Рашид ибрагимов: Рашид Ибрагимов — последние новости

Разное

Rashid Ibragimov — профиль игрока

Данные игрока

Точное амплуа

Основное амплуа:
Опорный полузащитник

Факты и цифры

Имя на родине: Ибрагимов Рашид Гаджимурадович Дата рождения: 18 авг. 1991 г. Место рождения: Makhachkala   Возраст: 31 Рост: 1,82 м Национальность:   Россия Амплуа: Полузащитник — Опорный полузащитник Ударная нога: правая Нынешний клуб: Завершил карьеру В команде с: 01 июля 2014 г.

Контракт до: —

Трансферная история

Сезон

Дата

Уходит из

Переходит в

РС

Сумма компенсации

14/15

01 июля 2014 г.

Дагдизель

Завершил

Общий трансферный доход:

Статистика выступлений за всю карьеру

Турнирwettbewerb     
всего: 535
2 Лига Группа 1417
Кубок России118

Полная статистика выступлений

ИБРАГИМОВ Рашид | Российские спортсмены и специалисты

28 октября 2022 года, 07:18

Российские спортсмены и специалисты

Олимпийские виды спорта

ЛетниеАртистическое плаваниеБадминтонБаскетболБейсболБоксБорьба вольнаяБорьба греко-римскаяВелосипедный спорт (BMX)Велосипедный спорт (трек)Велосипедный спорт (шоссе)Водное полоВолейболВолейбол пляжныйГандболГимнастика спортивнаяГимнастика художественнаяГольфГребля академическаяГребля на байдарках и каноэДзюдоКаратэдоКонный спортЛегкая атлетикаМаунтинбайкНастольный теннисПарусный спортПлаваниеПрыжки в водуПрыжки на батутеРегбиСерфингСкалолазание спортивноеСкейтбордингСовременное пятиборьеСофтболСтрельба из лукаСтрельба пулеваяСтрельба стендоваяТеннисТриатлонТхэквондо (ВТФ)Тяжелая атлетикаФехтованиеФутболХоккей на травеЗимниеБиатлонБобслейГорнолыжный спортКерлингКонькобежный спортЛыжное двоеборьеЛыжные гонкиПрыжки на лыжах с трамплинаСанный спортСкелетонСноубордФигурное катание на конькахФристайлХоккейШорт-трек

Виды спорта (157):

А Б В Г Д Е Ж З И К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Э Ю Я

Автомобильный спорт Автомодельный спорт Аджилити Айкидо Акватлон Акробатика спортивная Акробатический рок-н-ролл Альпинизм Американский футбол Арбалетный спорт Армрестлинг Артистическое плавание Аэробика спортивная Бадминтон Баскетбол Бейсбол Биатлон Биатлон ачери Биатлон индейский Биатлон летний Бильярдный спорт Блицспринт Бобслей Бодибилдинг Бокс Борьба вольная Борьба греко-римская Борьба женская Борьба на поясах Борьба спортивная Борьба сумо Боулинг спортивный Бридж спортивный Велосипедный кросс Велосипедный спорт (BMX) Велосипедный спорт (трек) Велосипедный спорт (шоссе) Вертолетный спорт Водное поло Водное поло пляжное и мини Воднолыжный спорт Волейбол Волейбол пляжный Гандбол Гандбол пляжный Гимнастика спортивная Гимнастика художественная Гиревой спорт Го Гольф Горнолыжный спорт Городошный спорт Гребля академическая Гребля на байдарках и каноэ Гребля на байдарках и каноэ (спринт) Гребля на народных лодках Гребля на ялах Гребной слалом Гребно-парусный спорт Дартс Джиу-джитсу Дзюдо Ездовой спорт Индорхоккей (хоккей на траве в закрытых помещениях) Каратэдо Кекусинкай Керлинг Кикбоксинг Комплексный и прикладной кинологический спорт Компьютерный спорт Конный спорт Конькобежный спорт Корэш Косика каратэ Легкая атлетика Ледолазание Лыжероллерный спорт Лыжное двоеборье Лыжные гонки Маунтинбайк Мини-футбол Морское многоборье Мотобол Мотоциклетный спорт Мэй Хуа Бань Кун Фу Настольный теннис Натурбан Ориентирование cпортивное Офицерское многоборье Парашютный спорт Парусный спорт Пауэрлифтинг (силовое троеборье) Перетягивание каната Плавание Плавание Плавание в ластах Планерный спорт Подводный спорт Пожарно-прикладной спорт Полиатлон Прыжки в воду Прыжки на батуте Прыжки на лыжах с трамплина Пэйнтбол Рафтинг Регби Регбол Ринкбол (хоккей на льду) Роллер-спорт Рукопашный бой Русская лапта Рэндзю Самбо Самбо боевое Самолетный спорт Санный спорт Серфинг Скалолазание спортивное Сквош Скейтбординг Скелетон Смешанные единоборства Сноуборд Современное пятиборье Софтбол Спочан Стрельба Стрельба из лука Стрельба пулевая Стрельба стендовая Судомодельный спорт Тайский бокс Танцы спортивные Теннис Традиционное карате (фудокан) Триатлон Туризм cпортивный Туризм конный Тхэквондо (ВТФ) Тяжелая атлетика Универсальный бой Ушу Фехтование Фигурное катание на коньках Фитнес Флорбол (хоккей в зале) Фристайл Футбол Футбол пляжный Футзал (футбол в зале) Хоккей Хоккей на траве Хоккей с мячом Шахматы Шахматы русские Шашки Шорт-трек

