Assembly algorithms for next-generation sequencing data

AbstractThe emergence of next-generation sequencing platforms led to resurgence of research in whole-genome shotgun assembly algorithms and software. DNA sequencing data from the Roche 454, Illumina/Solexa, and ABI SOLiD platforms typically present shorter read lengths, higher coverage, and different error profiles compared with Sanger sequencing data. Since 2005, several assembly software packages have been created or revised specifically for de novo assembly of next-generation sequencing data. This review summarizes and compares the published descriptions of packages named SSAKE, SHARCGS, VCAKE, Newbler, Celera Assembler, Euler, Velvet, ABySS, AllPaths, and SOAPdenovo. More generally, it compares the two standard methods known as the de Bruijn graph approach and the overlap/layout/consensus approach to assembly

Chasing the Rainbow Connection: Hardness, Algorithms, and Bounds

We study rainbow connectivity of graphs from the algorithmic and graph-theoretic points of view. The study is divided into three parts. First, we study the complexity of deciding whether a given edge-colored graph is rainbow-connected. That is, we seek to verify whether the graph has a path on which no color repeats between each pair of its vertices. We obtain a comprehensive map of the hardness landscape of the problem. While the problem is NP-complete in general, we identify several structural properties that render the problem tractable. At the same time, we strengthen the known NP-completeness results for the problem. We pinpoint various parameters for which the problem is fixed-parameter tractable, including dichotomy results for popular width parameters, such as treewidth and pathwidth. The study extends to variants of the problem that consider vertex-colored graphs and/or rainbow shortest paths. We also consider upper and lower bounds for exact parameterized algorithms. In particular, we show that when parameterized by the number of colors k, the existence of a rainbow s-t path can be decided in O∗ (2k ) time and polynomial space. For the highly related problem of finding a path on which all the k colors appear, i.e., a colorful path, we explain the modest progress over the last twenty years. Namely, we prove that the existence of an algorithm for finding a colorful path in (2 − ε)k nO(1) time for some ε > 0 disproves the so-called Set Cover Conjecture.Second, we focus on the problem of finding a rainbow coloring. The minimum number of colors for which a graph G is rainbow-connected is known as its rainbow connection number, denoted by rc(G). Likewise, the minimum number of colors required to establish a rainbow shortest path between each pair of vertices in G is known as its strong rainbow connection number, denoted by src(G). We give new hardness results for computing rc(G) and src(G), including their vertex variants. The hardness results exclude polynomial-time algorithms for restricted graph classes and also fast exact exponential-time algorithms (under reasonable complexity assumptions). For positive results, we show that rainbow coloring is tractable for e.g., graphs of bounded treewidth. In addition, we give positive parameterized results for certain variants and relaxations of the problems in which the goal is to save k colors from a trivial upper bound, or to rainbow connect only a certain number of vertex pairs.Third, we take a more graph-theoretic view on rainbow coloring. We observe upper bounds on the rainbow connection numbers in terms of other well-known graph parameters. Furthermore, despite the interest, there have been few results on the strong rainbow connection number of a graph. We give improved bounds and determine exactly the rainbow and strong rainbow connection numbers for some subclasses of chordal graphs. Finally, we pose open problems and conjectures arising from our work

LIPIcs, Volume 258, SoCG 2023, Complete Volume

LIPIcs, Volume 258, SoCG 2023, Complete Volum

Digital Twins of production systems - Automated validation and update of material flow simulation models with real data

Um eine gute Wirtschaftlichkeit und Nachhaltigkeit zu erzielen, müssen Produktionssysteme über lange Zeiträume mit einer hohen Produktivität betrieben werden. Dies stellt produzierende Unternehmen insbesondere in Zeiten gesteigerter Volatilität, die z.B. durch technologische Umbrüche in der Mobilität, sowie politischen und gesellschaftlichen Wandel ausgelöst wird, vor große Herausforderungen, da sich die Anforderungen an das Produktionssystem ständig verändern. Die Frequenz von notwendigen Anpassungsentscheidungen und folgenden Optimierungsmaßnahmen steigt, sodass der Bedarf nach Bewertungsmöglichkeiten von Szenarien und möglichen Systemkonfigurationen zunimmt. Ein mächtiges Werkzeug hierzu ist die Materialflusssimulation, deren Einsatz aktuell jedoch durch ihre aufwändige manuelle Erstellung und ihre zeitlich begrenzte, projektbasierte Nutzung eingeschränkt wird. Einer längerfristigen, lebenszyklusbegleitenden Nutzung steht momentan die arbeitsintensive Pflege des Simulationsmodells, d.h. die manuelle Anpassung des Modells bei Veränderungen am Realsystem, im Wege. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung und Umsetzung eines Konzeptes inkl. der benötigten Methoden, die Pflege und Anpassung des Simulationsmodells an die Realität zu automatisieren. Hierzu werden die zur Verfügung stehenden Realdaten genutzt, die aufgrund von Trends wie Industrie 4.0 und allgemeiner Digitalisierung verstärkt vorliegen. Die verfolgte Vision der Arbeit ist ein Digitaler Zwilling des Produktionssystems, der durch den Dateninput zu jedem Zeitpunkt ein realitätsnahes Abbild des Systems darstellt und zur realistischen Bewertung von Szenarien verwendet werden kann. Hierfür wurde das benötigte Gesamtkonzept entworfen und die Mechanismen zur automatischen Validierung und Aktualisierung des Modells entwickelt. Im Fokus standen dabei unter anderem die Entwicklung von Algorithmen zur Erkennung von Veränderungen in der Struktur und den Abläufen im Produktionssystem, sowie die Untersuchung des Einflusses der zur Verfügung stehenden Daten. Die entwickelten Komponenten konnten an einem realen Anwendungsfall der Robert Bosch GmbH erfolgreich eingesetzt werden und führten zu einer Steigerung der Realitätsnähe des Digitalen Zwillings, der erfolgreich zur Produktionsplanung und -optimierung eingesetzt werden konnte. Das Potential von Lokalisierungsdaten für die Erstellung von Digitalen Zwillingen von Produktionssystem konnte anhand der Versuchsumgebung der Lernfabrik des wbk Instituts für Produktionstechnik demonstriert werden