Toshiba Satellite U505 with Ubuntu 9.10 and 10.04 64 bits

Just to inform,

Recently I bought a Laptop Toshiba Satellite U505-S2005 and installed Ubuntu 9.10 (Karmic Koala) and 10.04 (Lucid), both 64 bits, on it.

The result is that I was able to get everything working with both. However, somethings I had to make by hands.

Difficulties with Karmic Koala:
- Realtek Wireless I had to install the driver manually
- Processor fan always on
- I had to install somethings (using apt) to have the proper video resolution
- I faced some instabilities with Karmic Koala 64, that I didn't with 32 bits.

When I dist-upgraded my system to Lucid, the problems were:
- I had to install flash manually
- My wifi does not recognize all lans (I am still working on it)
- Processor fan and video resolution worked fine. Apparently, improved stability

The result of lspci in Lucid

00:00.0 Host bridge: Intel Corporation Core Processor DRAM Controller (rev 12)
00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Core Processor Integrated Graphics Controller (rev 12)
00:16.0 Communication controller: Intel Corporation 5 Series/3400 Series Chipset HECI Controller (rev 06)
00:1a.0 USB Controller: Intel Corporation 5 Series/3400 Series Chipset USB2 Enhanced Host Controller (rev 06)
00:1b.0 Audio device: Intel Corporation 5 Series/3400 Series Chipset High Definition Audio (rev 06)
00:1c.0 PCI bridge: Intel Corporation 5 Series/3400 Series Chipset PCI Express Root Port 1 (rev 06)
00:1c.1 PCI bridge: Intel Corporation 5 Series/3400 Series Chipset PCI Express Root Port 2 (rev 06)
00:1c.3 PCI bridge: Intel Corporation 5 Series/3400 Series Chipset PCI Express Root Port 4 (rev 06)
00:1c.5 PCI bridge: Intel Corporation 5 Series/3400 Series Chipset PCI Express Root Port 6 (rev 06)
00:1d.0 USB Controller: Intel Corporation 5 Series/3400 Series Chipset USB2 Enhanced Host Controller (rev 06)
00:1e.0 PCI bridge: Intel Corporation 82801 Mobile PCI Bridge (rev a6)
00:1f.0 ISA bridge: Intel Corporation Mobile 5 Series Chipset LPC Interface Controller (rev 06)
00:1f.2 SATA controller: Intel Corporation 5 Series/3400 Series Chipset 4 port SATA AHCI Controller (rev 06)
00:1f.6 Signal processing controller: Intel Corporation 5 Series/3400 Series Chipset Thermal Subsystem (rev 06)
01:00.0 SD Host controller: Ricoh Co Ltd Device e822 (rev 01)
01:00.1 System peripheral: Ricoh Co Ltd Device e230 (rev 01)
01:00.2 System peripheral: Ricoh Co Ltd Device e852 (rev 01)
02:00.0 Network controller: Realtek Semiconductor Co., Ltd. Device 8172 (rev 10)
07:00.0 Ethernet controller: Realtek Semiconductor Co., Ltd. RTL8101E/RTL8102E PCI Express Fast Ethernet controller (rev 02)
3f:00.0 Host bridge: Intel Corporation Core Processor QuickPath Architecture Generic Non-core Registers (rev 02)
3f:00.1 Host bridge: Intel Corporation Core Processor QuickPath Architecture System Address Decoder (rev 02)
3f:02.0 Host bridge: Intel Corporation Core Processor QPI Link 0 (rev 02)
3f:02.1 Host bridge: Intel Corporation Core Processor QPI Physical 0 (rev 02)
3f:02.2 Host bridge: Intel Corporation Core Processor Reserved (rev 02)
3f:02.3 Host bridge: Intel Corporation Core Processor Reserved (rev 02)


As soon I have more time available, I will make this post more complete.

Fred

O dia da excentricidade?

Acho que hoje (01/02/2010) é o dia dos megalomaniacos (no bom sentido, aliás... no melhor deles):

Reportagem de Eike Batista no estadão.... para aprender alguma coisa útil:

Como a OGX já vale US$ 30,6 bi sem extrair uma gota de petróleo

E, bem, no dia de hoje, também não dá para deixar passar outro megalomaniaco, um tal de Rubens Ometto... hehe! (Detalhe, se você entrar hoje no verbete da Cosan na wikipedia, já tem a joint venture com a Shell... anunciada hoje) Para ficar uniforme, a notíca também do estadão:

Cosan e Shell negociam associação estimada em US$ 12 bi

Para terminar, O Abilio Diniz também saiu falando que é fã de carteirinha do Lula! Será que tem alguma do Soros, Gates ou Jobs também?

Afff!! Me senti assistindo novela, só tem gente que não existe no meu dia-dia! hehe!

Acho que era melhor ter feito minha iniciação científica com eles.......sniff!

