Enhancing Estimates of Breakpoints in Genome Copy Number Alteration using Confidence Masks

Chromosomal structural changes in human body known as copy number alteration (CNA) are often associated with diseases, such as various forms of cancer. Therefore, accurate estimation of breakpoints of the CNAs is important to understand the genetic basis of many diseases. The high‐resolution comparative genomic hybridization (HR‐CGH) and single‐nucleotide polymorphism (SNP) technologies enable cost‐efficient and high‐throughput CNA detection. However, probing provided using these profiles gives data highly contaminated by intensive Gaussian noise having white properties. We observe the probabilistic properties of CNA in HR‐CGH and SNP measurements and show that jitter in the breakpoints can statistically be described with either the discrete skew Laplace distribution when the segmental signal‐to‐noise ratio (SNR) exceeds unity or modified Bessel function‐based approximation when SNR is <1. Based upon these approaches, the confidence masks can be developed and used to enhance the estimates of the CNAs for the given confidence probability by removing some unlikely existing breakpoints

Análisis del modelo de sombreado normal-logarítmico aplicado a un enlace LoRa punto a punto

LoRa is a low-power wireless technology and long range used in wide area network. In addition to LoRa, there are other wireless technologies for data transmission with several qualities. However, LoRa technology can be exploited in different applications such as Wireless Sensor Network (WSN), tracking and location. This is due to its great advantage to support a high number of communication devices. The LoRa technology is based on the Chirp Spread Spectrum (CSS) modulation, this provides robustness to noise and other phenomena of degradation channel. In this work, it is presented the LoRa Technology performance in indoor and quasi-indoor environments with a point-to-point connection to estimate the distance based on the Received Signal Strength Indication (RSSI). The RSSI measurements, the estimating logarithmic function to compute distances and errors are shown in this manuscript. Finally, it can be concluded that the results are satisfactory, with an acceptable margin of error for indoor and quasi-indoor environments.LoRa es una tecnología inalámbrica de bajo consumo de potencia y largo alcance empleada en redes de área amplia. Además de LoRa, en el mercado existen otras tecnologías inalámbricas para transmisión de datos con diversas cualidades. Sin embargo, la tecnología LoRa se puede explotar en diferentes aplicaciones tales como redes de sensores inalámbricas (WSN, por sus siglas en inglés), rastreo y localización. Esto debido a su gran ventaja de soportar un gran número de dispositivos de comunicación. La tecnología LoRa está basada en la técnica de modulación Chirp Spread Spectrum (CSS, por sus siglas en inglés), esto le proporciona robustez ante el ruido y otros fenómenos de degradación de canal. En el presente trabajo se presenta el desempeño de la tecnología LoRa en ambientes interiores y semi-interiores con una conexión punto a punto para estimar la distancia basado en el indicador de la intensidad de la señal recibida (RSSI, por sus siglas en inglés). Las mediciones de RSSI realizadas, la estimación de las funciones logarítmicas para calcular las distancias y los errores, son presentados en este documento. Finalmente, se puede concluir que los resultados obtenidos son satisfactorios, con un margen de error aceptable para ambientes interiores y semi-interiores

EVALUACIÓN DE LA PERSISTENCIA DE PUNTOS DE INTERÉS DADOS POR SIFT, SURF, ORB Y GFTT BAJO MOVIMIENTO EN SUPERFICIES PLANARES (ASSESSMENT OF THE PERSISTENCE OF POINTS OF INTEREST GIVEN BY SIFT, SURF, ORB AND GFTT UNDER MOVEMENTS ON PLANAR SURFACES)

