多属性网络的推断与刻画及其在计算生物学中的应用
应用统计
2012-05-01 v3 社会与信息网络
物理与社会
分子网络
摘要
我们的工作受到计算生物学中关联网络应用的启发,并通过其进行说明,特别是在基因/蛋白质调控网络的背景下。关联网络表示相互作用元素的系统,其中两个不同元素之间的连接表明元素属性之间存在足够水平的相似性。虽然实际上元素之间的关系可以预期基于多个属性的相似性,但迄今为止绝大多数关于关联网络的工作都涉及仅针对单个属性定义的连接。我们提出了一种从连续属性变量测量中推断多属性关联网络的方法,使用典型相关和假设检验策略。在此背景下,我们随后研究了当仅有一部分属性可用时,部分信息对多属性网络推断和刻画的影响。我们详细考虑了两种属性的情况,通过分析和数值技术的结合,研究了节点属性的选择和数量对检测网络连接能力的影响,以及更一般地,对估计更高层次的网络汇总统计量(如节点度、聚类系数和中心性度量)的影响。全文的说明和应用均使用来自NCI-60数据库的人类癌细胞系的基因和蛋白质表达测量数据。
引用
@article{arxiv.1109.3160,
title = {Inference and Characterization of Multi-Attribute Networks with Application to Computational Biology},
author = {Natallia Katenka and Eric D. Kolaczyk},
journal= {arXiv preprint arXiv:1109.3160},
year = {2012}
}
备注
Updated bibliography references