Представляет регион*

Не выбранАлтайский крайАмурская областьАрхангельская областьАстраханская областьБелгородская областьБрянская областьВладимирская областьВолгоградская областьВологодская областьВоронежская областьЕврейская автономная областьЗа рубежомЗабайкальский крайИвановская областьИркутская областьКабардино-Балкарская РеспубликаКалининградская областьКалужская областьКамчатский крайКарачаево-Черкесская РеспубликаКемеровская областьКировская областьКостромская областьКраснодарский крайКрасноярский крайКурганская областьКурская областьЛенинградская областьЛипецкая областьМагаданская областьМоскваМосковская областьМурманская областьНенецкий автономный округНижегородская областьНовгородская областьНовосибирская областьОмская областьОренбургская областьОрловская областьПензенская областьПермский крайПриморский крайПсковская областьРеспублика АдыгеяРеспублика АлтайРеспублика БашкортостанРеспублика БурятияРеспублика ДагестанРеспублика ИнгушетияРеспублика Калмыкия (Хальмг- Тангч)Республика КарелияРеспублика КомиРеспублика КрымРеспублика Марий ЭлРеспублика МордовияРеспублика Саха (Якутия)Республика Северная Осетия — АланияРеспублика ТатарстанРеспублика Тува (Тыва)Республика ХакасияРостовская областьРязанская областьСамарская областьСанкт-ПетербургСаратовская областьСахалинская областьСвердловская областьСевастопольСмоленская областьСтавропольский крайТамбовская областьТверская областьТомская областьТульская областьТюменская областьУдмуртская РеспубликаУльяновская областьХабаровский край Ханты-Мансийский автономный округЧелябинская областьЧеченская РеспубликаЧувашская РеспубликаЧукотский автономный округЯмало-Ненецкий автономный округЯрославская область

* для действующих спортсменов

Место рождения

Не выбранАлтайский крайАмурская областьАрхангельская областьАстраханская областьБелгородская областьБрянская областьВладимирская областьВолгоградская областьВологодская областьВоронежская областьЕврейская автономная областьЗа рубежомЗабайкальский крайИвановская областьИркутская областьКабардино-Балкарская РеспубликаКалининградская областьКалужская областьКамчатский крайКарачаево-Черкесская РеспубликаКемеровская областьКировская областьКостромская областьКраснодарский крайКрасноярский крайКурганская областьКурская областьЛенинградская областьЛипецкая областьМагаданская областьМоскваМосковская областьМурманская областьНенецкий автономный округНижегородская областьНовгородская областьНовосибирская областьОмская областьОренбургская областьОрловская областьПензенская областьПермский крайПриморский крайПсковская областьРеспублика АдыгеяРеспублика АлтайРеспублика БашкортостанРеспублика БурятияРеспублика ДагестанРеспублика ИнгушетияРеспублика Калмыкия (Хальмг- Тангч)Республика КарелияРеспублика КомиРеспублика КрымРеспублика Марий ЭлРеспублика МордовияРеспублика Саха (Якутия)Республика Северная Осетия — АланияРеспублика ТатарстанРеспублика Тува (Тыва)Республика ХакасияРостовская областьРязанская областьСамарская областьСанкт-ПетербургСаратовская областьСахалинская областьСвердловская областьСевастопольСмоленская областьСтавропольский крайТамбовская областьТверская областьТомская областьТульская областьТюменская областьУдмуртская РеспубликаУльяновская областьХабаровский край Ханты-Мансийский автономный округЧелябинская областьЧеченская РеспубликаЧувашская РеспубликаЧукотский автономный округЯмало-Ненецкий автономный округЯрославская область

