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Timestamp: 2016-10-22 02:22:33+00:00

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Alicia Ayala Villalba
1 UNIVERSIDADE DA CORUÑA Facultad de Informática Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones Herramientas Informáticas y de Inteligencia Artificial para el Meta-Análisis En la Frontera entre la Bioinformática y las Ciencias Jurídicas Tesis Doctoral Doctoranda ALIUSKA DUARDO SANCHEZ Directores Prof. Dr. Alejandro Pazos Sierra Prof. Dr. Humberto González Díaz A Coruña, Febrero2 Prof. Dr. D. Alejandro Pazos Sierra, Catedrático del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, Facultad de Informática, Universidade da Coruña, UDC. Prof. Dr. D. Humberto González Díaz, Prof. Investigador Ierbasque del Departamento de Química Orgánica II, Facultad de Ciencia y Tecnología, Universidad del País Vasco, UPV/EHU. CERTIFICAN: Que la memoria titulada HERRAMIENTAS INFORMÁTICAS Y DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL META-ANÁLISIS EN LA FRONTERA ENTRE LA BIOINFORMÁTICA Y LAS CIENCIAS JURIÍDICAS presentada por D. ALIUSKA DUARDO SANCHEZ, ha sido realizada bajo nuestra dirección, en el Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, Facultad de Informática, Universidade da Coruña, UDC y en el Departamento de Química Orgánica II, Facultad de Ciencia y Tecnología, Universidad del País Vasco UPV/EHU. Considerando que el trabajo constituye tema de Tesis Doctoral, se autoriza su presentación en la Universidade da Coruña. Y para que conste, se expide el presente certificado en A Coruña, a 3 de Febrero de dos mil catorce. Firmado Prof. Dr. Alejandro Pazos Sierra Firmado Prof. Dr. Humberto González Díaz 23 A Juan, mi hijo. A Juan, mi abuelo. 34 AGRADECIMIENTOS Agradezco profundamente la ayuda prestada por los directores de esta tesis Alejandro Pazos Sierra y Humberto González Díaz, así como a sus colaboradores de la Universidade da Coruña, especialmente al Dr. Cristian Robert Munteanu del grupo de Redes de Neuronas Artificiales y Sistemas Adaptativos RNASA-IMEDIR. Me gustaría extender estos agradecimientos a todos los amigos que en España me han apoyado tanto humana como profesionalmente; y que han hecho posible, de un modo u otro, este trabajo. Entre ellos, muy significativamente a: Antonio, Begoña, Eugenio, Lourdes, Cristian, Mari, Susana, Luisa, Xavi, Fran, Paola, Chachi, Dayamí, Ricci, Oana, Yanela, Rosi, Yaque, Sergio, Alejandro y Valeria. Quiero hacer una mención especial a mi familia, sin cuyo esfuerzo y apoyo no habría sido posible llegar hasta aquí, aunque la vida nos haya dispersado por el mundo. Mi hermano y mi primo Yoel, en Houston. Mis primos Beris, Enrique, Mari, Luis, y la tía Clara, en Madrid. A mi cuñada Yenny, en Brasil. A mi familia en Cuba: Julio, Ana y Humberto, Marquitos y Humbertico, en Santa Clara. Por último y muy especialmente, al resto de mi familia cubana en Sancti Spiritus, La Habana, Güinía, y Manicaragüa. A todos muchas Gracias! 45 Resumen Los modelos computacionales, conocidos por su acrónimo en idioma Inglés como QSPR (Quantitative Structure-Property Relationships) pueden usarse para predecir propiedades de sistemas complejos. Estas predicciones representan una aplicación importante de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TICs). La mayor relevancia es debido a la reducción de costes de medición experimental en términos de tiempo, recursos humanos, recursos materiales, y/o el uso de animales de laboratorio en ciencias biomoleculares, técnicas, sociales y/o jurídicas. Las Redes Neuronales Artificiales (ANNs) son una de las herramientas informáticas más poderosas para buscar modelos QSPR. Para ello, las ANNs pueden usar como variables de entrada (input) parámetros numéricos que cuantifiquen información sobre la estructura del sistema. Los parámetros conocidos como Índices Topológicos (TIs) se encuentran entre los más versátiles. Los TIs se calculan en Teoría de Grafos a partir de la representación de cualquier sistema como una red de nodos interconectados; desde moléculas a redes biológicas, tecnológicas, y sociales. Esta tesis tiene como primer objetivo realizar una revisión y/o introducir nuevos TIs y software de cálculo de TIs útiles como inputs de ANNs para el desarrollo de modelos QSPR de redes bio-moleculares, biológicas, tecnológico-económicas y socio-jurídicas. En ellas, por una parte, los nodos representan biomoléculas, organismos, poblaciones, leyes tributarias o concausas de delitos. Por otra parte, en la interacción TICs-Ciencias Biomoleculares- Derecho se hace necesario un marco de seguridad jurídica que permita el adecuado desarrollo de las TICs y sus aplicaciones en Ciencias Biomoleculares. Por eso, el segundo objetivo de esta tesis es revisar el marco jurídico-legal de protección de los modelos QSAR/QSPR de sistemas moleculares. El presente trabajo de investigación pretende demostrar la utilidad de estos modelos para predecir características y propiedades de estos sistemas complejos. 56 Resumo Os modelos de ordenador coñecidos pola súas iniciais en inglés QSPR (Quantitative Structure-Property Relationships) poden prever as propiedades de sistemas complexos e reducir os custos experimentais en termos de tempo, recursos humanos, materiais e/ou o uso de animais de laboratorio nas ciencias biomoleculares, técnicas, e sociais. As Redes Neurais Artificiais (ANNs) son unha das ferramentas máis poderosas para buscar modelos QSPR. Para iso, as ANNs poden facer uso, coma variables de entrada (input), dos parámetros numéricos da estrutura do sistema chamados Índices Topolóxicos (TIs). Os TI calcúlanse na teoría dos grafos a partir da representación do sistema coma unha rede de nós conectados, incluíndo tanto moléculas coma redes sociais e tecnolóxicas. Esta tese ten como obxectivo principal revisar e/ou desenvolver novos TIs, programas de cálculo de TIs, e/ou modelos QSPR facendo uso de ANNs para predicir redes bio-moleculares, biolóxicas, económicas, e sociais ou xurídicas onde os nós representan moléculas biolóxicas, organismos, poboacións, ou as leis fiscais ou as concausas dun delito. Ademais, a interacción das TIC con as ciencias biolóxicas e xurídicas necesita dun marco de seguridade xurídica que permita o bo desenvolvemento das TIC e as súas aplicacións en Ciencias Biomoleculares. Polo tanto, o segundo obxectivo desta tese é analizar o marco xurídico e legal de protección dos modelos QSPR. O presente traballo de investigación pretende demostrar a utilidade destes modelos para predicir características e propiedades destes sistemas complexos. 67 Abstract QSPR (Quantitative Structure-Property Relationships) computer models can predict properties of complex systems reducing experimental costs in terms of time, human resources, material resources, and/or the use of laboratory animals in bio-molecular, technical, and/or social sciences. Artificial Neural Networs (ANNs) are one of the most powerful tools to search QSPR models. For this, the ANNs may use as input variables numerical parameters of the system structure called Topological Indices (TIs). The TIs are calculated in Graph Theory from a representation of any system as a networ of interconnected nodes, including molecules or social and technological networs. The first aim of this thesis is to review and/or develop new TIs, TIs calculation software, and QSPR models using ANNs to predict bio-molecular, biological, commercial, social, and legal networs where nodes represent bio-molecules, organisms, populations, products, tax laws, or criminal causes. Moreover, the interaction of ICTs with Biomolecular and law Sciences needs a legal security framewor that allows the proper development of ICTs and their applications in Biomolecular Sciences. Therefore, the second objective of this thesis is to review the legal framewor and legal protection of QSPR techniques. The present wor of investigation tries to demonstrate the usefulness of these models to predict characteristics and properties of these complex systems. 78 ÍNDICE I. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS. 10 II. FUNDAMENTOS TEÓRICOS II.1. Redes, Índices Topológicos, y Modelos QSPR.. 21 II.2. Redes Neuronales Artificiales (ANN) II.3. Representaciones generales de redes complejas...33 II.4. Representación de redes complejas en Ciencias Jurídicas...39 II.5. Centralidades de nodos para redes jurídicas II.6. Modelos QSPR de redes jurídicas II.7. Aspectos jurídicos relacionados con las TICs III. TRABAJO EXPERIMENTAL III.1. Nuevo software para índices de redes complejas III.2. Predicción de Redes Complejas con Índices Marov-Wiener y ANNs...61 III.3. Predicción de Redes Complejas con Índices Marov-Balaban y ANNs...64 III.4. Predicción de Redes Bio-Moleculares, Socio-Económicas y Jurídicas...66 IV. CONCLUSIONES V. FUTUROS DESARROLLOS9 VI. ANEXOS..72 VI.1. ÍNDICE DE ABREVIATURAS VI.2. ÍNDICE DE TABLAS VI.3. ÍNDICE DE FIGURAS VI.4. PUBLICACIONES: ARTÍCULOS PUBLICADOS POR LA DOCTORANDA EN EL TEMA DE LA TESIS VI.4.1. C.R. Munteanu, A.L. Magalhaes, A. Duardo-Sánchez, A. Pazos, and H. González-Díaz. S2SNet: A Tool for Transforming Characters and Numeric Sequences into Star Networ Topological Indices in Chemoinformatics, Bioinformatics, Biomedical, and Social-Legal Sciences. Current Bioinformatics, 2013, 8, VI.4.2. A. Duardo-Sánchez, C.R. Munteanu, P. Riera-Fernández, A. López-Díaz, A. Pazos, and H. González-Díaz. Modeling Complex Metabolic Reactions, Ecological Systems, and Financial and Legal Networs with MIANN Models Based on Marov-Wiener Node Descriptors. Journal of Chemical Information and Modelling, 2014, 54, VI.4.3. A. Duardo-Sanchez, H. González-Díaz, A. Pazos. MIANN Models of Networs of Biochemical Reactions, Ecosystems, and U.S. Supreme Court with Balaban-Marov Indices. Current Bioinformatics, 2014, 9, aceptado en imprenta. VI.4.4. A. Duardo-Sanchez, H. González-Díaz, A. Pazos. MI-NODES Multiscale Models of Metabolic Reactions, Ecological, Brain Connectome, Epidemic, World Trade, and Legal-Social Networs. Current Bioinformatics, 2014, 9, aceptado en imprenta. 910 I. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS 1011 1. Introducción Un camino de ida y vuelta entre las TICs y las Ciencias Jurídicas y Bio-Moleculares A. Duardo-Sanchez, G. Patlewicz, and H. González-Díaz. Networ Topological Indices from Chem-Bioinformatics to Legal Sciences and bac. Current Bioinformatics, 2011, 6(1), En la actualidad, es difícil encontrar un área, ya sea científica o no, en la que no exista una aplicación importante de las TICs. Incluso los sistemas jurídicos, en sí mismos, han sido revolucionados por el uso de las llamadas TICs. En este sentido, se hace necesario un marco jurídico que proporcione una base segura y pertinente para el desarrollo de dichas tecnologías. En particular, la Quimio-informática, la Bioinformática, la Biología computacional, y otras áreas afines dentro del campo de las Biociencias, están entre las que requieren más atención de los operadores legales debido, entre otras cosas, a su novedad. Todo ello hace preciso el uso de las TICs en el estudio de procesos biológicos y sistemas bio-moleculares complejos. Pudiera decirse que tales áreas constituyen esencialmente la interrelación de las TICs con las Ciencias de la vida. No hay que olvidar que, en los últimos 20 años, más del 70% del descubrimiento científico se ha realizado en la intersección de estas dos áreas de la ciencia, creándose grandes lagunas legales al respecto. El Derecho tiene y debe tener un impacto importante en la regulación de las TICs aplicadas a problemas quimioinformáticos y bio-informáticos. De hecho, la relación entre ellos engloba una gama amplia de asuntos diferentes que incluyen propiedad intelectual (por ejemplo: marcas, secreto industrial, propiedad intelectual de software, ), licencias, patentes legislación, control y desarrollo de productos, Así como asuntos jurídicos corporativos, incluso cuestiones ético-legales. Todo esto involucra el uso de herramientas y técnicas de tres disciplinas separadas; Ciencias Biomoleculares (la fuente de los datos que deben ser analizados), Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (proponen las herramientas TICs, incluyendo el hardware para 1112 hacer cálculos, el software y algoritmos de análisis de datos). El desarrollo software para Bioinformática es un reto para el presente y un negocio para el futuro; facilitando la creación de nuevas empresas de TICs como soporte a las Ciencias Biomoleculares. Los modelos Quimio-informáticos y Bio-informáticos que describen relaciones estructura-propiedad de sistemas biológicos complejos (complex biosystems) pueden jugar una función importante para reducir costes en lo concerniente a: plazos de tiempo, recursos humanos, recursos materiales, así como de sustitución de animales de laboratorio en Ciencias Biomédicas. Muchos de estos modelos son, en esencia, Relaciones Cuantitativas Estructura-Actividad o Propiedad conocidos por sus siglas en Inglés: Quantitative Structure-Activity or Property Relationships (QSAR/QSPR). En otras palabras, los modelos informáticos QSPRs conectan la información sobre la estructura de un sistema con información sobre propiedades externas de estos sistemas que no son evidentes después de una inspección visual directa de la estructura. En particular, los modelos QSARs conectan la información sobre la estructura química de fármacos y dianas moleculares (proteína, gen, ARN, microorganismos, tejidos, enfermedades, etc.) con la actividad biológica del fármaco sobre sus posibles dianas. Muchos de estos modelos QSAR están basados en el uso de parámetros químico-informáticos estructurales. Tales parámetros son series numéricas que codifican información estructural para predecir correlaciones entre la estructura molecular y propiedades biológicas. Existen diversas herramientas informáticas para encontrar un modelo QSPR que relacione los TIs de un sistema con sus propiedades. Una de las herramientas más usadas con este objeto son las Redes Neuronales Artificiales (ANNs, por sus siglas en inglés). Una actividad intensiva en este campo ha incitado a muchos autores a publicar revisiones recientes y/o editar números especiales en revistas de alto impacto relacionadas con estos temas. Por ejemplo, González-Díaz H, y col., han editado varios números especiales con artículos de grupos de diferentes países que revisan el uso de estos métodos en las revistas: Current Topics in Medicinal Chemistry en 2008, Current Proteomics en 2009, Current Durgs Metabolism, y Current Pharmaceutical Design en13 En paralelo, las herramientas de análisis basadas en la Teoría de Grafos y Redes Complejas se están expandiendo a nuevos campos de aplicación. Estas herramientas usadas en las TICs permiten interconectar información a niveles estructurales de la materia muy diferentes desde moléculas a redes macroscópicas. Constituyen ejemplos de lo que se acaba de decir: los genomas, las redes de interacción proteína-proteína, las redes complejas metabólicas, redes neuronales biológicas y artificiales, redes sociales y tecnológicas (o ambas). Entre estas últimas se destacan las redes de transmisión de enfermedades, redes de distribución eléctrica, redes de telefonía inalámbricas, redes de comercio internacional, Internet y, soportada por ella, la world wide web (www), faceboo, twitter, etc. En todos estos casos, se pueden calcular un tipo de parámetros llamados Índices Topológicos (TIs) que describen numéricamente los patrones de conectividad existentes entre los nodos o actores en una red (representada como un grafo matemático). Los TIs pueden ser muy útiles como entradas (variables input) para desarrollo de modelos QSPR en escalas múltiples (multiescala). En particular, el caso de las relaciones entre actores sociales, así como las relaciones entre actores en diferentes niveles de análisis (como personas y grupos) se ha extendido como tema de investigación. El análisis de redes sociales, Social Networs Analysis (SNA), proporciona una aproximación común para todas aquellas disciplinas que implican un estudio de la estructura social susceptible de representación en forma de redes. El concepto de estructura social es comúnmente utilizado en sociología y en la teoría social. A pesar de que no hay acuerdo entre los teóricos, puede referirse a un tipo específico de relación entre las entidades o los grupos que también pueden evolucionar a patrones duraderos de comportamiento y relación dentro de una sociedad, o normas e instituciones sociales que acontecen dentro de sistemas sociales. Para una revisión completa sobre SNA, se puede consultar la revisión llevada a cabo por Newman en su artículo: La Estructura y Función de Redes Complejas. En todo caso, si se toma en consideración que una red es un conjunto de elementos (nodos) con conexiones entre ellos llamadas aristas del grafo, se pueden representar las relaciones sociales en forma 1314 de redes, donde los nodos pueden ser los actores individuales dentro de las redes y las aristas las relaciones entre dichos actores. De hecho, la utilización de SNA no es nada nuevo en estudios de ciencias sociales. Ya en los tempranos años 30 del siglo pasado, los sociólogos usaban redes sociales para estudiar relaciones de amistad entre niños en edad escolar. Desde entonces, SNA ha sido aplicado al estudio de las interrelaciones entre miembros de una misma familia, interacción empresarial, o patrones de relaciones sexuales. A pesar de que la aproximación SNA está muy difundida en las ciencias sociales, su aplicación en el en Ciencias Jurídicas es escasa. Las herramientas de redes complejas y las metodologías TICs pueden ser útiles para ilustrar la interrelación entre los tipos diferentes de leyes. También pueden ayudar a predecir y entender las consecuencias de la aprobación de nuevas leyes en la sociedad y su efectividad. Tomando todos los aspectos anteriores en consideración, esta tesis profundizará en ambos sentidos: el uso de Ciencias Jurídicas para propiciar un marco jurídico adecuado de protección de los modelos QSAR/QSPR de sistemas moleculares y la aplicación de modelos QSPR para estudiar sistemas jurídicos per se. Por ello, los objetivos de la tesis y la hipótesis de trabajo de partida son los siguientes: Objetivos: 1- Revisar las opciones legales disponibles para proteger los programas de computador (software) usados para desarrollo de modelos QSPR/QSAR, la aceptación y tratamiento legal de resultados científicos obtenidos con este tipo de software, así como algunos asuntos financiero-tributarios específicos en el campo de los programas del ordenador. 2- Revisar la representación de los sistemas jurídicos que utilizan redes complejas, definir nuevos TIs para la descripción de redes bio-moleculares y jurídico-sociales, y desarrollar nuevos modelos QSPR con ANNs para pronosticar fenómenos biomoleculares, jurídicos, y otros. 