Thema 2: Algorithmen der Chemieinformatik Flashcards
Seznario: Sie haben ein Molekülfragment und ein grösseres Molekül, wie würden sie dann das Fragment auf den GRaphen matchen ? Erklären Sie den Algorithmus.
Ich würde einen Algorithmus für den Subgraph-Isomorphismus verwenden (z.B Ullmann oder VF2):
- Das Problem ist NP-vollständig–> Schwierig, eine effiziente Lösung zu finden
- VF2 arbeitet mit einer Tiefensuche und keiner Breitensuche wie bei Ullmann
Prinzip: Der VF2-Algorithmus löst das Problem durch eine Kombination von Matching und Backtracking. Der Algorithmus analysiert schrittweise, welche Knoten von F den Knoten von G zugeordnet werden können, unter Berücksichtigung der Nachbarschaftsverhältnisse.
Look-Ahead Strategie: Der Algorithmus verwendet eine Look-Ahead Strategie, um frühzeitig Zuordnungen auszuschließen, die nicht vervollständigt werden können, wodurch er effizienter wird.
Feasibility Tests: Nach jeder möglichen Zuordnung wird geprüft, ob diese weiterhin zu einem gültigen Matching führt. Hierbei werden unter anderem die Nachbarschaften der zugeordneten Knoten berücksichtigt.
Pruning: Eine zentrale Rolle spielt dabei das Pruning. Pruning bezeichnet das frühzeitige Ausschließen von Knoten- oder Kantenpaaren, die nicht zu einem gültigen Subgraph-Isomorphismus beitragen können. Durch das „Beschneiden“ solcher Pfade wird der Suchraum drastisch reduziert, was die Effizienz des Algorithmus deutlich erhöht. Der Algorithmus vermeidet dadurch unnötige Berechnungen und kann schneller zum Ziel kommen, insbesondere bei großen und komplexen Graphen.
Was sind die Vorteile des VF2 Algorithmus gegenüber Ullmann ?
Effizientes Pruning: VF2 nutzt aggressive Pruning-Strategien, die unnötige Berechnungen vermeiden und die Suche beschleunigen.
Speichereffizienz: VF2 benötigt weniger Speicher, da es ohne große Initialmatrizen arbeitet, im Gegensatz zum speicherintensiven Ullmann-Algorithmus.
Feasibility Tests (Matrixreduktionstechnik bei Ullmann): VF2 führt kontinuierlich Feasibility-Tests durch, um ungültige Zuordnungen frühzeitig zu erkennen und zu vermeiden.
Bessere Handhabung von Symmetrie: VF2 ist effektiver bei der Bearbeitung von symmetrischen Graphen, da es redundante Berechnungen vermeidet.
Erkläre den Hortons Algorithmus und Hortons Kriterium- was ist lineare abhängigkeit , welche Bedingungen hat es ?
Hortons Algorithmus basiert auf der Identifikation aller potenziellen Zyklen und der Auswahl derjenigen, die die Kriterien einer minimalen Zyklenbasis erfüllen. Horton’s Kriterium besagt, dass jeder Zyklus in der minimalen Zyklenbasis aus einer Kante und zwei kantendisjunkten kürzesten Pfaden bestehen muss.
Hortons kriterium einfach erklärt:
Statt alle möglichen Zyklen zu betrachten, sucht das Kriterium nur nach Zyklen, die aus einer Kante und zwei kürzesten, nicht überschneidenden Wegen bestehen. Das macht die Suche nach wichtigen Zyklen schneller und effizienter.
Erkläre den Wismara Algorithmus
Der Wismara Algorithmus erweitert die Ideen von Horton und fokussiert sich auf die Berechnung relevanter Zyklen in einem Graphen. Relevante Zyklen sind diejenigen Zyklen, die in mindestens einer minimalen Zyklenbasis enthalten sind. Der Algorithmus gruppiert relevante Zyklen in Familien und berechnet für jede dieser Familien einen Prototypen-Zyklus (RCP), der als Basis für die Familie dient.
