Titel "Korte inhoud" "HIV - 1 postintegration latency : van moleculaire mechnisms om potentiële therapeutische strategieën" "Dit voorstel moet nieuwe fundamentele inzichten in de moleculaire mechanismen van HIV-1 transcriptie latentie en reactivering van latentie te bieden. In het algemeen zal dit voorstel fundamenteel nieuwe inzichten in de moleculaire mechanismen van HIV-1 transcriptie latentie en reactivering van latentie bieden en uiteindelijk moet bijdragen tot een beter begrip van de pathogenese van AIDS. Deze aspecten van HIV-1 biologie kunnen nieuwe potentiële strategieën te definiëren om het latente cellulaire reservoirs, die vandaag de dag vormen de grote hinderpaal voor de HIV-1 uitroeiing zuiveren. Aangezien bovendien chromatine beïnvloedt de transcriptionele regulatie van vele genen naast HIV-1 de opmerkingen in het HIV systeem relevantie voor andere ziekten bij de mens, waarbij de expressie van genen die gelijk is veranderd dragen." "HIV Latency en het epigenetische landschap: individuele patiënten bestuderen voor het ontwikkelen van HIV genezingsstrategieën" "Zeger Debyser" "Moleculaire Virologie en Gentherapie" "De bedoeling van dit project is het realiseren van netwerkactiviteiten om de samenwerking tussen de deelnemende instellingen op lange termijn te bevorderen: 1) Naar biobank HIV-1 subtype C provirus epigenetica in Zuid-Afrikaanse monsters. Patiënt storten samples in de HPP-repository (Zuid-Afrika) en plasmiden en biotechnologische tools in de BCCM biobank (België). 2) Organiseren van 2 workshops om Zuid-Afrikaanse studenten en personeel op te leiden in sequencing van integratieplaatsen en epigenetische analyse (biotechnologie) en Belgische studenten en personeel in het hanteren en analyseren van patiëntmonsters. 3) Om studenten en medewerkers uit te wisselen en op te leiden. 4) Om samenwerkingswerk te publiceren, een langdurige samenwerking tot stand te brengen en samenwerkingsfinanciering aan te vragen (bijv. Wellcome Trust, Horizon Europe, anders). 5) Een netwerk opbouwen, dat de subsidieperiode verlengt, door studenten uit te wisselen en de mogelijkheid te bieden om hun promotieonderzoek, of een deel daarvan, uit te voeren bij de promotoren onderzoekslaboratoria." "SpotVLC voor veilige en lage latency dense draadloze communicatie" "Sofie Pollin" "Waves: Core Research and Engineering (WaveCore)" "Draadloze netwerken zijn dominant aanwezig in ons dagelijks leven. In 2023 zal 70% van de wereldwijde bevolking een mobiele internetverbinding hebben en zal elke persoon gemiddeld over 3.6 apparaten met netwerkcapaciteiten beschikken. Om tegemoet te komen aan deze toenemende netwerkdensiteit, is er verdere vooruitgang in communicatie vereist. Ondanks de voortdurende inspanningen om technologieën gebaseerd op radiofrequenties (RF) te verbeteren, ontstaat er een tekort aan RF spectrum om aan deze steeds groter wordende vraag te voldoen. Hiertoe wordt er recent veel aandacht geschonken aan communicatie via zichtbaar licht (VLC), om RF netwerken aan te vullen en zo robuuste communicatie te realiseren in scenario's met een zeer hoge densiteit aan gebruikers. In VLC worden gegevens verzonden door de lichtintensiteit van LEDs snel te moduleren, waarbij ontvangers de informatie kunnen decoderen met datasnelheden tot Gbit/s. VLC brengt echter ook extra uitdagingen met zich mee, aangezien de overdracht overwegend via het directe pad verloopt en het kanaal sterk onderhevig is aan de geometrische eigenschappen van de omgeving. Daarnaast beperkt het lokale karakter van licht de mobiliteit van gebruikers en vereisen overlappende lichtbronnen nauwe coördinatie van interferentie.Het doel van dit proefschrift is om dieper inzicht te verwerven in het aanpakken van deze uitdagingen en om VLC netwerken robuust te maken in alle omstandigheden. Om dit te bereiken, vertrekt het proefschrift vanuit een dense zenderinfrastructuur, met als doel om verschillende representatieve