Biologische Netzwerke. Patric Höhn

Transkript

1 Biologische Netzwerke Patric Höhn

2 Inhalt. Einführung Biologische Netzwerke Konkrete Anwendungsfälle Fazit 2/29

3 Inhalt. Einführung Biologische Netzwerke Konkrete Anwendungsfälle Fazit 3/29

4 Einführung Warum biologische Netzwerke visualisieren? Biologische Prozesse sind stark untereinander verknüpft lassen sich am Besten als Netzwerke repräsentieren Große Datenmengen in der Biologie computergestützte Analyse und Visualisieren größere Zusammenhänge erkennen Herausforderungen/Erwartungen biologischen Darstellungskonventionen beachten für Betrachter leicht verständlich relevante Eigenschaften hervorheben ganz eigene Layout- und Visualisierungsprobleme in der Biologie Repetetiv einsetzbare Layout-Algorithmen gleiches Ergebnis (Vergleichbarkeit) meisten verfügbaren Tools bieten nur Standard Layout-Algorithmen 4/29

5 Inhalt. Einführung Biologische Netzwerke Gene-Regulatory Networks Protein Interaction Networks Metabolic Networks Konkrete Anwendungsfälle Fazit 5/29

6 Gene-Regulatory Networks DNA enthält Gene die Proteine kodieren streng kontrollierter Prozess Knoten: DNA-Abschnitte, Proteine Aktivierung eines Gens: Herstellung von Proteinen an der Regulierung eines bestimmten Genes beteiligt können sich gegenseitig in ihrer Wirkung beeinflussen Gerichtete Kanten: Fluss von Information verstärken (durchgezogene Kanten) hemmen (gestrichelte Kanten) 6/29

7 Protein Interaction Networks Proteine können Einfluss auf alle biochemischen Vorgänge haben Knoten -> Proteine, DNA, RNA z.b. als Enzyme in Stoffwechselprozessen heterogene Netze Weitere Informationen: Ausprägung, Anzahl Interaktionspartner, Position in der Zelle Kanten Interaktion zwischen Proteinen mit anderen Proteinen, DNA oder RNA Unterschiedliche Arten von Interaktionen (Dauer, Beteiligte Knoten) 7/29

8 Metabolic Networks Stoffwechsel Umwandlung von beteiligten Stoffen repräsentieren Stoffflüsse und ihre Umwandlung Knoten Kreise: Metabolite (Zwischenprdukte) Rechtecke: Enzyme (Katalysatoren) Kanten(gerichtet) direkte Stoffflüsse Hypergraph (eine Kante kann mehr als 2 Knoten verbinden) de facto standard für die Darstellung: orthogonale Grundordnung betont die Hauptrichtung der Reaktionspfade relevante Teilgraphen sind sehr zentral 8/29

9 Inhalt. Einführung Biologische Netzwerke Konkrete Anwendungsfälle alignierte Netzwerke Überlappende Netzwerke Zeitreihen, Visualisierung von aktiven Teil-Netzwerken Fazit 9/29

10 Visualisierung von alignierten biologischen Netzwerken biologische Netzwerke ändern sich schrittweise im Laufe der Evolution Netzwerke verschiedener Spezies hängen zusammen gemeinsame Vorfahren Ursprung Alignierung: Gegenüberstellung mehrerer Netzwerke zum Vergleich, um auf Funktionsweise zu schließen Anforderungen an Visualisierungsmethoden mehrere Netzwerke sollen gleichzeitig dargestellt werden Übereinstimmungen deutlich machen Knoten/Kanten kommen hinzu oder verschwinden individuellen Netzwerkstrukturen klar erkennbar (Abgrenzung der Einzelnetzwerke) Nicht gut lösbar mit Standard-Layouts 10/29

11 Layout Ansätze Prinzipiell ein großes Netzwerk mit zwei Arten von Kanten: Kanten innerhalb der Netzwerke Kanten zwischen alignierten Knoten (zwischen Netzwerken) Trivialer Ansatz: Einen Graph mit Standard-Layout zeichnen Unterschiedliche Farben für die beiden Kantentypen Information geht verloren: Struktur der einzelnen Netzwerke Gemeinsamkeiten/Unterschiede der Netzwerke, Kern des Alignments Bessere Ansätze? 11/29

12 Side-by-Side Netzwerke nebeneinander gemeinsame Knoten durch zusätzliche Kanten verbinden + einzelnen Netzwerke können gut auseinander gehalten werden - viele zusätzliche Kanten verschlechtern die Verständlichkeit Lösung? 12/29

