SIIRTOHINNAN MÄÄRITTÄMINEN SISÄISEN LASKENTATOIMEN MENETELMIN

Konsernirakenteella ja – strategialla ja sopimuspolitiikan puitteissa noudatettavilla sisäisillä veloituksilla, ja sillä, minkä tuotantotyypin, roolin ja aseman konserni arvoketjussa yrityksilleen on antanut, on verotuksessa suuri merkitys ja vaikutus, sillä ne käytännössä määrittävät kustannus – ja veropohjan ja verotusvaltion. Konsernin sisäisillä veloituskäytännöillä, verotuksen termein siirtohinnoilla, on pystytty ohjaamaan rajat ylittävien liiketoimien verotettavaa tuloa alemman verotuksen maihin ja vähentämään verorasitusta. Konsernien noudattamien etuyhteysliiketoimien sisäisten veloitusten verotuksessa hyväksyttävän tason määrittämiseen ja kohdistamiseen eri valtioihin on olemassa mittava määrä kansallista ja kansainvälistä lainsäädäntöä, ohjeistusta ja sopimuksia. Tätä aihetta käsittelen tutkimuksen alkuosassa. Tutkimuksen jälkimmäinen osa käsittelee sisäistä laskentatoimea, sen suhdetta verotukseen ja kansallisiin säädöksiin, konsernirakennetta, tuotannon ja hankintatoimen roolia ja asemaa konsernissa sekä sisäiseen laskentatoimeen perustuvan siirtohinnoittelumenetelmän erityispiirteitä ja mahdollisuuksia kustannuspohjan määrittämisessä ja soveltamisen vaikutuksia verotuksessa. Sisäisen laskentatoimen tuottaman tiedon hyödyntämistä sisäisten veloitusten määrittämisessä on havainnollistettu käyttäen esimerkkinä konsernin vähäriskistä tai asteittain enemmän riskiä kantavaa tuotantoa. Esitin tutkimuskysymyksinäni a) voidaanko sisäisen laskentatoimen avulla määritettyä sisäistä veloitusta käyttää verotuksessa hyväksyttynä siirtohintana, ja siten konsernin valitseman siirtohinnoittelumenetelmän soveltaminen? ja b) mitkä ovat ne edut, jotka sisäiseen laskentatoimeen perustuvalla siirtohinnoittelumenetelmällä saavutetaan? Sisäiseen laskentatoimeen perustuvalle etuyhteysliiketoimien hinnoittelulle ei ole estettä, ja konserni voi, konsernistrategiansa ja sopimuspolitiikkansa mukaisesti, määrittää tuotannolle kohdistettavan kustannuspohjan. Konsernin vakinaisiin toimintoihin lukeutuva sisäinen laskentatoimi, ja sen avulla määritetty sisäinen veloitus, on konsernissa yleisesti tiedostettu ja hyväksytty ja huomioi konsernin liiketoimien erityispiirteet eikä aiheuta siirtohinnoittelussakin hyödynnettynä tavanomaisuudesta poikkeavia toimenpiteitä. AVAINSANAT: Siirtohinta, sisäinen veloitus, sisäinen laskentatoimi, etuyhteysliiketoimen hinnoittel

Monomeeristen ja dimeeristen säätelytekijöiden sitoutumispaikkojen mallinnus ja oppiminen

