生物网络分解为单调子系统的算法与复杂性结果
分子网络
2007-05-23 v1
摘要
对大规模生物网络进行数学分析的一种有用方法基于将其分解为单调动力系统。本文处理与寻找某种意义上最优分解相关的两个计算问题。用图论语言,这些问题可重述为最大符号一致子图问题。理论结果包括多项式时间近似算法以及常数比不可近似性结果。其中一种算法具有距最优解 87.9% 的最坏情况保证,基于 Goemans-Williamson 的半定规划松弛方法。该算法被实现并测试于果蝇分节网络和表皮生长因子受体通路模型,发现其表现接近最优。
引用
@article{arxiv.q-bio/0509040,
title = {Algorithmic and Complexity Results for Decompositions of Biological Networks into Monotone Subsystems},
author = {Bhaskar DasGupta and German Andres Enciso and Eduardo Sontag and Yi Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:q-bio/0509040},
year = {2007}
}
备注
34 pages, 5 Postscript figures