Fast Algorithms for Large-Scale Phylogenetic Reconstruction

One of the most fundamental computational problems in biology is that of inferring evolutionary histories of groups of species from sequence data. Such evolutionary histories, known as phylogenies are usually represented as binary trees where leaves represent extant species, whereas internal nodes represent their shared ancestors. As the amount of sequence data available to biologists increases, very fast phylogenetic reconstruction algorithms are becoming necessary. Currently, large sequence alignments can contain up to hundreds of thousands of sequences, making traditional methods, such as Neighbor Joining, computationally prohibitive. To address this problem, we have developed three novel fast phylogenetic algorithms. The first algorithm, QTree, is a quartet-based heuristic that runs in O(n log n) time. It is based on a theoretical algorithm that reconstructs the correct tree, with high probability, assuming every quartet is inferred correctly with constant probability. The core of our algorithm is a balanced search tree structure that enables us to locate an edge in the tree in O(log n) time. Our algorithm is several times faster than all the current methods, while its accuracy approaches that of Neighbour Joining. The second algorithm, LSHTree, is the first sub-quadratic time algorithm with theoretical performance guarantees under a Markov model of sequence evolution. Our new algorithm runs in O(n^{1+γ(g)} log^2 n) time, where γ is an increasing function of an upper bound on the mutation rate along any branch in the phylogeny, and γ(g) < 1 for all g. For phylogenies with very short branches, the running time of our algorithm is close to linear. In experiments, our prototype implementation was more accurate than the current fast algorithms, while being comparably fast. In the final part of this thesis, we apply the algorithmic framework behind LSHTree to the problem of placing large numbers of short sequence reads onto a fixed phylogenetic tree. Our initial results in this area are promising, but there are still many challenges to be resolved

Engineering SAT Applications

Das Erfüllbarkeitsproblem der Aussagenlogik (SAT) ist nicht nur in der theoretischen Informatik ein grundlegendes Problem, da alle NP-vollständigen Probleme auf SAT zurückgeführt werden können. Durch die Entwicklung von sehr effizienten SAT Lösern sind in den vergangenen 15 Jahren auch eine Vielzahl von praktischen Anwendungsmöglichkeiten entwickelt worden. Zu den bekanntesten gehört die Verifikation von Hardware- und Software-Bausteinen. Bei der Berechnung von unerfüllbaren SAT-Problemen sind Entwickler und Anwender oftmals an einer Erklärung für die Unerfüllbarkeit interessiert. Eine Möglichkeit diese zu ermitteln ist die Berechnung von minimal unerfüllbaren Teilformeln. Es sind drei grundlegend verschiedene Strategien zur Berechnung dieser Teilformeln bekannt: mittels Einfügen von Klauseln in ein erfüllbares Teilproblem, durch Entfernen von Kauseln aus einem unerfüllbaren Teilproblem und eine Kombination der beiden erstgenannten Methoden. In der vorliegenden Arbeit entwickeln wir zuerst eine interaktive Variante der Strategie, die auf Entfernen von Klauseln basiert. Sie ermöglicht es den Anwendern interessante Bereiche des Suchraumes manuell zu erschließen und aussagekräftige Erklärung für die Unerfüllbarkeit zu ermitteln. Der theoretische Hintergrund, der für die interaktive Berechnung von minimal unerfüllbaren Teilformeln entwickelt wurde, um dem Benutzer des Prototyps unnötige Schritte in der Berechnung der Teilformeln zu ersparen werden im Anschluss für die automatische Aufzählung von mehreren minimal unerfüllbaren Teilformeln verwendet, um dort die aktuell schnellsten Algorithmen weiter zu verbessern. Die Idee dabei ist mehrere Klauseln zu einem Block zusammenzufassen. Wir zeigen, wie diese Blöcke die Berechnungen von minimal unerfüllbaren Teilformeln positiv beeinflussen können. Durch die Implementierung eines Prototypen, der auf den aktuellen Methoden basiert, konnten wir die Effektivität unserer entwickelten Ideen belegen. Nachdem wir im ersten Teil der Arbeit grundlegende Algorithmen, die bei unerfüllbaren SAT-Problemen angewendet werden, verbessert haben, wenden wir uns im zweiten Teil der Arbeit neuen Anwendungsmöglichkeiten für SAT zu. Zuerst steht dabei ein Problem aus der Bioinformatik im Mittelpunkt. Wir lösen das sogenannte Kompatibilitätproblem für evolutionäre Bäume mittels einer Kodierung als Erfüllbarkeitsproblem und zeigen anschließend, wie wir mithilfe dieser neuen Kodierung ein nah verwandtes Optimierungsproblem lösen können. Den von uns neu entwickelten Ansatz vergleichen wir im Anschluss mit den bisher effektivsten Ansätzen das Optmierungsproblem zu lösen. Wir konnten zeigen, dass wir für den überwiegenden Teil der getesteten Instanzen neue Bestwerte in der Berechnungszeit erreichen. Die zweite neue Anwendung von SAT ist ein Problem aus der Graphentheorie, bzw. dem Graphenzeichen. Durch eine schlichte, intuitive, aber dennoch effektive Formulierung war es uns möglich neue Resultate für das Book Embedding Problem zu ermitteln. Zum einen konnten wir eine nicht triviale untere Schranke von vier für die benötigte Seitenzahl von 1-planaren Graphen ermitteln. Zum anderen konnten wir zeigen, dass es nicht für jeden planaren Graphen möglich ist, eine Einbettung in drei Seiten mittels einer sogenannten Schnyder-Aufteilung in drei verschiedene Bäume zu berechnen

