Sports Analytics: Predicting Athletic Performance with a Genetic Algorithm

Existing predictive modeling in sports analytics often hinges on atheoretical assumptions winnowed from a large and diverse pool of game metrics. Feature subset selection by way of a genetic algorithm to identify and assess the combinatorial advantage for a group of metrics is a viable option to otherwise arbitrary model construction. However, this approach concedes similar arbitrariness as there is no general strategy or common practice design among the tightly coupled nucleus of genetic operators. The resulting dizzying ecosystem of choice is especially difficult to overcome and leaves a residual uncertainty regarding true strength of output, specifically for practical implementations. This study transposes ideas from extreme environmental change into a quasi-deterministic extension of standard GA functionality that seeks to punctuate converged populations with individuals from auxiliary metas. This strategy has the effect of challenging what might otherwise be considered shallow fitness, thereby promoting greater trust in output against innumerable alternatives

The Grizzly, October 5, 1993

Girls\u27 Pledging Returns Full-Force! • India Shattered by Earthquakes • Acting PA Governor Will Hold TV Town Meeting at Ursinus • Freshman to Compete in Karate\u27s World Cup • Henry Moore Exhibit Opens Today • Charles Fambrough Quintet to Play Ursinus • Editorial: Pledging; Wellness Center • Intramurals Begin: Sign Up! • Bears Crush Garnet Into Pebbleshttps://digitalcommons.ursinus.edu/grizzlynews/1320/thumbnail.jp

The Grizzly, November 2, 1993

Delta Pi Helps Out Local Church • Singel Discusses Health Care • Pi Omega Delta Awarded Banner for Blood Drive Success • Red and Gold Day a Success • Ursinus Student Has Heart • U.S. Economy Improving • U.S.G.A. Minutes • Chinese-American Novelist to Speak • Jackie Guerra: A Flop? • Literary Society • Choir to Perform Saturday • Branker Receives SAI Award • Vs.: Pearl Jam Tries to Follow a Ten • Photo Presentation Spotlights Homeless • Pencil Lovers Repressed at Ursinus • Dr. Margot Kelley Bursts my Bubble • Freshman Class to Hold Date Auction • Renowned Psychiatrist Indicted on Murder Charges • Sports Review • Intramural Volleyball to Begin November 11 • Edens and Guenther: UC Football\u27s Dynamic Duohttps://digitalcommons.ursinus.edu/grizzlynews/1323/thumbnail.jp

The Grizzly, September 21, 1993

Israel and PLO Reach Peace Agreement • The Quilt: To Remember, To Educate, To Celebrate • Russian TV Crew Filming at Ursinus • New Reimert Policies for \u2793-\u2794 • Jurassic Park: It\u27s Only a Movie • Bernie Bernie Headflap Wins the Battle Again! • The Newly Roomie Game • A Unique Affair Awaits Us: Javapalooza \u2793 to Entertain Ursinus • Ursinus Needs AIDS Policy • More Than a Number • The New Wismer? Or a Police State? • Field Hockey Struggles Early • Men\u27s X-Country Starts off 2-0 • Lady Bears Search for Consistencyhttps://digitalcommons.ursinus.edu/grizzlynews/1318/thumbnail.jp

Distribución regional y nivel de enfermedades fúngicas en maíces tardíos y su relación con variables agroclimáticas en el centro-norte de Córdoba, Argentina.

