寻找相关基因的社区
统计力学
2007-05-23 v1 生物物理
q-bio
摘要
我们提出了一种从生物医学文献中识别功能相关基因社区的自动化方法。这些社区概括了人类基因与蛋白质的相互作用，并识别出在功能上互补的基因组。我们使用图来表示提及特定关键词的文章中基因共现的网络，并发现这些图由一个巨连通分量和许多小连通分量组成。此外，图的顶点度分布遵循幂律，我们确定了其指数。随后，我们使用基于介数中心性的算法来识别巨连通分量内的社区结构。接着将这些不同的结构聚合为最终的社区列表，其成员根据其归属的强度进行加权。我们的方法效率极高，足以应用于整个 Medline 数据库，且其提取的信息具有显著的细节，适用于特定问题，且其本身也具有研究价值。我们以结肠癌为例说明了该方法，并展示了所得社区的重要特征。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0210147,
title = {Finding Communities of Related Genes},
author = {Dennis Wilkinson and Bernardo A. Huberman},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0210147},
year = {2007}
}