1415 Hipótesis de trabajo: La hipótesis de trabajo de partida se formula como la posibilidad de demostrar la utilidad y adecuación de los modelos QSAR / QSPR de sistemas moleculares y de técnicas/herramientas de informática convencional y de inteligencia artificial para predecir características y propiedades de sistemas complejos. Así, se aplicarán en ámbitos complejos tan diversos como son el biomolecular, el tecnológico y el jurídico social. Bibliografía consultada Abercrombie, N.; Hill, S.; Turner, B.S. Social structure. In The Penguin Dictionary of Sociology, 4th ed.; Penguin: London, Bornholdt, S.; Schuster, H.G. Handboo of Grafos and Complex Networs: From the Genome to the Internet. WILEY-VCH GmbH & CO. KGa.: Wheinheim Breiger, R. The Analysis of Social Networs. In Handboo of Data Analysis, Hardy, M.; Bryman, A., Eds. Sage Publications: London, 2004; pp Chen, J.; Shen, B. Computational Analysis of Amino Acid Mutation: a Proteome Wide Perspective. Curr Proteomics 2009; 6: Chou, K.C. Grafoic rule for drug metabolism systems. Curr Drug Metab 2010; 11: Chou, K.C. Pseudo amino acid composition and its applications in bioinformatics, proteomics and system biology. Curr Proteomics 2009; 6: Concu, R.; Dea-Ayuela, M.A.; Perez-Montoto, L.G.; Prado-Prado, F.J.; Uriarte, E.; Bolas-Fernandez, F.; Podda, G.; Pazos, A.; Munteanu, C.R.; Ubeira, F.M.; Gonzalez-Diaz, H. 3D entropy and moments prediction of enzyme classes and experimental-theoretic study of peptide fingerprints in Leishmania parasites. Biochimica et Biophysica Acta 2009; 1794:16 Concu, R.; Podda, G.; Ubeira, F.M.; Gonzalez-Diaz, H. Review of QSAR models for enzyme classes of drug targets: Theoretical bacground and applications in parasites, hosts, and other organisms. Current Pharmaceutical Design 2010; 16: Craig, C. Social Structure. In Dictionary of the Social Sciences, Oxford University Press: Oxford, Duardo-Sanchez, A.; Gonzalez-Diaz H. Legal issues for chem-bioinformatics models. Frontiers in Biosciences (Elite Ed). 2013; 5: Duardo-Sanchez, A.; Patlewicz, G.; and González-Díaz, H. Networ Topological Indices from Chem-Bioinformatics to Legal Sciences and bac. Current Bioinformatics, 2011, 6(1), Duardo-Sanchez, A.; Patlewicz, G.; Lopez-Diaz, A. Current topics on software use in medicinal chemistry: intellectual property, taxes, and regulatory issues. Curr Top Med Chem 2008; 8: Estrada, E.; Molina, E.; Nodarse, D.; Uriarte, E. Structural contributions of substrates to their binding to P-Glycoprotein. A TOPS-MODE approach. Current Pharmaceutical Design 2010; 16: Garcia, I.; Diop, Y.F.; Gomez, G. QSAR & complex networ study of the HMGR inhibitors structural diversity. Curr Drug Metab 2010; 11: Garcia, I.; Fall, Y.; Gomez, G. QSAR, docing, and CoMFA studies of GSK3 inhibitors. Current Pharmaceutical Design 2010; 16: Giuliani, A.; Di Paola, L.; Setola, R. Proteins as Networs: A Mesoscopic Approach Using Haemoglobin Molecule as Case Study. Curr Proteomics 2009; 6: Gonzalez-Diaz, H. Networ topological indices, drug metabolism, and distribution. Curr Drug Metab 2010; 11: Gonzalez-Diaz, H. QSAR and complex networs in pharmaceutical design, microbiology, parasitology, toxicology, cancer, and neurosciences. Current Pharmaceutical Design 2010; 16:17 Gonzalez-Diaz, H. Quantitative studies on Structure-Activity and Structure-Property Relationships (QSAR/QSPR). Curr Top Med Chem 2008; 8: Gonzalez-Diaz, H.; Duardo-Sanchez, A.; Ubeira, F.M.; Prado-Prado, F.; Perez- Montoto, L.G.; Concu, R.; Podda, G.; Shen, B. Review of MARCH-INSIDE & complex networs prediction of drugs: ADMET, anti-parasite activity, metabolizing enzymes and cardiotoxicity proteome biomarers. Curr Drug Metab 2010; 11: Gonzalez-Diaz, H.; Prado-Prado, F.; Ubeira, F.M. Predicting antimicrobial drugs and targets with the MARCH-INSIDE approach. Curr Top Med Chem 2008; 8: Gonzalez-Diaz, H.; Romaris, F.; Duardo-Sanchez, A.; Perez-Montoto, L.G.; Prado- Prado, F.; Patlewicz, G.; Ubeira, F.M. Predicting drugs and proteins in parasite infections with topological indices of complex networs: theoretical bacgrounds, applications, and legal issues. Current Pharmaceutical Design 2010; 16: Helguera, A.M.; Combes, R.D.; Gonzalez, M.P.; Cordeiro, M.N. Applications of 2D descriptores in drug design: a DRAGON tale. Curr Top Med Chem 2008; 8: Ivanciuc, O. Machine learning Quantitative Structure-Activity Relationships (QSAR) for peptides binding to Human Amphiphysin-1 SH3 domain. Curr Proteomics 2009; 4: Ivanciuc, O. Wea machine learning for predicting the phospholipidosis inducing potential. Curr Top Med Chem 2008; 8: Khan, M.T. Predictions of the ADMET properties of candidate drug molecules utilizing different QSAR/QSPR modelling approaches. Curr Drug Metab 2010; 11: Marrero-Ponce, Y.; Casanola-Martin, G.M.; Khan, M.T.; Torrens, F.; Rescigno, A.; Abad, C. Ligand-based computer-aided discovery of tyrosinase inhibitors. 1718 Applications of the TOMOCOMD-CARDD method to the elucidation of new compounds. Current Pharmaceutical Design 2010; 16: Martinez-Romero, M.; Vazquez-Naya, J.M.; Rabunal, J.R.; Pita-Fernandez, S.; Macenlle, R.; Castro-Alvarino, J.; Lopez-Roses, L.; Ulla, J.L.; Martinez-Calvo, A.V.; Vazquez, S.; Pereira, J.; Porto-Pazos, A.B.; Dorado, J.; Pazos, A.; Munteanu, C.R. Artificial intelligence técnicas for colorectal cancer drug metabolism: ontology and complex networ. Curr Drug Metab 2010; 11: Mrabet, Y.; Semmar, N. Mathematical methods to analysis of topology, functional variability and evolution of metabolic systems based on different decomposition concepts. Curr Drug Metab 2010; 11: Munteanu, C.R.; Fernandez-Blanco, E.; Seoane, J.A.; Izquierdo-Novo, P.; Rodriguez-Fernandez, J.A.; Prieto-Gonzalez, J.M.; Rabunal, J.R.; Pazos, A. Drug discovery and design for complex diseases through QSAR computational methods. Current Pharmaceutical Design 2010; 16: Newman, M. The Structure and Function of Complex Networs. SIAM Review 2003; 56: Roy, K.; Ghosh, G. Exploring QSARs with Extended Topochemical Atom (ETA) indices for modeling chemical and drug toxicity. Current Pharmaceutical Design 2010; 16: Spec-Planche, A.; Scotti, M.T.; de Paulo-Emerenciano, V. Current pharmaceutical design of antituberculosis drugs: future perspectives. Current Pharmaceutical Design 2010; 16: Torrens, F.; Castellano, G. Topological Charge-Transfer Indices: From Small Molecules to Proteins. Curr Proteomics 2009: Vazquez-Naya, J.M.; Martinez-Romero, M.; Porto-Pazos, A.B.; Novoa, F.; Valladares-Ayerbes, M.; Pereira, J.; Munteanu, C.R.; Dorado, J. Ontologies of drug discovery and design for neurology, cardiology and oncology. Current Pharmaceutical Design 2010; 16:19 Vilar, S.; Cozza, G.; Moro, S. Medicinal chemistry and the molecular operating environment (MOE): application of QSAR and molecular docing to drug discovery. Curr Top Med Chem 2008; 8: Vilar, S.; Gonzalez-Diaz, H.; Santana, L.; Uriarte, E. A networ-qsar model for prediction of genetic-component biomarers in human colorectal cancer. Journal of Theoretical Biology 2009; 261: Wang, J.F.; Chou, K.C. Molecular modeling of cytochrome P450 and drug metabolism. Curr Drug Metab 2010; 11: Wang, J.F.; Wei, D.Q.; Chou, K.C. Drug candidates from traditional chinese medicines. Curr Top Med Chem 2008; 8: Wang, J.F.; Wei, D.Q.; Chou, K.C. Pharmacogenomics and personalized use of drugs. Curr Top Med Chem 2008; 8: Wellman, B.; Berowitz, S.D. Social Structures: A Networ Approach. Cambridge University Press: Cambridge White, H., Scott Boorman and Ronald Breiger.. "." Social Structure from Multiple Networs: I Blocmodels of Roles and Positions. American Journal of Sociology 1976; 81: Zhong, W.Z.; Zhan, J.; Kang, P.; Yamazai, S. Gender specific drug metabolism of PF in rats--role of sulfoconjugation. Curr Drug Metab 2010; 11:20 II. FUNDAMENTOS TEÓRICOS 2021 II.1. Redes, Índices Topológicos, y modelos QSAR/QSPR Los grafos se están mostrando muy útiles para representar la estructura de los fármacos. En grafos moleculares los nodos representan los átomos y las aristas representan vínculos químicos. Consiguientemente, los grafos moleculares expresan la estructura de compuestos orgánicos en términos de conectividad de átomos. Además, se pueden asociar estos grafos con diferentes clases de matrices numéricas en distintos niveles de organización estructural. La Matriz de adyacencia es quizás la más sencilla de explicitar. Estas matrices son tablas cuadradas (número de filas por número de columnas) de nxn elementos, donde n es el número de nodos del sistema. El elemento de una celda matricial es b ij = 1 si el nodo i th está unido por una arista con el nodo j th en el grafo. Ello significa, que el átomo i th está químicamente enlazado al átomo j th en la estructura del compuesto químico en cuestión; por ejemplo, un fármaco. Así, se pueden calcular fácilmente los diferentes parámetros numéricos de estas matrices que se asocian al grafo y que suelen describir la estructura de los fármacos. Cuando estos números están basados sólo en información de conectividad (patrones de enlace átomo-átomo) a menudo son nombrados como medidas de Conectividad o Índices Topológicos (TIs). De estas redes, se pueden calcular en primer lugar los TIs de átomos y, en este punto, se pueden combinar los TIs de los átomos para calcular los TIs de grupos atómicos o de todas las moléculas del compuesto químico. Posiblemente, el TI más sencillo para el átomo j-ésimo es el grado δ(j) del nodo correspondiente en el grafo (número de átomos enlazado a j = valencia del átomo). Una ventaja importante de los TIs es que la base teórica es sencilla de entender incluso para científicos no-expertos en técnicas computacionales. Una revisión excelente sobre modelos QSAR basados en TIs ha sido publicada por Garcia-Domenech, Galvez, de Julian-Ortiz, y Pogliani. También Todeschini y Consonni realizan una recopilación exhaustiva que sistematiza más de 1,600 descriptores moleculares para el descubrimiento de fármacos de molécula pequeña, incluyendo varios TIs. Es preciso aclarar que algunos de estos trabajos abordan temas muy similares. Muchos 2122 investigadores definen TIs para grafos o redes que utilizan un procedimiento vectormatriz-vector (vmv). Ello indica semejanzas significativas entre estos sistemas. De hecho, el primer TI definido en un contexto químico, el índice Wiener W (ver ecuación 1), tiene esta forma. Además, muchos otros TIs pueden ser representados en la forma vmv; por ejemplo: los índices Zagreb M1 y M2, número H de Harary, índice de conectividad de Randič χ, índice de Valencia o conectividad χ v, índice J o de Balaban, y los índices de auto-correlación de Broto Moreau ATS d. T T 1 T u Du 1 M vau 2 M v Av 3 1 W 2 1 H 2 1 J C T T v T u D u 4 v' A v' 5 v'' A v'' 6 T T d' Ad' 7 ATS w m Bw 8 Todos los vectores y las matrices utilizados en estas expresiones han sido exhaustivamente explicados en la literatura científica. La característica común de expresión vmv para la mayoría de los TIs, hace esperar que un gran número de investigadores ya no se decante por desarrollar nuevos índices de esta clase. En este sentido, no se sabe si se está adentrando en la era Fuuyama, el fin de historia para el desarrollo de nuevos TIs. De todas formas, queda claro que la aplicación de TIs es un campo de búsqueda creciente. Una discusión de este tema aparece en una reciente revisión punlicada por la doctoranda en colaboración con otros investigadores. Como quiera que la nota más importante de los TIs es, quizás, la posibilidad de buscar modelos QSAR/QSPR, no sólo para sistemas moleculares sino también para Redes Complejas Complex Networs, que representan sistemas en niveles estructurales más elevados como los biológicos, sociales, tecnológicos o legales. En este contexto, un QSAR es una ecuación linear sencilla o un modelo complejo nolinear (basado, por ejemplo, en ANNs) para pronosticar la actividad farmacológica de una sustancia que utiliza TIs como entradas (inputs) para cuantificar la estructura química del fármaco representada por un grafo, ver Figura 1. Sea S, una variable real utilizada para cuantificar una actividad biológica dada, TI(t) un TI de tipo t d23 seleccionado entre c clases de TIs, y a t los coeficientes de estos TIs en el modelo QSAR, y a 0 el término independiente; se puede buscar una ecuación QSAR con la forma linear: c t1 t S at TI a0 El Análisis Discriminante Linear LDA, es una de las técnicas más usadas en estudios QSAR con TIs. Los parámetros estadísticos para la ecuación LDA son: n = número de casos, U = Estadígrafo U o de λ de Wils (U = 1 para discriminación perfecta y U = 0 para discriminación nula), F = Razón de Fisher, y p = el nivel de error. Se pueden utilizar diferentes software para calcular TIs. Uno de los programas más conocidos es la plataforma CODESSA, ver el trabajo de Karelson, Lobanov, y Katritzy. CODESSA PRO Por Katritzy, Karelson, y Petruhin et al.; con la última actualización del software CODESSA clásico, ver enlace: Otro programa importante es el MODesLab, desarrollado por Estrada et al., ver enlace: página.php. Se puede mencionar también el software MOE [70], el cual incluye también módulos de cálculo QSAR y de TIs; ver enlace: El uso de DRAGÓN o MOE para clacular TIs en QSAR ha sido revisado recientemente por Helguera et al. y Vilar et al. Es de justicia mencionar, además, el programa Molconn-Z desarrollado por Kier et al., uno de los más útiles para el cálculo de TIs, ver enlace: Molconn-Z proporciona 749 descriptores químicos y es el sucesor al programa Molconn-X, el cual generaba 462 descriptores. Recientemente, el grupo de Quimiometría de Milan (Milano Chemometrics) dirigido por Todeschini et al. ha liberado el servidor web EDRAGON. Este es una versión pública online de su famoso programa DRAGON. EDRAGON fué publicado por Teto et al. y está disponible para uso público en: Ambas versiones calculan 1600 parámetros moleculares que incluyen diferentes TIs. Por último, MARCH-INSIDE es un programa desarrollado por González-Díaz et al. (Figura 1), que utiliza la teoría de las cadenas de Marov para generar parámetros que 9 2324 describen numéricamente la estructura química de los fármacos y sus dianas moleculares. Este será el programa usado para la mayoría de los estudios desarrollados en esta tesis. Figura 1. Interfaz gráfica de la aplicación MARCH-INSIDE Bibliografía Consultada Altermann, E.; Klaenhammer, T.R. PathwayVoyager: pathway mapping using the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) database. BMC Genomics 2005; 6: 60. Ashburner, M.; Ball, C.A.; Blae, J.A.; Botstein, D.; Butler, H.; Cherry, J.M.; Davis, A.P.; Dolinsi, K.; Dwight, S.S.; Eppig, J.T.; Harris, M.A.; Hill, D.P.; Issel- Tarver, L.; Kasarsis, A.; Lewis, S.; Matese, J.C.; Richardson, J.E.; Ringwald, 2425 M.; Rubin, G.M.; Sherloc, G. Gene ontology: tool for the unification of biology. The Gene Ontology Consortium. Nature Genetics 2000; 25: Devillers, J.; Balaban, A.T. Topological Indices and Related Descriptores in QSAR and QSPR. Gordon and Breach: The Netherlands Estrada, E. Generalization of topological indices. Chem Phys Lett 2001; 336: Estrada, E.; Diaz, G.A.; Delgado, E.J. Predicting infinite dilution activity coefficients of organic compounds in water by quantum-connectivity descriptores. J Comput Aided Mol Des 2006; 20: Estrada, E.; Uriarte, E. Quantitative structure--toxicity relationships using TOPS- MODE. 1. Nitrobenzene toxicity to Tetrahymena pyriformis. SAR & QSAR in Environmental Research 2001; 12: Estrada, E.; Uriarte, E. 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Redes de Neuronas Artificiales (ANN Artificial Neural Networs ) En cualquier caso, la complejidad de las redes jurídicas y de los problemas derivados del SNA es muy elevada. Esto puede determinar que no siempre sea posible encontrar modelos QSPR lineares con suficiente poder predictivo. En este contexto, el uso de las ANN puede ser de gran utilidad. Las redes de neuronas artificiales (denominadas habitualmente como RNA o en idioma inglés como ANN) son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida. En inteligencia artificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas artificiales, redes neuronales artificiales, sistemas neuromórficos o sistemas conexionistas. Las ANN pueden ser consideradas como redes formadas por nodos y aristas al igual que las redes complejas bio-moleculares, tecnológicas, y socio-jurídicas. Una de las diferencias es que las ANN pueden procesar y aprender a predecir información relacionada con otros fenómenos incluyendo fenómenos complejos como los representados por las redes bio-moleculares, tecnológicas y sociales-jurídicas. Una ANN se compone de unidades llamadas neuronas. Cada neurona recibe una serie de entradas a través de interconexiones y emite una salida. Esta salida viene dada por tres funciones (en la Figura 2 muestra, de forma básica, el esquema general de una ANN): 1. Una función de propagación (también conocida como función de entrada), que por lo general consiste en una función sumatorio dónde cada entrada se multiplica por el peso de su interconexión o canal que la transmite. Si el peso es positivo, la conexión se denomina excitatoria; si es negativo, se denomina inhibitoria. 2. Una función de excitación o de activación, que toma como entrada la salida de la anterior. Puede no existir, siendo en este caso la salida la misma función de propagación. Las más comunes son las funciones tipo umbral, las sigmoideas o las hiperbólicas tangentes, en función del tipo de datos de entrada. 2728 3. Una función de transferencia, o de salida, que se aplica al valor devuelto por la función de activación y es la salida que ofrece la ANN a sus entrada en cada momento. Se utiliza, por ejemplo, para acotar la salida de las neuronas y, generalmente, viene dada por la interpretación que se quiera dar a dichas salidas. Figura 2. Esquema de la arquitectura de una ANN estándar. Por tanto, las ANNs pueden ser consideradas como redes capaces de procesar la información relacionada con otras redes complejas y predecirlas. El procedimiento para lograr este objetivo podría ser el mismo que el usado en un análisis QSPR si se sustituye el modelo linear por una ANN. La Figura 3 muestra el esquema general de un estudio QSPR usando una ANN; aplicado a redes complejas bio-moleculares, sociales o jurídicas. Las ANNs tienen muchas ventajas debidas, sobre todo, a que su arquitectura está basada en la estructura del sistema nervioso, principalmente el cerebro, ya la representación del conocimiento en las mismas es distribuida; esto es, reside en el peso de las conexiones entre los elementos, no en los propios nodos de la red, y tiene un comportamiento holístico por el hecho de que todos los elementos del sistema están conectados entre sí, no hay elementos o partes del sitema aisñados del resto. Además, tienen la capacidad de aprender a partir de ejemplos socráticamente ; esto es, sin que nadie le proporcione instrucciones de lo que debe o no aprender. 