An Efficient Rank Based Approach for Closest String and Closest Substring

This paper aims to present a new genetic approach that uses rank distance for solving two known NP-hard problems, and to compare rank distance with other distance measures for strings. The two NP-hard problems we are trying to solve are closest string and closest substring. For each problem we build a genetic algorithm and we describe the genetic operations involved. Both genetic algorithms use a fitness function based on rank distance. We compare our algorithms with other genetic algorithms that use different distance measures, such as Hamming distance or Levenshtein distance, on real DNA sequences. Our experiments show that the genetic algorithms based on rank distance have the best results

Network-based stratification of tumor mutations.

Many forms of cancer have multiple subtypes with different causes and clinical outcomes. Somatic tumor genome sequences provide a rich new source of data for uncovering these subtypes but have proven difficult to compare, as two tumors rarely share the same mutations. Here we introduce network-based stratification (NBS), a method to integrate somatic tumor genomes with gene networks. This approach allows for stratification of cancer into informative subtypes by clustering together patients with mutations in similar network regions. We demonstrate NBS in ovarian, uterine and lung cancer cohorts from The Cancer Genome Atlas. For each tissue, NBS identifies subtypes that are predictive of clinical outcomes such as patient survival, response to therapy or tumor histology. We identify network regions characteristic of each subtype and show how mutation-derived subtypes can be used to train an mRNA expression signature, which provides similar information in the absence of DNA sequence

Boosting Perturbation-Based Iterative Algorithms to Compute the Median String

[Abstract] The most competitive heuristics for calculating the median string are those that use perturbation-based iterative algorithms. Given the complexity of this problem, which under many formulations is NP-hard, the computational cost involved in the exact solution is not affordable. In this work, the heuristic algorithms that solve this problem are addressed, emphasizing its initialization and the policy to order possible editing operations. Both factors have a significant weight in the solution of this problem. Initial string selection influences the algorithm’s speed of convergence, as does the criterion chosen to select the modification to be made in each iteration of the algorithm. To obtain the initial string, we use the median of a subset of the original dataset; to obtain this subset, we employ the Half Space Proximal (HSP) test to the median of the dataset. This test provides sufficient diversity within the members of the subset while at the same time fulfilling the centrality criterion. Similarly, we provide an analysis of the stop condition of the algorithm, improving its performance without substantially damaging the quality of the solution. To analyze the results of our experiments, we computed the execution time of each proposed modification of the algorithms, the number of computed editing distances, and the quality of the solution obtained. With these experiments, we empirically validated our proposal.This work was supported in part by the Comisión Nacional de Investigación Científica y Tecnológica - Programa de Formación de Capital Humano Avanzado (CONICYT-PCHA)/Doctorado Nacional/2014-63140074 through the Ph.D. Scholarship, in part by the European Union's Horizon 2020 under the Marie Sklodowska-Curie under Grant 690941, in part by the Millennium Institute for Foundational Research on Data (IMFD), and in part by the FONDECYT-CONICYT under Grant 1170497. The work of ÓSCAR PEDREIRA was supported in part by the Xunta de Galicia/FEDER-UE refs under Grant CSI ED431G/01 and Grant GRC: ED431C 2017/58, in part by the Office of the Vice President for Research and Postgraduate Studies of the Universidad Católica de Temuco, VIPUCT Project 2020EM-PS-08, and in part by the FEQUIP 2019-INRN-03 of the Universidad Católica de TemucoXunta de Galicia; ED431G/01Xunta de Galicia; ED431C 2017/58Chile. Comisión Nacional de Investigación Científica y Tecnológica; 2014-63140074Chile. Comisión Nacional de Investigación Científica y Tecnológica; 1170497Universidad Católica de Temuco (Chile); 2020EM-PS-08Universidad Católica de Temuco (Chile); 2019-INRN-0