en belangrijke prestatiemetingen te optimaliseren. De uitkomst van dit proefschrift kan worden samengevat in vijf belangrijke bijdragen.Als eerste bijdrage heb ik een realistisch VLC testbed ontworpen en gebouwd dat bestaat uit 36 dense zenders en 4 mobiele ontvangers. De dynamisch aanpasbare oriëntatie van de zender (beter bekend als bundelsturing) en van de ontvanger, maakt het mogelijk om het VLC kanaal nauwkeurig te karakteriseren in een breed scala aan experimenten. Dit testbed fungeert als een fundamentele bouwsteen in deze thesis om voorgestelde systemen en algoritmes te valideren.Voortgaand op dit testbed, ontwerp ik als tweede bijdrage een celvrij VLC netwerk dat ondersteuning biedt voor meerdere gebruikers. In tegenstelling tot traditionele cellulaire netwerken is er geen indeling in cellen en worden alle gebruikers gelijktijdig bediend door de zenders in het gezichtsveld van de ontvangers. Ik optimaliseer de energie-efficiëntie van het netwerk en concludeer uit de evaluatieresultaten dat een dens celvrij netwerk een geschikte kandidaat is voor VLC.Aangezien de directe link gemakkelijk kan worden geblokkeerd door de omgeving, onderzoekt de derde bijdrage de impact van een blokkade op de prestaties. Ik stel twee technieken voor om blokkades te voorkomen: 1) het verhogen van de zenderdichtheid, en 2) het bepalen van de optimale oriëntatie van de gebruikers die de ontvangers vasthouden met behulp van een ‘user-in-the-loop’ systeem.Omdat het VLC kanaal erg gevoelig is voor de geometrie van de zenders en ontvangers, kan een onjuiste uitlijning leiden tot ernstige connectiestoornissen. Om dit te vermijden optimaliseer ik als vierde bijdrage hun oriëntatie met lage complexiteit. Door de ontvangers nauwgezet te roteren, kunnen de zwakste signaalsterktes aanzienlijk worden verbeterd en zodus ook de robuustheid van het systeem. Aan de zendkant maakt bundelsturing het mogelijk om heldere lichtpunten te genereren op de ontvangers, dewelke het traject van de ontvangers nauwkeurig kunnen volgen. Ik toon aan dat een gemengde architectuur, bestaande uit een mix van vaste en stuurbare lichtbronnen, de datasnelheid verhoogt alsook de mobiliteit van gebruikers beter ondersteunt.Ten slotte presenteer ik als vijfde bijdrage een eenvoudige doch performante techniek om interferentie te coördineren voor VLC. Hiertoe ontwikkel ik een wiskundig framework dat schadelijke interferentie kan identificeren. Dit gebruik ik om een protocol te ontwerpen dat is gebaseerd is op tijdverdeling en zodoende transmissieconflicten vermijdt. Het protocol is semi-gedistribueerd: het voert de globale interferentiecontrole centraal uit en distribueert de fijnmazige controle over de zenders. Met deze verdeel-en-heers-tactiek, kan ik de complexiteit aanzienlijk verlagen in vergelijking met de huidige technologie, zonder in te boeten aan performantie.Ondanks de geboekte vooruitgang in VLC, ben ik ervan overtuigd dat toekomstige netwerken niet op een enkele technologie zullen kunnen steunen. Het realiseren van ultra-robuuste draadloze communicatie vergt immers naadloze integratie van meerdere technologieën, waaronder RF. Desalniettemin betekent dit werk een grote stap voorwaarts in het analyseren en verbeteren van de robuustheid van VLC netwerken, om zo ultra-robuuste draadloze communicatie met zichtbaar licht te kunnen realiseren." "Meten en optimaliseren van latente variabelen in door technologie ondersteunde leercontexten" "Wim Van Den Noortgate" "Faculteit Psychologie en Pedagogische Wetenschappen, Campus Kulak Kortrijk" "Dit doctoraat onderzoekt het meten van latente variabelen, via twee gevalsstudies over het meten van betrokkenheid en mentale belasting. Deze studies monitoren verschillende databronnen en peilen terzelfdertijd via zelfrapportage naar de latente variabele in kwestie. Op die manier kunnen de studies nagaan welke databronnen gerelateerd zijn aan de latente variabele. Het blijkt dat sommige