DPPIN：动态蛋白质-蛋白质相互作用网络数据的生物学仓库
机器学习
2022-11-17 v5
摘要
在大数据时代，条目间关系变得愈发复杂。许多图（或网络）算法已关注动态网络，其比静态网络更适于拟合具有演化结构与特征的复杂真实场景。为助力动态网络表示学习与挖掘研究，我们提供了一批来自健康领域、标签充分、动态有意义且属性完备的动态网络。具体而言，在我们提出的仓库 DPPIN 中，我们共有 12 个不同规模的个体动态网络数据集，每个数据集是描述酵母细胞蛋白质级相互作用的动态蛋白质-蛋白质相互作用网络。我们希望这些领域特定的节点特征、结构演化模式以及节点与图标签，能启发正则化技术以提升图机器学习算法在更复杂设定下的性能。此外，我们通过设计各类动态图实验将潜在应用与 DPPIN 关联，其中 DPPIN 可通过展现最先进基线算法上的挑战来指示某些任务的未来研究机会。最后，我们指明提升该仓库效用的未来方向，并欢迎社区的建设性意见。本工作的所有资源（如数据与代码）已部署并公开于 https://github.com/DongqiFu/DPPIN。
引用
@article{arxiv.2107.02168,
title = {DPPIN: A Biological Repository of Dynamic Protein-Protein Interaction Network Data},
author = {Dongqi Fu and Jingrui He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.02168},
year = {2022}
}