Hauptunterschiede und Vorteile gegenüber Horton:
Strukturierung in Familien: Wismara bietet eine zusätzliche Schicht der Organisation durch die Gruppierung von Zyklen in Familien, was die Berechnung und das Verständnis erleichtert.
Fokus auf relevante Zyklen: Während Horton alle möglichen Zyklen in Betracht zieht, filtert Wismara gezielt diejenigen heraus, die tatsächlich relevant für die Zyklenbasis sind.
Effizienzsteigerung: Wismara ist in der Lage, redundante Berechnungen zu vermeiden und dadurch effizienter zu arbeiten, insbesondere bei komplexen Graphenstrukturen.
Insgesamt stellt der Wismara Algorithmus eine Optimierung und Erweiterung der Ansätze von Horton dar
Wie liesse sich VF2 noch weiter optimieren für chemische Anwendungen ?
MAchine learning Methoden:
Graph Neural Networks (GNNs): Nutzen Sie GNNs, um die topologische Struktur von Molekülgraphen zu analysieren und präzise Vorhersagen über das Vorkommen von Substrukturen zu machen.
Random Forests: Verwenden Sie Random Forests, um komplexe Muster in chemischen Strukturen zu erkennen und robuste Vorhersagen über mögliche Substruktur-Matches zu liefern.
Gradient Boosting Machines: Setzen Sie Gradient Boosting Machines ein, um die Vorhersagekraft durch das Training auf bekannten Substrukturdaten zu optimieren und so die Effizienz der Suche zu steigern.
Welche Probleme gibt es bei Zyklenbasen ?
Hohe Komplexität: Die exponentielle Anzahl möglicher Zyklen in großen Graphen macht die Berechnung einer minimalen Zyklenbasis rechenintensiv. (NP-schweres problem)
Linear abhängige Zyklen: Schwierigkeit, eine minimal unabhängige Zyklenbasis zu finden, ohne redundante Zyklen einzuschließen.
Chemische und topologische Herausforderungen: Spezifische Anforderungen, wie Aromatizität in Molekülen und besondere topologische Eigenschaften, erschweren die Berechnung.
Verlust an Information: Risiko, wichtige Zyklen nicht in die Basis aufzunehmen, was zu einem unvollständigen Verständnis des Graphen führen kann.
Praktische Implementierungsprobleme: Effizienzprobleme und Fehleranfälligkeit bei großen Datensätzen in realen Anwendungen.
LINEARE ABHàNGIGKEIT ERKLàRT:
Wenn Zyklen linear abhängig sind, bedeutet das, dass einige Zyklen überflüssig sind (redundant/sich wiederholend) und nicht Teil der minimalen Basis sein sollten. Diese unnötigen Zyklen machen die Zyklenbasis größer als nötig, was die Analyse und Interpretation der Graphstruktur erschwert und unnötige Komplexität einführt.
Erkläre den MoSS Algorithmus .
- Molecular Substructure Miner:
der Moss-Algorithmus ein spezialisierter Algorithmus für die Identifizierung häufiger molekularer Substrukturen in chemischen Datenbanken ist.
Funktionsweise:
Kandidaten-Generierung: Der Algorithmus beginnt mit dem Generieren von Kandidaten-Substrukturen, die potenziell häufig vorkommen könnten.
Frequenzprüfung: Für jede Kandidatenstruktur prüft der Algorithmus, wie oft sie in den Graphen (z.B. Molekülen) der Datenbank vorkommt.
Erweiterung der Substrukturen: Die häufigen Substrukturen werden erweitert, indem weitere Kanten oder Knoten hinzugefügt werden, und erneut geprüft, ob die erweiterte Struktur noch häufig genug ist.
Reduktion und Optimierung: Durch verschiedene Heuristiken und Prüfungen reduziert Moss die Anzahl der zu überprüfenden Strukturen und optimiert so die Effizienz der Suche.
Erkläre Basic die Schritte des VF2 Algorithmus
Schritte des VF2-Algorithmus:
Initialisierung: Beginne mit einem leeren Matching und bestimme Kandidatenpaare von Knoten, die zusammenpassen könnten.