13 Side-by-Side horizontale Linie 13/29

14 Side-by-Side selbe relative Positionen 14/29

15 Side-by-Side sehr ähnliche Netzwerke 15/29

16 All-in-One Labels 16/29

17 All-in-One Metagraph 17/29

18 Overlapping Biological Networks Mehrere Netzwerke überlappen wenn: Proteine sind Genprodukte (Gene-Regulatory Networks) Diese Interagieren miteinander (PIN) Spezielle Proteine sind Enzyme in Stoffwechselprozessen (MN) Netzwerke verschiedener Arten Es Knoten oder Kanten gibt, die in allen Netzwerken vorkommen: beschreiben jeweils verschiedene Aspekte des betrachteten Systems Ziel: Netzwerke für tieferes Verständnis des Systems verbinden 18/29

19 Overlapping Biological Networks Vorgehensweise 3D Darstellung verwenden Einzelne Netzwerke auf zueinander parallele 2D-Ebenen zeichnen Kanten zwischen den Ebenen verbinden gemeinsame Knoten Herausforderung für eine gute Darstellung: Gesamtlänge der Kanten zwichen den Ebenen minimieren Problem: Layouts der einzelnen Netzwerke meist fest vorgegeben 19/29

20 Overlapping Biological Networks Summe der Kantenlängen minimieren Minimieren durch: Evtl. Anpassen mind. eines Layouts Entsprechendes Platzieren der gemeinsamen Knoten Rotieren, skalieren und verschieben 20/29 Vorteile der gemischten 2D/3D Darstellung: Weniger Verdeckungsprobleme Einfacher zu navigieren (als volle 3D-Darstellung)

21 Overlapping Biological Networks 3 Netzwerke Solange keine Verbindungen zwischen äußeren Netzwerken: Netzwerke auf parallele Ebenen Für minimale Kantenlängen zwischen Netzwerken, falls mittleres Layout frei wählbar: Mittlere Knoten direkt zwischen gemeinsame Knoten der äußeren Netzwerke Springlayout Ansonsten: Kreislauf Circular Plane Layout Platziert Ebenen in einem Dreieck 21/29

22 Zeitreihen Visualisierung von aktiven Teil-Netzwerken Dynamisches System / Organismus Experiment misst: Ausprägung/Aktivität der Gene für einzelne Zeitpunkte Zusätzlich Gene-Regulatory Network Zusammenhang zwischen Ausprägungen/Aktivität der Gene und Regelungsverbindungen Finden von aktiven Regelungs-Subnetzen aus den Gen-Expression-Daten welche Knoten/Kanten sind aktiv 22/29

23 Knoten: Gene Messpunkte als Balken in der Box Farbe (rot/grün): starke/schwache Ausprägung des Gens Höhe der Balken: Verlässlichkeit der Daten sehr wichtig auffälligeres Merkmal Kanten: Gen-Regulierung Rot/Querbalken: Hemmung Grün/Pfeilspitze: Aktivierung/Verstärkung Unbekannt: graue Kante 23/29

24 (3.5 Active Network Visualization) aktives Teilnetz für einen Zeitpunkt: 1. Erkennen von aktiven Regulatoren mindestens eine ausgehende Kante mindestwert bei Genausprägung 2. Erkennen von aktiven Nicht-Regulatoren nur eingehende oder keine Kanten Mindestwert bei Genausprägung 3. Erkennen von aktiven Kanten beide Knoten sind aktiv Aktives Teilnetz wird hervorgehoben Knoten und Kanten des aktiven Teilnetzes bleiben an den gleichen Stellen Kontext für gesamtes Netzwerk erhalten 24/29

25 für einzelnen Zeitpunkt: ganze Box mit der Farbe für den Grad der Ausprägung füllen 25/29

26 Inhalt. Einführung Biologische Netzwerke Konkrete Anwendungsfälle Fazit 26/29

27 Fazit Großer Bedarf an der Visualisierung von Netzwerken in der Biologie Die Probleme der gezeigten Anwendungsfälle sind noch nicht gelöst Weitere Forschung notwendig 27/29

28 Quellen Mario Albrecht, Andreas Kerren, Karsten Klein, Oliver Kohlbacher, Petra Mutzel, Wolfgang Paul, Falk Schreiber, Michael Wybrow On Open Problems in Biological Network Visualization M. A. Westenberg, S. A. F. T. van Hijum, O. P. Kuipers, J. B. T. M. Roerdink Visualizing Genome Expression and Regulatory Network Dynamics in Genomic and Metabolic Context Steffen Brasch, Lars Linsen, Georg Fuellen Visualization of Aligned Biological Networks: A Survey David C. Y. Fung, Seok-Hee Hong, Dirk Koschutzki, Falk Schreiber, Kai Xu Visual Analysis of Overlapping Biological Networks Pedro Mendes,Wei Sha, Keying Ye Artificial gene networks for objective comparison of analysis algorithms 28/29

29 Fragen? Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! 29/29