Регион проживания

Не выбранАлтайский крайАмурская областьАрхангельская областьАстраханская областьБелгородская областьБрянская областьВладимирская областьВолгоградская областьВологодская областьВоронежская областьЕврейская автономная областьЗа рубежомЗабайкальский крайИвановская областьИркутская областьКабардино-Балкарская РеспубликаКалининградская областьКалужская областьКамчатский крайКарачаево-Черкесская РеспубликаКемеровская областьКировская областьКостромская областьКраснодарский крайКрасноярский крайКурганская областьКурская областьЛенинградская областьЛипецкая областьМагаданская областьМоскваМосковская областьМурманская областьНенецкий автономный округНижегородская областьНовгородская областьНовосибирская областьОмская областьОренбургская областьОрловская областьПензенская областьПермский крайПриморский крайПсковская областьРеспублика АдыгеяРеспублика АлтайРеспублика БашкортостанРеспублика БурятияРеспублика ДагестанРеспублика ИнгушетияРеспублика Калмыкия (Хальмг- Тангч)Республика КарелияРеспублика КомиРеспублика КрымРеспублика Марий ЭлРеспублика МордовияРеспублика Саха (Якутия)Республика Северная Осетия — АланияРеспублика ТатарстанРеспублика Тува (Тыва)Республика ХакасияРостовская областьРязанская областьСамарская областьСанкт-ПетербургСаратовская областьСахалинская областьСвердловская областьСевастопольСмоленская областьСтавропольский крайТамбовская областьТверская областьТомская областьТульская областьТюменская областьУдмуртская РеспубликаУльяновская областьХабаровский край Ханты-Мансийский автономный округЧелябинская областьЧеченская РеспубликаЧувашская РеспубликаЧукотский автономный округЯмало-Ненецкий автономный округЯрославская область

Дата рождения

с чч12345678910111213141516171819202122232425262728293031мм123456789101112год183718381839184018411842184318441845184618471848184918501851185218531854185518561857185818591860186118621863186418651866186718681869187018711872187318741875187618771878187918801881188218831884188518861887188818891890189118921893189418951896189718981899190019011902190319041905190619071908190919101911191219131914191519161917191819191920192119221923192419251926192719281929193019311932193319341935193619371938193919401941194219431944194519461947194819491950195119521953195419551956195719581959196019611962196319641965196619671968196919701971197219731974197519761977197819791980198119821983198419851986198719881989199019911992199319941995199619971998199920002001200220032004200520062007200820092010

по чч12345678910111213141516171819202122232425262728293031мм123456789101112год201020092008200720062005200420032002200120001999199819971996199519941993199219911990198919881987198619851984198319821981198019791978197719761975197419731972197119701969196819671966196519641963196219611960195919581957195619551954195319521951195019491948194719461945194419431942194119401939193819371936193519341933193219311930192919281927192619251924192319221921192019191918191719161915191419131912191119101909190819071906190519041903190219011900189918981897189618951894189318921891189018891888188718861885188418831882188118801879187818771876187518741873187218711870186918681867186618651864186318621861186018591858185718561855185418531852185118501849184818471846184518441843184218411840183918381837

Профессия

Не выбранБизнесменГосударственный служащийДизайнерМаркетологМедицинский работникМенеджерМинск 2019Олимпиец 2021Олимпиец 2022Президент (руководитель) федерации (ассоциации, союза)Работник наукиРаботник образованияРаботник праваРаботник средств массовой информацииРуководитель (работник) спортивной организацииСпортсменСудьяТренерХудожник

Спортивное звание

Не выбранГроссмейстер РоссииЗаслуженный мастер спортаЗаслуженный работник физической культурыЗаслуженный тренерКандидат в мастера спортаМастер спортаМастер спорта международного классаМеждународный гроссмейстерМеждународный мастерПочетный мастер спортаПочетный судьяСудья всесоюзной (всероссийской) категорииСудья международной категорииСудья республиканской категории

Учёное звание

Не выбранДоктор биологических наукДоктор исторических наукДоктор медицинских наукДоктор педагогических наукДоктор психологических наук Доктор сельскохозяйственных наукДоктор социологических наукДоктор технических наукДоктор физико-математических наук Доктор философииДоктор философских наукДоктор химических наукДоктор экономических наукДоктор юридических наукКандидат биологических наукКандидат военных наукКандидат исторических наукКандидат медицинских наук Кандидат педагогических наукКандидат политических наукКандидат психологических наукКандидат сельскохозяйственных наукКандидат социологических наукКандидат технических наукКандидат физико-математических наукКандидат филологических наукКандидат филосовский наук Кандидат химических наукКандидат экономических наукКандидат юридических наук

Чемпион

Не выбранОлимпийский чемпионПризер Олимпийских игрЧемпион ЕвропыЧемпион мираЧемпион России (СССР)

