Three-Dimensional Genetic Algorithm for the Kirkman's Schoolgirl Problem

This paper focuses on the possibilities of multidimensional genetic algorithms and relevant genetic operators. After the literature overview we used a three-dimensional genetic algorithm to solve a combinatorial task called Kirkman’s Schoolgirl Problem. The first results were not good, but we improved convergence of an algorithm by adding more genetic operators. We also used problem dependent mutation, where we tried to repair the incorrect solution by using the simple heuristic method. Finally, we got a solid number of correct solutions, but we know there is enough room for other improvements

Genetic modification of heavy metal resistant Streptomyces sp. strains

Two heavy metal resistant Streptomyces sp. strains, S. mirabilis P16 B-1 and S. acidiscabies E13, isolated from a former uranium mining site are investigated for genetic metal resistance determinants. After establishing a transformation system for Streptomyces sp. using conjugation with E. coli, the streptomycetes are transformed by random transposon mutagenesis yielding mutants with reduced metal resistance. The integration sites serve as targets for directed deletion via PCR-targeted gene replacement. It is demonstrated that a large linear S. mirabilis plasmid plays a major role in conferring nickel resistance and is transferrable to S. lividans. An NreB-like transporter encoded on this plasmid is identified as a nickel resistance factor, which could also be expressed in E. coli. Additionally, the role of plasmid-borne copper homeostasis system components, i.e. a transcriptional CsoR-type repressor and a CopZ-like chaperone, is surveyed. The tyrosinase-encoding gene melC2, located on a second linear S. mirabilis plasmid, is shown to hamper nickel resistance on complex medium, providing one reason for the strains higher nickel resistance on minimal medium. Furthermore, genes encoding means for coping with different environmental stressors are investigated, e.g. an HAD-like hydrolase, a Na+,Li+/H+ antiporter, a phosphinothricin N-acetyltransferase. Besides, the composition of extracellular matrix around the streptomycete hyphae and cell membrane composition are shown to impact metal resistance, i.e. loss of CslA function increases nickel resistance. Taken together, by demonstrating the applicability of molecular transformation methods for heavy metal resistant Streptomyces sp. strains this study provides the basis for further investigations of the metal resistome. The results indicate that metal resistance of both investigated strains is a result of multiple genetic determinants, several of which are plasmid-encoded