2829 Figura 3. Esquema de un estudio ANN-QSPR de redes complejas bio-moleculares, sociales, o jurídicas. Estas ventajas las convierten en algoritmos muy poderosos para estudios QSPR. Algunas de dichas ventajas son: 1. Aprendizaje: mencionada con anterioridad. Las ANN pueden aprender mediante una etapa que se llama etapa de aprendizaje. Esta consiste en proporcionar a la ANN datos como entrada a su vez que se le indica cuál es la salida (respuesta) esperada. En el caso del QSPR los datos de entrada serían las centralidades de nodos de las redes complejas bio-molecular, tecnológica, o socio-jurídica que se quiere estudiar. La salida sería la magnitud S referida anteriormente en los modelos QSPR. 2930 2. Auto organización: Una ANN crea su propia representación de la información en su interior, descargando al usuario de esto. 3. Tolerancia a fallos: Debido a que una RNA almacena la información de forma redundante, ésta puede seguir respondiendo de manera aceptable aun si se daña parcialmente. 4. Flexibilidad: Una ANN puede manejar cambios no importantes en la información de entrada, como señales con ruido u otros cambios en la entrada. 5. Tiempo real: La estructura de una ANN es paralela, por lo cual si esto es implementado con computadoras o en dispositivos electrónicos especiales, se pueden obtener respuestas en tiempo real. En un reciente trabajo Duardo-Sanchez et al., aplicaron diferentes tipos de ANN a la predicción de la causalidad penal. Los resultados encontrados fueron prometedores, ver Tabla 1. Tabla 1. Resultados de la ANN Clasificadores Rendimiento Neuronas ANN Perfil Entrenamiento Validación E 0 H 1 H 2 1 MLP 6: : PNN 6:6-41-3: LNN 5:5-3: RBF 5:5-6-3: LNN 6:6-3: Un número de neuronas en la Entrada (E 0 ), Ocultas capa 1 (H1), Ocultas capa 2 (H2). Los modelos mejores pueden discriminar correctamente el 87% de las causas de delito entre otras causas de delito potencial en 17 casos de delito. En la Figura 4, ilustramos la topología de algunos de la ANN modelos entrenaron en este estudio. 3031 Figura 4. Topología de algunas de las ANNs probadas en este trabajo Bibliografía Duardo-Sanchez, A. Criminal law networs, marov chains, Shannon entropy and artificial neural networs. In Complex Networ Entropy: From Molecules to Biology, Parasitology, Technology, Social, Legal, and Neurosciences, González- Díaz, H.; Prado-Prado, F.J.; García-Mera, X., Eds. Transworld Research Networ: Kerala, India, 2011; pp Duardo-Sanchez, A. Study of criminal law networs with Marov-probability centralities. In Topological Indices for Medicinal Chemistry, Biology, Parasitology, Neurological and Social Networs, González-Díaz, H.; Munteanu, C.R., Eds. Transworld Research Networ: Kerala, India, 2010; pp Riera-Fernandez, P.; Munteanu, C. R.; Escobar, M.; Prado-Prado, F.; Martin-Romalde, R.; Pereira, D.; Villalba, K.; Duardo-Sanchez, A.; Gonzalez-Diaz, H., New Marov-Shannon Entropy models to assess connectivity quality in complex 3132 networs: from molecular to cellular pathway, Parasite-Host, Neural, Industry, and Legal-Social networs. J Theor Biol 2012, 293, Riera-Fernandez, P.; Munteanu, C. R.; Pedreira-Souto, N.; Martin-Romalde, R.; Duardo-Sanchez, A.; Gonzalez-Diaz, H., Definition of Marov-Harary Invariants and Review of Classic Topological Indices and Databases in Biology, Parasitology, Technology, and Social-Legal Networs. Current Bioinformatics 2011, 6 (1),33 II.3. Representaciones generales de redes complejas Un grafo G=(V, A) consiste en dos conjuntos V y A tales que V Ø y A es un conjunto de pares de elementos de V. Los elementos de V {v 1,v 2...v N } son los vértices o nodos del grafo G, mientras que los elementos de A {a 1,a 2...a K } son sus aristas o conexiones. El número de elementos de V y A están denotados por N y K respectivamente (Figura 2). Se dice que un grafo es bipartito si V está compuesto por dos subconjuntos V A y V B tal que cada arista conecta un nodo de V A con un nodo de V B. En algunos casos, es necesario asignar un sentido a las aristas; por ejemplo, si se quiere representar la red de las calles de una ciudad con sus direcciones únicas. En este caso se habla de un grafo dirigido y se usa el término arco para referirse a las aristas. En un grafo dirigido a ij a ji dos conceptos a tener en cuenta son los de: adyacencia e incidencia. Adyacencia es la relación entre dos vértices. En el caso de un grafo no dirigido, si dos de ellos están conectados se dice que son adyacentes (la relación de adyacencia es simétrica), mientras que en el caso de un grafo dirigido, si v 1 se conecta con v 2, se dice que v 2 es adyacente a v 1. Así, si en un grafo todos los vértices son adyacentes entre si se dice que es completo. Incidencia se refiere a la relación que se establece entre un vértice y una arista. En un grafo dirigido de v 1 a v 2 se dice que el arco es incidente positivo con respecto a v 1 (sale de v 1 ) y que es incidente negativo respecto a v 2 (llega a v 2 ). Al número de aristas incidentes sobre un vértice se le conoce como grado y, en el caso de los grafos dirigidos, se divide en dos tipos: el grado positivo, que es el número de arcos que parten del vértice, y el grado negativo, que es el número de arcos que llegan al vértice. La distancia entre dos nodos se define como el número mínimo de aristas que los separa y la excentricidad como la distancia máxima que se puede recorrer en G partiendo de un vértice determinado. El diámetro de G se corresponde con la máxima excentricidad y el radio con la mínima. La densidad se define como el número de aristas del grafo dividido entre el número total de aristas posibles. 3334 Generalmente, existen dos formas de representar la información de los grafos (ver Figura 5). La primera de ellas es el uso de matrices, que pueden ser: a) Matrices de incidencia: El grafo (G) está representado por una matriz de N vértices por K aristas, donde el par i-j (arista-vértice) contiene la información de la arista (1 - conectado, 0 - no conectado). b) Matrices de adyacencia: G está representado por una matriz cuadrada de tamaño N 2, donde N es el número de vértices. Si hay una arista entre un vértice i y un vértice j, entonces el elemento a i,j es 1, de lo contrario, es 0. La segunda es el uso de listas, que pueden ser: a) Listas de incidencia: Se utiliza una lista de pares de vértices (ordenados si el grafo es dirigido), donde cada par representa una de las aristas. b) Listas de adyacencia: Cada vértice tiene una lista de vértices que son adyacentes a él. Esto causa redundancia en un grafo no dirigido (ya que si v 1 y v 2 están conectados v 1 existe en la lista de adyacencia de v 2 y viceversa). Desde el punto de vista del manejo de los datos, las listas son preferidas en grafos dispersos porque tienen un uso de la memoria más eficiente. Las matrices permiten un acceso rápido a los datos, pero pueden consumir grandes cantidades de memoria. En muchos casos, los términos grafo y red se usan indistintamente, aunque no significan exactamente lo mismo. Cuando se habla de grafo se refiere a un objeto matemático, mientras que cuando se usa el término red se refiere a un sistema real (como, por ejemplo, una red de ordenadores o una red social) en el que los vértices se corresponden con las entidades reales que se pretenden representar (ordenadores o personas) y las aristas con las relaciones de distinta naturaleza que se establecen entre ellos (conexiones por cable, relaciones de amistad, etc.). Durante las dos últimas décadas, el avance en el conocimiento de distintos sistemas complejos, la creación de bases de datos disponibles para la comunidad científica y el desarrollo de herramientas informáticas capaces de manejar de forma eficiente grandes cantidades de datos ha permitido caracterizar de forma eficiente la estructura de redes complejas de sistemas muy diversos. Así, se ha observado que las características de 3435 muchas redes reales son diferentes de las que presentan las redes totalmente regulares (en las que todos sus vértices presentan el mismo grado) o totalmente aleatorias usadas normalmente como modelos en el ámbito de la teoría de grafos. Figura 5. A: Grafo no dirigido. v: vertices, a: aristas. B: Lista de incidencia. C: Lista de adyacencia. D: Matriz de incidencia. E: Matriz de adyacencia. F: Grafo bipartito y dirigido. En concreto, el estudio de varias redes reales de naturaleza muy distinta y de sus propiedades ha llevado a proponer dos tipos de redes: a) Redes de mundo pequeño (Small world networs): Se trata de de redes que presentan un coeficiente de agrupamiento elevado (este coeficiente cuantifica la interconexión o agrupamiento de un nodo con sus vecinos) y una distancia media entre nodos relativamente pequeña (Figura 3). Las primeras redes de mundo pequeño fueron empleadas en experimentos de sociología. De forma especial, se pueden destacar los experimentos llevados a cabo por Milgram en la década de los 60, en los que se intentaba averiguar el número de conocidos que separan a dos personas determinadas. Estos experimentos dieron lugar a los conceptos de mundo pequeño y de los seis grados de separación (dos personas cualesquiera están separadas por una cadena de conocidos de distancia media 6). Posteriormente Watts y Strogatz, estudiaron 3536 la red neural del nemátodo Caenorhabditis elegans, la red de colaboraciones de actores en películas y la red eléctrica del oeste de EE.UU., demostrando que estas redes presentan una estructura de mundo pequeño (es en este estudio donde se acuña el término red de mundo pequeño ) y que dicha estructura se encuentra entre los extremos de lo totalmente regular y lo totalmente aleatorio. A partir de este estudio, se llevaron a cabo una gran cantidad de trabajos encaminados a comprender este tipo de redes y sus propiedades. b) Redes libres de escala (Scale free networs): Las redes libres de escala se caracterizan porque en ellas algunos vértices están altamente conectados (a estos nodos con grado alto se les denomina hubs), aunque en general el grado de conexión de casi todos los vértices de la red es bastante bajo (Figura 6). En general, se puede decir que la probabilidad de que un vértice de la red esté conectado con vértices P() es proporcional a γ, es decir sigue una ley de potencias. El exponente γ es específico de la red estudiada y, generalmente, su valor se encuentra en el rango 2 < γ 3. El interés por el estudio de redes con estas características comenzó con los trabajos de Barabasi et al. acerca de la topología de internet y ha continuado con el estudio de otras redes complejas pertenecientes a distintos campos, como por ejemplo la red de colaboraciones de actores, las redes de aerolineas de estados unidos, las redes metabólicas, las redes de relaciones sexuales, etc. Es importante aclarar que una red puede ser de mundo pequeño y libre de escala a la vez. Figura 6. Ejemplos de redes complejas. A: Red de mundo pequeño. B: Red libre de escala. 3637 Bibliografía Consultada Amaral, L. A. N.; Ottino, J. M., Complex networs: Augmenting the framewor for the study of complex systems. Eur. Phys. J. B 2004, 38, Barabasi, A. L.; Albert, R., Emergence of scaling in random networs. Science 1999, 286 (5439), Barabasi, A. L.; Bonabeau, E., Scale-free networs. Sci. Am. 2003, 288 (5), Barthélémy, M.; Nunes Amaral, L. A., Small-World Networs: Evidence for a Crossover Picture. Phys. Rev. Lett. 1999, 82 (15), ; Barrat, A.; Weigt, M., On the properties of small-world networ models. Eur. Phys. J. 2000, 13, 547{560; Amaral, L. A.; Scala, A.; Barthelemy, M.; Stanley, H. E., Classes of small-world networs. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 2000, 97 (21), Boccaletti, S.; Latora, V.; Moreno, Y.; Chavez, M.; Hwang, D. U., Complex networs: Structure and dynamics. Phys. Rep. 2006, 424, Bornholdt, S.; Schuster, H. G., Handboo of Graphs and Complex Networs: From the Genome to the Internet. WILEY-VCH GmbH & CO. KGa.: Wheinheim, 2003; Newman, M., The Structure and Function of Complex Networs. SIAM Review 2003, (56), Cormen, T. H.; Leiserson, C. E.; Rivest, R. 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Milgram, S., The small world problem. Psychology today 1967, 1 (1), Réa, A.; Barabasi, A.L., Statistical mechanics of complex networs. Rev Mod Phys 2002, 74 (1), Wasserman, S.; Faust, K., Social networ analysis: Methods and applications. Cambridge University Press: Cambridge, Watts, D. J.; Strogatz, S. H., Collective dynamics of 'small-world' networs. Nature 1998, 393,39 II.4. Representación de redes complejas en Ciencias Jurídicas Un ejemplo muy interesante de la aplicación de las redes complejas al campo del Derecho se encuentra en los trabajos desarrollados por Fowler y sus colaboradores, quienes han creado una medida cuantitiva de la relevancia de una ley basada en patrones de cita de precedentes de Tribunal Supremo de EE.UU. Para este propósito, los autores consideraron las opiniones (casos) del Tribunal Supremo como nodos en una red jurídico-legal. Estos nodos de caso están enlazados a otros nodos de caso a través de la existencia de una cita como precedente. Los enlaces entre casos pueden tomar una de dos formas: a priori o a posteriori. Las conexiones a priori son todos los precedentes que el caso cita outwards citation, mientras todas las opiniones subsiguientes que citan el caso son conexiones a posteriori o inwards citation. La combinación de nodos y enlaces ( a priori y a posteriori ) crea una red de precedente de cualquier número de casos. Por ejemplo, dentro de un área de asunto, entre todos los casos existentes. Ellos demostraron que un SNA de precedentes del Tribunal Supremo es una manera ideal de medir la importancia de un caso, viéndose como un concepto que se posiciona en el centro de cómo se perciben las decisiones de los jueces. A modo ilustrativo, se puede considerar una red de precedentes de cinco decisiones la Figura 7, cada decisión es un nodo, mientras las flechas representan precedentes citados que van desde caso en cuestión hasta el caso citado. Notese que, cada caso, hace referencia a Roe vs. Wade (1973) pero que Roe no cita a otros casos mostrados. Esto significa que Roe tiene 4 citas a posteriori y 0 citas a priori. En contraste, Planned Parenthood of Southeastern PA v. Casey (1992) cita todos los otros casos mostrados, pero no es citado por ellos ya que fue el último de los cinco casos decidido. Así, Casey tiene 0 citas a posteriori y 4 a priori. Utilizando esta técnica, los autores buscan crear la red de todas las opiniones del Tribunal Supremo de los EE.UU. entre 1792 y40 Figura 7. Ejemplos de redes en Ciencias Jurídicas. Bibliografía Fowler, J.H.; Jeon, S. The authority of Supreme Court precedent. Social Networs 2008; 30:41 II.5. Centralidades de nodos para redes jurídicas En principio, es posible utilizar diferentes TIs para estudiar redes jurídicas, así como con cualquier otra red molecular, social, o red tecnológica. Se piensa que, en el caso particular de las redes jurídicas, así como en otras redes sociales abordadas en SNA, las centralidades de nodo pueden jugar un papel muy importante. La centralidad de un nodo en teoría de grafos y redes complejas se refiere al parámetro numérico que mide de algún modo la importancia relativa del nodo dentro de la red. En SNA, el valor de centralidad de un nodo es útil para detectar las personas con mayor relevancia en una red social. En el contexto de esta tesis, las centralidades de nodo se consideran un caso particular de TIs. Como se mencionó anteriormente, las centralidades de nodo son equivalentes a un TI calculado sólo para un nodo y no para todo el grafo o parte de este. Bavelas introdujo el concepto de centralidad en Es uno de los conceptos más usados en SNA de los años 70; de ahí que muchos de los términos empleados en la definición de medidas de centralidad reflejan su origen sociológico. Este hecho es análogo a lo ocurrido con los TIs globales de un grafo; los cuales tuvieron un origen en la química matemática. Contrariamente a la autoestima, la temperatura, el ingreso monetario, etc., los valores de centralidad de nodo no constituyen unos atributos intrínsecos de los individuos o actores la red compleja. Por el contrario, los valores de centralidad de nodo son un atributo estructural; es decir, dependen estrictamente de las conexiones del nodo (ubicación en la red). En este sentido, para definir una centralidad se debe encontrar un parámetro que cuantifique la contribución de un nodo a la red según su ubicación en esta. Por ejemplo, en un grafo con topología tipo estrella el nodo central debería ocupar un valor máximo de centralidad, mientras que los nodos colgantes tendrían un valor de centralidad inferior. En la Tabla 2 se resumen algunos de los TIs más comúnmente utilizados para describir diferentes redes, desde moleculares a sociales, incluyendo por supesto las redes jurídicas. 4142 Tabla 2. Centralidades de nodos utilizadas para describir redes complejas Nombre Formula Software Degree Cdeg j deg j CBI Eccentricity j maxdisti, j 1 C ecc CBI Closeness C, clo j dist i j CBI jv C rad Radiality j G 1 dist i, j / n 1 CBI wv Centroid Values C cen j minf i, j: i V \ j CBI Stress Cstr j st j svv tvv CBI Shortest-path Cspb j st j sjv t jv Betweenness CBI Current-Flow C cfcj n 1 / p jij pij i Closeness iv CBI Current-Flow Ccfb j st j/ n 1n 2 s, tv Betweenness CBI Katz Status Index t C atz A u 1 CBI Eigenvector EC( j) e1 ( j) CBI C clv j W G W G \ j CBI Closeness Vitality j 1/ 2 Marov-Randic C j i j pij n Marov-Shannon C j p j log p j MI entropy i n Marov Spectral C j pij Tr 1 MI moments i j j 1 Marov-Harary 1 CH j pij MI 2 1 Marov-Galvez CG j CT i j j MI 2 Marov-Rucer j 1 CWC j pij 2 i MI j Marov-BM 1 CBM j pij p ji Autocorrelation 2 i MI j 1 Marov-Wiener Cwj pij dij 2 MI i i n i, j i1 j Marov-Balaban -1/2 q C j p S S J 1 i j a G = (V, E) es un grafo no dirigido o dirigido con n = V vértices; δ(v) denota el grado del vértice o nodo v en un grafo no dirigido; dist(v, w) denota la distancia (camino más corto) entre los vertices v y w. D y A son las matrices de distancia topológica y adyacencia entre nodos del grafo G. Software: CB = CentiBin, PJK = Paje, MI = MI-NODES ij i j MI MI43 Además, en la Figura 8, se muestra, en un código de colores, los valores de una centralidad de nodo conocida como intermediación betweenness centrality. Figura 8. Valores de intermediación de los nodos en un grafo. Las tonalidades que van desde el rojo (valor 0) hasta el azul (valor máximo) indican la intermediación de los nodos en el grafo. Bibliografía Bavelas, A. A mathematical model for group structures. Human Organization 1948, 7: pp Bonacich, P.. Factoring and weighting approaches to clique identification. Journal of Mathematical Sociology, 1972, 2 (1): pp Bonacich, P. (1987). Power and centrality: a family of measures. American Journal of Sociology 92 (5): pp Bonacich, Phillip; Lloyd, Paulette. Eigenvector-lie measures of centrality for asymmetric relations. Social Networs 2001, 23 (3): Borgatti, S.P.; Everett, M.G. 