Bioinspired Algorithm for Identifying Overlapping Clusters in Protein-Protein Interaction Networks

Abstract

نظرا لأهميتها البالغة في فهم الأنظمة الحيوية على المستوى الخلوي؛ احتلت دراسة الشبكات البيولوجية وتحليلها ـــ لا سيما في السنوات الآنية ـــ عناية فريدة واهتماما متميزا من قبل العديد من الباحثين؛ الأمر الذي استدعى تطوير العديد من الخوارزميات لدراسة هذه الشبكات وتحليلها. تسلط هذه الدراسة تركيزها على نوع واحد من الشبكات البيولوجية وهي: شبكة التفاعلات بين البروتينات والتي يمكن الحصول عليها من خلال استخدام بعض التقنيات مثل: Yeast-two hybrid و Mass spectrometry بالإضافة الى العديد من النماذج الحسابية. فاعتمادا على الخوازميات الجينية (Genetic Algorithm)، تقترح هذه الدراسة خوارزمية لدراسة شبكة التفاعلات بين البروتينات من خلال تصنيف البروتينات الى مجموعات تسمى (clusters) ؛ حيث إن البروتينات في كل مجموعة لديها وظيفة بيولوجية محددة. كما تجدر الإشارة إلى أنه يوجد العديد من العيوب في التطبيقات المتوفرة والمعتمِدة على الخوازميات الحالية لتصنيف البروتينات؛ وذلك لأنها لم تأخذ بعين الاعتبار بعض خصائص هذه الشبكات مثل: scale-free structure, disassortivity, small-world .multifunctionality and ومن هنا يأتي هدف هذه الدراسة لمساعدة متخصصي الأحياء لفهم المبادئ العامة التي تتحكم في كل العمليات البيولوجية. لقد قمنا في هذه الدراسة بتقييم نتائج الخوارزمية المقترحة عما إذا كانت تحتوي على أي أهمية بيولوجية عن طريق مقارنتها مع gene ontology terms، ثم مقارنة أداء الخوارزمية المقترحة مع خوارزميات أخرى: .MCL, MCODE and ClusterOneوبناءً على النتائج التي حصلنا عليها عند استخدام الطريقة المقترحة؛ يمكننا أن نقول: إن الطريقة المقترحة قادرة على الاّتي: (أ) إيجاد clusters ذات أهمية بيولوجية. (ب) تصنيف نسبة كبيرة من البروتينات الموجودة في شبكة التفاعلات بين البروتينات . (ج) كما تتسم هذه الطريقة بفاعلية أكثر من الخوارزميات الحالية (MCL MCODE and ClusterOne).