BACKGROUND: Selection on proteins is typically measured with the assumption that each protein acts independently. However, selection more likely acts at higher levels of biological organization, requiring an integrative view of protein function. Here, we built a kinetic model for de novo pyrimidine biosynthesis in the yeast Saccharomyces cerevisiae to relate pathway function to selective pressures on individual protein-encoding genes. RESULTS: Gene families across yeast were constructed for each member of the pathway and the ratio of nonsynonymous to synonymous nucleotide substitution rates (dN/dS) was estimated for each enzyme from S. cerevisiae and closely related species. We found a positive relationship between the influence that each enzyme has on pathway function and its selective constraint. CONCLUSIONS: We expect this trend to be locally present for enzymes that have pathway control, but over longer evolutionary timescales we expect that mutation-selection balance may change the enzymes that have pathway control.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-02-21T14:53:51Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) main_abntex.pdf: 4558296 bytes, checksum: 6f077e7cc7e54787fdfdb3b25b18eabb (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-21T14:53:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) main_abntex.pdf: 4558296 bytes, checksum: 6f077e7cc7e54787fdfdb3b25b18eabb (MD5) Previous issue date: 2016-09-26 / A previsão de séries temporais é uma tarefa importante no campo da aprendizado de máquina, possuindo diversas aplicações em mercado de ações, hidrologia, meteorologia, entre outros. A análise da dependência existente nas observações adjacentes da série é necessária para que seja possível prever valores futuros com alguma precisão. Modelos dinâmicos são utilizados para realizar mapeamentos de uma série temporal, se aproximando do mecanismo gerador da série e sendo capazes de realizar previsões. No entanto, o mecanismo gerador de uma série temporal pode produzir padrões lineares e não-lineares que precisam ser devidamente mapeados. Modelos lineares como o auto-regressivo integrado de média móvel (ARIMA) são capazes de mapear padrões lineares, porém não são indicados quando existem padrões não-lineares na série. Já os modelos não-lineares como as redes neurais artificais (RNA) mapeiam padrões não-lineares, mas podem apresentar desempenho reduzido na presença de padrões lineares em relação aos modelos lineares. Fatores como a definição do número de elementos de entrada da RNA, número de amostras de treinamento podem afetar o desempenho. Abordagens híbridas presentes na literatura realizam o mapeamento dos padrões lineares e não-lineares simultaneamente ou aplicando duas ou mais fases nas previsões. Seguindo a suposição de que os modelos são bem ajustados, a diferença entre o valor previsto e a série real demonstra um comportamento de ruído branco, ou seja, considera-se que a diferença entre os valores (resíduo) é composta por choques aleatórios não correlacionados. Na abordagem de duas ou mais fases, o resíduo gerado pelo modelo aplicado na primeira fase é utilizado pelo segundo modelo. O problema do ajuste pode ser decorrente dos parâmetros mal ajustados e também da série temporal devido à possível necessidade de transformações. Tais abordagens geram previsões mais precisas quando comparadas às técnicas tradicionais. Nesta tese, são explorados sistemas evolucionários para a otimização de parâmetros de técnicas lineares e não-lineares visando o mapeamento dos padrões da série temporal. A abordagem proposta utiliza um preprocessamento automático através de um filtro de suavização exponencial para extrair uma série com distribuição normal. A diferença da série temporal e a série filtrada é mapeada por um sistema composto por um método auto-regressivo (AR) e máquina de vetor de suporte para regressão (SVR). Variações do algoritmo de otimização por enxame de partículas (PSO) e algoritmos genéticos são aplicados na otimização dos hiper-parâmetros do sistema. A previsão final é realizada através da soma das previsões de cada série. Para fins de avaliação do método proposto, experimentos foram realizados com bases de problemas reais utilizando métodos da literatura. Os resultados demonstram que o método obteve previsões precisas na maioria dos casos testados. O filtro de suavização exponencial utilizado supõe que a série possua nível constante (sem tendência). Séries que possuem tendências lineares foram devidamente tratadas, no entanto tendências exponenciais ou polinomiais apresentaram desempenho reduzido. O método proposto possui potencial para melhorias, aplicando métodos que realizem o mapeamento automático de tendências como a suavização exponencial dupla. Nesta tese o método aditivo foi utilizado para combinação de previsões, no entanto em algumas séries o modelo multiplicativo pode ser mais adequado, produzindo previsões mais precisas. / Time series forecasting is an important task in the field of machine learning and has many applications in stock market, hydrology, weather and so on. The analysis of the dependence between adjacent observations in the series is necessary in order to achieve better forecasts. Dynamic models are used to perform mappings in the time series by approximating to thedata generating process and being able to perform predictions. However, the data generating process of a time series may produce both linear and nonlinear patterns that need to be mapped. Linear models such as the autoregressive integrated moving average (ARIMA) are able to map linear patterns, although not indicated when nonlinear patterns are present in the series. Nonlinear models such as the artificial neural networks (ANNs) perform nonlinear mappings but demonstrate reduced performance in the presence of linear patterns in comparison to linear models. Hybrid approaches in the literature perform mappings of linear and nonlinear patterns simultaneously or applying two or more phases.Supposing that the models are adjusted to the data, the difference between the predicted value and the data presents a White noise behavior, thus it is considered that the difference of values (residual) is composed by uncorrelated random shocks. In two-phase approaches the residual produced by the linear model in the first phase is used in the nonlinear model. Also the parameters of the models have an important influence on their performance. Such approaches produce more accurate predictions when compared with traditional methods. In this thesis, we explore evolutionary system in the context of optimization of parameters for both linear and nonlinear methods, taking into consideration the patterns in a time series. In the proposed approach, an exponential smoothing filter is used to decompose a series with normal distribution which is applied to an ARIMA model and the residual series is applied to a system composed by an autoregressive (AR) and a support vector regression methods (SVR). Variations of particle swarm optimization (PSO) algorithm and genetic algorithm (GA) are employed in the optimization of hyper-parameters of the system. Experiments were conducted using data sets from real world problems comparing with methods in the literature. The results indicate that the method achieved accurate predictions in most cases. The exponential smoothing filter assumes that the given series has no trend patterns. Series with linear trend were detrended, however in series with exponential or polynomial trends the proposed method achieved reduced performance. The proposed method has potential to improvements by using methods that perform an automatic mapping of trend patterns (double exponential smoothing). In this work, the additive model is adopted, however in some series a multiplicative model could achieve better forecasts.