databronnen weliswaar significant gerelateerd zijn aan de zelfrapportage score, maar dat een meetmodel deze score zelf niet nauwkeurig kan benaderen, omdat effectgroottes eerder klein zijn.Hoewel deze twee gevalsstudies zich richten op de specifieke concepten van betrokkenheid en mentale belasting, geven ze ook aanleiding tot meer algemeen bruikbare richtlijnen. Zo wordt een stappenplan opgesteld dat dienst kan doen als richtsnoer voor onderzoekers die latente variabelen wensen te meten. Daarnaast beschrijft deze thesis ook hoe verschillende statistische technieken en machine learning technieken ingezet kunnen worden, met het specifiek doel van het meten van latente variabelen voor ogen.Scores verkregen via zelfrapportage zijn zeker niet perfect, maar ze vormen wel een interessante grondwaarheid om uit te zoeken welke databronnen verband houden met een latente variabele. Niettemin beïnvloeden toevallige en systematische afwijkingen van dergelijke scores de nauwkeurigheid en validiteit van het bijhorende meetmodel. Het is aangeraden om de condities van een dataverzameling zodanig te ontwerpen dat ze aanleiding geven tot een zo groot mogelijke variantie in de te onderzoeken latente variabele. Daarnaast kan het helpen om de validiteit van zelfrapportage te verhogen, via o.a. confidentialiteit, anonimiteit en een duidelijke vraagstelling (Morsbach & Prinz, 2006).Dit doctoraatsonderzoek heeft naast het meten van latente variabelen ook als doel om deze te optimaliseren. Een eerste studie vindt plaats in een hybride klaslokaal en probeert de betrokkenheid van zowel de aanwezige studenten als hun virtuele klasgenoten te optimaliseren. De onderzoeksresultaten konden deze leerruimte verder verbeteren, zowel vanuit technisch als pedagogisch oogpunt.Daarnaast onderzoekt een andere studie het optimaliseren van werkinstructies als cognitieve ondersteuning tijdens assemblage door middel van Augmented Reality (AR). Het blijkt dat AR interessante voordelen heeft, in het bijzonder voor nieuwe operatoren. Een andere studie onderzoekt het effect van AR instructies met een verschillend niveau van detail. Deze ondersteuningsniveaus blijken doorgaans weinig te verschillen, al ervaren operatoren een taak wel als minder complex naarmate ze instructies krijgen met meer details. Vermoedelijk maken verschillende ondersteuningsniveaus enkel een verschil als taken voldoende ingewikkeld zijn (Ginns, 2006; Reiser, 2004).Deze thesis biedt ook meer inzicht in de vraag over wat datagedreven methoden wel en niet kunnen in termen van het meten van latente variabelen. We beschouwen drie criteria die mee bepalen hoe waarschijnlijk het is om een latente variabele precies te meten. Deze zijn 1) de mate waarin de relevante databronnen gemonitord worden, 2) de hoeveelheid observaties en 3) de mate waarin het verband tussen de databronnen en de latente variabele logisch en consistent is.Het toenemend belang van levenslang leren (OECD, 2019) en de digitalisering hebben leren en technologie sterk met elkaar verweven. Dit brengt zowel uitdagingen als interessante kansen met zich mee, zoals het blootleggen van leerprocessen of het optimaliseren van technologie-ondersteunend leren. Deze thema’s zullen ongetwijfeld interessante mogelijkheden voor onderzoek en ontwikkeling blijven bieden in de toekomst." "Bayesiaanse analyse van multivariate longitudinale data op basis van hun latente structuur met toepassingen op medische gegevens" "Emmanuel Lesaffre" "Kwantitatieve Psychologie en Individuele Verschillen, Leuvens Biostatistiek en Statistische Bioinformatica Centrum, Biomaterialen - BIOMAT" "In vele onderzoeksdomeinen zoals biomedisch onderzoek, maar ook in sociologisch en  psychologisch onderzoek, enz. is men ge\"{i}nteresseerd in verbanden tussen meerdere gegevens. De geobserveerde gegevens zijn vaak uitingen van een of meerdere onderliggende, maar niet gemeten, karakteristieken. Het zijn die karakteristieken die