[論文レビュー] Lagrangian Relaxation Applied to Sparse Global Network Alignment

Mohammed El-Kebir, Jaap Heringa+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 22, 2011

Bioinformatics and Genomic Networks参考文献 21被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、整数型線形計画法における改良型ラグランジュ緩和法に基づく、一般化された2次割り当て問題（QAP）に一般化された、高速かつ頑健なグローバルネットワークアラインメント手法である natalie 2.0 を提示する。クロススプライスのたんぱく質-たんぱく質相互作用ネットワークにおいて、IsoRank や Graal よりも優れたアラインメント品質と実行時間で性能を発揮し、GO類似度と保存されたエッジ数を用いた機能的整合性が向上している。

ABSTRACT

Data on molecular interactions is increasing at a tremendous pace, while the development of solid methods for analyzing this network data is lagging behind. This holds in particular for the field of comparative network analysis, where one wants to identify commonalities between biological networks. Since biological functionality primarily operates at the network level, there is a clear need for topology-aware comparison methods. In this paper we present a method for global network alignment that is fast and robust, and can flexibly deal with various scoring schemes taking both node-to-node correspondences as well as network topologies into account. It is based on an integer linear programming formulation, generalizing the well-studied quadratic assignment problem. We obtain strong upper and lower bounds for the problem by improving a Lagrangian relaxation approach and introduce the software tool natalie 2.0, a publicly available implementation of our method. In an extensive computational study on protein interaction networks for six different species, we find that our new method outperforms alternative state-of-the-art methods with respect to quality and running time.

研究の動機と目的

• ノード類似度とネットワークトポロジーの両方を統合するスケーラブルで柔軟なグローバルネットワークアラインメント手法の開発。
• ネットワークアラインメントの一般化された2次割り当て定式化におけるラグランジュ緩和の効率性とバウンド品質の向上。
• 生物学的ネットワークにおいて、ソリューション品質と実行時間の両面で既存手法を上回る、公開可能なツールの作成。
• 遺伝子オントロジー（GO）アノテーションを用いた機能的整合性と保存エッジ数の両方を用いて、アラインメント品質の評価。

提案手法

• グローバルネットワークアラインメントを、2次割り当て問題（QAP）に一般化した整数型線形計画問題（ILP）として定式化する。
• 問題をより小さな独立した部分問題に分解するため、ラグランジュ緩和を適用してバウンディング計算を効率化する。
• 一般化された問題を扱えるように、QAP用のデュアルディセント法を改善し、上界と下界の収束を高速化する。
• 改善されたデュアルディセント法と部分勾配最適化を組み合わせ、バウンディングの改善を加速する。
• アルゴリズムを natalie 2.0 として実装し、ネットワークアラインメント用の公開ソフトウェアツールとして提供する。
• ノード類似度（例：配列類似度やGO類似度）とトポロジー保存性（エッジマッチ）を組み合わせた柔軟なスコアリング方式を採用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ラグランジュ緩和は、一般化されたネットワークアラインメント問題に効果的に適応可能であり、強力なバウンディングと高速な収束を達成できるか？
• RQ2 提案手法の性能は、IsoRank や Graal と比較して、アラインメント品質と実行時間の両面で優れているか？
• RQ3 本手法が生成するアラインメントは、遺伝子オントロジー（GO）類似度で測定した場合、どの程度機能的整合性を保持しているか？
• RQ4 本手法は疎で現実的な生物学的ネットワークを、高品質なソリューションを維持したまま、効率的に処理できるか？

主な発見

• natalie 2.0 は、6つのクロススプライスのたんぱく質-たんぱく質相互作用ネットワークにおいて、実行時間とソリューション品質の両面で IsoRank や Graal を上回っている。
• 本手法は、保存エッジ数が IsoRank や Graal よりも顕著に多く、より良いトポロジー保存性を示している。
• GO類似度解析により、natalie 2.0 は高機能的整合性を持つアラインメントを生成しており、アノテート済みノード数で正規化された平均類似度スコアが高かった。
• 改善されたデュアルディセント法と部分勾配最適化の組み合わせにより、従来のラグランジュアプローチよりも上界と下界の収束が速くなった。
• 公開可能なソフトウェアツール natalie 2.0 は、研究で使用したすべてのデータセットを含んでおり、再現性とさらなるベンチマークが可能である。