[논문 리뷰] Graph Models for Biological Pathway Visualization: State of the Art and Future Challenges

Hsiang‐Yun Wu, Martin Nöllenburg외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 10. 10.

Bioinformatics and Genomic Networks참고 문헌 38인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 생물학적 경로 시각화를 위한 통합된 데이터 구조로 다층 네트워크를 제안하며, 이중 그래프, 초그래프, 반응 그래프와 같은 이질적인 그래프 모델을 통합하여 유기적인 프레임워크를 제공한다. 기존의 경로 모델링 및 시각화 기법을 분석함으로써 확장성, 상호작용성, 시간 의존성, 불확실성, 다종간 비교와 같은 핵심 과제를 규명하고, 동적이고 도메인 특화이며 인지적으로 효율적인 경로 탐색을 지원하는 미래의 시각화 시스템을 위한 지침을 제시한다.

ABSTRACT

The concept of multilayer networks has become recently integrated into complex systems modeling since it encapsulates a very general concept of complex relationships. Biological pathways are an example of complex real-world networks, where vertices represent biological entities, and edges indicate the underlying connectivity. For this reason, using multilayer networks to model biological knowledge allows us to formally cover essential properties and theories in the field, which also raises challenges in visualization. This is because, in the early days of pathway visualization research, only restricted types of graphs, such as simple graphs, clustered graphs, and others were adopted. In this paper, we revisit a heterogeneous definition of biological networks and aim to provide an overview to see the gaps between data modeling and visual representation. The contribution will, therefore, lie in providing guidelines and challenges of using multilayer networks as a unified data structure for the biological pathway visualization.

연구 동기 및 목표

• 생물학적 경로의 복잡성이 증가하는 것을 다층 네트워크 프레임워크 아래에서 다양한 그래프 모델을 통합함으로써 해결하고자 한다.
• 경로 표현에서 현재의 데이터 모델링 관행과 시각화 기법 사이의 괴리를 규명하고자 한다.
• 대규모, 동적, 이질적인 생물학적 네트워크를 시각화할 때 발생하는 핵심 과제를 부각하고자 한다.
• 기능, 종, 세포소기관과 같은 의미적 계층을 통합하여 도메인 특화 시각화를 지원하고자 한다.
• 표준화된 다층 표현을 통해 다양한 생물체와 세포적 맥락 간의 비교 분석을 가능하게 하고자 한다.

제안 방법

• 주요 경로 데이터베이스 및 시각화 도구에서 사용되는 기초 그래프 모델을 조사하고 분류한다.
• 기존의 생물학적 경로 표현 방식(예: 기질 그래프, 초그래프, 반응 그래프)을 다층 네트워크 추상화로 매핑한다.
• 수작업 및 알고리즘적으로 생성된 경로 레이아웃을 분석하여 시각적 명료성과 구조적 정확도를 평가한다.
• 경로 해석 과정에서 인지 부하를 줄이기 위해 시각적 계층 구조와 레이아웃 균형의 역할을 평가한다.
• 다층 네트워크가 다양한 시각화 유형 간 변환을 위한 중심 데이터 구조로 기능하도록 프레임워크를 제안한다.
• 시간, 불확실성, 다종간 비교를 하나의 다층 모델링 및 시각화 파이프라인에 통합한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다층 네트워크는 생물학적 경로 모델링에 사용되는 다양한 그래프 모델을 어떻게 통합할 수 있는가?
• RQ2 대규모, 동적, 이질적인 생물학적 경로를 표현할 때의 핵심 시각화 과제는 무엇인가?
• RQ3 다층 네트워크는 복잡한 대사 및 신호 전달 네트워크의 확장성 있고 상호작용 가능한 시각화를 어떻게 지원할 수 있는가?
• RQ4 다층 네트워크는 종과 세포소기관 간의 비교 경로 분석을 어떻게 촉진할 수 있는가?
• RQ5 불확실성과 시간 의존성은 다층 네트워크 프레임워크 내에서 어떻게 공식적으로 모델링하고 시각적으로 표현할 수 있는가?

주요 결과

• 다층 네트워크는 이중 그래프, 초그래프, 반응 그래프와 같은 다양한 생물학적 경로 모델을 포함할 수 있는 통합 추상화를 제공한다.
• 현재의 시각화 기법은 특히 다중 층이 포함된 경우 실제 생물학적 네트워크의 복잡성과 밀도 증가에 따라 확장성에 실패하는 경우가 많다.
• 기능 모듈, 종, 세포소기관과 같은 의미적 계층의 통합은 해석 가능성 향상과 도메인 특화 분석 지원에 기여한다.
• 포도당 대사와 같은 동적 및 시간 의존적 경로 변화는 아직 개발이 부족한 적응형 레이아웃 알고리즘이 필요로 한다.
• 생물학적 상호작용의 불확실성은 약물 개발과 체계 생물학적 해석에 중요함에도 불구하고 거의 시각화되지 않는다.
• 다층 네트워크를 통해 이질적인 데이터를 동일한 구조적 프레임워크로 표준화함으로써 종 간 및 세포소기관 간의 비교 경로 시각화가 용이해진다.