A Scalability Study of Evolutionary Algorithms for Clustering

Evolutionäre Algorithmen (EA) sind Optimierungswerkzeuge, welche auf Darwins Evolutionstheorie und Mendels Genetik basieren. In ihrer über 30-jährigen Geschichte, haben sie sich einen Ruf als gute Löser für schwere Probleme erarbeitet. Diese Diplomarbeit betrachtet die Skalierbarkeit von EAs und ihre Anwendbarkeit auf große Probleme. Literatur zu diesem Thema wird in vier Gruppen vorgestellt: * Ansätze zur Verbesserung allgemein anwendbarer EAs, welche auf einer Hypothese über die den EAs zu Grunde liegende Theorie basieren (Building Block Hypothese); * parallele EAs, welche die Ausführungszeit unter Einsatz zusätzlicher Hardware verbessern; * EAs die problemspezifische Operatoren verwenden; und * mehrstufige Systeme, welche EA beinhalten. Die Ansätze der ersten beiden Gruppen haben flexible Algorithmen zum Ziel, welche leicht auf eine Vielzahl von Problemen angewendet werden können. Die beiden letztgenannten Ansätze opfern diese Flexibilität zu Gunsten verbesserter Performanz auf einem spezifischen Problembereich. Diese Arbeit untersucht experimentell die Skalierbarkeit von evolutionären Clustering-Algorithmen. Clustering Probleme sind allgemein und auch speziell zur Untersuchung von EAs von Interesse. Der allgemeine Reiz von Clustering liegt in der verbreiteten Anwendung in vielen Wissenschaftsbereichen; das Clustering Problem ist nicht nur auf die Informatik beschränkt. Diese Arbeit betrachtet Clustering basierend auf paarweisen Ähnlichkeiten, welches die allgemeinste Modellierung des Problems ist. Für die Analyse von EAs ist Clustering auf Grund der verwendeten Repräsentation von Lösungskandidaten interessant. Die gewählte Kodierung führt zu einer hohen Abhängigkeit zwischen vielen Variablen innerhalb eines Lösungskandidaten; dies erhöht die Schwierigkeit des Problems für EAs. Zur experimentellen Skalierbarkeitsanalyse sind skalierbare Testdaten notwendig, welche als dünn-besetzte paarweise Ähnlichkeitsmatritzen erstellt werden. Ein einfacher EA, welcher als Referenz eingeführt wird, zeigt schlechte Skalierbarkeitseigenschaften für diese Probleme. Mit wachsender Problemgröße nimmt die Laufzeit schneller als quadratisch zu. Schon für ein Problem mit 2.000 Objekten beträgt die durchschnittliche Laufzeit bis zum Erreichen zufriedenstellender Lösungen über 20 Minuten. Dadurch ist der Referenzalgorithmus für große Probleme nicht geeignet. Verschiedene Erweiterungen des Referenzalgorithmus werden vorgeschlagen. Diese integrieren problemspezifisches Wissen in Form von speziellen Rekombinationsoperatoren und durch die Hybridisierung mit Cluster-Heuristiken. Insgesamt ergeben sich durch Kombinationen der vorgeschlagenen Operatoren 126 verschiedene Algorithmenkonfigurationen, welche für Probleme mit bis zu 2.000 Objekten getestet werden. Als Ergebnis der Experimente lässt sich feststellen, dass eine intelligente Initialisierung alleine, ohne Hybridisierung und mit Standard-Rekombinationsoperatoren, keine verbesserte Skalierbarkeit erreichen kann. Es finden sich aber Algorithmen, welche durch Cluster-basierte Rekombination oder durch die Hybridisierung mit einem hill-climbing Algorithmus. So ist es möglich, Probleme mit 2.000 Objekten durchschnittlich in unter drei Sekunden zu lösen. Es werden Laufzeiten erreicht, die fast linear mit der Problemgröße skalieren. Probleme mit bis zu 100.000 Objekten werden mit einer durchschnittlichen Laufzeit von deutlich unter 1.000 Sekunden gelöst. Die Algorithmuskonfigurationen die mit guter Performanz gemessen wurden, werden im nächsten Schritt erweitert. Die Verbesserungen basieren auf bekannten zweistufigen Clustering EAs. Die vorgeschlagenen Verfahren clustern in der ersten Stufe ein größenreduziertes Problem mit einem EA. Anschließend wird die berechnete Population verwendet, um den EA der zweiten Stufe zu initialisieren, welcher dann auf dem original Problem arbeitet. Zur Größenreduktion werden zwei Möglichkeiten vorgeschlagen: die Komprimierung des Suchraums durch das Zusammenfassen von Objekten zu Objektgruppen und das Zerlegen des Problems in mehrere kleinere Probleme, welche unabhängig voneinander in der ersten Stufe bearbeitet werden. Die experimentelle Auswertung zeigt, dass der Ansatz mit Objektgruppen Potential zur weiteren Reduzierung der Laufzeit hat, während das Zerlegen des Problems die Laufzeit nicht weiter verbessert. Der Test des zweistufigen Ansatzes mit guten Algorithmuskonfigurationen zeigt eine verringerte Robustheit, da nun manche zuvor erfolgreiche Konfiguration regelmäßig nur lokale Optima erreicht. Andere Konfigurationen hingegen zeigen beträchtliche Verbesserungen der Laufzeit, z.B. erreicht die beste Konfiguration beständig zufriedenstellende Lösungen mit nur 30% der Laufzeit, die ein einstufiger EA in der selben Konfiguration benötigt. Probleme mit bis zu 100.000 Objekten können so mit einer durchschnittlichen Laufzeit von 200 Sekunden gelöst werden. Abschließend lässt sich sagen, dass für die Clusteringprobleme evolutionäre Ansätze als Basis für erfolgreiche, gut skalierende Methoden dienen können. Dies setzt jedoch die Integration von problemspezifischem Wissen an passenden Stellen voraus. Obwohl ein Standard EA flexibel genug ist, um ohne großen Aufwand für Clustering Probleme angepasst zu werden, sind Standard Operatoren nicht ausreichend um gute Leistung oder Skalierbarkeit zu erzielen. Der Standard EA ist nicht geeignet zum Lösen großer Probleme. Sollen große Probleme mit wenig Aufwand gelöst werden, so kann der Entwurf von problemspezifischen Operatoren zu kostspielig sein. Hier empfiehlt es sich den Algorithmenentwurf auf einer problemspezifischen Heuristik aufzubauen, auch wenn die Heuristik anfällig ist nur lokale Optima zu erreichen. In Kombination mit einem EA hat dieser Ansatz trotzdem gute Resultate gezeigt: der hybride Algorithmus ist zum einen schneller als ein Standard EA im Erfolgsfall und zum anderen erfolgreicher als die nicht-hybride Anwendung der Heuristik. Ist jedoch bestmögliche Leistung ein Hauptaugenmerk, so kann der hybride Algorithmus weiter optimiert werden, indem problemspezifische Operatoren oder zweistufige Verfahren eingeführt werden. Diese Optimierungen können die Leistung nochmals beträchtlich verbessern. Jedoch sind sie aufwändiger zu entwickeln und erhöhen die Fehleranfälligkeit auf Grund reduzierter Robustheit

