ABSTRACT In this paper the authors developed a Petri net model of a transfer line, whose machines... more ABSTRACT In this paper the authors developed a Petri net model of a transfer line, whose machines are subject to failure, considering both blocking and rerouting of workpieces when a machine fails. The introduction in the net of the marked token is shown to allow the computation of the makespan of the system.
Scopo. La risposta agli anticoagulanti \ue8 caratterizzata da grande variabilit\ue0 interindividu... more Scopo. La risposta agli anticoagulanti \ue8 caratterizzata da grande variabilit\ue0 interindividuale e intertemporale soprattutto nell\u2019anziano in polifarmacoterapia. La variabilit\ue0 \ue8 attribuibile in parte ai polimorfismi dei geni CYP2C9 e VKORC1. Nostri scopi sono: 1) definire un indice di sensibilit\ue0 all\u2019anticoagulante (Dsens) che valuta la correlazione tra dose e INR in un dato paziente; 2) classificare i pazienti sulla base di tale indice (alto, medio, basso), della tipizzazione genica (CYP2C9 e VKORC01) e di variabili cliniche; 3) valutare la capacit\ue0 di algoritmi di machine learning nel predire la dinamica dell\u2019INR nei pazienti cos\uec classificati rispetto a pazienti classificati sulla base dell\u2019INR medio (oggi in uso). Materiali e metodi. Abbiamo studiato 1013 pazienti di et\ue0 dai 65 ai 99 anni di cui conosciamo et\ue0, sesso, farmaco usato per la TAO, indicazione alla TAO, terapia concomitante. Finora abbiamo tipizzato i polimorfismi di CYP2C9 e VKRC01 di 135 pazienti. Per ogni paziente valutiamo 6 consecutivemisurazioni di INR e i relativi dosaggi di farmaco. La Dsens di ogni paziente \ue8 calcolata come rapporto tra variazioni del dosaggio e variazioni dell\u2019INR: Dsens = \u3a3\u394di / \u3a3\u394INRi. Poich\ue9 l\u2019INR non viene misurato a intervalli regolari, i valori di dosaggio sono sostituiti dalle variazioni quotidiane (\u394di= (di+1- di)/7) e i valori di INR dalle \u394INRi=(INRi+1-INRi)/Nd dove Nd \ue8 il numero di giorni tra successive misurazioni. Un valore negativo di Dsens indica che il paziente non risponde alla terapia poich\ue9 a incrementi del dosaggio corrispondono riduzioni dell\u2019INR: un alto valore assoluto individua pazienti con risposta imprevedibile. Valori positivi di Dsens indicano che il paziente risponde alla terapia, i valori assoluti di Dsens indicano la sensibilit\ue0 della risposta alla terapia: tali pazienti hanno una pi\uf9 prevedibile risposta. Conclusioni. La classificazione basata su Dsens e genetica migliora la capacit\ue0 di predire l\u2019INR
Journal of Mathematical Modelling and Algorithms, 2010
Biochemical networks are a particular kind of biological networks which describe the cell metabol... more Biochemical networks are a particular kind of biological networks which describe the cell metabolism and regulate various biological functions, from biochemical pathways to cell growth. The relationship between structure, function and regulation in complex cellular networks is still a largely open question. This complexity calls for proper mathematical models and methods relating network structure and functional properties. In this paper we focus on the problem of drug targets’ identification by detecting network alteration strategies which lead to a cell functionality loss. We propose a mathematical model, based on a bi-level programming formulation, to obtain the minimum cost disruption policy through the identification of specific gene deletions. These deletions represent drug target identification of new drug treatments for hindering bacterial infections.
IEEE International Conference on Systems Engineering, 1989
Page 1. EVALUATION OF DISPATCHING RULES IN A ROBOT HANDLING SYSTEM 1 1 2 F. Archetti , A. Sciomac... more Page 1. EVALUATION OF DISPATCHING RULES IN A ROBOT HANDLING SYSTEM 1 1 2 F. Archetti , A. Sciomachen , MGSperanza ... throughput measures in distributed processing models"PhD. Thesis, UCLA 1981 ~. ... 191 JL PeteFson "Petri Net Theory and the Model ...