Matching erweitern: Erweiterung des bestehenden Matchings durch lokale Zuordnung von Knoten, die an bereits zugeordnete Knoten angrenzen.
Feasibility-Prüfung: Nach jeder Erweiterung wird überprüft, ob das aktuelle Matching weiterhin gültig ist.
Backtracking und Pruning: Falls das Matching nicht weiter ausgebaut werden kann, wird der Algorithmus zurückgesetzt und andere Zuordnungsmöglichkeiten werden ausprobiert, wobei durch Pruning bereits im Vorfeld aussichtslose Pfade ausgeschlossen wurden.
Erkläre das Prinzip der minimalen Zyklenbasen
Minimale Zyklenbasis: Wird verwendet, um die Zyklizität eines Moleküls zu analysieren und zu verstehen, indem die grundlegenden Ringsysteme des Moleküls identifiziert werden. –> Grundlegende Ringsysteme ausfindig machen (topologische Komplexität erfassen; VF2 mehr für strukturelle ähnlichkeiten)
Sie kann alle Zyklen des Graphen durch Addition erzeugen –> Gesamtzahl der Kanten ist minimal
Wofür wird VF2 letztlich in der praxis angewendet ?
Virtuelles Screening von Wirkstoffdatenbanken:
Ziel: In großen chemischen Datenbanken (wie ZINC oder ChEMBL) werden Millionen von Molekülen gespeichert. Der VF2-Algorithmus wird verwendet, um schnell diejenigen Moleküle zu finden, die eine bestimmte Substruktur (z.B. ein pharmakophorisches Motiv oder einen funktionellen Rest) enthalten.
Was besagt die zyklomatische Nummer
Cyclomatic Number: The cyclomatic number μ(G) is crucial as it indicates the minimum number of cycles needed to form the basis. Horton’s algorithm ensures that these cycles are minimal in total length, making the analysis more efficient and meaningful, especially in the context of molecular ring structures –>
Indiziert, WIE VIELE UNABHäNGIGE ZYKLEN AUFGENOMMEN WERDEN MüSSEN
Wie berechne ich RCPs/ Was ist es (Vismara) ?
RCPs sind die repräsentativen Zyklen innerhalb jeder Relevant Cycle Family (RCF). Sie werden berechnet, während eine minimale Zyklenbasis aufgebaut wird: –> Sie werden verwendet, um die relevanten Zyklen zu erhalten (Optimierung von Vismara gegenüber Horton)
Was sind Unique RIng Families (URF) und wie spielen Sie in das alles hinein ?
Rolle der URFs im Zyklenbasisprozess:
Definition von URFs: URFs sind Klassen von Zyklen, die in einem Graphen durch gemeinsame Kanten miteinander verbunden sind und sich gegenseitig durch Kombination anderer Zyklen in der Klasse erzeugen lassen. Diese Zyklen sind chemisch und strukturell bedeutungsvoll, weil sie die grundlegenden „Ring“-Strukturen eines Graphen repräsentieren.
Hierarchische Organisation: URFs gruppieren Zyklen, die auf einer höheren strukturellen Ebene eng miteinander verwandt sind. Das bedeutet, dass Zyklen innerhalb derselben URF ähnliche topologische Eigenschaften teilen.
URFs gruppieren verwandte Zyklen in einem Graphen und ermöglichen so eine strukturelle und effiziente Analyse. RCPs dienen als repräsentative Zyklen innerhalb dieser URFs, was die Berechnung und Darstellung der Zyklenbasis optimiert.
Was versteht man unter Frequent Pattern mining ?
Definition: Frequent Pattern Mining ist ein Data-Mining-Prozess, bei dem häufig vorkommende Muster, Substrukturen oder Sequenzen in einem Datensatz identifiziert werden. In der Chemieinformatik bezieht sich dies häufig auf das Auffinden häufiger chemischer Substrukturen in einer Datenbank von Molekülen.
Ziel: Das Ziel ist es, Muster zu identifizieren, die in einer signifikanten Anzahl von Datensätzen (z.B. Molekülen) auftreten. Diese Muster können dann weiter analysiert oder verwendet werden, um Erkenntnisse über gemeinsame Eigenschaften, Strukturen oder Funktionen zu gewinnen.
