miRNAs are non-coding RNAs of approx. 22 nucleotides in length that inhibit gene expression at the post-transcriptional level. By virtue of this gene regulation mechanism, miRNAs play a critical role in several biological processes and patho-physiological conditions, including cancers. miRNA behavior is a result of a multi-level complex interaction network involving miRNA-mRNA, TF-miRNA-gene, and miRNA-chemical interactions; hence the precise patterns through which a miRNA regulates a certain disease(s) are still elusive. Herein, I have developed an integrative genomics methods/pipeline to (i) build a miRNA regulomics and data analytics repository, (ii) create/model these interactions into networks and use optimization techniques, motif based analyses, network inference strategies and influence diffusion concepts to predict miRNA regulations and its role in diseases, especially related to cancers. By these methods, we are able to determine the regulatory behavior of miRNAs and potential causal miRNAs in specific diseases and potential biomarkers/targets for drug and medicinal therapeutics.

No description available.

The minimum number of colors required to color the edges of a graph so that any two distinct vertices are connected by at least one path in which no two edges are colored the same is called its rainbow connection number. This graph parameter was introduced by Chartrand et al. in 2008. The problem has garnered considerable interest and several variants of the initial version have since been introduced. The rainbow connection number of a connected graph G is denoted by rc(G). It can be shown that the rainbow connection number of a tree on n vertices is n -1. Hence |G|-1 is an upper bound for rc(G)of any non-trivial graph G. For all non-trivial, bridge-less and connected graphs G, Basavaraju etal. Showed that rc(G) can be upper-bounded by a quadratic function of its radius. In addition they also proved the tightness of the bound. It is clear that we cannot hope to get an upper-bound better than |G| - 1 in the case of graphs with bridges. An immediate and natural question is the following: Are there classes of bridge-less graphs whose rainbow connection numbers are linear functions of their radii? This question is of particular interest since the diameter is a trivial lower bound for rc(G). We answer in affirmative to the above question. In particular we studied three (graph) product operations (Cartesian, Lexicographic and Strong) and the graph powering operation. We were able to show that the rainbow connection number of the graph resulting from any of the above graph operations is upper-bounded by 2r(G)+c, where r(G) is radius of the resultant graph and c ε {0, 1, 2}.

Plusieurs domaines d'application traitent des objets et des données complexes dont la structure et la sémantique de leurs composants sont des informations importantes pour leur manipulation et leur exploitation. La structure de graphe a été bien souvent adoptée, comme modèles de représentation, dans ces domaines. Elle permet de véhiculer un maximum d'informations, liées à la structure, la sémantique et au comportement de ces objets, nécessaires pour assurer une meilleure représentation et une manipulation efficace. Ainsi, lors d'une comparaison entre deux objets complexes, l'opération d'appariement est appliquée entre les graphes les modélisant. Nous nous sommes intéressés dans cette thèse à l'appariement approximatif qui permet de sélectionner les graphes les plus similaires au graphe d'une requête. L'objectif de notre travail est de contribuer à l'interrogation flexible et personnalisée d'objets complexes modélisés sous forme de graphes pour identifier les graphes les plus pertinents aux besoins de l'utilisateur, exprimés d'une manière partielle ou imprécise. Dans un premier temps, nous avons proposé un cadre de sélection de services Web modélisés sous forme de graphes qui permet (i) d'améliorer le processus d'appariement en intégrant les préférences des utilisateurs et l'aspect structurel des graphes comparés, et (ii) de retourner les services les plus pertinents. Une deuxième méthode d'évaluation de requêtes de recherche de graphes par similarité a également été présentée pour calculer le skyline de graphes d'une requête utilisateur en tenant compte de plusieurs mesures de distance de graphes. Enfin, des approches de raffinement ont été définies pour réduire la taille, souvent importante, du skyline. Elles ont pour but d'identifier et d'ordonner les points skyline qui répondent le mieux à la requête de l'utilisateur. / Several application domains deal with complex objects whose structure and semantics of their components are crucial for their handling. For this, graph structure has been adopted, as a model of representation, in these areas to capture a maximum of information, related to the structure, semantics and behavior of such objects, necessary for effective representation and processing. Thus, when comparing two complex objects, a matching technique is applied between their graph structures. In this thesis, we are interested in approximate matching techniques which constitute suitable tools to automatically find and select the most similar graphs to user graph query. The aim of our work is to develop methods to personalized and flexible querying of repositories of complex objects modeled thanks to graphs and then to return the graphs results that fit best the users ’needs, often expressed partially and in an imprecise way. In a first time, we propose a flexible approach for Web service retrieval that relies both on preference satisfiability and structural similarity between process model graphs. This approach allows (i) to improve the matching process by integrating user preferences and the graph structural aspect, and (ii) to return the most relevant services. A second method for evaluating graph similarity queries is also presented. It retrieves graph similarity skyline of a user query by considering a vector of several graph distance measures instead of a single measure. Thus, graphs which are maximally similar to graph query are returned in an ordered way. Finally, refinement methods have been developed to reduce the size of the skyline when it is of a significant size. They aim to identify and order skyline points that match best the user query.

