Bakgrund: Att upptäcka grupper av funktionellt besläktade proteiner enbart från deras aminosyrasekvens har varit en långvarig utmaning i datagenomforskningen. Flera klustermetoder, som följer olika strategier, har publicerats för att angripa detta problem. Idag ger nya sekvenseringstekniker enorma mängder sekvensdata som effektivt måste samlas ihop med konstant eller ökad noggrannhet, med ökad hastighet. Vi förespråkar att modellen för viktad klusterredigering, även känd som transitiv graf projektion är väl lämpad för proteinkluster. Vi presenterar FORCE heuristic som bygger på transitiv graf projektion och kluster godtyckliga uppsättningar av objekt, givet parvis likhet åtgärder. Framför allt tillämpar vi FORCE på problemet med proteinklustring och visar att det överträffar de mest populära befintliga klusterverktygen (Spektral klustring, TribeMCL, GeneRAGE, Hierarkisk klusterbildning, och Affinity Propagation). Dessutom visar vi att FORCE kan hantera enorma datamängder genom att beräkna kluster för alla 192 187 prokaryotiska proteinsekvenser (66 organismer) som erhålls från COG-databasen. Slutligen är FORCE integrerat i corynebacterial referensdatabas CoryneRegNet. : FORCE är ett tillämpligt alternativ till befintliga klusteralgoritmer. Dess teoretiska grund, viktad klusterredigering, kan överträffa andra klusterparadigm på protein homologi kluster. FORCE är öppen källkod och implementeras i Java. Programvaran, inklusive källkoden, klusterresultaten för COG och CoryneRegNet, och alla utvärderingsdata finns tillgängliga på http://gi.cebitec.uni-bielefeld.de/comet/force/. Bakgrund Högt genomflöde genom sekvensering projekt har gen-erated massiva mängder av DNA och proteinsekvens data, och kommer att göra det snabbare inom en snar framtid. En stor utmaning är fortfarande att bestämma protein
Wittkop m.fl. REF introducerar FORCE-klusteralgoritm för att upptäcka grupper av funktionellt besläktade proteiner.
Large scale clustering of protein sequences with FORCE -A layout based heuristic for weighted cluster editing
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}