Resumen En el área de la visión computacional y procesamiento de imágenes uno de los temas de mayor interés en la comunidad es la interpretación de escenas a partir de la extracción de puntos de interés. Existen muchos métodos y variantes para la extracción de estos puntos. Aquí los métodos SIFT (por sus siglas en inglés, Scale-Invariant Feature Transform, Transformación de características invariables a escala), el método SURF (Speeded-Up Robust Features, Características robustas aceleradas), el método ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF, BREVE Orientación rápida y brevemente rotada) y GFTT (Good Features To Track, Buenas características para rastrear) de extracción de puntos de interés serán estudiados. Dadas las diferencias entre los descriptores propios de cada método, se creó un descriptor compatible para los cuatro métodos. Permitiendo así, el realizar una comparativa del rastreo de los puntos de interés bajo las mismas condiciones. Además de conocer el desempeño de la persistencia por cada método. Esto, con el objetivo de identificar cuáles son los métodos que conservan la mayor cantidad de puntos de interés ante el video de los movimientos de un dispositivo móvil autónomo bajo movimientos en el plano cartesiano. Palabras Clave: Descriptores locales, Persistencia, Puntos de interés. Abstract In the area of computational vision and image processing one of the topics of the greatest interest in the community is the interpretation of motion scenes base on the extraction of points of interest. There are many methods and variants to extract these points. Here are the SIFT methods (Scale-Invariant Feature Transform), the SURF method (Speeded-Up Robust Features), the ORB method (Oriented FAST and Rotated BRIEF), BRIEF ORIENTED FAST and ROTATED) and GFTT (Good Features To Track) the extraction methods of Points of Interest (POI) will be studied. Given the differences between the descriptors of each method, a compatible descriptor was created for all four methods. So, the tracking comparison of POIs under the same conditions. Aiming know the persistence performance by each method. This, in order to identify the methods that retain the most points by using the video of movements of a mobile self employed device in the cartesian plane. Keywords: Local descriptors, Persistence, Tracking, Points of interest

Aprendizaje basado en coeficientes de fourier para la identificación de daño en plantas de cultivos

Spectral signature analysis is one of the most widely used diagnostic methods to identify plant diseases. To this end, different information acquisition techniques must be considered to detect the different levels of a particular disease or pest, as in the case of fungal diseases. In this study, cucurbit plants were considered in three stages of levels of a fungal disease were identified which are leaves in the fungal germination stage, leaves with first symptoms, and diseased leaves. A database with spectral signatures of zucchini leaves was used. Then, frequency analysis of spectral features is proposed using Fourier transform to extract features from the obtained coefficients and from classification blocks with support vector machines for damage level estimation. Classification accuracies of 98.3% were demonstrated. Therefore, this method can be used to diagnose the damage levels in different crops.El análisis de&nbsp;firmas espectrales es&nbsp;uno de los métodos de diagnóstico más utilizados para identificar enfermedades en las&nbsp;plantas. Con este fin, se deben&nbsp;considerar diferentes técnicas&nbsp;de adquisición&nbsp;de información para&nbsp;detectar los diferentes niveles de una enfermedades o plaga&nbsp;en particular,&nbsp;como&nbsp;en el caso de las enfermedades fúngicas.&nbsp;En este&nbsp;estudio, se consideraron plantas cucúrbitas en las cuales se identificaron tres etapas de niveles de una enfermedad fúngica que son las hojas en la etapa de germinación del hongo, hojas con primeros síntomas y hojas enfermas.&nbsp;Se utilizó una base de datos con firmas espectrales de hojas de calabacita.&nbsp;A continuación, se propone&nbsp;el&nbsp;análisis de&nbsp;frecuencia&nbsp;de&nbsp;las características&nbsp;espectrales utilizando&nbsp;la transformada de&nbsp;Fourier para&nbsp;extraer&nbsp;características de los coeficientes obtenidos y partir de bloques de clasificación&nbsp;con máquinas de vectores de&nbsp;soporte para la estimación del nivel de daño.&nbsp;Se&nbsp;demostraron precisiones&nbsp;de clasificación del&nbsp;98.3%. Por lo tanto,&nbsp;este método se puede utilizar para diagnosticar el grado&nbsp;de daño en&nbsp;diferentes cultivos