Untangling hotel industry’s inefficiency: An SFA approach applied to a renowned Portuguese hotel chain

The present paper explores the technical efficiency of four hotels from Teixeira Duarte Group - a renowned Portuguese hotel chain. An efficiency ranking is established from these four hotel units located in Portugal using Stochastic Frontier Analysis. This methodology allows to discriminate between measurement error and systematic inefficiencies in the estimation process enabling to investigate the main inefficiency causes. Several suggestions concerning efficiency improvement are undertaken for each hotel studied.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

The role of visual adaptation in cichlid fish speciation

D. Shane Wright (1) , Ole Seehausen (2), Ton G.G. Groothuis (1), Martine E. Maan (1) (1) University of Groningen; GELIFES; EGDB(2) Department of Fish Ecology & Evolution, EAWAG Centre for Ecology, Evolution and Biogeochemistry, Kastanienbaum AND Institute of Ecology and Evolution, Aquatic Ecology, University of Bern.In less than 15,000 years, Lake Victoria cichlid fishes have radiated into as many as 500 different species. Ecological and sexual sel ection are thought to contribute to this ongoing speciation process, but genetic differentiation remains low. However, recent work in visual pigment genes, opsins, has shown more diversity. Unlike neighboring Lakes Malawi and Tanganyika, Lake Victoria is highly turbid, resulting in a long wavelength shift in the light spectrum with increasing depth, providing an environmental gradient for exploring divergent coevolution in sensory systems and colour signals via sensory drive. Pundamilia pundamila and Pundamilia nyererei are two sympatric species found at rocky islands across southern portions of Lake Victoria, differing in male colouration and the depth they reside. Previous work has shown species differentiation in colour discrimination, corresponding to divergent female preferences for conspecific male colouration. A mechanistic link between colour vision and preference would provide a rapid route to reproductive isolation between divergently adapting populations. This link is tested by experimental manip ulation of colour vision - raising both species and their hybrids under light conditions mimicking shallow and deep habitats. We quantify the expression of retinal opsins and test behaviours important for speciation: mate choice, habitat preference, and fo raging performance

Development of a Hepatitis C Virus knowledgebase with computational prediction of functional hypothesis of therapeutic relevance

Philosophiae Doctor - PhDTo ameliorate Hepatitis C Virus (HCV) therapeutic and diagnostic challenges requires robust intervention strategies, including approaches that leverage the plethora of rich data published in biomedical literature to gain greater understanding of HCV pathobiological mechanisms. The multitudes of metadata originating from HCV clinical trials as well as low and high-throughput experiments embedded in text corpora can be mined as data sources for the implementation of HCV-specific resources. HCV-customized resources may support the generation of worthy and testable hypothesis and reveal potential research clues to augment the pursuit of efficient diagnostic biomarkers and therapeutic targets. This research thesis report the development of two freely available HCV-specific web-based resources: (i) Dragon Exploratory System on Hepatitis C Virus (DESHCV) accessible via http://apps.sanbi.ac.za/DESHCV/ or http://cbrc.kaust.edu.sa/deshcv/ and (ii) Hepatitis C Virus Protein Interaction Database (HCVpro) accessible via http://apps.sanbi.ac.za/hcvpro/ or http://cbrc.kaust.edu.sa/hcvpro/. DESHCV is a text mining system implemented using named concept recognition and cooccurrence based approaches to computationally analyze about 32, 000 HCV related abstracts obtained from PubMed. As part of DESHCV development, the pre-constructed dictionaries of the Dragon Exploratory System (DES) were enriched with HCV biomedical concepts, including HCV proteins, name variants and symbols to enable HCV knowledge specific exploration. The DESHCV query inputs consist of user-defined keywords, phrases and concepts. DESHCV is therefore an information extraction tool that enables users to computationally generate association between concepts and support the prediction of potential hypothesis with diagnostic and therapeutic relevance. Additionally, users can retrieve a list of abstracts containing tagged concepts that can be used to overcome the herculean task of manual biocuration. DESHCV has been used to simulate previously reported thalidomide-chronic hepatitis C hypothesis and also to model a potentially novel thalidomide-amantadine hypothesis. HCVpro is a relational knowledgebase dedicated to housing experimentally detected HCV-HCV and HCV-human protein interaction information obtained from other databases and curated from biomedical journal articles. Additionally, the database contains consolidated biological information consisting of hepatocellular carcinoma (HCC) related genes, comprehensive reviews on HCV biology and drug development, functional genomics and molecular biology data, and cross-referenced links to canonical pathways and other essential biomedical databases. Users can retrieve enriched information including interaction metadata from HCVpro by using protein identifiers, gene chromosomal locations, experiment types used in detecting the interactions, PubMed IDs of journal articles reporting the interactions, annotated protein interaction IDs from external databases, and via “string searches”. The utility of HCVpro has been demonstrated by harnessing integrated data to suggest putative baseline clues that seem to support current diagnostic exploratory efforts directed towards vimentin. Furthermore, eight genes comprising of ACLY, AZGP1, DDX3X, FGG, H19, SIAH1, SERPING1 and THBS1 have been recommended for possible investigation to evaluate their diagnostic potential. The data archived in HCVpro can be utilized to support protein-protein interaction network-based candidate HCC gene prioritization for possible validation by experimental biologists.South Afric