Результаты поиска: Найдено: 12663 персон 100 последних изменений

Расширенный поиск

Аслаудин
АБАЕВ

Елена
АБАИМОВА

Мария
АБАКУМОВА

Юлия
АБАЛАКИНА

Дмитрий
АБАРЕНОВ

Тамилла
АБАСОВА

Рамазан
АБАЧАРАЕВ

Ростом
АБАШИДЗЕ

Флюра
АББАТЕ-БУЛАТОВА

Татьяна
АББЯСОВА

Артур
АБДРАХМАНОВ

Каримжан
АБДРАХМАНОВ

Аделя
АБДРАХМАНОВА

Андрей
АБДУВАЛИЕВ

Герман
АБДУЛАЕВ

Тагир
АБДУЛАЕВ

Камиль
АБДУЛАЗИЗОВ

Загалав
АБДУЛБЕКОВ

Камалудин
АБДУЛДАУДОВ

Абдула
АБДУЛЖАЛИЛОВ

Магомед
АБДУЛКАГИРОВ

Назир
АБДУЛЛАЕВ

Аслан
АБДУЛЛИН

Эмиль
АБДУЛЛИН

Мусан
АБДУЛ-МУСЛИМОВ

Магомед
АБДУЛХАМИДОВ

Шамиль
АБДУРАХМАНОВ

Если вы решили разместить данные о себе или хорошо известном вам спортсмене, или обнаружили какую-либо ошибку в уже опубликованных данных и хотите ее исправить, пожалуйста, вы можете это сделать самостоятельно — страна должна знать своих героев!

Адлан
АБДУРАШИДОВ

Рустам
АБДУРАШИДОВ

Магомед
АБДУСАЛАМОВ

Нурлан
АБДЫКАЛЫКОВ

Эдуард
АБЗАЛИМОВ

Уулу Азамат
АБИБИЛЛА

Денис
АБЛЯЗИН

Юрий
АБОВЯН

Никита
АБОЗОВИК

Виктор
АБОИМОВ

Элизабет
АБРААМЯН

Захария
АБРАМАШВИЛИ

Александр
АБРАМОВ

Андрей
АБРАМОВ

Валерий
АБРАМОВ

Иван
АБРАМОВ

Константин
АБРАМОВ

Константин
АБРАМОВ

Николай
АБРАМОВ

Павел
АБРАМОВ

Дарья
АБРАМОВА

Екатерина
АБРАМОВА

Екатерина
АБРАМОВА

Ирина
АБРАМОВА

Лидия
АБРАМОВА

Наталья
АБРАМОВА

Нелли
АБРАМОВА

Светлана
АБРАМОВА

Тамара
АБРАМОВА

Дмитрий
АБРАМОВИЧ

Маргарита
АБРАМОВИЧ

Иракли
АБРАМЯН

Осеп
АБРАМЯН

Рамиль
АБРАРОВ

Руслан
АБРАРОВ

Кирилл
АБРОСИМОВ

63 персон из 12663

Вы просмотрели

Вопросы сотрудничества и совместной деятельности inform@infosport. ru

JudoInside — Ошибка

Все профили JudoInside…

Тедди Ринер

Дарья Билодид

Тадахиро Номура

Шохей Оно

Матиас Кассе

Майлинда Келменди

Кларисса Агбененоу

Илиас Илиадис

Флавио Канто

Фабио Базиле

Лукас Крпалек

Анна-Мария Вагнер

Хифуми Абэ

Ута Абэ

Амандин Бушар

Джоширо Маруяма

Энди Гранда

Рустам Оруджев

Джессика Климкейт

Тина Трстеняк

Хорхе Фонсека

Николоз Шеразадишвили

Гурам Тушишвили

Варлам Липартелиани

Нора Гьякова

Ноэль Ван ‘т Энд

Саид Моллаи

Криста Дегучи

Мануэль Ломбардо

Мари Ева Гайе

Санне Ван Дейке

Кокоро Кагеура

Питер Палчик

Мадлен Малонга

Тельма Монтейро

Рюдзю Нагаяма

Лаша Бекаури

Микаэла Поллерес

Барбара Матич

Роман Дико

Идалис Ортис

Юн Вэй Ян

Шори Хамада

Кристиан Тот

Аарон Вольф

Тимна Нельсон Леви

Елдос Сметов

Наохиса Такато

Лаша Шавдатуашвили

Цогтбаатар Ценд-Очир

Алина Бём

Ширин Букли

Ай Цунода

Франсиско Гарригос

Музаффарбек Туробоев

Елизавета Литвиненко

Инбал Шемеш

Санширо Мурао

Хидайет Гейдаров

Денис Виеру

Фрэнк Де Вит

Чжэньчжао Ма

Результаты дзюдо, фото, видео с…

Чемпионат мира Ташкент

Командный чемпионат мира Ташкент

Большой шлем Абу-Даби

НКТ 2022 Алмере

Кубок Европы Малага

Кубок Европы до 21 года Клуж-Напока

Большой шлем Баку

Большой шлем Токио

Кубок Европы Рига

Чемпионат Нидерландов Алмере

Больше информации о дзюдо, чем вы можете проанализировать 24/7! Поделитесь своими результатами с вашей сети дзюдо. Стань инсайдером!

