On Measuring Similarity for Sequences of Itemsets

Computing the similarity between sequences is a very important challenge for many different data mining tasks. There is a plethora of similarity measures for sequences in the literature, most of them being designed for sequences of items. In this work, we study the problem of measuring the similarity between sequences of itemsets. We present new combinatorial results for efficiently counting distinct and common subsequences. These theoretical results are the cornerstone of an effective dynamic programming approach to deal with this problem. Experiments on healthcare trajectories and synthetic datasets, show that our measure of similarity produces competitive scores and indicates that our method is relevant for large scale sequential data analysis.Le calcul de similarité entre les séquences est d'une extrême importance dans de nombreuses approches d'explorations de données. Il existe une multitude de mesures de similarités de séquences dans la littérature. La plupart de ces mesures sont conçues pour des séquences simples, dites séquences d'items. Dans ce travail, nous étudions le problème de similarité entre des séquences complexes (i.e., des séquences d'ensembles ou itemsets) d'un point de vue purement combinatoire. Nous présentons de nouveaux résultats afin de compter efficacement toutes les sous-séquences communes à deux séquences. Ces résultats théoriques sont la base d'une mesure de similarité calculée efficacement grâce à une approche de programmation dynamique. Des expériences réalisées et présentées sur des soins de santé et sur des jeux de données synthétiques, montrent que notre mesure de similarité produit des résultats intéressants et probants. Cette série d'expériences indique que notre mesure de similarité est pertinente pour les applications impliquant l'analyse de données séquentielle

Clustering sequence graphs

In application domains ranging from social networks to e-commerce, it is important to cluster users with respect to both their relationships (e.g., friendship or trust) and their actions (e.g., visited locations or rated products). Motivated by these applications, we introduce here the task of clustering the nodes of a sequence graph, i.e., a graph whose nodes are labeled with strings (e.g., sequences of users’ visited locations or rated products). Both string clustering algorithms and graph clustering algorithms are inappropriate to deal with this task, as they do not consider the structure of strings and graph simultaneously. Moreover, attributed graph clustering algorithms generally construct poor solutions because they need to represent a string as a vector of attributes, which inevitably loses information and may harm clustering quality. We thus introduce the problem of clustering a sequence graph. We first propose two pairwise distance measures for sequence graphs, one based on edit distance and shortest path distance and another one based on SimRank. We then formalize the problem under each measure, showing also that it is NP-hard. In addition, we design a polynomial-time 2-approximation algorithm, as well as a heuristic for the problem. Experiments using real datasets and a case study demonstrate the effectiveness and efficiency of our methods

Étude de la dynamique des populations du viroïde de la mosaïque latente du pêcher par séquençage à haut débit et segmentation

Les viroïdes sont des agents pathogènes responsables de maladies affectant les plantes telles que l'avocatier, le pêcher, la tomate, la pomme dé terre, etc. Parce qu'ils dégradent la qualité des fruits et des légumes qu'ils infectent, les viroïdes sont la cause de la perte d'environ 50 % de la production mondiale des cultures touchées. La compréhension des mécanismes couvrant l'infection aux viroïdes constitue un enjeu économique majeur visant l'amélioration de la productivité, dans l'exploitation de ces plantes. Cette étude aborde l'analyse des processus liés à l'infection aux viroïdes par la découverte de nouveaux aspects caractérisant la variabilité génétique du viroïde de la mosaïque latente du pêcher (PLMVd). Elle décrit la dynamique des populations de PLMVd. La grande variabilité de PLMVd, expliquée par un fort taux de mutations, implique la génération de séquences diverses et variées, prenant la forme de nuages. Notre approche pour comprendre cette variabilité génétique de PLMVd consiste à infecter un pêcher à partir d'une seule séquence de PLMVd, puis à en extraire les séquences et analyser leurs caractéristiques intrinsèques par une nouvelle méthode bio-informatique. À notre connaissance, notre étude, à ce jour, est la première à utiliser les récentes techniques de séquençage à haut débit, à des fins d'analyses des viroïdes. La structure relativement simple des viroïdes, brin d'ARN circulaire d'environ 240 à 400 nucléotides, leur confère l'avantage de pouvoir être séquencé dans leur longueur totale par le séquençage à haut débit. Ce dernier couvre de grands volumes de données biologiques, ce qui convient pour séquencer les nuages de séquences qu'on peut retrouver au sein de la population de PLMVd. En bio-informatique, il existe de nombreux algorithmes permettant de comparer des séquences pour en extraire de l'information. L'un des défis majeurs de ces algorithmes est la prise en charge efficace et rapide de quantité de données en constante croissance. Dans le cadre de notre étude, le volume de séquences généré par PLMVd rend impraticable l'application des algorithmes d'alignement pour comparer les séquences et en estimer leurs similarités. D'autres algorithmes tels que ceux basés sur les N-grammes impliquent une perte partielle de l'information contenue dans les séquences. Nous avons donc utilisé une mesure de similarité basée sur le modèle de probabilité conditionnelle (CPD) qui nous permet d'une part, de conserver l'information sous forme de patrons (sous-séquences) contenus dans les séquences, et d'autre part, d'éviter l'alignement de séquences tout en comparant directement chaque séquence avec un ensemble de séquences. Le modèle CPD est intégré dans un nouvel algorithme de segmentation pour les séquences catégoriques, appelé DHCS. Cette étude révèle de nouveaux aspects dans la variabilité génétique de PLMVd. En effet, elle nous a permis d'une part d'extraire des familles de séquences caractérisées par des mutations spécifiques, puis d'autre part, de représenter la distribution de ces mutations dans une arborescence. Par la suite, elle a favorisé l'observation de mutations localisées dans le noyau d'un motif particulier, nommé le ribozyme en tête de marteau des séquences, servant à l'amélioration de l'adaptation de PLMVd. Celui-ci est effectivement sujet à mutations parce que la séquence inoculée au pêcher après 6 mois d'infections n'a pas été retrouvée et que le nombre de mutations enregistrées varie de 2 à 51. Des deux librairies obtenues, nous avons répertorié 1125 et 1061 séquences pour un total de 2186 nouvelles séquences de PLMVd. Seules 300 séquences étaient connues à ce jour. Nous avons observé que les séquences possèdent, selon la librairie, en moyenne 4.6 et 6.3 mutations par rapport à la séquence inoculée. Certaines d'entre elles ont jusqu'à 20 % de dissimilarité par rapport à la séquence inoculée, ce qui est considérable. Grâce à DHCS, les différentes séquences ont pu être groupées en familles, au nombre de 7 et 8 selon la librairie

