“Breaking up is hard to do”: the formation and resolution of sister chromatid intertwines

The absolute necessity to resolve every intertwine between the two strands of the DNA double helix provides a massive challenge to the cellular processes that duplicate and segregate chromosomes. Although the overwhelming majority of intertwines between the parental DNA strands are resolved during DNA replication, there are numerous chromosomal contexts where some intertwining is maintained into mitosis. These mitotic sister chromatid intertwines (SCIs) can be found as; short regions of unreplicated DNA, fully replicated and intertwined sister chromatids—commonly referred to as DNA catenation—and as sister chromatid linkages generated by homologous recombination-associated processes. Several overlapping mechanisms, including intra-chromosomal compaction, topoisomerase action and Holliday junction resolvases, ensure that all SCIs are removed before they can prevent normal chromosome segregation. Here, I discuss why some DNA intertwines persist into mitosis and review our current knowledge of the SCI resolution mechanisms that are employed in both prokaryotes and eukaryotes, including how deregulating SCI formation during DNA replication or disrupting the resolution processes may contribute to aneuploidy in cancer

Mammalian kinetochores count attached microtubules in a sensitive and switch-like manner.

The spindle assembly checkpoint (SAC) prevents anaphase until all kinetochores attach to the spindle. Each mammalian kinetochore binds many microtubules, but how many attached microtubules are required to turn off the checkpoint, and how the kinetochore monitors microtubule numbers, are not known and are central to understanding SAC mechanisms and function. To address these questions, here we systematically tune and fix the fraction of Hec1 molecules capable of microtubule binding. We show that Hec1 molecules independently bind microtubules within single kinetochores, but that the kinetochore does not independently process attachment information from different molecules. Few attached microtubules (20% occupancy) can trigger complete Mad1 loss, and Mad1 loss is slower in this case. Finally, we show using laser ablation that individual kinetochores detect changes in microtubule binding, not in spindle forces that accompany attachment. Thus, the mammalian kinetochore responds specifically to the binding of each microtubule and counts microtubules as a single unit in a sensitive and switch-like manner. This may allow kinetochores to rapidly react to early attachments and maintain a robust SAC response despite dynamic microtubule numbers

Oljan de ärvde: välsignelse eller förbannelse? : En studie om hur upptäckten av olja påverkat den ekonomiska utvecklingen i Norge

545 p

Segmentering utan personidentifierande attrbut : En undersökning av metoder och principer för dataanalys och segmentering i medelstora outdoor företag

Framväxten av Internet och e-handel har medfört en ständig ström av kunder med olika behov och produktpreferenser till företag. För att kunna möta de varierande kundkraven förlitar sig företag ofta på detaljerad kunddata, vilket hjälper till att generera värdefulla insikter med hjälp av verktyg för dataanalys. I denna tid av ökande oro kring dataintegritet, föredrar många kunder att inte dela med sig av sin personliga information samtidigt som de ändå förväntar sig en personlig shoppingupplevelse. Denna studie syftar till att navigera denna komplexa situation och undersöka möjligheten att nyttja principer och verktyg inom dataanalys, datamining och segmentering på icke-personidentifierbar data för att ge företagen möjlighet att erbjuda en skräddarsydd kundupplevelse, utan att kompromissa kundernas integritet. Detta syfte fastställdes efter de initiala samtalen med företaget innan det faktiska arbetet med studien påbörjades.  Resultaten från vår studie belyser de utmaningar som uppstod på grund av bristen på detaljerade kundspecifika attribut i den anonymiserade data från ett verkligt frilufts-företag baserat i Sverige. Vår studie visade att framgångsrik kundsegmentering inte var möjlig med den tillgängliga data. I stället skiftade vi fokus till marknadssegmentering, vilket var ett mer praktiskt tillvägagångssätt med tanke på begränsningarna. Vi kunde skapa vissa kundspecifika attribut, inklusive kön, produktkategori och färgval, men dessa bedömdes som otillräckliga för att skapa en meningsfull kundsegmentering.  Företaget visade intresse för en djupare insikt i returernas förekomst, särskilt relationen mellan försäljning och returer inom olika kategorier, vilket låg utanför ramen för denna studie. Vår studie understryker svårigheten med kundsegmentering när det gäller oro för dataintegritet och ger användbara insikter till e-handelsföretag som strävar efter att erbjuda personliga upplevelser samtidigt som de respekterar kundens dataintegritet.