CytoGEDEVO — глобальное выравнивание биологических сетей с помощью Cytoscape | Биоинформатика

Журнальная статья

Максимилиан Малек,

Максимилиан Малек *

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

пабмед

Google ученый

Ибрагимов Рашид,

Рашид Ибрагимов

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

пабмед

Google ученый

Марио Альбрехт,

Марио Альбрехт

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

пабмед

Google ученый

Ян Баумбах

Ян Баумбах

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

пабмед

Google ученый

Авторы Примечания

Bioinformatics , том 32, выпуск 8, 15 апреля 2016 г. , стр. История статьи

Получено:

25 июня 2015 г.

Получена редакция:

03 декабря 2015 г.

Принято:

09 декабря 2015 г.

Опубликовано:

14 декабря 2015 г.

  • PDF
  • Разделенный вид
    • Содержание статьи
    • Рисунки и таблицы
    • видео
    • Аудио
    • Дополнительные данные
  • Цитировать

    Cite

    Максимилиан Малек, Рашид Ибрагимов, Марио Альбрехт, Ян Баумбах, CytoGEDEVO—глобальное выравнивание биологических сетей с помощью Cytoscape, Биоинформатика , том 32, выпуск 8, 15 апреля 2016 г. , страницы 1259–1261, https:// doi.org/10.1093/bioinformatics/btv732

    Выберите формат Выберите format.ris (Mendeley, Papers, Zotero).enw (EndNote).bibtex (BibTex).txt (Medlars, RefWorks)

    Закрыть

  • Разрешения

    • Электронная почта
    • Твиттер
    • Фейсбук
    • Подробнее

Фильтр поиска панели навигации БиоинформатикаЭтот выпускЖурналы по биоинформатикеБиоинформатика и вычислительная биологияКнигиЖурналыOxford Academic Термин поиска мобильного микросайта

Закрыть

Фильтр поиска панели навигации БиоинформатикаЭтот выпускЖурналы по биоинформатикеБиоинформатика и вычислительная биологияКнигиЖурналыOxford Academic Термин поиска на микросайте

Advanced Search

Abstract

Мотивация: В эпоху системной биологии высокопроизводительные омические технологии позволили раскрыть взаимодействие некоторых биологических объектов в больших масштабах (например, генов, белков, метаболитов или РНК). Возникли огромные биологические сети, в которых этим сущностям соответствуют узлы, а ребра между ними моделируют их отношения. Например, сети белок-белковых взаимодействий показывают физические взаимодействия белков в организме. Сравнение таких сетей обещает дополнительную информацию о функциях белков и клеток, а также о передаче знаний между видами. Ранее было разработано несколько вычислительных подходов для решения проблемы выравнивания сети (NA), но лишь некоторые из них сосредоточены на удобстве использования реализованных инструментов для оценки белок-белковых взаимодействий конечными пользователями (биологами и медицинскими исследователями).

Результаты: Мы создали CytoGEDEVO, приложение Cytoscape для визуальной и управляемой пользователем АН. Он расширяет предыдущую методологию GEDEVO для глобальных парных NA новыми графическими и функциональными функциями. Наше основное внимание уделялось удобству использования даже для непрограммистов и интерпретируемости результатов NA с помощью Cytoscape.

Доступность и внедрение: CytoGEDEVO общедоступен в магазине приложений Cytoscape по адресу http://apps.cytoscape.org/apps/cytogedevo. Кроме того, мы предоставляем автономные исполняемые файлы командной строки, исходный код, документацию и пошаговые инструкции для пользователя на http://cytogedevo.compbio.sdu.dk.

Контактное лицо: [email protected]

Дополнительная информация: Дополнительные данные доступны по адресу Биоинформатика онлайн.