Objectives: One of the most prominent features of schizophrenia is relatively lower general cognitive ability (GCA). An emerging approach to understanding the roots of variation in GCA relies on network properties of the brain. In this multi-center study, we determined global characteristics of brain networks using graph theory and related these to GCA in healthy controls and individuals with schizophrenia. Methods: Participants (N = 116 controls, 80 patients with schizophrenia) were recruited from four sites. GCA was represented by the first principal component of a large battery of neurocognitive tests. Graph metrics were derived from diffusion-weighted imaging. Results: The global metrics of longer characteristic path length and reduced overall connectivity predicted lower GCA across groups, and group differences were noted for both variables. Measures of clustering, efficiency, and modularity did not differ across groups or predict GCA. Follow-up analyses investigated three topological types of connectivity—connections among high degree “rich club” nodes, “feeder” connections to these rich club nodes, and “local” connections not involving the rich club. Rich club and local connectivity predicted performance across groups. In a subsample (N = 101 controls, 56 patients), a genetic measure reflecting mutation load, based on rare copy number deletions, was associated with longer characteristic path length. Conclusions: Results highlight the importance of characteristic path lengths and rich club connectivity for GCA and provide no evidence for group differences in the relationships between graph metrics and GCA.

Réalisé avec le support financier du Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG) et du Fonds de Recherche du Québec – Nature et technologies (FRQNT). / Ce mémoire étudie le jeu de policiers-voleur et contient trois articles, chacun portant sur une classe de graphes spécifique. Dans le premier chapitre, la notation et les définitions de base de la théorie de graphe qui nous serons utiles sont introduites. Bien que chaque article comporte une introduction citant les concepts et résultats pertinents, le premier chapitre de ce mémoire contient aussi une introduction générale au jeu de policiers-voleur et présente certains des résultats majeurs sur ce jeu. Le deuxième chapitre contient l’article écrit avec Seyyed Aliasghar Hosseini et Peter Bradshaw portant sur le jeu de policiers-voleurs sur les graphes de Cayley abéliens. Nous améliorons la borne supérieure sur le cop number de ces graphes en raffinant les méthodes utilisées précédemment par Hamidoune, Frankl et Bradshaw. Le troisième chapitre présente l’article concernant le cop number des graphes 2K2-libres. Plus précisément, il est prouvé que 2 policiers peuvent toujours capturer le voleur sur ces graphes, prouvant ainsi la conjecture de Sivaraman et Testa. Finalement, le quatrième chapitre est l’article écrit avec Samuel Yvon et porte sur les graphes qui ont cop number 4. Nous montrons que tous ces graphes ont au moins 19 sommets. En d’autres mots, 3 policiers peuvent toujours capturer le voleur sur tout graphe avec au plus 18 sommets, ce qui répond par la négative à une question de Andreae formulée en 1986. Un pan important de la preuve est faite par ordinateur; ce mémoire contient donc une annexe comprenant le code utilisé. / This thesis studies the game of cops and robbers and consists of three articles, each considering a specific class of graphs. In the first chapter, notation and basic definitions of graph theory are introduced. Al- though each article has an introduction citing the relevant concepts and results, the first chapter of this thesis also contains a general introduction to the game of cops and robbers and presents some of its major results. The second chapter contains the paper written with Seyyed Aliasghar Hosseini and Peter Bradshaw on the game of cops and robbers on abelian Cayley graphs. We improve the upper bound on the cop number of these graphs by refining the methods used previously by Hamidoune, Frankl and Bradshaw. The third chapter presents the paper concerning the cop number of 2K2-free graphs. More precisely, it is proved that 2 cops can always catch the robber on these graphs, proving a conjecture of Sivaraman and Testa. Finally, the fourth chapter is the paper written with Samuel Yvon which deals with graphs of cop number 4. We show that such graphs have at least 19 vertices. In other words, 3 cops can always catch the robber on any graph with at most 18 vertices, which answers in the negative a question by Andreae from 1986. An important part of the proof is by computer; this thesis thus has an appendix containing the code used.

