电脑知识与技术
電腦知識與技術
전뇌지식여기술
COMPUTER KNOWLEDGE AND TECHNOLOGY
2011年
18期
4432-4435
,共4页
复杂网络%群落算法%免疫网络%二分图%生物信息学
複雜網絡%群落算法%免疫網絡%二分圖%生物信息學
복잡망락%군락산법%면역망락%이분도%생물신식학
为了能够较为准确的寻找大规模复杂网络中的社团结构,很多学者提出了寻找社团结构的算法.论文将三种不同的典型的群落算法用于免疫网络中,经过不同的算法比较,我们发现 BC-Finder 算法划分的群落跟我们的因子的通道生物功能群落较为贴近.而KT algorithm 提出的快速算法得出的结果与我们的生物群落贴近的较差,而 CH algorithm 算法划分的结果介于它们两者之间,跟BC-Finder 的结果较为接近.三种算法都各有其特点,KT algorithm 的群落定义是基于网络的拓扑结构的,没有考虑网络中节点的功能因素,而CH algorithm 和 BC-Finder 的群落定义不但考虑到了网络的拓扑也兼顾到网络的功能.同时我们也发现细胞分泌介质关系可能跟因子生物通道功能存在着某种关系.
為瞭能夠較為準確的尋找大規模複雜網絡中的社糰結構,很多學者提齣瞭尋找社糰結構的算法.論文將三種不同的典型的群落算法用于免疫網絡中,經過不同的算法比較,我們髮現 BC-Finder 算法劃分的群落跟我們的因子的通道生物功能群落較為貼近.而KT algorithm 提齣的快速算法得齣的結果與我們的生物群落貼近的較差,而 CH algorithm 算法劃分的結果介于它們兩者之間,跟BC-Finder 的結果較為接近.三種算法都各有其特點,KT algorithm 的群落定義是基于網絡的拓撲結構的,沒有攷慮網絡中節點的功能因素,而CH algorithm 和 BC-Finder 的群落定義不但攷慮到瞭網絡的拓撲也兼顧到網絡的功能.同時我們也髮現細胞分泌介質關繫可能跟因子生物通道功能存在著某種關繫.
위료능구교위준학적심조대규모복잡망락중적사단결구,흔다학자제출료심조사단결구적산법.논문장삼충불동적전형적군락산법용우면역망락중,경과불동적산법비교,아문발현 BC-Finder 산법화분적군락근아문적인자적통도생물공능군락교위첩근.이KT algorithm 제출적쾌속산법득출적결과여아문적생물군락첩근적교차,이 CH algorithm 산법화분적결과개우타문량자지간,근BC-Finder 적결과교위접근.삼충산법도각유기특점,KT algorithm 적군락정의시기우망락적탁복결구적,몰유고필망락중절점적공능인소,이CH algorithm 화 BC-Finder 적군락정의불단고필도료망락적탁복야겸고도망락적공능.동시아문야발현세포분비개질관계가능근인자생물통도공능존재착모충관계.
