拉格朗日松弛应用于稀疏全局网络比对
数据结构与算法
2011-08-23 v1 定量方法
摘要
分子相互作用的数据正以惊人的速度增长，而用于分析这些网络数据的可靠方法的发展却相对滞后。这在比较网络分析领域尤为突出，该领域旨在识别生物网络之间的共性。由于生物功能主要在网络的层面运作，显然需要能够感知拓扑结构的比较方法。在本文中，我们提出了一种快速、稳健的全局网络比对方法，能够灵活处理各种评分方案，同时考虑节点间的对应关系以及网络拓扑结构。该方法基于整数线性规划公式，推广了已被广泛研究的二次分配问题。我们通过改进拉格朗日松弛方法，获得了该问题的强上界和下界，并引入了软件工具natalie 2.0，这是我们所提方法的一个公开可用的实现。在对六个不同物种的蛋白质相互作用网络进行的广泛计算研究中，我们发现我们的新方法在质量和运行时间方面均优于当前最先进的替代方法。
引用
@article{arxiv.1108.4358,
title = {Lagrangian Relaxation Applied to Sparse Global Network Alignment},
author = {Mohammed El-Kebir and Jaap Heringa and Gunnar W. Klau},
journal= {arXiv preprint arXiv:1108.4358},
year = {2011}
}