Graph Theoretical Problems in Life Sciences

Nikolai Nøjgaard*

*Kontaktforfatter

Publikation: AfhandlingPh.d.-afhandling

Abstract

En vigtig opgave i naturvidenskab er at beskrive, karakteriserer, og udlede relationer mellem diskrete objekter. Et set a relationer E på et set af objekter V kan beskrives naturligt som en graf G = ¹V; Eº. Det er derfor ofte praktisk at formalisere problemer i naturvidenskab som graf teoretiske problemer. I denne afhandling, vil vi beskrive et antal af problemer der kan blive fundet i specifikt biovidenskab, og vise hvordan graf teoretiske koncepter kan bruges til at formalisere og løse de præsenteret problemer. Indholdet af denne afhandling er en række af artikler, der alle løser et separat problem, der er relevant for biologi eller biokemi.

Den første artikel undersøger problemer fundet i selvsamlende protein design. Det viser sig at design af polypeptider bestående af sammensatte coiled coil segmenter der samler sig til polyhedra, er tæt forbundet med konceptet om 1-face embeddings i graf topologi. Vi viser at 1-face embeddings kan blive kanoniseret i lineær tid, og vi præsenterer algoritmer for at enemurere ikke isomorfiske 1-face embeddings i orienterbare overflader.

Den anden og tredje artikel undersøger problemer fundet i evolutionær biologi. I særdeleshed fokuserer de på at udlede gen og arts træer direkte fra sekvens data uden nogen a priori viden om træernes topologi. Den anden artikel karakteriserer hvornår gen træer kan blive udledt fra delvis estimeret ortologi, paralogi, og xenologi relationer. Ved brug af denne karakterisering, bygger vi en algoritme der kan konstruerer gen træer konsistent med de givne estimater i polynomiel tid, hvis et træ eksisterer. Den præsenteret algoritme er brugt til at vise at gen træer kan blive nøjagtigt udledt selv hvis kun 20% af relationerne er kendt. Den tredje artikel undersøger hvordan vi kan rekonciliere gen og arts træer i en biologisk mulig måde, når vi kender begivenhederne af gen træet. Biologisk mulige rekoncilieringer er karakteriseret således at de kun afhænger af topologien for et givet arts og gen træ. Ved brug af denne karakterisering bygger vi en algoritme der konstruerer en biologisk mulig rekonciliering mellem et arts og gen træ i polynomiel tid, hvis sådan en rekonciliering eksisterer.

Den fjerde og femte artikel er bekymrede med at analysere automatisk genereret reaktions netværker. Den fjerde artikel indføre en algoritme til at forudsige termodynamiske egenskaber af molekyler i en kunstig kemi. Algoritmen er baseret på den velkendte group contribution method og vil automatisk udlede funktionelle grupper baseret på fælles strukturelle motiver fundet i en samplet set af molekyler. Det er vist eksperimentelt, at algoritmen kan nøjagtigt forudsige en bred vifte af molekylære egenskaber såsom normalt kogepunkt, Gibbs fri energi, og minimum fri energi for RNA sekundære strukturer. Den femte og sidste artikel præsenterer et fundament for at følge atomer gennem reaktions netværker genereret fra en graf grammatik. Artiklen definerer den karakteristiske monoid for et reaktions netværk, ved brug af koncepter fundet i semigruppe teori. Den viser hvordan naturlige subsystemer af et reaktions netværk organisk opstår fra den højre Cayley graf af den karakteristiske monoid. Anvendeligheden af de præsenteret metoder er vist ved først at anvende dem til at designe isotopic labeling eksperimenter, og derefter ved at anvende dem til at analyserer TCA cyklen.
OriginalsprogEngelsk
Bevilgende institution
  • Syddansk Universitet
Vejledere/rådgivere
  • Merkle, Daniel, Vejleder
  • Hellmuth, Marc, Vejleder, Ekstern person
Udgiver
StatusUdgivet - apr. 2020

Note vedr. afhandling

Afhandlingen kan læses på SDUs bibliotek.

Fingeraftryk

Dyk ned i forskningsemnerne om 'Graph Theoretical Problems in Life Sciences'. Sammen danner de et unikt fingeraftryk.
  • Generic Context-Aware Group Contributions

    Flamm, C., Hellmuth, M., Merkle, D., Nojgaard, N. & Stadler, P. F., 2022, IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 1 udg. IEEE, Bind 19. s. 429-442 (IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics).

    Publikation: Kapitel i bog/rapport/konference-proceedingKonferencebidrag i proceedingsForskningpeer review

    Åben adgang
    Fil
    70 Downloads (Pure)
  • Atom Tracking Using Cayley Graphs

    Hellmuth, M., Merkle, D. & Nøjgaard, N., 2020, Proceedings of Bioinformatics Research and Applications: 16th International Symposium, ISBRA 2020. Cai, Z., Mandoiu, I., Narasimhan, G., Skums, P. & Guo, X. (red.). Springer, s. 406-415 (Lecture Notes in Computer Science; Nr. 12304).

    Publikation: Kapitel i bog/rapport/konference-proceedingKonferencebidrag i proceedingsForskningpeer review

  • Linear time canonicalization and enumeration of non-Isomorphic 1-Face embeddings

    Hellmuth, M., Knudsen, A. S., Kotrbík, M., Merkle, D. & Nøjgaard, N., 2018, 2018 Proceedings of the 20th Workshop on Algorithm Engineering and Experiments, ALENEX 2018. Venkatasubramanian, S. & Pagh, R. (red.). Society for Industrial and Applied Mathematics, s. 154-168

    Publikation: Kapitel i bog/rapport/konference-proceedingKonferencebidrag i proceedingsForskningpeer review

Citationsformater