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A superstring of a set of words is a string that contains each input word as a sub-string. Given such a set, the Shortest Superstring Problem (SSP) asks for a super-string of minimum length. SSP is an important theoretical problem related to the Asymmetric Travelling Salesman Problem, and also has practical applications in data compression and in bioinformatics. Indeed, it models the question of assembling a genome from a set of sequencing reads. Unfortunately, SSP is known to be NP-hard even on a binary alphabet and also hard to approximate with respect to the superstring length or to the compression achieved by the superstring. Even the variant in which all words share the same length r, called r-SSP, is NP-hard whenever r > 2. Numerous involved approximation algorithms achieve approximation ratio above 2 for the superstring, but remain difficult to implement in practice. In contrast the greedy conjecture asked in 1988 whether a simple greedy agglomeration algorithm achieves ratio of 2 for SSP. Here, we present a novel approach to bound the superstring approximation ratio with the compression ratio, which leads to a first proof of the greedy conjecture for 3-SSP.
Comprehensive terminology is essential for a community to describe, exchange, and retrieve data. In multiple domain, the explosion of text data produced has reached a level for which automatic terminology extraction and enrichment is mandatory. Automatic Term Extraction (or Recognition) methods use natural language processing to do so. Methods featuring linguistic and statistical aspects as often proposed in the literature, solve some problems related to term extraction as low frequency, complexity of the multi-word term extraction, human effort to validate candidate terms. In contrast, we present two new measures for extracting and ranking muli-word terms from domain-specific corpora, covering the all mentioned problems. In addition we demonstrate how the use of the Web to evaluate the significance of a multi-word term candidate, helps us to outperform precision results obtain on the biomedical GENIA corpus with previous reported measures such as C-value.
Biomolecules essentially fulfill their function through continual recognition of and binding to other molecules. Biomolecular recognition is therefore a phe- nomenon of prominent importance. When the progress of monoclonal antibody technology and genetic engineering allowed biologists to characterize and iso- late an impressive variety of receptor molecules, it was first felt that affinity constants and kinetic rates provided a satisfactory account of receptor-ligand interactions. However, a number of advances that occurred during the last two decades showed that i) the conventional framework was not sufficient to predict the behaviour of biomolecules in many physiologically relevant situations, ii) a number of techniques allowed investigators to dissect biomolecule interactions at the single bond level and obtain new information on the kinetic and mechanical properties of these interactions, iii) new theoretical techniques and the devel- opment of computer simulation as well as the enormous increase of available structural data provided new avenues to relate structural and functional proper- ties. The aim of this introductory chapter is to present a brief outline of these advances and pending issues.
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