1 Введение

В последние годы стало доступно все больше данных, генерируемых омиксными технологиями. Подобно повсеместному доступу данных о последовательностях с середины 2000-х годов, отдельные белок-белковые взаимодействия (PPI) были организованы в виде сетей и собраны в онлайн-ресурсах. Понимание сетей имеет решающее значение для дополнения наших знаний о функциях и эволюции белков, которые первоначально были получены в ходе проектов секвенирования ДНК в последние десятилетия. Мы считаем, что понимание различий и общих черт топологии сетей разных организмов имеет большой потенциал для более глубокого понимания того, как работает клетка в целом (Кучаев и Пржуль, 2011). Выравнивание сети (NA) — это метод поиска соответствия между узлами в двух или более сетях в соответствии с некоторым критерием качества. Это позволяет передавать знания между выровненными узлами. NA обычно подразделяют на глобальный и локальный методы: глобальный NA приводит к однозначному отображению между узлами, а локальный NA приводит к отображению многие ко многим или один ко многим, в зависимости от метода. Далее проводится различие между попарно и кратным NA, что обозначает количество сетей, которые метод может выровнять одновременно. Исчерпывающий обзор поля дан в (Faisal et al. , 2015).

Большинство инструментов представляют собой утилиты командной строки с разной степенью стабильности (некоторые склонны к сбоям даже при нормальной работе) (Clark and Kalita, 2014), и почти ни один из них не предлагает пользовательский интерфейс, пригодный для последующего анализа сети. GraphCrunch3 (Кучаев и др. , 2011) имеет встроенный устаревший метод GRAAL, но не имеет визуализации. Существуют некоторые веб-серверы, которые предлагают NA с ограниченной визуализацией, например, NatalieQ (El-Kebir et al. , 2014) или NetAligner (Pache and Aloy, 2012). GASOLINE (Micale et al. , 2014 г.) — это приложение Cytoscape для нескольких локальных АН с пользовательским интерфейсом и возможностями визуализации. За исключением этого, ни один из существующих инструментов не является особенно удобным для пользователя или выполняет какую-либо другую функцию, кроме выравнивания набора сетей, заданных как входные файлы, и возвращает результат выравнивания в выходной файл.

Кроме того, загрузка предыдущего промежуточного результата или изначально заданного отображения для дальнейшего уточнения часто не поддерживается существующим программным обеспечением; заметными исключениями являются MAGNA (Saraph and Milenković, 2014) и PiSwap (Chindelevitch et al. , 2013) соответственно, которые можно использовать для уточнения существующих выравниваний. Большинство инструментов основаны на сложных моделях (т.е. функциях оптимизации), которые затрудняют понимание пользователем почему алгоритм выравнивает определенные узлы. Это также мешает интуитивному пониманию вывода.

Некоторые методы (в частности, MI-GRAAL и MAGNA) предлагают оптимизацию для нескольких показателей, например. оценки, полученные из топологии сети и выравнивания белковых последовательностей, которые часто противоречат друг другу. Большинство методов объединяет две или более оценки, используя взвешенную сумму в форме (∑αi×scorei) с ∑αi=1. GHOST (Патро и Кингсфорд, 2012) пытается устранить несоответствие, автоматически вычисляя «подходящий» вес. Совсем недавно этот компромисс был тщательно оценен для OptNetAlign (Clark and Kalita, 2015) и до сих пор остается нерешенной проблемой.

Поэтому мы разработали CytoGEDEVO как приложение Cytoscape, чтобы сделать процесс выравнивания более прозрачным, контролируемым и гибким. Cytoscape — популярный инструмент для сетевого анализа, визуализации и исследования, который можно расширить с помощью сторонних приложений. Наше расширение представляет собой удобное программное обеспечение для попарной глобальной АН, предлагающее пользовательский интерфейс, который графически помогает в анализе данных и последующих исследованиях. См. расширенное руководство (веб-сайт CytoGEDEVO) для изучения конкретного случая. Краткое изложение и ссылки на соответствующие инструменты АН представлены в дополнительном файле S3.

2 Методы

2.1 Расширенный метод GEDEVO

Для CytoGEDEVO мы расширили предыдущую реализацию GEDEVO (Ibragimov et al. , 2013), которая использует эволюционный алгоритм для итеративной оптимизации ряда случайных начальных выравниваний. Выравнивания-кандидаты изменяются с использованием операций мутации и скрещивания, чтобы после каждой итерации получить варианты с лучшими оценками. Алгоритм завершается после обнаружения сходимости. Оригинальный GEDEVO — это метод глобального топологического выравнивания графа, который минимизирует так называемое расстояние редактирования графа (GED), которое представляет собой количество вставленных, удаленных или иным образом измененных ребер. Поскольку GED изначально определен только для ненаправленных сетей, мы используем расширенную модель GED, которая использует штрафы за модификацию для каждого ребра, чтобы также учитывать изменения направления. Если сеть оказывается ненаправленной, используется оптимизированный и немного более быстрый метод расчета GED. Краткое описание базового алгоритма GEDEVO и обсуждение во время выполнения приведены в дополнительном файле S1.

