Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у уторак, 7. децембра 2021. са почетком у 18 часова.
Предавач: Ана Трчка
Наслов предавања: ПРАШЊАВИ УНИВЕРЗУМ У КОСМОЛОШКИМ СИМУЛАЦИЈАМА
Линк за регистрацију доступан је на страници
http://astro.math.rs/beta/index.php?lang=lat&dir=sci&page=seminar
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у уторак, 7. децембра 2021. са почетком у 14.15 часова.
Предавач: Биљана Стојановић, Математички институт САНУ
Наслов предавања: ПОЛИМОРФИЗАМ У УПОТРЕБИ КОДОНА КОДИРАЈУЋИХ СЕКВЕНЦИ ПРОТЕИНА ЗА SARS-CoV-2
Апстракт:
У овом излагању биће приказана анализа образаца употребе кодона (Codon Usage, CU) у кодирајућим секвенцама протеина (Open Reading Frames, ORFs) за акутни респираторни синдром корона вирус 2 (SARS-CoV-2). Познато је да се вируси разликују по својој специфичности према организмима домаћинима. Анализа организације вирусног генома доприноси бољем разумевању механизама експресије гена, њихове еволуције и адаптације у домаћину. Појам употребе кодона се односи на разлике у учесталости појављивања синонимних кодона аминокиселина током транслације протеина. Полиморфизам у геномском саставу се огледа у обрасцима употребе синонимних кодона и аминокиселина, као и у брзини транслације (где се претпоставља да се ретки кодони преводе спорије од оптималних кодона). Исто важи и за специфичне кодирајуће секвенце и одговарајуће типове протеина.
Истраживање је рађено на скупу података изолата за SARS-CoV-2 и кодирајућих секвенци њихових протеина који је расположив на NCBI (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sars-cov-2/). Подаци су препроцесирани ради уклањања инстанци са недостајућим вредностима, двосмисленим словима и комплетним дупликатима, на крају са око 347.000 комплетних изолата и око 2.450.000 кодирајућих секвенци подељених у 12 главних протеинских група. Извршено је поравнање кодирајућих секвенци како би се открило да ли постоји специфичност употребе кодона за различите типове протеина унутар вирусног генома током пандемије. Кодирајуће секвенце протеина у свакој групи су поравнате са одговарајућим ORF-ом из референтног SARS-CoV-2 генома (NC_045512.2). Анализирана је промена фреквенција појављивања G, A, T и C нуклеотида на првој, другој и трећој позицији у кодону, као и њихов утицај на употребу кодона.
На основу употребе кодона извршена је и кластер анализа свих кодирајућих секвенци из скупа података. Резултати груписања укључују 12 кластера који садрже скоро идеално раздвојене типове протеина. Ово се може користити као аргумент да специфични типови протеина имају своје специфичне обрасце употребе кодона који се затим могу користити за изградњу модела класификације протеина. Осим модела класификације заснованог на груписању протеина посматрано је и груписање вирусних изолата праћењем динамике образаца употребе кодона у функцији времена током пандемије.
Због тренутне епидемиолошке ситуације, предавања се могу пратити искључиво на даљину преко линка
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/YoqHWKALRkRTbK9So
За активно учешће на Семинару (дискусија, евиденција присуства) неопходно је да се на том линку и улогујете (ставка "логин" у горњем десном углу). Уколико нисте већ регистровани то можете учинити
преко линка: https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/xzGqvSp7aWbg8WpYX
Одбрана теме докторске дисертације Драгана Ђокића: „Шести момент Dirichet-ових L-функција над рационалним функцијским пољима“, биће одржана у четвртак 02.12.2021. године у 11 часова преко webex платформе.
Линк за приступ је: https://matf.webex.com/meet/dragan
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у петак, 3. децембра 2021. У оквиру састанка биће одржана два предавања.
Прво предавање биће одржано са почетком у 14.15 часова.
