边聚集系数相关论文
蛋白质组学研究在生物学研究中始终占据着重要地位,蛋白质复合物的研究也在不断深入且已取得了突破性进展。蛋白质复合物由多个蛋......
摘要：蛋白质功能预测是后基因时代的最基本的课题之一,迄今为止已经取得了一系列的研究成果。基于蛋白质相互作用网络进行功能预测......
在蛋白质相互作用网络(protein-protein interaction,PPI)中,识别蛋白质复合物可以帮助揭示蛋白质的生物功能、解释特定的生物进程......
随着人类基因组计划的开展,越来越多物种的测序数据被生物学家们挖掘出来,从此对于生命科学的研究也逐渐地聚焦于基因组学。然而基......
将超图模型以及基于此的聚类算法应用到社区结构发现的领域。对于简单图的社区结构发现,引入边聚集系数的概念,提出了基于边聚集系......
提出一种新的融合了基因表达数据和PPI网络的拓扑特性来识别关键蛋白质的中心性测度PeC。对于网络中的每一条边,PeC首先计算该边的......
研究重叠社区发现技术,可以将重叠社区转化为非重叠的社区发现。通过分裂结点后,使用已有的非重叠社区发现算法来进行社区划分,然......
关键蛋白质的识别对于理解细胞的生长调控过程、疾病研究和药物设计等方面具有重要的意义。随着高通量技术的发展,越来越多的蛋白......
在大型复杂网络中自动搜寻或发现社区具有重要的实际应用价值。该文把超图模型以及基于此的聚类算法应用到社区结构发现的领域。对......
对复杂网络进行社区发现,可以发掘网络内部结构,将庞大复杂的网络分成具有某些强关联关系的小网络,便于理解隐藏在复杂网络中的隐......
为了解决目前的关键蛋白质预测方法对生物功能的分析不够深入的情况,利用蛋白质复合物信息,提出1种基于随机游走模型,结合蛋白质相......
大多数生命活动都是由多个蛋白质相互作用共同完成的。随着高通量实验技术的发展产生了大量的蛋白质相互作用数据。通过构建蛋白质......
近年来,很多学者开始对普遍存在的复杂网络进行关注与研究。学者们通过构建图并分析其拓扑结构及数学性质,发现复杂网络中存在一些......
