วัชรพัฐ เมตตานันท
เนื้อหา
My Profile
Name: Top Vacharapat Mettanant
E-Mail Address: kidkus28@hotmail.com
Research Lab: Theory Research Group
Web Site: http://kidkus28.multiply.com
Research Interests: Algorithms on Computational Biology, Algorithms on Strings, Approximation Algorithms
More Interests: Classical Music, Novels, Physics
Classes
Sriracha Campus
Research Topic
Recently focused
- Maximum Asymmetric Traveling Salesman Problem
- Shortest Superstring Problem
- Algorithms for Genome Reconstruction
- Approximation Algorithms for Tree Alignment
Currently focused
- Algorithms for Haplotype Inference Problems
- Inferring gene orders from gene maps using the breakpoint distance
- Gene trees and species trees
Presented in Theory Reading Group
- The knowledge complexity of interactive proof-systems
Notes
Haplotype Inference Problem
Description
A haplotype is a DNA sequence that has been inherited from one parent. Each person possesses two haplotypes for most regions of the genome. The most common type of variation among haplotypes possessed by individuals in a population is the single nucleotide polymorphism (SNP), which can be represented by the vector pattern. Nowadays, one of the current priorities in human genomics is the development of a full Haplotype Map of the human genome, to be used in large-scale screens of populations. In this endeavor, a key problem is to infer haplotype pairs or haplotype frequencies from genotype data, since collecting haplotype data is generally more difficult than collecting genotype data. This is called the Haplotype Inference (HI) problem.
In order to have a hope of finding the haplotypes that actually generated the observed genotypes, we must use some genetic model of the evolution of the underlying haplotypes. There are two major approaches for solving the problem: combinatorial methods and statistical methods. Combinatorial methods often state an explicit objective function that one tries to optimize in order to obtain a solution to the inference problem. Statistical methods are usually based on an explicit model of haplotype evolution; the inference problem is then cast as a maximum-likelihood or a Bayesian inference problem.
Major sources of information
- The homepage of Dan Gusfield, http://wwwcsif.cs.ucdavis.edu/~gusfield/paperlist.html
- The homepage of Eran Halperin, http://www.icsi.berkeley.edu/~heran/publications/research.htm
- The homepage de Anne Bergeron, http://www.lacim.uqam.ca/~anne/
- The homepage of Nadia El-Mabrouk, http://www.iro.umontreal.ca/~mabrouk/
- Journal of Computational Biology http://www.liebertonline.com/loi/cmb
- The American Journal of Human Genetics, http://www.journals.uchicago.edu/AJHG/home.html
- Association for Computing Machinery (ACM), http://www.acm.org/
- International Conference on Research in Computational Molecular Biology (RECOMB)
- Springer, http://www.springer.com
Best introduction to the topic
- Haplotype Inference D. Gusfield and S.H. Orzack, In CRC Handbook on Bioinformatics, 2005 (S. Aluru Editor)
