Dissertação

Community Finding with Applications on Phylogentic Networks EVALUATED

Com os recentes métodos de sequenciamento de alto rendimento, novas formas de visualizar e analisar dados são necessárias. Apesar de já existirem algumas ferramentas, estas não são escaláveis ou requerem elevado conhecimento técnico para serem úteis em filogenia. O objetivo da tese foi implementar três algoritmos de deteção de comunidades – Louvain, Infomap e Layered Label Propagation (LLP); submetê-los a testes de desempenho, utilizando duas redes sintéticas: Girvan-Newman (GN) e Lancichinetti-Fortunato-Radicchi (LFR); testá-los em redes reais, nomeadamente, numa criada a partir de um perfil de MLST de Staphylococcus aureus; comparar ferramentas de visualização de dados - Cytoscape.js e D3.js, e implementar uma aplicação web englobando tudo isto (mscthesis.herokuapp.com). Louvain, Infomap e LLP foram implementados em JavaScript. Por omissão, as próximas conclusões são válidas para as redes GN e LFR. Louvain foi o mais rápido dos três, e o mais preciso quando executado em redes com comunidades bem definidas. Em redes com maior mistura, LLP apresentou os melhores resultados. Foi vantajoso aumentar o parâmetro de resolução em redes GN mal definidas, contrariamente a bem definidas. Em redes LFR, o aumento do mesmo parâmetro piorou a partição obtida. O aumento do grau médio dos nós melhorou a partição encontrada e sugeriu uma menor deteção fortuita de comunidades. Foi computacionalmente mais exigente gerar redes GN com maior mistura ou grau médio, utilizando o algoritmo aqui desenvolvido ou o da implementação LFR. Em S. aureus, Louvain foi o mais rápido e o preciso na deteção dos conjuntos de estirpes derivadas diretamente do ancestral comum.
Deteção Comunidades, Redes Filogenéticas, Visualização Dados, Aplicação Web

Junho 25, 2019, 14:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

João André Nogueira Custódio Carriço

Instituto de Medicina Molecular, Faculdade de Medicina, Universidade de Lisboa

Investigador Auxiliar

ORIENTADOR

Alexandre Paulo Lourenço Francisco

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Associado