图着色在生物网络中的应用
计算工程、金融与科学
2010-05-25 v1 定量方法
摘要
我们探索了图着色在生物网络中的应用，特别是蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络。首先，我们发现，在相似条件下（即节点数、连接数、度分布和聚类系数），异配网络（高度节点倾向于连接低度节点，反之亦然）比同配网络需要更少的颜色。更少的颜色产生更少的独立集，这反过来意味着网络具有更高的并发潜力。由于PPI网络倾向于异配，我们建议，除了Maslov和Sneppen（Science 296, 2002）先前提出的功能特异性和稳定性之外，PPI网络的异配性质可能促进细胞同时执行多个关键且功能多样的任务的能力。其次，由于图着色与图中团的存在密切相关，我们研究了节点着色信息对于识别蛋白质复合物（即PPI网络中的稠密子图）问题的意义。我们发现，对于1%到11%的节点参与至少一个已识别蛋白质复合物的PPI网络，例如智人（H. sapien）（DIP20070219、DIP20081014和HPRD070609），DSATUR（一种著名的完全图着色算法）节点着色信息可以提高初始候选复合物的质量（同质性和分离度）。这一发现可能有助于改进现有的蛋白质复合物检测方法，和/或提出新的方法。
引用
@article{arxiv.0912.3461,
title = {Application of Graph Coloring to Biological Networks},
author = {Susan Khor},
journal= {arXiv preprint arXiv:0912.3461},
year = {2010}
}