Algebraische Statistik in der Bioinformatik

• Applicant: Professor Dr. Niko Beerenwinkel
• Subject Area: Computer Architecture, Embedded and Massively Parallel Systems
• Term: from 2004 to 2006
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 5439077

Ziel des Forschungsvorhabens ist es, parametrische Probleme der Bioinformatik mit kombinierten Methoden der algebraischen Geometrie und der Statistik effizient zu lösen. Probabilistische grafische Modelle sind in der Bioinformatik weit verbreitet und werden u.a. zur Berechnung von Sequenzalignments, zur Gensuche und zur Modellierung biologischer Netzwerke benutzt. Vielen dieser Modelle haftet der Makel an, dass sie eine große Anzahl von Parametern beinhalten, von deren spezifischer Wahl die Lösungen der Inferenzprobleme abhängen. Biologisch plausible Lösungen sollten diese Sensitivität aber nicht aufweisen. Die Berechnung aller optimalen Lösungen, d.h. die Lösung des parametrischen Inferenzproblems, ermöglicht solche Robustheitsanalysen. Im beantragten Forschungsvorhaben sollen effiziente Algorithmen für parametrische Inferenzprobleme grafischer Modelle und deren biologischer Anwendungen entwickelt werden. Dabei werden Methoden der algebraischen Statistik angewandt. Die Kernidee dieser jungen Disziplin besteht darin, diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen algebraisch zu charakterisieren und deren Geometrie und Kombinatorik zu untersuchen. Die Anwendungen beinhalten klassische Probleme, wie Gensuche und Sequenzannotation, aktuelle Probleme, wie die Modellierung komplexen Evolutionsprozesse und regulatorischer Gennetzwerke, und neuere Probleme der Bioinformatik, wie die Evolution von HIV-Medikamentenresistenz und die Optimierung antiviraler Kombinationstherapien.

• DFG Programme: Emmy Noether International Fellowships