Visualisierung biochemischer Netzwerke - Arbeitsbereich für ...

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Visualisierung abstrakter Daten SS 2004 Felix Schernhammer TU Wien Zwei PPI Netzwerke visualisiert mit dem Verfahren von Carsten Friedrich und Falk Schreiber Einen sehr viel versprechenden Ansatz stellt Adam Wright von der Stanford University vor. Er entwickelte eine Reihe von Programmen zur Extrahierung der relevanten Daten aus einem metabolischen Netzwerk. Er geht dabei von der Idee aus, dass vor allem jene Knoten im Netzwerk von großer Relevanz sind, die viele Verbindungen mit anderen Knoten aufweisen. Die Extraktion läuft in diesem Modell in drei Phasen ab: − Beschreibung der Daten im Gesamtnetzwerk: Hier wird für jeden Knoten im Graph der Hin- und Weggrad gespeichert. Die Abbildung zeigt am Beispiel des Netzwerkes von der vorangehenden Seite (Germbakterium), dass die Anzahl der Knoten mit sehr großem Grad verhältnismäßig klein ist. Die Kurve, die den Interaktionsgrad beschreibt ähnelt dem Funktionsgraf einer exponentiellen Funktion. Diese Tatsache ist typisch für metabolische Netzwerke, weswegen der hier beschriebene Visualisierungsansatz in der Praxis oft eingesetzt werden kann. − Im zweiten Schritt werden die Knoten ausgewählt, die visualisiert werden sollen. Das kann auf zwei Arten passieren. 1. Es wird ein Wahrscheinlichkeitsmodell benutzt, um die höchstgradig verbundenen Knoten auszuwählen. Dabei wird auch darauf geachtet, dass die Kantengewichte zwischen den jetzt verbleibenden Knoten gering sind. z.B.: Ein Knoten, der zwar hochgradig mit anderen Knoten verbunden ist, aber weit weg vom Zentrum liegt, ist für de Visualisierung nicht so interessant wie ein Knoten, der zwar nicht so stark verknüpft ist, dessen Nachbarn aber wieder hohe Grade besitzen. 2. Die zweite Möglichkeit ist, dass der Benutzer einen oder mehrere Knoten von Interesse auswählt und dann ausgehend von den gewählten Knoten, alle Knoten, die mit diesen in Verbindung stehen visualisiert werden. Diese Art der Visualisierung biochemischer Netzwerke Seite 16/26
Visualisierung abstrakter Daten SS 2004 Felix Schernhammer TU Wien Knotenauswahl ist besonders hilfreich wenn Wissenschaftler die Funktion bestimmter Proteine herausfinden möchten (was einen großen Teil der biochemischen Forschung ausmacht), weil im entstehenden Graph einfach abzulesen ist, mit welchen anderen Stoffen das Protein interagiert. − Der dritte Schritt ist die Visualisierung der in Stufe 2 gewonnen Resultate. Hierbei sind die üblichen Probleme bei der Graphenvisualisierung zu beachten (möglichst kleine Visualisierungsfläche, wenig Kantenkreuzungen, Knoten sollen möglichst weit entfernt sein, Kanten sollen Länge entsprechend ihrem Gewicht haben). Um diese Kriterien zu erfüllen wird das schon besprochene force directed graph drawing verwendet. Die Abbildung gibt einen Überblick über die 3 Phasen im Modell von Adam Wright. Fettgedruckt sind jeweils die Namen der Programme, die die entsprechenden Schritte ausführen können. Der erste Visualisierungsschritt (el2dot) ist nur eine Konvertierung interner Formate, und wurde daher in der Auflistung oben übergangen. Hier ein Ergebnis der Reduktion durch Auswahl der höchstgradigen Knoten am Beispiel des Germbakteriums (siehe 2 Seiten davor). Visualisierung biochemischer Netzwerke Seite 17/26
Seite 1 und 2: Visualisierung abstrakter Daten SS
Seite 15: Visualisierung abstrakter Daten SS

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