Med ständigt ökande mängd tillgängliga data om protein-proteininteraktion (PPI) nätverk och forskning avslöjar att dessa nätverk utvecklas på en modulär nivå, upptäckt av bevarade mönster i dessa nätverk blir ett viktigt problem. Nyligen föreslagna algoritmer för att anpassa PPI-nätverk mål förenklade strukturer såsom bevarade banor för att göra dessa problem beräkningsbart dragbara. Men eftersom bevarade strukturer som är delar av funktionella moduler och proteinkomplex i allmänhet motsvarar täta subnät, algoritmer som kan extrahera bevarade mönster i termer av allmänna grafer är nödvändiga. Med denna motivation fokuserar vi på att upptäcka proteinuppsättningar som inducerar subnät som är mycket bevarade i interaktionen mellan ett par arter. För detta ändamål utvecklar vi ett ramverk som formellt definierar det pairwise lokala anpassningsproblemet för PPI-nätverk, modellerar problemet som ett grafoptimeringsproblem, och presenterar snabba algoritmer för detta problem. För att exakt fånga de underliggande biologiska processerna baserar vi vårt ramverk på duplicering/divergence-modeller som fokuserar på att förstå utvecklingen av PPI-nätverk. Detaljerade experimentella resultat från en implementering av det föreslagna ramverket visar att vår algoritm kan upptäcka bevarade interaktionsmönster mycket effektivt, både när det gäller noggrannhet och beräkningskostnader.
Strukturkorrespondens matchning liknar graf anpassning problem i bioinformatik fält för anpassning av protein-protein interaktioner nätverk REF.
Pairwise alignment of protein interaction networks
{'venue': 'Journal of Computational Biology', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}