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Exact p-values for global network alignments via combinatorial analysis of shared GO terms
bioRxiv - Molecular Biology Pub Date : 2020-10-09 , DOI: 10.1101/2020.10.08.332254 Wayne B. Hayes
bioRxiv - Molecular Biology Pub Date : 2020-10-09 , DOI: 10.1101/2020.10.08.332254 Wayne B. Hayes
Network alignment aims to uncover topologically similar regions in the protein-protein interaction (PPI) networks of two or more species under the assumption that topologically similar regions perform similar functions. Although there exist a plethora of both network alignment algorithms and measures of topological similarity, currently no "gold standard" exists for evaluating how well either is able to uncover functionally similar regions. Here we propose a formal, mathematically and statistically rigorous method for evaluating the statistical significance of shared GO terms in a global, 1-to-1 alignment between two PPI networks. We use combinatorics to precisely count the number of possible network alignments in which k proteins share a particular GO term. When divided by the number of all possible network alignments, this provides an explicit, exact p-value for a network alignment with respect to a particular GO term.
中文翻译:
通过对共享GO项进行组合分析来确定全球网络对齐的精确p值
网络对齐的目的是在拓扑相似区域执行相似功能的假设下,在两个或更多物种的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络中发现拓扑相似区域。尽管存在大量的网络对齐算法和拓扑相似性度量,但目前尚不存在用于评估任一者能够很好地揭示功能相似区域的“黄金标准”。在这里,我们提出了一种正式的,数学上和统计学上严格的方法,用于评估两个PPI网络之间的全局一对一比对中共享GO项的统计意义。我们使用组合学来精确计算可能的网络对齐数量,其中k蛋白质具有特定的GO术语。当除以所有可能的网络对齐方式的数量时,这将为特定GO项的网络对齐方式提供一个明确的,准确的p值。
更新日期:2020-10-11
中文翻译:
通过对共享GO项进行组合分析来确定全球网络对齐的精确p值
网络对齐的目的是在拓扑相似区域执行相似功能的假设下,在两个或更多物种的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络中发现拓扑相似区域。尽管存在大量的网络对齐算法和拓扑相似性度量,但目前尚不存在用于评估任一者能够很好地揭示功能相似区域的“黄金标准”。在这里,我们提出了一种正式的,数学上和统计学上严格的方法,用于评估两个PPI网络之间的全局一对一比对中共享GO项的统计意义。我们使用组合学来精确计算可能的网络对齐数量,其中k蛋白质具有特定的GO术语。当除以所有可能的网络对齐方式的数量时,这将为特定GO项的网络对齐方式提供一个明确的,准确的p值。