【摘 要】
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基因组学和高通量技术提供了大量生命系统组成元件（如蛋白质）之间相互关系的数据,由这些关系数据构成的复杂生物网络蕴含着丰富的生命系统运行机制的知识,挖掘这些隐蔽的知识成
【机 构】
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江南大学生物工程学院,江南大学工业生物技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家863计划项目(2006AA020204)
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基因组学和高通量技术提供了大量生命系统组成元件（如蛋白质）之间相互关系的数据,由这些关系数据构成的复杂生物网络蕴含着丰富的生命系统运行机制的知识,挖掘这些隐蔽的知识成为当前系统生物学的主要任务之一。作为知识发现重要手段的图聚类方法,在复杂生物网络分析上受到了普遍关注,在远同源性探测、蛋白质功能预测、代谢途径发现等方面取得了令人瞩目的结果。同时也注意到,由于生命系统的高度复杂性,其他领域中卓有成效的方法往往在复杂生物网络分析中遇到困难。评述了近年来图聚类算法在复杂生物网络分析中的进展,简要分析了复杂生物网络
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