Наш расширенный подход не ограничивается использованием только GED в качестве возможного критерия оптимизации. Любое расстояние между узлами или мера сходства могут быть интегрированы одновременно, например, битовые оценки BLAST или E -значения, оценки, полученные на основе подобия Gene Ontology (GO) (Ashburner et al. , 2000) или графлетные подписи (Przulj et al. , 2006). Несколько таких функций могут быть объединены. Также можно использовать исключительно внешние данные и полностью отключить встроенные топологические меры, тем самым обойдя недостатки топологических стратегий АН.

В дополнение к взвешенной сумме для объединения оценок мы интегрировали каскадную оценку, т. е. из нескольких «сложенных» входных оценок берется первая оценка, если она превышает заданный пользователем порог, в противном случае берется следующая оценка и так далее. на. Таким образом, топология может быть включена в качестве «резервной копии», которая рассматривается только в том случае, если более релевантная оценка, например. сходство последовательности двух узлов на основе BLAST слишком низкое. CytoGEDEVO может одновременно использовать взвешенную сумму и каскадную оценку. Это позволяет найти компромисс между топологическими и биологическими характеристиками — обычно можно оптимизировать одну из них, но не обе сразу, без ухудшения результатов ни в одной из категорий.

Если графлеты используются в качестве функции подобия, они вычисляются непосредственно на лету с помощью Orca (Hocevar and Demsar, 2014), которая может очень быстро вычислять графлеты до пяти узлов. Дополнительные функции сходства и расстояния могут быть интегрированы в виде предварительно вычисленных файлов оценок «все против всех». Большинству выравнивателей явно требуются битовые оценки BLAST или значения E с фиксированным требованием, чтобы эти оценки представляли либо расстояние, либо сходство. В CytoGEDEVO это обрабатывается более гибким способом, поскольку каждый входной файл можно настроить таким образом, чтобы алгоритм мог правильно интерпретировать предоставленный тип оценки.

2.2 Интеграция Cytoscape

По умолчанию результатом выравнивания является единая сеть Cytoscape, которая показывает обе входные сети рядом, с выровненными узлами в одинаковых относительных позициях. Выравнивания, выполненные с помощью CytoGEDEVO, полностью возобновляемы, т. е. процесс выравнивания можно в любой момент приостановить, визуализировать, скорректировать, параметры можно оптимизировать и возобновить. Промежуточные результаты также можно изучать, визуализировать и сохранять для дальнейшей оптимизации в более поздние моменты времени. Внутренние оценки импортируются в виде таблиц данных Cytoscape, которые можно использовать для применения визуальных стилей к узлам и краям. Параметры легко настраиваются с помощью приложения и сопровождаются пояснениями и проверкой ошибок. Для наборов данных, где доступны предварительные знания, соответствующие пары узлов могут быть назначены вручную, что, как ожидается, будет особенно полезно для неполных сетей или сетей из эволюционно далеких организмов. Кроме того, CytoGEDEVO можно использовать для импорта/экспорта выравниваний, что позволяет анализировать и уточнять результаты, полученные с помощью версии для командной строки или других выравнивателей. Это полезно, если длительные вычисления выполняются удаленно, а на клиентской машине выполняется только анализ. Выровненные сетевые пары можно визуализировать с помощью вариантов компоновки пар, полученных из существующих компоновок, включая новые компоновки, предоставляемые другими приложениями. CytoGEDEVO можно использовать для выделения общих связанных подграфов и визуализации оценок путем применения к сети различных предустановленных цветов. Примеры см. в дополнительном файле S2 и документации.

3 Обсуждение и заключение

CytoGEDEVO является расширением программного обеспечения GEDEVO, обеспечивающим значительные графические и функциональные улучшения. Мы ожидаем, что CytoGEDEVO сделает NA намного более удобными для пользователя и применимыми для конечных пользователей, а также более простыми для интерпретации людьми-экспертами. Приложение имеет ряд встроенных критериев оптимизации топологического и биологического выравнивания и может включать любое количество внешних сходств узлов или расстояний. Базовый алгоритм глобального топологического выравнивания GEDEVO был исчерпывающе оценен в Ibragimov 9. 0207 и др. (2013). См. Дополнительный файл S1 для сводки. Базовая модель интуитивно понятна, и пользователь может легко включить любую пользовательскую меру сходства узлов. CytoGEDEVO улучшает использование NA, поскольку его можно использовать для визуализации результатов любого инструмента NA в Cytoscape.

