Hyperpathway：通过双曲二分网络嵌入技术，在组学研究中可视化富含通路分子的相互作用组织结构

《npj Systems Biology and Applications》：Hyperpathway: visualizing organization of pathway-molecule enriched interactions in omics studies via hyperbolic bipartite network embedding

　　

摘要

组学数据的通路富集分析（PEA）能够识别出重要的通路-分子关联，但结果仅以表格形式呈现，使得复杂的系统生物学信息难以被理解。Hyperpathway 是一个基于网络的开放访问工具，它通过三项创新解决了这一局限性：（1）将 PEA 结果表格转换为通路-分子的双部网络；（2）采用最小化的人工连接策略来修复结构上的断开；（3）通过移除节点并重新插入节点的流程加速网络的聚类嵌入过程，同时保持几何信息的准确性。生成的网络以二维双曲盘的形式可视化，颜色方案可以灵活地表示层次相关性、连接相似性、统计显著性或用户自定义的注释，从而揭示出传统表格输出中无法看到的潜在功能模块。该工具已在基因组学、代谢组学和脂质组学数据集上得到验证，有助于更深入地理解通路与其分子成分之间的相互作用，所提供的见解超越了基于 p 值的显著性检验。除了通路富集分析外，Hyperpathway 还可以作为通用的开放网络工具，用于任何双部网络的快速双曲嵌入和交互式可视化。