SANA NetGO：一种使用 Gene Ontology (GO) 术语对网络比对进行评分的组合方法

Gene Ontology (GO) 术语常被用于对蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络之间的比对进行评分。现有方法可以测量孤立的两个蛋白质之间的 GO 相似性，但网络比对中的蛋白质对并非孤立的：每一对都通过比对本身隐式地依赖于所有其他配对。现有方法未能考虑 GO 术语在各网络中的频率，而是通过根据 GO 术语在 GO 层级结构中的位置对其何时被“允许”施加任意规则，以临时方式尝试处理常见 GO 术语，而不是使用 PPI 网络本身中现成的频率信息。在这里，我们开发了一种新的度量 NetGO，它自然地赋予不常见且信息量大的 GO 术语比常见且信息量小的 GO 术语更高的权重，而无需任意截断。特别是，NetGO 根据频繁 GO 术语在被比对网络中的频率来降低其评分。这是一种仅适用于比对的全局度量，独立于成对 GO 度量，就像基于边的 EC 或 S3 评分是独立于成对拓扑相似性的全局拓扑相似性度量一样。我们通过基于同源节点对创建预定质量的比对，证明了 NetGO 的优越性，并表明 NetGO 与比对质量的相关性远优于任何现有的基于 GO 的比对度量。我们还证明了 NetGO 提供了物种间分类学相似性的度量，与现有分类学度量一致——这是现有基于 GO 的网络比对度量所不具备的特征。最后，我们重新评估了先前研究中由近十二个比对器生成的比对，并表明在区分好比对和坏比对方面，NetGO 比现有度量做得更好。