한국컴퓨터정보학회논문지 (Journal of the Korea Society of Computer and Information)

  • 제18권5호
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  • Pages.95-102
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  • 2013
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  • 1598-849X(pISSN)
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  • 2383-9945(eISSN)
한국컴퓨터정보학회 (Korean Society of Computer Information)
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대사 경로 시각화를 위한 레이아웃 알고리즘 연구

A Study on layout algorithm for metabolic pathway visualization

  • 투고 : 2013.03.09
  • 심사 : 2013.04.10
  • 발행 : 2013.05.31
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초록

생명체 내에서 나타나는 네트워크 중 하나인 대사 경로는 화합물의 상호 관계를 그래프를 통해 표현된다. 대사 경로는 본질적인 복잡성 때문에 대사 경로 내의 흐름을 한 눈에 알 수 있도록 가시화하여 보여 주는 도구가 반드시 필요하다. 이러한 가시화 도구의 경우 노드수가 증가할수록 에지 교차가 기하급수적으로 증가하는 문제가 있다. 따라서 유전체 수준의 대사 경로를 연구하기 위해서는 대사 경로 그래프 레이아웃 상에 나타나는 에지 교차를 줄이는 것이 시각화의 매우 중요한 부분이다. 본 논문은 생물학에서의 대사 경로에 대한 시각화를 위한 2-계층을 이용한 대사 경로 레이아웃 알고리즘을 제안한다. 대사 경로의 구조적 특징을 고려하여 대사 경로 그래프에 존재하는 주요 컴포넌트인 환형 컴포넌트 또는 연결성 높은 노드를 찾아 상위 계층에 레이아웃 하고 나머지 부분그래프는 하위 계층에 레이아웃 한다. 제안한 대사 경로 레이아웃 알고리즘은 유연성 있는 대사 경로 분석의 기초가 된다.

In metabolomics, metabolic pathway is represented by well-displayed graph. Metabolic pathways, especially, have a complex binding structure, which makes the graphical representation hard to visualize. There is a problem that edge crossings exponentially increase as the number of nodes grows. To apply automatic graph layout techniques to the genome-scale metabolic flow of metabolism domains, it is very important to reduce unnecessary edge crossing on a metabolic pathway layout. we proposed a metabolic pathway layout algorithm based on 2-layer layout. Our algorithm searches any meaningful component existing in a pathway, such as circular components, highly connected nodes, and the components are drawn in upper layer. Then the remaining subgraphs except meaningful components are drawn in lower layer by utilizing a new radial layout algorithm. It reduces ultimately reduced the number of edge crossings. This algorithm is the basis of flexible analysis for metabolic pathways.

키워드

참고문헌

  1. Deville, Y., D. Gilbert, J. Helden, and S. Wodak, "An Overview of Data Models for the Analysis of Biochemical Pathways", Proceedings of International Workshop on Computational Methods in System Biology, pp. 174, 2003.
  2. BioCarta Team, Biocarta: Charting Pathways of Life, http://www.biocarta.com, 2001.
  3. Christian Klukas and Falk Schreiber, "Dynamic Exploration and Editing of KEGG Pathway Diagrams, Bioinformatics", Vol. 23 No. 3, pp. 344-350, 2007. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btl611
  4. Demir, E., O. Babur, U. Dogrusoz, A. Gursoy, G. Nisanci, R. Cetin-Atalay, and M. Ozturk, "PATIKA: An Integrated Visual Environment for Collaborative Construction and Analysis of Cellular Pathways, Bioinformatics", Vol. 18, No. 7, pp. 996-1003, 2002. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/18.7.996
  5. Holford, M., N. Li, P. Nadkarni, and H. Zhao, "VitaPad: Visualization Tools for the Analysis of Pathway Data", Bioinformatics, Vol. 21, No. 8, pp. 1596-1602, 2005. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bti153
  6. Hu, Z., E. S. Snitkin, and C. DeLisi, "VisANT: an Integrative Framework for Networks in Systems Biology", Briefings in Bioinformatics, 2008.
  7. Iragne, F., M. Nikolski, B. Mathieu, D.Auber, and D. Sherman, "ProViz: Protein Interaction Visualization and Exploration", Bioinformatics, Vol. 21, No. 2, pp. 272-274, 2005. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bth494
  8. Rzhetsky, A., I. Iossifov, T. Koike, M. Krauthammer, P. Kra, M. Morris, H. Yu, P. A. Duboue, W. Weng, W. J. Wilbur, V. Hatzivassiloglou, and C. Friedman, "GeneWays: A System for Extracting, Analyzing, Visualizing, and Integrating Molecular Pathway Data", J. Biomed. Informat., Vol. 37, No. 1, pp. 43-53, 2004. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2003.10.001
  9. Saraiya, P., C. North, and K. Duca, "Visualizing Biological Pathways: Requirements Analysis, Systems Evaluation and Research Agenda", Information Visualization, Vol. 4, No. 3, pp. 191-205, 2005. https://doi.org/10.1057/palgrave.ivs.9500102
  10. Wiese, K. C., and C. Eicher, "Graph Drawing Tools for Bioinformatics Research: An Overview", Proceedings of the 19th IEEE Symposium on Computer-Based Medical Systems, 2006.
  11. Douglas B. West, Introduction to Graph Theory, Prentice Hall, pp.232-245, 1996.
  12. Eades, P., "A Heuristic for Graph Drawing", Congressus Merantium, Vol. 42, pp. 142-160, 1984.
  13. Friedrich, C, and F. Schreiber, "Flexible Layering in Hierarchical Drawings with Nodes of Arbitrary Size", Proceedings of the 27th Australasian Conference on Computer Science, Vol. 26, 2004.
  14. Purchase, H.C., "Which Aesthetic has the Greatest Effect on Human Understanding?", Proceedings of the 5th International Symposium on Graph Drawing, pp. 249-261, 1997.
  15. Karp, P. D., and S. Paley, "Automated Drawing of Metabolic Pathways", Third International Conference on Bioinformatics and Genome Research, pp. 225-238, 1994.
  16. Becker, M. Y., and I. Rojas, "A Graph Layout Algorithm for Drawing Metabolic Pathways", Bioinformatics, Vol. 17, No. 5, pp. 461-467, 2001. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/17.5.461
  17. Weijiang, L., and H. Kurata, "A Grid Layout Algorithm for Automatic Drawing of Biochemical Networks", Bioinformatics, Vol. 21, No. 9, pp. 2036-2042, 2005. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bti290