vooral het onderwerp van onderzoek uitmaken. Wanneer gegevens herhaaldelijk gemeten worden in de tijd, is men veelal ge\"{i}nteresseerd in de evolutie van deze latente karakteristieken dan wel in de evolutie van de geobserveerde karakteristieken. Vergeleken met de veelheid van statistische modellen voor geobserveerde multivariate longitudinale data, werden er relatief weinig modellen ontwikkeld voor latente multivariate gegevens. Door het gebrek aan zulke modellen in de statistische literatuur, en gezien de aard van de gegevens die we onderzoeken in deze thesis, waren we gemotiveerd om nieuwe modellen te ontwikkelen geschikt voor de analyse van zulke gegevens. De BelRAI data bank bevat data verzameld bij 65+ individuen met een relatief zwakke gezondheid en die risico lopen om in een verzorgingstehuis opgenomen te worden. Deze individuen werden onderzocht door huisartsen, instellingen voor welzijnszorg of verplegers. De BelRAI gegevens zijn het resultaat van een enqu\^{e}te genaamd het BelRAI instrument, namelijk de Belgische versie van de interRAI instrumenten, die op geregelde tijdstippen werd ingevuld. Dit instrument behelst een zeer brede evaluatie van de fysieke, klinische, psychologische en sociale toestand van de ouderlingen. De BelRAI gegevens en de bijbehorende gegevens motiveerden ons te zoeken naar nieuwe statistische modellen. Gegeven de complexiteit van de nodige statistische modellen, leek de Bayesiaanse aanpak die gebruik maakt van Markov chain Monte Carlo technieken een natuurlijke keuze. Inderdaad, de flexibiliteit van de Bayesiaanse aanpak, en zeker ook de Bayesiaanse software, was een goede keuze om onze modellen op de complexe data op een relatief korte termijn toe te passen. Dit zou immers aardig wat meer moeite gekost hebben met de meest aannemelijkheids methode. Verder geeft de Bayesiaanse aanpak ons de mogelijkheid om de latente variabelen te schatten tezamen met de modelparameters, wat ons toeliet om de onzekerheid in het bepalen van de modelparameters op een natuurlijke manier over te brengen naar de latente variabelen. We hebben nieuwe Bayesiaanse methodes ontwikkeld om de klinische onderzoeksvragen aan te pakken. We hebben hierbij een breed gamma van situaties gemodelleerd met multivariate longitudinale latente variabelen voor gebalanceerde en niet-gebalanceerde designs. We hebben extensieve simulatiestudies uitgevoerd die de voordelen aantonen van onze voorgestelde modellen tegenover bestaande modellen. We hebben onze modellen ook succesvol toegepast op de BelRAI data en op gegevens beschikbaar op het internet van ALS pati\"{e}nten. Onze methoden kunnen echter ook gebruikt worden voor gelijkaardige data in tal van andere onderzoeksdomeinen zoals sociologie, psychologie, enz." "Modellen met latente variabelen voor het begrijpen van taal en beeld in sociale media en e-commerce data" "Marie-Francine Moens" "Afdeling Informatica" "De laatste jaren is er meer data gecreëerd dan in de hele geschiedenis van de mensheid. Met de exponentiële groei van gegenereerde inhoud wordt het steeds belangrijker om systemen te ontwikkelen die op een intelligente wijze zowel beeld als taal verwerken.Alhoewel mensen reeds op jonge leeftijd moeiteloos een taal begrijpen is dit voor de computer nog steeds een uitdagende taak. Talen zijn inherent, dubbelzinnig en rijk. Veel woorden kunnen gebruikt worden voor hetzelfde concept, en omgekeerd, hetzelfde woord kan meer dingen betekenen. Dit feit wordt nog versterkt op het wilde en ruizige web, waar gebruikers speels en autonoom nieuwe woorden maken en een nieuwe betekenis geven aan bestaande termen. Denk bijvoorbeeld aan het woord ‘ happy ‘. Het heeft  veel synoniemen op basis van een standaard Engels thesaurus: cheerful, glad, joyful, merry, etc. Op het web kiezen gebruikers echter voor een breder scala van termen om hetzelfde concept te duiden: Cheerio, cherry-merry, Cheryl…, en de lijst evolueert nog steeds. Als we alle