Предавач: Krzysztof Krupinski, University of Wroclaw
Наслов предавања: ON STABLE QUOTIENTS
Апстракт: By a hyper definable set we mean a quotient of a a type-definable set by a type-definable equivalence relation. There is a natural definition of stability of such an object (generalizing stable type-definable sets). In [HP], Haskel and Pillay studied stable quotients of a 0-type-definable group G, assuming NIP. Their main result says that, under NIP, there always exists a smallest type-definable subgroup G^st with G/G^st stable. It is easy to see that G^st is normal and 0-type-definable.
We solve two problems from [HP]. Our first result says that if G is a 0-type-definable group in a distal theory, then G^st=G^00 (where G^00 is the smallest ⋀-definable subgroup of bounded index). In order to get it, we prove that distality is preserved under passing from T to the hyper imaginary expansion T^heq. The second result is an example of a group G definable in a non-distal, NIP theory for which G=G^00 but G^st is not an intersection of definable groups. Our example is a saturated extension of (R,+,[0,1]). Moreover, we make some observations on whether there is such an example which is a group of finite exponent. We also take the opportunity and give several characterizations of stability of hyper definable sets, involving continuous logic, but this part will not be discussed during the seminar, except stating a few equivalent definitions of stability which do not refer directly to continuous logic. This is a joint work with Adrian Portillo.
[HP] M. Haskel, A. Pillay, ''On maximal stable quotients of definable groups in NIP theories'', JSL 83 (2018), 117-122.
[KP] K. Krupinski, A Portillo, ''On stable quotients'', preprint, 2021.
Друго предавање биће одржано са почетком у 15.15 часова.
Предавач: Бобан Величковић, Université Paris Diderot
Наслов предавања: NON VANISHING HIGHER DERIVED LIMITS
Апстракт: In the study of strong homology Mardesic and Prasolov isolated a certain inverse system of abelian groups A indexed by functions from ω to ω. They showed that if strong homology is additive on a class of spaces containing closed subsets of Euclidean spaces then the higher derived limits lim^n A must vanish for n >0. They also proved that under the Continuum Hypothesis lim^1 A does not vanish. On the other hand Dow, Simon and Vaughan showed that under PFA lim^1 A=0. The question whether lim^n A vanishes for higher n has attracted considerable attention recently. First, Bergfalk shows that it was consistent lim^2 A does not vanish. Later Bergfalk and Lambie-Hanson showed that, assuming modest large cardinal axioms, lim^n A vanishes for all n. The large cardinal assumption was later removed by Bergfalk, Hrusak and Lambie-Hanson. We complete the picture by showing that, for any n>0, it is relatively consistent with ZFC that lim^n A is non zero. This is a joint work with Alessandro Vignati.
Регистрација за учешће на семинару је доступна на следећем линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/tz97w4Hu4c3unsJ7N
Уколико желите само да гледате предавање, без могућности активног учешћа, пренос је доступан на следећем линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/J6zEMJyMSoAbTMMX7
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у четвртак, 2. децембра 2021. са почетком у 17.15 часова преко Webex платформе.
Предавач: Емилија Нешовић, Универзитет у Крагујевцу, Природно-математички факултет
Наслов предавања: БИШОПОВ РЕПЕР ПАРИЦЈАЛНО-НУЛ КРИВЕ У ПРОСТОР-ВРЕМЕНУ МИНКОВСКОГ
Апстракт:
Бишопов репер $\{T,N_1,N_2\}$ (релативно паралелан адаптирани репер, репер минималне ротације) регуларне криве у еуклидском простору садржи тангентно векторско поље $T$ криве и два релативно паралелна векторска поља $N_1$ и $N_2$ чији изводи по параметру $s$ минимално ротирају дуж криве. У просторима Минковског $E^3_1$ и $E^4_1$, Бишопов репер просторне, временске или нул криве има аналогно својство.
У овом раду представићемо Бишопов репер парцијално нул криве $\alpha$ која лежи у светлосној хиперравни простора Минковског $E^4_1$. Показаћемо да се помоћу Бишоповог репера парцијално нул криве у специјалном случају може добити њен Френеов репер, који такође има својство минималне ротације. Помоћу геометријске алгебре простор-времена $E^4_1$, добићемо Дарбуове бивекторе Френеовог и Бишоповог репера и дати геометријску интерпретацију Френеових и Бишопових кривина у терминима површина добијених пројектовањем Дарбуовог бивектора на просторну или светлосну $2$-раван.
