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Identifying protein complexes in PPI network using non-cooperative sequential game

机译：使用非合作式顺序博弈识别PPI网络中的蛋白质复合物

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摘要

Identifying protein complexes from protein-protein interaction (PPI) network is an important and challenging task in computational biology as it helps in better understanding of cellular mechanisms in various organisms. In this paper we propose a noncooperative sequential game based model for protein complex detection from PPI network. The key hypothesis is that protein complex formation is driven by mechanism that eventually optimizes the number of interactions within the complex leading to dense subgraph. The hypothesis is drawn from the observed network property named small world. The proposed multi-player game model translates the hypothesis into the game strategies. The Nash equilibrium of the game corresponds to a network partition where each protein either belong to a complex or form a singleton cluster. We further propose an algorithm to find the Nash equilibrium of the sequential game. The exhaustive experiment on synthetic benchmark and real life yeast networks evaluates the structural as well as biological significance of the network partitions.
机译：从蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络中识别蛋白质复合物是计算生物学中一项重要且具有挑战性的任务，因为它有助于更​​好地了解各种生物体中的细胞机制。在本文中，我们提出了一种基于非合作序列博弈的PPI网络蛋白复合物检测模型。关键的假设是蛋白质复合物的形成是由机制驱动的，该机制最终优化了复合物中相互作用的数量，从而导致了密集的子图。该假设来自观察到的名为小世界的网络属性。所提出的多玩家游戏模型将假设转化为游戏策略。博弈的纳什均衡对应于网络分区，其中每个蛋白质要么属于一个复合物，要么形成一个单例簇。我们进一步提出了一种寻找顺序博弈的纳什均衡的算法。合成基准和现实生活中的酵母网络的详尽实验评估了网络分区的结构和生物学意义。

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