Bakgrund: Tillgången till storskaliga curerade proteininteraktionsdata har gett möjlighet att undersöka högre nivå organisation och modularitet inom proteininteraktionsnätverket (PPI) med hjälp av grafteoretisk analys. Trots de senaste framstegen, systemnivåanalys av PPIS är fortfarande en skrämmande uppgift eftersom det är utmanande att göra vettigt ur översvämningen av högdimensionella interaktionsdata. Specifikt, tekniker som automatiskt abstrakt och sammanfatta Podis vid flera resolutioner för att ge hög nivå vyer över sitt funktionella landskap saknas fortfarande. Vi presenterar en ny datadriven och generisk algoritm som kallas FUSE (Functional Summary Generator) som genererar funktionella kartor över en PPI på olika nivåer av organisation, från breda process-process nivå interaktioner till djupgående komplexa-komplex nivå interaktioner, genom ett pro t maximization tillvägagångssätt som utnyttjar Minimum Description Length (MDL) princip för att maximera informationsvinsten av den sammanfattande grafen samtidigt som den uppfyller detaljbegränsningen. Resultat: Vi utvärderar resultatet av FUSE på flera verkliga PPIS. Vi jämför också FUSE med toppmoderna grafklustermetoder med GO term berikning genom att bygga det biologiska processlandskapet i PPIS. Med hjälp av AD-nätverk som vår fallstudie, visar vi ytterligare förmågan hos FUSE att snabbt sammanfatta nätverket och identifiera många olika processer och komplex som reglerar det. Slutligen studerar vi den högre ordningens konnektivitet hos den mänskliga PPI. Slutsats: Genom att samtidigt utvärdera interaktions- och notdata, abstracts FUSE högre ordning interaktionskartor genom att minska detaljerna i den underliggande PPI till att bilda en funktionell sammanfattning diagram över sammankopplade funktionella kluster. Våra resultat visar dess effektivitet och överlägsenhet över state-of-the-art graf klustering metoder med GO term berikning.
FUSE REF genererar funktionella kartor (kluster) av ett PPI-nätverk på olika nivåer av granularitet.
FUSE: a profit maximization approach for functional summarization of biological networks
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}