[논문 리뷰] BiMAT: a MATLAB(R) package to facilitate the analysis and visualization of bipartite networks

César O. Flores, Timothée Poisot외 2명|arXiv (Cornell University)|2014. 06. 25.

Plant and animal studies참고 문헌 34인용 수 3

한 줄 요약

BiMAT는 생태계 이분망 구조를 분석하고 시각화하기 위해 설계된 오픈소스 MATLAB® 패키지로, 통계적 유의성을 평가하기 위해 근거 모델을 사용하는 모듈성, 내재성, 다중 척도적 구조에 대한 알고리즘을 구현한다. 연구자들이 네트워크의 구조를 정량화하고 매트릭스 또는 그래프 레이아웃에서 결과를 시각화할 수 있도록 지원하여 생태학적 및 생물학적 네트워크 연구에 통합되고 사용자 친화적인 도구를 제공한다.

ABSTRACT

The statistical analysis of the structure of bipartite ecological networks has increased in importance in recent years. Yet, both algorithms and software packages for the analysis of network structure focus on properties of unipartite networks. In response, we describe BiMAT, an object-oriented MATLAB package for the study of the structure of bipartite ecological networks. BiMAT can analyze the structure of networks, including features such as modularity and nestedness, using a selection of widely-adopted algorithms. BiMAT also includes a variety of null models for evaluating the statistical significance of network properties. BiMAT is capable of performing multi-scale analysis of structure - a potential (and under-examined) feature of many biological networks. Finally, BiMAT relies on the graphics capabilities of MATLAB to enable the visualization of the statistical structure of bipartite networks in either matrix or graph layout representations. BiMAT is available as an open-source package at http://ecotheory.biology.gatech.edu/cflores.

연구 동기 및 목표

• 생태학적 및 생물학적 시스템에서 이분망 네트워크 구조를 분석하기 위한 종합적이고 독립적인 소프트웨어 도구의 부족을 보완한다.
• 분석과 시각화를 모두 지원하는 통합적이고 확장 가능한 MATLAB® 기반 라이브러리를 제공한다.
• 다양한 근거 모델을 사용하여 네트워크 특성의 통계적 유의성을 테스트할 수 있도록 한다.
• 전체 네트워크 수준뿐만 아니라 하위 네트워크 수준에서 내부 모듈성과 내재성을 포함한 다중 척도적 분석을 가능하게 한다.
• 매트릭스 레이아웃과 그래프 레이아웃 모두에서 네트워크 구조를 시각화하여 해석 가능성을 향상시킨다.

제안 방법

• 이분망 네트워크를 행과 열 노드가 별개로 구분된 인cidenced 매트릭스로 표현하기 위해 객체 지향 MATLAB® 코드를 구현한다.
• 모듈성(예: BRIM, 적응형 BRIM, 주특성벡터 방법)과 내재성(NTC, NODF)을 측정하기 위해 널리 사용되는 알고리즘을 통합한다.
• 관측된 네트워크 구조의 통계적 유의성을 평가하기 위해 무작위로 생성된 네트워크 집합과 비교함으로써 근거 모델을 적용한다.
• 전체 네트워크 및 하위 네트워크 수준에서 구조적 지표(예: Qb, NTC, NODF)를 평가하여 다중 척도 분석을 자동화한다.
• MATLAB의 그래픽 엔진을 활용하여 매트릭스 및 그래프 레이아웃에서 상호작용 가능하고 논문 수준의 시각화를 생성한다.
• 모듈성 또는 내재성 기반으로 네트워크 매트릭스를 자동 정렬하여 숨겨진 구조적 패턴을 드러내도록 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 생태계에서 이분망 네트워크 구조—특히 모듈성과 내재성—를 정량적으로 측정하고 통계적으로 평가할 수 있는가?
• RQ2 모듈성과 내재성과 같은 네트워크 특성이 얼마나 공존하는가? 그 상호의존성은 어떻게 평가할 수 있는가?
• RQ3 다중 척도 분석은 전체 네트워크 수준에서 가려졌던 구조적 패턴을 드러내는가?
• RQ4 지리적 또는 생태학적 요인이 숙주-기생충 또는 바이러스-숙주 네트워크에서 모듈 형성에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ5 매트릭스 레이아웃과 그래프 레이아웃에서의 시각화가 내재성 또는 모듈성과 같은 구조적 특성을 드러내는 데 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• BiMAT은 노드를 내재성 또는 모듈성 기반으로 정렬할 때에만 실제 식물-수분 매개체 네트워크(예: Memmot의 네트워크)에서 내재성과 모듈성 구조를 성공적으로 식별한다.
• 패키지는 바이러스-숙주 네트워크에서 12개의 모듈이 우연히 발생할 것으로 예상되는 것보다 유의미하게 다양성이 낮다는 것을 확인한다(p = 0.5, 단측 검정), 이는 프라즈의 지리적 군집화를 시사한다.
• 다중 척도 분석은 내부 내재성(NNTC) 값이 랜덤 기대값에서 유의미하게 벗어나 있음을 드러내며, 오차 막대가 95%의 무작위 복제 결과를 포함한다.
• BiMAT의 시각화 도구는 구조적 패턴을 명확히 구분한다: 정렬되지 않은 매트릭스는 명백한 구조가 없지만, 정렬된 매트릭스는 명확한 내재성 및 모듈성 패턴을 보여준다.
• 근거 모델의 구현은 객관적인 통계적 추론을 가능하게 하여 관측된 네트워크 특성이 우연의 결과가 아님을 확인한다.
• BiMAT의 확장성과 MATLAB의 시각화 도구와의 통합은 생태학 연구에서 탐색적 분석과 논문 수준의 그림 제작에 모두 적합하다.