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R.; Escobar, M.; Prado-Prado, F.; Martin- Romalde, R.; Pereira, D.; Villalba, K.; Duardo-Sanchez, A.; Gonzalez-Diaz, H., New Marov-Shannon Entropy models to assess connectivity quality in complex networs: from molecular to cellular pathway, Parasite-Host, Neural, Industry, and Legal-Social networs. J Theor Biol 2012, 293, Riera-Fernandez, P.; Munteanu, C. R.; Pedreira-Souto, N.; Martin-Romalde, R.; Duardo-Sanchez, A.; Gonzalez-Diaz, H., Definition of Marov-Harary Invariants and Review of Classic Topological Indices and Databases in Biology, Parasitology, Technology, and Social-Legal Networs. Current Bioinformatics 2011, 6 (1), Sabidussi, G. The centrality index of a graph. Psychometria 1966, 31 (4): pp Stephenson, K. A.; Zelen, M. Rethining centrality: Methods and examples. Social Networs 1989, 11 (1): pp46 II.6. Modelos QSPR de redes jurídicas En el contexto de esta tesis y debido a su gran relevancia social, la predicción de la causalidad delictiva a partir del conocimiento que se tiene sobre los hechos acaecidos es de la mayor importancia. Diferentes medidas de causalidad de delito han sido desarrolladas antes por Devah en En un trabajo reciente, se ha utilizado la centralidad θ(j) basada en la entropía de una cadena de Marov representada por una matriz estocástica. Dicha matriz estocástica está asociada a una representación grafoteórica del delito donde cada imputado y otros sujetos relacionados con este son representados por un nodo. Al mismo tiempo, se proponen como nuevas medidas de causalidad delictiva la suma de todos los valores de θ(j) del mismo orden para todos los nodos colocados en el camino más corto que conecta el nodo original n i (causa posible) con el nodo final n ii (consecuencia). Así, se muestra como una de las aplicaciones más prometedoras el uso de este tipo de centralidad para encontrar modelos QSPR, capaces de detectar la causa principal de un delito que tenga una representación en forma de grafo con múltiples concausas. En la Figura 9, se muestra un diagrama de flujo general para los plazos principales dados en un estudio QSPR, aplicado en SNA incluyendo redes jurídicas y otras. En otros trabajos recientes se han desarrollado representaciones de redes complejas similares a las ya discutidas en las secciones anteriores. En estas otras redes complejas jurídicas, los nodos de la red son leyes del sistema tributario español aprobadas en una fecha determinada. Una de las redes posibles a construir es aquella que mide la evolución en el tiempo de dicho sistema: dinámica y estabilidad del sistema de leyes tributarias. Para estos, dos nodos de la misma red se conectan entre sí en el caso de que ambas leyes fuesen aprobadas en un intervalo de tiempo prefijado. Se pueden agregar otras condiciones; como por ejemplo que las dos normas sean del mismo o diferente rango o que regulen el mismo u otro aspecto. En esta tesis se dan los primeros pasos en este sentido, aunque todavía hay un camino largo a recorrer. 4647 Por analogía con los estudios QSAR/QSPR de moléculas, se puede intentar desarrollar modelos basados en LDA que discriminen las leyes más estables de otras que no lo son; o las concausas de un delito de la causa principal. En estos modelos S, sería una variable real de la red utilizada para cuantificar la estabilidad en el tiempo de la ley tributaria o la posibilidad de que una concausa aparente sea la causa principal. Además, por una parte, los C t (j) representarían centralidades de nodo (concausas criminales o leyes tributarias) de tipo t, seleccionado entre c clases de centralidades. Por otra parte, a 0 sería el término independiente y los a t serían los coeficientes de estas centralidades en el modelo QSPR jurídico con la forma linear: S c t t1 a C t ja 10 0 Los parámetros estadísticos para la ecuación LDA serían esencialmente los mismos que en un QSAR: n = número de casos, U = Estadígrafo U o de λ de Wils (U = 1 para discriminación perfecta y U = 0 para discriminación nula), F = Razón de Fisher, y p = el nivel de error. Podemos utilizar diferentes software para calcular TIs y/o C t (j) de estas redes, como los presentados en la Tabla 3. Por ejemplo, a continuación presentamos por primera vez, un modelo QSPR no publicado aun que describe la dinámica del sistema tributario Español. La mejor ecuación QSPR encontrada fue: S(L ij ) 9.29 WC 1 c c L WC L ti 1 ti (11) 2 n 33,951 = 32, p < Donde, WC (L ti ) y WC (L ti+1 ) son centralidades de nodo de Rücer-Marov definidas por González-Díaz et al.; recientemente. Estos parámetros cuantifican la longitud de todos los caminos a partir de una ley dada L i con respecto a todas las th leyes de tipo L, aprobadas antes y después en el sistema tributario español entre el tiempo t i y t i+1. El modelo es capaz de reconstruir todo el record histórico de leyes tributarias con alta Especificidad (Es) y Sensibilidad (Sn), Tabla 3. 4748 Figura 9. Diagrama de flujo general para los plazos principales dados en un estudio QSPR aplicado en SNA incluyendo redes jurídicas y otras. 4849 Tabla 3. Resultados del modelo predictivo del sistema tributario español. Set de datos Model Classification results Parameters % NL L Entrenamiento Es 82.3 NL 17,597 3,910 Sn 100 L 915 2,579 % 90.1 Total Validación Es 81.8 NL 5,186 1,155 Sn 100 L 0 5,014 % 89.8 Total Filas: Leyes reales; Columnas: Leyes predichas. L = leyes que fueron emitidas en el intervalo de tiempo prefijado, NL = Leyes no emitidas en el intervalo de tiempo prefijado En la Figura 10, se muestra el grafo de la red jurídica que describe el sistema tributario español durante los años En este caso, una de las aplicaciones más prometedoras también podría ser la búsqueda de modelos QSPR. Específicamente, modelos capaces de predecir, por ejemplo, que leyes serán más estables (tardan más en ser sustituidas) dada la representación grafo-teórica de todas las leyes anteriores. Todos los detalles, incluyendo valores de centralidad, tipo de ley, fecha en que fue aprobada, así como los ficheros de la red compleja, están disponibles si se solicitan al autor responsable de la correspondencia de este trabajo; 4950 Figura 10. Representación en forma de red compleja y diagrama de un estudio QSPR de las leyes del sistema tributario Español. 5051 Bibliografía Devah, P. Mar of a Criminal Record. Am J Soc 2003: Duardo-Sanchez, A. Criminal law networs, marov chains, Shannon entropy and artificial neural networs. In Complex Networ Entropy: From Molecules to Biology, Parasitology, Technology, Social, Legal, and Neurosciences, González-Díaz, H.; Prado-Prado, F.J.; García-Mera, X., Eds. Transworld Research Networ: Kerala, India, 2011; pp Duardo-Sanchez, A. Study of criminal law networs with Marov-probability centralities. In Topological Indices for Medicinal Chemistry, Biology, Parasitology, Neurological and Social Networs, González-Díaz, H.; Munteanu, C.R., Eds. Transworld Research Networ: Kerala, India, 2010; pp González-Díaz H, Riera-Fernández P, Pazos A, Munteanu CR. The Rücer-Marov invariants of complex Bio-Systems: Applications in Parasitology and Neuroinformatics. Biosystems. 2013; 111(3): Gonzalez-Diaz, H.; Riera-Fernandez, P., New Marov-autocorrelation indices for reevaluation of lins in chemical and biological complex networs used in metabolomics, parasitology, neurosciences, and epidemiology. J Chem Inf Model 2012, 52 (12), Riera-Fernández P, Munteanu CR, Escobar M, Prado-Prado F, Martín-Romalde R, Pereira D, Villalba K, Duardo-Sánchez A, González-Díaz H. New Marov- Shannon Entropy models to assess connectivity quality in complex networs: from molecular to cellular pathway, Parasite-Host, Neural, Industry, and Legal- Social networs. J Theor Biol. 2012; 293: Riera-Fernandez, P.; Munteanu, C. R.; Dorado, J.; Martin-Romalde, R.; Duardo- Sanchez, A.; Gonzalez-Diaz, H., From Chemical Graphs in Computer-Aided Drug Design to General Marov-Galvez Indices of Drug-Target, Proteome, Drug-Parasitic Disease, Technological, and Social-Legal Networs. Current Computer-Aided Drug Design 2011, 7 (4),52 Riera-Fernandez, P.; Munteanu, C. R.; Escobar, M.; Prado-Prado, F.; Martin- Romalde, R.; Pereira, D.; Villalba, K.; Duardo-Sanchez, A.; Gonzalez-Diaz, H., New Marov-Shannon Entropy models to assess connectivity quality in complex networs: from molecular to cellular pathway, Parasite-Host, Neural, Industry, and Legal-Social networs. J Theor Biol 2012, 293, Riera-Fernandez, P.; Munteanu, C. R.; Pedreira-Souto, N.; Martin-Romalde, R.; Duardo-Sanchez, A.; Gonzalez-Diaz, H., Definition of Marov-Harary Invariants and Review of Classic Topological Indices and Databases in Biology, Parasitology, Technology, and Social-Legal Networs. Current Bioinformatics 2011, 6 (1),53 II.7. Aspectos jurídicos relacionados con las TICs Society must worry about both long-term implications of the hypothetical future and short-term realities of the present. Ingfei Chen Biotechnology is nothing new, except for lawyers. J. Davies Existen múltiples interacciones entre la Biotecnología, la Bioinformática, las Ciencias Biomédicas y el Derecho. Esta interacción, en el caso de las TICs y el Derecho, comprende tanto la protección de los programas científicos desarrollados en este marco como la validación y protección de los propios resultados obtenidos tras su utilización. En efecto, la relación entre la Bioinformática y el mundo de lo jurídico abarca una amplia gama de temas diferentes dónde se incluye: la propiedad intelectual (marcas, secretos industriales, etc.), las licencias (de patentes, de explotación, de propiedad intelectual de software, etc.), la legislación y la reglamentación del desarrollo de productos; así como cuestiones jurídico-corporativas, incluso concernientes a cuestiones ético-legales relacionadas con la patentabilidad de las formas vivas, o la pertinencia y la disponibilidad de las plantas transgénicas. Estos son algunos de los temas que se discuten en la parte del trabajo experimental de la presente tesis. Especialmente se hace referencia a la validación de los modelos QSAR con aplicaciones en el descubrimiento de medicamentos; la protección jurídica del software científico; la patentabilidad de los genomas de plantas, o la tributación de los programas de ordenador. Bibliografía Barratt, R.; Balls, M. An overall strategy for the testing of chemicals for human hazard and ris assessment under the EU REACH system. ATLA 2003; 31:54 Bastian, M.; Hetmann, S.; Jacomy, M. Gephi: An Open Source Software for Exploring and Manipulating Networs. In International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM09), North America, Batagelj, V.; Mrvar, A. Paje Benfenati, E. The CAESAR project for in silico models for the REACH legislation. Chem Cent J 2010; 4 Suppl 1: I1. Benfenati, E. The specificity of the QSAR models for regulatory purposes: the example of the DEMETRA project. 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The prospects for using (Q)SARs in a changing political environment-high expectations and a ey role for the European Commission's joint research centre. SAR & QSAR in Environmental Research 2004; 15: Yang, C.G.; Granite, S.J.; Van Ey, J.E.; Winslow, R.L. MASCOT HTML and XML parser: an implementation of a novel object model for protein identification data. Proteomics 2006; 6:58 III. TRABAJO EXPERIMENTAL Modelos QSPR de Problemas Bio-Moleculares y Jurídicos 5859 III.1. Nuevo software para índices topológicos de Marov de redes complejas Artículo 1: S2SNet: A Tool for Transforming Characters and Numeric Sequences into Star Networ Topological Indices in Chemoinformatics, Bioinformatics, Biomedical, and Social-Legal Sciences. C.R. Munteanu, A.L. Magalhaes, A. Duardo-Sánchez, A. Pazos, and H. González-Díaz. Current Bioinformatics, 2013, 8, El estudio de una gran variedad de sistemas desde las redes de proteínas o sistemas complejos representados por redes jurídico-sociales puede llevarse a cabo con la teoría de redes complejas. Es de particular interés la cuantificación numérica de información significativa contenida por las secuencias de aminoácidos (proteínas), nucleótidos (genes), señales eléctricas (electroencefalogramas o electrocardiogramas) o en textos legales o series de frecuencia de uso de distintos tipos de leyes fiscales. En este trabajo, se describe y se lleva a cabo una revisión del software S2SNet. Una herramienta desarrollada por CR Munteanu y H González-Díaz en trabajos previos. La nueva herramienta implementada en el lenguaje de programación Python, con un interfaz de usuario como el que se puede ver en la Figura 11-a, puede transformar/representar cualquier secuencia de caracteres, o números en serie, en grafos con topología de tipo estrella. Los nodos del grafo son las partes del sistema (aminoácidos, nucleótidos, organismos, empresas, poblaciones, leyes). Las ramas del grafo con topología estrella son sub-grafos lineales (todos los nodos tienen grado 2). El software permite construir grafos de recurrencia donde la secuencia de nodos se incorpora embeded graphs. A partir de estos grafos, se pueden clacular TIs para hacer estudios QSPR. En la Figura 11-b, se muestran ambos tipos de grafos para el sistema de tributario de leyes de España. 5960 Figura 11-a. S2SNet: interface usuario - software Figura 11-b. Red para el sistema tributario español en dos periodos: A) y B) (comportamiento acumulativo con respect a 1946). 6061 III.2. Predicción de Redes Complejas con Índices Marov-Wiener y ANNs Artículo 2: Modeling Complex Metabolic Reactions, Ecological Systems, and Financial and Legal Networs with MIANN Models Based on Marov-Wiener Node Descriptors. A. Duardo-Sánchez, C.R. Munteanu, P. Riera-Fernández, A. López- Díaz, A. Pazos, and H. González-Díaz. Journal of Chemical Information and Modelling, 2014, 54, En 1947, Wiener publicó un artículo en el cual propuso que las propiedades físicas de los compuestos orgánicos dependen funcinalmente del número, clase, la organización estructural de los átomos en las moléculas. La ecuación usada por Wiener puede ser representada con la siguiente fórmula [5-7]: D D a 1 t W b p (1) W (2) 2 d ij n 2 i1 j1 Donde, n es el número de átomos, p es el número de polaridad definido como el número de pares de átomos de carbono que están separados por tres enlaces y W es el número de caminos; definido como las suma de las distancias topológicas entre dos átomos d ij en la matriz de distancias (D). Este parámetro es considerado uno de los TIs más antiguos. En 1971 Hosoya acuñó el término para referirse al índice Z y es usado actualmente para definir índice numérico de la topología molecular. Los TIs se derivan matemáticamente de los grafos estructurales de las moléculas usualmente construidos con Hydrógenos suprimidos (H-depleted molecular graph). El índice de caminos es también llamado Índice de Wiener ó número de Wiener (W). Como puede verse, los pares de nodos más distantes tienen una contribución más alta al índice que los más adyacentes. Es interesante apuntar que el índice de Wiener fue propuesto de manera independiente en 1959 por Harary, en el contexto de la sociometría, con el nombre de estado total del grafo (total status of a graph). Así mismo, también fue discutido por Rouvray and Crafford en Esto indica que W no era bien conocido en esta época. Sin embargo, a mediados de los 70s muchos autores comienzan a estudiar las 6162 propiedades y aplicaciones de los TIs. Lo cuál llevó al desarrollo de nuevos TIs, algunos de ellos basados en W. En este trabajo, se introducen las centralidades de Marov-Wiener de orden -ésimo (W ) usando las probabilidades de interacción entre vértices (p ij ) basadas en la - ésima potencia ( 1 Π) de la matriz estocástica 1 Π. Se podrán sumar todos los nodos del grafo o solo los nodo (j) conectados al átomo (i); condición representada por j i, cuya suma es el grado de este nodo (δ i ): W 1 D D 1 i i G p d (3) W i p d p d (4) 2 i1 ji ij ij 1 2 Es preciso no confundir estos índices con los procesos estocásticos de Marov- Wiener. En este trabajo se calculan los valores de W (i) para >100,000 nodos en >100 redes complejas con el programa MI-NODES. Incluyendo: Redes de Reacciones Metabólicas (RRM) de 40 organismos, 75 redes ecológicas de la base de datos Interaction Web Database Biological Networs (IWDBNs) y el Sistema Tributario Español desde Los valores de W (i) fueron usados como entradas para entrenar y validar diferentes ANNs con el objetivo de discriminar patrones correctos de conectividad. Los modelos MIANN obtenidos tienen valores prometedores de Sensibilidad y Especificidad (Sn = Sensitivity / Specificity = Sp (ver Tabla 4). i1 ji ij ij 1 2 ji ij ij 6263 Tabla 4. Modelos ANN con índices Marov-Wiener para redes complejas Redes de Reacciones L i Li = 1 Li = 0 % Pr. % Li = 1 Li = 0 Metabólicas LNN 15:15-1:1 Li = Sn Li = Sp Redes de Ecosistemas Li Li = 1 Li = 0 % Pr. % Li = 1 Li = 0 MLP 13: :1 Li = Sn Li = Sp Sistema Legal Financiero Li Li = 1 Li = 0 % Pr. % Li = 1 Li = 0 Español LNN 14:14-1:1 Li = Sn Li = Sp MLP 14:14-14:1 Li = Sn Li = Sp64 III.3. Predicción de Redes Complejas con Índices Marov-Balaban y ANNs Artículo 3: MIANN Models of Networs of Biochemical Reactions, Ecosystems, and U.S. Supreme Court with Balaban-Marov Indices. A. Duardo, H. González-Díaz, and A Pazos. Current Bioinformatics, 2014, 9, en imprenta. El Prof. Alexandru T. Balaban introdujo un de los TIs más famosos que en la actualidad es conocido como el índice J de Balaban (Balaban s J index) [14]. El índice J depende de q = número de aristas del grafo molecular, n = número de nodos (átomos) y µ = (q n + 1) = número ciclomático. El índice J también depende de S i = suma de las distancias por la i-ésima fila ó j-ésima columna de la matriz de distancias topológicas D del grafo molecular con Hydrógenos suprimidos. Su formula es: J q 1 q -1/2 G S i S j (1) edges En este trabajo, se usan las cadenas de Marov para generalizar el índice J y aplicarlo a la bioinformática, la biología de sistemas y las ciencias sociales. También se ofrece la definición de índices Marov-Balaban J (G) totales y las centralidades J (i) para los nodos de las redes complejas basadas en esta idea: J J q 1 G pij Si S j 2 q 1 q edges -1/2-1/2 i i pij Si S j 3 iedges Se buscan nuevos modelos ANN para mostrar la capacidad de discriminación de los nuevos índices J (i) a nivel de nodo en tres experimentos. En primer lugar, se calcularon más de de valores de J (i) y otros índices para todos los nodos de >100 redes complejas. En los tres experimentos, encontramos nuevos modelos MIANN con > 80 % de especificidad (Sp) y sensibilidad (Sn) en series de entrenamiento y validación externa (ver Tabla 5). Se usaron Redes de Reacciones Metabólicas de 42 organismos (bacterias, hongos, nematodos y plantas), 73 Redes 6465 Ecológicas y 43 sub-redes de citas de casos de la Corte Suprema de Estados Unidos en diferentes décadas entre 1791 y Este trabajo puede abrir una nueva ruta para la aplicación de los TI tipo Balaban para desentrañar relaciones ocultas entre estructura y propiedades de las redes complejas bio-moleculares, ecológicas y jurídico-sociales. Tabla 5. Modelos ANN con indices Marov-Balaban para distintas redes complejas Redes Reacciones Metabólicas Li Li = 1 Li = 0 % Pr. % Li = 1 Li = 0 MLP 9:9-6-1:1 Li = Sn Li = Sp Redes de Ecosistemas Li Li = 1 Li = 0 % Pr. % Li = 1 Li = 0 MLP 12:12-9-1:1 Li = Sn Li = Sp Corte Suprema de EE.UU. Li Li = 1 Li = 0 % Pr. % Li = 1 Li = 0 MLP 18: :1 Li = Sn Li = Sp66 III.4. Predicción de Redes Bio-Moleculares, Socio-Económicas y Jurídicas Artículo 4: MI-NODES Multiscale Models of Metabolic Reactions, Ecological, Brain Connectome, Epidemic, World Trade, and Legal-Social Networs. A. Duardo, H. González-Díaz, and A Pazos. Current Bioinformatics, 2014, 9, en imprenta. Como se ha visto a lo largo de esta tesis, los sistemas y redes complejas aparecen en casi todos los ámbitos de la realidad. Se encuentran desde las redes de residuos (aminoácidos) en la estructura 3D de las proteínas, hasta una escala superior en las redes de interacción entre proteínas (PINs). Las reacciones químicas forman Redes de Reacciones Metabólicas (RRMs) en organismos vivos, pero también forman redes de reacciones atmosféricas en planetas y lunas. Aparecen Redes de Neuronas en el gusano C. elegans, en el conectoma del Cerebro humano, o en las Redes de Neuronas Artificiales (ANNs). Existen redes epidemiológicas de propagación de infecciónes por brotes contagiosos en los seres humanos y las redes informáticas (Internet o las redes inalámbricas) debido a la infección por malware con un software viral. Redes sociales regidas por diferentes reglas evolucionaron a partir de la inteligencia de enjambre hasta las redes de las sociedades de cazadores - recolectores, o redes socio-jurídicas reflejo de sociedades complejas como la red de la Corte Suprema de los EE.UU. En todos estos casos, se puede hacer la misma pregunta. Se pueden predecir vínculos o conexiones en redes complejas a partir de la información estructural? En este trabajo de revisión y la tesis se ha abordado este problema usando las mismas ideas empleadas de uso común en quimio-informática en estudios cuantitativos de estructura propiedad; más conocidos en idioma Íngles como técnicas de tipo Quantitative Structure-Property Relationships (QSPR). Para esto se ha usado la teoría de cadenas de Marov para generalizar TIs clásicos, se han implementado en los software MI-NODES / MARCH-INSIDE y se han usado como inputs de ANNs para obtener modelos definidos por nosotros como MIANN. 