Contributors: Laboratoire de Physique de l'ENS Lyon (Phys-ENS); École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon); Université de Lyon-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL); Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Optimisation, Connaissances pHysiques, Algorithmes et Modèles (OCKHAM); Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP); Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon); Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Rhône-Alpin des systèmes complexes (IXXI); Université de Lyon-Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Jean Moulin - Lyon 3 (UJML); Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL); Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon); Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Jean Moulin - Lyon 3 (UJML); Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre Inria de Lyon; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria); ANR-19-CE12-0028,HUDROR,Origines de réplication humaines : réconcilier des visions disparates(2019); ANR-23-CE12-0021,SMAHGR,Analyse en molécule unique de la réplication du génome humain(2023); ANR-23-CE45-0033,RepliLand,Détermination des facteurs régulant la réplication de l'ADN(2023)
نبذة مختصرة : DNA replication stands as one of the fundamental biological processes crucial for cellularfunctioning. Recent experimental developments enable the study of replication dynamics atthe single-molecule level for complete genomes, facilitating a deeper understanding of its mainparameters. In these new data, replication dynamics is reported by the incorporation of anexogenous chemical, whose intra-cellular concentration follows a nonlinear function. The analysisof replication traces thus gives rise to a nonlinear inverse problem, presenting a nonconvexoptimization challenge. We demonstrate that under noiseless conditions, the replication dynamicscan be uniquely identified by the proposed model. Computing a global solution to thisoptimization problem is specially challenging because of its multiple local minima. We presentthe DNA-inverse optimization method that is capable of finding this global solution even inthe presence of noise. Comparative analysis against state-of-the-art optimization methods highlightsthe superior computational efficiency of our approach. DNA-inverse enables the automaticrecovery of all configurations of the replication dynamics, which was not possible with previous methods
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