Abstrakt. Att upptäcka mönster i nätverk av protein-proteininteraktioner (PPI) är ett centralt problem i systembiologi. Anpassningar mellan dessa nätverk hjälper funktionell förståelse eftersom de avslöjar viktig information, såsom evolutionära bevarade vägar, proteinkomplex och funktionella ortologer. Men komplexiteten i problemet med flera nätverk anpassning växer exponentiellt med antalet nätverk som anpassas och utformar en flera nätverk anpassning som är både skalbar och som producerar biologiskt meningsfulla anpassningar är en utmanande uppgift som inte har behandlats fullt ut. Målet med en flera nätverk anpassning är att skapa kluster av noder som är evolutionärt bevarade och funktionellt konsekvent i alla nätverk. Tyvärr uppfyller de anpassningsmetoder som hittills föreslagits inte helt detta mål, eftersom de vägleds av parvisa poäng som inte utnyttjar hela den funktionella och topologiska informationen i alla nätverk. För att övervinna denna svaghet, föreslår vi FUSE, en flera nätverksjusterare som använder all funktionell och topologisk information i alla PPI-nätverk. Det fungerar i två steg. För det första beräknar den nya likheter poäng av proteiner över PPI-nätverken genom att sammansmälta från alla fodrade nätverk både protein ledningsmönster och deras sekvens likheter. Det gör detta genom att använda icke-negativ Matrix TriFactorization (NMTF). När vi tillämpar NMTF på de fem största och mest kompletta PPI nätverk från BioGRID, visar vi att NMTF hittar ett större antal proteinpar över PPI nätverk som är funktionellt bevarade än kan hittas genom att använda proteinsekvens likheter ensam. Detta visar komplementaritet av proteinsekvens och deras ledningsmönster i PPI-nätverken. I det andra steget använder FUSE en ny maximal vikt k-partit matchande approximationsalgoritm för att hitta en anpassning mellan flera nätverk. Vi jämför FUSE med toppmoderna flera nätverkskonfigurerare och visar att det producerar det största antalet funktionellt konsekventa kluster som täcker alla anpassade PPI-nätverk. Dessutom är FUSE mer beräkningseffektiv än andra flera nätverkskonfigurerare.
En nyare algoritm, använder FUSE REF proteinsekvens likhet för att bygga k-partit representation av problemet och sedan använder icke-negativa matris trifaktorization för att införliva nätverksstruktur i den övergripande anpassningen.
FUSE: Multiple Network Alignment via Data Fusion
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Molecular Networks', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science', 'Medicine']}