title: A Holistic Approach for Metabolic Pathway Visualization
Creators: name: Mistelbauer, Stefanie
Publisher: name: TU Wien
Year: 2023
Subjects: subject: graph drawing
subject: metabolic pathways
subject: cluster visualization
subject: multilevel layout
subject: constraint-based layout
subject: expand and collapse
subject: complexity reduction
subject: SBGN
subject: graph quality metrics
subject: motif simplification

description: Stoffwechselwege stellen miteinander verbundene Reaktionen chemischer Entitäten dar, die in Zellen stattfinden. Diese Wege werden in domänenspezifischen Notationen dargestellt, welche in den Biowissenschaften dem Wissensaustausch dienen. Da sie Tausende von Knoten enthalten können, sind automatische Anordnungen erforderlich, die die Bedeutung dieser Wege bewahren. Es gibt viele Algorithmen zum Zeichnen von Graphen, darunter hierarchische, topologisch-metrische, kraftbasierte und bedingungsbasierte Ansätze. Diese berücksichtigen in der Regel nur eine Teilmenge der Anforderungen, die für eine getreue Visualisierung von Stoffwechselwegen erforderlich sind, und unterstützen selten domänenspezifische Notationen. In dieser Arbeit stellen wir einen ganzheitlichen Ansatz zur Visualisierung von Stoffwechselwegen vor, der mit der Systems Biology Graph Notation (SBGN) konform ist. Unser Ansatz beginnt mit dem Laden eines Stoffwechselweges und dessen Abbildung auf einen gebündelten Graphen, um die Hierarchie seiner subzellulären Positionen zu modellieren. Die Knoten werden anschließend durch vektorisierte Stress-Majorisierung unter Verwendung domänenspezifischer Bedingungen in einem mehrstufigen Aufbau angeordnet. Dies führt zu einer SBGN-konformen Anordnung. Um bestimmte Reaktionen an subzellulären Orten zu unterscheiden, haben wir eine Visualisierungstechnik entwickelt, die in Analogie zu einem elastischen Band unterschiedliche Formen erzeugt. Um große Netzwerke zu erforschen, bieten wir eine Expansions- und Kollaps-Interaktion in Kombination mit einer Motiv-Vereinfachung. Wir bestimmen den Grad der Übereinstimmung der Anordnung mit der SBGN, indem wir domänenspezifische Qualitätsmetriken vorschlagen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Formulierung von SBGN-spezifischen Bedingungen im Rahmen der vektorisierten Stress-Majorisierung machbar ist. Schließlich bestätigt unsere Auswertung, dass unser Anordnungsansatz Stoffwechselwege getreu darstellen kann.
description: Metabolic pathways represent interconnected reactions of chemical entities, which take place within cells. These pathways are represented in domain-specific notations, which are used for knowledge exchange in the life sciences. Since they can contain thousands of nodes, automatic layouts are required that conserve the meaning of these pathways. There are many graph drawing algorithms including hierarchical, topology-shape-metric, force-directed, and constraint-based approaches. They typically consider only a subset of the requirements needed to faithfully visualize metabolic pathways and rarely support domain-specific notations. In this work, we present a holistic approach to visualize metabolic pathways compliant with the Systems Biology Graph Notation (SBGN). Our approach starts with loading a metabolic pathway and mapping it to a clustered graph structure to model the hierarchy of subcellular locations. The nodes are then arranged through vectorized stress majorization using domain-specific constraints in a multilevel setup. This leads to a SBGN-compliant layout. To distinguish certain reactions at subcellular locations, we developed a visualization technique that produces distinct shapes in analogy to an elastic band. To explore large pathways, we provide an expand and collapse interaction in combination with motif simplification. We determine the degree of the layout's compliance with the SBGN by proposing domain-specific quality metrics. Our results demonstrate that the formulation of SBGN-specific constraints in the framework of vectorized stress majorization is feasible. Finally, our evaluation corroborates that our layout approach can faithfully represent metabolic pathways.