Statistical methods for the selection of differentially expressed genes from DNA array data : application to the analysis of the gene expression induced in sugarcane by phosphate deficiency

Orientador: Marcelo Menossi Teixeira, Aluisio de Souza PinheiroTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de BiologiaResumo: Arranjos de DNA são uma poderosa técnica de monitoramento da expressão gênica em larga escala. No entanto, a grande quantidade de dados gerados com esse tipo de experimento requer um tratamento estatístico adequado às suas características. Uma aplicação importante dos arranjos de DNA é a identificação de genes diferencialmente expressos em diferentes amostras de RNA. Essa seleção demanda testes estatísticos apurados, capazes de distinguir, entre o grande número de genes usualmente presentes nos arranjos, aqueles cuja expressão é significativamente diferenciada. Neste trabalho nós desenvolvemos algoritmos para a análise estatística dos dados provenientes de arranjos de DNA, eficientes em lidar com os problemas usuais nesse tipo de dados, como o número limitado de réplicas. Aplicados a dados simulados, os algoritmos desenvolvidos mostraram-se competitivos com outros métodos de análises descritos na literatura, superando-os em algumas situações. A aplicação desses algoritmos foi também demonstrada em um experimento voltado à identificação de genes de cana-deaçúcar diferencialmente expressos em resposta a deficiência de fosfato. O fósforo é um macronutriente essencial, captado pelas plantas principalmente na forma de fosfato inorgânico (Pi). A deficiência de fosfato é freqüente na natureza, especialmente nos solos ácidos das regiões tropicais e subtropicais. Devido a grande importância econômica da cana-de-açúcar, a identificação de genes diferencialmente expressos em resposta à deficiência de fosfato nesta espécie é de grande interesse científico e agronômico. Algoritmos de agrupamento foram também aplicados aos dados de expressão obtidos no experimento, identificando padrões de expressão gênica nos diferentes estágios da resposta da cana a esse estresse e proporcionando assim uma caracterização adicional da mesma. Futuramente, os resultados desse trabalho podem conduzir ao desenvolvimento de linhagens de cana-de-açúcar com melhor desempenho em solos pobres de fosfato, o que seria de extremo interesse agronômicoAbstract: DNA arrays are a powerful technique for monitoring gene expression in large scale. However, the great amount of data generated by this kind of experiment requires a statistical treatment adequate to its characteristics. An important application of DNA arrays is the identification of differentially expressed genes in different RNA samples. This selection demands refined statistical tests, able of distinguish among the great number of genes usually present in the arrays those which expression is significantly different. In this work, we have developed algorithms for the analysis of DNA array data, efficient in handling the usual problems in this kind of data, as the limited number of replicates. When applied to data simulations the developed algorithms showed to be competitive with other methods of analysis described in the literature and widely used, overperforming them in some situations. The application of these algorithms was also demonstrated in an experiment devoted to the identification of sugarcane genes differentially expressed in response to phosphate deficiency. Phosphorous is an essential macronutrient, absorbed by plants mostly in the form of inorganic phosphate (Pi). The phosphate deficiency is frequent in the nature, especially in the acid soils of tropical and subtropical areas. Because of the great economical importance of sugarcane, the identification of genes that are differentially expressed in response to phosphate deficiency in this species is of great scientific and agronomic interest. Clustering algorithms were also applied to the expression data obtained in the experiment, identifying patterns of gene expression in the different stages of the sugarcane response to the stress, thus providing an additional characterization of it. In the future, the results of this work can lead to the development of sugarcane cultivars that have better performance in phosphate deficient soils, what would be of great agronomic interestDoutoradoBioinformáticaDoutor em Genetica e Biologia Molecula

Inference Time Optimization Using BranchyNet Partitioning

Deep Neural Network (DNN) applications with edge computing presents a trade-off between responsiveness and computational resources. On one hand, edge computing can provide high responsiveness deploying computational resources close to end devices, which may be prohibitive for the majority of cloud computing services. On the other hand, DNN inference requires computational power to be executed, which may not be available on edge devices, but a cloud server can provide it. To solve this problem (trade-off), we partition a DNN between edge device and cloud server, which means the first DNN layers are processed at the edge and the other layers at the cloud. This paper proposes an optimal partition of DNN, according to network bandwidth, computational resources of edge and cloud, and parameter inherent to data. Our proposal aims to minimize the inference time, to allow high responsiveness applications. To this end, we show the equivalency between DNN partitioning problem and shortest path problem to find an optimal solution, using Dijkstra's algorithm.Comment: 8 pages, 11 figures, IEEE Symposium on Computers and Communications 202

