The subgingival microflora in COPD and periodontitis

This thesis presents the work of a master degree project in mechatronics by two students from The Royal Institute of Technology. The project was carried out during spring 2017 in collaboration with Bosch Rexroth Mellansel as part of their desire to improve their operations. It is also in line with the Bosch Groups ambition to lead the development within Industry 4.0. The aim was to investigate the information need on a discrete manufacturing process and how radio-frequency identification (RFID) can be used to cover that need. The background research was made with qualitative methods using a literature review on relevant areas and a case study of Bosch Rexroth Mellansel. A discrete event simulation was created to confirm the possibilities of an RFID tracking system. It acted as a target for what the developed demonstrator should fulfil and was realised through a system of four wireless nodes connected in a mesh network. The plant in Mellansel partially implemented a Bosch standardised RFID system in parallel with the development of the demonstrator, which enabled a comparison of the two systems. The results show that from a tag event, which gives information on what, where and when, it is possible to, in real time, analyse and visualise valuable key performance indicators for a production process. It is also possible to use the data to automate transactions in an enterprise resource system which removes non-value adding activities from an operator while also ensuring consistency in the reporting procedure. The results indicate that benefits can be achieved. However, this requires further quantitative analysis before it can be fully confirmed and be used to push the development of Industry 4.0 forward.Denna rapport presenterar ett examensarbete inom mekatronik av två studenter från Kungliga Tekniska Högskolan. Projektet genomfördes under våren 2017 i samarbete med Bosch Rexroth Mellansel som en del av deras strävan att förbättra sin verksamhet. Det ligger också i linje med Bosch koncernens ambition att leda utvecklingen inom Industri 4.0. Syftet var att undersöka informationsbehovet hos en diskret tillverkningsprocess och hur radio-frequency identification (RFID) kan användas för att täcka detta behov. Bakgrundsstudien gjordes med kvalitativa metoder som litteraturstudie inom relevanta områden och en fallstudie av en produktionsprocess inom Bosch Rexroth Mellansel. En simulering av produktionsprocessen skapades för att bekräfta möjligheterna av att använda ett RFID system för spårning av objekt. Den fungerade som ett mål för vad den utvecklade demonstratorn skulle uppfylla och realiserades genom en prototyp bestående av fyra trådlösa noder samlade i ett mesh nätverk. Parallellt med utvecklingen av demonstratorn gemomförde fabriken i Mellansel en del-implementering av en Bosch-standardiserad RFID lösning, vilket möjliggjorde en jämförelse av de två systemen. Resultaten visar att det från en avläsning av en tag, som ger information om vad, var och när, så är möjligt att i realtid analysera och visualisera värdefulla nyckeltal för en produktionsprocess. Det är också möjligt att använda data för att automatisera transaktioner i ett affärssystem som tar bort icke värdeskapande aktiviteter för operatören och samtidigt säkerställer en standardiserad rapporteringsprocess. Resultaten visar att fördelar kan uppnås men kräver ytterligare kvantitativ analys innan de kan bekräftas till fullo och användas för att driva utvecklingen av Industri 4.0 framåt

Accurate Profiling of Microbial Communities from Massively Parallel Sequencing using Convex Optimization

We describe the Microbial Community Reconstruction ({\bf MCR}) Problem, which is fundamental for microbiome analysis. In this problem, the goal is to reconstruct the identity and frequency of species comprising a microbial community, using short sequence reads from Massively Parallel Sequencing (MPS) data obtained for specified genomic regions. We formulate the problem mathematically as a convex optimization problem and provide sufficient conditions for identifiability, namely the ability to reconstruct species identity and frequency correctly when the data size (number of reads) grows to infinity. We discuss different metrics for assessing the quality of the reconstructed solution, including a novel phylogenetically-aware metric based on the Mahalanobis distance, and give upper-bounds on the reconstruction error for a finite number of reads under different metrics. We propose a scalable divide-and-conquer algorithm for the problem using convex optimization, which enables us to handle large problems (with $\sim10^6$ species). We show using numerical simulations that for realistic scenarios, where the microbial communities are sparse, our algorithm gives solutions with high accuracy, both in terms of obtaining accurate frequency, and in terms of species phylogenetic resolution.Comment: To appear in SPIRE 1