Линк за приступ предавању:
https://matf.webex.com/matf/j.php?MTID=m582aca9c00b09c5b1ad84bd1d932fbcb
Meeting number: 2397 507 9167
Meeting password: PKyDKFMK943
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у петак, 3. децембра 2021. са почетком у 12 часова.
Предавач: Предраг Ђорђевић, Математички институт САНУ, Природно-математички факултет Универзитета у Нишу
Наслов предавања: ПРАКТИЧНИ АСПЕКТИ ПОВРАТНЕ БИФУРКАЦИЈЕ КОД МАТЕМАТИЧКИХ МОДЕЛА ТУБЕРКУЛОЗЕ
Апстракт:
На овом предавању биће испитани практични аспекти бифуркације уназад код различитих математичких модела туберкулозе, код којих је укључен утицај више различитих фактора који доводе до појаве бифуркације уназад, као што су БЦГ вакцинација, реинфекција, откривање и лечење латентне ТБ инфекције. Да би потврдили добијене резултате, биће примењена нумеричка симулација модела, користећи софтверски пакет Wolfram Mathematica. Нумеричка симулација ће имати за циљ и испитивање прага повратне бифуркације у зависности од параметара модела.
Линк са приступ предавању:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/CihYM6Nratzix7c8G
Линк за регистрацију корисника групе "Студентски семинар":
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/M4zcEwxkzy5PqNS73
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 1. децембра 2021. са почетком у 18:15.
Предавач: проф. др Игор Јурисица, Универзитет у Торонту, Канада.
Наслов предавања: REDUCING IMPRECISION IN PRECISION MEDICINE
Апстракт:
To fathom complex health and disease processes, we need to systematically integrate diverse types of information, including multiple high-throughput datasets and diverse annotations. However, thousands of potentially important proteins remain poorly characterized. Models are going to be only as good as the networks used to build them are comprehensive. Computational biology methods, including machine learning and data mining can help fill these gaps with accurate predictions, making disease modeling more comprehensive. In turn, they help to find hidden signal in data often rejected as noise.
Such models and integrative analyses help us develop new hypotheses, answer complex questions such as what factors cause disease; which patients are at high risk; will patients respond to a given treatment; how to rationally select a combination therapy to individual patient, etc. In turn, this enables data-driven precision medicine. However, AI-based prediction systems can have great cohort-based accuracy, yet fail on specific patient level. Thus, subgroup performance and individual prediction confidence must be assessed and understood in combination with model explanation, before translating AI-based prediction tools into clinical practice.
Информације о предавачу:
Igor Jurisica, PhD, DrSc is a Senior Scientist at Osteoarthritis Research Program, Division of Orthopedic Surgery, Schroeder Arthritis Institute and Krembil Research Institute, Professor at University of Toronto and Visiting Scientist at IBM CAS. He is also an Adjunct Professor at the Department of Pathology and Molecular Medicine at Queen's University, and an adjunct scientist at the Institute of Neuroimmunology, Slovak Academy of Sciences. Since 2015, he has also served as Chief Scientist at the Creative Destruction Lab, Rotman School of Management, and since 2021 he is a scientific director of the World Community Grid.
His research focuses on integrative informatics and the representation, analysis and visualization of high-dimensional data to identify prognostic/predictive signatures, determine clinically relevant combination therapies, and develop accurate models of drug mechanism of action and disease-altered signaling cascades. He has published extensively on data mining, visualization and integrative computational biology, including multiple papers in Science, Nature, Nature Medicine, Nature Methods, J Clinical Oncology, J Clinical Investigations. He has been included in Thomson Reuters 2014, 2015 & 2016 lists of Highly Cited Researchers (http://highlycited.com), and The World's Most Influential Scientific Minds: 2015 & 2014 Reports. In 2019, he has been included in the Top 100 AI Leaders in Drug Discovery and Advanced Healthcare list (Deep Knowledge Analytics, http://analytics.dkv.global).