Las siembras de maíces tardíos y de segunda han aumentado notablemente en las últimas campañas. Los maíces tardíos se definen como aquellos que se siembran después de un barbecho largo, mientras que los de segunda son los que se siembran después de un cultivo de invierno (Papucci et al., 2016). Aproximadamente el 50% de las hectáreas sembradas de maíz en Argentina cada año son implantadas de forma tardía (Bolsa de Cereales de Buenos Aires). En el caso de la región centro norte de Córdoba, las fechas de siembras de los maíces tardíos se concentran alrededor de fines de diciembre hasta mediados de enero. El incremento del área sembrada con este tipo de cultivo está asociado a la introducción, disponibilidad e implementación de tecnología transgénica (BT y RR2, alta tolerancia a stress abiótico y a enfermedades de origen fúngico), bajo riesgo de heladas y a una mayor disponibilidad hídrica. A pesar de poseer un menor potencial de rendimiento que maíces de siembras más tempranas, con los maíces tardíos se logra una mayor y marcada estabilidad en el tiempo (Otegui y col., 2002)EEA ManfrediFil: Erreguerena, I.A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Rodriguez, A.V. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Cordes, G.G. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Cordes, D. D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Jesús María; ArgentinaFil: Candela, R. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Jesús María; ArgentinaFil: Cativelli, M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Villa María; ArgentinaFil: Centeno, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural San Francisco; ArgentinaFil: Druetta, R. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Brinkmann; ArgentinaFil: Guendulain, A. E. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Ucacha; ArgentinaFil: Molina, J. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Rìo Primero; ArgentinaFil: Molino, J. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Oncativo; ArgentinaFil: Monetti, M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural General Cabrera; ArgentinaFil: Moretto, M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Villa Marìa; ArgentinaFil: Suárez, F. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Villa de María de Río Seco; ArgentinaFil: Triadani, C.O. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Villa de María de Río Seco; ArgentinaFil: Yanacón, E. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Rìo Tercero; ArgentinaFil: Capuccino, V. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Oncativo; ArgentinaFil: Ferreyra, M.L. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Salinas, A.I. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; Argentin

Rendimientos de híbridos de maíz en el centro norte de Córdoba-campaña 22/23

Producto de la fuerte sequía que afectó a todo el ciclo agrícola, la cosecha para la temporada 2022/2023 se estimó 26,9% menor que la del ciclo anterior (104,1 millones de toneladas), la menor de los últimos once ciclos en la Argentina. Los rindes alcanzados por el maíz tardío durante la campaña 2022/23 no superan los 34 Mt debido a la extrema sequía y a la baja performance de los híbridos (BCR, Estimaciones09-08). Este rendimiento representa una merma del 35% respecto de la campaña anterior (equivalente a 18 Mt), siendo el más bajo desde la campaña 2008/09. Los cambios negativos más marcados se presentaron en la provincia de Córdoba (-4,2 qq/ha), Buenos Aires (-1,6 qq/ha) y Santa Fe (-1,2 qq/ha). Se estima un área cosechada con grano de 6,6 M ha de un área total sembrada de 8,5 Mha. En la provincia de Córdoba la superficie sembrada fue de 2.83 Mha con un rendimiento de 13,25 Mt, superior al rendimiento de Buenos Aires (8.8 Mt) y Santa Fe (1.35 Mt).EEA ManfrediFil: Ferreyra, Laura. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Cativelli, Mariana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Maguire, Vanina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Centeno, Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Capuccino, Víctor. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Yanacon, Enrique. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Candela, Raúl. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Monetti, Mariela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Guendulain, Alberto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Molina, Javier. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Salinas, Aquiles. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Cordes, Diego Darío. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; Argentin

Evaluación de híbridos de maíz en diez localidades del centro norte de Córdoba, campaña 2020/21