How does the optimal choice of classifier relate to the data set characteristics? : A comparative study between logistic regression, elastic net and boosting applied to classification tree

På sistone har allt mer kritik riktats mot forskning inom klassificering. Trots att forskningen har resulterat i en uppsjö av klassificeringsmetoder finns det de som menar att den har varit ett misslyckande och pekar på det faktum att ingen klassificeringsmetod anses vara systematiskt bättre än den andra eller ens rena gissningar. Detta leder till att valet av klassificeringsmetod i många fall vilar på individuella preferenser snarare än på vetenskaplig grund. Enligt litteraturen bottnar detta faktum i ett underliggande samband mellan det optimala valet av klassificeringsmetod och egenskaperna som karaktäriserar datamaterialet. Uppsatsen tar avstamp från denna problematik och syftar till att undersöka kopplingen mellan det optimala valet av klassificeringsmetod och datamaterialets egenskaper. Denna intention uppnår vi genom att tillämpa logistisk regression, elastic net och boosting tillämpat på klassificeringsträd på sex verkliga datamaterial med varierande statistiska egenskaper. Resultatet visar att den relativa klassificeringsförmågan varierar med datamaterialen. Elastic net är att föredra antalet förklaringsvariabler är större än antalet observationer, boosting tillämpat på klassificeringsträd är i sin tur det optimala valet när det förekommer multikolinjäritet medan logistisk regression äranvändbar under förutsättningen att datamängden är stor. Den generella slutsatsen från uppsatsen är således att det optimala valet beror på datamaterialet. Därmed bekräftar uppsatsen stor del av tidigare forskning inom ämnet

Segmentering utan personidentifierande attrbut : En undersökning av metoder och principer för dataanalys och segmentering i medelstora outdoor företag

Framväxten av Internet och e-handel har medfört en ständig ström av kunder med olika behov och produktpreferenser till företag. För att kunna möta de varierande kundkraven förlitar sig företag ofta på detaljerad kunddata, vilket hjälper till att generera värdefulla insikter med hjälp av verktyg för dataanalys. I denna tid av ökande oro kring dataintegritet, föredrar många kunder att inte dela med sig av sin personliga information samtidigt som de ändå förväntar sig en personlig shoppingupplevelse. Denna studie syftar till att navigera denna komplexa situation och undersöka möjligheten att nyttja principer och verktyg inom dataanalys, datamining och segmentering på icke-personidentifierbar data för att ge företagen möjlighet att erbjuda en skräddarsydd kundupplevelse, utan att kompromissa kundernas integritet. Detta syfte fastställdes efter de initiala samtalen med företaget innan det faktiska arbetet med studien påbörjades.  Resultaten från vår studie belyser de utmaningar som uppstod på grund av bristen på detaljerade kundspecifika attribut i den anonymiserade data från ett verkligt frilufts-företag baserat i Sverige. Vår studie visade att framgångsrik kundsegmentering inte var möjlig med den tillgängliga data. I stället skiftade vi fokus till marknadssegmentering, vilket var ett mer praktiskt tillvägagångssätt med tanke på begränsningarna. Vi kunde skapa vissa kundspecifika attribut, inklusive kön, produktkategori och färgval, men dessa bedömdes som otillräckliga för att skapa en meningsfull kundsegmentering.  Företaget visade intresse för en djupare insikt i returernas förekomst, särskilt relationen mellan försäljning och returer inom olika kategorier, vilket låg utanför ramen för denna studie. Vår studie understryker svårigheten med kundsegmentering när det gäller oro för dataintegritet och ger användbara insikter till e-handelsföretag som strävar efter att erbjuda personliga upplevelser samtidigt som de respekterar kundens dataintegritet.