Inferring gene orders from gene maps using the breakpoint distance
เกี่ยวกับปัญหา
จาก paper
- G. Blin, E. Blais, P. Guillon, M. Blanchette and N. El-Mabrouk. Inferring Gene Orders from Gene Maps using the Breakpoint Distance. Fourth RECOMB Comparative Genomics Satellite Workshop. LNCS/LNBI 4205, pp. 99-112, 2006. (pdf)
โมเดลปัญหา Given: partial order 'P' (เป็น DAG) และ total order 'O' (เป็น sequence) บนเซตของ genes {1,2,...,n} (โดยปรกติจะให้ O เป็น 123...n ไปเลย) Find: Order O' (เป็น sequence) ที่ไม่ขัดแย้งกับ P และใกล้เคียงกับ O มากที่สุด นั่นคือ มี breakpoint น้อยที่สุด
ผลจาก paper ข้างต้น
- ปัญหา MBL (Mimimum-Breakpoint Linearization) เป็น NP-complete โดยทำ reduction จาก Independent Set
- dynamic programming algorithms ที่ใช้เวลาเป็น expo
- an efficient heuristic ที่ทำงานในเวลาพหุนาม และมีผลการทดลองดี 90% ขึ้น
บันทึกเพิ่มเติม
- heuristic จาก paper ข้างต้นให้ approx-factor เป็น O(n)
heuristic คร่าวๆคือจะรวมกลุ่ม node ที่เรียงกัน และไม่มี node นอกช่วงมาแทรกใน P ให้ใหญ่สุดที่ทำได้ ทำไปเรื่อยๆ เป็น greedy
- จากตัวปัญหา จะได้ว่า factor ไม่เกิน n อยู่แล้ว
- มีกรณีที่ heuristic อัลกอให้คำตอบมากเป็น n/c เท่าของคำตอบที่ดีที่สุด สำหรับค่าคงที่ c
พิจารณา เมื่อ O= 1 2 3 ... 17 และ P เป็น DAG ต่อไปนี้
heuristic จะเลือกรวม 9-17 เข้าด้วยกันก่อน ที่เหลือรวมไม่ได้เลย ได้คำตอบเป็น 1 3 5 7 9 10 11 12 13 14 15 16 17 2 4 6 8 มี breakpoint 8 ที่
แต่คำตอบที่ดีที่สุดคือ 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 13 14 15 16 17 มี breakpoint 2 ที่ ต่างกัน 4 เท่า
สำหรับเมื่อ O = 1 2 3 ... n n+1 และ P เป็นดังรูป
heuristic จะรวม n/2+1 ถึง n+1 ก่อน ที่เหลือรวมไม่ได้เลย ได้เป็น 1 3 5 ... n/2-1 n/2+1 ... n+1 2 4 6 ... n/2 มี breakpoint n/2 ที่
คำตอบที่ดีที่สุด คือ n/2+1 ... n/2+n/4 1 ... n/2 n/2+n/4+1 ... n+1 มี breakpoint 2 ที่ ต่างกัน n/4 เท่า
ดังนั้นจากตัวอย่างนี้ heuristic ให้ factor ไม่ดีว่า O(n)
- อัลกอริทึมที่จะพิจารณา เริ่มจากการหา block ที่สามารถอยู่หน้าสุดได้และมีความยาวมากที่สุดมาไว้ข้างหน้า (สามารถเทียบกับ OPT ได้ว่า block ตัวหน้าของเราจะยาวไม่น้อยกว่า OPT) และก็ทำไมเรื่อยๆ
-เจ๊ง กรณี input เป็น 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 โดยมี DAG มี edge 13->3 13->6 13->9 13->12 จะได้ผลเป็น 1 2 4 5 7 8 10 11 13 3 6 9 12 แต่ OPT เป็น 13 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ต่างกัน O(n) เท่า
- เอาใหม่ เลือก block ที่ไม่มี edge ชี้เข้า และ มี edge ชี้ออกเยอะสุด ออกมาไว้ข้างหน้า --> ตัวอย่างที่เจ๊งกรณีก่อน แก้ได้หมด อาจจะหา factor ได้
- Factor ใช้การแปลงปัญหาเป็นปัญหา minimum feedback arc set : รับ directed graph หา set ของ edge ที่เมื่อตัดออกทำให้ graph ไม่มี cycle โดยใช้ cost น้อยที่สุด
- การแปลงปัญหา ทำได้โดย สร้าง node จากตัวเลขแต่ละตัว ให้มี edge เชื่อมจาก i -> i+1 มี cost เป็น 1 และ edge ที่เกิดจาก partial order ให้มี cost เป็น infinity จะกลายเป็นปัญหา MFAS ซึ่ง จำนวน edge ใน set ผลลัพธ์จะเป็นจำนวน breakpoint ของปัญหาเราพอดี ปัญหา MFAS approx ได้ใน factor
- เจ๊ง ไม่ได้ทันที เพราะถ้า input เป็น 123 โดยมี edge 2->1 กับ 1->3 และ 2->3 จะไม่มี cycle แต่มี breakpoint 1 ที่
- ระหว่างคู่ของ edge ชี้ไปและ edge ชี้กลับที่ซ้อนทับกัน สามารถจัดการได้ด้วยการตัดไม่เกิน 2 ที