28th Annual Symposium on Combinatorial Pattern Matching : CPM 2017, July 4-6, 2017, Warsaw, Poland

Peer reviewe

Artificial intelligence and its application in architectural design

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A lookahead branch-and-bound algorithm for the maximum quartet consistency problem

Abstract. A lookahead branch-and-bound algorithm (LBnB) is proposed for solving the Maximum Quartet Consistency (MQC) Problem where the input is a complete set of quartets on the taxa and the goal is to construct a phylogeny that satisfies the maximum number of given quartets. It integrates a number of previous efforts on exact algorithms, heuristics, and approximation algorithms for the NP-hard MQC problem, and a few improved search techniques, especially a lookahead scheme, to solve the problem optimally. The theoretical running time analysis of the LBnB algorithm is provided, and an extensive simulation study has been well designed to compare the algorithm to previous existing exact algorithms and a best heuristic Hypercleaning. The experimental results on both synthetic and real datasets show that LBnB outperformed other exact algorithms, and it was competitive to Hypercleaning on many datasets.

Proceedings of the 19th Sound and Music Computing Conference

Proceedings of the 19th Sound and Music Computing Conference - June 5-12, 2022 - Saint-Étienne (France). https://smc22.grame.f

Endothelial Dysfunction: From Pathophysiology to Novel Therapeutic Approaches

Dear colleagues, This Special Issue, “Endothelial Dysfunction: From Pathophysiology to Novel Therapeutic Approaches”, focuses on the pathophysiology of endothelial dysfunction, new biomarkers for endothelial dysfunction related to cardiovascular disorders or tumors, and novel therapeutic approaches for endothelial dysfunctions. Vascular endothelium is an active tissue and plays a crucial role in the maintenance of vascular homeostasis. Chronic exposure to risk factors, such as hypertension, high cholesterolemia, or oxidative stress, induces endothelial dysfunctions and results in a loss of endothelial integrity, smooth muscle cell proliferation, and macrophage recruitment. The pathophysiology of endothelial dysfunction (ED) is complex and multi-factorial factors are involved, such as oxidative stress or chronic inflammation. The primary prevention of cardiovascular risk factors and endothelial dysfunctions, as well as the early detection of or molecular imaging techniques for endothelial dysfunction, helps to prevent the development of cardiovascular disorders. Novel therapeutic approaches or drug delivery systems for endothelial dysfunctions have had promising beneficial effects in preclinical or clinical levels by affecting the progression of atherosclerotic changes, tumor angiogenesis, and host–immune reactions near tumor environments