Multiple-Modality Associative Memory: a framework for Learning

Drawing from memory the face of a friend you have not seen in years is a difficult task. However, if you happen to cross paths, you would easily recognize each other. The biological memory is equipped with an impressive compression algorithm that can store the essential, and then infer the details to match perception. Willshaw's model of Associative memory is a likely candidate for a computational model of this brain function, but its application on real-world data is hindered by the so-called Sparse Coding Problem. Due to a recently proposed sparse encoding prescription [31], which maps visual patterns into binary feature maps, we were able to analyze the behavior of the Willshaw Network (WN) on real-world data and gain key insights into the strengths of the model. To further enhance the capabilities of the WN, we propose the Multiple-Modality architecture. In this new setting, the memory stores several modalities (e.g., visual, or textual) simultaneously. After training, the model can be used to infer missing modalities when just a subset is perceived, thus serving as a flexible framework for learning tasks. We evaluated the model on the MNIST dataset. By storing both the images and labels as modalities, we were able to successfully perform pattern completion, classification, and generation with a single model.Comment: 21 pages, 15 figure

Server Placement with Shared Backups for Disaster-Resilient Clouds

A key strategy to build disaster-resilient clouds is to employ backups of virtual machines in a geo-distributed infrastructure. Today, the continuous and acknowledged replication of virtual machines in different servers is a service provided by different hypervisors. This strategy guarantees that the virtual machines will have no loss of disk and memory content if a disaster occurs, at a cost of strict bandwidth and latency requirements. Considering this kind of service, in this work, we propose an optimization problem to place servers in a wide area network. The goal is to guarantee that backup machines do not fail at the same time as their primary counterparts. In addition, by using virtualization, we also aim to reduce the amount of backup servers required. The optimal results, achieved in real topologies, reduce the number of backup servers by at least 40%. Moreover, this work highlights several characteristics of the backup service according to the employed network, such as the fulfillment of latency requirements.Comment: Computer Networks 201

Análise da Resistência ao Cisalhamento da Interface Argila Orgânica Mole e Geotêxtil não Tecido

Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Instituto Latino-Americano de Tecnologia, Infraestrutura e Território da Universidade Federal da Integração Latino-Americana, como requisito parcial à obtenção do título de Bacharel em Engenharia Civil de Infraestrutura.Na região de Foz do Iguaçu - PR, existem algumas áreas que apresentam depósitos de solos orgânicos moles, porém não foram publicados trabalhos ao respeito. Futuros projetos rodoviários na região, possivelmente tenham que usar mantas de geotêxteis como reforço de base de aterro sobre solo mole. Nesse contexto, o presente trabalho tem como objetivo estudar a resistência ao cisalhamento na interface do solo com o geotêxtil para investigar problemas de expulsão do solo mole após a colocação de um aterro com reforço de geotêxtil na base. Para a execução dos ensaios de resistência da interface solo – geotêxtil, foi desenvolvido um molde de concreto com uma face de geotêxtil que encaixa na metade da caixa do equipamento tradicional de cisalhamento direto. Os estudos foram realizados com uma argila orgânica mole indeformada, encontrada no trecho em execução do projeto da Perimetral Leste de Foz do Iguaçu-PR. O solo resultou predominantemente argiloso, classificado como A-7-5 pela AASHTO e OL (solo orgânico de baixa compressibilidade) pelo SUCS, com 18,9º de ângulo de atrito e 26,2 kPa de intercepto coesivo. As características da interface solo-geotêxtil foram de 25,9º de ângulo de atrito e 2,8 kPa de adesão, situaram se dentro da faixa encontrada na literatura. O comportamento da curva tensão deslocamento foi sem pico definido, e a curva de variação volumétrica-deslocamento mostrou um comportamento de compressão da amostra. Estes resultados ajudarão a compreender as propriedades do solo mole da região e da interface do solo com o geotêxtil