In this thesis we aim to learn models that can describe the sites in DNA that a transcription factor (TF) prefers to bind to. We concentrate on probabilistic models that give each DNA sequence, of fixed length, a probability of binding. The probability models used are inhomogeneous 0th and 1st order Markov chains, which are called in our terminology Position-specific Probability Matrix (PPM) and Adjacent Dinucleotide Model (ADM), respectively. We consider both the case where a single TF binds in isolation to DNA, and the case where two TFs bind to proximal locations in DNA, possibly having interactions between the two factors. We use two algorithmic approaches to this learning task. Both approaches utilize data, which is assumed to have enriched number of binding sites of the TF(s) under investigation. Then the binding sites in the data need to be located and used to learn the parameters of the binding model. Both methods also assume that the length of the binding sites is known beforehand. We first introduce a combinatorial approach where we count l-mers that are either binding sites, background noise, or belong partly to both of these categories. The most common l-mer in the data and its Hamming neighbours are declared as binding sites. Then an algorithm to align these binding sites in an unbiased manner is introduced. To avoid false binding sites, the fraction of signal in the data is estimated and used to subtract the counts that rise from the background. The second approach has the following additional benefits. The division into signal and background is done in a rigorous manner using a maximum likelihood method, thus avoiding the problems due to the ad hoc nature of the first approach. Secondly, use of a mixture model allows learning multiple models simultaneously. Then, subsequently, this mixture model is extended to include dimeric models as combinations of two binding models. We call this reduction of dimers as monomers modularity. This allows investigating the preference of each distance, even the negative distance in the overlapping case, and relative orientation between these two models. The most likely mixture model that explains the data is optimized using an EM algorithm. Since all the submodels belong to the same mixture model, their relative popularity can be directly compared. The mixture model gives an intuitive and unified view of the different binding modes of a single TF or a pair of TFs. Implementations of all introduced algorithms, SeedHam and MODER for learning PPM models and MODER2 for learning ADM models, are freely available from GitHub. In validation experiments ADM models were observed to be slightly but consistently better than PPM models in explaining binding-site data. In addition, learning modularic mixture models confirmed many previously detected dimeric structures and gave new biological insights about different binding modes and their compact representations.Jokaisen elämänmuodon toiminta ja lisääntyminen perustuu informaatioon, joka on talletettu soluissa olevaan DNA:han. DNA:n sisältämien geenien informaatio kopioidaan RNA:ksi, jota käytetään valmistusohjeena proteiineille, jotka ovat solujen ja niiden koneistojen rakennusaineita. Jokainen ihmisen solu, sukusoluja lukuunottamatta, sisältää saman DNA:n. Erityyppiset solut ovat täysin erinäköisiä ja toimivat eri tavalla kuin toiset solut. Esimerkiksi maksasolu on erimuotoinen ja -kokoinen kuin hermosolu. Tämä selittyy sillä, että eri solutyypeissä ovat aktiivisina osittain eri geenit kuin toisissa solutyypeissä. Ainoastaan aktiivisista geeneistä tuotetaan proteiineja. Eräs tapa vaikuttaa geenien aktiivisuuteen on säädellä geenien sisällön kopioimista RNA:ksi. Tietyt proteiinit, niin sanotut säätelytekijät, voivat vaikuttaa tähän kopioimiseen sitoutumalla geeniin liittyvään säätelyalueeseen. Täten on geenien säätelyn ymmärtämiseksi tärkeä pystyä selittämään säätelytekijöiden sitoutuminen DNA:han, ja näin myös löytää DNA:sta geenien säätelyyn liittyvät alueet. Tässä väitöskirjassa pyritään oppimaan malleja, joilla voidaan kuvata DNA:n alueita, joihin geenien säätelytekijät sitoutuvat, ja arvioida tämän sitoutumisen voimakkuutta. Työssä keskitytään todennäköisyysmalleihin, jotka antavat jokaiselle kiinteän pituiselle DNA-sekvenssille sitoutumistodennäköisyyden. Käytetyt todennäköisyysmallit ovat epähomogeenisia nollannen tai ensimmäisen asteen Markov-ketjuja, joita tässä työssä kutsutaan vastaavasti positioriippuviksi todennäköisyysmatriiseiksi (PPM) tai vierekkäisten dinukleotidien malliksi (ADM). Työssä tutkitaan sekä monomeerista tapausta, jossa yksi säätelytekijä sitoutuu DNA:han vailla muita tekijöitä, että dimeeristä tapausta, jossa kaksi säätelytekijää sitoutuvat lähekkäisiin alueisiin. Jälkimmäisessä tapauksessa kaksi säätelytekijää voivat olla vuorovaikutuksessa keskenään. Tässä tutkimuksessa käytetään kahta eri algoritmista lähestymistapaa sitoutumismallien oppimiseen: kombinatorista ja todennäköisyyksiin pohjautuvaa menetelmää. Kummatkin lähestymistavat käyttävät dataa, jonka oletetaan sisältävän runsaasti tutkittavan säätelytekijän sitoutumispaikkoja. Nämä sitoutumispaikat tulee paikantaa ja käyttää sitoutumismallin parametrien oppimiseen. Työssä esiteltyjen algoritmien (SeedHam, MODER ja MODER2) toteutukset ovat vapaasti saatavilla GitHub-palvelimelta. Menetelmien validoinnissa havaittiin, että niiden tuottamat mallit sekä vahvistivat aiempia biologisia tuloksia että antoivat uusia biologisia näkökulmia sitoutumismalleihin ja niiden tiiviisiin esityksiin

