Air quality regulations are often set based on observations at approved monitoring stations. However, the intent of the regulation is typically to protect people in a larger area from dangerous exposure to pollution. We look at the distribution of the maximum of a transformed Gaussian process over a finite set to assess the effective protection of an observation just within the limits of regulation. The technical tool needed is a generalization of Rice’s formula to two dimensions. Recent work in human-induced climate change attempts to attribute extreme events to climatic changes, by simulating climate with and without antrhopogenic forcing. We look at some tools available for modeling extreme climate events, look at some data analytic approaches, and discuss possible ways of estimating trends in extreme climate events.

Motivados por um estudo da infecção em mulheres pelo vírus papiloma humano, apresentamos uma análise bayesiana de regressão Binomial em que a variável resposta é susceptível de classificação errada. A nossa abordagem iterativa conduz a inferências aproximadas (com grau de aproximação controlável pelo analista) sobre as probabilidades de classificação errada e sobre os parâmetros que representam efeitos das covariáveis nas probabilidades de resposta para vários modelos lineares generalizados, tornando possível a selecção de modelos.

Neste seminário iremos estudar o comportamento assintótico de métricas aleatórias definidas sobre triangulações aleatórias do plano. Focaremos em questões como Leis dos Grandes Números e Teorema do Limite Central.

Palestrante: Felipe Rafael Ribeiro Melo
Título: Estimação das taxas de infecção e cura no Processo de Contato
Palestrante: Leonardo Correia da Costa
Título: Modelos de fronteira estocástica com componente espacial
Palestrante: Luiz Ledo Mota Melo Jr
Título: Modelos espaço-temporais aplicados a óbitos por causas externas no estado do Paraná
Palestrante: Fabio Figueiredo Farias
Título: Previsão de resultados em partidas de futebol

Nessa palestra serão inicialmente apresentados temas relacionados com séries temporais e análise espacial em epidemiologia utilizando técnicas de redes neurais e teoria de grafos. A seguir, apresentaremos temas relacionados com a área de Genômica Computacional e Bioinformática, recentemente criada no Laboratório de Engenharia de Sistemas em Saúde –LESS, enfocando a utilização de técnicas estatísticas e computacionais na análise de experimentos de microarranjos de cDNA para identificação de genes diferencialmente expressos e classificação de tumores, bem como pesquisa relativa a identificação e monitoração de resistência genotípica (mutações do HIV) em pacientes em uso de terapia antiretroviral.

O principal foco deste trabalho está na modelagem física e matemática de ondas em meios heterogêneos. Muitos problemas nesta área lidam com meios de propagação tendo propriedades físicas que oscilam rapidamente e de forma desordenada. Em muitos destes casos é interessante utilizar modelagem estocástica. Por exemplo, com equações diferenciais parciais (EDPs) apresentando coeficientes aleatórios. Diferentes técnicas podem ser consideradas: homogeneização, teoria dos campos médios ou análise assintótica de equações diferenciais estocásticas. Para o nosso contexto de ondas interagindo com uma microestrutura, discutiremos brevemente os diferentes significados físicos destas diferentes técnicas. E também indicaremos como apenas a última captura com precisão os fenômenos de interesse: o da Difusão Aparente, assim como o da refocalização de pulsos por Reversão- Temporal. E ainda temos um fato surpreendente: o fenômeno de refocalização é mais eficiente em um ambiente aleatório do que no caso homogêneo! Resultados da modelagem e teoria matemática serão ilustrados através de simulações computacionais, em particular, para ondas acústicas e ondas aquáticas longas como, por exemplo, tsunamis.

As redes de sensores sem fio (Wireless Sensor Networks) são conjuntos de dispositivos que obtêm amostras de fenômenos ambientais, sejam eles naturais (como, por exemplo, temperatura, pressão atmosférica, intensidade de iluminação, concentração de substâncias em cursos d’água) ou antrópicos (qualidade do ar em sinais de trânsito, pressão ao longo de um oleoduto). Cada sensor coleta informações de forma contínua ou em instantes de tempo que podem ser regulares ou disparados por eventos. Essas informações são repassadas a nós especiais que, tipicamente, aplicam operações para reduzir o volume de dados, e, feito isso, novamente as enviam para um nó central onde decisões são tomadas. Essa é uma vigorosa área de pesquisa multidisciplinar, com inúmeros problemas que abrangem desde a modelagem dos processos associados e estratégias de inferência, até aspectos tecnológicos aguardando por soluções satisfatórias. Nesta palestra apresentaremos os principais conceitos relativos às redes de sensores sem fio, no intuito de discutir algumas dessas oportunidades de pesquisa.

