Motivering: Nätverksanpassning (NA) syftar till att hitta en nodkartläggning som bevarar liknande regioner mellan jämförbara nätverk. NA är tillämpligt på många områden, inklusive beräkningsbiologi, där NA kan styra överföringen av biologisk kunskap från väl-till dåligt studerade arter över sammanhängande nätverk regioner. Befintliga NA-metoder kan endast anpassa statiska nätverk. De flesta komplexa verkliga system utvecklas dock med tiden och bör därför modelleras som dynamiska nätverk. Vi antar att en anpassning av dynamiska nätverks representationer av föränderliga system kommer att leda till överlägsna anpassningar jämfört med en anpassning av systemens statiska nätverks representationer, vilket för närvarande görs. Resultat: För detta ändamål introducerar vi den första dynamiska NA-metoden någonsin, DynaMAGNA-metoden. Denna proof-of-concept dynamiska NA metod är en förlängning av en state-of-the-art static NA metod, MAGNA och. Även om både MAGNA- och DynaMAGNA-modellerna optimerar kant och nodbevarandet över de samordnade nätverken, bevarar MAGNA-bevarande statiska kanter och likheter mellan statiska nodkvarter, medan DynaMAGNA-bevarar dynamiska kanter (händelser) och likheter mellan framväxande nodområden. I detta syfte inför vi det första måttet på dynamisk kantbevarande och förlitar oss på vårt senaste mått av dynamisk nodbevarande. Viktigt är att de två dynamiska bevarandeåtgärderna kan optimeras med vilken toppmodern NA-metod som helst och inte bara med MAGNA-metoden. Vi bekräftar vår hypotes att dynamisk NA är överlägsen statisk NA, på syntetiska och verkliga nätverk, i beräkningsbiologi och sociala domäner. DynaMAGNA och har ett användarvänligt grafiskt gränssnitt. kategoriseras som parvis eller multipel (Faisal et al., 2015b; Guzzi och Milenkovi c, 2017; Vijayan och Milenkovi c, 2016). Parvis NA anpassar två nätverk medan flera NA kan anpassa mer än två nätverk samtidigt. Medan flera NA kan fånga bevarade nätverksregioner mellan fler nätverk än parvis NA, vilket kan leda till djupare biologiska insikter jämfört med parvis NA, flera NA är beräkningsmässigt mycket svårare än parvis NA eftersom komplexiteten i NA problemet normalt ökar exponentiellt med antalet nätverk. Det är därför vi i detta dokument fokuserar på parvis NA, men våra idéer kan utvidgas till flera NA också. Hädanefter hänvisar vi till global och parvis NA helt enkelt som NA. Befintliga NA-metoder kan endast anpassa statiska nätverk. Detta beror på att statiska nätverks representationer i många domäner och applikationer ofta används för att modellera komplexa verkliga system, oberoende av om systemen är statiska eller dynamiska. De flesta verkliga system är emellertid dynamiska när de utvecklas med tiden. Statiska nätverk kan inte fullt ut fånga upp den tidsmässiga aspekten av föränderliga system. Istället kan sådana system modelleras bättre som dynamiska nätverk (Holme, 2015). Ett komplext system, till exempel ett socialt nätverk, utvecklas med tiden i takt med att vänskap skapas och går förlorad. Statiska nätverk kan inte modellera förändringarna i interaktioner mellan noder över tid, medan dynamiska nätverk kan fånga de tider då vänskapen börjar och slutar. Andra exempel på system som mer exakt kan representeras som dynamiska nätverk är kommunikationssystem, interaktioner mellan människa och djur, ekologiska system och många system inom biologi som utvecklas med tiden, inklusive hjärna eller cellulär funktion. Särskilt när det gäller det senare, medan den cellulära funktionen är dynamisk, behandlar nuvarande beräkningsmetoder (inklusive alla befintliga NA-metoder) för analys av molekylära nätverk på systemnivå, såsom PIN-koder, nätverkens statiska representationer. Detta beror delvis på att experimentella dynamiska molekylära nätverksdata inte finns tillgängliga på grund av begränsningar i biotekniken för datainsamling. Men eftersom mer dynamiska molekylära (och andra verkliga) nätverksdata blir tillgängliga, finns det ett växande behov av beräkningsmetoder som kan analysera dynamiska nätverk (Przytycka och Kim, 2010; Przytycka et al., 2010), inklusive metoder som kan anpassa sådana nätverk. Frågan är: hur anpassar man dynamiska nätverk, när de befintliga NA-metoderna bara kan hantera statiska nätverk? För att möjliggöra detta generaliserar vi begreppet statisk NA till dess dynamiska motsvarighet. Nämligen definierar vi dynamisk NA som en process för att jämföra dynamiska nätverk och hitta liknande regioner mellan sådana nätverk, samtidigt som vi utnyttjar tidsinformationen explicit (till skillnad från statisk NA, som ignorerar denna information). Vi antar att en anpassning av dynamiska nätverksrepresentationer av föränderliga verkliga system kommer att leda till överlägsna anpassningar jämfört med en anpassning av systemens statiska nätverksrepresentationer, vilket för närvarande görs. För att testa denna hypotes introducerar vi den första metoden någonsin för dynamisk NA. Vår föreslagna dynamiska NA-metod, DynaMAGNA, är en proof-of-concept förlängning av en state-of-the-art static NA-metod, MAGNA och Vijayan m.fl., 2015). Saraph och Milenkovi c (2014) och Vijayan m.fl. (2015) jämförde MAGNA® med toppmoderna statiska NA-metoder vid tidpunkten: IsoRank (Singh et al., 2007), MI-GRAAL (Kuchaiev och Pr zulj, 2011) och GHOST (Patro och Kingsford, 2012). Jämförelserna gjordes både på syntetiska och verkliga PIN-koder, både topologiska och funktionella i182 V.Vijayan et al.
DynaMAGNA++ REF anpassar två dynamiska nätverk.
Alignment of dynamic networks
{'venue': None, 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Biology', 'Medicine']}