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We consider a recently introduced dynamic programming scheme to compute parsimonious evolutionary scenarios for gene adjacencies. We extend this scheme to sample evolutionary scenarios from the whole solution space under the Boltzmann distribution. We apply our algorithms to a dataset of mammalian gene trees and adjacencies, and observe a significant reduction of the number of syntenic inconsistencies observed in the resulting ancestral gene adjacencies.
Biological network comparison is an essential but algorithmically challenging approach for the analysis of underlying data. A typical example is looking for certain subgraphs in a given network, such as subgraphs that maximize some function of their nodes' weights. However, the corresponding maximum-weight connected subgraph (mwcs) problem is known to be hard to approximate. In this contribution, we consider the problem of the simultaneous discovery of maximum weight subgraphs in two networks, whose nodes are matched by a mapping: the maximum- weight cross-connected subgraphs (mwccs) problem. We provide inapproximability results for this problem. These results indicate that the complexity of the problem is conditioned both by the nature of the mapping function and by the topologies of the two networks. In particular, we show that the problem is inapproximable even when the mapping is an injective function and the input graphs are two binary trees. We also prove that it remains hard to approximate when the mapping is a bijective function and the input graphs are a graph and a binary tree. We further analyze a variant of the mwcs problem where the networks' nodes are assigned both a weight and a contribution value, that we call maximum-weight ratio-bounded connected subgraph (mwrbcs). We provide an FPT-algorithm for trees and an e!cient dynamic programming solution for cycles. These algorithms allow us to derive a polynomial solution for mwccs applicable when (i) mwrbcs is polynomially solvable for one of the graphs and (ii) the set of subgraphs of the other graph is polynomially enumerable.
L'Approche Centrée Patient (ACP) permet sur le plan conceptuel la réalisation d'une démarche éducative vis-à-vis du patient diabétique de type 2. Mais la question de son fonctionnement se pose en pratique clinique de médecine générale. Dans le cadre d'une étude exploratoire qualitative phénoménologique, une Démarche Educative DEADIEM a été testée auprès de 10 patients diabétiques de type 2 inclus par 5 médecins généralistes pour en comprendre son fonctionnement. Cette démarche comprenait l'exploration de la perspective du patient, ce qui est VRAI (Vécu, Représentation, Attentes, Important) pour lui, une démarche explicative, des conseils hygiéno-diététiques adaptés et un objectif de compréhension commune avec le médecin avec évaluation à 3 mois de ses résultats. En confrontant les données du discours avec les modèles transthéorique et transactionnel par procédure de triangulation théorique, cette démarche a corroboré une dynamique d'adaptation " coping ", des processus expérientiels et comportementaux favorisant ou pas des changements. Les médecins traitants ont été sollicités pour parler de leur perception de la relation. L'étude a illustré l'interaction symbolique qui existe entre des représentations " personnages " que chacun se fait de l'autre et qui peuvent bloquer ou faciliter la relation et la compréhension commune. Les médecins traitants ont pu exprimer de manière réaliste leurs limites et les difficultés de la relation transférentielle. A l'issu de cette étude, l'ACP, enrichi par d'autres modèles, est apparue comme un processus thérapeutique systémique qui peut être accessible à tout médecin généraliste, enseignable et faire l'objet de travaux de recherche complémentaires
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