Motivering: Sekvenser och proteininteraktionsdata är av betydelse för att förstå den underliggande molekylära mekanismen hos organismer. Lokal nätverksanpassning är ett av de viktigaste systematiska sätten att förutsäga proteinfunktioner, identifiera funktionella moduler och förstå phylogeny från dessa data. De flesta av de nuvarande verktygen stöter dock på sina begränsningar som främst gäller poängsättningssystem, hastighet och skalbarhet. Därför finns det växande krav på sofistikerade modeller för nätverksutveckling och effektiva lokala anpassningsalgoritmer. Resultat: Vi utvecklade ett snabbt och skalbart lokalt nätverk anpassningsverktyg så kallade LocalAli för identifiering av funktionellt bevarade moduler i flera nätverk. I denna algoritm föreslog vi först ett nytt ramverk för att rekonstruera evolutionshistorien för bevarade moduler baserade på en maximal-parsimonisk evolutionsmodell. Genom att förlita sig på denna modell underlättar LocalAli tolkningen av resulterande lokala anpassningar i form av bevarade moduler som har utvecklats från en gemensam stammodul genom en rad evolutionära händelser. En meta-heuristisk metod simulerad glödgning användes för att söka efter de optimala eller nästan optimala inre noderna (dvs. Förfädersmoduler) av det evolutionära trädet. För att utvärdera prestandan och den statistiska signifikansen testades LocalAli på totalt 26 verkliga datauppsättningar och 1040 slumpmässigt genererade datauppsättningar. Resultaten tyder på att LocalAli överträffar alla befintliga algoritmer när det gäller täckning, konsekvens och skalbarhet, samtidigt behåller en hög precision i identifieringen av funktionellt sammanhängande undernätverk. Tillgänglighet: Källkoden och testdatauppsättningarna är fritt tillgängliga för nedladdning under GNU GPL v3-licensen på https://code.
LocalAli REF är en lokal nätanpassningsalgoritm baserad på en maximalparasmony evolutionsmodell för uppbyggnad av lokal anpassning mellan flera nätverk som funktionellt bevarade moduler.
LocalAli: an evolutionary-based local alignment approach to identify functionally conserved modules in multiple networks
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}