Static analysis of incremental propagation graphs with process algebra

Poster presentation related to OCL workshop 2018International audienc

Experimental Approach for Bacterial Strains Characterization

In plant biology, data acquisition is no longer necessarily a major problem but nevertheless the treatment and the use of these data are still difficult. In this work, we are particularly interested by the characterization of strains of phytopathogenic bacterias, which is an important issue in the study of plant diseases. We study and compare several methods computing the smallest possible characterizations. These experiments have allowed us to characterize specific strains and diagnosis tests have been produced and used

Using Process Algebra to Statically Analyze Incremental Propagation Graphs

Active Operations are a set of operations that can be composed to build incremental bidirectional OCL-like expressions on collections. Each operation is capable of updating its result (resp. source) when a change occurs on its source (resp. result). The current implementation of active operations relies on the Observer design pattern to propagate changes from each operation to its successors. These relations form an implicit directed acyclic propagation graph. Previous work showed that this approach is limited and alignment issues appear in some situations. Several workarounds were proposed to mitigate these issues. In this work we present a new relational notation to describe propagation graphs. Along with this notation, we also present a new static analysis method of the propagation graph based on process algebra. This new method enables optimizations of the propagation graph not achievable with previous approaches, such as detection of parallelizable sections of the propagation graph or cache optimizations in specific situation

Caractérisation de souches bactériennes à l'aide de la logique propositionnelle

Dans le domaine de la biologie végétale, l\u27acquisition des données n\u27est plus forcément un problème majeur mais leur traitement et leur utilisation soulèvent toujours des difficultés. Nous nous intéressons plus particulièrement ici à la caractérisation des souches de bactéries phytopathogènes constitue un enjeu important dans l\u27étude des pathologie végétales. De plus, les dégâts générés par ces bactéries sur les cultures ou leurs dangerosités (certaines sont recensées sur des listes d\u27organismes de quarantaine voire même sur des listes de bio-terrorisme) nécessite le développement rapide de tests de diagnostic permettant de déceler de telles menaces. A l\u27aide de données fournies par les biologistes indiquant la présence ou l\u27absence de gènes dans des souches bactériennes, nous proposons une modélisation du problème comme la recherche de formules en logique propositionnelle. Nous prouvons ensuite que ce problème appartient à la classe de complexité Sigma^p_2-complet. Enfin, nous proposons une méthode algorithmique permettant d\u27obtenir les plus petites caractérisations possibles. Cette méthode nous a permis de caractériser certaines souches et des tests de diagnostic ont pu être ainsi produits et utilisés

Caractérisation multiples minimales utilisant les formules booléennes partiellement définies

Dans cet article, nous proposons de calculer un ensemble de formulesbooléennes partiellement définies qui correspond à la recherche de caractérisations de groupes de vecteurs booléens selon un ensemble de caractères (variables). Ce problème peut être utile pour de nombreuses applications pratiques où les données sont des résultats expérimentaux de tests de présence/absence. Ce problème a été largement étudié, mais généralement dans un cas plus limité, car ici nous avons à calculer simultanément un ensemble complet de formules de caractérisation minimale. Nous proposons donc deux approches différentes qui nous permettent d’étudier la satisfiabilité et la complexité sous-jacente de ce problème. Afin de mettre en évidence l’applicabilité de notre travail, nous fournissons aussi des résultats expérimentaux que nous avons obtenus à partir de données biologiques

The bacterial strains characterization problem

The accurate characterization of collections of bacterial strains is a major scientific challenge, since bacteria are indeed responsible of significant plant diseases and thus subjected to official control procedures (e.g., in Europe, Directive 2000/29/EC). The development of diagnostic tests is therefore an important issue in order to routinely identify strains of these species

Procédé de dépistage de Xanthomonas axonopodis pv. phaseoli

Screening Xanthomonas axonopodis pathovar phaseoliin a biological sample, comprises detecting a combination (C1) of two genes of the combination AvrBsT/Xac3090, the combination AvrBsT/XopP, and the combination AvrBsT/AvrXccB, where the result of the screening process is positive if the presence of two genes of the combination (C1) is detected in the biological sample. Independent claims are included for: (1) a nucleotide probe or primer used in a method of screening Xanthomonas axonopodis pathovar phaseoli, where the primer or the probe has a length of 12-30 nucleotides and comprising at least 12 consecutive nucleotides from a nucleic acid of the nucleic acid sequence of SEQ ID NOs: 5-12 (e.g. ccatgctgagcacggtcatt (SEQ ID NO: 5), cgccttccagttgctgacat (SEQ ID NO: 6), acgagcccttcccaaactagc (SEQ ID NO: 7), taccaacatcgtacgcttccc (SEQ ID NO: 8), cgtcagtgagtgctcggttg (SEQ ID NO: 9) and tcagagccctggaagcaaga (SEQ ID NO: 10)), and the nucleic acids of complementary sequence; and (2) a kit for detection of Xanthomonas axonopodis pathovar phaseoliin a biological sample, comprising two pairs of primers for amplifying the combination of the two genes (C1) and the nucleotide probe or primer

Transformation de Modèles et Contraintes pour l’Ingéniérie Dirigée par les Modèles

Dans le contexte de l’ingénierie dirigée par les modèles, la transformation de modèles est une technique puissante et générique qui produit des modèles cibles à partir de modèles sources. A partir d’un modèle source donné, les approches traditionnelles de transformation sélectionnent et renvoient généralement un modèle unique parmi tous les modèles conformes à leur métamodèle cible. A cause de cela ces approches en sont pas adaptées aux situations où le choix du modèle cible peut bénéficier de l’optimisation ou de l’apport de l’utilisateur. Dans cet article, nous proposons une approche qui combine la transformation du modèle avec la satisfaction des contraintes et l’optimisation pour transformer chaque modèle source en un ensemble de modèles cibles. Les utilisateurs peuvent ensuite l’explorer à l’aide d’un optimiseur. Notre approche est basèe sur le concept de variables ponts, qui est un nouveau mécanisme permettant de faire le pont entre un moteur de transformation et un solveur de contraintes. Nous présentons également un langage dédié à l\u27écriture de telles transformations couplées à des contraintes. Nous validons notre approche en l’appliquant à la visualisation de modèles graphiques

Minimum multiple characterization of biological data using partially defined boolean formulas

In this paper, we adress a characterization problem coming from plant biology. We consider different groups of experiments, each corresponding to the indentification of a given bacteria with regards to a given set of characters for diagnosis purposes. We have to compute simultaneously a complete minimal set of characterization formulas for each group. We propose two different approaches, based on Boolean functions, that allow us to study the satisfiability and the underlying complexity of this problem

Toward a Declarative Language to Generate Explorable Sets of Models

Model transformation has proven to be an effective technique to produce target models from source models. Most transformation approaches focus on generating a single target model from a given source model. However there exists situations where a collection of target models is preferred over a single one. Such situations arise when some choices cannot be encoded in the transformation. In this paper, we introduce an approach that combines model transformation and constraints programming to generate explorable sets of target models from source models. Our approach is built around the notion of the bridge variable that binds target model properties to decision variables. To help users apply the approach, we also introduce a declarative language to write such transformations. We evaluate our approach and language on a case study for diagram visualization