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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Alejandro Candioti
DESCRIPTION:Título:  «Buscando un ciclo Euleriano compatible: un algoritmo rápido”\nDirectora: Verónica Becher\nJurados: Flavia Bonomo y Min Chih Lin \nResumen: Un ciclo Euleriano en un grafo G es un camino cerrado que usa todos los arcos de G exactamente una vez. Dos ciclos Eulerianos son compatibles si no comparten ningún camino de longitud 2. Fleischner y Jackson demuestran en 1990  que para todo camino Euleriano en un grafo dirigido de grado mínimo 3\, existe otro ciclo Euleriano compatible. El resultado principal de esta tesis es un algoritmo para calcular un ciclo Euleriano compatible a uno dado en un grafo dirigido  de grado mínimo 3\, con  complejidad de peor caso  O(E * log(V)) donde  V y E la cantidad de vértices y arcos del grafo. Nuestro algoritmo  se basa en las ideas de Lin\, Ward\, Jain y Skiena de 2011.     Un segundo resultado de esta tesis responde una pregunta de Becher y Heiber en 2011 y es un algoritmo para  extender una secuencia de  Bruijn de orden n a otra de orden n+1 para alfabetos de grado mayor o igual que 3.  Nuestra solución de este problema se basa en el algoritmo previamente descripto que genera un ciclo Euleriano compatible a otro dado. Esta solución también puede usarse para  extender  otras secuencias que son variantes de las secuencias de Bruijn\, como los llamados collares perfectos.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Ángel Abregú y Martín De Micheli
DESCRIPTION:Título: LigQ 2.0 y ReverseLigQ: dos herramientas de Virtual Screening e Inverse Virtual Screening basadas en aprendizaje automático\nDirectores: Pablo Turjanski y Marcelo Martí\nJurados: Esteban Lanzarotti y Darío Fernández Do Porto \nResumen\nEn el presente trabajo de tesis se aborda el problema de generación de conjuntos de moléculas pequeñas que puedan comportarse como ligandos para proteínas de interés y su inverso\, la generación de conjuntos de proteínas con altas chances de acoplamiento a un ligando objetivo. En la actualidad\, las bases de datos de moléculas poseen millones de compuestos y\, poder predecir acoplamientos\, es un problema relevante para la comunidad. Durante el desarrollo de esta tesis\, nos enfocamos específicamente en el problema de vincular las propiedades conocidas sobre el sitio de unión de la proteína estudiada con las propiedades de los ligandos candidatos. Los descriptores escogidos son\, por lo general\, valores fisicoquímicos\, morfológicos y topológicos\, ya sean calculados o conocidos experimentalmente. Para realizar este vínculo de manera óptima\, aplicamos técnicas de aprendizaje automático\, estableciendo una valoración de los compuestos obtenidos en base a los parámetros calculados como óptimos para que una molécula se acople  eficientemente a nuestro objetivo de interés. Los resultados finales\, si bien no fueron los esperados\, dan lugar a modelos de uso real mediante su incoporación en sistemas web que permiten su uso irrestricto.\nPara acercar a la comunidad nuestros desarrollos\, tomamos como punto de partida una herramienta preexistente denominada LigQ. Esta herramienta permite calcular\, dada una proteína como entrada\, conjuntos de moléculas candidatas a ser ligandos de la misma\, es decir\, que pueden potencialmente acoplarse a ella modulando o inhibiendo su actividad. Adaptamos dicha herramienta\, incorporando modelos de aprendizaje automático construídos durante este trabajo. Análogamente\, para el problema inverso\, desarrollamos una herramienta similar\, a la que denominamos reverse-LigQ.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-angel-abregu-y-martin-de-micheli/
LOCATION:Laboratorio 6
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Daniela Marottoli
DESCRIPTION:Título: Detección estática de canales no cerrados usando tipos comportamentales\nDirector: Hernan Melgratti\nJurados: Carlos Lopez Pombo\, Christian Roldán\n\nResumen:\nGo es un lenguaje de programación tipado estáticamente cuyo diseño presenta primitivas explícitas de intercambio de mensajes a través de canales. Lange\, Ng\, Toninho y Yoshida proponen un sistema de tipos comportamentales para analizar propiedades sobre aspectos comunicacionales de programas en Go\, tales como ausencia de deadlocks y errores de comunicación. Esta verificación se realiza a través de dos herramientas\, Dingo Hunter y Gong\, que toman un programa en Go e indican si satisfacen estas propiedades. Furman extiende estas herramientas agregando mensajes de error que contienen información sobre la línea de código que viola las propiedades\, y la historia de ejecución asociada. El objetivo de este trabajo es mejorar la usabilidad de las herramientas incorporando una detección estática de canales abiertos\, de manera de agregar en el output información sobre canales que no son cerrados y que no se utilizan en el futuro de la ejecución. Para ello se extiende la implementación de Gong de manera de obtener información sobre tipos asociados a canales que se eliminan cuando se construye la máquina de estados que representa la ejecución simbólica de los tipos comportamentales de un programa.
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