Motivering: Att upptäcka nya funktionella moduler i molekylära nätverk är ett viktigt steg i biologisk forskning. I avsaknad av guld standard funktionella moduler används ofta funktionella annoteringar för att kontrollera om upptäckta moduler/samhällen har biologisk betydelse. Emellertid, som vi visar, den ojämna fördelningen av funktionella annoteringar innebär att sådana utvärderingsmetoder gynnar samhällen av välstuderade proteiner. Resultat: Vi föreslår en ny ram för utvärdering av samhällen som funktionella moduler. Vårt föreslagna ramverk, CommWalker, tar samhällen som ingångar och utvärderar dem i sin lokala nätverksmiljö genom att utföra korta slumpmässiga promenader. Vi testar CommWalkers förmåga att övervinna notationsfördomar med hjälp av input communities från fyra community detektionsmetoder på två proteininteraktionsnätverk. Vi finner att moduler som accepteras av CommWalker är lika samuttryckta som de som accepteras med nuvarande metoder. Avgörande är att CommWalker presterar bra inte bara i väl annoterade regioner, utan också i regioner som annars fördunklas av dålig notering. CommWalker samhällsprioritering både troget fångar väl validerade samhällen och identifierar funktionella moduler som kan motsvara mer ny biologi. Tillgänglighet och genomförande: CommWalker algoritmen är fritt tillgänglig på opig.stats.ox.ac.uk/resources eller som en docker bild på Docker Hub på hub.docker.com/r/lueckenmd/commwalker/.
Den CommWalker algoritm utformad av Luecken använder en slumpmässig promenad metod för att prov de proteiner som tilldelats funktionella moduler REF.
CommWalker: correctly evaluating modules in molecular networks in light of annotation bias
{'venue': None, 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}