Gliomas represent 80% of malignant brain tumors. According to histological criteria gliomas are graded from stage I to IV. The median survival time of grade IV patients is 12 to 15 months. It is well-known that molecular characterization based on The Cancer Genome Atlas (TCGA) data allows for concatenating genetic features with prognosis. It is known also from recent pan-glioma analysis for glioma subtypes that clustering of 932 TCGA glioma samples on the basis of DNA methylation has provided more pronounced results than that of 667 TCGA glioma samples profiled using RNA sequencing.

The aim of our study was to establish a highly accurate prediction of patients’ survival using the classification-based feature selection and rule-based modeling. Moreover, we aimed at obtaining specific interdependencies between genes and methylation sites. At the same time, we verified feasibility of the Monte Carlo Feature Selection and Interdependency Discovery (MSFS-ID) algorithm to efficiently process large scale data.

Referat jest próbą zwięzłego przedstawienia wybranych problemów badawczych wchodzących w krąg działalności naukowej prelegenta oraz uzyskanych rezultatów. Tematyka badań lokuje się w ramach języków formalnych i automatów, obejmując także modelowanie dynamiki procesów sekwencyjnych i równoległych. Dla wszystkich punktem wyjścia jest pojęcie słowa.

Autor będzie się koncentrował na algorytmie NJW, który zaproponowali Ng, Jordan i Weiss. Wady algorytmu to:

1. konieczność wyznaczenia macierzy podobieństwa rozmiaru m x m (gdzie m to liczba obserwacji)
2. konieczność wyznaczenia k (liczba grup) dominujących wektorów własnych (złożoność czasowa O(m^3))
3. niemożność rozszerzenia uzyskanych wyników na nowe ("out-of-sample") obserwacje.

Autor pokaże, jak problemy te można ominąć (a w pewnych sytuacjach: pokonać).

Systemy wieloagentowe definiowane są jako układy komunikujących się agentów o pewnej autonomii, możliwości obserwacji środowiska i zdolności do podejmowania decyzji. Ewolucja systemu jest efektem interakcji agentów i środowiska. Weryfikacja przebiegu działania systemu jest zadaniem trudnym, głównie ze względu na wielkość przestrzeni stanów, która potrafi rosnąć wykładniczo wraz z liczbą komponentów. Logika ATL (Alternating-time Temporal Logic) jest jednym z popularniejszych języków specyfikacji własności systemów wieloagentowych. W swojej podstawowej wersji logika ta nie uwzględnia jednak wielu aspektów, takich jak obecność upływu czasu, niepełna informacja o stanie systemu, itp.

W trakcie wystąpienia przedstawię rezultat najprostszego, jak się wydaje, podejścia do wprowadzenia czasu do formuł ATL. W tym celu bieżąca wartość stanu systemu zostaje rozszerzona o zapis zawierający wskazania globalnego zegara, przy czym upływ czasu może przyjmować tylko dyskretne wartości. Jak się okazuje, w przypadku gdy nie jest oczekiwana pełna punktualność (tzn. rozważane własności dotyczą np. osiągnięcia pewnej konfiguracji przed lub po upływie zadanego czasu, ale nie precyzyjnie w momencie gdy zegar wskaże określoną wartość), możliwe jest zastąpienie strategii opartych na obserwacji zegara przez oparte na zliczaniu liczby odwiedzin w lokacjach automatu opisującego ewolucję. Ten i kilka innych wyników przedstawię w trakcie wystąpienia opartego na artykule "Timed ATL: Forget Memory, Just Count" napisanym wspólnie z E. Andre, L. Petrucci, W. Jamrogą i W. Penczkiem.