documenten willen vinden die betrekking hebben op een bepaald concept, is het niet voldoende te vertrouwen op een thesaurus. Daarom willen we algoritmes ontwikkelen die automatisch semantisch gerelateerde woorden kunnen onderscheiden van ruizige data zonder te vertrouwen op voorkennis of woordenboeken.We starten bij het cross-idiomatisch linken van Web bronnen. Deze taak bestaat uit het verbinden van tekstuele inhoud uit verschillende domeinen, waar soortgelijke begrippen aan bod komen, waarbij het taalgebruik sterk verschilt. In het bijzonder richten we ons op het koppelen van sociale media berichten uit de populaire site Pinterest.com en e-commerce producten van Amazon.com. De taak wordt gedefinieerd in het kader van de informatie-ontsluiting, waar de pinnen (hier zijn pinnen meestal korte stukjes tekst die een Pinterest gebruiker online heeft gepost over iets waar hij/zij interesse in heeft) van Pinterest worden gebruikt als query's en Amazon producten vormen de doel collectie. We ontwikkelen nieuwe tekstuele voorstellingen op basis van de familie van latent Dirichlet allocation (LDA) modellen. Ons belangrijkste inzicht is dat we door gebruik te maken van paren van gealigneerde documenten presentaties krijgen die ons in staat stellen om de taal gebruikt in de queries en de doelcollectie te overbruggen.Dit zijn presentaties die hetzelfde onderwerp met behulp van verschillende woorden bespreken. Ons voorgesteld multi-idiomatische latent Dirichlet allocation (Milda) model houdt expliciet rekening met de gedeelde onderwerp verdeling tussen bronnen, alsook het modelleren van zowel de verschillen en overeenkomsten in de taal. De eerste bijdragen van dit werk zijn de volgende: 1) we bouwden een nieuwe benchmark dataset samengesteld van pins van Pinterest, Amazon productomschrijvingen en de bijbehorende gebruikers reviews. Deze dataset gaat gepaard met annotaties van de relevantie van willekeurige pins voor Amazon producten. 2) zoals hierboven beschreven stelden we de nieuwe taak van cross-idiomatisch linken voor, de taak werd uitgevoerd en geëvalueerd . 3) We ontwikkelden voorstellingen voor cross-idiomatische modellering van ruizige tekstuele bronnen, zoals deze te vinden op het web. 4) We voerden een systematische empirische vergelijking uit om de prestaties van verschillende latente variabele modellen van cross-idiomatische bronnen te evalueren.Naast de taal, is het begrijpen van beelden ook uitdagend. Mensen kunnen eenvoudig beelden in woorden vertalen en vice-versa, machines zijn hier niet erg bedreven in. De uitdaging is dat de rauwe representaties van afbeeldingen en teksten (zoals gewoonlijk in een computer zijn opgeslagen) niet hun eigenlijke betekenis onthullen; ze zijn gewoon een grote matrix van getallen.Wij ontwikkelen voorstellingen die ons toelaten om semantisch beeld en taal met elkaar te verbinden. Dit doen we aan de hand van cross-modaal zoeken, dit wil zeggen, bij een gevraagd beeld, streven wij ernaar om woorden die de visuele inhoud (beeldannotatie) beschrijven op te halen, en bij een gegeven set van tekstuele beschrijvingen, streven wij ernaar om beelden te vinden die overeenkomen met dergelijke attributen (deels zoeken). In het bijzonder, voeren we deze taak uit binnen het modedomein.Om dit te bereiken, benutten we de gelijkheid tussen de beelden en hun omringende teksten in natuurlijke taal, zoals te vinden op het web. Concreet onderzoeken we andere beeldrepresentaties zoals scale-invariant feature transform (SIFT) en convolutionel neural networks (CNN); verschillende tekstuele representaties zoals de bag of words (bow) en semantische woordinbeddingen; en verschillende latente variabele aligneerings modellen, zoals neural networks (NN),canonical correlation analysis (CCA) en tweetalige latente Dirichlet allocation (Bilda).De tweede belangrijke bijdragen van dit werkzijn : 1) we bouwden een nieuwe benchmark dataset bestaande uit paren van beelden en ruizige tekstuele beschrijvingen in het modedomein, zoals te vinden op het web. 2) Wij hebben de nieuwe taak van het mode cross-modaal zoeken van modeartikelen gedefineerd en geëvalueerd . 