Model for prediction of estrus in confined dairy cows

Orientador: Irenilza de Alencar NaasTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia AgricolaResumo: A carência existente no setor da pecuária leiteira brasileira, tanto de aumentar a produtividade, quanto de diminuir os custos de produção, tem induzido os produtores a buscarem novos conhecimentos. Desta forma, as relações entre fatores ambientais e respostas fisiológicas do gado leiteiro são de extrema importância durante o processo produtivo. Assim, informações como a época correta de ocorrência do estro não deve ser analisada como uma variável absoluta, já que fatores ambientais, sistema de criação e tipologia das instalações influenciam nas reações fisiológicas do animal. Se a exposição climática pode influenciar no ciclo estral do bovino leiteiro, então qualquer informação que facilite a identificação correta do cio é de grande valia, pois significa diminuição do trabalho e aumento do número de inseminações com sucesso, possuindo assim, valor econômico significativo. A hipótese verificada nesse trabalho foi que é possível minimizar o erro na estimativa de estro em bovino leiteiro, empregando um modelo multivariável com a utilização de tecnologia da informação. O objetivo geral foi estimar a possibilidade de presença de estro em vacas leiteiras utilizando recursos computacionais. Os objetivos específicos foram o levantamento das situações de campo relacionadas ao manejo e condições ambientais de alojamento que influenciem na detecção de estro, o desenvolvimento de um modelo utilizando a lógica fuzzy, para estimar a presença de cio e seu respectivo teste. Foram utilizadas informações pertinentes a gado holandês alojados em confinamento total com intervalos de idade, peso e produção prédefinidos. Serviram como variáveis de entrada o Índice de Temperatura e Umidade (ITU), período após ultimo cio (PAUC) e número de indícios de estro (NCO). Como variável de saída foi considerada a Taxa de Detecção de Cio (TDC). Após o término deste trabalho, concluiu-se que é possível a construção de um modelo baseado na lógica fuzzy e dados de ambiência, além de informações fornecidas por especialista, que estime a taxa de detecção de cio para diversos cenários. Além disso, sugere-se melhor treinamento da mão-de-obra destinada ao manejo reprodutivo e observação mais atenta dos animaisAbstract: The existing gap in the Brazilian dairy sector for both increase in productivity, and decrease in production costs has induced producers to search for new knowledge. In this way the relation between environmental factors and dairy cattle physiological responses are of extreme importance during the production process. Therefore information such as time of estrus occurrence should not be analyzed as an absolute variable as environmental factors, rearing system and constructions¿ typology influence in the animal¿s physiological response. If the climatic exposition may influence the dairy cows estrus cycle then any information that improve the correct estrus identification is of great value, as it means decrease in losses and increase in success in the process, and meaning significant economical gain. The hypothesis verified in this research was that it is possible to minimize the error in estimating estrus incidence in dairy cows by describing a multivariable model using information technology. This research aimed mainly to estimate the possibility of estrus detection in dairy cows, and the specific objectives were to identify field management conditions and environmental housing scheme that may influence the estrus detection, as well as the development of a model using fuzzy logic for estimating estrus presence, and its respective test. Information pertinent to totally confined Holstein dairy cattle was used such as age interval, weight and pre-defined milk production. Input variables used were the Temperature and Humidity Index (THI), period since last estrus (PSLE) and the number of estrus signals (NES). As output variable there was the estrus detection index (EDI). After this research it was concluded that it was possible the construction of a model based on fuzzy logic and using environmental data, besides the specialist information that helps detecting estrus for several scenarios. Beside that it is suggested better labor training for the workers involved with reproduction management as well as more attention to the animals observationDoutoradoConstruções Rurais e AmbienciaMestre em Engenharia Agrícol

Inovação no setor público : percepções sobre os resultados no processo de compras públicas no governo brasileiro

Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Programa de Pós-Graduação em Administração, Mestrado Profissional em Administração Pública, 2022.Compreender e implementar inovações, especialmente no contexto do setor público, cria oportunidades de melhora da gestão das aquisições para o alcance da excelência das compras públicas em relação ao atendimento à população, bem como aos fornecedores de bens e serviços. Objetivo da presente pesquisa consiste em analisar os resultados das inovações no processo de compras públicas no âmbito do Governo brasileiro. A partir da literatura que discute a inovação no setor público proposta pelos autores Bloch et al. (2009), Bloch (2011) e De Vries et al. (2016), foi realizada análise de conteúdo proveniente de entrevistas realizadas com gestores e usuários da inovação, que revelou a oportunidade de caracterizar as inovações desenvolvidas pelo Ministério da Economia no processo de compras públicas, bem como identificar barreiras e facilitadores à inovação, demonstrando que o ambiente para inovação influencia nos seus resultados e nas suas consequências, podendo servir como uma orientação para os gestores públicos em relação a tomada de decisão em relação às capacidades de inovação. Ademais, foi criado um banco de indicadores de inovação no processo de compras governamentais, a fim de viabilizar a mensuração do desempenho da inovação no contexto do Ministério da Economia.Understanding and implementing innovations, especially in the context of the public sector, creates opportunities to improve procurement management to achieve excellence in public procurement in terms of serving the population, as well as suppliers of goods and services. The objective of this research is to analyze the results of innovations in the public procurement process within the Brazilian government. Based on the literature that discusses innovation in the public sector proposed by the authors Bloch et al. (2009), Bloch (2011) and De Vries et al. (2016), a content analysis was carried out from interviews with managers and users of innovation, which revealed the opportunity to characterize the innovations developed by the Ministry of Economy in the public procurement process, as well as identify barriers and facilitators to innovation, demonstrating that the environment for innovation influences its results and its consequences, and can serve as an orientation for public managers in relation to decision making in relation to innovation capabilities. Furthermore, a bank of innovation indicators was created in the government procurement process, in order to enable the measurement of innovation performance in the context of the Ministry of Economy