Линк за приступ Семинару:
https://matf.webex.com/meet/birbi
Наредни састанак Семинара биће одржан у петак 3. децембра 2021. онлајн и у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 14.15 часова. У питању је заједнички састанак са Семинаром за логику поводом шездесетог рођендана Предрага Тановића.
Предавачи: Krzysztof Krupinski, Бобан Величковић
Наслов и апстракт предавања биће накнадно објављени.
Регистрација за учешће на семинару је доступна на следећем линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/tz97w4Hu4c3unsJ7N
Уколико желите само да пратите предавање, без могућности активног учешћа, пренос је доступан на следећем линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/J6zEMJyMSoAbTMMX7
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 1. децембра 2021. од 19 до 20 часова.
Предавач: prof. Sang-Wook Kim, Department of Computer Science & Engineering, Hanyang University, Seoul, Korea
Наслов предавања: RECOMMENDATION SYSTEMS: CONCEPTS, TECHNIQUES, AND APPLICATIONS
Апстракт:
As the number of online items such as products, contents, and people significantly grows these days, it becomes a difficult task for users to find the items on their own. Good matching of users to their suitable items is very important to enhance users' satisfaction and companies' profit, which highlights the necessity of recommendation systems technology. The recommendation system analyzes the characteristics of users' past behaviors, predicting the items with which individual users would be truly satisfied. In this talk, we discuss the concepts, techniques, and applications of recommendation systems. We start with the concepts of recommendation systems and introduce real-world applications in a variety of business fields. Then, we explain three categories of approaches to recommendation systems: content-based, collaborative-filtering-based, and trust-based approaches. Next, we describe machine learning techniques widely applied in developing recommendation systems. Finally, we share the state-of-the-art techniques developed in our group and show their effectiveness and efficiency with evaluation results. The agenda of this talk is organized as follows.
Регистрациона форма за учесће на Семинару је доступна на:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/CW5nJWDSEZDj7p32p
Пренос семинара је доступан и регистрованим и нерегистрованим корисницима на следећем линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/4LNW8WtML7rLKojoz
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у уторак, 30. новембра 2021. са почетком у 14.15 часова.
Предавач: Богдана Станојевић, Математички институт САНУ
Наслов предавања: ON FINDING WELL SPREAD NON-DOMINATED VECTORS TO MANY-OBJECTIVE NONLINEAR OPTIMIZATION PROBLEMS
Апстракт:
In this talk a recent approach to generate well spread non-dominated vectors to a many-objective nonlinear optimization problem will be described. The approach employs an optimization model designed to yield certain non-dominated vectors that can fill gaps between already generated non-dominated vectors, providing a way to deal with the adjacency of generated non-dominated vectors and to quantify the gaps between them. A pseudo-randomized variant of the exact approach will be also presented. Ten problems from the literature, including bi-objective, 3-objective, 5-objective and 10-objective test instances with non-convex, disconnected or continuous Pareto frontier were selected for illustration. The inverted generational distance (IGD) and the hyper-volume (HV) were used as performance metrics to measure the quality of the obtained approximations.
The presentation is based on a joint work with prof. Fred Glover, University of Colorado.
Због тренутне епидемиолошке ситуације, предавања се могу пратити искључиво на даљину преко линка
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/YoqHWKALRkRTbK9So
За активно учешће на Семинару (дискусија, евиденција присуства) неопходно је да се на том линку и улогујете (ставка "логин" у горњем десном углу). Уколико нисте већ регистровани то можете учинити
преко линка: https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/xzGqvSp7aWbg8WpYX
© Copyright 2008 Математички факултет Универзитет у Београду
Design & Development
Александар Смиљковић
Адреса: Студентски трг 16,
11158 Београд
Телефон: (+381) 011 2027 801
Fаx: (+381) 011 2630 151
E-mail: matf@matf.bg.ac.rs
Жиро рачун: 840-181 5666-68
PIB: 100046603