3) We ontwikkelden representaties die de kloof tussen ruizige en heterogene multimodale inhoud overbruggen. 4) We voerden een systematische empirische vergelijking uit om de prestaties van verschillende latente variabele modellen voor het linken van cross-modaal bronnen in de modewereld te evalueren.    " "Het beantwoorden van de behoefte aan het vergelijken van latente processen." "Kim De Roover" "Kwantitatieve Psychologie en Individuele Verschillen" "Onderzoek naar clustergebaseerde methoden voor het geldig vergelijken van structurele vergelijkingsmodellen voor latente processen. Het VIDI-project heeft tot doel een nieuw raamwerk te ontwikkelen van op mengsels gebaseerde structurele vergelijkingsmodellen die: (1) differentiatie en generalisatie in latente processen over een groot aantal groepen/subjecten efficiënt kunnen onderscheiden, door clusters van groepen/subjecten te bepalen in termen van de processen , (2) rekening houden met verschillen in meetparameters door LEVEL Z-niet-invarianties voor alle groepen/subjecten te modelleren, ook binnen clusters, om een geldige vergelijking van latente processen te garanderen." "Een fundamenteel begrip van latente energieopslag warmtewisselaars door ontbinding en integratie van energie fracties om een algemene methode voor ontwerp en experimentele karakterisatie te bekomen" "Joris Degroote" "Vakgroep Elektromechanica, Systeem- en Metaalengineering" "Energieopslag is noodzakelijk voor de implementatie van hernieuwbare energiebronnen. De Europese commissie schuift slim gestuurde latente thermische-energieopslag gekoppeld met warmtepompen naar voor als een sleutel technologie. Door het grote potentieel van thermische-energieopslag systemen, werd er reeds onderzoek gedaan naar opslagmaterialen, warmteoverdracht verhoging en de implementatie van thermische-energieopslag in energiesystemen. Dit onderzoek heeft niet geleid tot ontwerpsmethoden, aangezien er geen fundamenteel begrip is van het gedrag van transiente warmtewisselaars. In dit project worden latente thermische-energieopslag systemen beschreven als een decompositie van energiefracties die volgen uit de integratie van het gedrag van een representatief volume. Het resultaat van deze aanpak is een standaard voor het bestuderen van zowel transiente warmteoverdracht als van thermische energieopslag. De kennis ontwikkeld in dit project laat onderzoekers toe om ontwerpsmodellen te definiëren voor latent thermische-energieopslag warmtewisselaars, verschillende ontwerpen te vergelijken en om deze systemen in simulatie paketten voor energie systeem simulatie te integreren. Door de implementatie van latente energieopslag mogelijk te maken zet dit project een grote stap naar een hernieuwbare toekomst." "FWO-SB-Beurs: Automatisch leren van optimale preventiestrategieën voor latente infectieziekten" "Ann Nowe" "Faculteit van de Wetenschappen, Informatica en Toegepaste Informatica" "Latente infectieziekten (zoals HIV, HCV, HPV, ...) zijn een belangrijke bedreiging voor de volksgezondheid. De meest efficiënte manier om zulke pathogenen in te dijken is door middel van preventie. Om preventie-strategieën voor te stellen en zo efficiënt mogelijk te implementeren is een goed begrip nodig van de complexe dynamiek waarmee dergelijke pathogenen zich door een populatie verspreiden. Epidemiologische studies laten ons toe om inzichten te verwerven in de geschiedenis van zulke processen. Het is echter ook nodig om deze processen te modelleren, deze modellen kunnen dan gebruikt worden om voorspellingen te doen omtrent de toekomst van de epidemie. Zulke modellen kunnen ook gebruikt worden om bepaalde preventie-strategieën te simuleren. Het modelleren van epidemiologische processen kan analytisch of door middel van