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统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Network visualization and analysis tools

A number of in silico visualization and analysis tools are available to provide user-friendly environment for the system biologist. However, some of the tools are even equally applicable in other type of networks too. They are either online web-based or standalone desktop versions, which differ from one another in their way of generating and presenting the networks. Most of the effort is the outcome of various researches in the area of GRN inference methods or techniques. They are normally limited to any single inference method. Some of the tools also provide benchmarking and synthetic data-generation facilities. Other than inference of GRN, visualization of networks are also considered as an integral component of the tools. Below we present a comprehensive study on various tools and review their features in order to help the biologists select appropriate tools that may suit their own requirements.

GeneNetWeaver GeneNetWeaver (GNW) [61] is a tool developed in Java for in silico benchmarking and performance evaluation of network inference methods. Benchmarking involves generating gene network structures; generating simulated data from these networks using adequate dynamical models. In GNW, subnetwork extraction starts with the extraction of modules, which are groups of genes that are highly connected in a random network from a given global interaction network. This tool is able to perform a network motif analysis from a set of network predictions and their corresponding benchmark networks. The accuracy of network inference can be assessed using standard metrics, such as precisionrecall (PR) and receiver operating characteristic (ROC) curves.

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Proteins and interaction graph

Protein molecules are the workhorses of the cell, performing and controlling almost all activities in an organism. Although some proteins may work alone, proteins usually collaborate with others to achieve their intended tasks. When proteins work together, the influences and interactions among them can be shown in terms of a graph. The human cell produces potentially 100,000 different proteins, where a gene may produce more than one pro-tein. The interactions among these proteins are responsible for many physiological activities in the body. Organisms vary in the number of their proteins and the number of interactions. Proteins and protein interactions of a large number of organisms are being determined, and are recorded in databases. According to one study [94], humans have ten times more protein interactions than the fruit fly, and 20 times more than the single-celled yeast. A simple but useful approach to viewing such a complex biological system is to represent it as a network of the interplay among the different molecules.

Thus, complex systems, such as protein-protein interactions (PPI), are usually studied computationally from a graph-theoretic perspective. Studies suggest that PPI networks (PIN) are conserved through evolution [89]. Highly connected proteins within a network are vital molecules and have been found to be more essential for survival than proteins with lower connectivity [43]. As a result, the interactions between protein pairs and the overall composition of the network are important for the overall functioning of an organism. Understanding conserved substructures through a comparative analysis of these networks can provide insights into a variety of biochemical processes. The ultimate goal of network alignment is to transfer knowledge of protein function from one species to another. Since sequence similarity metrics, such as BLAST bit scores [3], are not conclusive evidence of similar function, the purpose of aligning two PPI networks is to supplement sequence similarity with topological information so as to identify orthologs as accurately as possible.

The physical interaction between a pair of protein molecules takes place because of biochemical activities within a cell. The synthesis of protein may also be regulated by another protein. When proteins work together, the influences and interactions among them can be shown in terms of a graph [10]. A graph showing interactions among proteins in a single species is called a protein-protein interaction network (or map). In a PPI graph, the proteins are nodes, and molecular interactions between them are edges.

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|MY461


统计代写|网络分析代写网络分析代考|网络可视化和分析工具


大量的可视化和分析工具为系统生物学家提供了用户友好的环境。然而,有些工具甚至同样适用于其他类型的网络。它们要么是基于网络的在线版本,要么是独立的桌面版本,它们在生成和呈现网络的方式上彼此不同。大部分的努力是GRN推理方法或技术领域的各种研究的结果。它们通常局限于任何单一推理方法。有些工具还提供基准测试和合成数据生成功能。除了GRN的推断,网络的可视化也被认为是工具的一个组成部分。下面我们将对各种工具进行全面的研究,并回顾它们的特点,以帮助生物学家选择适合自己需要的工具


GeneNetWeaver (GNW)[61]是一个用Java开发的工具,用于对标和性能评估的网络推理方法。标杆测试涉及生成基因网络结构;使用适当的动力学模型从这些网络生成模拟数据。在GNW中,子网络提取从模块的提取开始,模块是从给定的全局相互作用网络中高度连接在随机网络中的基因组。该工具能够从一组网络预测及其相应的基准网络执行网络主题分析。网络推理的准确性可以通过标准指标进行评估,如精确召回率(PR)和受试者工作特征(ROC)曲线

统计代写|网络分析代写网络分析代考|蛋白质与相互作用图

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蛋白质分子是细胞的主力,执行和控制生物体中几乎所有的活动。虽然有些蛋白质可能单独工作,但蛋白质通常会与其他蛋白质合作来完成预期的任务。当蛋白质一起工作时,它们之间的影响和相互作用可以用图表来表示。人类细胞可能产生10万种不同的蛋白质,其中一个基因可能产生一种以上的蛋白质。这些蛋白质之间的相互作用负责体内的许多生理活动。生物体的蛋白质数量和相互作用的数量各不相同。大量生物的蛋白质和蛋白质相互作用正在被测定,并记录在数据库中。根据一项研究[94],人类的蛋白质相互作用比果蝇多10倍,比单细胞酵母多20倍。要观察如此复杂的生物系统,一个简单而有用的方法是将其表示为不同分子之间相互作用的网络


因此,复杂系统,如蛋白质-蛋白质相互作用(PPI),通常从图论的角度进行计算研究。研究表明PPI网络(PIN)通过进化而保持保守[89]。网络中高度连接的蛋白质是非常重要的分子,已经被发现比连接较低的蛋白质对生存更重要。因此,蛋白质对之间的相互作用和网络的整体组成对生物体的整体功能非常重要。通过对这些网络的比较分析来理解保守的子结构,可以为深入了解各种生物化学过程提供帮助。网络对齐的最终目标是将蛋白质功能的知识从一个物种转移到另一个物种。由于序列相似性度量,如BLAST比特评分[3],并不是相似功能的决定性证据,校准两个PPI网络的目的是用拓扑信息补充序列相似性,以便尽可能准确地识别正交向量


一对蛋白质分子之间的物理相互作用是由于细胞内的生化活动而发生的。蛋白质的合成也可能受另一种蛋白质的调节。当蛋白质一起工作时,它们之间的影响和相互作用可以用图[10]表示。显示单一物种中蛋白质相互作用的图表被称为蛋白质-蛋白质相互作用网络(或地图)。在PPI图中,蛋白质是节点,它们之间的分子相互作用是边

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