Extensions of graphical models with applications in genetics and genomics

De levende cel is een complex systeem van interacterende moleculen, waarin genen gekopieerd worden naar RNA's en vertaald in eiwitten. De meeste biologische karakteristieken komen voort uit complexe interacties tussen de talrijke componenten van een cel. Een belangrijke uitdaging voor de biologie is daarom het begrijpen van de structuur en de dynamica van het complexe inter- en intra-cellulaire web van interacties die bijdragen aan de structuur en de werking van een levende cel. %Een belangrijke uitdaging voor de biologie is daarom het begrijpen van de structuur en de dynamica van het complexe web van interacties, tussen en binnen de cellen, die bijdragen aan de structuur en de werking van een levende cel.

Het gedrag van de meeste complexe systemen, van een cel tot Internet, komt voort uit de activiteit van vele componenten die paarsgewijs op elkaar inwerken. Op een abstract niveau kunnen deze componenten gerepresenteerd worden door een reeks knopen die met elkaar verbonden zijn door takken, waar elke tak de interactie tussen twee componenten laat zien. De knopen en takken samen vormen een netwerk, of, in formelere taal, een graaf.

De doelstellingen van dit werk waren het uitbreiden van grafische modellen voor verschillende datastructuren en het vergroten van de toepasbaarheid van grafische modellen in diverse gebieden, in het bijzonder in systeemgenetica. In dit proefschrift hebben we een methode ontwikkeld, gebaseerd op ongerichte grafische modellen, om directe relaties tussen componenten van een systeem af te leiden. Daarnaast hebben we grafische modellen uitgebreid tot hoogdimensionale tijdseriedata met een niet-Gaussische structuur, waarbij we gerichte en ongerichte grafische modellen hebben gecombineerd om dynamische en gelijktijdige interacties te onderzoeken. We hebben de voorgestelde methoden ge"implementeerd als gebruiksvriendelijke software, genaamd netgwas, en tsnetwork welke vrij toegankelijk is voor gebruikers.