<p>Our only example of life is that of Earth- which is a single lineage. We know very little about what life would look like if we found evidence of a second origin. Yet there are some universal features of geometry, mechanics, and chemistry that have predictable biological consequences. The surface-to-volume ratio property of geometry, for example, places a maximum limit on the size of unassisted cells in a given environment. This effect is universal, interesting, not vague, and not arbitrary. Furthermore, there are some problems in the universe that life must invariably solve if it is to persist, such as resistance to radiation, faithful inheritance, and resistance to environmental pressures. At least with respect to these universal problems, some solutions must consistently emerge.</p><p> In this dissertation, I develop and defend my own account of universal biology, the study of non-vague, non-arbitrary, non-accidental, universal generalizations in biology. In my account, a candidate biological generalization is assessed in terms of the assumptions it makes. A successful claim is accepted only if its justification necessarily makes reference to principles of evolution and makes no reference to contingent facts of life on Earth. In this way, we can assess the robustness with which generalizations can be expected to hold. I contend that using a stringent-enough causal analysis, we are able to gather insight into the nature of life everywhere. Life on Earth may be our single example of life, but this is merely a reason to be cautious in our approach to life in the universe, not a reason to give up altogether.</p> / Dissertation

The purpose of this work is to rethink the process of learning in human evolutionary systems. We take a sober look at how game theory, network theory, and chaos theory pertain specifically to the modeling, data, and training components of generalization in human systems. The value of our research is three-fold. First, our work is a direct approach to align machine learning generalization with core behavioral theories. We made our best effort to directly reconcile the axioms of these heretofore incompatible disciplines -- rather than moving from AI/ML towards the behavioral theories while building exclusively on AI/ML intuition. Second, this approach simplifies the learning process and makes it more intuitive for non-technical domain experts. We see increasing complexity in the models introduced in academic literature and, hence, increasing reliance on abstract hidden states learned by automatic feature engineering. The result is less understanding of how the models work and how they can be interpreted. However, these increasingly complex models are effective on the particular benchmark datasets they were designed for, but do not generalize. Our research highlights why these models are not generalizable and why behavioral theoretic intuition must have priority over the black box reliance on automatic feature engineering. Third, we introduce two novel methods that can be applied off-the-shelf: graph transformation for classification in human evolutionary systems (GT-CHES) and dynamic contrastive learning (DyCon). These models are most effective in mixed-motive human systems. While, GT-CHES is most suitable for tasks that involve event-based data, DyCon can be used on any temporal task.

