ABSTRACT Motivering: Högt genomflöde av metoder för att upptäcka molekylära interaktioner har producerat stora uppsättningar biologiska nätverksdata med mycket mer som ännu inte kommit. Analog till sekvensjustering, effektiva och tillförlitliga metoder för nätverksanpassning förväntas förbättra vår förståelse av biologiska system. Till skillnad från sekvensjustering, nätverksjustering är beräkningsbart intractable. Därför är det för närvarande en av de främsta utmaningarna inom beräkningsbiologin att utforma effektiva nätverksanpassningsheuristik. Resultat: Vi introducerar en ny nätverksanpassningsalgoritm, som kallas Matching-based Integrative GRAph Aligner (MI-GRAAL), som kan integrera alla antal och typer av likhetsåtgärder mellan nätverksnoder (t.ex. proteiner), inklusive, men inte begränsat till, någon topologisk nätverkslikviditetsmått, sekvenslikhet, funktionell likhet och strukturell likhet. Därför löser vi banden i likhetsåtgärder och finner en kombination av likhetsåtgärder som ger den största sammanhängande (dvs. Sammanlänkade) och biologiskt sunda anpassningar. MI-GRAAL exponerar de största funktionella, anslutna regioner av protein-protein interaktion (PPI) nätverk likhet till dags dato: överraskande, det avslöjar att 77,7% av proteiner i bagarens jäst hög förtroende PPI nätverk deltar i en sådan subnätverk som är helt innesluten i den mänskliga hög förtroende PPI nätverk. Detta är den första demonstrationen att arter som är så olika som jäst och människor innehåller så stora, kontinuerliga regioner av global nätverk likhet. Vi tillämpar MI-GRAALs anpassning för att förutsäga funktioner av oannoterade proteiner i jäst, människa och bakterier som bekräftar våra förutsägelser i litteraturen. Dessutom, med hjälp av nätverksanpassning poäng för PPI-nätverk av olika herpesvirus, rekonstruerar vi deras fylogenetiska förhållande. Detta är första gången som phylogeny är exakt rekonstruerad från rent topologiska anpassningar av PPI-nätverk. Tillgänglighet: Kompletterande filer och MI-GRAAL körbara program:
GRAAL (GRAph Aligner) familjen REF för globala nät anpassningsmetoder använder graflet grad likhet för att anpassa två nätverk.
Integrative network alignment reveals large regions of global network similarity in yeast and human
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}