PrimAlign: PageRank-inspired Markovian alignment for large biological networks

计算机科学 成对比较 可扩展性 页面排名 趋同(经济学) 马尔可夫链 生物网络 理论计算机科学 源代码 数据挖掘 编码(集合论) 机器学习 人工智能 计算生物学 生物 操作系统 经济增长 经济 集合(抽象数据类型) 程序设计语言 数据库
作者
Karel Kalecký,Young‐Rae Cho
出处
期刊:Bioinformatics [Oxford University Press]
卷期号:34 (13): i537-i546 被引量:30
标识
DOI:10.1093/bioinformatics/bty288
摘要

Abstract Motivation Cross-species analysis of large-scale protein–protein interaction (PPI) networks has played a significant role in understanding the principles deriving evolution of cellular organizations and functions. Recently, network alignment algorithms have been proposed to predict conserved interactions and functions of proteins. These approaches are based on the notion that orthologous proteins across species are sequentially similar and that topology of PPIs between orthologs is often conserved. However, high accuracy and scalability of network alignment are still a challenge. Results We propose a novel pairwise global network alignment algorithm, called PrimAlign, which is modeled as a Markov chain and iteratively transited until convergence. The proposed algorithm also incorporates the principles of PageRank. This approach is evaluated on tasks with human, yeast and fruit fly PPI networks. The experimental results demonstrate that PrimAlign outperforms several prevalent methods with statistically significant differences in multiple evaluation measures. PrimAlign, which is multi-platform, achieves superior performance in runtime with its linear asymptotic time complexity. Further evaluation is done with synthetic networks and results suggest that popular topological measures do not reflect real precision of alignments. Availability and implementation The source code is available at http://web.ecs.baylor.edu/faculty/cho/PrimAlign. Supplementary information Supplementary data are available at Bioinformatics online.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
邢凡柔发布了新的文献求助10
刚刚
兰天发布了新的文献求助30
刚刚
小2完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
xiaoyan发布了新的文献求助10
1秒前
qizhixu发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
nietao完成签到,获得积分10
3秒前
偷喝汽水给偷喝汽水的求助进行了留言
3秒前
3秒前
YamDaamCaa应助wen采纳,获得60
4秒前
彪yu发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
烟花应助聪明的语风采纳,获得10
5秒前
爱吃饼干的土拨鼠完成签到,获得积分10
6秒前
香蕉觅云应助dong采纳,获得10
6秒前
元谷雪发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
8秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
8秒前
刻苦冰颜发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
queen814完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
兰天完成签到,获得积分10
10秒前
陌路孤星完成签到,获得积分10
10秒前
xiaoyuan发布了新的文献求助10
11秒前
开朗的寄灵发布了新的文献求助150
11秒前
tyy发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
儒雅谷芹发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
机智思真发布了新的文献求助10
13秒前
yufanhui应助Wangyingjie5采纳,获得10
13秒前
ED应助_Charmo采纳,获得10
13秒前
666完成签到,获得积分10
13秒前
乔迎晓发布了新的文献求助10
14秒前
celine123发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
15秒前
高分求助中
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Effective Learning and Mental Wellbeing 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3974358
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3518706
关于积分的说明 11195521
捐赠科研通 3254897
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1797614
邀请新用户注册赠送积分活动 877011
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806128