6667 También en este trabajo se ha realizado una revisión de modelos de este tipo basados en ANNs u otros clasificadores y con otros índices desarrollados anteriormente por nuestro grupo. En la Tabla 6., se ilustran los resultados econtrados con modelos MIANN y otros lineares para distintos tipos de redes complejas y TIs de tipo Marov calculados con MI-NODES. En el centro de esta tabla también se ilustra el diagrama de flujo para los pasos generales que se deben dar en estudios QSPR de redes complejas. Tabla 6. Distintas aplicaciones de modelos MI-NODES Red a Par. C BM (j) C θ (j) j C π (j) j C wc (j) C χ (j) Train Train RM Sp ? Sn ? PH Sp Sn CC Sp Sn SF Sp Sn Validation Validation RM Sp ? Sn ? PH Sp Sn CC Sp Sn SF Sp Sn a Red de Reacciones Metabólicas (RM), Parsito-Huésped (PH), Corteza Cerebral (CC) y Sistema Financiero (SF) de leyes. 6768 68 IV. CONCLUSIONES69 IV. Conclusiones 4.1. Los modelos QSPR basados en ANNs y TIs de grafos, comúnmente empleados en Ciencias Bio-Moleculares, pueden extenderse a las Ciencias Jurídico- Sociales Los TIs de utilidad en Ciencias Jurídico-Sociales pueden calcularse a partir de redes de nodos que pueden representar aspectos tan diferentes como leyes tributarias o concausas penales La teoría de las Cadenas de Marov puede usarse para generalizar TIs clásicos creando TIs estoscásticos análogos de orden Los TIs basados en Cadenas de Marov pueden ser usados como variables de entradas (inputs) de ANNs para predecir redes complejas El cálculo de los nuevos TIs estocásticos pueden ser implementados en programas computacionales con una interface usuario-ordenador que facilite su uso por investigadores no expertos en informática Los nuevos programas S2SNet y MI-NODES, revisados en esta tesis, pueden convertirse en importantes herramientas para el cálculo de TIs de distintos tipos de redes Podemos combinar operdaros de tipo Box-Jenins usados en series de tiempo con TIs para encontrar modelos multi-objetivo QSPR-ANN de redes complejas Los TIs de tipo Marov-Balaban y Marov-Wiener introducidos desmostraron ser útiles en estudios QSPR-ANN de redes complejas incluyendo redes Bio- Moleculares (Redes de Reacciones Metabólicas de diferentes organismos y Redes de diferentes Ecosistemas) así como redes Jurídico-Sociales (Red del Sistema Legal Financiero Español, y Red de Decisiones de la Corte Suprema de USA) A pesar de existir todo un marco jurídico-legal para la protección de resultados científicos obtenidos a partir de la aplicación de las TICs en Ciencias Bio- Moleculares se puede avanzar aun más en la regulación en este sentido. 6970 V. FUTUROS DESARROLLOS 7071 V. FUTUROS DESARROLLOS 4.1. Extender los modelos QSPR basados en ANNs y TIs de grafos a redes complejas que integren información de Ciencias Bio-Moleculares y Ciencias Jurídico- Sociales conjuntamente Aplicar los modelos QSPR basados en ANNs y TIs de utilidad en Ciencias Jurídico-Sociales para representar / analizar otras redes como decisiones del Senado y Congreso de USA, Evolución de la Presión Fiscal en países de la OECD, etc Combinar los TIs basados en Cadenas de Marov con otros operadores diferentes de los de Box-Jenins para encontrar modelos multi-objetivo QSPR- ANN de redes complejas Definir otras familias de TIs basados en Cadenas de Marov y TIs clásicos y explorar au utilidad en estudios QSPR-ANN de redes complejas incluyendo redes Bio-Moleculares y redes Jurídico-Sociales. 7172 72 VI. ANEXOS73 VI.1. ÍNDICE DE ABREVIATURAS ANN Artificial Neural Networ = Red Neuronal Artificial LDA Linear Discriminant Analysis = ADL Análisis Discriminante Linear QSAR Quantitative Structure-Activity Relationship = Relación Cuantitativa- Estructura Actividad QSPR Quantitative Structure-Property Relationship = Relación Cuantitativa- Estructura Propiedad QSTR Quantitative Structure-Toxicity Relationship = Relación Cuantitativa- Estructura Toxicidad SNA Social Networs Analysis = ARS Análisis de Redes Sociales TICs Tecnologías de la Información y las Comunicaciones TIs Topological Indices = Índices Topológicos 7374 VI.2. ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1. Resultados de la ANN.30 Tabla 2. Centralidades de nodos utilizadas para describir redes complejas.42 Tabla 3. Resultados del modelo predictivo del sistema tributario español Tabla 4. Modelos ANN con índices Marov-Wiener para redes complejas Tabla 5. Modelos ANN con indices Marov-Balaban para redes complejas Tabla 6. Distintas aplicaciones de modelos MI-NODES75 VI.3. ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1. Interfaz gráfica de la aplicación MARCH-INSIDE Figura 2. Esquema de la arquitectura de una ANN estándar Figura 3. Esquema de un estudio ANN-QSPR de redes complejas bio-moleculares, sociales, o jurídicas..29 Figura 4. Topología de algunas de las ANNs probadas en este trabajo..31 Figura 5. Tipos de grafos Figura 6. Ejemplos de redes complejas Figura 7. Ejemplos de redes en Ciencias Jurídicas Figura 8. Valores de intermediación de los nodos en un grafo..43 Figura 9. Diagrama de flujo general Figura 10. Estudio QSPR de las leyes del sistema tributario español..50 Figura 11-a. S2SNet: interface usuario software..60 Figura 11-b. Red para el sistema tributario español en dos periodos76 VI.4. PUBLICACIONES: ARTÍCULOS PUBLICADOS POR LA DOCTORANDA EN EL TEMA DE LA TESIS IV.1. Current Bioinformutics, 2013, 8, IV.2. Journal of Chemical Information and Modelling, 2014, 54, IV.3. Current Bioinformatics, 2014, 9, en imprenta. V.4. Current Bioinformatics, 2014, 9, en imprenta. 7677 Artículo 1. Nuevo software para índices topológicos de Marov de redes complejas S2SNet: A Tool for Transforming Characters and Numeric Sequences into Star Networ Topological Indices in Chemoinformatics, Bioinformatics, Biomedical, and Social-Legal Sciences. C.R. Munteanu, A.L. Magalhaes, A. Duardo-Sánchez, A. Pazos, and H. González-Díaz. Current Bioinformutics, 2013, 8,78 Current Bioinformutics, 2013, 8, Send Orderslor Reprints lo reprin a bentllanucience.llel S2SNet: A Tool for Transforming Characters and Numeric Sequences into Star Networ Topological Indices in Chemoinformatics, Bioinformatics, Biomedical, and Social-Legal Sciences Cristian R. Munteanu*,I, Alexandre L. Magalhaes 2, Aliusa Duardo-Sánchez l,3, Alejandro Pazos 1 and Humberto González-Díaz 4,5 429 'Department of lnformation and Communication Technologies, Computer Sáence Faculty, University of A Coruiia, A Coruiia, Spain 2REQU1A1TE/University ofporto, Facul~)' ofscience, Chemistry Department, Porto, Portugal 3Department of Spccial Public Law, Financial and Trihutal)' LaH' Arca, Faculty of Law, Un iversity of Santiago de Compostela (USC), 15782, Spain 4Department oforganic Chemistry 11, University ofthe Basque Country, UPV/EHU, 48940, Leioa, Spain 5IKERBASQUE, Basque FOlll1dation for Science, 48011, Bilbao, Spain Abstraet: The study of eomplex systems such as proteins/dnafrna or dynamics oc tax law systems can be carried out w ith the complex networ theory. This allows the numerical quantification of [he significant inlonnalion contailled by the sequences of amino acids, nucleotides or types of tax laws, In this paper \Ve describe S2SNcr, a new Python tool wi th B graphieai user interface that can rransfonn any sequence of charactcrs or numbers into serie, of invariant star net\vor ldpologieal indices, The applicalion is based on Python reusablc processing procedures that perfonn dieferent funclions such as rcading,equcnce dala, transfonning numerical series inlo character sequences, changing lener codificalion of slrings and drawing the star networs of each sequen ce using Graph iz pacage as graphical bac-end, S2SNet \Vas prcv iously used to oblain c1assitication models for naturallrandom proleins. breastlcolonlprostate cancer-related proteins, DNA sequences of mycobacterial promolers and for early delection of diseases and drug-induced toxicilies using the blood serum proteorne mass spectrum, In order lo show th e exlended practical potential of S2SNel, this wor presenls several examples of application for proteins, DNNRNA, blood proleome mass spectra and time evolution of the financial law recurrence, The obtained topological indice can be used to charactcrize syslems by creating classificalion mod 1, c1uslering or pattcl1l scarch with slatistical, Neural Networ or Machinc Leal1ling mclhods, The frec availabilily of S2SNet, the flexibility of analyzing diverse systems and the Python portability mae Íl an ideal tool in fields such as Bioinfonnatics, Proteomics, Genomics, and Biomedicinc or Social, Economic and Polilical Sciences, Keywords: Complex networ, financial law networ, graph indices, interaction, networ, protein, python applieation, social networ, 1. INTRODUCTlON organisms, social actors and/or laws to regulate the behaviour of such actors may be considercd as type b) andior The eomplexity of the real systems maes the e); whereas computers, clectric power plants, airports, mass comparison difficult bet\veen each othcr or thc cxtraction of spcctra signals, or lins bet\.vccn web pagcs or computers are spccific information that describes a discrete property, A usually allocated within the type d) of nodes [1-6j, This possible strategy is to use the infonnation about the wor presents four types of C~ but \Ve do not excludc otber conncctions or relationships bctween different parts of the types of nodes and nct\.vors, In this approach \Ve may usc entire system. This can be earricd out using the Graph or diffcrent invariant numbers often callcd Topological lndices Complex Networ (C;-..;) theory, A networ is a collection of (Tls) in order to encode or describe the structure of tbe no des represented by graphs composcd of any items that systems, These Tls are usually derivcd from node-nodc have a) chemical, b) biological, c) social, anci/or d) adjacency or other types of matrices associated to the C~ [7, technological naturc. For instance, atoms, molecules 8]. Even though many Tls have been dcscribed only for (proteins, DN N RNA) are nodes of type a); viruses, bacteria, molecular graphs of type a) many of thcm havc bccn cx tcnded to be used in ajl typcs of CN [5, 9-13]. In any case, the devclopment of ncw types of CN and graph *Address correspondenec to this author at th e Departmen t of Infornlation representations or new Tls to describe them is an el11crging and Communications Technologies, Computer Science Faculty, Univcrsity of Coruña, Campus de Elviña s/n, A Coruña, Spain; field of scicnce, Tel: (+34) , Ext. 1302; Fax (+34) ; ln the present wor, a new tool for calculating Tls oí' a crm.publish(gjgmail.com spccial type of CN is presented, S2SI\ct - Scqucncc to Star XJI3 $ Bcn~ham Science Publishers79 430 Currenl Bioillformulícs, 2013, VoL 8, No. 4 Mllnteanll el al. Networ [14J is a free Python destop application for sequences and Star Oraphs on[y from the graphicaj interface, Microsoft Windows XP/vista operating system. This new one by one. Other softwares such as Centibin [20J and Pajc software ha ' a friendly graphical user interface made with [21 J are ca1culating sorne of the S2SNet topojogical indices wxpython [15J. The soft\vare can be used to transform and process file by file in a matrix format (matlnet). TIms. sequences of characters into a CN with Star Networ (SN) S2SNet has the following advantages: transforms a list of topology. The SNs were introduced by Randic el a/. in order sequences into Star Oraph Tls at the c1ic of a mouse, has to analyze the protein sequences, but have been uscd to the possibility to generate embedded graphs, calculates an investigate DNA/RNA or MS spectra of the blood proteome extended list of Star Oraph topological indices, and plots the [16,17] and may be extended to several other sequence-type resulted graphs in several Oraphviz formats. data such as music, text, time series, etc. In this approach, the networ/graph matrices are translated into the DOT language and plotted with Oraphviz (twopi, nealo, doi, circo 2. SOFTWARE DESCRIPTlON andfdp) [18]. This paper introduces S2SNet as free software S2SNet is a free Python application that can transfom1 and gives detailed cxamples on how to use it in order to character sequences into topological Star Networ indic. transform a text or numeric sequence into different types of transform number series in to sequen ces, transform an SNs, vi sualize the resulted SNs, and calculate different character sequence into a l-character sequence by changing c1asses of Tls for these SNs. The examples of sequences the codification, editlview the inputloutput txt file s, create givcll here are the following: 1) the primary structure of the OOT language files, plot and display the networs as P ro proteins, DNA or RNA and 2) the intensity of the Mass images. lts basic architecture is described in Fig. (1). Spectra signals and 3) the time evolution of the recurren ce to S2SNet has two main panels, the principal window and different types of laws in a financial law system. Thus, the console output (see Fig. 2). The main window ha S2SNet can be used to describe systems in several fields buttons for a fast acccss to the main feattm::s of the su eh as social, economical, or political sciences, application: bioinformatics, structural biology, and clinical proteomics. A previous application, March-Inside [19], has been used - S2SNel - the transformation of sequences in SN TIs; to calculate topological índices for Spiral and Star Oraphs. - Help - a 5hort help page; However, that tool can generate Spiral Oraphs from a list of seq:;j Sequence List -1 gr~~~d / Processing L' Parameters 1st / ~ S2SNet-GUI.py [ 1 Principal interface J I numbers.py Transforms number sequen ces in character sequence numbers.txt - Number series ~ nseqs.txt ngroups.txt New character sequence and gro~ n2one.py Codification change: transforms group f+ of N characters In 1 -+ ro cn-seqs.txt cnl-code.txt N-character sequence list -! results.txt Result file with all11s S2SGf.py Transforms sequences in topological indices! details.txt - Result file with al! the details of the ealculation ~ Figures.py Graph Visualization t *.dot DOT language files for each graph - *.png Pictures with -each ---+ networ ~ - cl-seqs.txt cl-groups.txt New character sequences list and the groups - Fig. (1). Archilecture of lhe S2SNet software: the tool has Python processing functions in, wxpython user intert'ace and networ rep resentations created with the Graphviz pacage as graphical bac-end.80 S2SNel: A Too/for Trallsforming Characlers and Numeric Sequences Currel11 Bioil1formalics, 2013, VoL 8, No a S2SNet -Sequence lo Slar Ne1wor ver.1.0 File Calculations Help r- I - [g] DEmbedded S2S N ElWORK ~ 5«ueoces 5eQ5.txt I~ [ Edit GrO<4lS Qroups.t'X t []~~ Weilj1ts weights.txt L:J [ Edit ResUts results.txt CJ I Edit Dl!tais details.txt O l Edit Networs, 52SNet Help About Quit Transforrn your seqljences in Star Networ topoh~icallnd r(es! Fig. (2). S2SNet user interface. - Ahout - dctails about S2SNet and the authors; - Quit - leave the tool. The same options available in the S2SNet Menu divided into File, Calculations and Help. In addition, the File and Calculations menus contain extra options: - New - creates a new text document using the native Notepad from MS Windows; - Numbers lo Sequence - transforms tbe numerieal input data such as the protein mass spectra into a I-character sequence; - N to l-character Sequence - changes the sequenee codifieation by transforming N-eharacter groups into 1 eharaeter sequences, sueh as the DNA/RNA eodon sequences. In the console panel, the details about the stage/eltors/results of the caleulations are displayed. In the main window you can choose the TIs caleulation parameters, the inputloutput files and the visualization type of the resulted graphs: - Paramcters: embedded networ, the use of the weight for each character: Marov normalization of the eonnectivity matrixes; if you want derails of the calculations containing all the intermediate matrices and other info; power of the connectivity matrices and of some indiccs (max. 5); networs plotting support; - Input files: sequ nces, groups and weights files; - Output files: results and details files; - Di~play mode for the Networ plots: the sequence to display and the type of drawing application (dot. circo, tlvopi, Il!?oto andfilp): extra thcoretical graphs are caleulated and plotted sueh as the maximum and the average graphs of the sequenees in trodueed as input. All the options have default values for a ealcularion characterizcd by a non-embedded graph, a arov normalizations of the matrices. a power of 5 for the matrices, no weight for the nodes, no networ plol support and no detail file. In the displayed graphs. each group has a different color. lf you need ro obtain modifi ed plots, you can fiud the DOT files (one for each sequence) and the Graphviz executables (dot, circo, lwopi, neato,.fdp) in the "dot" folder (ifyou enable the Networ plot option). The Calculation menu allows you to transfoml your data into the S2SNet format (l-character string): - Numbers lo Sequcnce (see Fig. 3) - transforms your numbcrs into a sequence (the numbers must be TAB separatcd); you can ehoose the following paramelers: The minimum and the maximum values of your data, number of groups you need (a maximum of 80); yoll have a GET button if you want to use the minimum and maximum ealculatcd from your entire data; The input files: number (data) file;81 432 Cllrretll Bioinformalics, 2013, Vol. 8, No. 4 The output files: sequcnce files, group file and interval file (description of the group range). mi Numbcrs to Scqucncc ~ S2SNct 3.0 ~x 1 Mllnlearlll el al This filter can be used to transform sequences that contain items described by 3-letter codes such as the amino acids 3-letter code into sequences of l-letter code; another example is the translation of the 3-nucleotides codons into the corresponding l-ietter amino acid sequence. Fies Nl.JTlbers Pd'dmtu:!r r IrimUTI v (max \lo)...11 [J [ Ed.t 5 uences L...