[논문 리뷰] Lagrangian Relaxation Applied to Sparse Global Network Alignment

Mohammed El-Kebir, Jaap Heringa외 1명|arXiv (Cornell University)|2011. 08. 22.

Bioinformatics and Genomic Networks참고 문헌 21인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 정수선형계획문제의 개선된 라그랑주 승수 방법을 기반으로 한 빠르고 강력한 글로벌 네트워크 정렬 방법인 natalie 2.0을 제시한다. 이는 일반화된 이차할당문제를 일반화한 것으로, 교차종 간 단백질-단백질 상호작용 네트워크에서 정렬 품질과 실행 시간 측면에서 IsoRank 및 Graal과 같은 최첨단 방법을 능가하며, 유전자 온톨로지(GO) 유사도와 보존된 간선 수를 통한 기능적 일관성 측면에서 뛰어난 성능을 보인다.

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.

연구 동기 및 목표

• 노드 유사도와 네트워크 구조를 통합하는 확장성 있고 유연한 글로벌 네트워크 정렬 방법을 개발하는 것.
• 네트워크 정렬의 일반화된 이차할당 문제 공식화에 대해 라그랑주 승수 방법의 효율성과 경계 품질을 향상시키는 것.
• 생물학적 네트워크에서 해 품질과 실행 시간 측면에서 기존 방법을 능가하는 공개된 도구를 만들기 위한 것.
• 유전자 온톨로지(GO) 애너테이션을 통한 기능적 일관성과 함께 보존된 간선 수를 기반으로 정렬 품질을 평가하는 것.

제안 방법

• 글로벌 네트워크 정렬을 일반화된 이차할당문제(QAP)로 일반화한 정수선형계획문제(ILP)로 공식화한다.
• 문제를 더 작은 독립적인 부분문제로 분해하기 위해 라그랑주 승수 방법을 적용하여 경계 계산을 효율적으로 수행한다.
• 일반화된 문제를 다룰 수 있도록 QAP용 이중 강하법을 개선하여 상하한 경계의 수렴 속도를 높인다.
• 개선된 이중 강하법과 하향 기울기 최적화를 조합하여 경계 향상 속도를 가속화한다.
• 알고리즘을 natalie 2.0로 구현하여 공개된 네트워크 정렬 소프트웨어 도구로 제공한다.
• 노드 유사도(예: 서열 또는 GO 유사도)와 구조적 보존(간선 일치 수)을 결합한 융통성 있는 스코어링 체계를 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 라그랑주 승수 방법이 일반화된 네트워크 정렬 문제에 효과적으로 적용되어 강력한 경계와 신속한 수렴을 달성할 수 있는가?
• RQ2 제안된 방법의 성능은 정렬 품질과 실행 시간 측면에서 IsoRank 및 Graal과 비교해 어떻게 되는가?
• RQ3 이 방법이 생성하는 정렬은 유전자 온톨로지(GO) 유사도로 측정했을 때 얼마나 높은 기능적 일관성을 유지하는가?
• RQ4 이 방법은 희박한 실세계 생물학적 네트워크를 효율적으로 처리하면서도 높은 해 품질을 유지할 수 있는가?

주요 결과

• natalie 2.0는 여섯 개의 교차종 간 단백질-단백질 상호작용 네트워크에서 실행 시간과 해 품질 측면에서 IsoRank 및 Graal을 모두 능가한다.
• 이 방법은 보존된 간선 수가 IsoRank 및 Graal보다 유의미하게 많아, 더 나은 구조적 보존을 나타낸다.
• GO 유사도 분석 결과, natalie 2.0는 높은 평균 유사도 스코어(annotated 노드 수에 따라 정규화됨)를 기록하여 기능적으로 일관성 있는 정렬을 생성함을 보여준다.
• 개선된 이중 강하법과 하향 기울기 최적화의 조합은 이전의 라그랑주 접근법보다 상하한 경계의 수렴 속도가 더 빠르게 한다.
• 공개된 소프트웨어 도구인 natalie 2.0는 연구에서 사용된 모든 데이터셋을 포함하고 있어 재현성과 향후 벤치마킹을 가능하게 한다.