The thesis is focused on the optimization of models of transportation and transshipment problem with random demand, additional edges, and dynamic pricing. The theoretical part of the thesis introduces mathematical models of transportation. The software GAMS, which is used for the solution, is all so described. The practical part is a split among chapters and implements the described models by using real data.

Le domaine de la modélisation du trafic routier vise à comprendre son évolution. Dans les dernières années, plusieurs modèles du trafic ont été proposés dans l’objectif de géolocaliser les embouteillages au sein du trafic, détecter des motifs dans le trafic routier, estimer l’état du trafic etc. La plupart des modèles proposés considèrent le trafic routier en termes de ses constituants ou comme une entité agrégée en fonction de l’échelle choisie et expliquent l’évolution du trafic quantitativement en tenant compte des relations entre les variables de trafic comme le flot, la densité et la vitesse. Ces modèles décrivent le trafic en utilisant des données très précises acquises par différents capteurs. La précision des données rend son calcul coûteux en termes de ressources requises. Une des solutions à ce problème est la représentation qualitative du trafic routier qui réduit le nombre de ressources de traitement nécessaires. Puisque le trafic routier est un phénomène spatio-temporel, les modèles proposés pour représenter ce type de phénomène pourraient être appliqués dans le cas du trafic routier. Les modèles spatio-temporels, proposés par la communauté de l’Analyse Spatio-Temporelle, ont comme objectif la représentation d’un phénomène tant du point de vue qualitatif que quantitatif. Certains de ces modèles proposent une discrétisation des phénomènes modélisés en considérant un phénomène comme constitué d’entités. Appliquée au trafic routier, cette notion permet d’identifier différentes entités, comme les véhicules, les piétons, les bâtiments etc., qui le constituent. Ces entités influent sur l’évolution du trafic. Les modèles spatio-temporels qualitatifs définissent l’effet des différentes entités les unes sur les autres en terme de relations spatiales. L’évolution spatio-temporelle du phénomène modélisé est représenté par la variation temporelle de ces relations. La prise en compte des entités du trafic et des relations spatiales formalise une structure qui peut être représentée en utilisant un graphe, où les nœuds modélisent des entités et les arcs des relations spatiales. Par conséquent, l’évolution du trafic, modélisée via ce graphe, devient l’évolution du graphe et peut être représenté en terme de la variation de la structure du graphe ainsi que celle des attributs de ses nœuds et de ses arcs. Dans cette thèse, nous proposons une modélisation du trafic routier de ce type basée sur la théorie des graphes. Une des applications à la modélisation du trafic routier est la détection des motifs pertinents au sein du trafic. Dans les modèles du trafic existants, les motifs détectés sont statistiques et sont représentés en utilisant des caractéristiques numériques. Le modèle que nous pro posons dans cette thèse met en avant la structure représentant le trafic routier et peut donc être utilisé pour définir des motifs structurels du trafic qui prennent en compte des différentes entités du trafic et leurs relations. Ces motifs structurels sont sous-jacents à une modélisation sous forme de graphe dynamique. Dans cette thèse, nous proposons un algorithme pour détecter ces motifs structurels du trafic dans le graphe spatio-temporel représentant le trafic routier. Ce problème est formalisé comme celui de l’isomorphisme de sous-graphe pour des graphes dynamiques. L’algorithme proposé est évalué en fonction desdifférents paramètres de graphes. / For past several decades, researchers have been interested in understanding traffic evolution, hence, have proposed various traffic models to identify bottleneck locations where traffic congestion occurs, to detect traffic patterns, to predict traffic states etc. Most of the existing models consider traffic as many-particle system, describe it using different scales of representation and explain its evolution quantitatively by deducing relations between traffic variables like flow, density and speed. Such models are mainly focused on computing precise information about traffic using acquired traffic data. However, computation of such precise information requires more processing resources. A way to remedy this problem is to consider traffic evolution in qualitative terms which reduces the required number of processing resources. Since traffic is spatio-temporal in nature, the models which deal with spatio-temporal phenomenon can be applied in case of traffic. Such models represent spatio-temporal phenomenon from qualitative as well as quantitative standpoints. Depending on the intended application, some models are able to differentiate between various entities taking part in the phenomenon, which proves useful in case of traffic since different objects like vehicles, buildings, pedestrians, bicycles etc., directly affecting traffic evolution, can be included in traffic models. Qualitative spatio-temporal models consider the effects of different entities on each other in terms of spatial relations between them and spatio-temporal evolution of the modeled phenomenon is described in terms of variation in such relations over time. Considering different traffic constituents and spatial relations between them leads to the formation of a structure which can be abstracted using graph, whose nodes represent individual constituents and edges represent the corresponding spatial relations. As a result, the evolution of traffic, represented using graph, is described in terms of evolution of the graph itself, i. e. change in graph structure and attributes of nodes and edges, with time. In this thesis, we propose such a graph model to represent traffic. As mentioned above, one of the applications of existing traffic models is in detecting traffic patterns. However, since such models consider traffic quantitatively, in terms of acquired traffic data, the patterns detected using such models are statistical (a term employed by Pattern Recognition researchers) in the sense that they are represented using numerical description. Since graph-based traffic model proposed in this thesis represents the structure of traffic, it can be employed to redefine the meaning of traffic patterns from statistical to structural (also a term from Pattern Recognition community). Structural traffic patterns include different traffic constituents and their inter-links and are represented using time-varying graphs. An algorithm to detect a given structural traffic pattern in the spatio-temporal graph representing traffic is proposed in this thesis. It formalizes this problem as subgraph isomorphism for time-varying graphs. In the end, the performance of the algorithm is tested using various graph parameters.