Fair Rank Aggregation

Ranking algorithms find extensive usage in diverse areas such as web search, employment, college admission, voting, etc. The related rank aggregation problem deals with combining multiple rankings into a single aggregate ranking. However, algorithms for both these problems might be biased against some individuals or groups due to implicit prejudice or marginalization in the historical data. We study ranking and rank aggregation problems from a fairness or diversity perspective, where the candidates (to be ranked) may belong to different groups and each group should have a fair representation in the final ranking. We allow the designer to set the parameters that define fair representation. These parameters specify the allowed range of the number of candidates from a particular group in the top-$k$ positions of the ranking. Given any ranking, we provide a fast and exact algorithm for finding the closest fair ranking for the Kendall tau metric under block-fairness. We also provide an exact algorithm for finding the closest fair ranking for the Ulam metric under strict-fairness, when there are only $O(1)$ number of groups. Our algorithms are simple, fast, and might be extendable to other relevant metrics. We also give a novel meta-algorithm for the general rank aggregation problem under the fairness framework. Surprisingly, this meta-algorithm works for any generalized mean objective (including center and median problems) and any fairness criteria. As a byproduct, we obtain 3-approximation algorithms for both center and median problems, under both Kendall tau and Ulam metrics. Furthermore, using sophisticated techniques we obtain a $(3-\varepsilon)$-approximation algorithm, for a constant $\varepsilon>0$, for the Ulam metric under strong fairness.Comment: A preliminary version of this paper appeared in NeurIPS 202

EFindSite: Improved prediction of ligand binding sites in protein models using meta-threading, machine learning and auxiliary ligands

Molecular structures and functions of the majority of proteins across different species are yet to be identified. Much needed functional annotation of these gene products often benefits from the knowledge of protein-ligand interactions. Towards this goal, we developed eFindSite, an improved version of FINDSITE, designed to more efficiently identify ligand binding sites and residues using only weakly homologous templates. It employs a collection of effective algorithms, including highly sensitive meta-threading approaches, improved clustering techniques, advanced machine learning methods and reliable confidence estimation systems. Depending on the quality of target protein structures, eFindSite outperforms geometric pocket detection algorithms by 15-40 % in binding site detection and by 5-35 % in binding residue prediction. Moreover, compared to FINDSITE, it identifies 14 % more binding residues in the most difficult cases. When multiple putative binding pockets are identified, the ranking accuracy is 75-78 %, which can be further improved by 3-4 % by including auxiliary information on binding ligands extracted from biomedical literature. As a first across-genome application, we describe structure modeling and binding site prediction for the entire proteome of Escherichia coli. Carefully calibrated confidence estimates strongly indicate that highly reliable ligand binding predictions are made for the majority of gene products, thus eFindSite holds a significant promise for large-scale genome annotation and drug development projects. eFindSite is freely available to the academic community at http://www.brylinski.org/efindsite. © 2013 Springer Science+Business Media Dordrecht

High-Performance approaches for Phylogenetic Placement, and its application to species and diversity quantification

