Algorithms, load balancing strategies, and dynamic kernels for large-scale phylogenetic tree inference under Maximum Likelihood

Phylogenetik, die Analyse der evolutionären Beziehungen zwischen biologischen Einheiten, spielt eine wesentliche Rolle in der biologischen und medizinischen Forschung. Ihre Anwendungen reichen von der Beantwortung grundlegender Fragen, wie der nach dem Ursprungs des Lebens, bis hin zur Lösung praktischer Probleme, wie der Verfolgung von Pandemien in Echtzeit. Heutzutage werden Phylogenetische Bäume typischerweise anhand molekularer Daten über wahrscheinlichkeitsbasierte Methoden berechnet. Diese Verfahren suchen nach demjenigen Stammbaum, welcher eine Likelihood-basierte Bewertungsfunktion unter einem gegebenen stochastischen Modell der Sequenzevolution maximiert. Die vorliegende Arbeit konzentriert sich auf die Inferenz Phylogenetischer Bäume von Arten sowie Genen. Arten entwickeln sich durch Artbildungs- und Aussterbeereignisse. Gene entwickeln sich durch Ereignisse wie Genduplikation, Genverlust und horizontalen Gentransfer. Beide Ausprägungen der Evolution hängen miteinander zusammen, da Gene zu Arten gehören und sich innerhalb des Genoms der Arten entwickeln. Man kann Modelle der Gen-Evolution einsetzen, welche diesen Zusammenhang zwischen der Evolutionsgeschichte von Arten und Genen berücksichtigen, um die Genauigkeit phylogenetischer Baumsuchen zu verbessern. Die klassischen Methoden der phylogenetischen Inferenz ignorieren diese Phänomene und basieren ausschlie\ss lich auf Modellen der Sequenz-Evolution. Darüber hinaus sind aktuelle Maximum-Likelihood-Verfahren rechenaufwendig. Dies stellt eine große Herausforderung dar, zumal aufgrund der Fortschritte in der Sequenzierungstechnologie immer mehr molekulare Daten verfügbar werden und somit die verfügbare Datenmenge drastisch anwächst. Um diese Datenlawine zu bewältigen, benötigt die biologische Forschung dringend Werkzeuge, welche schnellere Algorithmen sowie effiziente parallele Implementierungen zur Verfügung stellen. In dieser Arbeit entwickle ich neue Maximum-Likelihood Methoden, welche auf einer expliziten Modellierung der gemeinsamen Evolutionsgeschichte von Arten und Genen basieren, um genauere phylogenetische Bäume abzuleiten. Außerdem implementiere ich neue Heuristiken und spezifische Parallelisierungsschemata um den Inferenzprozess zu beschleunigen. Mein erstes Projekt, ParGenes, ist eine parallele Softwarepipeline zum Ableiten von Genstammbäumen aus einer Menge genspezifischer Multipler Sequenzalignments. Für jedes Eingabealignment bestimmt ParGenes zunächst das am besten geeignete Modell der Sequenzevolution und sucht anschließend nach dem Genstammbaum mit der höchsten Likelihood unter diesem Modell. Dies erfolgt anhand von Methoden, welche dem aktuellen Stand der Wissenschaft entsprechen, parallel ausgeführt werden können und sich einer neuartigen Lastverteilungsstrategie bedienen. Mein zweites Projekt, SpeciesRax, ist eine Methode zum Ableiten eines gewurzelten Artenbaums aus einer Menge entsprechender ungewurzelter Genstammbäume. Berücksichtigt wird die Evolution eines Gens unter Genduplikation, Genverlust und horizontalem Gentransfer. SpeciesRax sucht den gewurzelten Artenbaum, der die Likelihood-basierte Bewertungsfunktion unter diesem Modell maximiert. Darüber hinaus führe ich eine neue Methode zur Berechnung von Konfidenzwerten auf den Kanten des resultierenden Artenbaumes ein und eine weitere Methode zur Schätzung der Kantenlängen des Artenbaumes. Mein drittes Projekt, GeneRax, ist eine neuartige Maximum-Likelihood-Methode zur Inferenz von Genstammbäumen. GeneRax liest als Eingabe einen gewurzelten Artenbaum sowie eine Menge genspezifischer Multipler Sequenz-Alignments und berechnet als Ausgabe einen Genstammbaum pro Eingabealignment. Dazu führe ich die sogenannte Joint Likelihood-Funktion ein, welche ein Modell der Sequenzevolution mit einem Modell der Genevolution kombiniert. Darüber hinaus kann GeneRax die Abfolge von Genduplikationen, Genverlusten und horizontalen Gentransfers abschätzen, die entlang des Eingabeartenbaums aufgetreten sind

The real option with an absorbing barrier.

This paper analyzes the theoretical problem of the real option with barrier. It models an investment decision with a double irreversibility concern: investing is irreversible, but waiting runs the risk of loosing the opportunity to invest. The optimal strategy leads to earlier investment when the barrier increases, or when uncertainty decreases. Uncertainty has ambiguous effects on the expected decision time and on the investment probability after N years. Analytical and numerical results also apply to the perpetual American call with a down-and-out barrier on a dividend paying asset.Ce papier analyse l'option réelle avec barrière inférieure. C'est le modèle d'un investissement irréversible soumis au risque de perdre l'option d'investir si on attend trop. La valeur critique pour investir décroit lorsque la barrière se rapproche, ou lorsque la volatilité augmente. L'incertitude a un effet ambigu sur le temps espéré de décision et sur la probabilité de résolution après N années. Les résultats numériques et analytiques s'appliquent aussi à une option financière aéricaine avec une "down-and-out barrier" sur un support payant des dividendes

Advantages and limitations of virtual reality for balance assessment and rehabilitation

International audienceVirtual reality (VR) is now commonly used in many domains because of its ability to provide a standardized, reproducible and controllable environment. In balance assessment, it can be used to control stimuli presented to patients and thus accurately evaluate their progression or compare them to different populations in standardized situations. In balance rehabilitation, VR allows the creation of new generation tools and at the same time the means to assess the efficiency of each parameter of these tools in order to optimize them. Moreover, with the development of low-cost devices, this rehabilitation can be continued at home, making access to these tools much easier, in addition to their entertaining and thus motivating properties. Nevertheless, and even more with low-cost systems, VR has limits that can alter the results of the studies that use it: the latency of the system (the delay cumulated on each step of the process from data acquisition on the patients to multimodal outputs); and distance perception, which tends to be underestimated in VR. After having described why VR is an essential tool for balance assessment and rehabilitation and illustrated this statement with a case study, this review discusses the previous works in the domain with regards to the technological limits of V

The red giants in NGC 6633 as seen with CoRoT, HARPS and SOPHIE

The open cluster NGC 6633 was observed with CoRoT in 2011 and simultaneous high-resolution spectroscopy was obtained with the SOPHIE and HARPS spectrographs. One of the four targets was not found to be a cluster member. For all stars we provide estimates of the seismic and spectroscopic parameters.Comment: Proc. of the workshop "Asteroseismology of stellar populations in the Milky Way" (Sesto, 22-26 July 2013), Astrophysics and Space Science Proceedings, (eds. A. Miglio, L. Girardi, P. Eggenberger, J. Montalban