Lokal nätverk anpassning är en viktig komponent i analysen av protein-protein interaktion nätverk som kan leda till identifiering av evolutionära relaterade komplex. Vi presenterar AlignNemo, en ny algoritm som, med tanke på nätverken av två organismer, avslöjar subnätverk av proteiner som relaterar till biologisk funktion och topologi av interaktioner. De upptäckta bevarade undernätverken har en allmän topologi och behöver inte motsvara specifika interaktionsmönster, så att de bättre passar de modeller av funktionella komplex som föreslås i litteraturen. Algoritmen kan hantera glesa interaktionsdata med en expansionsprocess som vid varje steg utforskar den lokala topologin i nätverken bortom de proteiner som direkt interagerar med den aktuella lösningen. För att bedöma AlignNemo resultat körde vi en rad riktmärken med hjälp av statistiska åtgärder samt biologisk kunskap. Baserat på referensdatauppsättningar av proteinkomplex, AlignNemo visar bättre prestanda än andra metoder när det gäller både precision och återkallande. Vi visar att våra lösningar är biologiskt sunda med hjälp av begreppet semantisk likhet som tillämpas på Gene Ontology-vokabulärer. AlignNemos binärer och kompletterande detaljer om algoritmerna och experimenten finns tillgängliga på: sourceforge.net/p/ configuremo.
AlignNemo REF algoritm, med tanke på nätverk av två organismer, möjliggör upptäckt av subnätverk av proteiner relaterade till biologisk funktion och topologi av interaktioner.
AlignNemo: A Local Network Alignment Method to Integrate Homology and Topology
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}