In den letzten Jahren haben Fortschritte in der Hochdurchsatz-Genesequenzierung, in Verbindung mit dem anhaltenden exponentiellen Wachstum und der Verfügbarkeit von Rechenressourcen, zu fundamental neuen analytischen Ansätzen in der Biologie geführt. Es ist nun möglich den genetischen Inhalt ganzer Organismengemeinschaften anhand einzelner Umweltproben umfassend zu sequenzieren. Solche Methoden sind besonders für die Mikrobiologie relevant. Die Mikrobiologie war zuvor weitgehend auf die Untersuchung jener Mikroben beschränkt, welche im Labor (d.h., in vitro) kultiviert werden konnten, was jedoch lediglich einen kleinen Teil der in der Natur vorkommenden Diversität abdeckt. Im Gegensatz dazu ermöglicht die Hochdurchsatzsequenzierung nun die direkte Erfassung der genetischen Sequenzen eines Mikrobioms, wie es in seiner natürlichen Umgebung vorkommt (d.h., in situ). Ein typisches Ziel von Mikrobiomstudien besteht in der taxonomischen Klassifizierung der in einer Probe enthaltenen Sequenzen (Querysequenzen). Üblicherweise werden phylogenetische Methoden eingesetzt, um detaillierte taxonomische Beziehungen zwischen Querysequenzen und vertrauenswürdigen Referenzsequenzen, die von bereits klassifizierten Organismen stammen, zu bestimmen. Aufgrund des hohen Volumens ($10 ^ 6$ bis $10 ^ 9$) von Querysequenzen, die aus einer Mikrobiom-Probe mittels Hochdurchsatzsequenzierung generiert werden können, ist eine akkurate phylogenetische Baumrekonstruktion rechnerisch nicht mehr möglich. Darüber hinaus erzeugen derzeit üblicherweise verwendete Sequenzierungstechnologien vergleichsweise kurze Sequenzen, die ein begrenztes phylogenetisches Signal aufweisen, was zu einer Instabilität bei der Inferenz der Phylogenien aus diesen Sequenzen führt. Ein weiteres typisches Ziel von Mikrobiomstudien besteht in der Quantifizierung der Diversität innerhalb einer Probe, bzw. zwischen mehreren Proben. Auch hierfür werden üblicherweise phylogenetische Methoden verwendet. Oftmals setzen diese Methoden die Inferenz eines phylogenetischen Baumes voraus, welcher entweder alle Sequenzen, oder eine geclusterte Teilmenge dieser Sequenzen, umfasst. Wie bei der taxonomischen Identifizierung können Analysen, die auf dieser Art von Bauminferenz basieren, zu ungenauen Ergebnissen führen und/oder rechnerisch nicht durchführbar sein. Im Gegensatz zu einer umfassenden phylogenetischen Inferenz ist die phylogenetische Platzierung eine Methode, die den phylogenetischen Kontext einer Querysequenz innerhalb eines etablierten Referenzbaumes bestimmt. Dieses Verfahren betrachtet den Referenzbaum typischerweise als unveränderlich, d.h. der Referenzbaum wird vor, während oder nach der Platzierung einer Sequenz nicht geändert. Dies erlaubt die phylogenetische Platzierung einer Sequenz in linearer Zeit in Bezug auf die Größe des Referenzbaums durchzuführen. In Kombination mit taxonomischen Informationen über die Referenzsequenzen ermöglicht die phylogenetische Platzierung somit die taxonomische Identifizierung einer Sequenz. Darüber hinaus erlaubt eine phylogenetische Platzierung die Anwendung einer Vielzahl zusätzlicher Analyseverfahren, die beispielsweise die Zuordnung der Zusammensetzungen humaner Mikrobiome zu klinisch-diagnostischen Eigenschaften ermöglicht. In dieser Dissertation präsentiere ich meine Arbeit bezüglich des Entwurfs, der Implementierung, und Verbesserung von EPA-ng, einer Hochleistungsimplementierung der phylogenetischen Platzierung anhand des Maximum-Likelihood Modells. EPA-ng wurde entwickelt um auf Milliarden von Querysequenzen zu skalieren und auf Tausenden von Kernen in Systemen mit gemeinsamem und verteiltem Speicher ausgeführt zu werden. EPA-ng beschleunigt auch die Verarbeitungsgeschwindigkeit auf einzelnen Kernen um das bis zu $30$-fache, im Vergleich zu dessen direkten Konkurrenzprogrammen. Vor kurzem haben wir eine zusätzliche Methode für EPA-ng eingeführt, welche die Platzierung in wesentlich größeren Referenzbäumen ermöglicht. Hierfür verwenden wir einen aktiven Speicherverwaltungsansatz, bei dem reduzierter Speicherverbrauch gegen größere Ausführungszeiten eingetauscht wird. Zusätzlich präsentiere ich einen massiv-parallelen Ansatz um die Diversität einer Probe zu quantifizieren, welcher auf den Ergebnissen phylogenetischer Platzierungen basiert. Diese Software, genannt \toolname{SCRAPP}, kombiniert aktuelle Methoden für die Maximum-Likelihood basierte phylogenetische Inferenz mit Methoden zur Abgrenzung molekularer Spezien. Daraus resultiert eine Verteilung der Artenanzahl auf den Kanten eines Referenzbaums für eine gegebene Probe. Darüber hinaus beschreibe ich einen neuartigen Ansatz zum Clustering von Platzierungsergebnissen, anhand dessen der Benutzer den Rechenaufwand reduzieren kann

Accurate Profiling of Microbial Communities from Massively Parallel Sequencing using Convex Optimization

We describe the Microbial Community Reconstruction ({\bf MCR}) Problem, which is fundamental for microbiome analysis. In this problem, the goal is to reconstruct the identity and frequency of species comprising a microbial community, using short sequence reads from Massively Parallel Sequencing (MPS) data obtained for specified genomic regions. We formulate the problem mathematically as a convex optimization problem and provide sufficient conditions for identifiability, namely the ability to reconstruct species identity and frequency correctly when the data size (number of reads) grows to infinity. We discuss different metrics for assessing the quality of the reconstructed solution, including a novel phylogenetically-aware metric based on the Mahalanobis distance, and give upper-bounds on the reconstruction error for a finite number of reads under different metrics. We propose a scalable divide-and-conquer algorithm for the problem using convex optimization, which enables us to handle large problems (with $\sim10^6$ species). We show using numerical simulations that for realistic scenarios, where the microbial communities are sparse, our algorithm gives solutions with high accuracy, both in terms of obtaining accurate frequency, and in terms of species phylogenetic resolution.Comment: To appear in SPIRE 1