Благодарности

Эта работа была поддержана Cluster of Excellence for Multimodal Computing and Interaction (MMCI) Saarland University (J.B. и MM) и BioTechMed-Graz (M.M. и MA).

Конфликт интересов : не объявлено.

Каталожные номера

Ashburner

M.

и другие. . (

2000

)

Генная онтология: инструмент для объединения биологии. Консорциум генных онтологий

.

Нац. Жене

. ,

25

,

25

29

.

Чинделевич

Л.

и другие. . (

2013

)

Оптимизация глобального выравнивания сетей взаимодействия белков

.

Биоинформатика

,

29

,

2765

2773

.

Кларк

К.

Калита

Дж.

(

2014

)

Сравнение алгоритмов попарного выравнивания биологических сетей

.

Биоинформатика

,

30

,

2351

2359

.

Кларк

К.

Калита

Дж.

(

2015

)

Многоцелевой меметический алгоритм для выравнивания сети PPI

.

Биоинформатика

,

30

,

2351

2359

.

Эль-Кебир

М.

и другие. . (

2014

)

NatalieQ: веб-сервер для сетевых запросов белок-белкового взаимодействия

.

BMC Сист. Биол

.,

8

,

40

.

Фейсал

Ф.

и другие. . (

2015

)

Постгеномная эра выравнивания биологических сетей

.

EURASIP J. Биоинформ. Сист. Биол

.,

2015

,

3

.

Хосевар

Т.

Демсар

Дж.

(

2014

)

Комбинаторный подход к подсчету графлетов

.

Биоинформатика

,

30

,

559

565

.

Ибрагимов

Р.

и другие. . (

2013

) GEDEVO: эволюционный алгоритм расстояния редактирования графа для выравнивания биологических сетей. В: German Conference on Bioinformatics 2013, GCB 2013. 10–13 сентября 2013 г. Schloss Dagstuhl — Leibniz-Zentrum fuer Informatik, Геттинген, Германия, стр. 68–79.

Кучаев

О.

Пржуль

Н.

(

2011

)

Интегративное выравнивание сетей выявляет большие области сходства глобальных сетей у дрожжей и человека

.

Биоинформатика

,

27

,

1390

1396

.

Кучаев

О.

и другие. . (

2011

)

GraphCrunch 2: программный инструмент для сетевого моделирования, выравнивания и кластеризации

.

БМС Биоинформатика

,

12

,

24

.

Микале

Г.

и другие. . (

2014

)

БЕНЗИН: жадный и стохастический алгоритм для оптимального локального множественного выравнивания сетей взаимодействия

.

PLoS One

,

9

,

e98750

.

Пач

Р.А.

Алой

С.

(

2012

)

Новая основа для сравнительного анализа биологических сетей

.

PLoS One

,

7

,

e31220

.

Патро

Р.

Кингсфорд

К.

(

2012

)

Выравнивание глобальной сети с использованием многомасштабных спектральных сигнатур

.

Биоинформатика

,

28

,

3105

3114

.

Прзуль

Сев.

и другие. . (

2006

)

Эффективная оценка частотных распределений графлетов в сетях белок-белковых взаимодействий

.

Биоинформатика

,

22

,

974

980

.

Сараф

В.

Миленкович

Т.

(

2014

)

MAGNA: максимальная точность выравнивания глобальной сети

.

Биоинформатика

,

30

,

2931

2940

.

Примечания автора

Заместитель редактора: Игорь Юриска

© The Author, 2015. Опубликовано Oxford University Press. Все права защищены. Для разрешений, пожалуйста, по электронной почте: [email protected]

© The Author, 2015. Опубликовано Oxford University Press. Все права защищены. Для получения разрешений обращайтесь по электронной почте: [email protected]

Раздел выпуска:

СИСТЕМНАЯ БИОЛОГИЯ

Скачать все слайды

  • Дополнительные данные

  • Дополнительные данные

    Дополнительные данные — zip-файл

    Реклама

    Цитаты

    Альтметрический

    Дополнительная информация о метриках

    Оповещения по электронной почте

    Оповещение об активности статьи

    Предварительные уведомления о статьях

    Оповещение о новой проблеме

    Получайте эксклюзивные предложения и обновления от Oxford Academic

    Ссылки на статьи по телефону

    • Последний

    • Самые читаемые

    • Самые цитируемые

    EvAM-Tools: инструменты для эволюционного накопления и моделей прогрессирования рака

    Определение критического состояния сложных биологических систем с помощью метода ранговой оценки направленной сети

    GlycoEnzOnto: путь гликофермента и онтология молекулярной функции

    EcoTransLearn: R-пакет для простого использования трансферного обучения для экологических исследований.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *