Optimizing Global Network Alignment with a Genetic Algorithm: Leveraging Pre-trained Embeddings for Protein Sequences and Gene Ontology Terms

基因本体论 计算机科学 本体论 遗传算法 人工智能 计算生物学 基因 算法 机器学习 遗传学 生物 基因表达 认识论 哲学
作者
Warith Eddine Djeddi,Sadok Ben Yahia,Gayo Diallo
标识
DOI:10.1109/tcbbio.2024.3498458
摘要

Multiple objectives have emerged in tuning protein-protein interaction (PPI) networks, such as identifying cross-species network similarities and predicting protein complexes and functions. Despite the proliferation of tuning methodologies, challenges remain in balancing accuracy and efficiency. In this paper, we introduce GA2Vec, a novel approach for globally aligning multiple PPI networks using genetic algorithms in a many-to-many fashion. GA2Vec leverages vector embeddings of protein sequences from ProtBERT, ESM-2, and ProtT5-XL-UniRef50 to reconstruct weighted PPI networks, incorporating functional similarity through Gene Ontology (GO) term embeddings derived from the Anc2vec method. We employ four community detection algorithms to generate candidate clusters from the weighted graph, serving as initial solutions for the genetic algorithm. The genetic algorithm optimizes network alignment by refining these clusters using a fitness function based on similarity scores from pre-trained embeddings and GO terms, achieving a robust global network alignment. We demonstrate the effectiveness of our method through experiments on eukaryotic, prokaryotic, SARS-CoV, and virus-host biological networks. It achieves robust alignment between SARS-CoV-2 and SARS-CoV-1 PPI networks, balancing F1, cluster interaction quality (CIQ), internal cluster quality (ICQ), consistent clusters, and sensitivity, with scores reflecting its adaptability to diverse biological contexts.
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
yuan完成签到,获得积分10
1秒前
橙子完成签到,获得积分10
1秒前
谦让之云完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
愉快书琴完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
SYLH应助WangZhen采纳,获得10
3秒前
福尔摩云完成签到,获得积分10
4秒前
无辜的秀完成签到,获得积分10
5秒前
Charles完成签到,获得积分10
7秒前
hao发布了新的文献求助10
7秒前
小嘎发布了新的文献求助10
7秒前
ABin完成签到,获得积分10
9秒前
Jasper应助qixiaoqi采纳,获得10
9秒前
FangyingTang完成签到 ,获得积分10
10秒前
金枪鱼子完成签到,获得积分10
10秒前
theyoung发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
11秒前
赘婿应助liu采纳,获得10
11秒前
小马甲应助清仔采纳,获得10
11秒前
11秒前
luoyue完成签到,获得积分10
11秒前
yuan发布了新的文献求助10
12秒前
科研通AI5应助JR采纳,获得30
12秒前
13秒前
海阔天空发布了新的文献求助10
14秒前
SYLH应助WangZhen采纳,获得10
14秒前
票子发布了新的文献求助10
14秒前
苹果柜子完成签到 ,获得积分10
14秒前
活泼的平灵完成签到,获得积分10
15秒前
愤怒的咖啡完成签到,获得积分10
15秒前
愉快的银耳汤完成签到,获得积分10
16秒前
又又完成签到,获得积分10
17秒前
ypres完成签到 ,获得积分10
18秒前
18秒前
18秒前
zzzk完成签到 ,获得积分10
18秒前
酒精过敏完成签到,获得积分10
18秒前
席冥完成签到,获得积分10
20秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
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 4038619
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576294
关于积分的说明 11375058
捐赠科研通 3306084
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819374
邀请新用户注册赠送积分活动 892698
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815066