L’utilisation de l’algèbre pour résoudre des problèmes de graphes a conduit au développement de trois branches : théorie spectrale des graphes, géométrie et combinatoire des groupes et études des invariants de graphes. La notion de graphe d’expansions (invariant de graphes) est relativement récente, elle a été développée afin d’étudier la robustesse des réseaux de télécommunication. Il s’avère que la construction de familles infinies de graphes expanseurs est un problème difficile. Cette thèse traite principalement de la construction de nouvelles familles de tels graphes. Les graphes expanseurs possèdent des nombreuses applications en informatique, notamment dans la construction de certains algorithmes, en théorie de la complexité, sur les marches aléatoires (random walk), etc. En informatique théorique, ils sont utilisés pour construire des familles de codes correcteurs d’erreur. Comme nous l’avons déjà vu les familles d’expanseurs sont difficiles à construire. La plupart des constructions s'appuient sur des techniques algébriques complexes, principalement en utilisant des graphes de Cayley et des produit Zig-Zag. Dans cette thèse, nous présentons une nouvelle méthode de construction de familles infinies d’expanseurs en utilisant les G-graphes. Ceux-ci sont en quelque sorte une généralisation des graphes de Cayley. Plusieurs nouvelles familles infinies d’expanseurs sont construites, notamment la première famille d’expanseurs irréguliers. / Applying algebraic and combinatorics techniques to solve graph problems leads to the birthof algebraic and combinatorial graph theory. This thesis deals mainly with a crossroads questbetween the two theories, that is, the problem of constructing infinite families of expandergraphs.From a combinatorial point of view, expander graphs are sparse graphs that have strongconnectivity properties. Expanders constructions have found extensive applications in bothpure and applied mathematics. Although expanders exist in great abundance, yet their explicitconstructions, which are very desirable for applications, are in general a hard task. Mostconstructions use deep algebraic and combinatorial approaches. Following the huge amountof research published in this direction, mainly through Cayley graphs and the Zig-Zagproduct, we choose to investigate this problem from a new perspective; namely by usingG-graphs theory and spectral hypergraph theory as well as some other techniques. G-graphsare like Cayley graphs defined from groups, but they correspond to an alternative construction.The reason that stands behind our choice is first a notable identifiable link between thesetwo classes of graphs that we prove. This relation is employed significantly to get many newresults. Another reason is the general form of G-graphs, that gives us the intuition that theymust have in many cases such as the relatively high connectivity property.The adopted methodology in this thesis leads to the identification of various approaches forconstructing an infinite family of expander graphs. The effectiveness of our techniques isillustrated by presenting new infinite expander families of Cayley and G-graphs on certaingroups. Also, since expanders stand in no single stem of graph theory, this brings us toinvestigate several closely related threads from a new angle. For instance, we obtain newresults concerning the computation of spectra of certain Cayley and G-graphs, and theconstruction of several new infinite classes of integral and Hamiltonian Cayley graphs.

