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Title: Decomposition-based multi-objective optimization approach for PPI network alignment
Authors: Menor Flores, Manuel
Vega Rodríguez, Miguel Ángel
Keywords: Optimización multiobjetivo;Algoritmo evolutivo multiobjetivo basado en la descomposición;Interacción proteína-proteína;Alineación de redes;Coherencia de ontologías genéticas;Puntuación de subestructura simétrica;Multi-objective optimization;Multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition;Protein–protein interaction;Network alignment;Gene ontology consistency;Symmetric substructure score
Issue Date: 2022
Publisher: Elsevier
Abstract: La alineación de redes de interacción proteína-proteína (PPI) está en el punto de mira de la investigación en bioinformática. El objetivo principal es encontrar complejos estructurales o funcionales que se conserven evolutivamente entre especies. entre especies. Los trabajos recientes en este ámbito se esfuerzan por producir alineaciones de buena topológica y funcional, ya que ambos objetivos entran en conflicto más de lo esperado. Para ello Para ello, introducimos un algoritmo multi-objetivo basado en la descomposición con dos nuevos operadores de mutación cada uno de ellos centrado en la mejora de uno de los dos objetivos. Los experimentos Los experimentos se han realizado sobre 10 escenarios de alineación de redes PPI con datos reales de cinco especies diferentes. especies. Los resultados se han evaluado con cinco métricas de calidad. Los experimentos realizados han confirmado que las soluciones resultantes de nuestra propuesta obtienen mejoras estadísticamente significativas y son de mayor calidad que las soluciones de trabajos relacionados.
The alignment of protein–protein interaction (PPI) networks is in the spotlight of the research in bioinformatics. The main goal is to find structural or functional complexes that are evolutionarily conserved between species. Recent works in the area struggle to produce alignments of both good topological and functional quality, since those two objectives conflict more than expected. To this end, we introduce a decomposition-based multi-objective algorithm with two new problem-aware mutation operators, being each of them focused on the improvement of one of both objectives. The experiments have been performed over 10 scenarios of PPI network alignment with real data from five different species. The results have been evaluated with five quality metrics. The performed experiments have confirmed that the solutions resulting from our proposal obtain statistically significant improvements and are of higher quality than the solutions from related works.
URI: http://hdl.handle.net/10662/17193
DOI: 10.1016/j.knosys.2022.108527
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