Den biologiska nätanpassningen syftar till att identifiera liknande regioner mellan nätverk av olika arter. Befintliga metoder beräknar knutpunkternas "likheter" för att snabbt, från möjliga anpassningar, identifiera "highscoring"-anpassningarna med avseende på den övergripande knutpunktens likhet. Dock utvärderas sedan noggrannheten hos anpassningarna med någon annan åtgärd som skiljer sig från den nodlikhet som används för att konstruera anpassningarna. Vanligtvis mäter man mängden bevarade kanter. Således, de befintliga metoderna anpassa liknande noder mellan nätverk i hopp om att bevara många kanter (efter anpassningen är konstruerad!). Istället introducerar vi MAGNA för att direkt "optimera" kanten bevarande medan anpassningen är konstruerad. MAGNA använder en genetisk algoritm och vår nya funktion för "crossover" av två "förälder" anpassningar till en överlägsen "barn" anpassning för att simulera en "population" av anpassningar som "evolverar" över tiden; de "fittest" anpassningarna överleva och gå vidare till nästa "generation", tills justering noggrannheten inte kan optimeras ytterligare. Samtidigt som vi optimerar vårt nya och överlägsna mått på mängden bevarade kanter, MAGNA kan optimera alla justering noggrannhetsmått. I systematiska utvärderingar mot befintliga state-of-the-art metoder (IsoRank, MI-GRAAL, och GHOST), MAGNA förbättrar justering noggrannheten av alla metoder.
MAGNA REF optimerar kantbevarandet mellan två nätverk med hjälp av en genetisk algoritm.
MAGNA: Maximizing Accuracy in Global Network Alignment
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Molecular Networks', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science', 'Medicine']}