基于模块分解的生物网络分析算法及其应用

发布时间：2017-09-26 19:37

  本文关键词：基于模块分解的生物网络分析算法及其应用

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【摘要】：介绍生物网络分析中4种典型的分析算法—分子复合体检测算法,派系过滤算法,Girvan-Newman算法和马尔可夫聚类算法,并对它们的原理、特点进行了整理和对比。分子复合体检测算法和派系过滤算法可以识别大规模网络中的重叠模块,但后者对网络中节点密度要求较为苛刻。Girvan-Newman算法仅适用于中等规模网络,马尔可夫聚类算法应用于有权有向网络效果更好,且能发现星形结构模块。生物网络分析有助于在系统水平上理解疾病、中药和药物靶标之间关系。
【作者单位】： 江苏大学;
【关键词】： 生物网络 分子复合体检测算法 派系过滤算法 Girvan-Newman算法
【分类号】：R318
【正文快照】： 随着人类基因组计划的完成和网络药理学的提出,生物医学的研究从“单一药物、单一靶点、单一疾病”的传统模式转向系统模式,即从整体的角度研究药物(或刺激)-生物分子-表型之间的相互关系。网络药理学强调用网络来表示药物(或中药组分)、生物分子以及疾病之间的关系,并通过网

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本文编号：925359