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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10761/1012

Issue Date: 20-Feb-2012
Authors: Di Natale, Raffaele
Title: Algoritmi di graph querying per la ricerca di sottostrutture in grandi reti biologiche
Abstract: Lo studio delle grandi reti biologiche rappresenta un importantissimo ambito di ricerca della Bioinformatica. Ai nostri giorni e assolutamente consolidata l'idea che la comprensione dei meccanismi che regolano queste grandi reti possa fornire preziose informazioni sulle attività della cellula e delle malattie correlate. La rappresentazione di tali reti mediante gra ha di fatto favorito lo sviluppo di modelli ed algoritmi innovativi che hanno trovato applicazione in molti contesti oltre a quello Bioinformatico, primi fra tutti quello chimico e sociologico. La disponibilità di grandi database di reti biologiche rappresenta una fonte indispensabile per la ricerca e contemporaneamente costituisce una s da computazionale a causa della mole dei dati trattati. Uno dei problemi più importanti nell'ambito del network querying e rappre- sentato dalla ricerca di sottogra, che rappresenta l'obiettivo della presente tesi. Ad esempio, data una sottostruttura da ricercare, ad esempio un complesso proteico, si vuole scoprire se tale complesso e presente o meno all'interno di un database di reti di interazione proteina-proteina di specie di erenti. I tool per la ricerca di sottostrutture sono estremamente utili poich e con- sentono, ad esempio, la ricerca di complessi o moduli in specie di erenti, di pathway, di domini strutturali in proteine. Lo stato dell'arte degli algoritmi e relativi tool che a rontano simili problemi e rappresentato da tre diverse tipologie di tool. La prima (1, 2) e costituita da quei tool che operano bene con piccole reti o database di piccole reti (costituite ad esempio da poche centinaia di nodi o archi), ma che non riescono a atto a manipolare reti di dimensioni maggiori (ad esempio di qualche migliaio di nodi o archi). Poi vi sono altri tool (3, 4, 5) che pur riuscendo a manipolare reti di grandi dimensioni lo fanno con performance assolutamente inaccettabili per quanto riguarda il tempo di esecuzione. I lavoro svolto nell'ambito di questa tesi ha permesso lo sviluppo di due nuo- vi algoritmi: il primo, SING, per la ricerca esatta di sottogra ; il secondo, SIGMA, per la ricerca inesatta. Per tutti gli aspetti a rontati saranno presentate speci che sezioni speri- mentali mediante le quali saranno messe in evidenze le particolari applica- zioni biologiche. Sia per la ricerca esatta sia per quella inesatta sono state sviluppate spe- ci che sezioni sperimentali atte a mettere in evidenza possibili applicazioni biologiche. Nel primo caso sono stati e ettuati due esperimenti sulle reti biologiche: nel primo sono stati ricercati i Motif, de niti secondo quanto descritto in (6), all'interno delle rete di regolazione della trascrizione di E. Coli 7.4; nel secondo 7.5 sono stati ricercati i complessi proteici di S. Cerea- vice all'interno della rete di interazione proteina-proteina di H. Sapiens. In entrambi gli esperimenti si e potuto dimostrare che globalmente le perfor- mance di SING risultano essere migliori se paragonate agli altri tool presi in considerazione. Nel secondo caso e stata realizzata una ricerca inesatta dei complessi di S. Cereavice all'interno di un database di complessi di H. Sapiens, riuscendo ad identi care correttamente i complessi delle due specie che coincidono nonostante lievi di erenze.
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