-~ ~ [J [ Edt GrOllps L...- ~[J ~"] [J ( d~ 1 No25eqs He'p Cancel Fig. (3). Numbers lo Sequen ce filter in S2SNet. This filter can be used to transform the protein mass spectra numbers into text sequences and to calculate the conesponding Stal' Networ indices. - N lo l-characler Se(juence (see Fig. 4) - Transform your N-character sequences into l-character sequences; you can set the following: The input files: N-character file (initial file), code file (the equívalence between N-character and 1 eharacter; ex: ALA=A); The output files: l-character files for S2SNet (final file) and group fil e (one item groups). a N lo 1 Characlcf S2SNet 3.0 L8J N-char Seqs(!~~[==J FlIas===-====-==-===l-ehar 5eQ$ GrolJPS e1-5eqs.txt e l-groups. txt Fig. (4). N to [-Charaeter Sequence filter in S2SNet. Edit Edlt Cancel 3. T1s OF SNs In order to explain what an SN is. the protein representation is used in this sectíon. Thus, a complex networ can have the amino acíds as vertices (node ), connected in a specific sequence by the peptide bonds. The theoretieal abstraction of a networ is represented by a graph. The star graph is a special case of trces with vertices where one has got N-l degrees of freedom and thc remaining N-1 vertices have got one single degree of freedom [22]. In the case of proteins, each of the 20 possiblc branches ("rays") of the tar contains the same amino acid type and the star center is a non-amino acid vertex. A protei n primary sequen ce can be represented by different forms of graphs, which can be associated with distinct distancc matrices (Randic el al., 2007). The best mctbod to construct a standard star graph is the following: each amino acid/vertex holds the position in the original sequence and the branches are labeled in the alphabetical order of the 3 letter amino acid code [17]. The embedded graph contains the initial sequence connectivity in thc protein chain. Fig. (5) presents the non-embedded (A) and the embedded (B) star graphs of the HIV gpl20 C5 protein (l mcq: VKIEPLGVAPTKAKRRVVQREKR) using the alphabetical order of one-letter amino acid codeo Thus, the primary structure of protein chains is transformed into the conesponding star graph invariant TIs. The resulted graphs do not depend on the 3-dimensional structure or the shape of the protein. The derived collnectivity matrix. distance matri x and degree matrix are used to compare the graphs/networs. The matrices of the connectivity in the sequen ce and in the star graph are combined in the case of the embedded graph. Tbese matrices and the normalized ones form the base for the Tls calculation. The algorithm is begun by reading the sequ nces, groups and weights (see Fig. 1). The transfonn ation of each sequence into an SN is translated into a connectivity matrix (M), node degree vector (deg) and distance node matrix (d). If the graph is non-embedded M it inciudes only thc modified connectivity inside the SG. In the case of the embedded graphs, the original sequence connectivity will be added. The node degree represents the number of connections for a node in the graph and the distance matrices is fillcd with the number of nodes betwcen each paír of nodes along the graph connecrions. If the weights oprion is chosen, M wil! have the corresponding weight values along the matrix diagonal. In the Marov normalization (default oprion), M is first normalized by dividing each element to the sum of the elements by row and after that raising it to the power n given by the us er (dcfault is 5), resulting n matrices (M'). In ease of non-marov nonnalization, in rhe first step the matrix is powered, resulting n matrices that are normalized by the same division. These variables form the base for the calculation of the following Tls, presented in the output file (Todcschini and Consonni, 2002):82 S2SNet: A Tool for Transformín-g Charac/ers an.d Numeric Sequences Currenl Bioinformatics, 2013, VoL 8, No Fig. (5). The non-embedded (A) and embedded (B) graphs of HIV gp 120 es protein. - Shannon Entropy of thc n Nlarov Matrices (Sh): Sh n = - L p; * IOg(Pi) (1) where Pi are the ni elements of the vector P resulting from the matrix multiplication of the powered Marov normalized matrix (ni x ni) and a vector (ni x 1) with each element equal to l/ni; - Trace of the n connectivity matrices (Tr,,) or thc spectral momcnts: where n = O - power limit, M = graph connectivity matrix (i* i dimension); ii = 'h diagonal element; - Harary number (H) or the reciprocal distance sum index: H=L <j m/ dij (3) where d i are the elcments of the distancc matrix and mi are the elements of the M conncctivity matrix; - Wiener index (W) or the sum of the numbers of edges in the shortest paths in a graph between al! pairs of amino acids in a protein: w= LI< d j (4) - Gutman topological index (S6): Só = L ij deg l "deg, dij where deg, are the elcments of the degree matrix; - Sehultz topological index (non-trivial part) (S): S = LI < (degi + degj) * dij (6) - Balaban distance connectivity index (l) or average distance sum connectivity index (measures the graph ramification): J = edges/(edges - nodes + 2) *,: mi *sqrt(2j di *2).. dj) (7) (2) (5) where nodes+ l = AA numbcrs/node number in thc Star Graph + origin, L d I.II: d l is the node distance degrcc; - Kier-Hall connectivity indices ex): üx = L. 1 I sqrt( degi) 2X=Ii<j< m /mj I sqrt(deg *deg/deg,) 3X=Li<j<<1l1 mi/mj' *mm I sqrt(degi*degi*deg*deg m ) (10) (8) (9) 4X= i<j <m mij*mj *m'l1 *mmo / sqrt( degi *degi* deg *deg m *dego) (11) 5X =Li< <<m<o<q mi j *mj~*mm*mmo *moq/sqrt(degi*deg/deg*deg m *deg o *deg q ) (12) - Randic eonnectivity index (IX): IX(R)=Lij mij / sqrt(dcgi * degj) (13) These indices can be used in the ncxt step in order to eonstruct any classifieation model, clustering or pattern search using the statistieal, neural ner,vors or machine leaming methods from applieations such as STATISTICA [23] or WEKA [24]. 4. RESULTS AND DlSCUSSION S2SNet has been successfully used by our group in four previous papcrs in order to create classification modcls for evaluating a protein as natural or random [25], as brcast!colon [26] or prostate [27] cancer-relatcd, a DNA sequence as a Mycobacterial promotcr [28], and for early detection of diseases and drug-induced tox icitics using the blood serum proteome mas s spcctrum [29]. This wor presents four cases of S2SNct caiculations for proteins. DNA, mass spcctra and laws.83 434 Current Bioinformatics, 2013, VoL 8, No. 4 Ml/l1teanu et al. B \ \ \ \ \ Fig. (6). 70DCA slar graphs: non-cmbcddcd SN crcalcd with twopi (A) and ncalo (S) and embeddcd SN crcated with twopi (C) and circo (D). In the first case, the primary strueture infonnation of a protci n sequenee (the amino aeid order and type) is enerypted in SN TJs. Fig. (6) shows the resulted graphs for 70DC, chain A from the Protein Data Ba.ll [30] obtained with tour Graphwiz tools from S2SNet. The no des reprcsent the protein amino acids lined by the peptide bonds and are grouped into 20 branchcs corrcsponding to the d ifferent natural amino acids. The resulted TIs of the embedded SN are presented in Table 1. The next application is the DNA codons of COMT gene that is virtually translatcd with S2S1'\et into an amino acid scquence. This sequence is represented as an SN with the amino aeids as nodes (equivalent to the codons) distributed in 21 branehes, 20 standard amino acids and an extra X nonamino acid coitesponding to the STOP DNA codons [31]. Thus, the primary structure of a DN A scgment is transfoltned into SN TIs. The eorresponding star networ is prescntcd in Fig. (7 A). COMT (eatcchol-o-methyltransferase) is a gene that controls the funetion of the catechol-omethyltransferase enzyme. This enzyme metabolizes catccholamincs, which are heavily lined to dopaminergie and adrenergicinoradrenergic neurotransmission, or endorphins [32]. The variations of the COMT gene nown as Single Nucleotide Polymorphism (SNP or SNIP) is thought by sorne researchers to be one of the ey genes associated with schizophrenia [33]. Another example is the blood serum proteome mass speetrum that contains the patient's information about positive drug indueed toxieity. They are then transformed into a sequence of charactcrs (nodes), which define the group of SN upon the dift'erent range values of the signal intensity. The initial connectivity is generated by the signal positions in the spectrum. The embedded SNs of the COMT gene and proteome mass speetra are included in Fig. (7), and the corrcsponding embedded TIs are in Table l. The las t example of the S2SNet usc is dedicated to the Social Net\vor Analysis (SNA). SNA may be defined as the disciplined inquiry into patteming of relations arnong social aetors. as well as the patteming of relationships among actors at different levels of analysis (sueh as persons and groups) [34]. lt provides a common approach for all those disciplines involved in social structure study [ susceptible of net\vor depiction. Social structure concept is mcrely used in sociology and social theory. Although thcn:: is no agreement bet\veen theorists, it can refer to a specific lypc of relation bet\veen entlill:s or groups, it can abo evolve enduring pattems of bchaviour and relationship within a society, or social institutions and regulations becoming embeddcd into social systems. For the most comprehcnsive revicw of SI"A see the in-depth review of Newman M entitled The Structure and Functían of Comp/cx Netwvrs [39]. In any case, considering that a networ is a set of itcms,84 S2SNe/: A Toolfor Tral/sformil/g Characlers al/d Numeric Sequences Table 1. TI The Tls of the Embedded SNs for the Protein 70DC, the Gene COMT, and the Mass Spectrum of a Blood Proteome Sample of a Cancer Patient 700C Chain A Protein COMT Gene Blood Protcome Mass Spectrum ShO Shl Sh Sh Sh R Sh TrO TrI Tr Tr Tr Tr H S W MO.00 R S \ S nXOO J ~'.4[) () XO XI(R) X X X X5 / Currenl Bioinformatics, 2013, Vol. 8, No usua11y callcd nades, with connections between them, socalled edges. then we have a representation of social relationships in terms of nodcs and ties, where nodes can be the individual actors within the networs, and ties the relationships bctwecn thcse actors [3]. In fact, SNA is nothing new in social sciences studies, as in the early 1930's, sociologists had already crcatcd a social networ to study fricndships betwccn school children [40]. Since then, the importance of networ approach to social scienccs increased dramatically, and its applications expended from interrelation between family members [41] to company business interaction [42, 43] or patterns of sexual contacts [44, 45]. Although the networ approach is so pervasive in the social sciences, its application in the law scope is still wea. Networ tools and methodologies might be useful to illustrate the interrelation between different law types, and chec the importance of a specific instrument so as the normative hierarchy respected by legislators. This helps to regulate the most important matter for individuals through law instruments which requires the approval from the most representative democratic actors. In this sensc, the S2Snet software is a novel tool which has enabled herein the representation of the basic laws of the Spanish tax law system. Considering a11 this, we have built a graph on the recurrence to different types of laws related to tax matters over the years since 1946, see Fig. (8). In these financiallaws SN, we represented the time series for the use of diffcrent laws as a one-ietter code sequence. In this sequence each specific type of rule is represcnted by a one letter codeo Specifically,,ve transform all the regularion types as follows: Law (L), Instrument of Ratification (1), Decree-Iaw (D), Order (O), Protocol (P), Royal Decree (R), Circular (e), EC Council Directive (E), Resolution (S). Organic La (O), Agreement (A), Instruction (T), Convention (V), and Regulation (M). From there, a stargraph which connects several branches to a central node may be built. ach branch is composed of the same type of laws, and nod s -whether 011 the same branch or another being connected to each other if two laws are used at a time one R Fig, (7). Embedded S~S for the COMT gene (A) crealed with twopi and for the biood serum mass speclrum (B) carricd out with neato.85 436 Curretll Bioillformalics, 2013, VoL 8, No. 4 Munleanu el al. A Fig. (8). Embedded SN for Spanish Financial law system oyer two periods: A) from 1946 to 1978 and B) from 1946 lo 2004 (CUmulalive behavior with respect ) u,ing Ihe neato algorithm. after another. This method describes numerically the recurrcnce to different regulations or group of regulations or laws and can be used to describe the past dynamics and predict the fu tu re behaviour of the tax law applicalion in Spain or other countries. In any case, many potential implications are slill to be discovcred in future rescarch beyoncl this introductory wor. [n Table 2, we illustrate the behaviour of different TIs for the SN constructed thal reflect the changes in the recurren ce to different laws in these periods. 5. CONCLUSIONS This paper is proposillg the use of S2SNet as a new tool in the studies of the SN calculating the TIs for characters or numbers sequences. It is a fas t and free application that gcnerates the invariant TI set for a specific sequence. These TIs can be used as Ihe base for Ihe development of Statistieal, Neural Networs, or Machine Learnillg classiftcation models/clustering/pattem seareh models. Thus, this tool can be used for e-learning or researeh in different fields sueh as Bioinformaties, Proteomics, Genomies, Biomedieine or Social, Eeonomic, and Political Scienees. In this paper, we have presented only a few examples of possible SNs, but the application of S2SNet is not limited to any type of sequence. CONFLlCT OF INTEREST Thc au thors confirm that this article content has no conflicts of interest. ACKJ'l/OWLEDGEMENTS Cristian R. Munteanu acnowledges the funding support of the "Isidro Parga Pondal" Program from Xunta de Galicia (supported by the European Social F~md). Table 2. TIs of the Embedded SN for Spanish Financial Law System Over Two Periods: A) from 1946 to 1978 and B) from 1946 to 2004 (Cumulative Behavior with Respect to 1946), see a Iso Fig. (8) TI ShO Shl Sh Sh Sh Sh TrO I Tr I Tr Tr Tr Tr H W S S HI J XO Xl(R) X X X X86 S2SNet: A Too/for Transforming Characters alld Numeric Seql/ences CI/rren! Bioinformatics, 2013, VoL 8, No REFERENCES [1] Bambasi AL. Sociology. Networ theory--the emergente of the creative enterprise. Science 2005; 308(5722): [2] Barabasi AL, Oltvai Zl, Networ biology: understanding the cell's functional organization. Nat Rev Genet 2004 ; 5(2): [3] Bomho ldt S, Schu ter HG. Handboo of Graph ~ and Complex Networs: Fro m the Genome to the Internet. WILEY-VCH Gmbl-l & CO. KGa : Wh einheim [4] González-Diaz H, Vilar S, Santana L, Uriarte E. Medicinal chemistry and bioinformatics - current trend s in drugs discovcry with networs topological indices. Curr Top Med Chem 2007; 7(10): [5] Mason O, Verwoerd M. 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Munteanu,*, Pablo Riera-Fernańdez, Antonio Loṕez-Díaz, Alejandro Pazos, and Humberto Gonzaĺez-Díaz, Department of Information and Communication Technologies, Computer Science Faculty, University of A Corunã, Campus de Elvinã, 15071, A Corunã, A Corunã, Spain Department of Special Public Law, Financial and Tributary Law Area, Faculty of Law, University of Santiago de Compostela (USC), 15782, Santiago de Compostela, A Corunã, Spain Department of Organic Chemistry II, Faculty of Science and Technology, University of the Basque Country (UPV/EHU), 48940, Leioa, Bizaia, Spain IKERBASQUE, Basque Foundation for Science, 48011, Bilbao, Biscay, Spain *S Supporting Information ABSTRACT: The use of numerical parameters in Complex Networ analysis is expanding to new fields of application. At a molecular level, we can use them to describe the molecular structure of chemical entities, protein interactions, or metabolic networs. However, the applications are not restricted to the world of molecules and can be extended to the study of macroscopic nonliving systems, organisms, or even legal or social networs. On the other hand, the development of the field of Artificial Intelligence has led to the formulation of computational algorithms whose design is based on the structure and functioning of networs of biological neurons. These algorithms, called Artificial Neural Networs (ANNs), can be useful for the study of complex networs, since the numerical parameters that encode information of the networ (for example centralities/node descriptors) can be used as inputs for the ANNs. The Wiener index (W) is a graph invariant widely used in chemoinformatics to quantify the molecular structure of drugs and to study complex networs. In this wor, we explore for the first time the possibility of using Marov chains to calculate analogues of node distance numbers/w to describe complex networs from the point of view of their nodes. These parameters are called Marov-Wiener node descriptors of order th (W ). Please, note that these descriptors are not related to Marov- Wiener stochastic processes. Here, we calculated the W (i) values for a very high number of nodes (>100,000) in more than 100 different complex networs using the software MI-NODES. These networs were grouped according to the field of application. Molecular networs include the Metabolic Reaction Networs (MRNs) of 40 different organisms. In addition, we analyzed other biological and legal and social networs. These include the Interaction Web Database Biological Networs (IWDBNs), with 75 food webs or ecological systems and the Spanish Financial Law Networ (SFLN). The calculated W (i) values were used as inputs for different ANNs in order to discriminate correct node connectivity patterns from incorrect random patterns. The MIANN models obtained present good values of Sensitivity/Specificity (%): MRNs (78/78), IWDBNs (90/88), and SFLN (86/84). These preliminary results are very promising from the point of view of a first exploratory study and suggest that the use of these models could be extended to the high-throughput re-evaluation of connectivity in nown complex networs (collation). 