa, with a case study on marine megafauna imagery (e.g. whales, dolphins, sea birds, seals and turtles). As it will be hereinafter described, marine biologists, as end users, will evaluate of the proposed dashboard.Todos os dias surgem novas tecnologias e softwares que podem ser aplicados no ecossistema marinho, sendo que a maioria destas permanecem com um custo elevado, dificultando assim o acesso ao público em geral. O conhecimento deste sistema e de toda a biodiversidade nele existente, pode ser alcançado de diversas formas, no entanto, existe uma falta de consenso e operacionalidade ao descrever a população de megafauna. Além disto, técnicas de aprendizagem automática como o deep learning, permanecem acessíveis a uma população mais ampla, e existe o potential do envolvimento de profissionais da área, mais conhecidos como biólogos marinhos, para participar na criação e usabilidade de plataformas conhecidas como dashboards. Esta tese tem como função debater estas questões, fornecendo um dashboard interativo, capaz de facilitar a classificação, previsão e análise mais profunda das espécies marinhas. Usando técnicas de aprendizagem automática de última geração, para informação visual em imagens, e fornecer interfaces visuais muito interativas, esta tese procura fornecer uma ferramenta simples para os biólogos marinhos, podendo assim participar na recolha de dados, rotulagem, modelação ecológica e possíveis pedidos de alerta. A dissertação produzirá um dashboard funcional, utilizando técnicas de Interação Humano Computador (HCI) e meios interativos para facilitar o carregamento de dados, a classificação e visualização da fauna marinha coletada (p.ex. baleia, golfinho, ave marinha, foca e tartaruga). Como será descrito durante este manuscrito, biólogos marinhos, como utilizadores finais, irão participar na avaliação deste proposto dashboard