Background: The Drosophila genome is constituted of a group of genes that are distributed in diferent chromosomes: three pairs of autosomes and the sex chromosomes (X and Y). The study of sex chromosome evolution main purpose is to understand which genes are localized in and out of the sex chromosomes. In addition, evolutionary biologists are interested in understanding the mechanisms and selective forces driving such distribution. In the last decade, one important observation regarding the evolution of sex chromosomes is the unidirectional movement of genes out of the X chromosome to the autosomes. Interestingly, those genes are especially expressed (active) in the male reproductive tract, the testis. One explanation for the unidirectional movement of genes is the possible X inactivation during spermatogenesis (spermatozoa formation and development). In other words, if X is inactivated then spermatogenic expressed genes that move out of the X chromosome to autosomes are expected to be selected during evolution. However, the spermatogenic X-inactivation has not yet been proved in Drosophila. There are only indirect evidences that strongly suggest that the X chromosome ceases its expression during spermatogenic meiotic stage. Moreover, even if the X becomes inactive, the unidirectional movement of genes out of X chromosome is not necessarily caused by the decrease of expression level. Results: Here we investigate meiotic X-inactivation in Drosophila melanogaster by monitoring X-linked and autosome gene expression during developmental phases of spermatogenesis. Cells from two di erent phases were collected: spermatogonias, the mitotic cells; and spermatocytes, the cells in meiotic division. Genes that are putatively over or under expressed in meiosis were selected by quantifying and comparing the mRNA level in the two di erent phases using Microarray analysis (Genechip arrays from A ymetrix). Multiple hypothesis testing and inference were conducted by Bayesian hierarchical modeling (BHM) in order to classify 18,000 genes (3,000 X-linked genes and 15,000 autosome genes) as over, under, equally expressed. The main motivation for using this modeling structure is to avoid inconsistencies of standard frequentist multiple hypothesis testing commonly encountered in the analysis of gene expression. In agreement to Xinactivation hypothesis, we observed depletion and enrichment of X-linked genes over and under expressed in meiosis, respectively. In other words, the expression of X-linked genes is under represented in meiosis compared to autosome genes. In order to investigate if X-inactivation is one of the selective forces driving the unidirectional movement of genes out the X chromosomes, we compared gene expression of a specific set of genes that moved between chromosomes during Drosophila genus evolution. We show that, based on an extension of the previous BHM, genes moving out of the X-chromosome have a higher posterior probability of being under-expressed in meiosis than genes moving out of the autosomes. Conclusion: By properly accounting for the uncertainties regarding the gene expression measurements and interactions, as well as gene biology, our modeling approach explicitly and probabilistically quantifies X-linked gene expression, pointing in favor of the X-inactivation hypothesis. In addition, pioneer evidence of meiotic X chromosome under-expression as driving force for gene movement out of the X chromosome is provided.

Com a preocupação cada vez maior com o meio ambiente, surge a necessidade de se estudarem modelos que reconheçam e representem adequadamente as características hidrológicas de uma determinada região, para que se possam obter resultados confiáveis quando da simulação dos efeitos causados pela mudança no uso do solo, desmatamento, ou mesmo, poluição ou erosão do meio natural.
Deve-se, no entanto, ressaltar que a modelagem hidrológica com base física não deve estar dissociada do contexto de sua aplicação: a bacia hidrográfica e o seu respectivo gerenciamento. Nesse sentido, o presente seminário visa a discussão sobre a construção de uma base de dados e o desenvolvimento de ferramentas de análise integráveis a um sistema de apoio à decisão voltado à gestão de recursos hídricos. O enfoque concentra-se na geração e consolidação de informação temática básica, desenvolvimento e avaliação de metodologias na escala da bacia hidrográfica com base na implementação de áreas especialmente monitoradas.

A palestra será dividida em duas partes, conforme indica o título. Na primeira parte, Revisão de teorias é o processo de melhorar teorias geradas automaticamente ou definidas pelo usuário, dado um conjunto de exemplos. A utilização de sistemas de revisão de teorias de Primeira-ordem tem sido limitada pelo custo de buscar em um grande espaço de hipóteses. Esta é uma dificuldade geral no aprendizado de teorias, mas trabalhos recentes mostram que técnicas de busca local estocástica (SLS) são efetivas ao menos quando as teorias são aprendidas a partir do zero. Serão apresentados uma introdução aos algoritmos de revisão de teorias de primeira-ordem tanto lógicas (FOL) quanto probabilísticas (SRL) e então algoritmos que aplicam SLS a esses sistemas de revisão de teorias. Resultados experimentais mostram que: (1) o tempo de execução é reduzido significativamente; (2) a acurácia em relação a teoria inicial obtida através do sistema de ILP Aleph é sempre melhorada.
Na segunda parte, será apresentado um sistema de previsão de séries temporais baseado em ensemble de filtros de partículas utilizando estimação não-paramétrica de densidade com kernels para a representação dos modelos de transição e observação, fazendo o aprendizado dos kernels através de um algoritmo baseado no EM, e selecionando os componentes do ensemble pela análise das Curvas de Erros de Regressão (REC).