31、生物信息学中的大数据分析与时间序列预测

生物信息学中的大数据分析与时间序列预测

生物信息学中的大数据分析

网络对齐算法

MAGNA++

MAGNA++（通过节点和边的保守性最大化全局网络对齐的准确性）对MAGNA进行了重要改进。它具有以下优势：
- 能够同时优化边的保守性（基于三种不同的度量方法）和节点的保守性。
- 通过并行计算提高了性能。
- 拥有易于使用的图形用户界面。
- 提供了源代码。

SANA

SANA（模拟退火网络对齐）是一种全局网络对齐算法，它基于模拟退火使用了一种新的随机搜索算法。该算法的核心思路在于，由于网络对齐问题是NP难问题，很难找到最优解。因此，作者将网络对齐问题建模为一个由两部分组成的优化问题：
- 一个用于衡量对齐质量的目标函数。
- 一个用于枚举或找到所有可能对齐的搜索算法。搜索算法可以是确定性的或随机的，问题的解决方案就是对应目标函数最佳值的对齐。

蛋白质相互作用网络的可视化

可视化是科学研究中重要的分析步骤，蛋白质 - 蛋白质相互作用网络（PIN）对于研究生物体至关重要，其图形表示可以突出相关的子网络或基序，如蛋白质复合物。然而，PIN可视化存在一些问题：
- 节点和连接数量众多（数万）。
- 节点（蛋白质）和边（相互作用）具有异质性。
- 注释的存在虽然丰富了蛋白质和相互作用信息，但使可视化变得复杂。

近年来，许多用于生物网络特别是PIN可视化的软件工具被开发出来。早期工具仅用于可视化，而近期工具提供了额外的网络分析功能。评估这些工具的主要标准包括：
| 评估标准 |