The Advantage is at the Ladies: Brain Size Bias-Compensated Graph-Theoretical Parameters are Also Better in Women's Connectomes

In our previous study we have shown that the female connectomes have significantly better, deep graph-theoretical parameters, related to superior "connectivity", than the connectome of the males. Since the average female brain is smaller than the average male brain, one cannot rule out that the significant advantages are due to the size- and not to the sex-differences in the data. To filter out the possible brain-volume related artifacts, we have chosen 36 small male and 36 large female brains such that all the brains in the female set are larger than all the brains in the male set. For the sets, we have computed the corresponding braingraphs and computed numerous graph-theoretical parameters. We have found that (i) the small male brains lack the better connectivity advantages shown in our previous study for female brains in general; (ii) in numerous parameters, the connectomes computed from the large-brain females, still have the significant, deep connectivity advantages, demonstrated in our previous study.Comment: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1501.0072

The Graph of Our Mind

Graph theory in the last two decades penetrated sociology, molecular biology, genetics, chemistry, computer engineering, and numerous other fields of science. One of the more recent areas of its applications is the study of the connections of the human brain. By the development of diffusion magnetic resonance imaging (diffusion MRI), it is possible today to map the connections between the 1-1.5 cm$^2$ regions of the gray matter of the human brain. These connections can be viewed as a graph: the vertices are the anatomically identified regions of the gray matter, and two vertices are connected by an edge if the diffusion MRI-based workflow finds neuronal fiber tracts between these areas. This way we can compute 1015-vertex graphs with tens of thousands of edges. In a previous work, we have analyzed the male and female braingraphs graph-theoretically, and we have found statistically significant differences in numerous parameters between the sexes: the female braingraphs are better expanders, have more edges, larger bipartition widths, and larger vertex cover than the braingraphs of the male subjects. Our previous study has applied the data of 96 subjects; here we present a much larger study of 426 subjects. Our data source is an NIH-founded project, the "Human Connectome Project (HCP)" public data release. As a service to the community, we have also made all of the braingraphs computed by us from the HCP data publicly available at the \url{http://braingraph.org} for independent validation and further investigations.Comment: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1512.01156, arXiv:1501.0072

Algorithmic Problems in Bioinformatics

A biológiai kutatások gyakran nagyon sok adatot eredményeznek. Hatékony számítógépes algoritmusok nélkül nem lenne lehetséges ezeknek az adathalmazoknak az elemzése. Ez a munka a matematika és informatika alkalmazásait demonstrálja a biológia több területén. Az első fejezet az ismert k-means algoritmust általánosítja nem-euklideszi adatpontokra. Ezt az általánosítást azóta több más kutató is felhasználta. Az asszociációsszabály-bányászat egy alkalmazása az Alzheimer-kórral kapcsolatban is bemutatásra kerül. Több mint 6000 alany 11 gyógyszerkísérletből származó adatait elemeztük, hogy kapcsolatot találjunk biomarkerek kombinációi és a demencia közt. Az eredmények azt mutatják, hogy bizonyos korcsoportokban még az egyszerű kombinációk is pontosan jelezhetik az alacsony pontszámokat kognitív teszteken. Diabéteszes és nem diabéteszes alanyok bélflórájának metagenomját elemezve megmutattuk, hogy a max. 9 hosszú DNS szakaszok gyakorisága társítható a diabéteszhez. Ez lehet az egyik első alkalom, hogy ilyen hosszúságú szekvenciák kapcsolatba lettek hozva egy betegséggel. Az új generációs szekvenálási módszerek lehetővé teszik, hogy tenyésztés nélkül nyerjünk adatot mikroorganizmusokról. Ezzel a módszerrel homológ géneket is találhatunk egy metagenomban. A "metagenomikai teleszkóp" nevű eljárásról szóló fejezetben egy rejtett Markov-modellt "dúsítunk fel" metagenomokból származó génekkel, hogy aztán ismeretlen funkciójú géneket jellemezzünk modellorganizmusok genomjában. Az emberi agy kisebb területek, ROI-k (regions of interest) hálózata. Az idegrostok által összekötött ROI-k gráfja MR-felvételek feldolgozásával állítható elő. Az ilyen típusú gráfokat gráfelméleti módszerekkel elemeztük. Szignifikáns különbségeket találtunk a nők és férfiak agygráfja között. Egy interaktív 3D agygráfot megjelenítő webalkalmazást (Budapest Reference Connectome) is kifejlesztettünk. A Human Connectome Project MR-felvételek mellett más adatot is közölt, pl. kogníciós és érzelmi tesztek eredményét, valamint demográfiai adatokat. Ezekből korrelációkat számoltunk, amelyekből a legfontosabbakat egy maximális feszítőfa módszerrel próbáltuk kiemelni. Ezt a módszert mi használtuk először biológiai adatokra. A feszítőfánk alkalmazásai közé tartozik például az érzelmi állapotok statisztikailag megalapozott klaszterezése