Próxima palestra do PPG Biometria no dia 28 de junho

Convidamos a todos os interessados para a proxima palestra no PPG Biometria.

Data: 28 de junho de 2012, 14H

Local: Laboratório Didático de Informática 3, Depto de Bioestatística

Título: Transcriptograma: Uma ferramenta para análise de expressão gênica

Prof. Dr. José Luiz Rybarczyk Filho - Depto de Física e Biofísica, IBB, UNESP

O metabolismo celular constitui-se numa série de reações químicas, as quais envolvem milhares moléculas, tais como proteínas, lipídios, carboidratos e outros metabólitos. A informação do estado metabólico de uma célula em um dado momento pode ser obtida através de experimentos que medem o nível de expressão de todas as proteínas (microarray). Como resultado temos o transcriptoma de uma célula. Entretanto, o maior problema da técnica de microarray é a intensidade do sinal-ruído que é muito alto. Neste seminário será abordada a técnica de Transcriptograma, na qual um perfil muito preciso da expressão de um genoma é obtido a partir de um método de processamento do sinal de microarray que melhora a relação sinal-ruído. O Transcriptograma foi aplicado para vários organismos em diferentes condições, em todos os casos o método conseguiu discriminar diferentes tecidos, estados metabólicos e efeitos de tratamento.

Métodos para solução de Problemas de Otimização - Daniela Renata Cantane

Otimização: Linear, não linear e inteira.
Aplicações: matemática, pesquisas operacionais, economia, ciencia da computação, medicina, engenharia, etc.

Pesquisa operacional: estuda tecnicas para otimizar o desempenho de sistemas.
Objetivos: tomada de decisões, entender a complexidade das operações no sistema, prever seu comportamento e melhorar o seu desempenho.~

Exemplos: problema do caixeiro viajante, problema da mochila, problema de corte e empacotamento, alocação de professores com disciplinas a serem ministrada, alocação de turnos de médicos, plantação e rotação de culturas, radioterapia, etc.

Estratégia utilizada pela PO para melhorar o desempenho de um sistema:
- identifcar as variaveis de decisão
- construir um modelo matemático do sistema de operações e definir os objetivos importantes
- resolver o modelo para encontrar a solução ótima
- análise de sensibilidade
- implementar modificações no modelo

Métodos mais importantes para solucionar problemas de otimização linear:
- método simplex: Dantzig, em 1947
- método de pontos interiores: Karmakar, em 1984

Objetivo: soluções de problemas de grande porte.

“MÉTODO SIMPLEX”

Anotações 21.06.2012

Camisas, camisetas e agasalhos do programa de Biometria da Unesp de Botucatu

Os alunos da Biometria estão fazendo os pedidos de confecção de
camisetas do programa. Seguem os modelos e os valores estimados.
Caso se interessar em fazer pedidos, especifique os modelos, tamanhos
e quantidades nos formularios que estao na copa do depto.

Aqueles que moram fora de Botucatu e desejarem fazer pedidos envie email 
para
o Ronaldo: rguedes@ibb.unesp.br

Blusa de Moleton - 60,00 reais
Camiseta Manga Curta - 13,00 reais
Camiseta Baby-Look - 13,00
Camiseta Polo - 20,00 reais
Camiseta Manga Longa (ainda sem preço)

Tamanhos: P, M, G, GG, GGG, (???)

Próxima palestra do curso de Biometria

21 de junho, 14h
Local LDI3 - Depato de Bioestatistica - IB


Palestrante: Daniela R. Cantane (Depto de Bioestatistica, IB)
Título: Métodos para solução de problemas de otimização

Resumo: Os métodos mais importantes para solucionar problemas de otimização linear são o método Simplex e o método de pontos interiores, mas para uma boa performance destes métodos, a solução eficiente dos seus sistemas lineares é de fundamental importância. Com o objetivo de desenvolver alternativas eficientes para implementação do método Simplex, utiliza-se técnicas de atualização da decomposição LU da base em conjunto com reordenamento estático nas colunas da matriz para aperfeiçoar a solução dos sistemas lineares oriundos do método Simplex. Códigos computacionais dos métodos de pontos interiores são alternativas eficientes para solução de problemas de grande porte para problemas lineares. Na busca desta eficiência, três linhas de pesquisa se destacam: a redução do número de iterações para obtenção da convergência do método, a redução do tempo computacional por iteração por meio da solução eficiente dos sistemas lineares necessários para calcular as direções e o desenvolvimento de métodos específicos para problemas de otimização com exploração da sua estrutura particular.

PRINCÍPIO DA MÉDIA

PRINCÍPIO DA MÉDIA

Paulo Ruffino – ruffino@ime.unicamp.br

- Choque aparente: matemática x aleatório

- Teoria Ergódica (Teorema Ergódico de Birkhoff)

- Método Monte Carlo (evoluçaõ do tentativa e erro)
(Bibliografia em linguagem simples: “Introdução ao método de Monte Carlo”)

- Processo estocástico mais rico em propriedades: Movimento Browniano.
(Robert Brown, botânico, 1822)

-  Situações mais elaboradas do Princípio da Média

Anotações

14.06.2012

Princípios da Média - Paulo Ruffino (Palestra dia 14 de junho)

Pessoal convidamos a todos para a proxima palestra do PPG Biometria. Att Luzia
14 de junho, 14hLocal: LDI 3, Departamento de Bioestatística
Palestrante: Paulo Ruffino (IMECC, Unicamp)
Título: Princípios da Média

Resumo: Uma das noções naturais e intuitivas do princípio da média é a determinação de uma probabilidade usando repetição do experimento e calculando a frequência (erros e acertos). Nesta situação e em outras similares o que está por trás desse "princípio da média" é o Teorema Ergódico de Birkhoff. Simulações de situações aleatórias como as descritas acima, normalmente em busca de resultados determinísticos é  chamado de "Método Monte Carlo". Falaremos de outros exemplos de médias onde a aleatóriedade tem dinâmica no tempo (movimento Browniano). Terminamos a palestra mencionando um resultado recente de  um princípio da média para difusões (processos de Markov contínuo, soluções de equações diferenciais estocásticas) em espaços folheados.