Motivering: Med den ökande tillgängligheten av stora protein-protein-interaktionsnätverk blir frågan om proteinnätverksanpassning central i systembiologin. Nätverksanpassning beskrivs ytterligare i två delproblem: lokal anpassning, att hitta små bevarade motiv över nätverk, och global anpassning, som försöker hitta en bästa kartläggning mellan alla noder av de två nätverken. I den här artikeln är vårt mål att förbättra befintliga globala anpassningsresultat. En bättre anpassning av nätverken kommer bland annat att möjliggöra en mer exakt identifiering av funktionella ortologer mellan olika arter. Resultat: Vi introducerar IsoRankN (IsoRank-Nibble) en global multiplenetwork anpassningsverktyg baserat på spektral klusterering på den inducerade grafen av parvis justering poäng. IsoRankN överträffar befintliga algoritmer för global nätverksanpassning i täckning och konsekvens vid flera anpassningar av de fem tillgängliga eukaryotiska nätverken. Med utgångspunkt i spektralmetoder är IsoRankN både feltolerant och beräkningseffektiv. Tillgänglighet: Vår programvara är fritt tillgänglig för icke-kommersiella ändamål på begäran från: http://isorank
IsoRankN REF är utökad från IsoRank, som använder spektral klusterering på en graf för att förbättra den globala flera nätverk anpassning.
IsoRankN: spectral methods for global alignment of multiple protein networks
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}