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复杂网络的粗粒化与自相异性

分子网络 2009-11-10 v2 统计力学

摘要

复杂工程与生物网络能否被粗粒化为更小且更易理解的版本,其中每个节点代表原始网络中的一整个模式?为此,我们将粗粒化单元(CGU)定义为可作为粗粒化网络节点的连接模式,并提出检测这些单元的算法。我们使用该方法系统性地逆向工程电子电路,从难以理解的晶体管布线形成可理解的高层映射:首先,建立一个粗粒化版本,其中每个节点是由数个晶体管构成的门。然后,该粗粒化网络自身被进一步粗粒化,得到高层蓝图,其中每个节点是由多个门构成的电路模块。我们还将该方法应用于哺乳动物蛋白信号网络,找到一个简化的粗粒化网络,其包含三个对应于交叉相互作用的MAP激酶级联的主要信号通道。我们发现生物与电子网络均为“自相异”的,即在每一层级上可发现不同的网络模体。本方法可用于简化多种多样的有向与无向、自然与人工设计的网络。

关键词

引用

@article{arxiv.q-bio/0405011,
  title  = {Coarse-Graining and Self-Dissimilarity of Complex Networks},
  author = {Shalev Itzkovitz and Reuven Levitt and Nadav Kashtan and Ron Milo and Michael Itzkovitz and Uri Alon},
  journal= {arXiv preprint arXiv:q-bio/0405011},
  year   = {2009}
}

备注

11 pages, 11 figures