ABSTRACT In this paper the authors developed a Petri net model of a transfer line, whose machines... more ABSTRACT In this paper the authors developed a Petri net model of a transfer line, whose machines are subject to failure, considering both blocking and rerouting of workpieces when a machine fails. The introduction in the net of the marked token is shown to allow the computation of the makespan of the system.
Scopo. La risposta agli anticoagulanti \ue8 caratterizzata da grande variabilit\ue0 interindividu... more Scopo. La risposta agli anticoagulanti \ue8 caratterizzata da grande variabilit\ue0 interindividuale e intertemporale soprattutto nell\u2019anziano in polifarmacoterapia. La variabilit\ue0 \ue8 attribuibile in parte ai polimorfismi dei geni CYP2C9 e VKORC1. Nostri scopi sono: 1) definire un indice di sensibilit\ue0 all\u2019anticoagulante (Dsens) che valuta la correlazione tra dose e INR in un dato paziente; 2) classificare i pazienti sulla base di tale indice (alto, medio, basso), della tipizzazione genica (CYP2C9 e VKORC01) e di variabili cliniche; 3) valutare la capacit\ue0 di algoritmi di machine learning nel predire la dinamica dell\u2019INR nei pazienti cos\uec classificati rispetto a pazienti classificati sulla base dell\u2019INR medio (oggi in uso). Materiali e metodi. Abbiamo studiato 1013 pazienti di et\ue0 dai 65 ai 99 anni di cui conosciamo et\ue0, sesso, farmaco usato per la TAO, indicazione alla TAO, terapia concomitante. Finora abbiamo tipizzato i polimorfismi di CYP2C9 e VKRC01 di 135 pazienti. Per ogni paziente valutiamo 6 consecutivemisurazioni di INR e i relativi dosaggi di farmaco. La Dsens di ogni paziente \ue8 calcolata come rapporto tra variazioni del dosaggio e variazioni dell\u2019INR: Dsens = \u3a3\u394di / \u3a3\u394INRi. Poich\ue9 l\u2019INR non viene misurato a intervalli regolari, i valori di dosaggio sono sostituiti dalle variazioni quotidiane (\u394di= (di+1- di)/7) e i valori di INR dalle \u394INRi=(INRi+1-INRi)/Nd dove Nd \ue8 il numero di giorni tra successive misurazioni. Un valore negativo di Dsens indica che il paziente non risponde alla terapia poich\ue9 a incrementi del dosaggio corrispondono riduzioni dell\u2019INR: un alto valore assoluto individua pazienti con risposta imprevedibile. Valori positivi di Dsens indicano che il paziente risponde alla terapia, i valori assoluti di Dsens indicano la sensibilit\ue0 della risposta alla terapia: tali pazienti hanno una pi\uf9 prevedibile risposta. Conclusioni. La classificazione basata su Dsens e genetica migliora la capacit\ue0 di predire l\u2019INR
Journal of Mathematical Modelling and Algorithms, 2010
Biochemical networks are a particular kind of biological networks which describe the cell metabol... more Biochemical networks are a particular kind of biological networks which describe the cell metabolism and regulate various biological functions, from biochemical pathways to cell growth. The relationship between structure, function and regulation in complex cellular networks is still a largely open question. This complexity calls for proper mathematical models and methods relating network structure and functional properties. In this paper we focus on the problem of drug targets’ identification by detecting network alteration strategies which lead to a cell functionality loss. We propose a mathematical model, based on a bi-level programming formulation, to obtain the minimum cost disruption policy through the identification of specific gene deletions. These deletions represent drug target identification of new drug treatments for hindering bacterial infections.
IEEE International Conference on Systems Engineering, 1989
Page 1. EVALUATION OF DISPATCHING RULES IN A ROBOT HANDLING SYSTEM 1 1 2 F. Archetti , A. Sciomac... more Page 1. EVALUATION OF DISPATCHING RULES IN A ROBOT HANDLING SYSTEM 1 1 2 F. Archetti , A. Sciomachen , MGSperanza ... throughput measures in distributed processing models"PhD. Thesis, UCLA 1981 ~. ... 191 JL PeteFson "Petri Net Theory and the Model ...
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