Doctor en Ciencias de la Ingeniería, Mención Modelación Matemática / Esta tesis propone un método para construir redes de regulación causales realistas, que tienen una tasa de falsos positivos más baja que las redes construidas con los métodos tradicionales. La primera contribución de esta tesis es integrar información heterogénea a partir de dos tipos de predicciones de red para determinar una explicación causal de las co-expresiones de genes observada. La segunda contribución de esta tesis es modelar esta integración como un problema de optimización combinatorial. Analizamos la complejidad computacional de este enfoque y demostramos que este problema y mostramos que este problema pertenece a la categoría complejidad NP-hard. Este análisis fue aceptado en la 15ª Conferencia Internacional de Verificación, Modelo de Control, e interpretación abstracta VMCAI 2014. Con el fin de tener una solución aproximada en un tiempo de ejecución práctico se propone también un enfoque heurístico. Esta es la tercera contribución de esta tesis. Nuestra evaluación en E.coli muestra que la red resultante de la aplicación de este método tiene una mayor precisión que la red de regulación putativa construida con herramientas tradicionales. Una publicación sobre este tema se somete a PLoS Computational Biology. La bacteria Acidithiobacillus ferrooxidans, que tiene importantes aplicaciones industriales, presenta retos particulares para la determinación experimental de la red de regulación. Usando las herramientas que hemos desarrollado hemos podido proponer una red de regulación putativa y analizarla para poner en relevancia el papel de los reguladores centrales. Esta es la cuarta contribución de esta tesis. En una segunda parte de esta tesis exploramos cómo estas relaciones regulatorias se manifiestan en un caso vinculado a la salud humana, desarrollando un método para completar una red vinculada a la enfermedad de Alzheimer. Este trabajo fue publicado en BMC Genomics (2010). Como addendum a esta tesis abordamos el problema matemático de diseñar sondas de microarray. Concluimos que para predecir completamente la dinámica de hibridización se necesita un modelo modificado para la energía de las estructuras secundarias de ADN adherido a una superficie y proponemos un plan para determinar tal función.

Orientador : Roberto Celso Fabricio Costa / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-07-15T09:24:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santos_ClotilzioMoreirados_M.pdf: 1069648 bytes, checksum: 0cde537f16a456a2de4880bec450de47 (MD5) Previous issue date: 1982 / Resumo: Não encontrado / Abstract: Not informed / Mestrado / Mestre em Matemática

Este trabalho apresenta uma proposta para a identificação biométrica de indivíduos através da análise da íris, utilizando uma abordagem baseada em Morfologia Matemática. Algoritmos baseados em operadores morfológicos são utilizados nas diversas etapas de processamento, para segmentação, realçamento de padrões, extração e representação de características. Para avaliar os algoritmos, testes foram realizados utilizando imagens do Banco de Dados de Imagens de Íris da Universidade de Bath - UBIID, da base de dados do Instituto de Automação da Academia Chinesa de Ciências - CASIA, além de imagens adquiridas para compor o Banco de Dados Brasileiro de Pesquisa de Íris - BIRD. A fim de avaliar o desempenho de classificação, o método proposto foi comparado ao método de Daugman (referência). Os resultados obtidos indicam a viabilidade da abordagem proposta para o reconhecimento de íris. Para imagens do UBIID, o desempenho do método proposto foi superior ao do método de referência, alcançando 99,35% de acerto no ponto de erro igual (EER - Equal Error Rate), onde as taxas de falsa aceitação (FAR) e de falsa rejeição (FRR) são iguais. / This paper presents a proposal for biometric identification of individuals by analyzing the iris, using an approach based on Mathematical Morphology. Algorithms based on morphological operators are used in several stages of processing, segmentation, enhancement of patterns, extraction and representation of features. To evaluate the algorithms, tests were performed using images of the University of Bath Iris Image Database - UBIID, of the Chinese Academy of Sciences Institute of Automation - CASIA, and acquired images to compose the Brazilian Iris Research Database - BIRD. In order to assess the performance of classification, the proposed method was compared to Daugman’s method (reference). The results indicate the viability of the proposed approach for iris recognition. For UBIID images, the performance of the proposed method was superior to the reference method, achieving 99.35% accuracy at the point of equal error (EER - Equal Error Rate), where the false acceptance rate (FAR) and false rejection rate (FRR) are equal.