Applications of graph theory in protein function prediction

Abstract

Rapidní vývoj celogenomových sekvenačních metod a jejich snižující se cena za- příčinila existenci velkého množství osekvenovaných genomů. Vývoj spolehlivých in-silico metod pro anotaci rychle rostoucího počtu osekvenovaných genomů představuje výzvu pro moderní biologii. V práci představujeme způsob predikce funkce proteinů, založený na aplikaci teorie grafů v protein-protein interakčních sítích a identifikujeme jeho silné a slabé stránky. Tento přístup poté ilustrujeme na vybraných algoritmech založených na různých myšlenkách. Představené algoritmy porovnáváme a vyhodnocujeme jejich spolehlivost. 1

The rapid development of the whole-genome sequencing methods and their reducing cost resulted in a huge number of sequenced genomes. Developing reliable methods for in- silico annotation of the expeditiously growing number of sequenced genomes is the next challenge of modern biology. We described a graph-theoretical approach for function prediction from the protein-protein interaction networks and outlined its strengths and weaknesses. We illustrate the principles of this approach on selected algorithms based on different ideas and provide their comparison and evaluation. 1