Seed-driven Learning of Position Probability Matrices from Large Sequence Sets

Peer reviewe

MODER2: First-order Markov Modeling and Discovery of Monomeric and Dimeric Binding Motifs

Motivation: Position-specific probability matrices (PPMs, also called position-specific weight matrices) have been the dominating model for transcription factor (TF)-binding motifs in DNA. There is, however, increasing recent evidence of better performance of higher order models such as Markov models of order one, also called adjacent dinucleotide matrices (ADMs). ADMs can model dependencies between adjacent nucleotides, unlike PPMs. A modeling technique and software tool that would estimate such models simultaneously both for monomers and their dimers have been missing. Results: We present an ADM-based mixture model for monomeric and dimeric TF-binding motifs and an expectation maximization algorithm MODER2 for learning such models from training data and seeds. The model is a mixture that includes monomers and dimers, built from the monomers, with a description of the dimeric structure (spacing, orientation). The technique is modular, meaning that the co-operative effect of dimerization is made explicit by evaluating the difference between expected and observed models. The model is validated using HT-SELEX and generated datasets, and by comparing to some earlier PPM and ADM techniques. The ADM models explain data slightly better than PPM models for 314 tested TFs (or their DNA-binding domains) from four families (bHLH, bZIP, ETS and Homeodomain), the ADM mixture models by MODER2 being the best on average.Peer reviewe

Vesikasvit Suomen järvien tilan ilmentäjinä. Ekologisen tilaluokittelun kehittäminen

Vesikasvillisuus on yksi järvien ekologisen tilan arvioinnissa käytettävistä eliöryhmistä. Vaikka Suomessa  on tehty lukuisia vesikasvitutkimuksia, niiden tuloksia ei ole aiemmin laajassa mitassa käytetty järvien ekologisen tilan luokittelussa. Työn tavoitteena on arvioida järvien vesikasvillisuuteen perustuvia ekologisen laadun muuttujia suhteessa vuoden 2002 järvityypittelyehdotukseen. Lisäksi työssä on tarkasteltu vertailujärvien lajimäärän vaihtelua Etelä- ja Pohjois-Suomen välillä ja sen merkitystä ekologisen tilan luokittelussa sekä selvitetty järvityyppien erottumista toisistaan tyypeille luontaisten vesi- ja rantakasviyhteisöjen ominaisuuksien perusteella. Vertailujärvien keskimääräinen kokonaislajimäärä oli pienin tunturijärvissä ja suurin suurissa, kohtalaisen humuspitoisissa järvissä sekä luontaisesti runsasravinteisissa järvissä. Kuormitetuissa järvissä vesi- ja rantakasvien kokonaislajimäärä ja hydrofyyttien lajimäärä on yleensä suurempi kuin vertailujärvissä. Vesi- ja rantakasvien lajimäärä on alhaisempi Pohjois-Suomen vertailujärvissä kuin Etelä-Suomen vertailujärvissä. Näyttäisikin perustellulta käsitellä Pohjois-Suomen järviä erikseen ekologisen tilan arvioinnissa. Elomuotojen runsausosuudet poikkesivat toisistaan eri järvityyppien vertailuolojen välillä, mikä viittaa järvityyppien välisiin luontaisiin eroihin vesi- ja rantakasvillisuuden koostumuksessa. Kun tarkastellaan ekologisen tilan luokittelussa mukana olleita neljää järvityyppiä, lajimuuttujista sopivimpia ekologisten laatusuhteiden laskemiseen olivat tyyppilajien suhteellinen osuus, prosenttinen mallinkaltaisuus ja lajimäärä. Kasvillisuuden runsauteen perustuvista muuttujista soveltuvimpia ekologisten laatusuhteiden laskemiseen olivat meso-eutrofia -lajien ja oligotrofia -lajien runsausosuus sekä pohjalehtisten runsausosuus

