从复杂性视角看生物网络的拓扑结构
社会与信息网络
2018-04-25 v4 物理与社会
分子网络
摘要
提出了一种研究生物网络的复杂性理论方法。采用简单图表示，其中分子(DNA、RNA、蛋白质和化学物质)为顶点，它们之间的关系为有向带符号(促进(+)或抑制(-))边。基于此模型，网络进化(NE)问题被正式定义为一个优化问题，随后通过从背包问题(KP)的归约证明其为本质困难(NP-hard)。其次，为实证验证，将各种经实验验证的相互作用的生物网络与具有不同度分布的随机生成网络进行比较。使用给定的真实或合成(随机)网络创建一个NE实例。在逆归约为KP实例后，每个NE实例被输入KP求解器，并从多轮模拟进化压力中记录所达到的平均背包价值-重量比。结果表明，生物网络(以及具有相似度分布的合成网络)在最大进化压力和最小错误容忍条件下达到最高比率。合成网络在度分布上离生物网络越远，其达到的比率越低。这些结果揭示了计算难处理性如何塑造了生物网络进化至当前拓扑结构。
引用
@article{arxiv.1505.02348,
title = {The Topology of Biological Networks from a Complexity Perspective},
author = {Ali Atiia and François Major and Jérôme Waldispühl},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.02348},
year = {2018}
}
备注
11 pages, 2 figures, 3 tables, 1 theorem