Étude et décontamination du transcriptome de novo du nématode doré Globodera rostochiensis

Le nématode doré, Globodera rostochiensis, est un nématode phytoparasite qui peut infecter des plantes agricoles telles la pomme de terre, la tomate et l’aubergine. En raison des pertes de rendement considérables associées à cet organisme, il est justifiable de quarantaine dans plusieurs pays, dont le Canada. Les kystes du nématode doré protègent les œufs qu’ils contiennent, leur permettant de survivre (en état de dormance) jusqu’à 20 ans dans le sol. L’éclosion des œufs n’aura lieu qu’en présence d’exsudats racinaires d’une plante hôte compatible à proximité. Malheureusement, très peu de connaissances sont disponibles sur les mécanismes moléculaires liés à cette étape-clé du cycle vital du nématode doré. Dans cet ouvrage, nous avons utilisé la technique RNA-seq pour séquencer tous les ARNm d’un échantillon de kystes du nématode doré afin d’assembler un transcriptome de novo (sans référence) et d’identifier des gènes jouant un rôle dans les mécanismes de survie et d’éclosion. Cette méthode nous a permis de constater que les processus d’éclosion et de parasitisme sont étroitement reliés. Plusieurs effecteurs impliqués dans le mouvement vers la plante hôte et la pénétration de la racine sont induits dès que le kyste est hydraté (avant même le déclenchement de l’éclosion). Avec l’aide du génome de référence du nématode doré, nous avons pu constater que la majorité des transcrits du transcriptome ne provenaient pas du nématode doré. En effet, les kystes échantillonnés au champ peuvent contenir des contaminants (bactéries, champignons, etc.) sur leur paroi et même à l’intérieur du kyste. Ces contaminants seront donc séquencés et assemblés avec le transcriptome de novo. Ces transcrits augmentent la taille du transcriptome et induisent des erreurs lors des analyses post-assemblages. Les méthodes de décontamination actuelles utilisent des alignements sur des bases de données d’organismes connus pour identifier ces séquences provenant de contaminants. Ces méthodes sont efficaces lorsque le ou les contaminants sont connus (possède un génome de référence) comme la contamination humaine. Par contre, lorsque le ou les contaminants sont inconnus, ces méthodes deviennent insuffisantes pour produire un transcriptome décontaminé de qualité. Nous avons donc conçu une méthode qui utilise un algorithme de regroupement hiérarchique des séquences. Cette méthode produit, de façon récursive, des sous-groupes de séquences homogènes en fonction des patrons fréquents présents dans les séquences. Une fois les groupes créés, ils sont étiquetés comme contaminants ou non en fonction des résultats d’alignements du sous-groupe. Les séquences ambiguës ayant aucun ou plusieurs alignements différents sont donc facilement classées en fonction de l’étiquette de leur groupe. Notre méthode a été efficace pour décontaminer le transcriptome du nématode doré ainsi que d’autres cas de contamination. Cette méthode fonctionne pour décontaminer un transcriptome, mais nous avons aussi démontré qu’elle a le potentiel de décontaminer de courtes séquences brutes. Décontaminer directement les séquences brutes serait la méthode de décontamination optimale, car elle minimiserait les erreurs d’assemblage