Erkläre das generelle Prinzip von Frequent pattern mining und Apriori Algorithmus etwas genauer
Ziel: Identifikation von häufig vorkommenden Mustern oder Strukturen in großen Datensätzen.
Kandidatenmuster: Generierung potenzieller Musterkombinationen, die in den Daten auftreten könnten.
Unterstützung (Support): Berechnung der Häufigkeit jedes Musters im Datensatz.
Mindestunterstützung: Filtern von Mustern, die einen vordefinierten Schwellenwert der Unterstützung überschreiten.
Mustererweiterung: Erweiterung und Prüfung von Mustern, um umfassendere frequenten Muster zu entdecken.
Anwendungen: Einsatz in Marktanalyse, Text Mining, Chemieinformatik, und Web Mining.
Apriori-Algorithmus - Zusammenfassung in 2-3 Sätzen:
Der Apriori-Algorithmus identifiziert häufige Muster, indem er schrittweise Kandidatenmuster generiert und deren Unterstützung prüft. Er verwendet die “Apriori-Eigenschaft”, wonach jedes Teilmuster eines häufigen Musters ebenfalls häufig sein muss, um den Suchraum effizient zu reduzieren. Durch das iterative Vorgehen filtert er seltene Muster heraus und fokussiert sich auf die häufigsten und bedeutendsten Muster.
Was ist der Unterschied zwischen Apriori und Moss ?
MOSS IST GRAPHENBASIERT UND AUF CHEMIEINFORMATIK OPTIMIERT !!!
Anwendungsbereich:
Apriori: Wird hauptsächlich für das Mining von häufigen Itemsets in flachen Transaktionsdaten verwendet, z.B. in der Marktanalyse.
Moss: Ist spezialisiert auf die Identifikation häufiger Substrukturen in Graphen, insbesondere in der Chemieinformatik zur Analyse von Molekülstrukturen.
Datenstruktur:
Apriori: Arbeitet mit einfachen Itemsets, bei denen jede Transaktion eine Sammlung von Items (z.B. Produkte) darstellt.
Moss: Verarbeitet komplexe Graphen, in denen Knoten (z.B. Atome) und Kanten (z.B. Bindungen) analysiert werden.
Ansatz zur Mustersuche:
Apriori: Nutzt einen iterativen, ebenenweisen Ansatz, der Kandidatenmuster generiert und deren Teilmengen prüft, wobei seltene Muster frühzeitig ausgeschlossen werden.
Moss: Verwendet eine graphenbasierte Methode, um Substrukturen zu erweitern und deren Häufigkeit zu prüfen, ohne explizit alle Kandidaten generieren zu müssen.
Pruning-Techniken:
Apriori: Setzt auf die Apriori-Eigenschaft, um den Suchraum zu reduzieren, indem Erweiterungen von seltenen Mustern ausgeschlossen werden.
Moss: Nutzt spezialisierte Heuristiken für Graphen, wie das Erkennen von Symmetrien und redundanten Subgraphen, um den Suchraum effizient zu begrenzen.
Effizienz und Optimierung:
Apriori: Kann bei sehr großen Datensätzen oder hohen Itemset-Größen ineffizient werden, da es alle Kandidatenmuster explizit generiert.
Moss: Ist für die Substruktursuche in komplexen Graphen optimiert, was es besonders effizient für chemische Anwendungen macht.
Was ist der “Marching cube algorithmus”
Der Marching Cubes-Algorithmus ist ein essenzielles Werkzeug zur Visualisierung von 3D-Oberflächen in Volumendaten. Er arbeitet, indem er das Volumen in kleine Würfel unterteilt, für jeden Würfel eine Isosurface berechnet und diese dann zu einer zusammenhängenden Oberfläche zusammensetzt. Der Algorithmus ist besonders effektiv in der medizinischen Bildgebung und anderen Bereichen, in denen 3D-Volumendaten visualisiert werden müssen.