Development of a hepatitis C virus knowledgebase with computational prediction of functional hypothesis of therapeutic relevance

Philosophiae Doctor - PhDTo ameliorate Hepatitis C Virus (HCV) therapeutic and diagnostic challenges requires robust intervention strategies, including approaches that leverage the plethora of rich data published in biomedical literature to gain greater understanding of HCV pathobiological mechanisms. The multitudes of metadata originating from HCV clinical trials as well as low and high-throughput experiments embedded in text corpora can be mined as data sources for the implementation of HCV-specific resources. HCV-customized resources may support the generation of worthy and testable hypothesis and reveal potential research clues to augment the pursuit of efficient diagnostic biomarkers and therapeutic targets. This research thesis report the development of two freely available HCV-specific web-based resources: (i) Dragon Exploratory System on Hepatitis C Virus (DESHCV) accessible via http://apps.sanbi.ac.za/DESHCV/ or http://cbrc.kaust.edu.sa/deshcv/ and(ii) Hepatitis C Virus Protein Interaction Database (HCVpro) accessible via http://apps.sanbi.ac.za/hcvpro/ or http://cbrc.kaust.edu.sa/hcvpro/.DESHCV is a text mining system implemented using named concept recognition and cooccurrence based approaches to computationally analyze about 32, 000 HCV related abstracts obtained from PubMed. As part of DESHCV development, the pre-constructed dictionaries of the Dragon Exploratory System (DES) were enriched with HCV biomedical concepts, including HCV proteins, name variants and symbols to enable HCV knowledge specific exploration. The DESHCV query inputs consist of user-defined keywords, phrases and concepts. DESHCV is therefore an information extraction tool that enables users to computationally generate association between concepts and support the prediction of potential hypothesis with diagnostic and therapeutic relevance.Additionally, users can retrieve a list of abstracts containing tagged concepts that can be used to overcome the herculean task of manual biocuration. DESHCV has been used to simulate previously reported thalidomide-chronic hepatitis C hypothesis and also to model a potentially novel thalidomide-amantadine hypothesis.HCVpro is a relational knowledgebase dedicated to housing experimentally detected HCV-HCV and HCV-human protein interaction information obtained from other databases and curated from biomedical journal articles. Additionally, the database contains consolidated biological information consisting of hepatocellular carcinoma(HCC) related genes, comprehensive reviews on HCV biology and drug development,functional genomics and molecular biology data, and cross-referenced links to canonical pathways and other essential biomedical databases. Users can retrieve enriched information including interaction metadata from HCVpro by using protein identifiers,gene chromosomal locations, experiment types used in detecting the interactions, PubMed IDs of journal articles reporting the interactions, annotated protein interaction IDs from external databases, and via “string searches”. The utility of HCVpro has been demonstrated by harnessing integrated data to suggest putative baseline clues that seem to support current diagnostic exploratory efforts directed towards vimentin. Furthermore,eight genes comprising of ACLY, AZGP1, DDX3X, FGG, H19, SIAH1, SERPING1 and THBS1 have been recommended for possible investigation to evaluate their diagnostic potential. The data archived in HCVpro can be utilized to support protein-protein interaction network-based candidate HCC gene prioritization for possible validation by experimental biologists