Fabio Rinnone Matricola 667/001087 Università di Catania Facoltà di SS. MM. FF. NN. Dipartimento di Matematica e Informatica Corso di Laurea di Primo Livello.

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1 Fabio Rinnone Matricola 667/001087 Università di Catania Facoltà di SS. MM. FF. NN. Dipartimento di Matematica e Informatica Corso di Laurea di Primo Livello in Informatica Relatore: Prof.ssa Giugno Correlatore: Dott. Pigola Un tool per la visualizzazione e l'analisi di reti biologiche e sociali

2 Graphtool Visualizzazione ed analisi di reti Reti Sociali Reti Biologiche Resource Description Framework Sviluppato in linguaggio Java Portabilità Estendibilità JUNG Java Universal Network/Graph Framework

3 Interfaccia utente

4 Resource Description Framework Standard proposto da W3C Descrizione/modellazione di risorse disponibili nel Web Risorse identificate tramite URI Statements Triple subject predicate object Literals URI Blank Nodes

5 Resource Description Framework

6 Sintassi per RDF RDF/XML Notazione basata su XML Blank Node Identifier Typed Literals/Plain Literals Notation3 Notazione testuale Formato compatto e leggibile Maggiore espressività rispetto a RDF/XML Altre notazioni N-Triples Turtle TriG TriX

7 Centralità: esempio Classe di 30 studenti che devono eleggere il proprio rappresentante Si costruisce la rete che rappresenta i risultati delle votazioni Uno studente è più centrale se più studenti lo hanno votato Misura dipendente dal numero di archi entranti Indegree centrality

8 Degree Centrality Misura calcolata in funzione del grado (degree) di un vertice Inoutdegree Indegree Outdegree Usata per network statistiche Misura locale Dipende solo dai nodi vicini

9 Closeness Centrality Trovare la posizione ottimale per un centro commerciale Minimizzare la distanza totale dai clienti Ottimizzazione dello spostamento dei clienti Trovare i vertici con minima distanza totale

10 Centralità Betwenness Centrality Barycenter Centralità orientate al Web Page Rank Hub & Authority

11 Subgraph Matching Ricerca di sottostrutture all'interno di un grafo Problema NP-Completo Algoritmo VF2 modificato querytarget

12 Proprietà delle Query Self-loops Archi multipli Network labeled/not labeled Network directed/not directed

13 Tipi di Query Query esatte Query approssimate NODO ARCO LABELED UNLABELED

14 Motifs Feed-Forward Loop

15 Match totali e distinti Due match sono distinti se sono diversi in almeno un nodo query target match 1 match 2 Trovati 2 match totali Trovati 1 match distinto

16 Match statisticamente significativi

17 Motif verification È possibile generare reti casuali con le stesse caratteristiche della rete input Numero di vertici Numero di archi Grado dei vertici Scambio degli archi Default: 100 switch/edge Generazione di network casuali Default: 100 network Calcolo del numero di occorrenze della query in ogni network Calcolo di alcuni indici statistici E-Value/Z-Score

18 Ringrazamenti Prof.ssa Giugno Dott. Pigola La mia famiglia I miei amici