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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.contributorLopez Kleine, Liliana
dc.contributor.authorParada Quintero, Martha Elena
dc.date.accessioned2019-07-03T02:04:56Z
dc.date.available2019-07-03T02:04:56Z
dc.date.issued2018-09-05
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/66414
dc.description.abstractLas redes biológicas son una herramienta muy útil para poder analizar cómo interactúan diferentes moléculas para llevar a cabo procesos celulares. Para un mismo conjunto de genes o proteínas, y diferentes organismos se pueden construir varias redes, y surge la necesidad de compararlas para detectar diferencias y similitudes. En este trabajo, se hizo una revisión de los métodos computacionales que se han desarrollado para la comparación de redes biológicas, encontrando que los métodos de alineamiento son los más numerosos y populares. A partir de esto se buscó evaluar la capacidad que tienen los métodos de alineamiento para detectar regiones iguales o similares, basados solo en la topología de la red con el fin de que su uso fuera aplicable a diversos tipos de redes. Por esto se seleccionaron algunos de los métodos de alineamiento global-pareado que permiten comparar dos redes a lo largo de su extensión, estos métodos fueron GRAAL, HubAlign, CytoGEDEVO y SANA. Para la comparación de los métodos se utilizaron las redes metabólicas de la glicólisis y la biosíntesis de ácidos grasos de Caenorhabditis elegans, Escherichia coli y Saccharomyces cerevisiae. Los cuatro métodos detectaron algunas regiones iguales y similares presentes en las redes, CytoGEDEVO y GRAAL detectaron mayor número de nodos iguales. CytoGEDEVO y SANA presentaron mejores valores en las otras medidas de calidad del alineamiento y detectaron mayor número de estructuras similares, mientras que, HubAlign obtuvo los peores resultados en las comparaciones de las redes reales, y GRAAL para las redes simuladas. Se discuten los resultados obtenidos en función de las características de cada método y las redes usadas para la evaluación. Finalmente, se hacen recomendaciones para mejorar los métodos que existen actualmente.
dc.description.abstractAbstract: Biological networks are a highly useful tool for analyzing the way in which different molecules interact to drive cellular processes. Groups of genes, proteins, and different organisms can be modeled as networks, which can in turn be compared to identify differences and similarities. In this study, we reviewed the computational methods that have been developed to compare biological networks and found that alignment methods are the most numerous and the most popular. Based on this finding, we evaluated the capacity of several different alignment methods to detect similar or identical regions based solely on network topology, with a view to applying these methods to different types of networks. Towards this end, a number of tools for pairwise global alignment, which enable the comparison of two networks across their extension, were chosen, these tools being: GRAAL, HubAlign, CytoGEDEVO, and SANA. The tools were compared using glycolysis metabolic networks and the biosynthesis of fatty acids of Caenorhabditis elegans, Escherichia coli, and Saccharomyces cerevisiae. All four tools detected similar or identical regions present in the networks, with CytoGEDEVO and GRAAL detecting a greater number of identical nodes. CytoGEDEVO and SANA yielded higher scores in the other measures of alignment quality and a greater number of structural similarities, while HubAlign yielded the poorest results, and GRAAL for simulated networks. This paper discusses the results obtained, based on the characteristics of each tool, and the networks used for evaluation. Finally, makes recommendations for improving the methods of network analysis that currently exist.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.relation.ispartofUniversidad Nacional de Colombia Sede Bogotá Facultad de Ingeniería Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial
dc.relation.ispartofDepartamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.subject.ddc57 Ciencias de la vida; Biología / Life sciences; biology
dc.subject.ddc61 Ciencias médicas; Medicina / Medicine and health
dc.titleEvaluación de métodos de comparación de redes biológicas y su capacidad para detectar estructuras similares
dc.typeTrabajo de grado - Maestría
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.identifier.eprintshttp://bdigital.unal.edu.co/67440/
dc.description.degreelevelMaestría
dc.relation.referencesParada Quintero, Martha Elena (2018) Evaluación de métodos de comparación de redes biológicas y su capacidad para detectar estructuras similares. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia – Sede Bogotá.
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalAlineamiento de redes
dc.subject.proposalRedes biológicas
dc.subject.proposalRegiones iguales
dc.subject.proposalRegiones similares
dc.subject.proposalTopología
dc.subject.proposalNetwork alignment
dc.subject.proposalBiological networks
dc.subject.proposalIdentical regions
dc.subject.proposalSimilar regions
dc.subject.proposalNetwork topology
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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