Dans cette thèse, l'emphase est mise sur la réconciliation de l'analyse de structure et de séquence pour les protéines. L'analyse de séquence brille lorsqu'il s'agit de comparer des protéines présentant une forte identité de séquence (≤ 30\%) mais laisse à désirer pour identifier des homologues lointains. L'analyse de structure est une alternative intéressante. Cependant, les méthodes de résolution de structures sont coûteuses et complexes - lorsque toutefois elles produisent des résultats. Ces observations rendent évident la nécessité de développer des méthodes hybrides, exploitant l'information extraite des structures disponibles pour l'injecter dans des modèles de séquence. Cette thèse produit quatre contributions principales dans ce domaine. Premièrement, nous présentons une nouvelle distance structurale, le RMSDcomb, basée sur des patterns de conservation structurale locale, les motifs structuraux. Deuxièmement, nous avons développé une méthode pour identifier des motifs structuraux entre deux structures exploitant un bootstrap dépendant de filtrations. Notre approche n'est pas un compétiteur direct des aligneurs flexibles mais permet plutôt de produire des analyses multi-échelles de similarités structurales. Troisièmement, nous exploitons les méthodes suscitées pour construire des modèles de Markov cachés hybrides biaisés vers des régions mieux conservées structurellement. Nous utilisons un tel modèle pour caractériser les protéines de fusion virales de classe II, une tâche particulièrement ardue du fait de leur faible identité de séquence et leur conservation structurale moyenne. Ce faisant, nous parvenons à trouver un certain nombre d'homologues distants connues des protéines virales, notamment chez la Drosophile. Enfin, en formalisant un sous-problème rencontré lors de la comparaison de filtrations, nous présentons un nouveau problème théorique - le D-family matching - sur lequel nous démontrons des résultats algorithmiques variés. Nous montrons - d'une façon analogue à la comparaison de régions de deux conformations d'une protéine - comment exploiter ce modèle théorique pour comparer deux clusterings d'un même jeu de données. / In this thesis, the focus is set on reconciling the realms of structure and sequence for protein analysis. Sequence analysis tools shine when faced with proteins presenting high sequence identity (≤ 30\%), but are lack - luster when it comes to remote homolog detection. Structural analysis tools present an interesting alternative, but solving structures - when at all possible- is a tedious and expensive process. These observations make the need for hybrid methods - which inject information obtained from available structures in a sequence model - quite clear. This thesis makes four main contributions toward this goal. First we present a novel structural measure, the RMSDcomb, based on local structural conservation patterns - the so called structural motifs. Second, we developed a method to identify structural motifs between two structures using a bootstrap method which relies on filtrations. Our approach is not a direct competitor to flexible aligners but can provide useful to perform a multiscale analysis of structural similarities. Third, we build upon the previous methods to design hybrid Hidden Markov Models which are biased towards regions of increased structural conservation between sets of proteins. We test this tool on the class II fusion viral proteins - particularly challenging because of their low sequence identity and mild structural homology. We find that we are able to recover known remote homologs of the viral proteins in the Drosophila and other organisms. Finally, formalizing a sub - problem encountered when comparing filtrations, we present a new theoretical problem - the D-family matching - on which we present various algorithmic results. We show - in a manner that is analogous to comparing parts of two protein conformations - how it is possible to compare two clusterings of the same data set using such a theoretical model.