The role of ICT and its pedagogical contributions in Finnish education: Advances in educational innovation for inclusion and technological literacy from the perspective of stakeholders

This chapter investigates the role of ICT (by which we refer to technologies such as software and hardware solution in general) as a pedagogical support tool in the Finnish education sphere. Qualitative research  method based on interview was conducted with four (4) experts whose background varied from education to ICT. The result of the content analysis indicated that the use of ICT in Finnish education is widely spread and some of the respondents have cautious attitudes in adapting ICT as a part of their profession. Besides, this study identifies that the greatest barrier to implement ICT based solutions in schools are the funds. Based on the interviews and researches presented previously we conclude that digital literacy among the teachers in Finland is high as in many knowledge societies in general. Based on the interviews, also the use of ICT based innovations in schools in increasing in Finland. Keyword: ICT, Finnish education, Inclusion

Prediction and impact of personalized donation intervals

Publisher Copyright: © 2021 The Authors. Vox Sanguinis published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of International Society of Blood Transfusion.Background and Objectives: Deferral of blood donors due to low haemoglobin (Hb) is demotivating to donors, can be a sign for developing anaemia and incurs costs for blood establishments. The prediction of Hb deferral has been shown to be feasible in a number of studies based on demographic, Hb measurement and donation history data. The aim of this paper is to evaluate how state-of-the-art computational prediction tools can facilitate nationwide personalized donation intervals. Materials and Methods: Using donation history data from the last 20 years in Finland, FinDonor blood donor cohort data and blood service Biobank genotyping data, we built linear and non-linear predictors of Hb deferral. Based on financial data from the Finnish Red Cross Blood Service, we then estimated the economic impacts of deploying such predictors. Results: We discovered that while linear predictors generally predict Hb relatively well, they have difficulties in predicting low Hb values. Overall, we found that non-linear or linear predictors with or without genetic data performed only slightly better than a simple cutoff based on previous Hb. However, if any of our deferral prediction methods are used to assign temporary prolongations of donation intervals for females, then our calculations indicate cost savings while maintaining the blood supply. Conclusion: We find that even though the prediction accuracy is not very high, the actual use of any of our predictors in blood collection is still likely to bring benefits to blood donors and blood establishments alike.Peer reviewe

Modular discovery of monomeric and dimeric transcription factor binding motifs for large data sets

In some dimeric cases of transcription factor (TF) binding, the specificity of dimeric motifs has been observed to differ notably from what would be expected were the two factors to bind to DNA independently of each other. Current motif discovery methods are unable to learn monomeric and dimeric motifs in modular fashion such that deviations from the expected motif would become explicit and the noise from dimeric occurrences would not corrupt monomeric models. We propose a novel modeling technique and an expectation maximization algorithm, implemented as software tool MODER, for discovering monomeric TF binding motifs and their dimeric combinations. Given training data and seeds for monomeric motifs, the algorithm learns in the same probabilistic framework a mixture model which represents monomeric motifs as standard position-specific probability matrices (PPMs), and dimeric motifs as pairs of monomeric PPMs, with associated orientation and spacing preferences. For dimers the model represents deviations from pure modular model of two independent monomers, thus making co-operative binding effects explicit. MODER can analyze in reasonable time tens of Mbps of training data. We validated the tool on HT-SELEX and ChIP-seq data. Our findings include some TFs whose expected model has palindromic symmetry but the observed model is directional.Peer reviewe

A Novel Feeder-Free Culture System for Human Pluripotent Stem Cell Culture and Induced Pluripotent Stem Cell Derivation

Peer reviewe