1. INTRODUCTION 1.1. The Classic Wiener Index. In the last part of the nineteenth century and in the twentieth century the interest for the study of the molecular structure led to the formulation of questions about how to encode and quantify the information contained in the molecule. As a result of these questions, the concept of molecular descriptor was defined as the final result of a logic and mathematical procedure which transforms chemical information encoded within a symbolic representation of a molecule into a useful number or the result of some standardized experiment. 1 In 1947, Wiener published an article entitled Structural determination of paraffin boiling points. 2 In this wor it is proposed that organic compounds, as well as all their physical properties, depend functionally upon the number, ind, and structural arrangement of the atoms in the molecule. Received: May 10, 2013 Published: December 8, American Chemical Society 16 dx.doi.org/ /ci400280n J. Chem. Inf. Model. 2014, 54, 16 2989 Journal of Chemical Information and Modeling Therefore, it is possible to find an equation that relates the structure of the studied paraffins with their boiling points. This equation, also used by Wiener in refs 3 5, can be written in a general form as a Δ t = Δ w + b Δp 2 n (1) where n is the number of atoms, p is the polarity number, defined as the number of pairs of carbon atoms which are separated by three carbon bonds, and w is the path number, defined as the sum of the distances between any two carbon atoms in the molecule and considered as one of the oldest topological indices. This last term was coined by Hosoya in 1971 to refer to the Z index, 6,7 and it is currently used to define all the numerical quantifiers of molecular topology that are mathematically derived from the structural graph of a molecule, usually an H-depleted molecular graph. 8 The path number is also called Wiener index or Wiener number (W), and it is calculated as the half sum of all the elements d ij of the distance matrix (D). As it can be seen, more distant atom pairs mae a larger contribution to W than adjacent atom pairs: W 1 D D = dij 1 1 (2) 2 i = j= It is interesting to point out that the Wiener index was independently proposed in 1959 by Harary in the context of sociometry, with the name total status of a graph 9 as well as in 1975 by Rouvray and Crafford. 10 This fact indicates that the Wiener index concept was not well-nown in those times. However, in the middle of the 1970s many authors began to study the properties and applications of molecular descriptors. This led to the development of new topological indices (TIs), some of which were based on W. A complete list and a brief explanation of these indices can be found in ref 11. Taing into consideration the classification proposed by Balaban for the TIs, 12 W (together with Z) belongs to the first of three generations or classes. First-generation TIs are integer numbers based on integer local graph-vertex invariants (LOVI) and have a high degeneracy that limits their use. According to Diudea and Gutman, 10 the physical and chemical properties of organic substances, which can be expected to depend on the area of the molecular surface and/or on the branching of the molecular carbon-atom seleton, are usually well correlated with W. Among them, there are the heats of formation, vaporization and atomization, density, boiling point, critical pressure, refractive index, surface tension and viscosity of various, acyclic and cyclic, saturated and unsaturated as well as aromatic hydrocarbon species, velocity of ultrasound in alanes and alcohols, rate of electroreduction of chlorobenzenes, etc. Correlations between W and melting points were also reported, but in this case the results were not completely satisfactory. W was also used to predict the behavior of organic substances in gas chromatography, for instance, chromatographic retention times (CRT) of monoalyl- and o-dialylbenzenes. In this sense, W is very useful in chemoinformatics for the search of models that connect the molecular structure with molecular properties Applications of the Wiener Index in Chemoinformatics. In pharmaceutical design, we can find many applications of the Wiener index. For instance, Mandloi et al. 13 investigated the correlation of Wiener (W), Szeged (Sz), and molecular connectivity indices ( 0 χ R, 1 χ R, and 2 χ R ) with Article molecular properties. Log P values of benzoic acid and its nuclear-substituted derivatives were used for this purpose. The statistical analyses for univariate and multivariate correlations indicated that both W and Sz are closely related to the connectivity indices ( m χ R ) and that W, Sz, and 1 χ R have similar modeling potentials ( 1 χ R gives slightly better results than both W and Sz). 0 χ R and 2 χ R are poorly correlated with log P. Luovits established correlations between W and cytostatic and antihistaminic activities of certain pharmacologically interesting compounds as well as between W and their Estron-binding affinities. 14 He also employed W in the study of the n-octanol/ water partition coefficient. 15 Mendiratta and Madan 16 studied the relationship between W and the antiviral activity of a series of vinylpyrimidine nucleoside analogues. The predicted activity of each compound was compared with reported antiviral activity against herpes simplex virus type I. Due to the significant correlation between antiviral activity and W, it was possible to predict antiviral activity with an accuracy of 83%. In the wor carried out by Agrawal et al. 17 the antimalarial activity of a series of sulfonamide derivatives (2,4-diamino-6- quinazoline sulfonamides) was modeled topologically using W and Sz. It was observed that the models based on W gave slightly better results than the models based on Sz. Sardana and Madan 18 studied the relationship of the molecular connectivity index ( 1 χ), W, and the eccentric connectivity index (ξ c ) with the diuretic activity of 68 sulfamoylbenzoic acid derivatives. The models had an 82% accuracy rate in 1 χ, an 85% accuracy rate in W, and a 90% accuracy rate in ξ c. In another wor, the relationship of W, Zagreb group parameter (M1), and ξ c with the anticonvulsant activity of a series of 41 substituted benazamides/benzylamines was investigated. 19 The models had an 88% (M1), 94% (ξ c ), and 97% (W) accuracy rate. Gupta et al. studied 20 the relationship of ξ c and W with regard to anti-inflammatory activity for a data set consisting of 76 pyrazole carboxylic acid hydrazide analogues. A prediction with a 90% accuracy rate was obtained using ξ c and an 84% accuracy rate in the case of W. Bajaj et al. 21 studied the relationship of the Wiener topochemical index (a modification of W sensitive to the presence of heteroatoms and with less degeneracy) and Wiener index with the anti-hiv activity of 62 phenethylthiazolethiourea compounds. The prediction accuracy rate was 90% in both cases. The relationship of anti-hiv activity of 61 acylthiocarbamates with W, 1 χ, and ξ c was also investigated by these authors % (ξ c ), 97% ( 1 χ), and 98% (W) accuracy rates were observed. In another wor, the relationship of anti-inflammatory activity of 112 N-arylanthranilic acids with W, Zagreb indices M1 and M2, and ξ c was studied. 23 The different models had an 82.6% (ξ c ), 86.8% (W), 88.88% (M1), and 90.3% (M2) accuracy rate In the area of cancer research, the inhibition of CDK2/cyclin A by 42 3-aminopyrazoles was studied using W, the atomic molecular connectivity index (χ A ), and the superadjacency topochemical index ( Ac ). 24 The different models had an 86% (W), 88% ( Ac ), and 89% (χ A ) accuracy rate. With the aim to develop methods to select drug candidates for the treatment of Alzheimer s disease, Kumar and Madan studied 25 the relationship of W, M1, and ξ c with the glycogen synthase inase-3 beta inhibitory activity of 28 thiadiazolidinones. The prediction accuracy rate was 83% (M1), 86% (ξ c ), and 87% (W). Finally, Lather and Madan studied 26 the relationship between W and multidrug-resistance-associated protein inhibitory activity of 82 pyrrolopyrimidines and their derivatives. The prediction 17 dx.doi.org/ /ci400280n J. Chem. Inf. Model. 2014, 54, 16 2990 Journal of Chemical Information and Modeling accuracy rate of the model was 88%. As we can see in these examples, the Wiener index has a wide range of applications in predictive studies, and, since it is one of the first topological indices, it is used in many wors in order to compare the performance of new introduced indices Complex Networs and MARCH-INSIDE Models. Graph and Complex Networ theory is expanding its application to different levels of matter organization such as molecular, biological, technological, and social networs A networ is a set of items, usually called nodes, with connections between them, which are called lins or edges. 30 The nodes can be atoms, molecules, proteins, nucleic acids, drugs, cells, organisms, parasites, people, words, laws, computers, or any other part of a real system. The edges or lins are relationships between the nodes, such as chemical bonds, physical interactions, metabolic pathways, pharmacological actions, law recurrence, or social ties On the other hand, there are many different experimental and/or theoretical methods to assign node node lins depending on the type of networ we want to construct. Unfortunately, many of these methods are expensive in terms of time or resources. In addition, different methods that lin nodes in the same type of networ are not totally accurate and consequently they do not always coincide. A possible solution to this problem is the use of node descriptors of nown networs as inputs of predictive models. 40 The reasons for using reevaluations of lin connectivity in networs are the following: 1. The experimental networs can have errors due to experiment conditions, calibrations, human errors, etc. 2. There are networs where the connectivity is just a prediction or it is the result of text data mining techniques (all involve possible errors). 3. The model that can re-evaluate the node connectivity can be used for new nodes as an alternative to the expensive and time-consuming experiments. In some cases, such as the interaction of all the possible pairs triples of molecules, it is impossible to be carried out experimentally. 4. Contradictory information for nodes and lins for different networs. In fact, the use of predictive models in which the inputs are graph parameters is not limited to the study of molecules and has been extended to other complex systems. 41,42 The first and one of the most studied TIs is the Wiener index, and it is possible to use Marov Chains (MC) to calculate it locally or globally within a graph considering all possible branches at different topological distances. The information is quantified in terms of W (j) values, which are called Marov-Wiener node descriptors of order th for all j th states (nodes) of an MC associated with the system. This MC is expressed by a Marov or Stochastic matrix (Π 1 ) and represented by a graph of the studied system. The elements of Π 1 are the probabilities 1 p ij with which the i th and j th nodes connect to each other (there is a physical or functional tie, lin, or relationship) within a graph. By using Chapman-Kolmogorov equations it is straightforward to realize the way to calculate W (j) values for all nodes in a graph. We can use these values directly or sum some of them to obtain total or local parameters. Our group has introduced the software called MARCH-INSIDE (Marovian Chemicals In Silico Design), which has become a very useful tool for predictive studies on drugs, proteins, and more complex systems This software can calculate 1D (sequence), 2D (connectivity in the plane), and 3D (connectivity in the space) MC parameters, including W (j) values, for many molecular Article systems. MARCH-INSIDE is able to characterize small molecules (drugs, metabolites, organic compounds), biopolymers (gene sequence, protein sequence or 3D structure, and RNA secondary structure) and artificial polymers, but it can perform a limited manage of other complex networs. This occurs because MARCH-INSIDE can read, transform into Marov matrix, represent as graph, and calculate the Wiener index for molecular formats (.mol or SMILE.txt files for drugs,.pdb for proteins, or.ct files for RNAs), but it is unable to upload formats of Complex Networs (.mat,.net,.dat,.gml, etc.). Consequently, we have reprogrammed the MARCH-INSIDE application, creating new software able to manage complex networs. The new program is called MI-NODES (MARCH- INSIDE NOde DEScriptors), and it is compatible with other programs lie Paje or CentiBin, since it is able to read.mat,.net, and.dat formats. A very interesting feature of MI-NODES is that it can process multiple networs and calculate both MC global TIs and/or node descriptors for all these networs. It is also able to export them in a single file in networ-by-networ and/or node vs node output formats. The classic TIs can include additional information such as Marov node linage probability (p ij ) for any i, j nodes of a graph. In previous wors, we have introduced other types of Marov TIs (and the respective node descriptors): Marov-Shannon Entropy node descriptors, 58 Marov-Randic indices, 59 Marov-Ru cer indices, 60 Marov-Galvez indices, 61 Marov-Autocorrelation node descriptors, 62 and Marov-Harary numbers. 63 In these previous studies, we have used the indices, calculated with MI-NODES, in order to compare several types of complex networs from different fields such as biology, linguistics, technology, sociology, and law MIANN Models. The methods used to predict structure property relationships in complex systems (molecular or not) can be classified into two types: methods of type (1), used to quantify the structure of the system and methods of type (2), able to lin the structure of the system with a property of this system (and others). Several methods of type (1) use Quantum Mechanics (in Molecular Sciences) and/or Graph theory (in Molecular and Social Sciences as well), whereas the methods of type (2) use Statistical and/or Machine Learning (ML) techniques Many computer programs implement type (1) and/or type (2) methods with applications in Molecular Sciences and/or a wide range of areas depending on the flexibility of the algorithms used. For instance, DRAGON, TOPS-MODE, TOMOCOMD, 76,77 CODESSA, 78,79 and MOE 80 are classic programs used to apply type (1) methods in Molecular Sciences. CentiBin, 81 Paje, 82 or MI-NODES implement type (1) methods with applications in almost all areas of sciences but at the cost of simplification of detailed representation of the system. On the other hand, the Linear Discriminant Analysis (LDA) implemented in STATISTICA 83 or the ML methods implemented in WEKA 84 are examples of type (2) methods with widespread applications. In this context, different researchers/journals have edited important monographic issues in order to discuss different computational methods. For instance, Bisson has edited a special issue about Computational Chemogenomics in drug design and discovery. 85 Spec-Planche and Cordeiro guest-edited a special issue about computer-aided, synthesis and assay of anticancer agents. 86 Prado-Prado and Garciá-Mera have also guest-edited a special issue about computer-aided drug design and molecular docing for disorders of the central nervous system and other diseases. 87 Gonzaĺez-Diáz has guest-edited two special issues 18 dx.doi.org/ /ci400280n J. Chem. Inf. Model. 2014, 54, 16 2991 Journal of Chemical Information and Modeling about multitarget models and Complex Networs applied to medicinal chemistry. 88,89 In all these issues, and others of the same journal, several review and research papers in this area 52,80, have been published. In particular, the bioinspired Artificial-Intelligence (AI) algorithms called Artificial Neural Networs (ANNs) are among the most powerful type (2) methods. As we mentioned in the previous section, MARCH-INSIDE (MI from now on) is a well-nown type (1) method mentioned in many recent wors published by different groups. 39,52, We can combine MI with different Machine Learning algorithms. In particular, we can combine MI with ANNs in order to see predictive models. The name of this strategy is MIANN (MI and ANN models). In a recent paper, we have reviewed the MIANN strategy including theoretical basis, implementation in Web servers, and examples of applications in molecular sciences. 131 We have also developed new MIANN models for drug-target interactions, several physicochemical properties of surfactants, and large reaction networs in organic synthesis. In the present wor we introduce for the first time a new type of Wiener-lie indices called Wiener-Marov node descriptors. This algorithm of type (1) is implemented in MI-NODES. Then, we use for the first time the MIANN strategy to study complex biomolecular, ecological, and social and legal systems using the Wiener-Marov node descriptors as input. In order to illustrate the use of the new method we have carried out three studies. In each study, we report for the first time a new model useful to re-evaluate the connectivity quality of different types of networs. Although very different systems were studied, the same worflow was used in all the experiments (see Figure 1). The idea is to search for a MIANN model that uses the W (j) values calculated for the nodes of a complex networ as inputs of ANNs to decide which nodes are correctly lined. This class of model will allow us to computationally re-evaluate all the lins of nodes in any complex networ so that we do not have to rely upon experimentation to confirm the existence or not of a lin between all pairs of lins. By using this model, we should experimentally confirm only those connections predicted by the model with low lin score and/or simply remove them from the networ depending on the cost/benefit ratio. This wor is proposing three studies: each study is proposing a prediction model based on several networs of the same networ type. In the first study, we processed the full set of metabolic reactions of different organisms (bacteria, yeast, nematode, and plants). The node descriptors from 40 networs represented the model data set. In the second study, we used different biological and ecological networs, including predator prey, parasite-host, plant-seed disperser, anemone-clown fish species, and others. In the last study, we illustrate the application of the method to a complex networ that taes into account all the historical record ( ) of the Spanish Financial Law system (legal and social networ). With the advent of the age of complex system sciences, this wor can be considered as a basis for a relatively little studied but very important field: the assessment of the connectivity quality in new complex networs. 