Lagrangian Approaches for a class of Matching Problems in Computational Biology - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Reports (Research Report) Year : 2006

Lagrangian Approaches for a class of Matching Problems in Computational Biology

Abstract

Cet article propose des algorithmes efficaces pour déterminer l'alignement optimal entre une structure et une séquence protéique, problème connu sous le nom de protein threading. Nous posons ce problème comme un cas particulier d'appariement. Nous présentons un modèle formel du problème sous la forme d'une famille de graphes, et des programmes en nombre entiers correspondants. Nous étudions dans un premier temps les propriétés de ces modèles, pour ensuite proposer deux approches de relaxation lagrangienne pour la résolution. Enfin, nous montrons, à l'aide de données expérimentales sur des instances réelles, l'efficacité de ces approches. \\ This paper presents efficient algorithms for solving the problem of aligning a protein structure template to a query amino-acid sequence, known as protein threading problem. We consider the problem as a special case of graph matching problem. We give formal graph and integer programming models of the problem. After studying the properties of these models, we propose two kinds of Lagrangian relaxation for solving them. We present experimental results on real life instances showing the efficiency of our approaches.
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Dates and versions

inria-00091944 , version 1 (07-09-2006)

Identifiers

  • HAL Id : inria-00091944 , version 1

Cite

Nicola Yanev, Rumen Andonov, Philippe Veber, Stefan Balev. Lagrangian Approaches for a class of Matching Problems in Computational Biology. [Research Report] PI 1814, 2006, pp.18. ⟨inria-00091944⟩
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