Submitted by Napoleana Barros Martins (napoleana_martins@hotmail.com) on 2016-08-01T15:38:31Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Hiram Carlos Costa Amaral.pdf: 24315368 bytes, checksum: 3708b71cd79a7cfa94b2c34c95182cc2 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-08-24T19:39:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Hiram Carlos Costa Amaral.pdf: 24315368 bytes, checksum: 3708b71cd79a7cfa94b2c34c95182cc2 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-08-24T19:44:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Hiram Carlos Costa Amaral.pdf: 24315368 bytes, checksum: 3708b71cd79a7cfa94b2c34c95182cc2 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-24T19:44:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação Hiram Carlos Costa Amaral.pdf: 24315368 bytes, checksum: 3708b71cd79a7cfa94b2c34c95182cc2 (MD5) Previous issue date: 2016-03-28 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / Manufacturing emerging paradigms have been used in an attempt to solve the problem of customization, i.e. the manufacture of products with mid and low batches and high variability. Namely Evolvable Production Systems (EPS) has been able to address the problem through the concept of mechatronics agents and a reversal of the local where intelligence (the production process) is in th the manufacturing system. However, there are still many gaps and barriers for the widespread use of EPS, namely the real prototypes that address the concepts of evolvable systems. This work presents the development of an evolvable system called Agile Intelligent System for Evolvable Process (SIAPE), which aimed adpats to demand variations and the evolution of the production system according to the changing of the product. To test the viability of SIAPE was first created a simplified automation prototype called Product UFAM which is compared with the SIAPE prototype itself among their compliance with the requirements of Industry Platform 4.0 (i4.0). / Paradigmas emergentes de fabricação têm sido usados na tentativa de solucionar o problema da customização, isto é, a manufatura de produtos em lotes baixos e com elevados níveis de variedades de produtos. Notadamente os Evolvable Production Systems (EPS) tem conseguido tratar o problema através do conceito de agentes mecatrônicos e de uma inversão do local de onde a inteligência do processo produtivo está dentro do sistema de manufatura. Entretanto, ainda há várias lacunas e barreiras ao amplo uso de EPS, dentre elas a necessidade de protótipos de sistemas que contemplem os conceitos de sistemas evolutivos. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema evolutivo denominado de Sistema Inteligente Ágil de Processo Evolutivo - SIAPE que visa adaptação à demanda e a evolução do sistema produtivo de acordo com a evolução do produto. Para testar a viabilidade do SIAPE foi criado primeiramente um protótipo de automação simplificado chamado de Produto UFAM que é comparado com o protótipo SIAPE propriamente dito em torno de suas aderências às exigências da Plataforma da Indústria 4.0 (i4.0).

Este trabalho apresenta uma arquitetura geral para evolução de circuitos eletrônicos analógicos baseada em algoritmos genéticos. A organização lógica privilegia a interoperabilidade de seus principais componentes, incluindo a possibilidade de substituição ou melhorias internas de suas funcionalidades. A plataforma implementada utiliza evolução extrínseca, isto é, baseada em simulação de circuitos, e visa facilidade e flexibilidade para experimentação. Ela viabiliza a interconexão de diversos componentes aos nós de um circuito eletrônico que será sintetizado ou adaptado. A técnica de Algoritmos Genéticos é usada para buscar a melhor forma de interconectar os componentes para implementar a função desejada. Esta versão da plataforma utiliza o ambiente MATLAB com um toolbox de Algoritmos Genéticos e o PSpice como simulador de circuitos. Os estudos de caso realizados apresentaram resultados que demonstram a potencialidade da plataforma no desenvolvimento de circuitos eletrônicos adaptativos. / This work presents a general architecture of an evolutionary system for electronic analog circuits based on genetic algorithms. The platform design enables interoperability of its main components including module substitution or functionality improvement. In the current version it implements the extrinsic model, that means, circuit simulation aiming the flexibility and easy experimentation. It enables free interconnection on a number of nodes of a circuit to be synthesized or adapted. The evolutionary technique Genetic Algorithms is used to search for the best interconnection solution on the desired circuit or circuit function. In the current version it makes use of the MATLAB with a genetic algorithm toolbox and the PSpice to simulate circuits. The case studies presented demonstrate the potential of the platform to adapt electronic circuits.

Este trabalho apresenta uma arquitetura geral para evolução de circuitos eletrônicos analógicos baseada em algoritmos genéticos. A organização lógica privilegia a interoperabilidade de seus principais componentes, incluindo a possibilidade de substituição ou melhorias internas de suas funcionalidades. A plataforma implementada utiliza evolução extrínseca, isto é, baseada em simulação de circuitos, e visa facilidade e flexibilidade para experimentação. Ela viabiliza a interconexão de diversos componentes aos nós de um circuito eletrônico que será sintetizado ou adaptado. A técnica de Algoritmos Genéticos é usada para buscar a melhor forma de interconectar os componentes para implementar a função desejada. Esta versão da plataforma utiliza o ambiente MATLAB com um toolbox de Algoritmos Genéticos e o PSpice como simulador de circuitos. Os estudos de caso realizados apresentaram resultados que demonstram a potencialidade da plataforma no desenvolvimento de circuitos eletrônicos adaptativos. / This work presents a general architecture of an evolutionary system for electronic analog circuits based on genetic algorithms. The platform design enables interoperability of its main components including module substitution or functionality improvement. In the current version it implements the extrinsic model, that means, circuit simulation aiming the flexibility and easy experimentation. It enables free interconnection on a number of nodes of a circuit to be synthesized or adapted. The evolutionary technique Genetic Algorithms is used to search for the best interconnection solution on the desired circuit or circuit function. In the current version it makes use of the MATLAB with a genetic algorithm toolbox and the PSpice to simulate circuits. The case studies presented demonstrate the potential of the platform to adapt electronic circuits.