agent-gebaseerde simulaties benaderd worden. Analytische methodes bieden een krachtig framework om processen formeel voor te stellen. Simulaties aan de hand van een agent-gebaseerde voorstelling, waar elk individu expliciet wordt voorgesteld, bieden een handelbare methode om gedetailleerde modellen te construeren. We zullen een framework ontwerpen dat toelaat grootschalige simulaties uit te voeren in het kader van het transmissie-verloop van latente infectieziekten. Deze software zal zo worden ontworpen dat het tegemoetkomt aan de computationele uitdagingen van deze grootschalige simulaties en dat het makkelijk kan worden uitgebreid naar andere pathogenen. We zullen het ook mogelijk maken om meerdere pathogenen tegelijkertijd te simuleren om zo de mogelijke wisselwerking tussen deze pathogen te bestuderen. De bron-code van de software zal vrij beschikbaar gemaakt worden, zodat andere onderzoeksinstellingen op onze oplossingen kunnen voortbouwen. We zullen bestaande analytische methodes beschouwen en onderzoek verrichten om deze uit te breiden naar realistisch verdeelde populaties. Het is erg belangrijk dat de ontwikkelde methodes gevalideerd worden met realistische data. We zullen hiervoor een klinische dataset gebruiken die de HIV epidemie beschrijft in de metropool-regio Lissabon, deze zal worden aangeleverd door het ziekenhuis 'Hospital Egas Moniz' (Lissabon, Portugal). Deze dataset biedt een dichte bemonstering van de virussen die deel uitmaken van de epidemie en bevat gedetailleerde geasocieerde epidemiologische data. Daarenboven kent de Portugese epidemie een grote genetische diversiteit wat betreft de virus-verdeling, hetgeen ons zal toelaten ook dit aspect te bestuderen in onze simulaties. Het onderzoek zal worden uitgevoerd door het Computational Modeling Lab van de Vrije Universiteit Brussel; deze onderzoekseenheid heeft reeds ruime ervaring met het ontwerpen en implementeren van agent-gebaseerde systemen, machine learning en het parallelliseren van algoritmes en software. Er zal worden samengewerkt met prof. dr. Ann Nowé (promotor), prof. dr. Bernard Manderick (co-promotor) en prof. dr. Tom Lenaerts. Voor de validatie van de methodes zal er nauw worden samengewerkt met het Rega Instituut, Katholieke Universiteit Leuven; dit instituut is gekend voor zijn expertise in het bestuderen van epidemiologische data door middel van fylogenetische analyses en de klinische en virologische aspecten van verschillende latente infectieziekten. Er zal worden samengewerkt met prof. dr. Philippe Lemey (co-promotor) en prof. dr. Annemie V andamme. De dataset die gebruikt zal worden ter validatie zal worden aangeleverd door het ziekenhuis 'Hospital de Egas Moniz', we zullen ook nauw samenwerken met onderzoekers van het Portugese ‘Instituto de Higiene e Medicina Tropical’ met een grote kennis over de Portugese epidemie en databank: Ricardo Camacho, MD en dr. Ana Abecasis, MD." "Modellen met Latente Variabelen in Diagnostische Geneeskunde" "Emmanuel Lesaffre" "Leuvens Biostatistiek en Statistische Bioinformatica Centrum" "In deze thesis bekijken we het gebruik van modellen met latente variabelen, toegepast op de studie van de gevoeligheid en specificiteit van testen gebruikt in de diagnose van infectieziekten. Deze modellen met latente variabelen worden gebruikt om te corrigeren voor de bias geinduceerd door het gebruik van een imperfect referentietest. In het bijzonder omvat deze thesis de volgende aandachtspunten: (1) de interpretatie en schatting van modellen met latent varabele waar de testen conditioneel gecorreleerd zijn, (2) het gebruik van ""mixture"" modellen voor het schatten van de prevalentie en incidentie van infectieziekten, (3) de meta-analyze van diagnostische precisie studies, waar we corrigeren voor het gebruik van imperfecte referentie testen. Alle modellen zijn geschat door middel van Bayesiaanse technieken, in het bijzonder Markov Chain Monte Carlo simulatie."