Abs,

Uma seqüência interessante

Lendo um trabalho que utiliza algumas técnicas de "feature selection" para bioinformática, como não formado em estatística, decidi entender melhor o signifcado de "cross-validation". O de sempre, "cross-validation" no google e cheguei no verbete da Wikipedia. Além de achar interessante, as maravilhas do hypertexto me levaram a uma seqüência interessante, inesperada, mas pertinete de verbetes:

1. Cross-validation (statistics)
2. Uncomfortable science
3. Magical thinking

Abs,

Análise de agrupamentos com suporte usando o R

Das as áreas da Bioinformática que já trabalhei, todas aplicavam análise de agrupamento de alguma maneira. Geralmente cada área tem seu próprio software. Exemplo, filogenética tem Paup, Phylip, Mega; análise de microarrays tem o MeV... e assim vai. Entretanto, algumas vezes temos dificuldade em analisar o suporte dos agrupamentos. Fazer uma análise de agrupamentos no R é simples, basta usar o hclust. Essa semana descobri o pvclust, uma biblioteca do R, de uso super simples, que calcula o suporte dos grupos gerados pelo hclust. Além do conhecido bootstrap, ainda calcula o suporte por um valor "Approximately Unbiased".

O uso é simples. Imagine que você tenha uma matriz de microarray no seguinte formato (clássico):

Sonda, Amostra 1, Amostra N
xxxxxxx_at, 2.4, 6.8

Fazer uma análise de agrupamentos - usando distância euclidiana, 1000 pseudo-replicação para o bootstrap - bastam 4 comandos:

>library("pvclust")
>data <- read.table("data.txt", header=TRUE)
>result <- pvclust(data, method.dist="euclidian", method.hclust="average", nboot=10000)
>plot(result)

Abs,

Leitura updated!

Que a informática e os hypertextos revolucionaran a maneira como lidamos com a informação não é novidade.

Recentemente (Agosto de 2009) saiu um trabalho na "Science" sobre como a internet mudou a ciência, principalmente sobe como lidamos com os trabalhos científicos, os "papers". Além de mostrar - com base nos resultados de trabalho citado - como a interner "bombou" o número de artigos lidos por pesquisador (gostaria muito que número estivesse correto: 300 artigos/ano/pesquisador em média), faz uma análise do comportamento atual e do provavel no futuro com relação ao mesmo assunto.

Ai vai a referência:

Renear AH, Palmer CL.Strategic reading, ontologies, and the future of scientific publishing. Science. 2009 Aug 14;325(5942):828-32.

Abs,

Fred

Tudo o que você sempre teve vontade de saber sobre aprendizado de máquinas em bioinformática, mas teve preguiça/dificuldade de estudar!

Quem nunca ouviu falar dos milagres que a Inteligência Artificial faz com dados biológicos? Os milagres da Bioinformática! Porém, que complicação entender hein?!? Aprendizado supervisionado e não supervisionado... semi-supervisionado, discriminantes linear e quadrático, "K-nearest neighbor", árvores de decisão, redes neurais, SVMs ("support vector machines"), entre outros.

Você pode ir até livro "Inteligência Artificial" do Russel e Norvig, ler 150 páginas dos últimos capítulos e ver o que se passa. Só coisa simples! Leitura na cama para domingo à noite! O resultado, em geral, é ficar sem saber o que se passa e acreditar em mágica e mágicos.

Recentemente achei um artigo interessante que explica de forma "relativamente simples" e resumida esses conceitos. Estou postando aqui a recomendação para quem tem curiosidade ou pretende iniciar nessa loucura. Obviamente precisa sentar e rachar o côco, mas, provavelmente, uma tarde de inspiração lendo esse artigo vai esclarecer muita coisa.

Ai vai a referência (open access):

Machine Learning and Its Applications to Biology

Espero que seja útil!
Grande abraço

Pyscience Brasil

Aproveitando o embalo da postagem sobre Bioinformática, aproveito para divulgar aqui um Wiki na Wikidot sobre python para a ciência. Foi uma idéia de um grupo de pythonistas que estavam presentes na PythonBrasil 3 em Joinville, que implementamos logo em seguida.

Eu costumo contribuir com a parte de códigos e programas em python para bioinformática (embora ultimamente esteja devendo um pouco), principalmente na análise de seqüências de DNA e proteína usando principalmente Biopython, como o uso remoto e/ou massivo de diversas ferramentas do NCBI assim como geração de logos de seqüências. Também contribuo na parte de estrutura tridimensional de proteínas e estatística. Entretanto, o pyscience-brasil contém textos para as mais diversas áreas do python com aplicação científica, como gráficos (Pylab), matrizes, (Numpy) , probabilidade e estatística (RPy e Scipy), e outras diversas "calculeiras" (Scipy).

Fica ai o link e o chamado para contribuição!

Pyscience Brasil


Abs,