El rendimiento promedio estimado para la provincia fue de aproximadamente 87,1 qq/ha, la producción total fue próxima a 22,4 millones de tn. Debido a la importancia del cultivo de maíz en la región, la EEA INTA Manfredi condujo ensayos comparativos de evaluación de híbridos bajo condiciones de manejo del productor durante la campaña 2019/20, en 10 localidades representativas de las agencias de extensión de INTA. Una adecuada caracterización de los híbridos ajustada por ambiente facilita la elección de los mismos para maximizar los rendimientos y a través de estos estudios en posible identificar la adaptabilidad de los cultivares a diferentes ambientes. El objetivo del presente trabajo fue evaluar el rendimiento, comportamiento a enfermedades y parámetros de calidad de los híbridos de maíz bajo sistemas de siembra directa e identificar aquellos híbridos mejor adaptados a cada región. En este informe se presenta el comportamiento frente a las enfermedades, rendimientos y resultados económicos de diferentes híbridos en 10 sitios de evaluación.EEA ManfrediFil: Ferreyra, M. L. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Área Mejoramiento Genético Vegetal. Grupo soja, trigo, maíz; ArgentinaFil: Cavatelli M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Villa María; ArgentinaFil: Guendulain, A. E. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Ucacha; ArgentinaFil: Capuccino, V. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Oncativo; ArgentinaFil: Druetta, R. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Brinkmann; ArgentinaFil: Triadani, C. O. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Villa de María de Río Seco; ArgentinaFil: Cordes, G. G. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agronomía. Grupo de trabajo Agricultura de Precisión Cosecha y Poscosecha; ArgentinaFil: Moretto, M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia de Extensión Rural Villa María; ArgentinaFil: Villarreal, L. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia de Extensión Rural Villa María; ArgentinaFil: Luque, P. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia de Extensión Rural Villa María; ArgentinaFil: Centeno, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia de Extensión Rural San Francisco; ArgentinaFil: Molina, J. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia de Extensión Rural Río Tercero; ArgentinaFil: Suarez, F. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Villa de María de Río Seco; ArgentinaFil: Molino, J. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Oncativo; ArgentinaFil: Cordes, D. D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Jesús María; ArgentinaFil: Candela, R. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Jesús María; ArgentinaFil: Monetti, M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural General Cabrera; ArgentinaFil: Cordes, G. G. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agronomía. Grupo Agricultura de Precisión Cosecha y Poscosecha; ArgentinaFil: Erreguerena, I. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Área Agronomía. Grupo Protección Vegetal; ArgentinaFil: Rodríguez, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Área Agronomía. Grupo Protección Vegetal; ArgentinaFil: Barberis, N. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Departamento Economía, Estadística, Informática, Biblioteca y Comunicaciones. Grupo Economía; ArgentinaFil: Salinas, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Dirección Institucional; Argentin

Pan-Cancer Analysis of lncRNA Regulation Supports Their Targeting of Cancer Genes in Each Tumor Context

Long noncoding RNAs (lncRNAs) are commonly dys-regulated in tumors, but only a handful are known toplay pathophysiological roles in cancer. We inferredlncRNAs that dysregulate cancer pathways, onco-genes, and tumor suppressors (cancer genes) bymodeling their effects on the activity of transcriptionfactors, RNA-binding proteins, and microRNAs in5,185 TCGA tumors and 1,019 ENCODE assays.Our predictions included hundreds of candidateonco- and tumor-suppressor lncRNAs (cancerlncRNAs) whose somatic alterations account for thedysregulation of dozens of cancer genes and path-ways in each of 14 tumor contexts. To demonstrateproof of concept, we showed that perturbations tar-geting OIP5-AS1 (an inferred tumor suppressor) andTUG1 and WT1-AS (inferred onco-lncRNAs) dysre-gulated cancer genes and altered proliferation ofbreast and gynecologic cancer cells. Our analysis in-dicates that, although most lncRNAs are dysregu-lated in a tumor-specific manner, some, includingOIP5-AS1, TUG1, NEAT1, MEG3, and TSIX, synergis-tically dysregulate cancer pathways in multiple tumorcontexts

Pan-cancer Alterations of the MYC Oncogene and Its Proximal Network across the Cancer Genome Atlas

Although theMYConcogene has been implicated incancer, a systematic assessment of alterations ofMYC, related transcription factors, and co-regulatoryproteins, forming the proximal MYC network (PMN),across human cancers is lacking. Using computa-tional approaches, we define genomic and proteo-mic features associated with MYC and the PMNacross the 33 cancers of The Cancer Genome Atlas.Pan-cancer, 28% of all samples had at least one ofthe MYC paralogs amplified. In contrast, the MYCantagonists MGA and MNT were the most frequentlymutated or deleted members, proposing a roleas tumor suppressors.MYCalterations were mutu-ally exclusive withPIK3CA,PTEN,APC,orBRAFalterations, suggesting that MYC is a distinct onco-genic driver. Expression analysis revealed MYC-associated pathways in tumor subtypes, such asimmune response and growth factor signaling; chro-matin, translation, and DNA replication/repair wereconserved pan-cancer. This analysis reveals insightsinto MYC biology and is a reference for biomarkersand therapeutics for cancers with alterations ofMYC or the PMN

Genomic, Pathway Network, and Immunologic Features Distinguishing Squamous Carcinomas

This integrated, multiplatform PanCancer Atlas study co-mapped and identified distinguishing molecular features of squamous cell carcinomas (SCCs) from five sites associated with smokin