2. MATERIALS AND METHODS 2.1. Marov-Wiener Node Descriptors. The classic Marov matrix ( 1 Π) for each networ is constructed as follows: first, we download from the Internet the connectivity matrix L or the data about the lins between the nodes to assemble L (n n matrix, where n is the number of vertices). Figure 1. MIANN worflow example: blue/red nodes are training/ validation cases (dar/light in gray scale). Next, the Marov matrix Π is built. It contains the vertices probability (p ij ) based on L. The probability matrix is raised to the power, resulting ( 1 Π). The resulting matrices Π are the th natural powers of 1 Π and contain the transition probabilities p ij. These are the probabilities to reach the j th node moving from the i th node throughout a wal of length (for each ). The generalization of the classic W to general Marov-Wiener indices of order th is straightforward to carry out by multiplying the values of d ij (distances obtained from the distance matrix D) by these probabilities p ij. Therefore, we can obtain values of the new Marov-Wiener indices W (G) for a graph G, instead of only one Wiener index value obtained with the classic formulation. In addition, we can run the sum only over all the j th nodeslinedtoonespecific nodei (the number of these nodes is symbolized here as j i and it is equal to δ i, the degree of i). In this simple case we can obtain a total of values of new Marov-Wiener node descriptors, W (i), for the node i th : ΠD ΠD 1 W ( G) = p d ij ij 2 i= 1 j= i (3) 1 δi δi 1 1 W () i = p d = p d ij ij ij 2 2 i= 1 j i j i ij Article (4) 19 dx.doi.org/ /ci400280n J. Chem. Inf. Model. 2014, 54, 16 2992 Journal of Chemical Information and Modeling Article Table 1. Average Values W (i) org.avg of Metabolic Networs of 43 Organisms vs Classic Parameters a organism N L in L out R E g in g out D W 1 W 2 W 3 W 4 W 5 Aae Aac Afu Ape Ath Bbu Bsu Cac Cel Cje Cte Cpn Ctr Csp Dra Eco Efa Eni Hin Hpy Mbo Mge Mja Mle Mpn Mtu Ngo Nme Osa Pae Pfu Pgi Pho Spn Rca Rpr Sce Spy Mth Tma Tpa Sty Ype a Note: N = number of substrate, L = number of lins, R = number of individual reactions or temporary substrate-enzyme complexes, E = number of enzymes, g in and g out = the exponents, D = diameter of the metabolic networ Data sets Used Metabolic Reaction Networs (MRNs). The data were downloaded directly from Barabasi s group Web site (http://www.nd.edu/ networs/resources. htm) as gzipped ASCII files. In these files each number represents a substrate in the metabolic networ. Data-format is as follows: From To (directed lin). The information studied was previously obtained by Jeong et al. from the intermediate metabolism and bioenergetics portions of the WIT database and used in order to try to understand the largescale organization of metabolic networs. 132 According to the authors, the biochemical reactions described within the WIT database are composed of substrates and enzymes connected by directed lins. For each reaction, educts and products were considered as nodes connected to the temporary educt educt complexes and associated enzymes. Bidirectional reactions were considered separately. For a given organism with N substrates, E enzymes, and R intermediate complexes the full stoichiometric interactions were compiled into an (N+E+R) X (N+E+R) matrix, generated separately for each of the different organisms. Table 1 shows a summary of the properties of the MRNs studied. The names, abbreviations, and lins for all the networs studied are as follows: Aquifex aeolicus = Aae; Actinobacillus actinomycetemcomitans = Aac; Archaeoglobus fulgidus = Afu; Aeropyrum pernix = Ape; Arabidopsis thaliana = Ath; Borrelia burgdorferi = Bbu; Bacillus subtilis = Bsu; Clostridium acetobutylicum = Cac; Caenorhabditis elegans = Cel; Campylobacter jejuni = Cje; Chlorobium tepidum = Cte; Chlamydia pneumoniae = Cpn; Chlamydia trachomatis = Ctr; 20 dx.doi.org/ /ci400280n J. Chem. Inf. Model. 2014, 54, 16 2993 Journal of Chemical Information and Modeling Synechocystis sp. = Csp; Deinococcus radiodurans = Dra; Escherichia coli = Eco; Enterococcus faecalis = Efa; Emericella nidulans = Eni; Haemophilus inf luenza = Hin; Helicobacter pylori = Hpy; Mycobacterium bovis = Mbo; Mycoplasma genitalium = Mge; Methanococcus jannaschii = Mja; Mycobacterium leprae = Mle; Mycoplasma pneumonia = Mpn; Mycobacterium tuberculosis = Mtu; Neisseria gonorrheae = Ngo; Neisseria meningitidis = Nme; Oryza sativa = Osa; Pseudomonas aeruginosa = Pae; Pyrococcus f uriosus = Pfu; Porphyromonas gingivalis = Pgi; Pyrococcus horioshii = Pho; Streptococcus pneumonia = Spn; Rhodobacter capsulatus = Rca; Ricettsia prowazeii = Rpr; Saccharomyces cerevisiae = Sce; Streptococcus pyogenes = Spy; Methanobacterium thermoautotrophicum = Mth; Thermotoga maritima = Tma; Treponema pallidum = Tpa; Salmonella typhi = Sty; Yersinia pestis = Ype Interaction Web Database Biological Networs (IWDBNs). The IWDB (http://www.nceas.ucsb.edu/ interactionweb/resources.html) contains data sets on species interactions from several communities in different parts of the world. In a recent review, we have discussed and listed many biological networs including those contained in the IWDB. 63 Data include many types of ecological interactions: plantpollinator, plant-frugivore, plant-herbivore, plant-ant mutualism, and predator prey interactions. Most webs are bipartite networs, which consist of two groups that are assumed to interact with species in the other group but not with species within their own group (e.g., plants and insect herbivores). Almost all data sets or webs (ecological networ) are presented with an interaction matrix format (type 1 matrices), in which columns represent one group (e.g., plants) and rows represent the other group (e.g., pollinators). The exceptions to this format are predator prey (food) webs, which are one-mode webs, represented by a symmetric matrix with all species listed in both columns and rows (type 2 matrices). In a previous wor, we downloaded and transformed all matrices into.net format, which list all pairs (arcs or edges) of species (nodes) into a text file. 133 Later, we uploaded all.net files of all ecological networs to calculate numerical parameters using the MI-NODES software. This tool processes all the.net files as matrices (see the next sections). Table 2 shows a summary of all the available data sets with reference to their sources Spanish Financial Law Networ (SFLN). The studied networ is built establishing connections between two laws or legal regulations (nodes) if the time-lag is less than 1 for the same type of laws. Consequently, law-law lins represent the corecurrence of different regulations in the Spanish Financial System over time, whichdependinturnonsocialandeconomicalconditions.the Spanish financial law recurrence networ associated with the matrix L with elements L ij wasreportedinpreviouswors MI-NODES Software for the Calculation of Marov-Wiener Node Descriptors. MI-NODES (MARCH- INSIDE NOde DEScriptors) is a GUI Python/wxPython application used for the calculation of node descriptors/topological indices of nodes, subnetwors, or full networs. Actually, it should be considered as the generalization of the MARCH- INSIDE software adapted to manage any ind of complex networs (this program was originally designed to study drugs, proteins, and nucleic acid structures). MI-NODES calculates new types of node descriptors C c (j) based on Marov normalized node probabilities without a prior removal of each node to perform calculations. It also calculates Marov generalizations of different topological indices TI c (G) of class c and power for the graph G. The tool is both Paje and CentiBin compatible, since it is able to read networs in the following formats:.net,.dat, and.mat MIANN Models. Let S j be the output variable of a model used to score the quality of the connectivity pattern L ij between the node i th and all the remnant (n 1) nodes in the networ. In this sense, S j is a real valued variable that scores the quality of the connectivity pattern or lins (all direct and indirect connections) established between the node j th and the other nodes. The higher is the value of S j the closer to the correct pattern are the lins set for j th in the networ as a whole, according to the model. On the other hand, L j is the input dependent variable. L j = 1 when a node is correctly lined to the rest of the nodes in the networ, and L j = 0 when a node has a random connectivity model. We can use ANNs to search for a nonlinear and/or linear equation with coefficients a, g b, and c 0. In the particular case of a linear equation, obtained by means of a Linear Neural Networ (LNN), 135 the general formula can be written as g= Ng S = a W() j + b [ W() j W() j ] + c j 5 g g. avg 0 = 0 g= 0 = 0 5 g= Ng = a W() j + b Δ W() j + c g g = 0 g= 0 = (5) In this equation we can see the coefficients (a ) of the Wiener- Marov node descriptors used as input W (j) and/or the coefficients ( g b )ofdifferent deviation terms constructed with these variables. The deviation terms have the general form ΔW (j) g =[W (j) W (j) g.avg ], where W (j) g.avg is the average value (avg) of W (j) for a subset or group (g) of nodes of the same graph G (g G) that obey a given condition. This type of deviation terms resembles the moving average terms used in time series models lie in Box Jenins ARIMA models. 136 However, in the present wor g may be not only a time frame or season (laws approved in the same year) but also a biological boundary (metabolic reactions in the same organism) or spatial condition (interactions in the same eco-system); see the Results section. The linear equation of the MIANN model obtained by means of LNN for MRNs is S = a W() j + b [ W() j W() j ] + c j 5 = 0 = 0 5 g= Ng = a W() j + b Δ W() j + c = 0 g= 0 = 0 5 g Org. avg g Org (6) The LNN model for the particular case of IWDBNs has the following formula: S = a W() j + b [ W() j W() j ] + c j 5 = 0 = 0 5 = a W() j + b Δ W() j + c = 0 = g Web. avg 0 g Web (7) Finally, the LNN model for the particular case of SFLN has the following formula 0 0 Article 21 dx.doi.org/ /ci400280n J. Chem. Inf. Model. 2014, 54, 16 2994 Journal of Chemical Information and Modeling Article Table 2. Summary of Almost All Data Sets Included in the IWDB data set a habitat type location data type b #OA c #OB c Anemone Fish Networs 1 coral reefs Indo-Pacific binary Host Parasite Networs 2 freshwater lae Canada pii freshwater lae Canada pii freshwater lae Canada prevalence river Canada pii river Canada pii freshwater lae Canada prevalence freshwater reservoir Canada pii salt marsh USA binary Plant Ant Networs 9 rainforest Australia no. visits rainforest Peru no. visits tropical forest Costa Rica no. visits Amazon rainforest Brazil no. visits Plant a Herbivore Networs 13 arid grasslands USA binary whole country Finland binary 5 64 Britain 6 88 Plant Pollinator Networs 15 Andean scrub Chile binary boreal forest Canada I. caught caatinga b Brazil no. visits montane forest and grass USA binary land 19 high-altitude desert Canary binary Islands 20 Alpine subarctic Sweden no. visits community 21 Arctic community Canada binary heathland habitat heavily invaded by introduced plants heathland habitat with plants removed Mauritius Island rates beech forest Japan I. caught high Arctic Canada no. visits montane forest Australia I. caught multiple communities Galapagos binary Islands 27 xeric scrub Argentina binary woody riverine vegetation and xeric scrub 28 meadow United F. of visits Kingdom 29 Arctic community Canada I. caught data set a habitat type location data type b #OA c #OB c Plant Pollinator Networs 30 deciduous forest USA no. visits coastal forest Mauritius Island no. visits rocy cliff and open herb community Azores Islands upland grassland South Africa I. caught palm swamp community Venezuela binary agricultural area USA binary caatinga Brazil binary maple-oa woodland USA no. visits peat bog Canada I. caught evergreen montane forest Argentina no. visits Plant Seed Disperser Networs 39 forest Papua New no. visits 31 9 Guinea 40 semideciduous tropical Panama F. removed forest 41 primary montane tropical Kenya no. visits rainforest secondary montante tropical rainforest canopy midstory 8 34 understory neotropical forest Trinidad no. visits no. visits temperate woodland United no. visits Kingdom Predator Prey Food Webs 45 salt marsh USA binary pine forest New Zealand binary 85 pasture grassland tussoc grassland 107 broadleaf forest pine forest USA a Data set name: 1 = Ollerton et al. (2007); 2 = Aishihi Lae; 3 = Cold Lae; 4 = Lae of the Woods; 5 = McGregor River; 6 = Parsnip River; 7 = Lae Huron; 8 = Smallwood Reservoir; 9 = Bluẗhgen et al. (2004); 10 = Davidson et al. (1989); 11 = Davidson and Fisher (1991); 12 = Fonseca and Ganade (1996); 13 = Joern (1979); 14 = Leather (1991); 15 = Arroyo et al. (1982); 16 = Barrett and Helenurm (1987); 17 = Bezerra et al. (2009); 18 = Clements and Long (1923); 19 = Dupont et al. (2003); 20 = Elberling and Olesen (1999); 21 = Hocing (1968); 22 = Kaiser-Bunbury et al. (2009); 23 = Kato et al. (1990); 24 = Kevan (1970); 25 = Inouye and Pye (1988); 26 = McMullen (1993); 27 = Medan et al. (2002); 28 = Memmott (1999); 29 = Mosquin and Martin (1967); 30 = Motten (1982); 31 = Olesen et al. (2002); 32 = Ollerton et al. (2003); 33 = Ramiŕez and Brito (1992); 34 = Robertson (1929); 35 = Santos et al. (2010); 36 = Schemse et al. (1978); 37 = Small (1976); 38 = Vaźquez and Simberloff (2002); 39 = Beehler (1983); 40 = Poulin et al. (1999); 41 = Schleuning et al. (2010); 42 = Snow and Snow (1971); 43 = Snow and Snow (1988); 44 = Sorensen (1981); 45 = Lafferty et al. (2006); 46 = Thompson and Townsend (multiple sources). b Data type: pii = prevalence and intensity of infection; I. Caught = individuals caught; F. of visits = frequency of visits; F. removed = fruits removed. c Number of organisms (species) with first function (#OA = number of anemone, plant, or predator species) or second function (#OB = number of fish, parasite, herbivore, pollinator, prey, or seed disperser species). 22 dx.doi.org/ /ci400280n J. Chem. Inf. Model. 2014, 54, 16 2995 Journal of Chemical Information and Modeling Article Figure 2. PCA of W (j) values vs some classic parameters of MRNs of 43 organisms Year. avg = 0 = Law. avg 0 = 0 S = a W() j + b [ W() j W() j ] j + b [ W() j W() j ] + c g Year = 0 = g Law 0 = 0 = a W() j + b ΔW() j + b Δ W() j + c where W (j), W (j) Year.avg, and W (j) Law.avg are the Wiener- Marov node descriptor parameters of a given j-th Law and the average of these parameters for the given year (Year.avg) or for the same type of Financial Law (Law.avg). These parameters quantify information about the Legal regulations (Laws) of a given type introduced in the Spanish legal system at a given year with respect to the previous or successive th laws approved. In all cases, we used different statistical parameters to evaluate the statistical significance and validate the goodness-offit of ANN models: n = number of cases, Specificity, and Sensitivity of both training and external validation series RESULTS AND DISCUSSION 3.1. MIANN-Wiener Models of MRNs. The study of metabolic networs is very important in biology because many applications are directly built on the use of cellular metabolism. 138,139 Biotechnologists modify the cells and use them as cellular factories to produce antibiotics, industrial enzymes, antibodies, etc. In biomedicine, it is possible to cure metabolic diseases through a better understanding of the metabolic mechanisms and to control infections by maing use of the metabolic differences between human beings and pathogens. 140 For example, the networ topology-based approach has been used to uncover shared mechanisms in the study of disease comorbidity. 141 We carried out a Principal Component Analysis (PCA) of this data set (see Figure 2). We were able (8) to explain 80% of all variance with only two principal components (pc). The first pc1, with an eigenvalue = 6.25, explains 48.1% of the variance, and the second component pc2, with an eigenvalue = 4.11, explains 31.6% of the variance. A third component pc3 was able to explain only 8.7% of the variance; consequently we discarded it. The results of this PCA are important to show that the new W (j) indices codify useful structural information that is not trivially correlated with the information codified by other parameters. The PCA demonstrates that, in the case MRNs, the new Marov-Wiener indices codify different information compared with the classic ones. Jeong et al. 132 showed that, despite significant variation in their individual constituents and pathways, metabolic networs have the same topological scaling properties and show striing similarities to the inherent organization of complex nonbiological systems. In any case, many pathways are not totally confirmed experimentally but have been computationally deduced using protein or gene alignment techniques. The idea follows more or less the following scheme: similar proteome similar enzymes similar metabolome. On the other hand, the experimental determination of the full metabolome including each metabolite and metabolite biotransformation pathways is not always an easy tas. All these aspects determine the necessity of alignment-free techniques to assess networ connectivity quality in existing models of metabolic pathway networs. Here we developed different MIANN models based on W values to predict correct connectivity patterns of nodes in MRNs of 43 organisms belonging to different domains of the tree of life. As seen in Table 3, the best MIANN model found presents very good values of Accuracy, Sensitivity, and Specificity for the recognition of lins both in training and external validation series (see details in the Supporting Information SM1). The models were obtained using as input 15 descriptors: 5 Marov- Wiener node descriptors W (j), 5 averages W (j) g.avg, and 5 deviations ΔW (j) g. The results obtained using the computer program STATISTICA show that the Multilayer Perceptron (MLP) 142 method fails to generate good prediction models, since it presents values of Specificity and Sensivity close to 50%. 23 dx.doi.org/ /ci400280n J. Chem. Inf. Model. 2014, 54, 16 29 Mostrar más
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